HEVC中基于MPM的高效帧内预测模式快速选择算法

该篇论文深入探讨了"一种基于运动像素模型（Motion Pixel Model, MPM）的帧内预测模式快速选择算法在高效视频编码（High Efficiency Video Coding, HEVC）中的应用"。作者周银河和门爱东针对HEVC的高效特性，HEVC作为最新视频压缩标准，其帧内预测机制引入了多种（高达35种）预测模式和多尺寸编码单元，以实现更优的压缩效果。然而，这种复杂性也带来了额外的计算负担，特别是在帧内预测模式的选择过程中，每次都需要经历粗选择（RMD）和率失真优化选择（RDO）两个步骤，这导致了较高的时间消耗。 为了优化这一过程，作者提出了一种基于MPM的快速模式选择算法，旨在减少HEVC帧内预测的计算复杂度。通过与HEVC测试软件HM9.0的实验对比，该算法显示出明显的优势，能够在保持编码性能基本不变的情况下，大约节省20%的编码时间。这对于处理大规模视频数据的实时编码和处理具有重要意义，尤其是在需要低延迟或高效率的场景下。 本文的核心技术围绕如何利用MPM的特性，设计出一种高效且精确的模式选择策略，可能是通过预测模式间的相似性分析、并行计算或者模式概率统计等方法，来简化模式决策过程。关键词包括HEVC、帧内预测、模式选择以及MPM，表明了文章的研究焦点在于HEVC编码技术的细节优化，旨在提升编码效率和性能。 这篇论文不仅介绍了HEVC技术的最新进展，还提出了一个创新的解决方案，对提升视频编码领域的实践应用具有重要价值。对于视频编码工程师和研究者来说，理解并学习这种快速模式选择算法是深入掌握HEVC技术的关键一步。