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A Fast Chroma Intra-Prediction Mode Decision Algorithm Based on Texture Characteristics for VVC Un algorithme de décision en mode intra-prédiction Fast Chroma basé sur les caractéristiques de texture pour VVC

Zhi LIU, Yifan SU, Shuzhong YANG, Mengmeng ZHANG

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Résumé:

La prédiction de chromaticité du modèle linéaire à composants croisés (CCLM) est une nouvelle technique introduite dans le codage vidéo polyvalent (VVC), qui utilise la composante de luminance reconstruite pour prédire les parties de chromaticité et peut améliorer les performances de codage. Cependant, cela augmente la complexité du codage. Dans cet article, la manière d'accélérer le processus de prédiction intra-chromatique est étudiée en fonction des caractéristiques de texture. Premièrement, deux observations ont été trouvées grâce aux statistiques expérimentales du processus. L'une est que le choix des modes candidats intra-prédiction de chrominance est étroitement lié à la complexité de la texture de l'unité de codage (CU), et l'autre est que la sélection du mode direct (DM) est étroitement liée à la similarité de texture entre la chromaticité actuelle CU et la luminance correspondante CU. Deuxièmement, un algorithme de décision rapide en mode intra-prédiction de chrominance est proposé sur la base de ces observations. Une métrique modifiée appelée différence de module de somme (SMD) est introduite pour mesurer la complexité de texture de CU et guider le filtrage des modes candidats non pertinents. Pendant ce temps, la mesure de l'indice de similarité structurelle (SSIM) est adoptée pour aider à juger la sélection du mode DM. Les résultats expérimentaux montrent que par rapport au modèle de référence VTM8.0, l'algorithme proposé peut réduire le temps de codage de 12.92 % en moyenne et augmenter le taux BD des composants Y, U et V de seulement 0.05 %, 0.32 %. et 0.29% respectivement.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.5 pp.781-784
Date de publication
2021/05/01
Publicisé
2021/02/05
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDL8140
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Traitement d'image et traitement vidéo

Auteurs

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

Mots-clés

Table des matières