基于PU尺寸的HEVC帧内预测模式快速选择优化算法

在现代视频编码技术中，高效视频编码（HEVC）作为一种重要的标准，其性能直接影响到视频压缩效率和编码速度。本文提出了一种创新的算法，旨在优化HEVC中的帧内预测模式快速选择过程，特别关注于降低预测单元（PUs）尺寸对编码效率的影响。预测单元是编码过程中用于预测当前像素的区域，其大小决定了预测的精度和复杂度。 该算法的核心在于对不同尺寸的PUs采用了不同的策略来构建和管理帧内预测模式列表。对于较大的32×32和16×16尺寸PUs，算法利用像素梯度来提取纹理方向，因为大尺寸区域通常包含更多的纹理信息，梯度可以有效地捕捉这些方向。而对于较小的8×8和4×4尺寸PUs，算法则采用像素值偏差来提取纹理方向，因为小尺寸可能缺乏足够的像素信息，但偏差能反映局部的一致性。 通过这种方式，算法减少了进入粗选择模式（RMD）过程的模式数量，从而显著降低了编码时间。实验结果显示，相较于测试模型HM16.9，使用该算法的编码时间减少了32.2%，同时只增加了0.86%的码率，表明算法在提高效率的同时保持了良好的编码质量。这对于实时视频传输和大规模视频存储应用来说具有重要意义。 与现有的优秀算法相比，本文提出的算法在减少编码复杂度和耗时方面取得了更优的效果，证明了其在实际应用中的优势。它主要关注图像处理领域，特别是高效视频编码和帧内预测模式的选择，这是视频编码技术的关键组成部分，直接影响到视频压缩的性能和用户体验。 总结起来，该算法是一种创新的优化策略，通过精准地针对不同尺寸的预测单元设计纹理方向提取方法，实现了编码效率和质量的双重提升，为高效视频编码技术的发展提供了新的思路。这对于推动视频编码技术的进步以及在移动设备、云计算等场景下的视频压缩需求具有积极的推动作用。