基于avsm的帧间预测算法研究

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1、中国海洋大学硕士学位论文基于AVS-M的帧间预测算法研究姓名:李翠苹申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:魏志强20080601基于AVS-M的帧间预测算法研究摘要当前我国在音视频产业领域已经具备较强的产业基础,但由于没有掌握核心技术标准,相关企业长期受制于国外持有标准化专利与技术的企业和组织。为了在音视频产业领域拥有更多的自主知识产权,2002年6月21日“数字音视频编解码技术标准化工作组(AVS)"在北京正式成立。AVS工作小组制定了《信息技术先进音视频编码》系列标准,简称AYS标准。AVS标准是第一个我国自主提出的数字音视频编解码标准。

2、AVS.M是AVS标准的第七部分:移动视频。它面向移动多媒体应用,对新一代移动多媒体通信、数字多媒体广播、便携式视听消费电子产品等产业的发展具有重要意义。AVS.M标准采用了基于块运动补偿混合编码方案,为了实现更高的编码效率,引入了许多新的编码技术,如新型帧内预测、多宏块划分、多参考帧、高精度运动估计、整数变换、环路滤波器等。这些新技术使AVS.M标准能够提供与最新的国际视频编码标准H.264/AVC相当的编码效率,但是,这些新技术的采用也极大地增加了AVS.M编码器的计算复杂度,因此需要寻找高效的优化算法,以减少巨大的计算量,提高编码速度。本文对AV

3、S.M编码过程中复杂度最高的帧间预测进行了研究和算法优化,具体内容包括:针对帧间编码模式选择的复杂性,本文提出一种快速模式选择算法。该算法基于对最佳模式选择结果的统计分析,将全部编码模式分成不同的模式集,根据序列的时域相关性设定自适应阈值,来判断搜索不同的模式集以及模式搜索提前终止判定,并有选择性的进行帧内模式预测,有效的降低了模式选择的复杂度,提高了编码速度。运动估计是AVS.M编码器帧间预测中计算量最大的模块,本文针对分数像素运动估计的复杂性,提出了自适应分数像素运动估计快速算法。该算法采用多种运动矢量预测提高分数像素预测矢量的准确性,并且利用分数

4、像素搜索窗口内匹配误差曲面的单峰特性,来预测匹配失真的下降方向,省略可能性小的分数像素点,利用自适应阈值的判断跳过不必要分数像素搜索过程,大幅度地减少了搜索点数量。关键词:视频编码;AV$一M标准;模式选择;分数像素运动估计;ResearchonInterPredictioninAVS-MAbstractOurcountryhasgoodindustrialfoundationinaudio"andvideodomain.However,becauseofthelackofmasteryoftheimportanttechniquesandstanda

5、rds,relatedco印omtiomhavelongbeenenslavedtOforeigncorpomtiousororganizations.Tochangethisdisadvantageoussituation,‘'DigitalAudioandVideoCodeeTechnologyStandardWorkGroup”(AVS)wasestablishedinBeijingonJune21,2002.AVSestablishourcountry’Svideoandaudiocodingstandards,calledInformatio

6、nTechnologyAdvancedAudioandVideoCodingStandards.AVS(AudioVideoCodingStandard)isthefirststandardwhichisputforwardbyourcountryindependently.AVS—M(mobilevideo)istheseventhpartofAVS.Itaimsatnextgenerationmultimediaapplications.Andithassignificanceinmultimediacommunication,(1ig砒multi

7、mediabroadcastandportableconsumerelectronicsetc.The&signofAVS-Misbasedonconventionalblock-basedmotion-compensationhybridvideocodingconcepts.Fortheenhancementofthecodingefficiency,AVS-Madoptsnewtoolsasfollowed:newintraframeprediction,variableblock·sizewithsevenblocksizesinmotionp

8、rediction,multiplereferencepicture,fractional·p

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