复杂度可伸缩的帧间模式选择

计算机应用 ›› 2010, Vol. 30 ›› Issue (3): 625-627.

复杂度可伸缩的帧间模式选择

夏定元,周艳芬

武汉理工大学

收稿日期:2009-09-17 修回日期:2009-11-01 发布日期:2010-03-14 出版日期:2010-03-01
通讯作者: 夏定元
基金资助:
广西科学研究与技术开发计划项目

Inter mode decision of complexity scalability

Received:2009-09-17 Revised:2009-11-01 Online:2010-03-14 Published:2010-03-01
Contact: Ding-Yuan XIA
Supported by:
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摘要/Abstract

摘要： 针对H.264/AVC中复杂度无法满足终端设备异构性的问题，提出一种新的帧间模式选择算法。利用相邻宏块的空间相关性和时间相关性，进行模式预测，并通过复杂度伸缩因子，控制参与预测的模式的数目，使复杂度在20%到100%之间灵活变化。实验结果表明，该算法能在视频质量和复杂度之间形成良好的折中，适应从高端设备到低端设备的计算能力差异。

Abstract: In order to resolve the problem that computation complexity of H.264/AVC can not satisfy the diversity of computing resources of terminal equipment, the authors proposed a novel algorithm of inter mode decision. The algorithm utilized the spatial correlation and time correlation of adjacent macroblocks to predict the modes of current macroblocks, and controlled the number of modes involved in the prediction by scalability factor; hence the complexity can change flexibly from 20% to 100%. The experimental results show that the proposed method can achieve the tradeoff between the accuracy of motion estimation and its computational complexity, fit for the different computing power of different equipments.

Key words: inter mode decision, correlation, complexity scalability, prediction mode, scalability factor

夏定元周艳芬. 复杂度可伸缩的帧间模式选择[J]. 计算机应用, 2010, 30(3): 625-627.

[1]	王磊. 改进粗糙集属性约简结合K-means聚类的网络入侵检测方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(7): 1996-2002.
[2]	曹堉, 王成, 王鑫, 高悦尔. 基于时空节点选择和深度学习的城市道路短时交通流预测[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1488-1493.
[3]	张伍, 陈红梅. 基于核模糊粗糙集的高光谱波段选择算法[J]. 计算机应用, 2020, 40(1): 258-263.
[4]	程玉胜, 钱坤, 王一宾, 赵大卫. 融合萤火虫方法的多标签懒惰学习算法[J]. 计算机应用, 2019, 39(5): 1305-1311.
[5]	徐红艳, 王丹, 王富海, 王嵘冰. 融合潜在狄利克雷分布与元路径分析的用户相关性度量方法[J]. 计算机应用, 2019, 39(11): 3288-3292.
[6]	徐洪峰, 孙振强. 多标签学习中基于互信息的快速特征选择方法[J]. 计算机应用, 2019, 39(10): 2815-2821.
[7]	代刚, 张鸿. 基于语义相关性与拓扑关系的跨媒体检索算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(9): 2529-2534.
[8]	吴沐阳, 刘峥, 王洋, 李云, 李涛. 基于指标相关性的网络运维质量评估模型[J]. 计算机应用, 2018, 38(9): 2535-2542.
[9]	马梦莹, 曾雅丽, 魏甜甜, 陈志德. 基于邻居节点预状态的无线传感器网络故障诊断算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(8): 2348-2352.
[10]	王永贵, 胡彩云, 李鑫. 基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(5): 1239-1244.
[11]	陈柳, 冯山. 正负关联规则两级置信度阈值设置方法[J]. 计算机应用, 2018, 38(5): 1315-1319.
[12]	金凤, 唐宏, 张进彦, 尹礼欣. 基于压缩感知的大规模MIMO系统导频优化及信道估计算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(5): 1447-1452.
[13]	刘妍君, 赵志强, 刘艳, 崔盈, 汪大勇, 冉鹏, 郭毅军. 基于质量可伸缩高性能视频编码的帧内快速算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(10): 2960-2964.
[14]	周玉江, 王娟. 聚类系数和度相关性均可调的HK扩展模型[J]. 计算机应用, 2018, 38(10): 2971-2975.
[15]	李兆玉, 王纪超, 雷曼, 龚琴. 基于引力模型的多标签分类算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(10): 2807-2811.