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题名基于上下文自适应阈值剪枝的快速依赖量化算法
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作者
顾轶寅
王鸿奎
殷海兵
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机构
杭州电子科技大学通信工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期143-149,共7页
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基金
国家自然科学基金(61972123,61931008)
浙江省“尖兵”研发攻关计划项目(2022C01068)。
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文摘
系数独立的死区硬判决量化是典型的视频编码量化算法,复杂度低,但算法性能相对低下。新一代视频编码标准VVC引入基于动态规划的依赖量化(DQ)算法,编码性能显著提升,但计算复杂度急剧增加。由于算法系数间依赖性高,量化候选搜索空间复杂,导致遍历计算率失真代价效率较低。为此,提出一种基于上下文的量化候选剪枝算法,减小动态规划搜索空间,解决量化候选搜索复杂度较高的问题。依据DQ算法原理和量化结果的统计分析,发现DQ量化结果与量化余数、系数位置、邻域量化结果等上下文变量密切相关,将复杂的动态规划量化抽象为余数、位置、邻域量化结果多变量多区间分类问题,针对同一区间内存在的不同量化结果,通过分析同一区间内样本的累积分布函数,提出基于阈值比较的剪枝方法,裁剪部分“安全”的量化候选,减小搜索空间,简化全路径搜索。实验结果表明,快速DQ算法在All Intra和Random Access配置下,率失真性能平均损失分别为0.19%和0.34%,编码复杂度平均降低了4.31%和3.36%。
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关键词
通用视频编码标准
动态规划
依赖量化
分支简化
上下文自适应
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Keywords
Versatile Video Coding(VVC)standard
dynamic programming
Dependent Quantization(DQ)
branch simplify
context adaptive
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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