帧间预测主要包括运动估计(运动搜索方法.运动估计准则.亚像素插值和运动矢量估计)和运动补偿. 对于H.264,是对16x16的亮度块和8x8的色度块进行帧间预测编码. A.树状结构分块 H.264的宏块,对于16x16的亮度宏块,可以分成16x16.16x8.8x16和8x8的子块进行帧间预测.对于8x8的块(亚宏块,亮度和色度),往下又可以分成8x8.8x4.4x8.4x4的子块.在运动估计中,每一种分割都需要尝试,并计算出运动搜索结果的代价,选择最小代价的分割方式进行预测编码. B.运动估计

Coding Tree Depth Estimation for Complexity Reduction of HEVC <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2013 Data Compress Conference   核心思想:         在P1.8论文(将frame分为Fu和Fc,对于Fc帧中CTU的最大深度进行限定,最大深度的值根据Fu帧对应位置的CTU

参考:Complexity Control of High Efficiency Video Encoders for Power-Constrained Devices <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2011 期刊   核心思想:         通过以frame为单位,限制帧内每个CU的最大depth来实现对视频序列编码复杂度的控制. 思路分析:      

Content Based Hierarchical Fast Coding Unit Decision Algorithm For HEVC <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2011 International Conference on Multimedia and Signal Processing 根据先前帧的CU划分情况进行当前帧进行帧级的CU快速深度决策

Fast Coding Unit Size Selection for HEVC based on Bayesian Decision Rule <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2012 Picture Coding Symposium May 7-9, 2012 以最小决策代价来进行贝叶斯决策,判断对于当前CU是否进行四叉树划分.代价是RD值,每个块选取3个值作为

A Fast HEVC Inter CU Selection Method Based on Pyramid Motion Divergence <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, VOL. 16, NO. 2, FEBRUARY 2014 以PMD作为特征,利用kNN决策判断是否进行CU块划分. 核心公

Motion Vectors Merging: Low Complexity Prediction Unit Decision Heuristic for the inter-Prediction of HEVC Encoders <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2012 IEEE International Conference on Multimedia and

基于图形信息的HEVC帧间预测快速算法/Fast Inter-Frame Prediction Algorithm of HEVC Based on Graphic Information <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html  Journal of Frontiers of Computer Science and Technology,2014,8(5):537-54

参考:An Efficient Inter Mode Decision Approach for H.264 Video Coding <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html  2004 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 利用连续图像的像素值绝对差值进行判断图像运动情况.属于A类算法. 核

基于运动特征的 HEVC 快速帧间预测算法/Fast Inter-Frame Prediction Algorithm for HEVC Based on Motion Features <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 上海大学学报(自然科学版)第19卷第3期. 利用当前深度CU与时域对应位置已编码CU的亮度像素值的差值平方和均值来判断当前CU的运动特征.属于A类算

参考:https://blog.csdn.net/nb_vol_1/article/category/6179825/1? 1.源代码: #if AMP_MRG Void TEncCu::xCheckRDCostInter( TComDataCU*& rpcBestCU, TComDataCU*& rpcTempCU, PartSize ePartSize DEBUG_STRING_FN_DECLARE(sDebug), Bool bUseMRG) #else Void TEncCu::x

帧内预测模块大小 说明 4x4(亮度) 预测方式9种 8x8(亮度) 预测方式9种.只有high profile才有 16x16(亮度) 预测方式4种,只依赖左,上数据. 8x8(色度) 预测方式4种,只依赖左,上数据. I_PCM 不预测,直接传送图像的像素值.

1 本文词汇约定 宏块:H264编码基本单元,16x16像素(或采样)构成 块:   由8x8像素(或采样)构成的单位 子块:   由4x4像素(或采样)构成的单位 2 帧内亮度预测模式 H264规范中,宏块有4种帧内亮度预测模式,模式编号为0,1,2,3;块与子块分别有9种帧内亮度预测模式,模式编号从0至9,即0,1,2,.......,8.具体不细说了,可查H264标准.下文以子块为例说明其亮度预测模式如何编码进码流中的. 3 子块亮度预测模式编码的句法元素 prev_intra4x4_pr

为什么要有帧内预测?因为一般来说,对于一幅图像,相邻的两个像素的亮度和色度值之间经常是比较接近的,也就是颜色是逐渐变化的,不会一下子突变成完全不一样的颜色.而进行视频编码,目的就是利用这个相关性,来进行压缩. 很好理解,存储一个像素的亮度值可能需要8个bit,但是如果相邻的两个像素变化不大,我存储一个像素的原始值,以及第二个像素相对第一个像素的变化值,那么第二个值我可能用2个bit就够了,这就节约了很多的空间.而节约存储消耗的bit数,也就是节约码率,贯穿了H.264编码器的所有过程,不管是帧内

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H.264/AVC 提供了四种帧内预测方式:4x4 亮度块的帧内预测(Intra_4x4).16x16 亮度块的帧内预测(Intra_16x16).8x8 色度块的帧内预测(Intra_chroma),以及PCM 的预测方式(I_PCM). (1)4x4 亮度块的帧内预测(9种) (2)16x16 亮度块的帧内预测(4种) (3)8x8 色度块的帧内预测

x264代码剖析(十三):核心算法之帧间预測函数x264_mb_analyse_inter_*() 帧间预測是指利用视频时间域相关性,使用临近已编码图像像素预測当前图像的像素,以达到有效去除视频时域冗余的目的. 因为视频序列通常包含较强的时域相关性,因此预測残差值接近于0.将残差信号作为兴许模块的输入进行变换.量化.扫描及熵编码.可实现对视频信号的高效压缩. 本文将重点讨论基本档次支持的P片帧间预測工具以及主要和扩展档次支持的B片和加权预測等帧间预測工具,最后分析了帧间预測函数的主要功能. 1.

目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 3.1. Quality Enhancement 3.2. Multi-frame Super-resolution 3. 压缩视频的质量波动 4. MF-CNN 4.1. Framework 4.2. SVM-based PQF detector 4.3. MC-subnet Architecture Training strategy 4.4. QE-subnet Architecture Tra

简单介绍     predInterSearch基本的工作是ME(运动预计)和MC(运动补偿).     函数中有一个bTestNormalMC变量.它表示是否进行正常的MC过程,正常的MC过程就是进行ME再进行MC. 正常的MC流程是,遍历全部的參考帧,进行ME(运动预计:xEstimateMvPredAMVP和xMotionEstimation),然后记录MVP或者MV的信息,进行MC(运动补偿,目的是选出最优的參数).然后更新最优的參数,遍历全然部的參考帧之后.就选出了最优的參数了:然后循