HEVC块划分快速算法：降低编码复杂度的关键

本文主要探讨的是新一代视频编码标准HEVC（High Efficiency Video Coding，高效视频编码）的块结构划分快速算法。HEVC作为当前国际视频编码领域的前沿技术，引入了多项创新编码技术，显著提高了编码效率，但同时也带来了编码复杂度的显著增加，尤其是块划分技术在编码流程中占据了主导地位。 在HEVC编码中，编码过程的基础单位是LCU（Largest Coding Unit，最大编码单元），其大小可以从64×64像素扩展到8×8像素的SCU（Smallest Coding Unit，最小编码单元）。编码器通过全深度全模式搜索策略来确定每个LCU内部的CU划分，这是一种计算密集型的过程，需要大量的计算资源。然而，视频画面在时间和空间上存在显著的冗余和相关性，这些特性可以被利用来优化块划分策略，从而减少编码复杂度。 本文的核心贡献在于针对HEVC编码中的块划分问题，进行了深入的统计分析，特别是针对同类编码图像（具有相似特征的帧）和相邻编码图像（帧间有连续关系的帧）的块划分信息。作者提出了两种快速判断策略： 1. 同类帧深度控制：通过对同一类型帧的块划分模式进行统计学习，建立一种深度控制模型，根据帧的特性预测合适的块划分，避免不必要的全深度搜索，节省计算资源。 2. 相邻帧深度预测：利用相邻帧之间的空间相关性，通过前一帧的划分结果来辅助当前帧的决策，减少搜索空间，进一步提升划分速度。 这两种方法旨在通过减少搜索复杂度和模式识别，实现对LCU内部CU划分的快速而有效的决策，从而显著降低HEVC编码过程中的复杂度，提高编码效率。论文作者施华德在信号与信息处理专业的导师梁凡副教授的指导下完成此研究，并于2012年5月19日进行了学位论文答辩。通过本文的研究，作者不仅提升了编码技术的实践应用能力，还展示了在数据压缩与数据安全领域的深入理解。该研究对于推动视频编码标准的发展以及实际编码软件的优化具有重要的理论价值和实践意义。