HEVC編碼預(yù)測(cè)單元多參考幀選擇算法研究

摘要：

目前，已經(jīng)存在一些針對(duì)HEVC多參考幀選擇的快速算法，比如，曾有人提出了一種針對(duì)多參考幀搜索的通用算法，也有人提出了一種基于圖像特性分析的低復(fù)雜度多參考幀選擇算法，該算法優(yōu)先選擇離當(dāng)前幀距離較近的參考幀，還有人提出了一種基于云端計(jì)算的多參考幀選擇算法。這些算法只是利用了圖像的內(nèi)容特性，忽視了HEVC編碼器中不同深度PU之間最佳參考幀的相關(guān)性以及同一深度不同劃分方式下最佳參考幀之間的相關(guān)性。如能利用上述相關(guān)性，多參考幀選擇的效率還可以進(jìn)一步提升。

關(guān)鍵詞：

HEVC編碼；預(yù)測(cè)單元；算法

中圖分類號(hào)：

TB

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1672—3198（2015）21022601

1編碼單元模式之間最佳參考幀相關(guān)性

每個(gè)PU進(jìn)行多參考選擇時(shí)，首先針對(duì)每個(gè)參考幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)搜索并搜索到最佳匹配，然后選擇率失真代價(jià)最小的參考幀作為最佳參考幀。每個(gè)CU中，最多需要對(duì)17個(gè)PU進(jìn)行多參考幀選擇。同時(shí)由于這些PU都位于同一個(gè)CU中，圖像內(nèi)容有許多相似之處，因此不同PU之間的最佳參考幀之間也有很強(qiáng)的相關(guān)性。這就是說(shuō)如果2N×2N劃分PU的最佳參考幀為P，那么有很大的概率其它PU的最佳參考幀也是P。利用這個(gè)特性，當(dāng)2N×2N劃分PU的多參考幀選擇結(jié)束后，可以利用每個(gè)參考幀的率失真代價(jià)來(lái)選擇其它刊的候選參考幀。如果對(duì)于2Nx2N劃分PU的某一參考幀的率失真代價(jià)遠(yuǎn)大于最佳參考幀的率失真代價(jià)，那么這個(gè)參考幀的搜索區(qū)域與當(dāng)前編碼塊區(qū)域有較大的差異，當(dāng)其它PU進(jìn)行多參考幀選擇時(shí)，可以將這個(gè)參考幀從候選參考幀中刪除。

該快速多參考幀選擇算法對(duì)于所有劃分PU的準(zhǔn)確率都超過(guò)了95%，對(duì)于劃分為2NxnU和21VnD的PU，準(zhǔn)確率可到97.5%以上，這說(shuō)明了同一CU中不同PU的最佳參考幀之前具有強(qiáng)烈的相關(guān)性，同時(shí)該算法能夠高效的去除參考隊(duì)列中不合理的候選參考幀。

2層間編碼單元最佳參考幀相關(guān)性

在HEVC中，SKIP模式的CU不僅殘差為零，運(yùn)動(dòng)信息也不需要進(jìn)行傳輸，能夠節(jié)省大量的碼流。在模式選擇中，只有在比較平滑的區(qū)域才有可能被編碼為SKIP模式。同時(shí)平滑區(qū)域中的CU具有相似的預(yù)測(cè)信息，包括運(yùn)動(dòng)矢量、最佳參考幀索引等信息。如果當(dāng)前CU為SKIP模式，其子CU所涵蓋的區(qū)域有很大的可能性是平滑區(qū)域，父CU和子CU之間的最佳參考幀有很強(qiáng)的相關(guān)性。利用這個(gè)相關(guān)性，提出了一種基于層（深度）間編碼單元相關(guān)性的快速多參考幀選擇算法。當(dāng)前CU所包含的PU進(jìn)行幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)，考察其父CU的編碼模式，如果父CU為SKIP模式，那么當(dāng)前PU的最佳參考幀為父CU的最佳參考幀。

為了驗(yàn)證本算法的有效性，將本算法應(yīng)用于HM￥$.0，但不影響實(shí)際編碼過(guò)程，按照前面所述的編碼條件和測(cè)試序列進(jìn)行編碼，得到該算法對(duì)于每種劃分方式多法對(duì)于每種劃分方式多參考幀選擇的準(zhǔn)確性。

可以看出基于層間相關(guān)性的快速多參考幀選擇算法的準(zhǔn)確率平均都在92%以上，對(duì)于2Nx2N劃分的平均準(zhǔn)確率達(dá)到3%，這主要是因?yàn)樵搫澐种话粋€(gè)PU，而其他劃分有兩個(gè)PU，只有當(dāng)兩個(gè)PU與其父CU的最佳參考幀相同時(shí)，才表示預(yù)測(cè)正確。結(jié)果表示該快速多參考幀選擇算法能夠準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)當(dāng)前PU的最佳參考幀，降低多參考幀選擇的復(fù)雜度，從而降低編碼器的計(jì)算量。

在LD，LDP和RA編碼配置下，快速多參考幀選擇算法平均能夠節(jié)省28%，25%和14%的編碼時(shí)間。在RA編碼配置下，由于在大多數(shù)的情況下，每個(gè)PU都只有兩個(gè)參考幀，該算法并不能有效發(fā)揮作用，因此只能節(jié)省14%的編碼時(shí)間。而在LD和LDP編碼配置下，每個(gè)PU都有4個(gè)參考幀，該算法能夠有效的減少參考幀列表中的候選參考幀數(shù)目，降低編碼復(fù)雜度。在每種編碼配置下，BDBR平均增加都約為0.52%，BDPSNR降低平均小于0.02dB。對(duì)于包含大量相對(duì)靜止區(qū)域的序列，如SE1（FourPeople），SE2（Johnny）和SE3（KristenAndSara），編碼時(shí)間的減少能達(dá)到30%以上。對(duì)于運(yùn)動(dòng)比較劇烈的序列，如SB4（BQTerrace），SC3（PartyScene）和SD3（BlowingBubbles），編碼時(shí)間的減少相對(duì)于其它序列都較少。這說(shuō)明這些序列中，層間編碼單元的參考幀相關(guān)性較弱。前面的這些分析表明，利用同一CU中不同PU之間的最佳參考幀的相關(guān)性和不同層之間編碼單元最佳參考幀的相關(guān)性的快速多參考幀選擇算法能夠有效的降低編碼器復(fù)雜度。

3結(jié)語(yǔ)

序列Kimono和BasketbaIIPass在LD，LDP和RA配置下的率失真曲線，從中可以看出，不論在LD，LDP還是RA編碼配置下，原始HM 8.0和使用快速多參考幀選擇算法的率失真曲線幾乎重合，說(shuō)明本節(jié)的快速算法在不同的碼率條件下都能保持與原始HM 8.0幾乎相同的率失真。

序列Kimono和BasketballPass在LD，LDP和RA配置下的編碼時(shí)間減少量，從中可以看出，隨著量化參數(shù)的增大，編碼時(shí)間減少量也逐漸增大。這主要是因?yàn)殡S著量化參數(shù)的增大，SKIP模式的CU數(shù)量也逐漸增多，基于層間編碼單元相關(guān)性的快速多參考幀選擇算法能更有效的減少參考幀列表中的候選參考幀數(shù)目，降低編碼復(fù)雜度。

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