HEVC-SCC快速算法研究分析

陳杰，林琪，張璐，盧榮輝，阮文斗

（1.武夷學(xué)院 信息技術(shù)與實(shí)驗(yàn)室管理中心，福建武夷山，354300；2.華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建廈門，361021）

0 引言

隨著社會(huì)的發(fā)展，視頻通信的應(yīng)用也越來越普及，如遠(yuǎn)程視頻教育、遠(yuǎn)程視頻會(huì)議、無線投屏等技術(shù)在教育領(lǐng)域流行起來，受新冠病毒的影響，在2019-2020學(xué)年第二學(xué)期，全國各地高校、中小學(xué)大部分都停課，各地高校、中學(xué)乃至小學(xué)遵循教育部停課不停學(xué)的指導(dǎo)思想，基本上都采用線上教學(xué)的方式進(jìn)行授課，課堂上教師大多數(shù)采用教學(xué)材料PPT與個(gè)人視頻相結(jié)合的形式，將知識(shí)傳授給學(xué)生們。這種教學(xué)方式對(duì)視頻編碼工具的實(shí)時(shí)能力有著較高的要求，編碼性能越高、編碼速度越快則線上課程的效果越好，線上教學(xué)已成為一種趨勢(shì)，未來線上教學(xué)在教學(xué)中的比重一定會(huì)越來越大，這使視頻編碼技術(shù)優(yōu)化成為了一大熱點(diǎn)。

現(xiàn)在所使用的主流編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC[1-3](High Emciency video Coding)于2013年由國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）和國際電工委員會(huì)（IEC）以及國際電信聯(lián)盟（ITU-T）聯(lián)合頒布，這是第一版HEVC，也稱為H.265。在隨后的兩年內(nèi)，HEVC的第二版和第三版也相繼發(fā)布，2014年10發(fā)布第二版，包括了范圍擴(kuò)展、可分級(jí)擴(kuò)展以及多視點(diǎn)擴(kuò)展，2015年4月發(fā)布了第三版[4]，這一版本包含了3D擴(kuò)展附件的應(yīng)用，進(jìn)一步擴(kuò)大了HEVC的應(yīng)用范圍。

但HEVC本身是基于攝像機(jī)拍攝的自然圖像和視頻特性所設(shè)計(jì)的，現(xiàn)在的視頻常包含著如計(jì)算機(jī)圖形、動(dòng)畫、文本等由計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的屏幕內(nèi)容圖像，自然視頻圖像與屏幕內(nèi)容圖像特性不同，屏幕內(nèi)容視頻一般畫面有很多邊緣銳利的圖像塊、顏色種類少、存在大量重復(fù)的圖像塊等，所以ITU-T和ISO/IEC在HEVC標(biāo)準(zhǔn)上提出了屏幕內(nèi)容編碼[5]（Screen Content Coding,SCC）擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)，其主要用于提高對(duì)屏幕內(nèi)容視頻的壓縮性能。SCC極大地減少了對(duì)屏幕內(nèi)容視頻的碼率且提高了視頻質(zhì)量，但新增的編碼工具卻增加了編碼復(fù)雜度，從而增多了編碼時(shí)間，這不利于視頻編碼工具的實(shí)時(shí)應(yīng)用能力，所以對(duì)HEVC-SCC的快速算法研究有極其深遠(yuǎn)的意義。本文通過對(duì)HEVC-SCC新增的幾種編碼工具及當(dāng)前的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，針對(duì)HEVC-SCC的快速算法提出相應(yīng)的建議及對(duì)策。

1 HEVC-SCC技術(shù)概括

2014年1月，JCT-VC開始制定屏幕內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)（SCC），并于2016年基本完成，HEVC-SCC編碼框架如圖1所示，其仍采用HEVC的基于遞歸四叉樹編碼框架，并提出了新的編碼工具：幀內(nèi)塊數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)[6-7]（Intra Block Copy,IBC）、調(diào)色板模式（Palette Mode,PLT）[8-9]、自適應(yīng)顏色空間變換技術(shù)（Adaptive Color Transform,ACT）[10-11]、自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)矢量決策技術(shù)（Adaptive Motion Vector Resolution,AMVR）[12-14]。

圖1 HEVC—SCC編碼框架

1.1 HEVC編碼技術(shù)

1.1.1 CTU到CU的四叉樹劃分

HEVC-SCC采用的編碼方式依舊基于塊，圖像首先被分為大小相等、緊密相鄰不重復(fù)的編碼樹單元CTU，CTU的尺寸為64×64，CTU并不是最終的編碼單元，其可以通過自適應(yīng)進(jìn)一步劃分為32×32、16×16、8×8的編碼單元CU[15]。當(dāng)CTU不進(jìn)行劃分時(shí)，一個(gè)CTU僅包含一個(gè)CU，CU的大小為64×64。當(dāng)CTU進(jìn)行劃分時(shí)，一定遵循同一尺寸的4方塊等分，以CTU為樹根,劃分后的CU為樹葉，根據(jù)CTU劃分的規(guī)則，稱其為四叉樹劃分，如圖2所示。將劃分層次分為4層，層數(shù)0到3分別對(duì)應(yīng)不劃分、劃分一次、劃分兩次、劃分三次，編碼時(shí)按照深度優(yōu)先的光柵掃描順序處理各個(gè)CU。

圖2 CU劃分圖及對(duì)應(yīng)四叉數(shù)結(jié)構(gòu)圖[2]

1.1.2 CU中的PU劃分

當(dāng)CU不再進(jìn)行劃分確定為最終尺寸時(shí)，需要進(jìn)行預(yù)測(cè)運(yùn)算，HEVC-SCC的預(yù)測(cè)運(yùn)算是在PU級(jí)上進(jìn)行的，最底層的CU需要?jiǎng)澐殖深A(yù)測(cè)單元PU，且只允許一層劃分。CU決定了預(yù)測(cè)模式，PU攜帶了CU的預(yù)測(cè)信息，包含了幀內(nèi)的預(yù)測(cè)方向、幀間的運(yùn)動(dòng)參數(shù)等。圖3是CU到PU所有的劃分情況，幀內(nèi)預(yù)測(cè)PU劃分只能為2N×2N、N×N，幀間預(yù)測(cè)PU劃分則可以為圖3中的所有方式，值得注意的是，N×N的劃分方式只能為最小尺寸8×8的CU所用。

圖3 PU的劃分方式

1.1.3 變換單元TU劃分

對(duì)殘差信號(hào)進(jìn)行編碼時(shí)，需要將CU劃分為變換單元TU，TU是編碼器進(jìn)行變換和量換的基本單元，從CU到TU的劃分也是四叉樹劃分。與CTU到CU的四叉樹劃分不同的是，此時(shí)的樹根是CU樹葉是TU，TU的尺寸最大為32×32，最小為4×4。在HEVC-SCC中對(duì)尺寸為32×32、16×16、8×8、4×4的TU用的是離散余弦變換（DCT），對(duì)于4×4大小的TU亮度幀內(nèi)預(yù)測(cè)的殘差，也可以使用離散正弦變換（DST）。

1.1.4 幀內(nèi)預(yù)測(cè)

HEVC為幀內(nèi)編碼定義了33種角度預(yù)測(cè)模式，加上平面（Planar）模式和直流（DC）模式共計(jì)35種幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式[16]，其預(yù)測(cè)模式和方向見圖4，模式編號(hào)由像素的個(gè)數(shù)表示。在進(jìn)行幀內(nèi)編碼時(shí)，首先準(zhǔn)備亮度預(yù)測(cè)塊周圍的參考像素，如出現(xiàn)參考像素不可用的情況，根據(jù)參考像素填充規(guī)則進(jìn)行填充，其次判斷參考像素是否需要平滑濾波，對(duì)需要濾波的參考?jí)K進(jìn)行相應(yīng)的濾波處理，最后再遍歷不同深度下的CU的預(yù)測(cè)模式，利用Hadamard變化計(jì)算預(yù)測(cè)殘差絕對(duì)值和（SATD），選取STAD值較小的幾種PU模式加入候選集中，對(duì)候選集中的殘差信號(hào)進(jìn)行熵編碼，計(jì)算率失真代價(jià)（RDO）[17]，選取RDO最小的為最優(yōu)模式。當(dāng)亮度塊的最優(yōu)模式確定后，再將此模式與DC、Planar、模式10、模式26作為色度塊的候選集進(jìn)行計(jì)算RDO，從而確定色度塊的最優(yōu)模式。

圖4 幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式和角度[2]

1.1.5 幀間預(yù)測(cè)

視頻的相鄰幀相關(guān)性很強(qiáng)，在完整的視頻序列中，相鄰幀之間存在很多相同圖像，只是相對(duì)位移發(fā)生了變化，如果對(duì)這些圖像進(jìn)行重復(fù)的編碼顯然浪費(fèi)碼字。幀間預(yù)測(cè)時(shí)在相鄰的圖像幀內(nèi)通過運(yùn)動(dòng)估計(jì)為當(dāng)前編碼塊找到最匹配的已編碼塊，得到運(yùn)動(dòng)矢量MV，通過MV與匹配塊得到當(dāng)前編碼塊的預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)值與原始值的差為殘差，編碼時(shí)只需對(duì)MV、參考幀索引等運(yùn)動(dòng)參數(shù)與殘差進(jìn)行編碼即可。

1.2 HEVC-SCC新增編碼技術(shù)

1.2.1 幀內(nèi)塊數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)

屏幕內(nèi)容視頻有一特點(diǎn)，其每一幀圖像中有大量重復(fù)的文字和圖案，如圖5所示，兩個(gè)方框內(nèi)的內(nèi)容是完全一樣的。當(dāng)?shù)谝粋€(gè)方框編碼完成后，編碼器處理到第二個(gè)方框時(shí)，顯然不需要再次進(jìn)行編碼，只需要借助第一個(gè)方框進(jìn)行預(yù)測(cè)即可，這就是IBC模式的設(shè)計(jì)思路，這一過程與幀間預(yù)測(cè)類似，差別在于幀間預(yù)測(cè)的參考?jí)K在不同幀，而IBC的參考?jí)K為同一幀內(nèi)的已編碼塊。IBC模式為屏幕內(nèi)容序列帶來了2%～44%的比特流節(jié)省，在IBC模式下最關(guān)鍵的是匹配快的尋找，匹配快與編碼塊一定是同一條或片內(nèi)，塊匹配這一過程是IBC模式中計(jì)算量最復(fù)雜的，增加了HEVC-SCC的編碼時(shí)間。

圖5 屏幕內(nèi)容圖像中的IBC模式

1.2.2 調(diào)色板模式

PLT模式是HEVC-SCC中新增的編碼工具，其對(duì)提升屏幕內(nèi)容視頻的編碼效率的作用是很大的。1個(gè)編碼單元CU含有1個(gè)亮度塊與2個(gè)色度塊，對(duì)屏幕內(nèi)容圖像而言，其局部常包含著大量顏色相同的背景，這些背景被其它顏色分開形成銳利的邊緣，這樣的特性導(dǎo)致HEVC標(biāo)準(zhǔn)編碼效率不高，也是PLT模式設(shè)計(jì)的來源。區(qū)別于幀內(nèi)編碼先預(yù)測(cè)再變化的過程，PLT首先統(tǒng)計(jì)編碼塊上出現(xiàn)頻率較高的顏色，將較為接近的顏色合并只留下幾種代表性的顏色，對(duì)這幾種代表性的顏色進(jìn)行編碼形成調(diào)色板。調(diào)色板生成之后編碼器遍歷CU中的像素點(diǎn)，為每個(gè)像素點(diǎn)找到調(diào)色板中最接近的代表色并分配指向代表色的索引值，當(dāng)出現(xiàn)某一像素點(diǎn)無法在調(diào)色板中找到接近值時(shí)，對(duì)其標(biāo)記為escape（逃脫像素）,編碼時(shí)對(duì)其直接進(jìn)行量化編碼。當(dāng)編碼器遍歷完所有像素點(diǎn)時(shí)生成索引圖，最后對(duì)索引圖進(jìn)行游程編碼。

1.2.3 自適應(yīng)顏色空間變換技術(shù)

屏幕內(nèi)容圖像能夠獲得超高清視覺感知的基礎(chǔ)是支持4:4:4顏色格式，HEVC標(biāo)準(zhǔn)采用的RGB顏色空間對(duì)屏幕內(nèi)容進(jìn)行采樣，但RGB不同顏色分量冗余度高。所以HEVCSCC標(biāo)準(zhǔn)中提出了ACT變化，將4:4:4格式的RGB顏色空間自適應(yīng)地轉(zhuǎn)換為顏色分量相關(guān)性小的YCoCg顏色空間，其轉(zhuǎn)換公式如式（1）所示：

由上式可以看出其顏色空間的轉(zhuǎn)換是線性的，并不會(huì)增加解碼時(shí)間。HEVC-SCC為了降低復(fù)雜度，ACT轉(zhuǎn)換應(yīng)用在殘差信號(hào)，且對(duì)于幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式，只有亮度塊與色度塊預(yù)測(cè)模式相同的編碼單元才應(yīng)用ACT變換。

1.2.4 自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)矢量決策技術(shù)

自然內(nèi)容視頻是相機(jī)所捕捉的連續(xù)的畫面，屏幕內(nèi)容視頻中包含著大量計(jì)算機(jī)直接產(chǎn)生的圖像，這些圖像由計(jì)算機(jī)直接生成在各個(gè)整像素點(diǎn)上，其運(yùn)動(dòng)是離散的，所以并不需要像自然內(nèi)容一樣進(jìn)行分像素的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。AMVR技術(shù)能夠在條級(jí)別上自適應(yīng)地進(jìn)行分像素和整像素的切換，將分像素的小數(shù)部分舍去成為整像素，有效地降低了編碼的復(fù)雜度。

2 HEVC-SCC的研究現(xiàn)狀及分析

HEVC-SCC新增的編碼工具提升了編碼能力，全幀內(nèi)模式時(shí)（AI模式），在無損情況下，HEVC-SCC相比HEVC壓縮效率提升36%，而在有損情況下，HEVC-SCC相比HEVC壓縮效率提升更是高達(dá)56%。但也使編碼器的計(jì)算復(fù)雜度急劇地增加，其還是采用遍歷四叉樹結(jié)構(gòu)使用率失真優(yōu)化（RDO）的方法選取最佳預(yù)測(cè)模式，新增的編碼工具能夠使屏幕內(nèi)容圖像得到最精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)且產(chǎn)生的碼字最少，但是在遍歷不同深度CU最佳模式時(shí)，也帶來了十分巨大的運(yùn)算量。換句話說，HEVC-SCC為了降低碼率而增加了編碼復(fù)雜度，如何在不影響圖像視頻質(zhì)量的情況下，不增加碼率且縮短編碼時(shí)間就成了當(dāng)下研究的熱點(diǎn)。從JCT-VC啟動(dòng)基于HEVC標(biāo)準(zhǔn)的屏幕內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)（SCC）的擴(kuò)展工作至今，越來越多的算法被提出來用于降低編碼復(fù)雜度，而且許多快速算法被JCT-VC采納并成為標(biāo)準(zhǔn)的一部分，不斷有國內(nèi)外專家學(xué)者提出基于屏幕內(nèi)容的快速編碼算法，以下對(duì)HEVC-SCC的快速算法做一系列的綜述。

2.1 幀內(nèi)預(yù)測(cè)快速算法

國內(nèi)外學(xué)者提出的幀內(nèi)快速算法主要以HEVC-SCC幀內(nèi)編碼過程復(fù)雜度高為出發(fā)點(diǎn)，根據(jù)自然內(nèi)容與屏幕內(nèi)容的特性，針對(duì)性地跳過CU深度、PU模式的遍歷過程，從而減少率失真代價(jià)計(jì)算以降低編碼復(fù)雜度。

歐健珊[18]根據(jù)SCC中的IBC及PLT于傳統(tǒng)自然圖像以及屏幕內(nèi)容圖像有著不同編碼效率提出的，IBC與PLT對(duì)于較復(fù)雜的屏幕內(nèi)容有著較強(qiáng)的編碼能力，但對(duì)于自然圖像的效率并不高。通過自然內(nèi)容圖像與屏幕內(nèi)容圖像經(jīng)DCT變換后能量分布不同的特性，以DCT系數(shù)值引出了整幀圖像預(yù)測(cè)值PS與CTU預(yù)測(cè)值S。通過PS將每一幀圖像分為自然內(nèi)容圖像、屏幕內(nèi)容圖像、混合圖像。針對(duì)自然圖像當(dāng)中的CTU，跳過IBC與PLT模式，直接采用傳統(tǒng)幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式。針對(duì)屏幕內(nèi)容圖像，以預(yù)測(cè)值S將CTU區(qū)分為簡單屏幕內(nèi)容CTU和復(fù)雜屏幕內(nèi)容CTU，簡單屏幕內(nèi)容CTU跳過IBC與PLT模式直接采用DC、PLANAR、水平、垂直模式的模式預(yù)測(cè)，復(fù)雜屏幕內(nèi)容CTU采用IBC、PLT模式進(jìn)行預(yù)測(cè)。針對(duì)混合圖像，遍歷每個(gè)CTU計(jì)算預(yù)測(cè)值S，將CTU分為自然內(nèi)容CTU、簡單屏幕內(nèi)容CTU、復(fù)雜屏幕內(nèi)容CTU，對(duì)每個(gè)CTU的編碼處理方法與之前的CTU一致。該文所提算法與SCM8.3標(biāo)準(zhǔn)編碼器相比，可以節(jié)省38.55%的編碼時(shí)間，只增加了1.82%的平均比特率差（BDBR）。

司朋濤[19]從快速CU劃分、快速PU選擇方面提出了優(yōu)化算法。文中先提出利用CU像素值的方差(CUD)、平均非零梯度(AveGDN)、CU信息熵(ent)及像素種類值（CNum）來進(jìn)行CU快速劃分的快速算法。在CU劃分計(jì)算率失真代價(jià)之前，根據(jù)每個(gè)特征對(duì)不同深度CU劃分的影響：如深度為0時(shí)劃分和紋理信息有較大關(guān)系，則用CUD判斷是否劃分或快速終止的決策；深度為1時(shí)顏色數(shù)等相關(guān)信息對(duì)劃分結(jié)果影響較大，則加上CNum來進(jìn)行決策；深度為2時(shí)用CNUM與CUD進(jìn)行決策。其次又根據(jù)不同深度下預(yù)測(cè)模式的分布，新增了CU像素信息熵（Pixen）、梯度信息熵（GDen）進(jìn)行不同深度下的PU模式跳過決策。在不同深度下進(jìn)行對(duì)應(yīng)特征值的計(jì)算，將編碼塊分為自然圖像塊或屏幕內(nèi)容塊，自然圖像塊跳過IBC與PLT模式，屏幕內(nèi)容塊則根據(jù)特征值判斷是否直接使用IBC或PLT模式。文中所提的兩種算法進(jìn)行聯(lián)合仿真，較標(biāo)準(zhǔn)編碼器SCM7.0，節(jié)省了34.33的編碼時(shí)間，BDBR增加1.36%。

2.2 幀間預(yù)測(cè)快速算法

幀間快速算法主要通過圖像特性進(jìn)行參考幀的選取、模式快速跳過、搜索范圍的自適應(yīng)調(diào)整，利用幀間編碼過程中圖像特性的關(guān)聯(lián)度，以達(dá)到縮短編碼時(shí)間的目的。

肖傲[20]首先根據(jù)當(dāng)前CU緊密相鄰的前兩幀相同位置CU的深度之和以及平均率失真代價(jià)RD和基于QP的函數(shù)f(QP)作為判斷依據(jù)，提出一種幀間的CU快速?zèng)Q策算法。當(dāng)滿足條件相鄰幀的最大深度與最小深度之和小于2，且RD小于門閥值1000×f(QP)時(shí)，則跳過深度2、3的遍歷過程，在深度0、1之間選擇。當(dāng)緊密相鄰的前兩幀相同位置CU的深度之和大于4，且RD大于2500×f(QP)時(shí)，跳過深度0、1的遍歷過程，在深度2、3之間選擇。其次，論文中還提出了基于Merge模式的PU快速選擇算法。在相同深度下，選擇20個(gè)編碼為最優(yōu)預(yù)測(cè)模式Merge的CU，計(jì)算它們的平均率失真代價(jià)代價(jià)RDMerged，對(duì)當(dāng)前CU，當(dāng)RD小于0.5×RDMerged時(shí)，選擇預(yù)測(cè)模式Merg跳過其它PU預(yù)測(cè)模式以減少RD計(jì)算，否則進(jìn)行下一步，當(dāng)進(jìn)行到AMP模式選擇時(shí)，如果RD小于1.5×RDMerged，再判斷其父是否為AMP模式，如果滿足公式且其父為非AMP模式，則跳過AMP模式從大小對(duì)稱的PU模式中選擇。文中的聯(lián)合算法與標(biāo)準(zhǔn)編碼器SCM6.0相比，節(jié)省了35.4%的編碼時(shí)間，BDBR僅增加1.59%。

霍肖梅[21]則根據(jù)不同深度下最佳運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法與最佳預(yù)測(cè)模式模式的關(guān)系提出了優(yōu)化算法。首先根據(jù)各類視頻序列里預(yù)測(cè)模式的最佳運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法概率分析得出結(jié)論:當(dāng)幀間2N×2N的PU采用Merge時(shí)，非對(duì)稱劃分的PU采用傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)估計(jì)的概率非常小，可跳過傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)估計(jì)，直接使用父PU采用的運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)。其次再對(duì)各個(gè)深度下的最佳預(yù)測(cè)模式比例進(jìn)行分析得出結(jié)論：當(dāng)父CU的最佳預(yù)測(cè)模式為SKIP時(shí)，父CU所處的深度越深，則子CU采用SKIP為最佳預(yù)測(cè)模式的概率越大，所以當(dāng)父CU確定使用SKIP模式時(shí)，如父CU深度為1則深度為2時(shí)只從SKIP、2N×2N、N×2N、2N×N中選擇最優(yōu)預(yù)測(cè)模式,如果父CU深度為2則深度為3時(shí)只選擇SKIP模式。將兩者結(jié)論結(jié)合后的聯(lián)合算法與SCM16.0相比，在隨機(jī)接入配置下可減少39.95%的編碼時(shí)間，BD-PSNR減少0.0318dB。

3 展望

HEVC-SCC能夠?qū)ζ聊粌?nèi)容視頻進(jìn)行高效率壓縮，但其復(fù)雜度高的特性為實(shí)時(shí)應(yīng)用能力帶來了困難，研究在不增加失真度的情況下降低編碼復(fù)雜度，能夠提高實(shí)時(shí)應(yīng)用能力，讓HEVC-SCC更好地為教育行業(yè)提供更高效的服務(wù)，能更好地保障各學(xué)校應(yīng)對(duì)突發(fā)情況時(shí)做到不停學(xué)的能力，優(yōu)化算法還具有可提升空間，本文對(duì)未來的研究工作提出幾點(diǎn)展望：

（1）屏幕內(nèi)容幀內(nèi)編碼部分。大部分幀內(nèi)快速算法通過提取圖像的特征如CUD、AveGDN、Cnum等以區(qū)分自然內(nèi)容和屏幕內(nèi)容，縮短了編碼時(shí)間，但有些特征值本身的計(jì)算也提高了復(fù)雜度，人為取值也降低了準(zhǔn)確度，未來可以選取計(jì)算量小且關(guān)聯(lián)度大的特征值并且結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等技術(shù)手段選取門閥值，以便帶來更高的編碼收益。

（2）屏幕內(nèi)容幀間編碼部分。幀間算法的復(fù)雜度主要體現(xiàn)在參考幀選取、運(yùn)動(dòng)塊搜索上，由與運(yùn)動(dòng)物體與周圍背景的變化相關(guān)性較強(qiáng)，可以更大程度上借助背景來快速確定運(yùn)動(dòng)物體的搜索范圍，如背景的某兩處突變而其余背景不變時(shí)優(yōu)先進(jìn)行突變區(qū)域的搜索，以達(dá)到運(yùn)動(dòng)塊的快速確定。

（3）HEVC-SCC的應(yīng)用。目前提出的大部分算法在特定序列內(nèi)都有效縮短了編碼時(shí)間，但都有一定偏向性，這是由圖像的特性所決定的。如果在編碼之前就對(duì)視頻序列有一定程度上的分類，由不同的優(yōu)化算法來針對(duì)不同的視頻序列，能夠使編碼優(yōu)化達(dá)到最大化。