CC BY
34
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИИ ВЕСТНИК ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИИ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ май-июнь 2017 Том 17 № 3 ISSN 2226-1494 http://ntv.ifmo.ru/
SCIENTIFIC AND TECHNICAL JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGIES, MECHANICS AND OPTICS
May-June 2017
Vol. 17 No 3 ISSN 2226-1494
http://ntv.ifmo.ru/en
УДК 004.627
БЫСТРЫЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА ПО ТЕСТОВОЙ ЗОНЕ ДЛЯ МЕЖКАДРОВО ГО КОДИРОВАНИЯ
Нгуен Ван Чыонга, А.А. Тропченкоа
a Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация Адрес для переписки: thientruong.mars@gmail.com Информация о статье
Поступила в редакцию 01.03.17, принята к печати 13.04.17 doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-3-483-489 Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования: Нгуен Ван Чыонг, Тропченко А.А. Быстрый алгоритм поиска по тестовой зоне для межкадрового кодирования // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 3. С. 483-489. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-3-483-489
Аннотация
Рассмотрены быстродействующие алгоритмы оценки движения для межкадрового кодирования видеоданных в современном стандарте H.265/HEVC. При выявлении достоинств и недостатков рассмотренных алгоритмов предложен новый адаптивный алгоритм. Алгоритм под названием «быстрый алгоритм поиска по тестовой зоне» включает в себя традиционный алгоритм поиска по тестовой зоне TZS (Test Zone Search) и иерархический поиск MP (Hierarchical Search or Mean Pyramid). Существующие и предложенный алгоритмы оценки движения протестированы на нескольких видеопоследовательностях путем моделирования в среде Microsoft Visual Studio. Для оценки алгоритмов использованы критерий качества видеопоследовательности (по PSNR), битрейт и время кодирования. Показано, что предложенный алгоритм работает примерно в 4 раза быстрее. Средняя потеря значения RD-кривой (зависимость PSNR от битрейта) достигает всего 4%. Применение предложенного алгоритма вместо традиционного кодирования в современном кодеке H.265/HEVC позволяет значительно снизить время кодирования, он может быть рекомендован для дальнейшего исследования Объединенной команде по видеокодированию JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding). Ключевые слова
HEVC, гибридный подход, TZS, МР, растровый поиск, оценка движения, программное обеспечение HM (HEVC Test Model)
FAST TEST ZONE SEARCH ALGORITHM FOR INTERFRAME ENCODING
Nguyen Van Truonga, A.A. Tropchenkoa
a ITMO University, Saint Petersburg, 197101, Russian Federation Corresponding author: thientruong.mars@gmail.com Article info
Received 01.03.17, accepted 13.04.17 doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-3-483-489 Article in Russian
For citation: Nguyen Van Truong, Tropchenko A.A. Fast test zone search algorithm for interframe encoding. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2017, vol. 17, no. 3, pp. 483-489 (in Russian). doi: 10.17586/2226-1494-201717-3-483-489
Abstract
The paper deals with the fast motion estimation algorithms for interframe encoding in the video data H.265 / HEVC standard. A new adaptive algorithm has been offered based on the analysis of the advantages and disadvantages of existing algorithms. The algorithm is called fast test zone search algorithm and includes the traditional test zone search algorithm (TZS) and the hierarchical search MP (Hierarchical Search or Mean Pyramid). The considered and proposed motion estimation algorithms have been tested in several video sequences using Microsoft Visual Studio software. The terms for algorithms evaluating were: the video sequence quality criterion (by PSNR), bitrate and encoding time. The proposed method showed that it works about 4 times faster. The average loss of the RD curve value (PSNR versus bitrate) is up to 4% in all. Application of this algorithm in modern codec H.265/HEVC instead of the standard one can significantly reduce compression time, and can be recommended for further study of the JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding).
Keywords
HEVC, hybrid approach, TZS, МР, raster search, motion estimation, HM software (HEVC Test Model)
Введение
Кодирование видео на базе блоков широко используется в современных стандартах видеокодирования благодаря своей эффективности. H.264/AVC и H.265/HEVC - это примеры, использующие кодирование на основе блоков [1, 2]. Оценка движения ME (Motion Estimation) и компенсация - два основных процесса в кодировании на основе блоков. Алгоритмы ME находят наилучшее положение блока соответствия (вектор движения) в предыдущих (или будущих) кадрах для каждого блока в текущем кадре видео, в то время как компенсация движения генерирует компенсированные кадры с помощью этих векторов движения. Из них ME является самой сложной и трудоемкой стадией. Отчасти это связано с размером блока ME и множеством опорных кадров. В работе [3] доказано, что ME требует более 80% объема вычислений при кодировании.
Эффективные алгоритмы могут смягчить часть этой проблемы. Несколько алгоритмов ME описано в работах [4-10]. В распределенном видеокодировании вычислительная сложность ME может быть перенесена на сторону декодера, но общая сложность практически остается неизменной [11]. Кроме того, ME также используется в методах интерполяции кадров для преобразования с повышением частоты кадров [12, 13].
Алгоритм TZS принимается как алгоритм оценки быстрого движения в справочнике программного обеспечения HM. Он наилучшим образом выполняется путем объединения ромбического (Diamond Search, DS) или квадратичного (Square Search, SS) поиска с методом растрового поиска (Raster Search, RS). Однако из-за сложности реализации алгоритма TZS по-прежнему требуется снижение вычислительных затрат и уменьшение времени его выполнения. В работе [14] для метода TZS используются шаблоны гексагонального поиска (Hexagon Search, HS). Это ускоряет процесс по сравнению с шаблонами DS почти в три раза. Однако даже при гексагональной схеме поиска потеря оказывается достаточно ощутимой.
Для того чтобы использовать преимущества метода TZS и HS, в работе [15] предлагается новый контекстно-адаптивный алгоритм оценки движения быстрого действия. Он переключает схему поиска локально между методами TZS и HS в зависимости от контекста движения соседнего блока. При этом алгоритм дает лучшее качество видеопоследовательности (коэффициент PSNR почти не уменьшается), однако и время выполнения процесса кодирования уменьшится только незначительно.
В настоящей работе предлагается новый адаптивный алгоритм на основе традиционного алгоритма TZS с применением алгоритма MP, что обеспечивает значительное уменьшение времени оценки движения при анализе видеопотоков (примерно в 4 раза). Это достигается за счет уменьшения количества поисковых пикселей на блоках и количества кодированных блоков на кадре.
Алгоритм TZS
Алгоритм TZS в справочнике программного обеспечения HM определяется как быстрый гибридный алгоритм поиска. Блок-схема алгоритма TZS представлена на рис. 1.
Алгоритм состоит из следующих этапов [14, 15].
Этап 1. Запуск центра поиска. Устанавливается набор предсказанных векторов движения (Motion Vector, MV), в том числе вектор движения, полученный от среднего прогноза (медианный вектор); левый, верхний и правый верхний вектора в соответствующем блоке опорного кадра; вектор движения в точке (0,0) положения. Выбирается точка, которая имеет наименьшую погрешность соответствия (MBD), в качестве центра поиска следующей стадии.
Этап 2. Ромбический (DS) или квадратичный поиск (SS). Выполняется поиск с шаблоном размерности от 1 до 64 двухкратно, если длина поиска равна 64.
Этап 3. Растровый поиск (RS). Если расстояние (L) между оптимальной точкой, полученной на этапе 2, и текущем центром поиска является оптимальным (равно 0), то остановить поиск. Если L > R (предопределенное пороговое значение [16]), которое устанавливается соответствующим образом, то выполнить RS (рис. 4), причем значение R используется в качестве его длины шага; в противном случае перейти к этапу 4.
Этап 4. Растровое/Звездовидное рафинирование). Устанавливается оптимальная точка из этапа 3 в качестве начальной точки. Повторяется восьмиточечный поиск DS или SS с длиной поиска, равной L3/2 (¿з - расстояние L, полученное на этапе 3), до тех пор, пока L не станет оптимальным.
Алгоритм TZS использует медианный предсказатель, левый предсказатель, верхний предсказатель и правый верхний предсказатель. Кроме того, также выбирается предсказатель, соответствующий предыдущему прогнозируемому вектору движения (рис. 2). Минимум этих предсказателей выбирается в качестве исходного центра для поиска.
На этапе 2 находится окно поиска с использованием шаблона DS или HS (рис. 3) размерности от 1 до 64 (если длина поиска равна 64), значения размерности кратны двум.
Растровый поиск RS представляет собой полный поиск (Full Search, FS) со значением выборок R (рис. 4).
Растровое Звездовидное рафинирование
Рис. 1. Блок-схема алгоритма Т7Э
Предыдущий Текущий кадр кадр
Рис. 2. Векторы движения, используемые в установке центра поиска
ПС
/ £_ ч
2
ы N
ГО ГШ г
У 1 У 4 ч \ \
/ □ ни V
тГ □ к Ч 'ч
ж ■ 3 а 1 2 ■ ■ ПН
N к в ерм 7 /
□ ¡Пи 2
\ \ г \ \ г 7
лг иг ЯП
/_
/ 7
□
а б
Рис. 3. Ромбический шаблон (а) и квадратичный шаблон (б) размерности 8
Рис. 4. Растровый поиск со значением выборки Я = 5
Рис. 5. Блок-схема предложенного алгоритма
Обобщенное представление порогового значения Я для каждого блока с глубиной блока кодирования d и размерностью р задается следующим образом [16]:
Ж^Р) =
где Ы((1,р) представляет собой количество блоков кодирования с глубиной <1 и размерностью р, а 5АО(1) - сумма абсолютных отклонений /-го блока.
Предлагаемый алгоритм
Алгоритм Т28 имеет ряд достоинств, в том числе избегает высокой степени сжатия. Но он тоже содержит недостатки, самый главный из которых - это огромный объем вычислений из-за большой размерности шаблона поиска Б8 (или 88) и последующего растрового поиска.
Для устранения указанных недостатков предлагается алгоритм, который включает в себя процедуры Т28 и иерархического поиска МР [9, 10].
Блок-схема предложенного алгоритма представлена на рис. 5. Суть алгоритма МР заключается в уменьшении разрешения кадров видеоданных путем проведения иерархии, что достигается усреднением пикселей кадра предыдущего уровня по следующему принципу:
gL ( p, q) =
i (1 1
-1 XXgL-i(2p + u,2q + w)
4 V u= 0 w=0
где gL (p, q) - значение пикселя уровня L в позиции (p, q). Таким образом, если использовать три уровня иерархии, один пиксель 2-го уровня соответствует блоку 4x4 0-го уровня и блоку 2x2 - 1-го уровня соответственно. В то же время блок размером 16x16 0-го уровня будет соответствовать блоку (16/2L)x(16/2L) уровня L.
Экспериментальные результаты
Предложенный выше алгоритм был реализован с помощью Microsoft Visual Studio и протестирован с видеопоследовательностями разных размерностей 1.
В проведенном эксперименте будем сравнивать предложенный алгоритм с традиционным алгоритмом TZS, использованным в HM, по следующим критериям: время кодирования и качество видеопоследовательности (по PSNR- и RD-кривой).
Время кодирования оценивается путем сравнения среднего необходимого времени для кодирования каждого видеопотока, показанного в табл. 1. Видно, что предложенный алгоритм уменьшает время кодирования примерно в 4 раза по сравнению с традиционным алгоритмом.
Видеопо следовательно сть Среднее время кодирования, с Относительное уменьшение времени предложенного алгоритма
Алгоритм TZS Предложенный алгоритм
BUS 352x288 15 avc 384,yuv 187,248 46,112 4,06
CITY 704x576 30 avc 1024,yuv 734,037 215,577 3,40
CREW 704x576 30 avc 1500,yuv 813,807 164,690 4,94
FOOTBALL 352x288 15 avc 384,yuv 186,344 46,584 4,00
FOREMAN 352x288 30 avc 256,yuv 166,927 42,947 3,89
HARBOUR 704x576 30 avc 1500,yuv 778,687 198,847 3,92
MOBILE 352x288 30 avc 384,yuv 218,001 58,774 3,71
SOCCER_704x576_60_avc_3000,yuv 749,495 190,025 3,94
Таблица 1. Среднее время кодирования для разных видеопоследовательностей
Качество видеопоследовательности оценивается путем сравнения среднего покадрового коэффициента PSNR видео (табл. 2) и значениям RD-кривой (рис. 6). Результаты исследования показывают, что предложенный алгоритм теряет не более 1-4% коэффициента PSNR по сравнению с TZS.
На рис. 6 показаны кривые зависимости скорости искажения RD алгоритма TZS и предложенного алгоритма для видеопоследовательностей BUS, CIT , CREW и FOOTBALL при QP (параметр квантования), равном 37, 32, 27, 22, Вертикальные оси представляют собой PSNR (дБ), горизонтальные оси соответствуют битрейту (кбит/с), и каждая точка на кривых представляет параметр QP. Из рис. 6 видно, что RD-кривые для рассмотренных алгоритмов (как стандартный TZS, так и предложенный) близки для каждого подэтапа. Это может объяснить тот факт, что предлагаемое изменение оказывает незначительное влияние как на PSNR, так и на битрейт.
1 Тестовые видеопоследовательности [Электронный ресурс] <ftp://ftp.tnt.uni-hannover.de/pub/svc/testsequences/>
Видеопоследовательность Средний покадровый коэффициент PSNR, дБ
Алгоритм TZS Предложенный алгоритм
BUS 352x288 15 avc 384,yuv 35,64Q2 35,1618
CITY 704x576 30 avc 1024,yuv 37,1382 36,1379
CREW 704x576 30 avc 1500,yuv 41,2675 39,7981
FOOTBALL 352x288 15 avc 384,yuv 37,4621 36,6Q76
FOREMAN 352x288 30 avc 256,yuv 38,6286 37,1322
HARBOUR 704x576 30 avc 1500,yuv 37,5441 35,7324
MOBILE 352x288 30 avc 384,yuv 34,291Q 33,4984
SOCCER 704x576 60 avc 3000,yuv 36,9731 36,28QQ
дБ
5Q 4Q 3Q
Таблица 2. Средний покадровый коэффициент PSNR для разных видеопоследовательностей
CITY_704x576_30_avc_1024.yuv
S 2Q P
1Q
BUS_352x288_15_avc_384.yuv
QP=22
QP=32 QP=27
QP=37
дБ
5Q 4Q ~3Q
4P 2Q P
1Q
QP=37 QP=32
QP=27 ' û
QP=22
Q
2QQ 4QQ 6QQ 8QQ 1QQQ 12QQ 14QQ Битрейт, кбит/с
с- Алгоритм TZS Предложенный алгоритм
Q 5QQ 1QQQ 15QQ 2QQQ 25QQ 3QQQ 35QQ Битрейт, кбит/с
<g. Алгоритм TZS Предложенный алгоритм
5Q 4Q 3Q
Й 2Q P
1Q
CREW_7Q4x576_3Q_avc_15QQ.yuv QP=32 QP=27
QP=37 S
QP=22
5Q 4Q
,3Q
й 2Q P
1Q
FOOTBALL_352x288_15_avc_384.yuv
QP=37 QP=32
Q
QP=27 û
QP=22
2QQ 4QQ 6QQ 8QQ 1QQQ 12QQ 14QQ 16QQ Битрейт, кбит/с Алгоритм TZS Предложенный алгоритм
1QQ 2QQ 3QQ 4QQ 5QQ 6QQ 7QQ 8QQ 9QQ Битрейт, кбит/с Алгоритм TZS Предложенный алгоритм
Рис. 6. RD-кривые с QP = 37, 32, 27, 22 для видеопоследовательностей: BUS_352x288_15_avc_384 (а); CITY_704x576_30_avc_1024 (б); CREW_704x576_30_avc_1500 (в); FOOTBALL_352x288_15_avc_384 (г)
Заключение
В работе предложен новый алгоритм межкадрового кодирования ИБУС кодека, включающий в себя широко известные алгоритмы TZS и МР. Алгоритм протестирован с несколькими видеопоследовательностями. Экспериментальные результаты показали, что предлагаемый алгоритм работает быстрее в 4 раза, при этом коэффициент Р8МЯ всего на 1-4% уступает традиционному TZS.
Q
Q
Q
Литература
1. Wiegand T., Sullivan G.J., Bjontegaard G., Luthra A. Overview of the H,264/AVC video coding standard // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2003. V. 13. N 7. P. 560-576. doi: 10.1109/TCSVT.2003.815165
2. Sullivan G.J., Ohm J.-R., Han W.-J., Wiegand T. Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2012. V. 22. N 12. P. 1649-1668. doi: 10.1109/TCSVT.2012.2221191
3. Grellet M., Shafique M., Khan M.U.K. et. al. An adaptive workload management scheme for HEVC encoding // Proc. 20th IEEE Int. Conf. on Image Processing. Melbourne, Australia, 2013.
References
1. Wiegand T., Sullivan G.J., Bjontegaard G., Luthra A. Overview of the H,264/AVC video coding standard. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2003, vol. 13, no. 7, pp. 560-576. doi: 10.1109/TCSVT.2003.815165
2. Sullivan G.J., Ohm J.-R., Han W.-J., Wiegand T. Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2012, vol. 22, no. 12, pp. 1649-1668. doi: 10.1109/TCSVT.2012.2221191
3. Grellet M., Shafique M., Khan M.U.K. et. al. An adaptive workload management scheme for HEVC encoding. Proc. 20h IEEE Int. Conf. on Image Processing. Melbourne, Australia,
P. 1850-1854. doi: 10.1109/ICIP.2013.6738381
4. Jain J., Jain A. Displacement measurement and its application in interframe image coding // IEEE Transaction on Communications. 1981. V. 29. N 12. P. 1799-1808. doi: 10.1109/TC0M.1981.1094950
5. Zhu C., Lin X., Chau L.-P. Hexagon-based search pattern for fast block motion estimation // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2002. V. 12. N 5. P. 349-355. doi: 10.1109/TCSVT.2002.1003474
6. Zhu S., Ma K. -K. A new diamond search algorithm for fast block matching motion estimation // Proc. Int. Conf. on Information, Communications and Signal Processing. Singapore. 1997. V. 1. P. 292-296. doi: 10.1109/ICICS.1997.647106
7. Yin P., Tourapis H.-Y.C., Tourapis A.M., Boyce J. Fast mode decision and motion estimation for JVT/H,264 // Proc. Int. Conf. on Image Processing. Barcelona, Spain, 2003. V. 3. P. 853-856. doi: 10.1109/ICIP.2003.1247379
8. Joint Video Team (JVT) of ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG. Comments on Motion Estimation Algorithms in Current JM Software (JVT-Q089) // Joint Video Team Document. 17th Meeting: Nice, France, 2005.
9. Нгуен Ван Чыонг, Тропченко А.А. Иерархический адаптивный алгоритм шаблонного поиска для оценки движения при анализе видеопоследовательности // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 3. С. 474-481. doi: 10.17586/22261494-2016-16-3-474-481
10. Нгуен В.Ч., Тропченко А.А. Методы и алгоритмы сокращения временной избыточности видеоданных // Сборник статьей II Международной мультидисциплинарной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки ХХ1 века». Москва, 2015. Часть 2. С. 36-41.
11. Dufaux F., Gao W., Tubaro S., Vetro A. Distributed video coding: trends and perspectives // Eurasip Journal on Image and Video Processing. 2009. P. 1-13. doi: 10.1155/2009/508167
12. Ascenso J., Brites C., Pereira F. Improving frame interpolation with spatial motion smoothing for pixel domain distributed video coding // Proc. EURASIP Conference on Speech and Image Processing. Multimedia Comm and Services. Slovak Republic, 2005.
13. Hong W. Coherent block-based motion estimation for motion compensated frame rate up-conversion // Proc. Int. Conf. on Consumer Electronics (ICCE). Las Vegas, USA, 2010. P. 165166. doi: 10.1109/ICCE.2010.5418935
14. Li X., Wang R., Wang W., Wang Z., Ding S. Fast motion estimation methods for HEVC // Proc. IEEE Int. Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting. Beijing, China, 2014. P. 1-4. doi: 10.1109/BMSB.2014.6873547
15. Li X., Wang R., Cui X., Wang W. Context-adaptive fast motion estimation of HEVC // Proc. IEEE Int. Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). Lisbon, Portugal, 2015. P. 2784-2787. doi: 10.1109/ISCAS.2015.7169264
16. Purnachand N., Alves L.N., Navarro A. Fast motion estimation algorithm for HEVC // Proc. IEEE Int. Conf. on Consumer Electronics. Berlin, 2012. P. 34-37. doi: 10.1109/ICCE-Berlin.2012.6336494
Авторы
Нгуен Ван Чыонг - аспирант, Университет ИТМО, Санкт-
Петербург, 197101, Российская Федерация,
thientruong.mars@gmail.com
Тропченко Андрей Александрович - кандидат технических наук,
доцент, доцент, Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101,
Российская Федерация, zayka_98rus@mail.ru
2013, pp. 1850-1854. doi: 10.1109/ICIP.2013.6738381
4. Jain J., Jain A. Displacement measurement and its application in interframe image coding. IEEE Transaction on Communications, 1981, vol. 29, no. 12, pp. 1799-1808. doi: 10.1109/TC0M.1981.1094950
5. Zhu C., Lin X., Chau L.-P. Hexagon-based search pattern for fast block motion estimation. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2002, vol. 12, no. 5, pp. 349-355. doi: 10.1109/TCSVT.2002.1003474
6. Zhu S., Ma K. -K. A new diamond search algorithm for fast block matching motion estimation. Proc. Int. Conf. on Information, Communications and Signal Processing. Singapore, 1997, vol. 1, pp. 292-296. doi: 10.1109/ICICS.1997.647106
7. Yin P., Tourapis H.-Y.C., Tourapis A.M., Boyce J. Fast mode decision and motion estimation for JVT/H,264. Proc. Int. Conf. on Image Processing. Barcelona, Spain, 2003, vol. 3, pp. 853856. doi: 10.1109/ICIP.2003.1247379
8. Joint Video Team (JVT) of ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG. Comments on Motion Estimation Algorithms in Current JM Software (JVT-Q089). Joint Video Team Document. 17th Meeting: Nice, France, 2005.
9. Nguyen Van Truong, Tropchenko A.A. Hierarchical adaptive rood pattern search for motion estimation at video sequence analysis. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2016, vol. 16, no. 3, pp. 474-481. (In Russian). doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-3474-481
10. Nguen V.T., Tropchenko A.A. Methods and algorithms for reducing temporal redundancy of video data. Proc. II Int. Conf. on Actual Problems of Science in XXI Century. Moscow, 2015, part 2, pp. 36-41. (In Russian)
11. Dufaux F., Gao W., Tubaro S., Vetro A. Distributed video coding: trends and perspectives. Eurasip Journal on Image and Video Processing, 2009, pp. 1-13. doi: 10.1155/2009/508167
12. Ascenso J., Brites C., Pereira F. Improving frame interpolation with spatial motion smoothing for pixel domain distributed video coding. Proc. EURASIP Conference on Speech and Image Processing. Multimedia Comm and Services. Slovak Republic, 2005.
13. Hong W. Coherent block-based motion estimation for motion compensated frame rate up-conversion. Proc. Int. Conf. on Consumer Electronics, ICCE. Las Vegas, USA, 2010, pp. 165166. doi: 10.1109/ICCE.2010.5418935
14. Li X., Wang R., Wang W., Wang Z., Ding S. Fast motion estimation methods for HEVC. Proc. IEEE Int. Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting. Beijing, China, 2014, pp. 1-4. doi: 10.1109/BMSB.2014.6873547
15. Li X., Wang R., Cui X., Wang W. Context-adaptive fast motion estimation of HEVC. Proc. IEEE Int. Symposium on Circuits and Systems, ISCAS. Lisbon, Portugal, 2015, pp. 2784-2787. doi: 10.1109/ISCAS.2015.7169264
16. Purnachand N., Alves L.N., Navarro A. Fast motion estimation algorithm for HEVC. Proc. IEEE Int. Conf. on Consumer Electronics. Berlin, 2012, pp. 34-37. doi: 10.1109/ICCE-Berlin.2012.6336494
Authors
Nguyen Van Truong - postgraduate, ITMO University, Saint
Petersburg, 197101, Russian Federation,
thientruong.mars@gmail.com
Andrey A. Tropchenko - PhD, Associate professor, Associate
professor, ITMO University, Saint Petersburg, 197101, Russian
Federation, zayka_98rus@mail.ru
