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    一種HEVC幀內(nèi)編碼快速決策算法

    2018-11-26 09:32:38劉市原玲洪澍
    電腦知識與技術(shù) 2018年22期

    劉市 原玲 洪澍

    摘要:為了降低HEVC計算復雜度,本文提出了一種快速編碼分割的方法,在CU的分割過程中,根據(jù)當前圖像的紋理特征,基于當前CU塊周圍紋理信息加權(quán)比較,提前結(jié)束CU分割。在模式?jīng)Q策的時候精簡候選模式,減少編碼時間。通過在HM10.0的實驗證明:文中方法相比于HM10.0標準代碼,能降低45.37%的編碼時間,信噪比僅下降0.054,平均比特流僅增加1.02%左右。

    關(guān)鍵詞:HEVC;紋理信息;幀內(nèi)預測;快速CU;模式?jīng)Q策

    中圖分類號:TP312 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2018)22-0298-03

    新一代高效視頻編碼(High Efficient Video Coding,HEVC)是由ISO/IEC (MPEG)和ITU-T(VCEG)聯(lián)合制定方新一代視頻編解碼標準,旨在H.264/AVC High Profile [1]的基礎(chǔ)上, 在保證視頻質(zhì)量相同的前提下,視頻流的碼率減少50%。

    1 HEVC幀內(nèi)預測編碼概述

    與H.264/AVC編碼標準類似,H.265/HEVC編碼先對來自視頻序列的每一幀圖片分割處理成若干個CTU(Coding Tree Unit),然后再對逐個CTU進行處理,繼續(xù)劃分為若干個CU,CU編碼單元是基本的編碼單位。HEVC中定義了三種劃分單元:編碼單元CU(Coding Unit)、預測單元PU(Prediction Unit)、和變換單元TU(Transform Unit)。

    和H.264 標準中固定大小的宏塊相比較,HEVC具有更加靈活多變的劃分。其提供的最大編碼單元CU尺寸為64×64 像素,對應深度(Depth)為0。然后以四叉樹的方式逐個遞歸向下分割成4個32×32像素CU,對應深度為1,以此類推,繼續(xù)分割 16×16像素的CU(Depth =2)和8×8像素的CU(Depth =3),一個CTU塊隨機分割如圖1所示:

    HEVC的測試模型(HM)中,延續(xù)了H.264的混合編碼架構(gòu),據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)預測編碼所占時間比較大,而編碼預測復雜度主要是由窮盡的率失真代價計算引起的。幀內(nèi)預測的過程主要可以分為兩步:自上而下遞歸的CU塊的分割過程和從下往上CU修剪過程[3]。

    CU分割和修剪過程如圖2所示,HEVC中一幀圖像先劃分割為若干個LCU(64×64的CU, Depth=0),然后,再逐個LCU向下按四叉樹結(jié)構(gòu)遞歸劃分成CU,直到8×8像素的CU結(jié)束,深度變化范圍從0變化到3,如圖2中黑色箭頭部分所示。 在劃分過程中,每劃分一層CU,都會對其進行預測編碼和計算率失真代價(RD Cost)。而CU修剪過程剛好相反,從下往上的CU開始,先比較Depth = 0的4個8×8像素的子CU的RD Cost之和是否小于其父CU(Depth = 1,16×16 Pixels)的RD Cost,如果子CU的和大于父CU的RD Cost,則選擇其父CU;反之,選擇子CU的尺寸,依此推至Depth = 0的LCU層,如圖中灰色部分所示。只有完全分割和修剪完畢后才能決定最終CU預測劃分尺寸。

    HEVC幀內(nèi)預測提供35種模式:Plannar、DC和33種不同角度預測模式,其方向如圖3所示。首先進行粗選擇[4](RMD),即對每一個CU 進行35種預測模式的遍歷,得到每種模式下的殘差信號,然后再對殘差信號進行Hadamard變換計算SATD值,計算出每種預測模式下低復雜度的率失真代價,從小到大排序,選取最小的N種模式為預測模式集。第二步,將已編碼相鄰塊的預測模式(MPMs)補充到預測模式集中,若預測模式中已經(jīng)包含MPMs中的模式,則不需要重復添加。最后,遍歷預測模式集合中的所有模式,然后,對其逐個進行率失真計算,選出其中RDCost最小的作為最佳預測模式。

    2 快速CU劃分和模式?jīng)Q策算法

    CU塊分割與修剪的和模式?jīng)Q策的都涉及率失真計算問題,而全過程的率失真代價的計算是引起復雜度增加的主要原因 [6]。為了降低幀內(nèi)編碼的復雜度,本文使用當前幀的當前CU塊紋理信息與當前CU塊周圍紋理信息加權(quán)比較,來快速減少CU分割的深度范圍,以便于減少率失真計算過程,然后再在深度范圍內(nèi)設(shè)定修剪范圍,提前結(jié)束CU修剪過程。在幀內(nèi)預測模式?jīng)Q策過程中,通過SATD排序精簡幾種候選模式。

    實驗結(jié)果詳見表1。實驗結(jié)果表明,與HM10.0相比,本文提出的算法平均碼率增加1.02%,信噪比下降0.054dB的條件下,可以減45.37%的編碼時間。本文只需要測定當前塊以及周圍塊的紋理信息的簡單計算來限定CU分割和修剪范圍,同時在模式選擇方面精簡候選模式數(shù)量,而不需要使用窮盡的率失真計算,因此大量節(jié)省了時間。所以,本文算法與原始HM10.0算法比較,在保持一定質(zhì)量視頻質(zhì)量要求下,編碼時間上具有一定因素。

    4 結(jié)束語

    本文提出了基于當前CU塊周圍鄰近CU的紋理信息與當前CU塊紋理信息比較來決策當前LCU深度范圍的快速CU劃分,同時根據(jù)SATD排序精簡模式算法,該算法相比于原本的HM10.0,引起的平均碼率增加僅只有1.02%,而平均能節(jié)省45.37%的編碼時間。下一步研究主要是在幀內(nèi)模式?jīng)Q策上進行分類,更加精簡候選模式數(shù)量,從而獲得更大的編碼復雜度降低。

    參考文獻:

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    [3] Cho, S..and Kim, M.Fast CU splitting and pruning for suboptimal CUpartitioning in HEVC intra coding[J], IEEE Trans. Circuits Syst. VideoTechnol,2013,23(9) pp.1555-1564.

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    [8] G.Bjontegaard.Calculation of average PSNR difference between RD-curves[C]//.13th VCEG-M33 Meeting,Austin,TX,2001,4:2-4.

    【通聯(lián)編輯:唐一東】

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