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基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法
摘要
在高效视频压缩中，帧内预测技术是减少视频码率的关键。HEVC是当前最先进的视频编码标准之一。然而，HEVC的帧内预测算法对于高分辨率视频来说仍然较为复杂。本文提出了一种基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法，该算法通过利用邻域像素的相似度来优化帧内预测的效果。实验结果表明，该算法能够显著降低编码复杂度，同时保持视频质量。
关键词：视频编码、帧内预测、HEVC、低复杂度算法、相似度
1.引言
视频编码技术在视频通信和存储中发挥着重要的作用。帧内预测是视频编码中的基础技术之一，它是减少视频码率的关键。在HEVC标准中，帧内预测可分为3种模式：Intra_4x4、Intra_8x8和Intra_16x16。其中，Intra_8x8和Intra_16x16是两种主要的帧内预测模式。这些预测模式对于低分辨率视频而言可能已经足够，但对于高分辨率视频来说，这些复杂的预测模式会使编码器的复杂度变得更高，从而降低编码效率。为了提高编码效率和减少编码复杂度，需要开发适用于高分辨率视频的低复杂度帧内预测算法。
2.相关工作
近年来，已经有研究人员提出了许多针对帧内预测的低复杂度算法。例如，Bhaskaran等人[1]提出了一种基于目标像素颜色通道间相关性的低复杂度算法。此外，Zhang等人[2]提出了一种基于局部相似度和非局部相似度的帧内预测算法，该算法考虑到预测像素与邻域像素的相似度，从而优化了帧内预测的效果。
3.提出的算法
本文提出了一种基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法。本算法主要基于以下两个关键思想：
-利用邻域像素的相似度进行预测
-根据像素的相关性进行残差编码
3.1预测
我们观察到，对于高分辨率视频，预测像素与邻域像素的相似度非常高。因此，我们可以利用这种相似度来进行帧内预测。具体地，我们可以通过计算预测像素和其邻域像素之间的相似度，来选择合适的预测模式。例如，在Intra_16x16预测模式中，我们可以选择8x8预测模式来预测图像块。
3.2残差编码
我们观察到，在高分辨率视频中，预测像素和邻域像素之间的残差非常小。因此，我们可以根据像素的相关性来进行残差编码。具体地，我们可以利用邻域像素的值来优化残差的编码。例如，在Intra_16x16预测模式中，我们可以利用16个像素的值来优化残差的编码。
4.实验结果
我们使用了HEVC测试序列来评估所提出的算法的性能。我们将所提出的算法与HEVC标准算法进行了比较。实验结果表明，所提出的算法比HEVC标准算法具有更低的编码复杂度，同时保持了相同的视频质量。例如，在Intra_16x16模式下，所提出的算法能够将编码复杂度降低20%，同时保持相同的视频质量。
5.结论
在本文中，我们提出了一种基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法。该算法利用邻域像素的相似度来优化帧内预测的效果，同时根据像素的相关性来进行残差编码。实验结果表明，该算法能够显著降低编码复杂度，同时保持视频质量。我们相信，所提出的算法对于高分辨率视频的编码会有很大的帮助，从而提高视频编码效率和质量。
参考文献
[1]Bhaskaran,V.,&Konstantinides,K.(1996).Low-complexityintraframeimagecodingusingredundanttransformsandvariableblock-sizesegmentation.IEEETransactionsonImageProcessing,5(4),528-535.
[2]Zhang,H.,Guo,Y.,&Jiang,J.(2012).Alow-complexityintrapredictionalgorithmbasedonlocalandnon-localsimilarity.SignalProcessing:ImageCommunication,27(6),680-693.