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基于多级决策的VVC帧间及量化快速算法研究

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基于多级决策的VVC帧间及量化快速算法研究

作者：牛伟宏杭州电子科技大学

学位级别：硕士

经济社会的快速发展刺激着人们生活水平的不断提高,由先前人们只能观看黑白电视到现在可以随时随地享受4K、8K等超高分辨率视频,这都是视频编码领域发展迅速的见证。与此同时会产生一个问题就是视频存储数据量爆炸式增长,在有限的带宽下... 详细信息

经济社会的快速发展刺激着人们生活水平的不断提高,由先前人们只能观看黑白电视到现在可以随时随地享受4K、8K等超高分辨率视频,这都是视频编码领域发展迅速的见证。与此同时会产生一个问题就是视频存储数据量爆炸式增长,在有限的带宽下,给存储和传输带来了巨大的挑战。为此,由联合视频探索小组(Joint Video Exploration Team,JVET)推出的最新一代通用视频编码(Versatile Video Coding,VVC)带来了极高的压缩效率,在保持相同视频质量的前提下,VVC相比上一代高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)可以节省将近一半的码率。但换来的代价是编码器计算复杂度急剧提升、难以达到实时编码,而且给VVC编码器芯片的设计也带来了不小的挑战。帧间预测中的仿射运动估计(Affine Motion Estimation,AME)以及量化中的率失真遍历过程,使得帧间预测和量化的计算复杂度较高,本文针对这两个模块,提出了一种基于多级决策的帧间及量化快速算法,来降低整个VVC编码器的复杂度。针对帧间预测,本文对AME和帧间模式决策过程进行了加速。针对量化,本文通过提前对全零块进行检测,以此来跳过量化过程,进而降低复杂度。本文主要的创新及贡献有:1.针对帧间预测:(1)本文提出了一种三级决策方案来降低AME过程复杂度,分别是基于块划分的最优帧间模式决策、仿射运动搜索(Affine Motion Search,AMS)快速算法以及基于决策树的快速帧间模式决策;(2)提出三个阶段来加速AMS过程;首先,当两个控制点运动矢量(Control Point MotionVector,CPMV)平行时,直接跳过AMS过程;其次,在迭代CPMV更新过程中,当自定义值T小于上次迭代的T时,直接终止迭代;最后,在细粒度CPMV搜索过程中,率失真代价比较从每4个方向修改为每2个方向;(3)考虑到有些编码单元(Coding Unit,CU)同时遍历了平移运动估计(TranslationalMotion Estimation,TME)和AME,本文分析了最优模式选择的原因,并提取了8个特征,基于决策树模型预测最优帧间模式。这些特征包括绝对变换误差和(Sum ofAbsolute Transformed Difference,SATD)、标准差和梯度等。2.针对量化:(1)将全零块检测过程分成了三级,这三级分别是基于硬决策量化(Hard DecisionQuantization,HDQ)的真全零块检测、基于自适应阈值的伪全零块检测以及基于全连接神经网络的伪全零块检测,而且大部分全零块能够被这三级中的某一级检测出来;(2)在基于自适应阈值的伪全零块检测中,通过分析量化参数和变换单元(Transform Unit,TU)尺寸提出了一个自适应阈值。当变换系数位置索引小于自适应阈值时,认定为伪全零块;(3)在基于全连接神经网络的伪全零块检测中,除了一些像SATD和预量化系数这样的统计特征,本文还加入了新颖的上下文级语法元素特征,这些特征能够有效提高网络精度,并区分全零块和非全零块。实验结果表明,提出的基于多级决策的AME快速算法在Low Delay B(LDB)和Random Access(RA)配置下分别达到了10.20%和10.33%的时间节省,与此同时BD-Rate损失仅仅0.12%和0.14%;提出的基于多级决策的全零块检测算法在LDB和RA配置下分别达到了7.505%和7.049%的时间节省,而性能损失仅仅0.470%和0.578%。可以看出,本文提出的基于多级决策的帧间及量化快速算法可以在保证BD-Rate几乎不损失的前提下,极大降低VVC编码器复杂度。

关键词： VVC HEVC 仿射运动估计全零块决策树全连接神经网络

基于深度学习的端到端VVC视频隐写算法研究

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基于深度学习的端到端VVC视频隐写算法研究

作者：柴欢欢北京交通大学

学位级别：硕士

隐写术是将秘密信息隐藏在载体中同时确保其中的秘密信息不易被察觉的一种重要的信息安全技术,目前在国防安全、版权保护、商用防伪等方面隐写术都具有广泛的应用和研究价值。不同于传统隐写算法,基于深度学习网络的端到端隐写算法不需... 详细信息

隐写术是将秘密信息隐藏在载体中同时确保其中的秘密信息不易被察觉的一种重要的信息安全技术,目前在国防安全、版权保护、商用防伪等方面隐写术都具有广泛的应用和研究价值。不同于传统隐写算法,基于深度学习网络的端到端隐写算法不需要人为的特征提取和信息嵌入算法的设计,因而基于深度学习的端到端隐写算法将具有更强的适应性和通用性。然而,基于深度学习的端到端隐写算法大多数选择图像为载体,鲜以视频为载体。随着硬件智能手机的普及和互联网带宽的提升,视频成为人与人之间通信的主要信息载体。而视频传输不可避免的要进行编码压缩,其中通用视频编码标准(Versatile Video Coding,VVC/H.266)作为国际上最新一代视频编码标准于2020年7月正式发布第一版标准。因此就VVC编码标准研究基于深度学习的端到端视频隐写算法具有广阔的发展前景。首先,本文提出了一种端到端的VVC视频隐写网络模型Pyra GAN(Pyramid-like Generation Adversary Network),该模型将秘密信息隐藏在VVC压缩视频的I帧中。提出的隐写模型包含三大部分,编码器网络实现秘密信息的自适应隐藏,解码器网络实现秘密信息的提取,判别器网络负责评判载密视频帧和载体视频帧。其中编码器和解码器网络中设计了金字塔结构,以此保证了模型的小巧、参数量少且获得了较高的嵌入容量。另外,通过巧妙设计损失函数和合理选择训练方法对编码-解码器网络进行联合训练,生成了视觉质量良好的载密视频帧,实现了高准确率的秘密信息提取。同时,训练判别器网络以对抗编码-解码器网络,进一步保证了载密视频帧的特征分布与原视频帧相近。其次,在分析了VVC压缩视频帧的特点之后,提取出载体视频经过VVC压缩的编码单元(Coding Unit,CU)划分模式并将其制作成CU掩膜,然后基于CU掩膜结合注意力机制改进了本文提出的端到端VVC视频隐写模型Pyra GAN的编码器网络。最终在隐写视频质量和信息提取准确率方面均得到了提升,其中在载密视频质量的评价指标峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)上最高达到43.109 d B,相较于不加CU掩膜的模型最高提升了约0.8 d B,在信息提取准确率评价指标ACCU(Accuracy)上最高达到99.49%,相较于不加CU掩膜的模型提升了0.1%而进一步接近完美的提取准确率,证明了CU掩膜和注意力机制对模型Pyra GAN提升的有效性,它可以使信息隐藏更加适应于载体视频帧的内容。最后,通过与已有的优秀端到端隐写模型对比,得出结论的是本文提出的模型参数量更少、信息嵌入容量更大、载密视频帧视觉质量更高、信息提取准确率也最高,为端到端隐写模型以视频为载体并且结合视频编码标准的特点进行信息隐藏提供了新思路。

关键词：端到端视频隐写 VVC CU掩膜注意力机制

外阴阴道念珠菌病致病菌种分布及流行特征分析

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中国真菌学杂志 2023年第1期18卷 12-18页

作者：周益花邓淑文张璐张虹赵蓉芬王玉凤孙艳霞朱卉苏州高新区人民医院苏州215129 苏州大学附属第一医院苏州215008

目的阐明外阴阴道念珠菌病(VVC)致病菌种分布及流行特征。方法收集VVC致病菌1083株,分子鉴定(D1/D2)至菌种水平,回顾性收集VVC患者临床信息,分析不同致病菌种所致VVC临床特征。结果白念珠菌为主要致病菌种(71.38%),非白念珠菌(NAC)占28.... 详细信息

目的阐明外阴阴道念珠菌病(VVC)致病菌种分布及流行特征。方法收集VVC致病菌1083株,分子鉴定(D1/D2)至菌种水平,回顾性收集VVC患者临床信息,分析不同致病菌种所致VVC临床特征。结果白念珠菌为主要致病菌种(71.38%),非白念珠菌(NAC)占28.62%,其中,光滑念珠菌占19.02%。20~40岁、已婚、妊娠为VVC危险因素,孕期更易感染NAC。NAC致复发性VVC高于白念珠菌。结论对VVC患者常规分泌物培养、菌种水平鉴定,结合体外药敏结果,对临床医生制定有效治疗方案具有重要参考价值。

关键词： VVC 流行特征酵母菌分子鉴定抗真菌治疗

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优化编码树单元级比特分配算法

计算机应用 2023年第10期43卷 3195-3201页

作者：杨栩郭红伟李婉雪成都师范学院物理与工程技术学院成都611130 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 红河学院工学院云南蒙自661199 电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

新一代视频编码标准H.266/VVC(Versatile Video Coding)的码率控制算法采用编码参数相互独立的率失真优化技术。然而,同一帧内的编码树单元(CTU)间在空域上相互影响,且存在全局编码参数;同时,CTU级比特分配公式采用近似的编码参数分配比... 详细信息

新一代视频编码标准H.266/VVC(Versatile Video Coding)的码率控制算法采用编码参数相互独立的率失真优化技术。然而,同一帧内的编码树单元(CTU)间在空域上相互影响,且存在全局编码参数;同时,CTU级比特分配公式采用近似的编码参数分配比特,进而降低了码率控制精度和编码性能。针对上述问题,提出空域全局优化CTU级比特分配算法RTE_RC(Rate Control with Recursive Taylor Expansion),并通过递归算法逼近全局编码参数。首先,建立空域全局优化比特分配模型;其次,应用递归算法求解CTU级比特分配模型中的全局拉格朗日乘子;最后,优化编码单元的比特分配并对编码单位进行编码。实验结果表明,在低延时P(Prediction)帧(LDP)配置下,与码率控制算法VTM_RC相比,所提算法的码率控制误差由0.46%下降至0.02%,码率节省了2.48个百分点,编码时间下降了3.52%,显著提升了码率控制精度和率失真性能。

关键词：比特分配全局拉格朗日乘子码率控制递归泰勒展开 VVC

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基于VVC帧内编码的CU快速决策算法研究

基于VVC帧内编码的CU快速决策算法研究

作者：张莎莎北京邮电大学

学位级别：硕士

随着超高清视频的广泛应用,先前的编码标准已不足以满足视频在存储和传输过程中所需的压缩能力。为此,新一代视频编码标准VVC(Versatile Video Coding)应运而生。在编码标准的发展过程中,编码器的编码性能得到不断提升,但同时其复杂度... 详细信息

随着超高清视频的广泛应用,先前的编码标准已不足以满足视频在存储和传输过程中所需的压缩能力。为此,新一代视频编码标准VVC(Versatile Video Coding)应运而生。在编码标准的发展过程中,编码器的编码性能得到不断提升,但同时其复杂度也大大增加。因此,如何对降低编码过程的复杂度就成为了下一步需要研究的重点内容。本文针对帧内预测模块中编码单元(Coding Unit,CU)的决策提出了两方面的快速算法,包括CU的快速划分和ISP(Intra Sub-partition)模式的快速决策。本文的主要研究内容与工作成果如下:(1)为降低编码单元划分过程中的复杂度,提出了基于相邻子区域相似度的多类型树划分方式快速决策算法。该算法利用相邻子区域间的相似度对大小为32×32的亮度编码块的可能划分方式进行预测,避免率失真优化过程中进行不必要的多类型树划分方式搜索,加快编码进程。该算法对相似度最高的相邻子区域采取合并策略,从而决策最有可能的多类型树划分方式。与VVC参考平台VTM-6.1相比,全帧内测试条件下,该算法获得约50.91%的编码时间节省,而BDBR 为 1.50%,BD-PSNR为-0.07db。(2)为降低编码单元帧内预测模式决策过程中的复杂度,提出基于方向梯度的ISP模式快速决策算法。该算法首先计算编码块残差信息在0°、45°、90°、135°方向上的梯度值,并以最大梯度的取值衡量CU的纹理复杂程度。通过跳过纹理平坦块的ISP模式计算,达到缩短编码时间的目的。与VVC参考平台VTM-6.1相比,全帧内测试条件下,该算法获得约12.64%的编码时间节省,而BDBR为0.41%,BD-PSNR 为-0.02db。两种算法皆在保证较小的编码性能损失和人眼无法察觉的视频图像质量损失的前提下,有效地节省了编码时间。

关键词： VVC 帧内预测 CU划分模式决策纹理特征

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VVC中的Merge技术优化研究

VVC中的Merge技术优化研究

作者：黄炎北方工业大学

学位级别：硕士

通用视频编码标准(Versatile Video Coding,VVC)在高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)的基础上,改进并引入了大量新技术。Merge技术通过周围已编码块来获得当前编码块的运动矢量,有效提升了帧间预测效率。然而该技术... 详细信息

通用视频编码标准(Versatile Video Coding,VVC)在高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)的基础上,改进并引入了大量新技术。Merge技术通过周围已编码块来获得当前编码块的运动矢量,有效提升了帧间预测效率。然而该技术尚有很多不足之处,其中的帧间帧内联合预测(Combined Inter and Intra Prediction,CIIP)模式对纹理复杂区域的预测效率偏低,仿射运动补偿预测(Affine Motion Compensated Prediction,AMC)模式的计算复杂度高。论文针对上述问题开展研究,主要内容和创新点如下:(1)为了提高CIIP模式在纹理复杂区域的预测性能,论文提出了一种结合几何划分(Geometric Partitioning Mode,GPM)的CIIP改进模式。通过引入GPM的灵活划分方式和高效表示机制,将当前编码块划分为两个区域,分别进行帧内和帧间预测。对于帧内预测区域,设计了改进的最可能模式(Most Probable Mode,MPM)列表,提高帧内预测性能;对于帧间预测区域,利用原始的CIIP模式快速获取预测值;论文设计了整数融合矩阵,对帧内预测值和帧间预测值进行融合,得到最终的CIIP模式预测值。实验结果表明,与VTM-8.0参考模型相比,本文算法Y分量的BD-rate平均降低了0.12%,U、V分量的BD-rate基本不变,整体编码时间略微增加。(2)为了降低AMC模式的计算复杂度,论文设计了一种基于空间相关性的AMC模式快速决策算法。通过对AMC模式的分析,发现当前编码块的运动特性与AMC的模式决策具有相关性。依据当前编码块与相邻块空间相关性高的特点,提出利用相邻块的划分深度、预测模式,以及区域离散度指标综合判断当前块的运动特性,依据运动特性决策当前编码块是否可以跳过AMC模式,降低帧间预测过程计算复杂度,节省整体编码时间。实验结果表明,与VTM-8.0参考模型相比,本文算法整体编码时间下降了10.29%,Y分量的BD-rate平均增加了0.11%,U、V分量的BD-rate平均增加了0.10%与0.08%。

关键词： VVC CIIP模式 AMC模式区域划分空间相关性运动特性

中成药治疗阴道炎临床应用指南(2022年)

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中国中西医结合杂志 2023年第8期43卷 901-910页

作者：《中成药治疗优势病种临床应用指南》标准化项目组韩凤娟薛凤霞不详黑龙江中医药大学附属第一医院天津医科大学总医院

1背景、目的及意义阴道炎是发病率最高的女性生殖系统感染性疾病,临床主要包括细菌性阴道病(bacterial vaginosis,BV)、外阴阴道假丝酵母菌病(vulvovaginal candidiasis,VVC)、阴道毛滴虫病(trichomonal vaginitis,TV)、需氧性阴道炎(ae... 详细信息

1背景、目的及意义阴道炎是发病率最高的女性生殖系统感染性疾病,临床主要包括细菌性阴道病(bacterial vaginosis,BV)、外阴阴道假丝酵母菌病(vulvovaginal candidiasis,VVC)、阴道毛滴虫病(trichomonal vaginitis,TV)、需氧性阴道炎(aerobic vaginitis,AV)和萎缩性阴道炎等[1]。其中,VVC和TV为阴道病原微生物感染所致[2,3]。BV和AV为阴道微生态失调导致的菌群失衡,从而出现致病菌群的异常繁殖的病理表现。

关键词：女性生殖系统细菌性阴道病外阴阴道假丝酵母菌病阴道毛滴虫病萎缩性阴道炎感染性疾病 VVC 中成药

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面向屏幕内容的帧内编码优化算法研究

面向屏幕内容的帧内编码优化算法研究

作者：彭玮华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,包含电脑生成的图形、文本和动画的屏幕内容(Screen Content,SC)越来越受到人们的欢迎,如屏幕共享类型视频。其中,屏幕内容编码在屏幕共享方面发挥着极其重要的作用。然而,屏幕内容编码仅仅沿用了普通编码器的帧内预测框架,屏幕... 详细信息

近年来,包含电脑生成的图形、文本和动画的屏幕内容(Screen Content,SC)越来越受到人们的欢迎,如屏幕共享类型视频。其中,屏幕内容编码在屏幕共享方面发挥着极其重要的作用。然而,屏幕内容编码仅仅沿用了普通编码器的帧内预测框架,屏幕内容的帧内预测编码仍存在提升空间。因此,本文分别针对屏幕内容的帧内划分树结构和帧内预测模式对帧内的编码算法进行优化。一方面,针对帧内预测的双树划分结构进行优化。本文利用已有的编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的编码信息以及空间相关性信息,提出了基于空间相邻的CTU划分树的类型和Hash块匹配率的自适应划分树决策算法,实现了基于该算法的帧内块划分结构。在多功能视频编码的软件参考平台VTM5.0上验证了基于本文算法的帧内块划分结构,实验结果表明,本文算法能够实现1.025%的Bjontegaard净增比特率(Bjontegaard Delta Bit Rate,BDBR)性能增益。另一方面,针对帧内预测模式进行优化。本文通过分析屏幕视频的预测模式分布,提出了一种线性回归帧内预测模式。它将平面模式和DC模式结合为一种模式,并通过优化最可能模式构建方式,实现了其命中率的提升。在高效视频编码的屏幕内容编码参考软件平台HM16.20+SCM8.8上,实现验证了基于该算法的帧内预测。实验结果表明,本文算法能实现0.57%的BDBR性能增益。最后,对上述基于自适应划分树决策算法的帧内块划分结构和基于线性回归模式的帧内预测进行联合测试。从实验结果可知,本文提出的两个算法能在编解码时间保持一致的情况下,有效地降低屏幕内容的码率。

关键词：屏幕内容编码帧内预测编码 HEVC VVC 双树结构

面向8K30的VVC intra编码芯片前端设计研究

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面向8K30的VVC intra编码芯片前端设计研究

作者：叶雅琴湖南大学

学位级别：硕士

近年来,为了满足人们对高质量视频的需求,视频的分辨率从1080P过渡到4K,并逐渐向8K发展。性能为8K30的超高清视频的画面分辨率已经达到了8192×4320个像素,当每秒传输30帧画面时数据量非常庞大,这使得研究压缩数据效果更佳的编码标准尤... 详细信息

近年来,为了满足人们对高质量视频的需求,视频的分辨率从1080P过渡到4K,并逐渐向8K发展。性能为8K30的超高清视频的画面分辨率已经达到了8192×4320个像素,当每秒传输30帧画面时数据量非常庞大,这使得研究压缩数据效果更佳的编码标准尤为重要。2020年发布的新一代编码标准VVC相比于前一版本HEVC标准在相同画质下可以节省50%左右的码率,所以VVC标准是解决8K30超高清视频传输问题的重要途径,其中intra编码器是关键技术之一。但是intra编码器的计算非常复杂,占用了整个编码器的大量硬件资源,VVC版本比起HEVC版本的硬件开销更是急剧增加。导致硬件开销增大的两个主要原因如下:一是VVC采用了新技术MTT划分,在之前方块的基础上增加了不同尺寸的矩形CU块;二是帧内预测的角度模式从HEVC的33种增加到了65种,为了提高处理速度,必须增加并行度,硬件成本成倍增加。所以本文针对以8K30性能为指标的intra编码器进行设计,从应用灵活性和减小成本两个角度入手,对intra编码器进行了研究。主要创新如下:(1)为了提高intra编码器的吞吐量并减小不同CU块之间的数据依赖,设计了一种全并行的intra编码器架构。该并行架构引入了7路支持不同CU尺寸的计算引擎,总共包括了4×4、8×8、16×16、32×32四种方形CU以及16×8、8×16、32×8、32×16、16×32、8×32六种矩形CU。若对每一路计算引擎单独设计会使得后期的验证和维护非常浪费时间和精力。所以本文针对intra编码器的数据重构部分设计了一套灵活的硬件结构,通过改变配置参数的值就可实现不同的功能,将7路设计模块降至1个,极大的节省了开发成本。(2)目前的主流DCT技术一般使用输入信号来控制计算类型,无法对每种CU尺寸的计算资源定制化。本文提出了一种硬件成本自动优化的结构,每次在不同配置参数下使用同一个模块时,都只会自动调用本结构下实现相应配置功能所必需的硬件电路,不存在冗余的电路。当吞吐率不变时,将同一个2D DCT电路配置成只支持单一4×4 CU块计算的硬件开销只有支持所有尺寸计算的3%左右。(3)在最近发表的文献中,DCT计算大多采用蝶形结构来实现,所以吞吐率一般都局限为4的倍数,且小尺寸的吞吐率往往小于大尺寸的吞吐率,这不仅使后续模块的处理更复杂,而且降低了整个结构的处理速率。而本文采取直接计算方法,将吞吐率为1 pixel/cycle的电路提炼成基本电路,可根据需求将吞吐率设计成任意值。利用该方法本文实现了电路吞吐率可配置功能,用户可根据应用场合将吞吐率配置成8 pixel/cycle或16 pixel/cycle。这可灵活应对后续对性能要求的提升,最大程度上减少后期代码的修改成本。(4)与其他固定支持几种方形CU变换计算的文献相比,本文不仅在方形块的基础上增加了矩形块的计算,而且能够通过改变配置参数的值来实现单一尺寸或者几种尺寸的计算功能,大大提高了应用的灵活性。而且在转置存储模块提出了单地址存多数据的方法,比目前基于单地址存单数据方法的主流技术使用的SRAM片数降低了50%。综合结果表明,本文提出的可支持最多种CU尺寸计算的2D DCT/IDCT结构最高工作频率可达到465MHz,与其它现有文献相比,归一化面积最大降低了70%。提出的量化结构,归一化面积最大降低了54.6%。性能分析表明,本文设计的VLSI架构能够支持超高清视频8K30的实时编码要求。

关键词： VVC 8K30 intra编码器数据重构离散余弦变换