2。3。3 变换技术 14

2。3。4 量化技术 14

2。4 码率控制相关技术 15

2。4。1 码率控制的方式 15

2。4。2 率失真模型 15

2。4。3 经典的码率控制算法 18

2。4。4 视频码率控制评价指标 22

2。5 本章小结 23

第三章 HEVC 中的码率控制算法 25

3。1 基于 URQ 模型的码率控制算法 25

3。1。1 GOP 层码率控制 25

3。1。2 帧层码率控制 26

3。1。3 基本单元层码率控制 28

3。2 基于R- 的码率控制算法 29

3。2。1 R-模型 29

3。2。2 GOP 层目标比特分配算法 31

3。2。3 帧层目标比特分配算法 31

3。2。4 基本单元层比特分配算法 33

3。2。5 精确比特分配和模型参数更新 34

3。2。6 JCTVC-M0036 提案 错误！未定义书签。

3。3 码率控制算法分析与比较 36

3。3。1 R-Q 模型与R-λ模型的比较 36

3。3。2 算法性能比较 37

3。4 本章小结 39

第四章 总结与展望 40

参考文献 41

致 谢 错误！未定义书签。

第一章 绪论

1。1 选题背景与意义

高效率视频编码（HEVC）也称为H。265和MPEG-H第2部分，是一种视频压缩标准，是广泛使用的AVC（H。264或MPEG-4第10部分）的几个潜在后继之一。与AVC相比，HEVC在相同级别的视频质量下提供了大约两倍的数据压缩比，或者以相同的比特率显着提高了视频质量。支持高达8192×4320的分辨率，包括8K UHD。

在大多数方面，HEVC是H。264 / MPEG-4 AVC中概念的扩展。两者都通过比较一帧视频的不同部分，在单个帧以及后续帧中查找冗余的区域。然后，这些冗余区域将被替换为简短描述而不是原始像素。 HEVC的主要变化包括将图案比较和差分编码区域从16×16像素扩展到尺寸高达64×64，改进的可变块大小分割，改进同一图像内的“帧内”预测，改善运动矢量预测和运动区域合并，改进的运动补偿滤波以及称为采样自适应偏移滤波的附加滤波步骤。有效利用这些改进需要更多的信号处理能力来压缩视频，但对减压所需的计算量的影响较小。

HEVC由JCT-VC组织开发，ISO / IEC MPEG和ITU-T VCEG之间的合作。 ISO / IEC组将其称为MPEG-H第2部分，ITU-T称为H。265。 HEVC的第一个版本于2013年1月完成，2013年6月发布。第二版于2014年完成并获得批准，并于2015年初发布。3D视频的其他3D-HEVC扩展在2015年初完成。其他扩展仍在开发中在2016年初完成，涵盖包含渲染图形，文本或动画的视频以及（或替代）相机拍摄的视频场景。

 高效视频编码（HEVC）为视频提供了实质性的改进 压缩通过引入新的编码工具。新型HEVC的例子 技术包括递归编码/变换单元复杂帧内预测模式， 和非对称帧间预测单位划分。总体而言，HEVC旨在达到50％的比特率 在等效视频质量水平下降低[1]。不幸的是，比特率表现 改进的计算复杂性大大增加。 最近，已经做了许多努力来减少计算复杂度。对于 减少编码的复杂度，我们有几个配置的介绍 模式如[2]所述。为了减少帧内编码的复杂度，我们有 引入粗略模式集（RMS，[3]），基于梯度的帧内预测[4]和 编码单元（CU）深度控制[5]。为了介绍我们的方法，让T表示编码 每帧的时间，R表示每个采样的位数，Q表示测量 视频质量（例如，平均SSIM的PSNR）。此外，令C表示全部的集合 可能的视频编码配置。我们想设计可以解决的方法 minc∈C（T，B，-Q），为了表达，需要Q前面的负号 我们需要最大限度地提高质量（从而使-Q最小化）。