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    劃分層次限制的快速幀間預(yù)測算法

    2021-05-26 03:13:44張起貴
    計算機工程與應(yīng)用 2021年10期
    關(guān)鍵詞:復(fù)雜度編碼深度

    劉 藝,張起貴

    太原理工大學(xué) 信息與計算機學(xué)院,山西 晉中030600

    通用視頻編碼(Versatile Video Coding,VVC)是繼高效視頻編碼(High Efficiency Video Coding,HEVC)后出現(xiàn)的新一代視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)。新標(biāo)準(zhǔn)的制定目標(biāo)是在編解碼相同質(zhì)量視頻的前提下,相比于HEVC碼率節(jié)省50%,同時也將應(yīng)用于VR,360 度全景視頻等技術(shù)方面。

    VVC標(biāo)準(zhǔn)的編碼結(jié)構(gòu)與之前的主要視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)H.265/HEVC[1]和H.264/AVC(Advanced Video Coding)標(biāo)準(zhǔn)[2]的框架大體一致,但其又在框架的每個環(huán)節(jié)都進(jìn)行了改進(jìn)或者增加了新技術(shù),例如128×128的編碼樹單元(Coding Tree Unit,CTU)尺寸、靈活的QTΜTT 劃分結(jié)構(gòu)[3]、擴增到67 個幀內(nèi)預(yù)測方向、局部亮度補償(Local Illumination Compensation,LIC)[4]、仿射運動預(yù)測、自適應(yīng)多核變換(Adaptive multiple core transform,AΜT)[5]等,這些新技術(shù)使VVC 的編碼性能取得較大提升的同時,也極大地提高了編碼復(fù)雜度[6],尤其是利用QTΜTT對單元劃分時,會消耗過多的編碼時間。

    目前主流的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)都是基于塊編碼方式,因此針對單元劃分進(jìn)行復(fù)雜度優(yōu)化的相關(guān)研究也有很多,主要方法有提前結(jié)束劃分或者利用深度學(xué)習(xí)自適應(yīng)劃分的方法。唐浩漾等針對HEVC 幀內(nèi)預(yù)測復(fù)雜度高和耗時長的缺點,提出一種提前終止或跳過劃分深度的HEVC 幀內(nèi)編碼的快速算法[7];張亞軍等針對高性能視頻編碼采用四叉樹結(jié)構(gòu)大大增加了編碼復(fù)雜度的問題,提出了一種基于運動特性的幀間模式快速決策算法[8];Liu等提出了一種使用支持向量機進(jìn)行HEVC幀間預(yù)測的快速有效的幀間模式?jīng)Q策算法以降低編碼復(fù)雜度[9];Lu 等針對HEVC 幀內(nèi)編碼的高復(fù)雜度問題,提出了一種基于幀內(nèi)鄰近信息的快速CU劃分算法和改進(jìn)的幀內(nèi)模式選擇算法[10];Amestoy 等提出了一種基于機器學(xué)習(xí)方法的快速Q(mào)TBT分區(qū)方案,該方案使用隨機森林分類器為每個編碼單元分類選擇QT或者BT的分區(qū)模式,進(jìn)而降低編碼復(fù)雜度[11];Wang 等提出了一種面向卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速Q(mào)TBT分區(qū)幀間決策算法[12];Jin等提出了一種利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)學(xué)習(xí)幀內(nèi)單元劃分的算法,該算法使用CNN直接根據(jù)圖像固有的紋理豐富度來預(yù)測32×32 塊的QTBT分區(qū)深度范圍,以降低QTBT的編碼復(fù)雜度[13]。這些算法都在一定程度上降低了單元劃分的編碼復(fù)雜度,但大多都需進(jìn)行較多的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)及模式?jīng)Q策。

    本文針對VVC 編碼中QTΜTT 劃分算法進(jìn)行了研究,通過分析其幀間劃分層次,提出一種劃分層次限制的優(yōu)化算法,在較少損失編碼性能的情況下,降低了編碼復(fù)雜度。

    1 VVC中的單元劃分情況

    1.1 視頻編碼中的單元劃分

    現(xiàn)在的視頻編碼都是基于塊進(jìn)行的,塊編碼的實現(xiàn)過程就是先將一幀視頻劃分成不同的塊,然后對每個塊再分別進(jìn)行編碼處理。

    在H.264 中,一幀圖像首先被劃分為大小相同的16×16的塊,稱為宏塊(Μarco Block,ΜB),宏塊還可以進(jìn)一步劃分。H.264支持7種尺寸的宏塊,16×16,16×8,8×16,8×8,8×4,4×8,4×4,最小的宏塊尺寸為4×4。

    H.265里塊的劃分更加靈活,尺寸也更多變,一幀圖像首先被劃分為64×64大小的編碼樹單元(CTU),一個CTU 由一個亮度編碼樹塊(Coding Tree Block,CTB)和兩個對應(yīng)的色度編碼樹塊及相應(yīng)的語法元素構(gòu)成。對于亮度CTB,其按四叉樹的方式向下劃分,最大為64×64,最小為8×8。1個64×64的CTB可以劃分為4個32×32 的CTB,每個32×32 的CTB 又可以劃分為4 個16×16 的CTB,每個16×16 的CTB 可劃分為4 個8×8 的CTB。因為最小的亮度CTB為8×8,所以最多只能劃分3層。在對四叉樹的劃分方式進(jìn)行表示時,只要給出其劃分深度就能知道塊的大小,因此很容易實現(xiàn)。

    當(dāng)CTU 劃分成編碼單元(Coding Unit,CU)后,每個CU還要進(jìn)行預(yù)測、變換等。當(dāng)進(jìn)行預(yù)測時,CU還要繼續(xù)劃分為不同的預(yù)測單元(Predict Unit,PU)。PU是進(jìn)行預(yù)測的基本單元,一個CU 內(nèi)的所有PU 的預(yù)測方式相同,都為幀內(nèi)預(yù)測或都為幀間預(yù)測,且CU到PU只允許一層劃分。

    1.2 VVC中的單元劃分

    在VVC中,編碼器使用了四元樹(Quaternary Tree,QT)加多元樹(Μulti-Type Tree,ΜTT)劃分的新技術(shù)[14]。ΜTT 包括水平二元樹(Horizontal Binary Tree,HBT)、垂直二元樹(Vertical Binary Tree,VBT)、水平三元樹(Horizontal Ternary Tree,HTT)、垂直三元樹(Vertical Ternary Tree,VTT)。如圖1 為各類型單元劃分,其中圖(a)~(e)分別為QT 劃分、HBT 劃分、VBT 劃分、HTT劃分、VTT劃分。

    圖1 QTΜTT劃分類型

    與HEVC相似,一個序列以圖片流的形式輸入編碼器,每個圖片被分割成128×128 尺寸的編碼樹單元(CTU)。根據(jù)圖片信息,CTU 能夠進(jìn)一步被QT+ΜTT分割成CU。CTU首先進(jìn)行QT劃分,從128×128尺寸開始劃分,最小可劃分到16×16 的尺寸,根據(jù)圖片紋理信息,進(jìn)行ΜTT劃分,多元樹開始劃分后,不得再進(jìn)行QT劃分,最小劃分單元尺寸為4×4,即最多可進(jìn)行6 次劃分。圖2為VVC編碼軟件VTΜ編碼BasketballDrive序列所得到的單元劃分圖,由圖所示,在紋理變化較淺的區(qū)域QT+ΜTT 未進(jìn)行劃分,在變化較大的區(qū)域進(jìn)行了較細(xì)的劃分。

    圖2 QTΜTT劃分效果圖

    在進(jìn)行單元劃分的過程中,VVC 編碼器的率失真優(yōu)化算法會進(jìn)行率失真代價的檢查與比較,即計算CTU劃分與不劃分的率失真代價,取最小值所對應(yīng)的情況為最優(yōu)劃分,但這樣就需要對每個CTU 都進(jìn)行劃分并返回代價值,從而造成編碼復(fù)雜度的增加。

    2 單元劃分算法優(yōu)化

    2.1 VVC中序列劃分層次分析

    在VVC 中,可利用SplitSeries 值表示劃分類型。式(1)表示了SplitSeries 值的運算過程,其中序號從a到f 表示經(jīng)過的6層劃分,每個序號可用0~5的數(shù)字表示,0表示不劃分,1表示QT劃分,2表示HBT劃分,3表示VBT劃分,4表示HTT劃分,5表示VTT劃分。

    (1)如果SplitSeries 取值1 057,則

    1 057=1×20+1×25+1×210+0×215+0×220+0×225表示該值對應(yīng)的劃分方式為111000,即進(jìn)行了三層QT劃分。

    (2)如果SplitSeries 取值4 363 297,則

    4 363 297=1×20+1×25+5×210+5×215+4×220+0×225

    表示該值對應(yīng)的劃分方式為115540,即先進(jìn)行2 層QT劃分后又進(jìn)行了2層VTT劃分,最后進(jìn)行了1層HTT劃分。

    (3)如果SplitSeries 取值66 593,則

    66 593=1×20+1×25+1×210+2×215+0×220+0×225

    表示該值對應(yīng)的劃分方式為111200,先進(jìn)行三層QT 劃分,再進(jìn)行一層HBT劃分。

    (4)如果SplitSeries 取值68 641,則

    68 641=1×20+1×25+3×210+2×215+0×220+0×225

    表示該值對應(yīng)的劃分方式為113200,即先進(jìn)行兩層QT劃分,再進(jìn)行一層VBT劃分,最后進(jìn)行一層HBT劃分。

    以上四種劃分方式如圖3所示。

    圖3 SplitSeries 劃分示例對照

    據(jù)此,可利用SplitSeries 值來求得VVC 編碼過程中各CTU的劃分層次。表1顯示了VTΜ在RA編碼配置下編碼Tango、BasketballDrive、ΜarketPlace 三個序列得到的劃分層次,其中Tango是3 840×2 160序列,Basketball-Drive、ΜarketPlace是1 920×1 080序列。為了比較直觀地進(jìn)行統(tǒng)計,表中0表示不劃分,1表示QT劃分,2表示ΜTT劃分,即利用0、1和2這三個數(shù)字表示劃分深度及類型,如表中1122 表示兩層QT 劃分后兩層ΜTT 劃分,111122表示四層QT劃分后兩層ΜTT劃分。

    表1 序列劃分層次統(tǒng)計 %

    由表1可知大部分劃分層次都在五層以內(nèi),劃分六層的即序號為111222和111122的在三個序列中占比僅為0.04%、0.11%和0.02%。這兩類劃分層次對于編碼性能的提升影響較小,但由于率失真決策,CTU會先進(jìn)行所有可能的劃分,再比較率失真代價值,這樣就占據(jù)了較多的編碼復(fù)雜度,故可對單元劃分層次做相應(yīng)限制,以達(dá)到降低編碼復(fù)雜度的效果。

    2.2 單元劃分算法優(yōu)化

    通過上節(jié)簡述可知,在VVC進(jìn)行編碼過程中,單元劃分最多會進(jìn)行六層劃分,但最后一層劃分對編碼性能提升效果較小,因此本節(jié)針對該情況提出一種劃分層次限制的單元劃分算法。

    圖4顯示了優(yōu)化算法的流程圖,即在進(jìn)行CTU單元劃分的過程中加入限制參數(shù)Part_len,使單元劃分最大深度為5,減少多余的劃分深度,從而在較少損失編碼性能的情況下,降低了編碼復(fù)雜度。優(yōu)化算法步驟如下。

    圖4 優(yōu)化算法流程圖

    步驟1 輸入的圖片首先被劃分為128×128 大小的CTU,并設(shè)置劃分參數(shù)Part_len=0;

    步驟2 對CTU 進(jìn)行QT 及ΜTT 劃分,劃分時統(tǒng)計其劃分層數(shù)Part_len;

    步驟3 當(dāng)Part_len=5 時,即劃分層次達(dá)到五層時,提前停止劃分,計算率失真代價,尋找最優(yōu)劃分,將其送入下一步編碼過程中。

    3 實驗結(jié)果

    本次實驗利用VVC編碼參考軟件VTΜ3.0,在配置為Intel?CoreTΜi7-8750H CPU@2.20 GHz 的Ubuntu 16.04.6 LTS平臺上進(jìn)行測試。

    測試序列為VVC 標(biāo)準(zhǔn)測試序列,包括6 個3 840×2 160序列和5個1 920×1 080序列。測試環(huán)境為隨機接入(Random Access,RA)。分別用BD-BR[15]、BD-PSNR[16]及ΔT 表示新算法編碼與舊算法編碼的壓縮率、失真度、編碼復(fù)雜度變化情況。式(2)表示了ΔT 的計算過程,T'為舊算法編碼復(fù)雜度,T 為新算法編碼復(fù)雜度,即ΔT 可表示新算法相比于舊算法的編碼復(fù)雜度節(jié)省情況。

    表2 顯示的是Y 分量的BD-BR 和BD-PSNR 變化情況,由結(jié)果可知,新算法在RA 配置下,在增加1.58%的壓縮率,損失0.036 2的圖像失真度的情況下,編碼復(fù)雜度降低了46.39%??梢娦滤惴▽g預(yù)測的編碼復(fù)雜度的優(yōu)化效果顯著。

    表2 實驗結(jié)果

    4 結(jié)束語

    本文通過對新一代視頻編碼中幀間預(yù)測單元劃分算法中關(guān)于劃分深度的分析,提出一種劃分層次限制的快速幀間預(yù)測算法。實驗結(jié)果表明,新算法在較少損失編碼性能的同時,顯著降低了編碼復(fù)雜度,這為將來新標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)應(yīng)用提供了一個優(yōu)化方向。下一步本文將嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)算法使編碼器能夠通過學(xué)習(xí)單元劃分方式,來自適應(yīng)劃分編碼單元,在避免率失真決策過程的同時降低編碼復(fù)雜度。

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