基于VVC的多方向细化Merge模式优化算法
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作者单位:

四川大学电子信息学院 成都 610065

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中图分类号:

TN919.81

基金项目:

国家自然科学基金(61871279, 62211530110)项目资助


Multi-direction refinement Merge mode optimization algorithm based on VVC
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Affiliation:

School of Electronics and Information Engineering, Sichuan University,Chengdu 610065, China

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    摘要:

    针对多功能视频编码标准VVC帧间预测中,Merge模式未充分考虑运动存在的多种方向性从而降低了预测精度的问题,提出了一种基于VVC的多方向细化Merge模式优化算法。本算法在分析带运动矢量差的Merge技术的基础上,首先调整了步长选择范围并增加多种搜索方向,然后根据步长自适应选择色度块的运动补偿方式,并最终根据率失真代价准则选择最优的运动矢量信息。实验结果表明,本文算法与VTM120 参考模型相比,在低延迟P帧配置下Y、U、V三分量的BDrate分别平均下降了057%、062%、025%,在随机接入配置下的BDrate 中Y分量下降了027%、U分量仅提高了011%、V分量降低了004%,有效地提升了Merge模式的编码性能。

    Abstract:

    Due to insufficient consideration of various motion orientations in Merge mode, reducing the prediction accuracy of versatile video coding (VVC) interframe prediction, a VVCbased multidirection refinement Merge mode optimization algorithm is proposed. Based on the analysis of Merge mode with motion vector difference, the algorithm first adjusts the step size selection range and adds multiple search directions, then adaptively selects the motion compensation method of chroma block according to the step size. And finally selects the optimal motion vector information according to the ratedistortion cost criterion. The results show that, comparing with VTM120 reference model, the BDrate of Y, U and V components decreases by 057%, 062% and 025% in lowdelay Pframe configuration, respectively. In the random access configuration, the Y component of BDrate decreases by 027%, the U component only increases by 011%, and the V component decreases by 004%, which effectively improves the coding performance of Merge mode.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

唐健翔,熊淑华,孙伟恒,何小海.基于VVC的多方向细化Merge模式优化算法[J].电子测量技术,2023,46(10):189-196

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  • 在线发布日期: 2024-01-09
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