Exploração de soluções de redução de tempo de codificação para a predição intra-quadro do codificador VVC

O padrão de Codificação de Vídeo Versátil, do inglês Versatile Video Coding (VVC), foi desenvolvido para atender a demanda atual relacionada às aplicações de vídeo, fornecendo maior eficiência de compressão quando comparado a padrões anteriores de codificação e alta versatilidade para se adaptar a diferentes tipos de aplicações e vídeos. O VVC insere várias inovações e melhoramentos nos módulos de codificação, incluindo blocos de tamanhos maiores, particionamento de bloco mais flexível, mais modos angulares para a predição intra-quadro, compensação de movimento afim, e seleção múltipla de transformadas. Embora o VVC seja capaz de fornecer alta eficiência de compressão, essas novas ferramentas aumentaram o esforço de codificação significativamente. Esta Tese propõe soluções eficientes para reduzir o esforço de codificação da predição intra-quadro do VVC. Uma análise de performance da predição intra-quadro do VVC é apresentada inicialmente para identificar os módulos que consomem mais tempo e que devem ser priorizadas para alcançar o objetivo do trabalho. Posteriormente, soluções para redução do tempo de codificação baseadas em heurísticas e em aprendizado de máquina são apresentadas, considerando diferentes etapas da predição intra-quadro do codificador VVC, incluindo o particionamento de bloco das amostras de luminância e de crominância, a seleção de modo de amostras de luminância e a seleção de transformada de amostras de luminância. Foi possível alcançar entre 8,5% e 61,3% de redução no tempo de codificação com o Bjontegaard Delta Bit Rate (BDBR) variando de 0,4% a 2,4%. Essas soluções apresentaram resultados competitivos quando comparados aos trabalhos relacionados.Sem bolsaThe Versatile Video Coding (VVC) standard was developed to supply the current demand for the upcoming video applications, enabling higher compression performance than previous video coding standards and high versatility to adapt to different types of applications and videos. VVC brings several innovations and enhancements in the coding modules, including larger block sizes, more flexible block partitioning, more angular intra-frame prediction modes, affine motion compensation, and multiple transform selection. Although VVC can provide a high compression performance, these new tools significantly increased the encoding effort. This Thesis proposes timesaving solutions to reduce the encoding effort of the VVC intra-frame prediction. A performance analysis of VVC intra-frame prediction is firstly presented to identify the most time-consuming modules that must be prioritized to accomplish the objective of this work. Subsequently, timesaving solutions based on heuristic and machine learning approaches are presented regarding different intra-frame prediction steps of VVC encoding, including block partitioning of luminance and chrominance samples, mode selection of luminance samples, and the transform selection of luminance samples. It was possible to achieve between 8.5% and 61.3% of encoding time reduction with Bjontegaard Delta Bit Rate (BDBR) ranging from 0.4% to 2.4%. These solutions presented competitive results when compared to the related works