利用支持向量機降低HEVC畫面間預測運算複雜度之研究

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劉家凱(Jia-Kai Liu) 查詢紙本館藏

畢業系所

通訊工程學系

論文名稱

利用支持向量機降低HEVC畫面間預測運算複雜度之研究
(Reduction of Computational Complexity for HEVC Inter Prediction with Support Vector Machine)

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摘要(中)

近年來隨著技術進步以及人類需求，高解析度的影像產品也越來越多，而為了能夠有效壓縮伴隨著高解析度而來的龐大資料量，HEVC使用許多的方法來有效的降低位元率。因此本論文提出應用SVM於編碼單元深度的分類以及預測單元模式的分類。編碼單元以畫面間預測的移動向量值的資訊、合併模式的CBF、鄰近區塊深度資訊做為特徵(Feature)將一個CTU分類成只做深度0、深度0~1、深度0~2、深度0~3四種類別，以此略過特定深度的運算。預測單元以畫面間預測的移動向量值的資訊、Skip flag、鄰近區塊RDO資訊做為特徵(Feature)，判斷預測單元做完Inter2N×2N後是否需要提前中止，進而節省掉後續預測模式所需花費的運算時間。最後結合兩種演算法與HEVC進行比較，平均BDBR上升不到0.1%的情況下，能減少30%的編碼時間。

摘要(英)

With the advancement of technology and high requirement, multimedia devices that have high resolution started to rapidly increase in numbers. In order to compress the significant increasing of data storage effectively, HEVC utilize multiple techniques to efficiently decrease bitrate。Hence, in this thesis, we proposed SVM-based fast inter CU depth decision algorithm and SVM-based fast inter PU mode decision algorithm to reduce the computational complexity. In SVM-based fast inter CU depth decision algorithm, we can skip certain depth by using SVM with features, including motion vector variance, CBF of merge mode, neighboring CU depth to classify a CTU into depth 0, depth 0~1, depth 0~2 and depth 0~3. In SVM-based fast inter PU mode decision algorithm, we use SVM with features, including motion vector variance, skip flag, the information of neighboring RDO to classify whether do early termination at 2N×2N. At last, we combine two algorithm to compare with HEVC, the average BDBR rises by less than 0.1% and 30% encoding time saving.

關鍵字(中)

★ HEVC
★ 支持向量機
★ 畫面間預測
★ 移動向量
★ RDO

關鍵字(英)

論文目次

第一章緒論 1
1.1高效率視訊編碼(HEVC)標準介紹 1
1.2高效率視訊編碼架構介紹 2
1.2.1編碼單元(Coding Unit) 3
1.2.2預測單元(Prediction Unit) 4
1.2.4碼率失真代價函數(RD cost) 6
1.2.5HEVC架構(Configuration) 8
1.3研究動機及目的 10
1.4論文架構 10
第二章畫面間預測模式及支持向量機介紹 11
2.1 畫面間預測介紹(Inter Prediction) 11
2.1.1合併模式決策介紹(Merge Mode Decision) 11
2.1.2畫面間模式決策介紹(Inter Mode Decision) 14
2.2支持向量機(Support Vector Machine) 18
第三章支持向量機應用於HEVC編碼單元快速決策演算法 23
3.1 支持向量機編碼單元特徵選取介紹 25
3.1.1 移動向量變異數(Motion Vector Variance) 25
3.1.2 Coded Block Flag (CBF) 32
3.1.3 鄰近編碼單元深度資訊 (Neighboring CU) 35
3.2 應用SVM的畫面間深度快速決策演算法 39
3.2.1 量化參數(QP) 39
3.2.2 訓練樣本(Training) 45
3.2.2 效能分析及討論 47
第四章支持向量機應用於HEVC預測單元快速決策演算法 58
4.1 支持向量機預測單元特徵選取介紹 60
4.1.1 移動向量變異數 60
4.1.2 Skip Flag 65
4.1.3鄰近區塊RDO資訊 66
4.2 應用SVM的畫面間預測模式快速決策演算法 68
4.2.1訓練樣本(Training) 68
4.2.2效能分析及討論 70
4.3 合併畫面間預測編碼單元快速決策與幾種預測模式快速決策之比較 73
4.3.1合併應用SVM於編碼單元深度及預測單元模式之演算法 73
4.3.2合併應用SVM編碼單元演算法於數種預測模式演算法之效能探討 80
第五章結論 82
參考文獻 83

參考文獻

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指導教授

林銀議(Yin-yi Lin)

審核日期

2019-1-25

推文