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多视点视频编码快速帧间模式选择算法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TN919.8[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]南京大学电子科学与工程学院,南京210023
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61100111);江苏省科技支撑项目(BE2011169);江苏省交通科研计划项目(08Y29-7);南京市科技计划项目(201103051).
中文摘要:

为解决多视点视频编码(MVC)可变尺寸块的模式选择计算复杂度过大的问题,提出了基于模式复杂度的多视点视频编码快速模式选择算法。该算法首先分析了多视点视频编码参考模型(JMVC)中各尺寸块的分布特点。然后,提出模式复杂度的概念以确定当前宏块的模式特征。最后,将宏块分成3个不同的模式类型:如果当前宏块属于简单模式,那么仅16×16分块被检查,其他分块均跳过;若当前宏块属于中等模式,则8X8块被跳过;若当前宏块属于复杂模式,所有模式分块都要检查。这样算法对那些不必要的模式选择过程就可以提前终止,从而使得计算量大大减少。实验结果表明:所提算法能保持同JMVC中全搜索算法几乎相同的编码效率,同时使计算复杂度减少62.75%.

英文摘要:

In order to solve greatly computational complexity for the variable block mode decision in Muhi-view Video Coding (MVC), a fast inter-mode decision algorithm based on mode complexity for multi-view video coding was proposed. First, the characteristics for each variable block size of the Joint MVC (JMVC) were analyzed in the proposed algorithm. Then, the mode complexity was presented to determine the mode characteristics of the current macroblock. Finally, macroblocks were divided into three different mode classes: for maeroblocks with simple mode, only mode size of 16 × 16 was checked, and other mode sizes were skipped; for macroblocks with medium mode, mode size of 8 × 8 was skipped; for macroblocks with complex mode, all mode sizes were tested. As a result, the unnecessary mode decision process could be early terminated in the method and computational load can be greatly reduced. The experimental results have demonstrated that the proposed method is able to significantly reduce the computational load by 62.75 %, while keeping almost the same coding efficiency, compared with the full mode decision in the reference software of MVC.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679