Many new techniques have been adopted in HEVC (High efficiency video coding) standard, such as quadtree-structured coding unit (CU), prediction unit (PU) partition, 35 intra-mode, and so on. To reduce computational complexity, the paper proposes two optimization algorithms which include fast CU depth range decision and fast PU partition mode decision. Firstly, depth range of CU is predicted according to spatial-temporal correlation. Secondly, we utilize the depth difference between the current CU and CU corresponding to the same position of adjacent frame for PU mode range selection. The number of traversal candidate modes is reduced. The experiment result shows the proposed algorithm obtains a lot of time reducing, and the loss of coding efficiency is inappreciable.
High efficiency video coding (HEVC) employs quadtree coding tree unit (CTU) structure to improve its coding efficiency, but at the same time, it also requires a very high computational complexity due to its exhaustive search processes for an optimal coding unit (CU) partition. With the aim of solving the problem, a fast CU size decision optimal algorithm based on neighborhood prediction is presented for HEVC in this paper. The contribution of this paper lies in the fact that we successfully use the partition information of neighborhood CUs in different depth to quickly determine the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, which can save much computational complexity for HEVC with negligible RD-rate (rate-distortion rate) performance loss. Specifically, in our scheme, we use the partition information of left, up, and left-up CUs to quickly predict the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, as a result, our proposed algorithm can effectively solve the problem above by reducing many unnecessary prediction and partition operations for HEVC. The simulation results show that our proposed fast CU size decision algorithm based on neighborhood prediction in this paper can reduce about 19.0% coding time, and only increase 0.102% BD-rate (Bjontegaard delta rate) compared with the standard reference software of HM16.1, thus improving the coding performance of HEVC.
At 37th VCEG meeting in Jan. 2009, Toshiba proposed Quadtree-based Adaptive Loop Filter (QALF). The basic concept of QALF is to apply Wiener filter to decoded image after the conventional deblocking filter and to represent the filter on/off flag data for each basic filtering unit in a more efficient way of quadtree structure. QALF could enhance the compression performance of around more than 9%, but the structure of one filter for a decoded frame leaves room for further improvement in the sense that optimal filter for one region of a frame could quite different from the optimal filter for other parts of a picture. This paper proposes multiple adaptive loop filters for better utilization of local characteristics of decoded frame to optimize the region-based Wiener filters. Additional filters, proposed in this paper, cover separate spatial area of each decoded frame according to the performance of previously designed filter(s) to provide the flexibility of rate-distortion based selection of the number of filters.
This paper suggests techniques to enhance coding time which is a problem in traditional fractal compression and to improve fidelity of reconstructed images by determining fractal coefficient through adaptive selection of block approximation formula. First, to reduce coding time, we construct a linear list of domain blocks of which characteristics is given by their luminance and variance and then we control block searching time according to the first permissible threshold value. Next, when employing three-level block partition, if a range block of minimum partition level cannot find a domain block which has a satisfying approximation error, we choose new approximation coefficients using a non-linear approximation of luminance term. This boosts the fidelity. Our experiment employing the above methods shows enhancement in the coding time more than two times over traditional coding methods and shows improvement in PSNR value by about 1-3dB at the same compression rate.
Studies on image information processing have been performed since long time ago because in daily life most of information are acquired by the since of sight. Since there should be a lot of data to describe image as a digital form, data compression is required in order to store or transmit digital image. Lately among most of image compression methods adopted on image compression standards, transform coding methods have been primarily used which transforms the correlations between pixels of image on frequency domain before image compression. It is blown that the standard methods using especially DCT features blocking effect which is the major cause of degrading the quality of image at high compression rate. Fractal encoding using quadtree partition is applied after reducing original image, and we are to find a optimal encoding for the number of scaling bit and offset bit.
Versatile Video Coding (VVC) is the latest video coding standard developed by Joint Video Exploration Team (JVET). In VVC, the quadtree plus multi-type tree (QT+MTT) structure of coding unit (CU) partition is adopted, and its computational complexity is considerably high due to the brute-force search for recursive rate-distortion (RD) optimization. In this paper, we aim to reduce the time complexity of inter-picture prediction mode since the inter prediction accounts for a large portion of the total encoding time. The problem can be defined as classifying the split mode of each CU. To classify the split mode effectively, a novel convolutional neural network (CNN) called multi-level tree (MLT-CNN) architecture is introduced. For boosting classification performance, we utilize additional information including inter-picture information while training the CNN. The overall algorithm including the MLT-CNN inference process is implemented on VVC Test Model (VTM) 11.0. The CUs of size 128×128 can be the inputs of the CNN. The sequences are encoded at the random access (RA) configuration with five QP values {22, 27, 32, 37, 42}. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computational complexity by 11.53% on average, and 26.14% for the maximum with an average 1.01% of the increase in Bjøntegaard delta bit rate (BDBR). Especially, the proposed method shows higher performance on the sequences of the A and B classes, reducing 9.81%~26.14% of encoding time with 0.95%~3.28% of the BDBR increase.
The latest video coding standard, high efficiency video coding (HEVC) achieves high coding efficiency by employing a quadtree-based coding unit (CU) block partitioning structure which allows recursive splitting into four equally sized blocks. At each depth level, each CU is partitioned into variable sized blocks of prediction units (PUs). However, the determination of the best CU partition for each coding tree unit (CTU) and the best PU mode for each CU causes a dramatic increase in computational complexity. To reduce such computational complexity, we propose a fast PU decision algorithm that early terminates PU search. The proposed method skips the computation of R-D cost for certain PU modes in the current CU based on the best mode and the rate-distortion (RD) cost of the upper depth CU. Experimental results show that the proposed method reduces the computational complexity of HM12.0 to 18.1% with only 0.2% increases in BD-rate.
HEVC (High Efficiency Video Coding) achieves high coding efficiency by employing a quadtree-based coding unit (CU) block partitioning structure and various prediction units (PUs), and the determination of the best CU partition structure and the best PU mode based on rate-distortion (R-D) cost. However, the computation complexity of encoding also dramatically increases. In this paper, to reduce such encoding computational complexity, we propose three fast PU mode decision methods based on encoding information of upper depth as follows. In the first method, the search of PU mode of the current CU is early terminated based on the sub-CBF (Coded Block Flag) of upper depth. In the second method, the search of intra prediction modes of PU in the current CU is skipped based on the sub-Intra R-D cost of upper depth. In the last method, the search of intra prediction modes of PU in the lower depth's CUs is skipped based on the sub-CBF of the current depth's CU. Experimental results show that the three proposed methods reduce the computational complexity of HM 14.0 to 31.4%, 2.5%, and 23.4% with BD-rate increase of 1.2%, 0.11%, and 0.9%, respectively. The three methods can be applied in a combined way to be applied to both of inter prediction and intra prediction, which results in the complexity reduction of 34.2% with 1.9% BD-rate increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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