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HEVC視頻編碼優化與實現/周巍等 版權信息
- ISBN：9787121359385
- 條形碼：9787121359385 ; 978-7-121-35938-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
HEVC視頻編碼優化與實現/周巍等 內容簡介
本書在介紹新一代視頻編碼標準HEVC基本原理的基礎上，重點介紹作者科研團隊在低復雜度視頻編碼、感知視頻編碼、基于深度學習的視頻編碼，以及視頻編碼超大規模集成電路架構設計等方面的近期新研究成果。全書分為9章。章概述了視頻編碼靠前標準和HEVC的發展歷程，介紹了HEVC的特色技術、感知視頻編碼技術和視頻編碼芯片實現。第2~8章介紹了HEVC視頻編碼關鍵模塊包括：幀間預測、幀內預測、變換與量化、熵編碼、環路濾波、率失真優化與碼率控制、參考幀存儲壓縮等編碼模塊的低復雜度優化方法、基于視覺感知的視頻編碼方法、基于深度學習的視頻編碼方法，以及高效的超大規模集成電路架構的設計與實現。第9章總結，介紹了主要結論和研究展望。
HEVC視頻編碼優化與實現/周巍等 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1．1 引言 1
1．2 視頻編碼 2
1．2．1 視頻表達 2
1．2．2 視頻中的冗余 5
1．2．3 視頻編碼過程 6
1．3 視頻編碼標準 7
1．3．1 視頻編碼標準的發展 7
1．3．2 MPEG系列標準 8
1．3．3 H．26X系列標準 9
1．3．4 HEVC的標準化 9
1．4 新一代視頻編碼標準HEVC 10
1．4．1 HEVC中的基本概念 10
1．4．2 HEVC框架 12
1．4．3 HEVC關鍵技術 13
1．5 感知視頻編碼 15
1．6 視頻編碼器芯片設計 17
參考文獻 18
第2章 幀間預測 21
2．1 HEVC中的幀間預測方法 21
2．1．1 SKIP/merge模式 21
2．1．2 AMVP模式 23
2．1．3 運動估計 24
2．1．4 四叉樹劃分 28
2．1．5 幀間預測單元劃分流程 30
2．2 低復雜度HEVC幀間預測算法優化 31
2．2．1 算法的思想 32
2．2．2 模型的建立 32
2．2．3 單元劃分算法的流程 35
2．2．4 實驗結果與分析 36
2．3 基于深度學習的HEVC內插值濾波算法優化 45
2．3．1 HEVC中的分數像素插值濾波算法 45
2．3．2 基于卷積神經網絡的分數像素插值濾波算法 48
2．3．3 實驗結果與分析 55
2．4 HEVC內插值濾波器的高效VLSI架構設計與實現 58
2．4．1 快速內插值濾波算法 58
2．4．2 高效插值濾波器VLSI架構 60
2．4．3 實驗結果與分析 65
參考文獻 66
第3章 幀內預測 69
3．1 HEVC中的幀內預測方法 69
3．1．1 幀內預測 69
3．1．2 HEVC幀內預測模式的決策過程 73
3．1．3 幀內預測CU的劃分和選取 75
3．2 低復雜度HEVC幀內預測算法優化 76
3．3 基于視覺感知的HEVC幀內預測算法優化 82
3．3．1 視覺顯著性模型的實現 83
3．3．2 基于圖像顯著性的深度標記 85
3．3．3 算法流程及算法分析 88
3．3．4 實驗結果與分析 89
3．4 基于深度學習的HEVC幀內預測角度預測模式選擇算法優化 92
3．4．1 基于深度學習的HEVC幀內預測角度預測模式選擇算法研究 92
3．4．2 基于深度學習的HEVC幀內預測編碼單元劃分算法研究 103
3．4．3 兩種改進算法相結合的編碼性能分析 118
3．5 HEVC幀內預測的高效VLSI架構設計與實現 120
3．5．1 整體架構設計 120
3．5．2 自適應參考像素平滑濾波器的架構設計 122
3．5．3 可重構的角度預測模塊的架構設計 124
3．5．4 累加架構的Planar預測模塊架構設計 127
3．5．5 復用結構的DC預測模塊架構設計 128
3．5．6 實驗結果與分析 129
參考文獻 133
第4章 變換與量化 135
4．1 HEVC中的變換與量化方法 135
4．1．1 DCT與視頻編碼 135
4．1．2 整數DCT算法的研究 140
4．1．3 整數DCT算法的優化 145
4．1．4 HEVC中的其他殘差處理方法 147
4．1．5 HEVC中的量化 149
4．2 低復雜度HEVC變換與量化算法優化 154
4．2．1 全零塊檢測基本原理 154
4．2．2 全零塊檢測算法 158
4．2．3 實驗結果與分析 166
4．2．4 量化與系數編碼 168
4．3 快速TU劃分算法研究 172
4．3．1 HM中的TU劃分方法 172
4．3．2 快速TU劃分算法 174
4．3．3 實驗結果與分析 181
4．4 HEVC變換與量化的高效VLSI架構設計與實現 182
4．4．1 整數DCT的VLSI實現 182
4．4．2 實驗結果與分析 192
4．4．3 整數DST的VLSI實現 195
4．4．4 實驗結果與分析 197
4．4．5 量化算法的VLSI實現 198
4．4．6 實驗結果與分析 200
參考文獻 200
第5章 熵編碼 203
5．1 HEVC中的熵編碼方法 203
5．1．1 二進制化 203
5．1．2 上下文建模 203
5．1．3 二進制算術編碼 204
5．2 低復雜度HEVC熵編碼算法優化 204
5．2．1 變換系數熵編碼優化算法的思想 204
5．2．2 變換系數熵編碼優化算法的流程 207
5．2．3 實驗結果與分析 208
5．3 哥倫布及等概率編碼優化 210
5．3．1 哥倫布-萊斯碼 210
5．3．2 哥倫布編碼估計 212
5．3．3 等概率編碼過程的簡化 213
5．3．4 實驗結果與分析 214
參考文獻 215
第6章 環路濾波 217
6．1 HEVC中的環路濾波方法 217
6．1．1 去塊效應濾波 217
6．1．2 樣點自適應補償 218
6．1．3 去塊效應濾波的標準算法 218
6．1．4 樣點自適應補償的標準算法 222
6．2 基于視覺感知的HEVC環路濾波算法優化 226
6．2．1 算法的思想 226
6．2．2 算法的流程 227
6．2．3 實驗結果與分析 228
6．3 基于深度學習的HEVC環路濾波算法優化 230
6．3．1 基于卷積神經網絡的樣點自適應補償算法 230
6．3．2 實驗結果與分析 237
6．4 HEVC環路濾波的高效VLSI架構設計與實現 239
6．4．1 易于硬件實現的快速邊界判定算法 239
6．4．2 樣點自適應補償中的快速編碼比特數預測算法 244
6．4．3 實驗結果與分析 250
6．4．4 HEVC中環路濾波整體架構設計 252
6．4．5 環路濾波架構的并行設計 253
6．4．6 去塊效應濾波的VLSI架構設計 257
6．4．7 樣點自適應補償的VLSI架構設計 261
6．4．8 環路濾波器的流水線設計 267
6．4．9 存儲器設計 269
6．4．10 實驗結果與分析 270
參考文獻 272
第7章 率失真優化與碼率控制 274
7．1 HEVC中的率失真優化與碼率控制方法 274
7．1．1 率失真優化 274
7．1．2 碼率控制 274
7．2 基于視覺感知的HEVC率失真優化與碼率控制算法優化 277
7．2．1 算法框架 277
7．2．2 視覺顯著性模型 278
7．2．3 失真模型 280
7．2．4 基于視覺顯著性的加權失真 282
7．2．5 感知碼率控制算法 283
7．2．6 實驗結果與分析 286
7．3 快速碼率估計算法 291
7．3．1 語法元素編碼結構 291
7．3．2 碼率計算的標準過程 292
7．3．3 碼率計算過程的簡化 294
7．3．4 實驗結果與分析 301
參考文獻 303
第8章 參考幀存儲壓縮 305
8．1 參考幀存儲壓縮基本概念 305
8．1．1 簡述 305
8．1．2 常見的參考幀壓縮方法 305
8．2 無損參考幀存儲壓縮系統 309
8．2．1 基于像素紋理的無損參考幀壓縮算法研究 309
8．2．2 DRAM存儲系統的研究 318
8．2．3 并行流水無損參考幀壓縮架構 320
8．2．4 實驗結果與分析 325
8．3 有損參考幀存儲壓縮系統 329
8．3．1 人類視覺系統 329
8．3．2 率失真理論 330
8．3．3 有損參考幀壓縮算法 333
8．3．4 并行流水有損參考幀壓縮VLSI架構 344
8．3．5 實驗結果與分析 349
參考文獻 357
展開全部
HEVC視頻編碼優化與實現/周巍等 作者簡介
（1）西北工業大學電子信息學院，2004-至今，任助教、講師、副教授、教授（2）美國加州大學圣地亞哥分校，2017年，訪問學者（3）加拿大卡爾加里大學， 2012年，訪問學者（4）美國加州大學圣地亞哥分校，2008年，訪問學者
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