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基于MVMW的H.264/AVC自适应快速帧间模式决策算法
  • ISSN号:1001-506X
  • 期刊名称:系统工程与电子技术
  • 时间:2013.3.29
  • 页码:1330-1334
  • 分类:TN919.81[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]四川大学电子信息学院,四川成都610064
  • 相关基金:国家自然科学基金(61071161,61201388);高等学校博士学科点专项科研基金(20110181120009)资助课题
  • 相关项目:面向WMSN的分布式多视点视频编码及鲁棒传输关键技术研究
中文摘要:

针对运动矢量移动窗口(motionvector-basedmovingwindow,MVMW)算法预测代价值计算不准确,且视频类型自适应不强等缺点,提出一种基于MVMW改进模式决策算法。所提算法摒弃了MVMW中计算较为复杂的比例参数矩阵,在详细统计分析编码宏块间时域和空域相关性的基础上,采用与当前帧相关性较高的前两帧参考帧中的已编码宏块参与计算当前块的分块预测代价值,确保了预测的有效性,其算法复杂度较MVMW降低较多。此外,所提算法采用的MVMW大小根据宏块分块模式自适应变化;且该算法阈值设置理论性较强,克服了MVMW算法中由于固定大小窗口和经验闽值造成预测代价值不准确的缺点,保证了预测精度。实验结果表明,所提算法较MVMW在码率和图像质量均改善提升的情况下,编码时间明显减少,其整体编码效率优于MVMW。

英文摘要:

A novel adaptive fast inter mode decision algorithm based on motion vector-based moving window (MVMW) is proposed to solve the problem of inaccurate predicted rate-distortion cost (RDcost) and not suit- able for all video types of the MVMW algorithm. Based on analysis of the spatial mode correlation and temporal mode-correlation between macroblocks, the adiaeent two previous macroblocks are used to predict the RDcost to solve the inaccuracy of prediction caused by ratio parameter matrix in MVMW. Meanwhile, the size of the pro posed MVMW adaptively changes according to the macroblock partition mode and the theory of the proposed threshold is strong. These can ensure the prediction accuracy compared with the inaccurate of prediction RDcost caused by fixed size window and empirical threshold in MVMW algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm achieves significant time saving, image quality increment and bit rate reduce on average. The overall coding efficiency is better than MVMW.

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期刊信息
  • 《系统工程与电子技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国航天科工防御技术研究院 中国宇航学会 中国系统工程学会
  • 主编:施荣
  • 地址:北京142信箱32分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:xtgcydzjs@126.com
  • 电话:010-68388406
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-506X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2422/TN
  • 邮发代号:82-269
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,全国优秀科技期刊,中国科技论文统计用刊,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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:34341