HEVC熵编码算法优化

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2013.12.001

计算机与现代化

• 算法分析与设计 • 下一篇

HEVC熵编码算法优化

徐飞1，张永飞1，2，李哲1

1.北京航空航天大学计算机学院数字媒体北京市重点实验室，北京100191；
2.北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京100191

收稿日期:2013-09-12 修回日期:1900-01-01 出版日期:2013-12-18 发布日期:2013-12-18

Optimization Algorithm of HEVC Entropy Coding

XU Fei1， ZHANG Yong-fei1，2， LI Zhe1

1. Beijing Key Laboratory of Digital Media， School of Computer Science and Engineering， Beihang University， Beijing 100191， China;
2. State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems， Beihang University， Beijing 100191， China

Received:2013-09-12 Revised:1900-01-01 Online:2013-12-18 Published:2013-12-18

摘要/Abstract

摘要： 新一代视频编码标准HEVC提供了更加灵活的编码工具选择，在提高压缩率的同时也提高了编码的计算复杂度。由于可选择更大的变换单元以及编码中更强的系数间依赖关系，在率失真优化（RDO）模式选择过程中，HEVC熵编码的计算复杂度显著高于H.264/AVC。为了解决这一问题，本文对HEVC熵编码算法进行优化，通过优化熵编码的上下文空间选择过程、非零系数的编码结构，以及对不同大小的变换矩阵进行整体优化。实验结果表明，本文提出的优化算法能够在保证视频编码质量基本不变的同时，平均降低约43%的熵编码时间。

关键词: 视频编码, HEVC, 熵编码

Abstract: The latest video compression standard HEVC adopts more flexible compression tools to reach a higher compression rate compared to its predecessor H.264/AVC， meanwhile the computation of HEVC is more complicated. Mainly because the larger Transform Unit and the stronger dependence between transform coefficient， entropy coding of HEVC in RDO (Rate-Distortion Optimization) is much more complex than that in H.264/AVC. This paper proposed several techniques to optimize the entropy coding process of HEVC， including context selection optimization， significant coefficient coding optimization and different size coefficient block optimization. Experiment results show that the proposed schemes can reduce on average 43% of the entropy coding time in RDO without losing compression performance.

Key words: video compression, HEVC, entropy coding

徐飞1，张永飞1，2，李哲1 . HEVC熵编码算法优化[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.12.001 .

XU Fei1， ZHANG Yong-fei1，2， LI Zhe1 . Optimization Algorithm of HEVC Entropy Coding[J]. Computer and Modernization, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.12.001 .

参考文献

［1］ Bross B， Han W-J， Ohm J-R， et al. High Efficiency Video Coding (HEVC) Text Specification Draft 10［DB/OL］. http://phenix.it-sudparis.eu/jct/doc_end_user/current_document.php?id=7243， 2013-03-29.
［2］毕厚杰，王健. 新一代视频压缩编码标准—H.264/AVC(第2版)［M］. 北京:人民邮电出版社， 2009.
［3］ Sullivan G J， Ohm J R， Han W J， et al. Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard［J］. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology， 2012， 22(12):1649-1668.
［4］ Marpe D， Schwarz H， Wiegand T. Context-based adaptive binary arithmetic coding in the H.264/AVC video compression standard［J］. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology， 2003， 13(7): 620-636.
［5］ Sze V， Budagavi M. High throughput CABAC entropy coding in HEVC［J］. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology， 2012， 22(12):1778-1791.
［6］ Tu Y K， Yang J F， Sun M T. Statistical rate-distortion estimation for H.264/AVC coders［C］// Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems， 2006. 2006: 268-365.
［7］ Chen S W， Sun S M. Efficient bit-rate estimation technique for CABAC［C］// IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems， 2008. 2008:514-517.
［8］刘昱，胡晓爽，段继忠. 新一代视频编码技术HEVC算法分析及比较［J］. 电视技术， 2012，36(20):45-49.
［9］ Chen J， Chien W J， Joshi R， et al. Non-CE1: Throughput Improvement on CABAC Coefficients Level Coding［DB/OL］. http://phenix.it-sudparis.eu/jct/doc_end_user/current_document.php?id=4863， 2012-01-24.
［10］Nguyen T. CE11: Coding of Transform Coefficient Levels with Golomb-Rice Codes［DB/OL］. http://phenix.int-evry.fr/jct/doc_end_user/current_document.php?id=2183， 2011-03-11.
［11］Il-Koo Kim， Ken McCann， Kazuo Sugimoto， et al. HM10 High Efficiency Video Coding (HEVC) Test Model 10 Encoder Description［DB/OL］. http://wenku.baidu.com/link?url=FbGxIH6d4l_SPjbyi6Czaod_heZzaEzMkCdrHM-0YTybpwPEQB7dWr-ujkn94QOgkhMVebPKs7TR92YRgue_LRBcBrOt2anDDGoZzt02KEK， 2013-01-23.

[1]	申文龙. 基于HEVC的帧内快速模式选择算法[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(5): 42-46.
[2]	吕洁. HEVC完全内部模式空间可分级编码[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(3): 136-140.
[3]	刘如意. 基于虚拟视图和低秩矩阵恢复的视点间预测[J]. 计算机与现代化, 2013, 1(8): 19-22.
[4]	刘铁华. 基于HEVC的数字图像无损压缩算法[J]. 计算机与现代化, 2013, 1(8): 23-26.
[5]	云静. H.264视频编码的关键技术分析及复杂度研究测试[J]. 计算机与现代化, 2010, 1(6): 51-0054.
[6]	曾庆好谢喆袁春张德雷颜伟红. H.264到AVS快速视频转码技术研究[J]. 计算机与现代化, 2010, 1(4): 0-66.
[7]	梁辰;朱丽英;张鸿洲;沙淼淼. 室内场景视频结构化描述系统设计[J]. 计算机与现代化, 2010, 1(11): 27-30.

HEVC熵编码算法优化

Optimization Algorithm of HEVC Entropy Coding

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 7

编辑推荐

Metrics

本文评价