Exploring curve-based prediction models for intra-frame prediction

Esta Tese apresenta dois novos modelos de predição intra-quadros: LSAS (superfícies de aproximação baseadas em mínimos quadrados, em inglês Least-Squares Approximation Surfaces) e modelos de predição baseados em curvas. Ambas as abordagens aprimoram a predição intra-quadros, oferecendo uma melhor aproximação do conteúdo de bloco codificado. Embora o LSAS não seja prático devido aos requisitos proibitivos de taxa de bits, os modelos de predição baseados em curvas mostram resultados promissores. As avaliações dos novos modelos de predição intra-quadros adotam o padrão HEVC (codificação de vídeo de alta eficiência, em inglês High Efficiency Video Coding), que culmina anos de avanços em tecnologias de codificação de vídeo. Em comparação com seu antecessor H.264, o HEVC alcança até 50% de melhorias na eficiência de codificação. Isso se traduz em metade do tamanho de um vídeo codificado, mantendo a mesma qualidade visual. Entre as muitas melhorias do HEVC, o seu preditor intra-quadros vem com mais modos de predição, capazes de modelar mais texturas em blocos de predição do que seus antecessores. Melhorar a predição intra-quadros é um aspecto importante do fluxo de codificação, pois uma melhor predição se traduz em redução da energia residual, consequentemente melhorando a eficiência da codificação.Todos os trinta e três modos angulares do HEVC receberam um cálculo de deslocamento de curva para cada amostra predita para que a predição de blocos modele regiões de imagem com texturas curvas. A proposta inclui um pequeno custo adicional nos elementos de sintaxe do vídeo codificado, para incorporar o valor de deslocamento da curva, e um aumento no tempo de codificação. No entanto, a predição aprimorada compensa esse custo com uma maior eficiência de codificação. Utilizando os modelos baseados em curvas Centerline e Radial, para aplicar o cálculo de deslocamento, os resultados experimentais demonstram maior precisão da predição com menor energia residual, alcançando uma redução
This Thesis presents two novel intra-frame prediction models for video coding: Least-Squares Approximation Surfaces (LSAS) and curve-based prediction models. Both approaches enhance intra-frame prediction capabilities by offering a better approximation of encoded block contents. While the LSAS implementation is currently not practical due to its prohibitive bitrate requirements, the curve-based prediction models show promising results. The evaluations for the novel intra-frame prediction models adopt the High Efficiency Video Coding (HEVC) standard, which culminates years of advancements in video coding technologies. Compared to its predecessor, H.264, HEVC achieves up to 50% coding efficiency improvements. This efficiency gain translates into half the encoded video size while keeping the same visual quality. Among the many improvements of HEVC, its intra-frame predictor comes with more prediction modes, capable of modeling more textures in prediction blocks than its predecessors. Improving intra-frame prediction is an essential aspect of the encoding flow, as a better prediction translates into reduced residual energy, consequently improving coding efficiency. All thirty-three angular modes in HEVC received a curve displacement calculation to each predicted sample so that the resulting prediction block models image regions with curved textures.The proposal includes a small overhead in the bitstream syntax elements to transmit the curve displacement value and increased encoding times. However, the enhanced prediction offsets this overhead with improved coding efficiency. The experimental results demonstrate increased prediction accuracy with lower residual energy when applying the Centerline and Radial curve-based models for the displacement calculations. These models achieve an average reduction of the Bjøntegaard-Delta bitrate (BD-Rate) of 2% and 3% for the HEVC test sequences using the All-Intra-8 configuration, for the Centerline and Radial models, respectively