AVS2屏幕与混合内容视频编码中通用串预测算法的应用

"通用串预测算法及在 AVS2 屏幕与混合内容视频编码中的应用" 这篇研究论文探讨了通用串预测算法在AVS2（第二代数字音视频编解码技术标准）屏幕与混合内容视频编码中的应用。AVS2-SMCC是AVS2的一个扩展版，专门针对屏幕内容和混合内容视频的多样性进行优化编码。屏幕内容视频通常包括电脑显示器、电视显示的图形、文本等，而混合内容视频则包含这些元素与其他类型视频的组合。 文章指出，由于屏幕内容和混合内容视频的特性，传统的视频编码方法可能无法有效处理这些内容的压缩，因此需要创新的预测算法来提高编码效率和图像质量。通用串预测算法作为一种新的预测技术，旨在解决这个问题。它通过分析视频序列中的像素串模式，建立预测模型，减少数据冗余，从而提高压缩比。 论文详细介绍了通用串预测算法的工作原理，可能包括对像素串的匹配、模式识别、预测误差的计算以及熵编码等步骤。该算法可能具备适应性强、预测精度高和适用于多种视频类型的特点。作者们在AVS2-SMCC框架下实现了这一算法，并进行了性能评估，可能包括比较其与传统预测方法的编码效率、图像质量（如PSNR和SSIM指标）以及计算复杂度等方面。 实验结果可能表明，通用串预测算法在保持或提高视频质量的同时，能够显著降低码率，这对于有限带宽的传输环境和存储空间具有重要意义。此外，这种算法可能还考虑了屏幕内容的特殊性，例如文本边缘的保真度和静态区域的压缩效果。 文章的作者团队包括赵利平、周开伦、林涛和郭靖，他们在视频编码、屏幕图像编码以及超大规模集成电路等领域有深厚的学术背景。研究得到了多项基金的支持，包括浙江省自然科学基金、绍兴市公益性技术应用研究计划项目、国家自然科学基金和上海市自然科学基金。 这篇论文对于理解如何利用通用串预测算法优化屏幕和混合内容视频的编码，提升编码效率和视觉效果，具有重要的理论和实践价值。这将有助于推动视频编码技术的发展，尤其是在物联网、云计算和5G等领域的应用。