张 娜，周 冬，张俊为，桂江生，包晓安

(浙江理工大学信息学院，杭州 310018 )



基于H.264编码帧内预测模式的视频监控算法研究

张 娜，周 冬，张俊为，桂江生，包晓安

(浙江理工大学信息学院，杭州 310018 )

为了降低视频监控中H.264编码帧内预测模式计算复杂度，在分析了帧内预测模式选择过程的基础上，提出了一种改进的提前终止选择算法。该算法根据画面的抖动状况以及INTRA16×16模式下的纹理特征来获取最佳阈值，并根据预处理阈值计算出最佳预测模式，从而降低了预测模式的计算复杂度，增强了在不同监控场景下的适应能力。将该算法与模式选择算法、多级模式预测方法进行实验分析，分别在比特率、帧预测次数和计算时间上进行比较，结果表明：通过改进后的算法可以有效去除模式的预测数,避免了不必要的预测计算,同时保持了H.264编码原有的特性。

视频监控;视频传输；H.264编码；帧预测模型

0 引 言

随着视频技术越来越多地应用在各行各业中，视频的编码处理显得尤为重要。一般的视频监控摄像头所采集到的数据量比较大，当遇到网络带宽比较低的情况下，将未经过编码压缩处理的数据直接在网络上进行传输，不仅会增加带宽的压力，而且对摄像头硬件也会造成影响[1]。视频编码是利用视频编码数据宏块之间的相关性，通过建立视频编码模型以去除冗余数据的过程[2]。经过编码可大幅减少传输数据量。目前常用的视频编码技术有H.264、MPEG等[3]。其中H.264数据编码具有高压缩比和网络传输性，在同等视频质量的情况下编码的码流只有其它编码方法的一半，但也存在编码计算复杂等弊端。……