第1章 緒論
第2章 H.265/HEVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)概述
2.1 概述
2.2 H.265/HEVC編碼框架
2.2.1 框架結(jié)構(gòu)
2.2.2 高效率視頻編碼的基本單元
2.2.3 四叉樹(shù)編碼結(jié)構(gòu)
2.3 H.265/HEVC編碼關(guān)鍵技術(shù)
2.3.1 率失真優(yōu)化技術(shù)
2.3.2 預(yù)測(cè)編碼技術(shù)
2.3.3 變換編碼技術(shù)和重構(gòu)圖像后處理技術(shù)
2.4 相關(guān)工作
2.4.1 對(duì)率失真很優(yōu)化技術(shù)的研究
2.4.2 對(duì)編碼模式判決技術(shù)的研究
2.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于量化步長(zhǎng)的量化器自選擇算法
3.1 概述
3.2 率失真優(yōu)化量化技術(shù)特征分析
3.2.1 均勻標(biāo)量量化器特征分析
3.2.2 率失真優(yōu)化量化器特征分析
3.3 高效率失真優(yōu)化量化判決算法
3.3.1 均勻標(biāo)量量化和率失真量化判決
3.3.2 算法流程
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3.4.1 與原始HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn)的比較
3.4.2 主觀(guān)質(zhì)量分析
3.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于紋理分析的skip模式提前檢測(cè)算法
4.1 概述
4.2 skip模式特征分析
4.3 skip模式提前檢測(cè)算法
4.3.1 skip紋理變化緩慢區(qū)域編碼塊的檢測(cè)
4.3.2 skip紋理變化豐富區(qū)域編碼塊的檢測(cè)
4.3.3 算法流程
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4.4.1 與原始HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn)的比較
4.4.2 與經(jīng)典改進(jìn)算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較
4.4.3 主觀(guān)質(zhì)量分析
4.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于SAO的skip模式檢測(cè)算法
5.1 概述
5.2 特征分析
5.2.1 CU空間編碼參數(shù)分析
5.2.2 HEVC模式?jīng)Q策過(guò)程分析
5.3 skip模式的檢測(cè)
5.3.1 CU的skip模式檢測(cè)算法
5.3.2 快速幀內(nèi)模式?jīng)Q策算法
5.3.3 算法流程
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
5.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于運(yùn)動(dòng)特征和率失真代價(jià)的快速CU劃分算法
6.1 概述
6.2 特征分析
6.2.1 CU運(yùn)動(dòng)特征分析
6.2.2 CU率失真代價(jià)閾值分析
6.3 提出算法
6.3.1 基于運(yùn)動(dòng)特征的快速CU劃分算法
6.3.2 基于RD代價(jià)閾值的快速CU劃分算法
6.3.3 算法流程
6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
6.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 基于3D-HEVC的低復(fù)雜度編碼算法
7.1 概述
7.2 3D-HEVC的非獨(dú)立視點(diǎn)編碼
7.2.1 視差補(bǔ)償預(yù)測(cè)
7.2.2 視點(diǎn)間運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)
7.2.3 視點(diǎn)間冗余預(yù)測(cè)
7.3 3D-HEVC的深度圖編碼
7.3.1 紋理圖像的應(yīng)用
7.3.2 平坦區(qū)域的表示
7.3.3 邊緣區(qū)域的劃分
7.4 基于運(yùn)動(dòng)同質(zhì)性的紋理視頻快速編碼算法
7.4.1 運(yùn)動(dòng)同質(zhì)性分析
7.4.2 快速確定深度等級(jí)范圍
7.4.3 早期的skip/Merge模式?jīng)Q策
7.4.4 自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)搜索范圍調(diào)整
7.4.5 算法流程
7.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
7.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 H.266/VVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)概述
8.1 概述
8.2 H.266/VVC編碼框架
8.3 H.266/VVC編碼標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵技術(shù)
8.3.1 H.266/VVC中QTMT劃分結(jié)構(gòu)
8.3.2 H.266/VVC幀內(nèi)預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)
84 相關(guān)工作
8.4.1 對(duì)于H.265/HEVC中傳統(tǒng)的快速CU劃分算法的研究
8.4.2 對(duì)于H.265/HEVC中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的快速CU劃分算法的研究
8.4.3 對(duì)于H.266/VVC中傳統(tǒng)的快速CU劃分算法的研究
8.4.4 對(duì)于H.266/VVC中基于ML的快速CU劃分算法的研究
8.5 測(cè)試條件及評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
8.5.1 測(cè)試條件
8.5.2 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
8.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 基于RFC的快速CU劃分算法
9.1 概述
9.2 CU的分類(lèi)和基于RFC的快速劃分
9.2.1 RF算法
9.2.2 基于紋理復(fù)雜度的CU分類(lèi)
9.2.3 RFC的建立與訓(xùn)練
9.2.4 判決結(jié)果的準(zhǔn)確性分析
9.2.5 基于RFC的快速CU劃分算法流程
9.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
9.3.1 與原始H.266/VVC參考軟件VTM的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較
9.3.2 與目前存在的快速算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較分析
9.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章 基于改進(jìn)的DAG-SVM分類(lèi)器的快速CU劃分算法
10.1 概述
10.2 DAG-SVM分類(lèi)器的改進(jìn)和快速CU劃分
10.2.1 傳統(tǒng)的F-score特征選擇方法
10.2.2 改進(jìn)的F-score特征選擇方法
10.2.3 基于改進(jìn)的F-score方法選擇的特征
10.2.4 傳統(tǒng)的SVM分類(lèi)器
10.2.5 常用的多類(lèi)SVM方法
10.2.6 改進(jìn)的DAG-SVM分類(lèi)器的建立與訓(xùn)練
10.2.7 基于改進(jìn)的DAG-SVM分類(lèi)器的快速CU劃分算法流程
10.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
10.3.1 與原始H.266/VVC參考軟件VTM 4.0的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較分析
10.3.2 與目前存在的快速算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較分析
10.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第11章 基于灰度共生矩陣的快速CU劃分算法
11.1 概述
11.2 灰度共生矩陣算法與像素值偏差法及其改進(jìn)
11.2.1 紋理復(fù)雜度與RMD復(fù)雜度的關(guān)系
11.2.2 基于灰度共生矩陣的CU劃分決策算法
……