蓝风车家园

吓了一大跳，h265横空出世了 o(∩_∩)o...，不过我初步判定是假冒的。

以下是我搜索到的介绍。

很久没看264了，前几天突发奇想，想把264的熵编码方式改成全精细渐进模式。虽然我知道有分级编码中也有了精细分级方式，但是我还是想试试。

当年硕士的时候，我就剩下CABAC、码流格式没看懂，当时碰到那一堆函数就气馁。后来转到图像压缩，又不可避免的涉及到算术编码，后来花了大力气终于清楚了所以然。较常规的CABAC方式，精细分级方式肯定会出现一定的性能下降，所以需要先看看CABAC利用了残差数据的那些统计特性，也正好补一下以前的空缺。

WDR算法采用一种基于索引的编码（差分编码和二进制缩减）方法来有效表示重要小波系数的位置和正负号。先从较粗尺度的子带开始，然后对较细尺度的子带进行扫描，从而完成对二维图像的一维扫描过程。不妨设某一位平面中扫描时有4个重要系数，一维的扫描位置为S={2，3，6，15}，符号为{+,-,-,+}，由于S中的系数递增，对邻近的数值进行差分后得S’={2，1，3，9}，显然S也可由S’

错误隐藏算法思路：

1、根据相邻宏块的编码模式自适应的确定误码块的隐藏模式

2、对不同的隐藏模式，有不同的候选邻块运动矢量，中值、均值的算法也不同。

3、使用重叠块错误隐藏

4、使用外边界匹配准则，EBMA

5、加入了运动估计

程序中删掉了部分代码，如中值、均值的计算，重叠块的计算，使用了原始的EBMA，删掉了自己改进的EBMA准则。也就是说，把我自己提的东西删掉了

已经陆续有好几个人找我要相关程序了，找了半天也没看到博客哪个地方可以上传附件，好麻烦哦。

前几天刚被踢出“H.264乐园”，一年多来没怎么发言，管理员到现在才删也很仁慈了^_^ 也就无法传到其共享空间。

我也很少上网，如果再有人想要的话，给我发邮件吧，zmshy2128@163.com。

下面简单说一下两个算法的大体思路：

多参考帧：

1、第一帧用常规的快速运动估计算法，其余帧搜索时要注意几个特别的预测运动矢量。比如，搜索第N个参考帧后，接着搜索第N+1个参考帧时，可以用N帧中最佳匹配块的位置信息，不妨当宏块搜索好了，一般而言，最佳匹配块与四个N参考帧的编码宏块有重叠区域，这四个N参考帧的编码宏块的运动矢量作为N+1帧搜索时的预测起点。罗里罗嗦的^_^ 或者网上搜搜什么主运动矢量，等等，应该有类似的东东。

常见的小波编码算法如SPIHT/SPECK/EBCOT都是嵌入式码流方式，性能非常得优异。理论上，非嵌入式码流应该获得更高的编码效率才对，但是，我们很少发现比SPIHT和EBCOT更好的非嵌入式编码算法（除了那些使用率失真优化的方式外），原因何在呢？

我曾经费尽心思的构造非嵌入式编码算法，原因在于：1、不用逐个位平面扫描编码，算法相对简单，容易硬件实现。2、似乎比嵌入式方法有更好的压缩效率。当然缺陷也是显而易见的：1、牺牲了渐进传输特性，2、难以精确的控制压缩比。

最开始，我打算用矢量量化的方式，将各个小波树系数组合成一个大的矢量，然后对矢量的标号做算术编码。遇到了很大的挑战，不同的图象，不同位置的树系数相差太远，如果对每个树都使用相同的码本，效果并不好。后来就根据小波系数的特征对图象进行分类，每个类各自训练出独立的量化码本，当时可难为电脑了，跑了几天

这几天在思考三维小波视频编码的问题，仅仅是思考而已。一直有个问题在脑海中挥之不去。

小波编码用于视频压缩一种方式就是：对各块进行运动估计后，对整帧的残差进行小波变换、量化、熵编码。这种方式公认为效率不高。

第二种形式是先进行小波变换，对各子带的小波系数进行运动估计，然后编码残差。但是小波变换过程中的下抽样操作使得小波系数不具有平移不变性。运动估计的效果较差。为了克服该现象，一个简单的方法就是小波变换时，取消参考帧的下抽样操作（当前帧依然下抽样），这样每个子带的大小都跟图像尺寸一样大，记得有篇经典论文将当前帧各频带的小波系数重新组合成宏块大小，对每个宏块运动估计得到小波系数的残差。

1、  以下是无算术编码时，本算法与QccPackSPIHT的实验结果对比。优势也相当明显哦，而且该算法没用到矢量量化等复杂东东，也没有使用事先训练好的最优霍夫曼码表。

2、  计算复杂度和SPIHT差不多，

3、  当然，该算法缺点也是有的：内存使用量较大，SPIHT用了3个列表，该算法用了4个。现正在考虑内存使用的优化。

1、  算法使用5级9/7小波分解，支持嵌入式分级。算法在QccpackSPIHT基础上完成，即直接借用了其小波变换、量化流程，只对小波系数的位平面编码做了全面的改动。

2、  表1是各种算法的算术编码结果，对于四种测试序列，在各种bpp下新算法都高于常规的SPIHT、JPEG2000等算法。

3、  “SPIHT”一列中是从网上下载的可执行程序的运算结果，根据实验数据来看，该版本正是诸多论文上比较的SPIHT版本。可惜该程序现不提供源码。心中恨恨的^_^