HEVC视频编码技术的研究与实现
视频编码技术的研究与改进

视频编码技术的研究与改进近年来,随着网络技术的迅猛发展和移动设备的普及,视频内容在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
从短视频到在线教育,从直播平台到远程会议,视频的需求量不断上升。
而视频编码技术的研究与改进则成为了当下亟需解决的问题。
一、提高编码效率编码效率是衡量视频编码质量的重要指标。
传统的视频编码算法如H.264等已经取得了很大的成功,但在低码率场景下还存在一些问题。
如何提高编码效率,减小传输带宽的占用,成为了当前视频编码技术研究的一个重要方向。
近年来,一种名为HEVC(High Efficiency Video Coding)的编码标准应运而生。
HEVC通过将图像划分成多个块,采用更高级的算法进行编码,有效地提高了编码效率。
然而,由于HEVC编码算法复杂,运算量大,对硬件资源要求较高,因此仍有改进的空间。
研究人员通过优化编码算法,改善编码质量,进一步提高了HEVC的编码效率。
此外,人们还在积极探索其他具有更高编码效率的算法,如VP9、AV1等。
这些新的编码标准通过引入更多的复杂度,如自适应编码、波前预测等,有效地提高了编码效率,降低了视频传输的成本。
相信随着技术的发展,未来将会有更多更优秀的视频编码算法问世。
二、提升视觉质量除了编码效率,视频编码技术的另一个重要方面就是视觉质量的提升。
目前,大多数视频编码标准以固定的码率进行编码,这往往导致编码后的视频质量不够理想。
如何在有限的码率下获得更好的视觉质量,成为了研究人员的关注点。
近年来,可变码率(VBR)编码成为了一种较为流行的编码方式。
VBR编码允许根据图像内容的复杂度进行动态调整,使得编码后的视频更加逼真。
此外,人们还引入了感知视觉质量评估模型,通过模拟人眼对视频质量的感知,优化编码过程,提高视频的视觉质量。
除了VBR编码和视觉质量评估模型,人们还在研究其他改进视觉质量的方法。
比如,通过引入更高级的去噪算法,减少图像编码过程中的噪声,提升视频质量;利用机器学习和深度学习的技术,对图像进行超分辨率重构,提高图像的清晰度等。
H.265HEVC编译码优化研究及仿真验证

H.265/HEVC编译码优化研究及仿真验证
随着多媒体应用的深入,人们对视频的传输和存储不断提出新的要求,与
H.264/AVC编码标准相比,H.265/HEVC视频压缩编码算法的主要优点是压缩率高,但是编码复杂度也相应增加,其编码参数繁多,在视频系统中,如何选择合理的参数,优化实时编码和传输的效果,是众多视频应用中算法选择面临的困境。
基于这一问题,结合本文项目应用背景,论文研究H.265/HEVC视频压缩编码算法的参数对视频性能的影响,并实现软件仿真。
论文在特定视频应用环境下,针对不同视频序列和不同网络传输条件进行编码参数优化研究,开发编码压缩仿真软件,在应用中保证编码和传输的实时性的同时,尽可能提高视频编码质量。
论文主要研究内容如下:(1)针对影响
H.265/HEVC编码效果的参数,然后进行基于参数选择的编码优化研究。
对H.265/HEVC复杂度较高的模块进行了重点分析,提取出对编码性能影响较大的参数。
采用了一种基于码率(带宽)-质量-复杂度的视频质量评价方法,在给定编码环境下,针对不同视频序列和不同传输环境进行了实验,并通过视频质量评价方法,对不同编码参数组合的性能优劣进行了判定,给出了能够保证实时编码和传输的较优参数组合。
(2)设计并开发了一套基于H.265/HEVC的视频编解码仿真平台。
该平台分为视频编码服务端和视频接收处理端,视频编码服务端主要实现了编码和码流发送功能,视频接收处理端主要实现了码流接收和解码播放功能。
通过仿真试验,对H.265/HEVC编码参数优化的结果进行了仿真验证。
视频编码技术的研究与应用

视频编码技术的研究与应用随着互联网时代的到来,视频成为人们日常生活中不可或缺的娱乐方式,也是商业营销和教育宣传等领域中不可或缺的手段。
但是视频文件的数量庞大,传输和存储成本也越来越高。
因此,视频编码技术的研究和发展显得尤为重要。
一、视频编码技术的基本原理视频编码技术的目标是减少视频数据的冗余以及压缩数据量,以减少传输和存储成本。
这里的视频数据除了图像数据之外,还包括音频数据和其他数据。
一般来说,视频编码技术可以分为两类:基于帧的编码和基于流的编码。
基于帧的编码是指对每一帧图像进行独立的压缩和传输。
基于流的编码则是将多个帧组合成一个流,进行一次性传输。
基于帧的编码有着较为简单的数据结构,在传输丢失时也可以更好地进行恢复。
而基于流的编码可以更好地提高编码效率,减少数据传输的开销。
视频编码技术的流程分为三个部分:预测,变换和量化。
预测是指预测当前帧与前一个帧之间的相似性,取得预测误差。
这样,能够减少储存空间和传输开销。
变换是指对预测误差进行变换,将其转换为频域数据,并选取最具代表性的系数进行编码。
量化是指对变换结果进行精度压缩,减少数据量。
二、现阶段常见的编码标准目前,各大公司和研究机构都在积极研究和开发视频编码标准。
其中最为广泛应用的标准为H.264和H.265。
H.264是一种先进视频编码标准,也被称为高效视频编码(AVC)。
它是一种基于帧的编码技术,能够实现高比特率和高图像质量。
H.264的特点是编码效率高,图像质量好,但最大缺点就是解码速度慢。
H.265是H.264的延伸,也被称为高效视频编码标准(HEVC)。
与H.264相比,H.265中使用了更高级别的编码技术,虽然有更高的编码复杂度,但能够大幅度降低数据传输和存储的成本。
H.265的特点是运算负载大,占用的存储空间也大。
三、视频编码技术的应用随着4K,8K等高清视频技术的发展,视频编码技术在市场中的应用也越来越广泛。
视频编码技术已经成为各种应用的重要组成部分,如视频监控,视频通话,网络直播,高清视频播放和在线教育。
超高清视频编码技术研究进展

超高清视频编码技术研究进展一、前言随着数字技术的不断发展,高清视频已经逐渐普及,手机、平板、电视等终端设备都已经开始支持高清视频播放。
然而对于真正的画质追求者,高清视频显得还不够“清楚”,他们更需要的是超高清画质。
而超高清视频的实现需要更高效的编码技术,因此各国学者正在积极研究这方面的技术进展。
二、超高清视频编码技术的研究现状目前,超高清视频编码技术的研究主要集中在两个方向:HEVC和VP9。
1. HEVCHEVC是目前流行的超高清视频编码技术之一,它被称为H.265。
HEVC使用更高效的算法来压缩视频流,从而使视频流的体积更小,内容更蕴含细节。
同时,HEVC可以支持高帧速率、超大尺寸和更好的支持度,使其在视频编码领域具有优势。
近年来,随着HEVC编码技术的不断优化,其在很多场景下已经可以显著提升视频的画质,逐渐成为超高清视频编码领域的首选技术。
2. VP9另一个备受关注的超高清视频编码技术是VP9,它是谷歌推出的高效视频编码器。
VP9具有诸多优势,如编码速度快、高压缩比等。
此外,VP9相比HEVC,支持的生态系统更广泛,使得其被广泛应用于在线视频领域。
三、各国在超高清视频编码技术研究方面的进展1. 北京理工大学北京理工大学的“高效、高性能、低功耗单片机可编程并行视频编解码器研究”课题组,一直致力于嵌入式超高清视频编码技术的研究。
他们在不断优化超高清视频编码技术的同时,还研发了一种嵌入式可编程 SOC 超高清视频编码器,将实时解码速度提升了许多倍,实现了低功耗、高性能和高清晰度的平衡。
2. 日本东京大学东京大学的“视频编码与信号处理”研究小组以及“全景视频编码技术”研究小组,近年来都在超高清视频编码技术的研究方面取得了不小的进展。
他们主要研究各种先进的超高清视频编解码算法,包括无损编码、码率控制、图像插值等方面,为超高清视频编码技术的进一步发展提供了有力支持。
3. 德国女武神大学女武神大学的“视频编码技术与应用”研究小组,则在近年来不断尝试将超高清视频编码技术应用于医疗领域,制定了医疗超高清视频编解码标准,为医疗诊断及手术过程中的数据传输、存储等步骤提供了保障。
H.265HEVC视频编码率失真优化技术研究

H.265/HEVC视频编码率失真优化技术研究随着信息与多媒体技术的飞速发展,各类视频应用尤其是高清视频应用越来越广泛地出现在人们的日常生活和工作中。
而由此带来的视频高清化和高帧率化趋势对视频的压缩性能提出了更高的要求。
为此,两大国际标准化组织ITU-T VCEG与ISO/IEC MPEG于2013年共同推出了新一代高效视频编码标准H.265/HEVC。
与上一代视频编码标准H.264/AVC相比,H.265/HEVC使用了更加灵活的块划分方式并采用了大量更为先进的编码技术,因而其编码性能较之前者能够提高一倍左右,但其编码复杂度也随之大幅提升。
本文基于H.265/HEVC视频编码标准,主要研究了其编码过程中的率失真优化技术以及速率控制技术,提出了一种率失真优化量化(RDOQ)技术的快速实现方法、一种考虑视频帧间内容依赖性的自适应量化参数(QP)分配方法以及一种考虑视频内容特性的帧级比特分配方法。
主要研究成果包括:1.针对H.265/HEVC中率失真优化量化(RDOQ)技术复杂度过高的问题,提出了一种快速RDOQ实现方法。
首先,通过分析多个可选量化值对应的量化失真与编码比特数,本文对各非零变换系数的可选量化值数目进行了一定程度的限制。
其次,本文算法通过计算不同可选量化值失真与编码比特数之间的差异来选取最优量化值,从而避免了分别计算多个可选量化值的率失真代价;最后,在分析H.265/HEVC中残差系数的熵编码过程的基础上,提出了一种基于自信息量的CABAC快速比特估计算法,用于快速计算不同可选量化值编码比特数的差异。
实验结果表明,与HM中原有的RDOQ算法相比,本文提出的快速算法可平均降低74.7%的计算复杂度,而编码性能平均只损失0.58%。
2.结合H.265/HEVC视频编码过程中的全局率失真优化策略,提出了一种考虑视频帧间内容依赖性的自适应量化参数(QP)与拉格朗日因子λ分配方法。
首先,本文在分析帧间预测残差产生过程的基础上提出了一种用于估计帧间内容依赖性强度的模型;其次,利用该模型对H.265/HEVC中的分级B 帧结构各编码层之间的依赖性进行了分析,并依据各编码层在GOP中的重要性得出了各层对应的拉格朗日因子之间的关系;最后,本文利用上述关系以及量化参数与拉格朗日因子之间的关系为各视频帧自适应计算量化参数值。
HEVC若干关键技术研究

HEVC若干关键技术研究HEVC(High Efficiency Video Coding)是一种高效视频编码技术,也是当前最先进的视频压缩标准之一。
这项技术的研究包含了众多关键技术,其中几个核心技术包括多桢并行编码、色度处理和变形滤波等。
本文将就HEVC若干关键技术进行探讨,以便更好地理解和应用这一先进的视频编码标准。
多桢并行编码是HEVC中的一项重要技术,它利用多桢的并行处理,在增加编码复杂度的同时,提高了编码效果。
传统的视频编码标准如H.264/MPEG-4 AVC使用的是基于单个桢的编码技术,而HEVC进行了创新性设计,引入多桢并行编码的概念。
这样一来,编码器可以将多个桢一起进行压缩编码,并且在解码端同样可以并行解码,从而实现更高的编解码效率。
色度处理是HEVC中的另一个关键技术,它主要涉及到对色度信息(Cb和Cr)的处理方式。
在传统的视频编码标准中,色度信息通常以相对较低的分辨率进行采样和编码,这样虽然节约了编码的复杂度,但也导致了色彩细节的损失。
而HEVC则改进了这一问题,通过色度推测方法和高精度的运动补偿技术,在更高的色度分辨率下进行编码,从而提高了视频的色彩还原效果。
变形滤波是HEVC中的重要技术之一,它主要用于减小视频编解码过程中产生的伪影和图像模糊现象。
视频编解码过程中会由于帧间差分和运动矢量引起图像的失真,而变形滤波技术通过计算变形像素和滤波参数来对图像进行补偿,从而减小了失真的程度。
HEVC中采用了一种自适应的滤波算法,根据不同的情况选择合适的滤波强度,使得图像达到更好的视觉效果。
除了上述关键技术外,HEVC还包含了其他一些重要的研究内容。
例如,运动估计算法的优化,通过提高运动矢量的精度和准确度,减小了运动估计误差,从而提高了编码的效率。
此外,比特率控制算法和码率分配技术也是HEVC中的重要研究方向,通过合理地控制压缩比特率,使得视频在满足不同场景需求的同时,保持更高的视觉质量。
HEVC视频编码技术的研究与实现

HEVC视频编码技术的研究与实现在信息技术快速发展的今天,视频编码技术的研究与实现变得尤为重要。
高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)作为一种新一代的视频编码标准,有着更高的压缩效率和更低的码率损耗,广泛应用于高清视频和超高清视频编码中。
本文将重点讨论HEVC视频编码技术的研究与实现。
首先,HEVC的编码原理是基于H.264/AVC进行改进和优化的。
HEVC采用了更加复杂的分区结构和更精细的运动估计方法,提高了编码的灵活性和可靠性。
此外,HEVC还引入了一系列新的编码工具,如变换矩阵、多参考帧间预测、可变块大小的变换和预测等,以进一步提高编码效率和图像质量。
在研究HEVC视频编码技术时,需要对HEVC的编码流程和关键技术进行深入了解。
首先是视频信号的预处理,包括颜色空间转换、滤波和降噪等。
然后是帧间预测,即通过对当前帧与参考帧之间的运动进行估计,并利用得到的运动矢量进行帧间的预测。
接下来是变换和量化,即将预测误差进行变换和量化操作,以减小数据量。
最后是熵编码,即将量化参数进行熵编码,以进一步压缩数据。
在实现HEVC视频编码技术时,需要选择合适的编码工具和参数设置。
例如,可以选择适当的变换矩阵,如4x4、8x8或16x16的变换矩阵,以得到更好的编码效果。
此外,还需要优化运动估计算法,选择合适的范围和步长,以减小运动估计的误差。
同时,还需要根据不同的视频特点和应用场景,对编码参数进行调整和优化,以得到更好的编码结果。
此外,HEVC视频编码技术的研究与实现还需要考虑编码的实时性和计算复杂度。
HEVC编码算法较为复杂,对硬件资源和计算性能有较高的要求。
因此,在实现HEVC编码时,需要选择合适的硬件平台和优化算法,以提高编码的效率和速度。
总的来说,HEVC视频编码技术的研究与实现涉及到多个方面的知识和技术,需要全面理解HEVC的编码原理和关键技术,并根据实际需求选择合适的编码工具和参数设置。
基于DSP平台HEVC编解码算法研究及优化

基于DSP平台HEVC编解码算法研究及优化随着多媒体技术深入人们的日常生活,有关于高分辨率视频的存储传输需求逐渐增加,因此高清视频编解码和大数据传输问题已经成为研究的焦点。
于2013推出新一代视频编码国际标准HEVC(High Efficiency Video Coding)。
同时近年来嵌入式多核处理器和高性能计算机的高速发展为并行处理系统提供了条件。
本文首先基于DSP平台进行HEVC编解码算法研究,最终设计并实现了基于TI TMS320C6678多核硬件平台的高清实时并行解码系统。
本文首先对HEVC中的关键技术进行深入理解,同时研究多核DSP平台的性能,多级内存架构。
对HM16.0解码软件框架进行C代码改写,然后优化解码流程架构,针对CCS编译平台进行数据类型,自带实时库等代码改写。
将PC端实现的HEVC解码系统成功移植到硬件单核平台中,针对不同分辨率视频对解码各个模块进行复杂度和耗时分析。
从分析结果中决定主要结合硬件平台指令集和熵解码算法对单核解码系统进行优化。
为了达到高清实时的效果,需要将解码系统部署至多核平台。
结合HEVC原理和C6678多核特点设计多核高清解码并行方案。
完成多核中内存分配以及多核间数据传输标志位的控制。
将解码系统移植到C6678的6个核中,完成熵解码,反变换,插值重构,滤波等处理。
同时利用CACHE原理,EDMA原理进一步优化数据流,减少数据访问和传输时间,提高解码效率。
本文最终实现基于硬件多核平台的高清实时解码系统。
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else
以上判决条件可以看出,对于MAD值小于50的 LCU,预测单元尺寸的搜索范围由原来5种减少为 2种,而MAD值大于300的LCU对预测单元尺寸搜 索范围由5种减少为3种,其余的情况搜索范围不 变。
可以看出MAD小于50和大于300两种条件下的编码单元数占编码单元总数的 百分比最高可达43%,最小的有13.1%,由此可以评估出该改进算法将会一 定程度上减少运算的复杂度。因此,我们对 HEVC帧内预测模式的选择过程 要做适当的调整,在整个搜索执行之前加入对LCU的MAD值的计算和判断, 先选出预测单元的尺寸模式,缩小搜索范围。
2N ,2N
MAD
1
ABS ( p(x, y) m)
y0,x0 2N 2N
其中P(x,y)代表当前预测单元中像素点所在位置, m代表该预测单元所有像素的均值,ABS表示取绝对 值,2N×2N表示当前最大编码单元LCU的尺寸,这 里最大编码单元设置为64×64。用MAD来表示一个 预测单元的复杂度,如果平坦则该值相对小,如果
测试模型中对每一种尺寸的变换块都统一采用 Chen快速DCT算法,这个不是最快的算法,但是 该算法具有很强的通用性。
loeffler等人提出的快速算法只需要11次乘法运算, 这个值已经达到理论的极限最小值,同时加法的次 数没有明显增加,该算法可以有效地提高运算速度。
Stage1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
基于大部分测试序列都有很高的命中率,我们可以 对编码单元选择帧内预测模式的判决条件制定如下:
Intra4 4, Intra88, Intra1616 if MAD>300
Selectedtype
Intra3232, Intra64 64
if MAD<50
all
PSNR PSNRimproved PSNRoriginal
TIME Timeimproved Timeoriginal 100% Timeoriginal
BIT Bitimproved Bitoriginal 100% Bitoriginal
从表中的数据可以看出,采用改进的预判算法和TMUC原有算法比较,总体的编 码时间减少平均可达 14.47%。在性能方面,从表3-3可以看出,与TMUC中的 帧内预测算法相比改进算法PSNR损失平均为 0.0014dB,输出码率损失平均为 0.12%。其中序列vidyo3_720p的PSNR损失平均为0.0427dB,输出码率损失平 均为0.38%,较其他序列性能略差,原因在于序列图像中平坦区域比较多,由前 面的分析可知对MAD值小于50的平坦区域只对32×32和64×64尺寸的编码单 元搜索,范围相对原算法减少一半多,因此失真度比MAD大于300的编码单元 要大。总体来说改进的算法与原TMUC上的算法相比率失真性能无明显下降。
二维DCT变换:
F(u,v)
2
N 1 N 1
c(u)c(v)
f
(x,
y) cos[
(2x 1)u]cos[
(2y 1)v]
N
x0 y0
2N
2N
u,v=0,1,……,N-1
二维的DCT/IDCT变换可以分解为两个一维的 DCT/IDCT变换的乘积,因此通过提高二维变换 的效率也即提高一维变换的效率。
Stage2
Stage3
C2 C6
C-15 C3 C-11 C7
Stage4 C12
Stage5
C-12 C-12
0 Even
8 Even
4
Odd
12 Even
14
6
Odd
10 2
3
13 9
15 Odd -1 7
-11 5
符号
表示等式
运算次数
I0
O0
O0 = I0 + I1
“+” 2次
I1
O1
O1 = I0 - I1
Thanks
放映结束 感谢各位批评指导!
谢 谢!让我们共同进步大尺寸DCT变换大部分的图像存在一个共同的特征,即直流和低频 区占一副图像的大部分,而高频占小部分。DCT把 经过运动补偿或帧内预测的残差从空域转换到频域, DCT系数主要集中在直流和低频系数,减少空间冗 余,提高传输效率,被广泛应用于视频压缩编码中。 对于高分辨率的视频图像,一个变换块通常只表示 某个运动物体或图像背景中很小的一部分,变换块 内部相对平坦而不会有太多变化,对于这些平坦的 数据,大尺寸的变换块可以更好地集中能量和减少 量化误差。因此新的视频压缩编码方案增加了三种 大尺寸的变换块:16×16、32×32和64×64。
性能的评价方法:
2552
PSNR 10 lg 1
XY
[S(x,y)-S'(x,y)]2
XY x 1 y1
实验用客观的评价指标PSNR对预测图像的质量进 行评估,x和y分别表示图像的宽度和高度,S和 S’分别表示原始图像和编解码后重建图像, PSNR值越高说明视频质量越高,预测越准确。
编码端:X-P=R 解码端:P+R=X 这种基于空间相关性的压缩方式称为帧内预测编码。
在对预测单元的尺寸的选择上,需要从4×4到64×64 各种大小的尺寸都搜索一遍。而对于平坦的区域预测 单元一般会选大的分割尺寸,而对于多细节的区域多 选择小尺寸的分割,对于这样特殊的情况把所有的尺 寸都搜索一遍会浪费很多时间,因此在进行帧内预测 之前,先对预测单元的复杂度进行估计,选定某几种 预测单元的尺寸,这对现有的选择方法会有很大改进。 最小平均绝对误差(MAD)可以被用来估计块的纹理复 杂度,MAD的计算可以由下面的公式得来:
HEVC编码器
CU size extension Video input Division to
CU
ADI、CIP DIF、AMVP
Large transform、ROT、MDDT
Transform/
-
Quantization/
scan
Inverse Transform/ Quantization/
scan
Bitstream
+
CABAC
Intra Prediction
Motion Compensation
Loop filtering
SBAC
Motion Estimation
FrFamraeme MMemeomryory
Deblocking、 ALF
HEVC帧内预测的优化
一帧视频图像由许多的像素点组成,大量的统计数据 表明,两个像素的空间距离越近相关性越强,即邻近 像素值发生突变的概率很小。当前像素可以由邻近的 像素的加权和作为预测值,按与当前像素的距离不同 给以不同的权值。邻近的用来预测的像素成为参考像 素。在传输中,只传送实际象素值X与预测值P的差 值信号R,邻近像素间的相关性强差值R很小,从而 达到压缩编码的目的。接收端把差值R与预测值P相 加即可恢复原始的像素值X,整个过程可以归纳如下:
HEVC视频编码技术的研究与实 现
专业:通信与信息系统 姓名:杨克伟 学号:23320111153156
视频编码标准的发展
目前国际电信联盟ITU-T的视频专家组VCEG和国际 化标准组织ISO/IEC的运动专家组MPEG是两大主要 的标准化组织,他们基于不同的应用需求,分别制 定了H.26X和MPEG-X系列的视频压缩标准。 H.26X系列的视频标准主要应用在实时的视频通信系 统;MPEG-X系列的标准则应用于数字监控系统、视 频存储、广播电视及因特网等领域。 2001年12月MPEG和VCEG又成立视频联合工作组 JVT制定视频编码标准H.264/AVC(MPEG-4第10部 分),结合多种先进的视频编码技术获得比以往各种 标准更优越的编码性能。
HEVC主要特征
HEVC新视频编码方案依然沿用MPEGX和H.26X系列 采用的混合编码框架。
帧间和帧内预测编码:消除时间域和空间域的相关性。 变换编码:对残差进行变换编码以消除空间相关性 。 熵编码:消除统计上的冗余度。 HEVC将在混合编码框架内,着力研究新的编码工具 或技术,提高视频压缩效率,相较于以往的视频编码 技术,将会有更多的优越性: (1)压缩效率更高 (2)视频质量更高 (3)健壮性更好 (4)对IP网络的友好性好
纹理细节较丰富那么该值相对大,现在需要找到一
个恰当的阈值作为分割点,降低搜索树的深度,减 小搜索的范围从而降低复杂度。
为了找到一个合适的阈值,对6个序列进行测试,测试序列分别为BQTerrace (1920×1080)、ParkScene(1920×1080)、vidyo3(720p)、 BasketballDrill(832×480)、BQMall(832×480)、ParkScene(832×480),对前 两个序列取前80帧全I帧,后面三个序列取前100帧全I帧。序列的纹理复杂度和大 小分辨率各有差别,对每个序列在不同QP条件下进行测试。表3-1是测试的结果, MAD是按公式(3-8)以LCU为64×64计算的。表中的数据以64×64预测单元为例, 第三列的的数据表示当预测单元的分割模式为64×64时,该预测单元所属的LCU的 MAD值大于50的概率。统计结果表明,当分割模式为64×64时,其所属的LCU的 MAD值绝大部分小于300,对于32×32的分割模式与64×64一样,其所属LCU的 MAD值也都大多小于300。而其他的预测分割模式16×16、8×8和4×4,由表中 的统计数据看出他们所属的LCU的MAD值大部分大于50。在某些特殊情况下会出 现误判的现象,如序列BQMall,对32×32的分割模式,其所属的LCU的MAD小于 50的概率大于百分之十,原因在于图像中一些预测单元内部出现明显的边缘,边缘 上的像素值与两边的像素值发生突变,使得整个预测单元的MAD值很大,但是对 于边缘两边都是平坦的区域,根据RD判决仍然选用大尺寸的预测单元。但是对于 绝大多数的测试序列,判断的准确率都高达百分九十几甚至百分之百。