A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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A Fast Chroma Intra-Prediction Mode Decision Algorithm Based on Texture Characteristics for VVC Um algoritmo de decisão de modo intra-predição Fast Chroma baseado em características de textura para VVC

Zhi LIU, Yifan SU, Shuzhong YANG, Mengmeng ZHANG

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Resumo:

A previsão de cromaticidade do modelo linear de componentes cruzados (CCLM) é uma nova técnica introduzida na Versatile Video Coding (VVC), que utiliza o componente de luminância reconstruído para prever as partes de cromaticidade e pode melhorar o desempenho da codificação. No entanto, aumenta a complexidade da codificação. Neste artigo, estuda-se como acelerar o processo de intra-predição de croma com base nas características da textura. Primeiramente, duas observações foram encontradas através de estatísticas experimentais para o processo. Uma é que a escolha dos modos candidatos de intra-predição de croma está intimamente relacionada à complexidade de textura da unidade de codificação (CU), e a outra é que o fato de o modo direto (DM) ser selecionado está intimamente relacionado à semelhança de textura entre cromaticidade atual CU e a luminância correspondente CU. Em segundo lugar, um algoritmo de decisão no modo intra-predição de croma rápido é proposto com base nessas observações. Uma métrica modificada chamada soma módulo diferença (SMD) é introduzida para medir a complexidade da textura do CU e orientar a filtragem dos modos candidatos irrelevantes. Enquanto isso, a medição do índice de similaridade estrutural (SSIM) é adotada para ajudar a julgar a seleção do modo DM. Os resultados experimentais mostram que, comparado com o modelo de referência VTM8.0, o algoritmo proposto pode reduzir o tempo de codificação em 12.92% em média e aumentar a taxa BD dos componentes Y, U e V em apenas 0.05%, 0.32%, e 0.29% respectivamente.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.5 pp.781-784
Data de publicação
2021/05/01
Publicitada
2021/02/05
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDL8140
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Processamento de imagem e processamento de vídeo

autores

Zhi LIU
  North China University of Technology
Yifan SU
  North China University of Technology
Shuzhong YANG
  China Academy of Railway Sciences Corporation Limited
Mengmeng ZHANG
  North China University of Technology,Beijing Polytechnic College

Palavra-chave