基于机器学习的高效转码研究

来源 :上海交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangyang2005
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HEVC(HEVC:High Efficiency Video Coding)作为继H.264/AVC后的新一代视频编码标准,更加灵活与高效,相比于H.264/AVC缩减了接近50%的码率,编码性能也得到了极大提升。它的性能提升都是基于更灵活的编码结构,更全面的帧内帧间预测模式,更多选择的变换和滤波等新技术。压缩效率的提升也极大的增大了计算量,对于产业界的应用显得稍有不适。因此在保证HEVC编码性能的同时,进一步降低编码复杂度,提高编码速度是学术界研究的重要问题。本文主要从转码平台的搭建展开,主要分为编码器评测及转码算法的研究两个部分。编码器的评测为转码平台奠定了基准,本文采用多种编码器的不同设置对4K超高清视频序列进行了评测,分析了各自的性能及速度,比较了参数及它们的影响。对HEVC编码器,为了提升转码速度,本文分析了编码器各模块的时间占比,帧间帧内各模块的时间占比情况。以这一结果作为转码的基础,为第二部分转码指出了可以改进的加速点。转码的算法是基于H.264/AVC中模式信息到HEVC中深度信息的映射,通过提取H.264码流中的特征信息,使用SVM进行训练预测,起到分类器的作用,然后改造SVM训练模型得到深度映射函数,对于每一组特征值,通过映射函数得到具体的深度,再对深度进行处理合并得到正确的深度值,并在HEVC编码的过程中直接计算对应的CU深度,避免了递归划分,这一算法时间上平均节省41.16%,最多节省45.9%,而BD-Rate仅仅提高了2.79%。
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