提升主观质量与效率的AVS帧内模式选择算法:结合SAD与GSIM
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更新于2024-09-02
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本文主要探讨的是针对视频压缩技术中的帧内模式选择问题,特别是在第二代信源编码标准AVS(Advanced Video Coding System)框架下的一种创新算法。传统AVS的帧内模式选择通常依赖于率失真优化,使用绝对误差(SAD)来衡量失真,这种方法简便易行,但可能与人类视觉系统的特性(HVS)存在偏差。SAD在处理清晰度方面表现良好,但对于评估图像模糊或严重降质的情况并不理想。
为了克服这一局限,作者引入了梯度结构相似度(GSIM),这是一种基于梯度幅度值的质量评价方法,更符合人眼视觉系统的特点,能够有效评价模糊图像,但其计算复杂度较高,限制了在实时编码中的应用。作者提出的新型算法融合了SAD和GSIM的优点,通过将两者结合作为失真度度量,考虑到了预测模式之间的相关性,以此来进行帧内预测模式的选择。
算法的关键步骤包括:首先,从众多预测模式中选取SAD的最优值和次优值,然后计算它们之间的差值。如果这个差值超过了预设的阈值,就使用GSIM来进一步评估失真,而阈值的选择则是根据预测模式间的相关性进行自适应调整。当需要进行模式修正时,会根据GSIM的最优值和次优值判断是否有必要。
通过实验对比,本文的结果显示出新算法在主观质量上有显著提升,即视频的视觉效果更为逼真,尽管这可能导致编码时间有所增加,但增加的幅度相对较小,实现了主观质量和处理效率的平衡。因此,该结合梯度结构相似度的AVS帧内模式选择算法对于提高视频编码质量,尤其是在处理复杂场景下的视频编码具有实际应用价值。
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