Chuẩn nén video h265 thuật toán dự đoán trong ảnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - PHẠM NGỌC QUỐC ANH CHUẨN NÉN VIDEO H265 THUẬT TOÁN DỰ ĐOÁN TRONG ẢNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Kỹ thuật điện tử) Hà Nội – Năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - PHẠM NGỌC QUỐC ANH CHUẨN NÉN VIDEO H265 THUẬT TOÁN DỰ ĐOÁN TRONG ẢNH Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS NGUYỄN VŨ THẮNG Hà Nội – Năm 2017 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn : Phạm Ngọc Quốc Anh Đề tài luận văn: Chuẩn nén video H265 – Thuật toán dự đoán ảnh Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số HV: CB140204 Tác giả, Ngƣời hƣớng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 02/05/2017 với nội dung sau: - Sửa lỗi tả, lỗi dính từ - Chỉnh sửa lỗi khoảng trắng cuối trang - Thống sử dụng thuật ngữ - Thêm giới thiệu kết luận chƣơng - Làm rõ đánh giá mô tính tốn Ngày tháng năm 2017 Giáo viên hƣớng dẫn Tác giả luận văn TS.Nguyễn Vũ Thắng Phạm Ngọc Quốc Anh CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TS.Nguyễn Đức Minh LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan: Luận văn cơng trình nghiên cứu thực cá nhân, đƣợc thực dƣới hƣớng dẫn khoa học TS.Nguyễn Vũ Thắng Các số liệu, kết luận nghiên cứu đƣợc trình bày luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố dƣới hình thức Tơi xin chịu trách nhiệm với nội dung nghiên cứu Học viên Phạm Ngọc Quốc Anh LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin chân thành cám ơn Tiến sĩ Nguyễn Vũ Thắng, ngƣời trực tiếp hƣớng dẫn tơi hồn thành luận văn Với lời dẫn, tài liệu, tận tình hƣớng dẫn lời động viên thầy giúp tơi vƣợt qua nhiều khó khăn q trình thực luận văn Tơi xin cám ơn q thầy giảng dạy chƣơng trình cao học "Kĩ thuật Điện tử” truyền dạy kiến thức q báu, hữu ích giúp tơi nhiều thực nghiên cứu Xin cám ơn Quý thầy, cô công tác Viện Điện tử Viễn thông - Đại học Bách khoa Hà Nội Viện Sau đại học - Đại học Bách khoa Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi suốt q trình tơi tham gia khóa học Tơi xin cám ơn gia đình, bạn bè - ngƣời ủng hộ, tạo động lực giúp tơi hồn thành luận văn Cuối cùng, xin dành tặng luận văn đến ngƣời bạn gái đặc biệt đời tôi, em Bùi Thị Kim Anh Tôi xin chân thành cám ơn! Học viên Phạm Ngọc Quốc Anh LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 MỤC LỤC BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ LỜI NĨI ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ CHUẨN NÉN VIDEO H.265/HEVC 1.1 Tổng quan nén video 1.1.1 Sự cần thiết nén video 1.1.2 Các kỹ thuật nén video 1.2 Chuẩn nén H.265/HEVC 1.2.1 Lịch sử phát triển 1.2.2 Hiệu nén 1.2.3 Cấu trúc Quad tree 1.2.4 Profile 10 1.2.5 Tiers, levels 11 1.2.6 Kỹ thuật nén video HEVC 13 1.2.7 So sánh H.265/HEVC H.264/AVC 19 CHƢƠNG DỰ ĐOÁN TRONG ẢNH (INTRA-PREDICTION) 22 2.1 Giới thiệu 22 2.2 Tạo mẫu tham khảo 24 2.2.1 Thay mẫu tham khảo 24 2.2.2 Xử lý lọc mẫu tham khảo 25 2.3 Dự đoán ảnh 27 2.3.1 Dự đốn góc 27 2.3.2 Dự đoán DC 31 2.3.3 Dự đoán Planar 31 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 2.3.4 2.4 Intra Mode Coding 33 2.4.1 Luma Intra Mode 34 2.4.2 Chroma Intra Prediction 35 CHƢƠNG KHỐI DỰ ĐOÁN TRONG ẢNH CHO KHỐI PU 4X4 37 3.1 TỔNG QUAN 37 3.1.1 Mô tả cổng 37 3.1.2 Mô tả hoạt động khối 38 3.2 Post-processing cho mẫu đƣợc dự đoán 32 SƠ ĐỒ KHỐI 38 3.2.1 Khối điều khiển CONTROL UNIT 39 3.2.2 Khối dự đoán PLANAR MODE 40 3.2.3 Khối dự đoán DC 42 3.2.4 Khối dự đốn theo góc 44 3.2.5 Khối MUX 48 3.2.6 Khối SAD 50 3.2.7 Khối Comparator 51 3.2.8 Khối best_mode 53 3.2.9 Khối Residual Memory 54 CHƢƠNG KẾT QUẢ THỰC HIỆN 56 4.1 Kết thực khối tính tốn dự đốn pixel 4x4 56 4.1.1 Dữ liệu pixel sở đầu vào 56 4.1.2 Kết tính tốn số mode 57 4.2 Tính tốn SAD 58 4.3 Quyết định best_mode 59 KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT STT Thuật ngữ HEVC VCEG DCT MB MPEG NAL PSNR CTU CTB 10 CU 11 CB 12 PB 13 TB 14 MPM 15 LUT 16 SAD Thuật ngữ tiếng Việt Chuẩn nén Video hiệu suất cao (High Efficiency Video Coding) Nhóm chyên gia mã hóa Video (Video Coding Experts Groups) Biến đổi Cosine rời rạc (Discrete Cosine Transform) Đa khối (Macroblock) Nhóm chuyên gia nén ảnh động (Moving Pictures Experts Group) Lớp trừu tƣợng mạng (Network Abstraction Layer) Tỷ số tín hiệu đỉnh tạp (Peak Signal to Noise Ratio) Đơn vị mã hóa (Coding Tree Unit) Khối mã hóa (Coding Tree Block) Đơn vị mã hóa (Coding unit) Khối mã hóa (Coding Block) Khối dự đốn (Prediction Block) Khối chuyển đổi (transform Block) Kiểu có khả (Most Probable Mode) Bảng tra cứu (LookUp Table) Tổng sai số tuyệt đối (Sum of Absolute Differences) LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1-1 Những điểm khác H.265/HEVC H.264/AVC 20 Bảng 3-1 Mô tả cổng Intra Prediction 4x4 37 Bảng 3-2 Control Unit 39 Bảng 3-3 Planar Prediction 41 Bảng 3-4 DC Prediction 42 Bảng 3-5 Angular Prediction 44 Bảng 3-6 Tham số góc A 45 Bảng 3-7 LUT Angular Mode 46 Bảng 3-8 Tính SAD 50 Bảng 3-9 Khối so sánh 52 Bảng 3-10 Best Mode 53 Bảng 3-11 Residual Memory 54 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1-1: Ngun lý nén video Hình 1-2 Các chuẩn nén MPEG [6] Hình 1-3 Cấu trúc Quad-tree[8] Hình 1-4 Khối dự đoán PU [3] Hình 1-5 Sơ đồ mã hóa HEVC[3] 14 Hình 1-6 Intra Prediction 16 Hình 1-7 Intra Prediciton Inter Prediction [5] 17 Hình 1-8 Sơ đồ giải mã HEVC 19 Hình 1-9 ảnh so sánh H.264 HEVC 20 Hình 2-1 Mẫu than khảo lấy từ khối tái cấu trúc lân cận[3] 22 Hình 2-2 Ví dụ khối dự đốn độ chói 8x8 tạo từ 23 Hình 2-3 Ví dụ việc xử lý thay mẫu tham khảo Các mẫu thao khảo khơng sử dụng có màu xám: (a) mẫu thao khảo trước xử lý thay (b) mẫu tham khảo sau xử lý thay thế[3] 25 Hình 2-4 Hai kiểu lọc mẫu tham khảo[3] 27 Hình 2-5 Bộ 33 hướng dự đoán[3] 28 Hình 2-6 Ví dụ chiếu mẫu tham khảo bên trái lên hàng mẫu tham khảo bên trên[3] 30 Hình 2-7 Dự đoán Planar[3] 32 Hình 2-8 Quá trình xử lý lựa chọn MPM[3] 35 Hình 3-1 Mơ tả cổng Intra prediction 4x4 37 Hình 3-2 Sơ đồ khối Intra Prediction 4x4 38 Hình 3-3 Control Unit 39 Hình 3-4 Planar Prediction 40 Hình 3-5 DC Prediction 42 Hình 3-6 Angular Prediction 44 Hình 3-7 Bộ nhân sử dụng phép dịch 49 Hình 3-8 Tính SAD 50 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 MODE Hƣớng A VALUE 28 Vertical 10000101 29 Vertical 10001001 30 Vertical 13 10001101 31 Vertical 17 10010001 32 Vertical 21 10010101 33 Vertical 26 10011010 34 Vertical 32 10100000 Với mode A dƣơng, tạo đƣợc hai dãy pixel sở: [ ] [ [ ] ][ ]( ][ [ ) cho mode ngang ]( ) cho mode dọc Với mode A âm, ta lấy thêm giá trị khác cho dãy pixel sở theo công thức: [ ] [ ] [ [ ][ (( (( ) ) )] ( ) cho mode dọc )][ ]( ) cho mode ngang Trong đó, B tham số góc âm A, đƣợc lấy là: A -32 -26 -21 -17 -13 -9 -5 -2 B -256 -315 -390 -482 -630 -910 -1638 -4096 Thiết kế cho khối 4x4, số lƣợng pixel cần tính tốn khơng nhiều, Để giảm thiểu tính tốn cho vị trí âm, ta thực bảng LUT với đầu vào giá trị index âm, đầu giá trị index, vị trí pixel mảng khác (với ref[x], lấy pixel ref[y] ngƣơc lại) Các giá trị i, f đƣợc tính tốn dựa theo cơng thức: (( ) ) cho mode ngang (( ) ) cho mode dọc (( ) ) cho mode ngang (( ) ) cho mode dọc Dự đoán mẫu cho mode ngang (mode 2-17): 47 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 [ ][ ] (( ) [ ] [ ] ) [ ] ) Dự đoán mẫu cho mode dọc (mode 18-34): [ ][ ] (( ) [ ] Trong thiết kế, mảng đầu vào PX_R khối tính tốn mảng pixel lân cận có thứ tự 0-16 với vị trí tƣơng ứng: - P[-1][-1] - 1-8 Mảng pixel lân cận P[0][-1]  P[7][-1] - 9-16 Mảng pixel lân cận P[-1][0]  P[-1][7] Vì vậy, sau tính đƣợc vị trí index pixel hai mảng ref [x] ref[y], cần thêm bƣớc chuyển đổi sang vị trí tƣơng ứng mảng PX_R[0:16]: - Với ref[x]: giữ nguyên giá trị index; - Với ref[y]: index +8; (P[-1][-1] giữ nguyên index 0); Công thức tổng qt cho việc tính tốn giá trị pixel dự đốn đƣợc mô tả theo công thức: PX_P = A*PX1+B*PX2+16>>5 Trong đó: A, B: hệ số (32-f) (f) PX1, PX2: pixel lân cận đƣa vào dự đốn Khối tính toán Angular Predction cần nhân, cộng, shift cho pixel dự đoán Để giảm thiểu độ phức tạp tính tốn cho khối dự đốn ảnh 4x4, thay nhân toán tử dịch (shift) Cấu trúc toán tử dịch đƣợc mơ tả hình 3-7 Tín hiệu EN_CAL =’1’ x, y bắt đầu đƣợc đếm đến kết thúc (x y =[3][3]) 3.2.5 Khối MUX 3.2.5.1 Mô tả thuật toán Khối MUX thực điều khiển luồng liệu vào khối tính tốn tiếp theo, khối SAD, với tín hiệu điều khiển đƣợc lấy từ khối Control_unit, Sel_mode 48 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 Có luồng liệu vào từ khối Planar Prediction, DC Prediction, Angular Prediction, với tham số x, y, px_p, en_cal Tại thời điểm, có luồng liệu đƣợc thơng qua, luồng liệu mode đƣợc tính tốn Hình 3-7 Bộ nhân sử dụng phép dịch 49 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 3.2.6 Khối SAD 3.2.6.1 Mơ tả cổng Hình 3-8 Tính SAD Bảng 3-8 Tính SAD Tên cổng Dir Mô tả CLK I Clock (rising edge) RST I Reset signal (active high) EN_CAL I Cho phép khối hoạt động ADDR[3:0] I Địa pixel tính (=X+Y*4) PX_P[7:0] I Giá trị dự đoán PX_0[7:0] I Giá trị gốc SAD_SUM_O Tổng SAD DONE_O O Tín hiệu báo hồn thành tính SAD PX_D_O[8:0] O Độ dƣ thừa (sai khác) PX_P PX_O 3.2.6.2 Mơ tả thuật tốn Trƣớc tiên, với x, y đầu vào, qua khối tính tốn để lấy đƣợc địa pixel gốc tƣơng ứng RAM theo công thức: 50 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 Do xung clock để lấy liệu pixel gốc, tín hiệu đầu vào EN_CAL, PX_P phải đƣợc đƣa qua D-flip flop để trễ xung clock Khối SAD thực so sánh pixel dự đoán với pixel gốc (đƣợc lƣu block ram), tính tổng SAD theo công thức: ∑∑| ( ) ( )| Độ dƣ thừa pixel dự đoán pixel gốc đƣợc lƣu vào block ram khác để phục vụ cho bƣớc tính tốn Sau tín tốn xong, tổng SAD mode tiếp tục đƣợc đem so sánh với tống SAD mode tốt trƣớc đó, tín hiệu Done_o=’1’ Khi có tín hiệu RST, tổng SAD lƣu khối đƣợc reset 4095 để tránh sai sót q trình so sánh khối sau 3.2.7 Khối Comparator 3.2.7.1 Mơ tả cổng Hình 3-9 Khối so sánh 51 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 Bảng 3-9 Khối so sánh Tên cổng Dir Mô tả CLK I Clock (rising edge) RST I Reset signal (active high) SAD_SUM_I I Tổng SAD DONE_I I Tín hiệu báo tính xong SAD SAD_SUM_O O Tổng SAD mode tốt Best_mode DONE_O O Tín hiệu báo hồn thành CHANGE_O O Tín hiệu báo thay đổi Best_mode 3.2.7.2 Mơ tả thuật tốn Khối Comparator có chức thực so sánh tổng SAD mode tính tốn với best mode tới thời điểm tín hiệu cờ done_i=’1’, tổng SAD mode lớn best mode, khơng có thay đổi đƣợc thực hiện, không, tổng SAD đƣợc lƣu lại, tín hiệu change =’1’ báo thay đổi Best Mode mode Nếu Best Mode chƣa đƣợc lƣu trƣớc đó, mode đƣợc chọn Best Mode Khi có tín hiệu RST, tổng SAD lƣu ghi khối đƣợc reset 4095 Sau thực so sánh xong, tín hiệu cờ DONE_O=’1’ báo khối CONTROL UNIT thực xong mode dự đoán 52 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 3.2.8 Khối best_mode 3.2.8.1 Mơ tả khối Hình 3-10 Best Mode Bảng 3-10 Best Mode Tên cổng Dir Mô tả CLK I Clock (rising edge) RST I Reset signal (active high) MODE_I[5:0] I Mode dự đốn CHANGE_I I Tín hiệu báo thay đổi Best_mode BEST_MODE_O[5:0] O Best mode 3.2.8.2 Mơ tả thuật tốn Khi có tín cờ CHANGE_I, Best Mode đƣợc thay mode_i, mode thực dự đoán 53 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 3.2.9 Khối Residual Memory 3.2.9.1 Mô tả cổng Hình 3-11 Residual Memory Bảng 3-11 Residual Memory Tên cổng Dir Mô tả CLK I Clock (rising edge) RST I Reset signal (active high) ADDR[3:0] I Vị trí lƣu PX_P nhớ PX_P[8:0] I Độ dƣ thừa pixel dự đốn pixel gốc CHANGE_I I Tín hiệu báo thay đổi Best_mode PX_P_O1[8:0] O Đầu RAM PX_P_O1[8:0] O Đầu RAM RAM_SEL_O Vị trí lƣu giá trị độ dƣ thừa best_mode O 3.2.9.2 Mơ tả thuật tốn Thiết kế khối gồm cóhai nhớ RAM 16x9bit, độ rộng bit để lƣu trữ giá trị PX_P[8:0], độ dài 16 địa nhớ, để lƣu trữ 16 pixel dƣ thừa PX_P khối 4x4 54 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 Tại thời điểm có RAM đƣợc ghi, giá trị độ dƣ thừa pixel mode đƣợc dự đốn, RAM cịn lại chứa giá trị độ dƣ thừa best mode Khi khơng có cờ CHANGE_I, RAM lựa chọn để ghi vào đƣợc giữ nguyên Khi có cờ CHANGE_I, báo có thay đổi best mode, chu lỳ tính tốn tiếp theo, RAM đƣợc lựa chọn để ghi độ dƣ thừa mode đƣợc thay đổi, RAM cịn lại chứa giá trị độ dƣ thừa best mode Giá trị RAM_SEL_O định RAM chứa độ dƣ thừa best mode - RAM_SEL_O=’0’: RAM 1; - RAM_SEL_O=’1’: RAM 2; Khi có tín hiệu RST, RAM lựa chọn để ghi liệu vào đƣợc reset RAM Kết luận Chƣơng trình bày sơ đồ nguyên lý, đầu vào, đầu khối xử lý dự đoán ảnh phần cứng FPGA Tổng số mode thực 33 mode hƣớng với mode ƣớc lƣợng làm mịn DC, Planar 55 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 CHƢƠNG KẾT QUẢ THỰC HIỆN Tóm tắt Với việc thiết kế thuật toán dự đoán ảnh phần cứng FPGA nhƣ trình bày chƣơng 3, chƣơng đƣa kết tính tốn, mơ sử dụng phần mềm ModelSim 10.1 Đồng thời, kết mô đƣợc so sánh với kết phần mềm HM, phần mềm để kiểm chứng cho chuẩn nén video H.265/HEVC 4.1 Kết thực khối tính tốn dự đốn pixel 4x4 Việc đánh giá độ xác khối xử lý dự đoán khối 4x4 đƣợc xác định cách so sánh kết thực phần mềm HM 4.1.1 Dữ liệu pixel sở đầu vào Trên phần mềm HM - Pixel [-1] [-1]: 158 - Các pixel sở trên: 152 152 155 156 156 156 156 156 - Các pixel sở trái: 155 152 149 148 148 148 148 148 Mô phần cứng Hình 4-1 Input 56 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 4.1.2 Kết tính tốn số mode  Mode : planar - Trên phần mềm HM - Mơ phần cứng Hình 4-2 Pixel dự đốn mode  Mode 1, DC Prediction - Kết phần mềm HM - Kết mô phần cứng Hình 4-3 Pixel dự đốn mode 57 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017  Mode 23, Angural Prediction - Kết phần mềmHM - Kết mô phần cứng Hình 4-4 Pixel dự đốn mode 23 Kết thực 35 mode dự đoán tƣơng đƣơng phần mềm HM mô phần cứng 4.2 Tính tốn SAD Hình 4-5 Giá trị SAD Trong đó: - px_p pixel dự đốn - Px_0 pixel gốc khối 4x4 - Px_d_abs giá trị tuyệt đối độ lệch px_p px_0 - Sad_sum : tổng SAD Kết tính tổng SAD mơ phần cứng xác, với lý thuyết 58 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 ∑∑| ( ) ( )| 4.3 Quyết định best_mode Việc thực định best_mode dựa vào SAD Kết thực Hình 4-6 Lựa chọn best mode Best_mode đƣợc lấy giá trị mode_o Với kết mô ta thấy - Mode 2: SAD = 409 - Mode 3: SAD = 385 - Mode 4: SAD = 388 - Mode 5: SAD = 390 Sau thực mô đến mode 5, best_mode 2, với SAD=385 Kết luận: Các kết đạt đƣợc với lý thuyết, nhƣ với kết tính tốn phần mềm HM tất trƣờng hợp, mode dự đốn Điều chứng minh cho thiết kế đƣa chƣơng 59 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 KẾT LUẬN Trong luận văn này, tơi tập trung vào việc phân tích thuật toán dự đoán ảnh, bƣớc xử lý quan chuẩn nén video H.265/HEVC, sau giới thiệu quan chuẩn nén video họ MPEG kỹ thuật nén H.265 Tôi thực thiết kế module xử lý thuật toán dự đoán ảnh cho khối PU kích thƣớc 4x4 phần cứng FPGA Kết so sánh mô phần cứng lý thuyết tƣơng đƣơng, từ kết luận, module hoạt động tốt Việc thiết kết module xử lý tiền đề cho việc xử lý tính tốn khối khác thuật tốn dự đoán ảnh, đồng thời bƣớc đầu cho việc thực trình tối ƣu thiết phần cứng, tăng hiệu nén tƣơng lai 60 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ 2017 TÀI LIỆU THAM KHẢO ITU 2013-06-07, “H.265:High efficiency video coding”Retrieved 2013-06-07 Skoudarli Abdellah, Sekkal Youcef and Djelouat Lamine (2015), “Implementation of HEVC Intra 4x4 Prediction on FPGA”, Science and Information Conference Vivienne Sze, Madhukar Budagavi, Gary J Sullivan (2014), High Efficiency Video Coding (HEVC) Algorithms and Architectures, Springer International Jim Lewis (2003), VHDL Math Tricks of the Trade, SynthWorks Design Inc Douglas Perry (2002), VHDL: Programming by Example, McGraw-Hill Education https://vi.wikipedia.org/wiki/MPEG https://en.wikipedia.org/wiki/High_Efficiency_Video_Coding https://www.researchgate.net/figure/275085493_fig1_Fig-1-Example-of-aquad-tree-coding-structure-in-HEVC-a-The-quad-tree-based-coding https://codesequoia.wordpress.com/2012/10/28/hevc-ctu-cu-ctb-cb-pb-and-tb/ 10 http://www.ics.uci.edu/~jmoorkan/vhdlref/ 11 http://vhdlguru.blogspot.com/2015/04/a-simple-image-processingexample.html 12 https://www.ieee.org/index.html 13 https://hevc.hhi.fraunhofer.de/HM-doc/ 61 ... thực thuật toán dự đoán ảnh, thuật toán quan trọng xử lý nén video H265/ HEVC, nhiên, trƣớc sâu vào tìm hiểu thuật tốn, ta cần tìm hiểu khái quát trình phát triển thuật toán nén video, kỹ thuật nén. .. Trình bày chuẩn nén thuộc họ MPEG, chuẩn nén tốt H265 so sánh ƣu điểm chuẩn nén H265 so với chuẩn nén đƣợc sử dụng phổ biến, H.264 Chương II: Trình bày chi tiết thuật toán dự đoán ảnh, bƣớc xử... QUAN VỀ CHUẨN NÉN VIDEO H.265/HEVC Tóm tắt Trƣớc sâu vào tìm hiểu thuật tốn, ta cần tìm hiểu khái qt q trình phát triển thuật tốn nén video, kỹ thuật nén video H265, so sánh chuẩn nén video H265