CN103475883A - 一种基于运动区域划分的hevc运动估计提前终止方法 - Google Patents

Abstract

本发明公布了一种基于运动区域划分的HEVC运动估计提前终止方法，该方法首先利用空域相邻预测单元的运动信息，判断当前预测单元的所属运动区域（运动一致性区域或运动非一致性区域），然后对不同类型的运动区域设置不同的阈值提前终止策略将运动估计过程提前终止。本发明所提出的基于运动区域划分的HEVC运动估计提前终止方法能够在保证编码质量的前提下，显著提高编码速度。

Description

一种基于运动区域划分的HEVC运动估计提前终止方法

技术领域

本发明属于多媒体编码领域，具体涉及一种针对HEVC视频编码标准的运动估计提前终止方法，是一种通过判断图像块所属运动区域进行运动估计提前终止的方法。

背景技术

随着网络技术和终端处理能力不断提高，人们对现有视频压缩标准H.264/AVC，提出了新的要求，希望能够提供：1)高清、超高清分辨率视频压缩，2)3D视频压缩，3)移动无线视频压缩，以满足新的家庭影院、远程监控、数字广播、移动流媒体、便携摄像和医学成像等领域的应用。为此，JCT-VC（Joint Collaborative Team on Video Coding）于2013年1月正式发布新一代视频编码标准HEVC(High Efficiency Video Coding)。

HEVC的目标是在H.264/AVC high profile的基础上，通过采用多种先进的编码技术，使其压缩效率提高一倍，即在保证相同视频图像质量的前提下，视频流的码率减少50%。但是编码性能的提升是以增加计算复杂度为代价的，HEVC目前难以在实时性场合应用，因此如何在保证HEVC的编码性能的前提下，降低其编码计算复杂度并能实用化应用，成为目前一个重要的研究方向。

HEVC引入了灵活的层次型编码数据结构，包括编码单元（Coding Unit，CU）、预测单元（Prediction Unit，PU）和变换单元（Transform Unit，TU）。编码树单元（Coding Tree Unit，CTU）与H.264/AVC宏块类似，编码树单元以四叉树递归的方式划分成子节点，四叉树中每一个节点代表一个编码单元。编码单元大小从64×64到8×8，一个编码单元在帧间编码中支持7种分割模式，将编码单元分成若干预测单元。每个预测单元需进行运动估计过程，对于一个64×64的编码树单元共进行1105次运动估计过程。同时，HEVC在运动估计过程引入了两项新技术：1）先进运动向量预测技术(Advanced Motion Vector Prediction，AMVP),相对于现有视频编码标准H.264/AVC的运动向量预测技术增加了时域预测和空域候选运动向量的个数，使得预测的准确度更高，但是同时运动向量预测的时间复杂度也相应提高；2）新的分数像素插值滤波器，亮度分量的分数像素插值滤波器由H.264/AVC的6抽头滤波器改进为8抽头滤波器，色度分量的分数像素插值滤波器由H.264/AVC的2抽头滤波器改进为4抽头滤波器，新的插值滤波器有效提高了编码性能，但同时计算复杂度也相应增加。HEVC的运动估计过程计算复杂度大幅度增加，因此对运动估计过程进行优化很有必要。目前利用阈值判断提前终止运动估计过程的方法，对所有预测单元一视同仁，其代价分布没有明显规律，因此难以取到准确的阈值，导致算法性能较差。为此，本发明对当前预测单元进行分类，使得代价分布呈现不同的规律，并采取不同的阈值提前终止运动估计过程。

本发明首先判断当前预测单元的所属运动区域，然后对不同的区域采用自适应的阈值，提前终止运动估计过程，在保证编码性能的前提下，有效减少了运动估计过程的时间复杂度。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明提出一种基于运动区域划分的HEVC运动估计提前终止方法，该方法首先利用空域相邻预测单元的运动信息，判断当前预测单元的所属运动区域（运动一致性区域或运动非一致性区域），然后对不同类型的运动区域采用不同的提前终止策略，自适应的提前终止全部或部分运动估计过程。实验证明本方法能够在保证编码性能的前提下，有效地减少编码时间。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种基于运动区域划分的HEVC运动估计提前终止方法，该方法的步骤如下：

步骤（1）、对当前预测单元，获得其空域相邻预测单元的运动信息，并判断当前预测单元属于运动一致性区域还是运动非一致性区域；

步骤（2）、若当前预测单元属于运动一致性区域，则计算阈值T1，并据此阈值判断是否提前终止当前预测单元的运动估计过程；

步骤（3）、若当前预测单元属于运动非一致性区域，则计算阈值T2，并据此阈值判断是否提前终止当前预测单元的运动估计过程；

步骤（4）、获取HEVC中先进运动向量预测技术(Advanced Motion Vector Pre-diction，AMVP)预测的运动向量MVP和运动估计过程得到的运动向量MV，若当前预测单元满足MV=MVP,则更新相关参数值。

所述步骤（1）具体包括如下步骤：

步骤（11）、获得当前预测单元左边已编码的预测单元A的运动向量MV_A，获取方法同AMVP过程一致；

步骤（12）、获得当前预测单元上边已编码的预测单元B的运动向量MV_B，获取方法同AMVP过程一致；

步骤（13）、若MV_A＝MV_B，当前预测单元被确定为运动一致性区域；否则，当前预测单元被确定为运动非一致性区域。

所述步骤（2）具体包括如下步骤：

步骤（21）、计算阈值T1的参数 $\mathrm{SATD}\_{\mathrm{AVG}}_{\mathrm{current}}=\frac{\mathrm{SATD}\_{\mathrm{AVG}}_{\mathrm{preframe}}+\mathrm{SUM}\_{\mathrm{SATD}}_{\mathrm{current}}}{\mathrm{counter}+1},$ 其中SATD_AVG_preframe是前一帧中SATD_AVG_current的值，作为当前帧SATD_AVG_current初值，若前一帧为I帧，则置为0；SUM_SATD_current是当前帧满足MV＝MVP时，SATD归一化后的累加和，编码一帧前置为0；counter为当前帧中已出现MV＝MVP的次数，编码一帧前置为0；

步骤（22）、计算运动一致性区域阈值T1，T1＝1.1×SATD_AVG_current；

步骤（23）、如果当前预测单元MVP对应的SATD值小于T1阈值，则跳过当前预测单元的运动估计过程；否则仅跳过整像素点的运动估计过程。

所述步骤（3）具体包括如下步骤：

步骤（31）、同步骤（21），计算得到阈值T2的参数SATD_AVG_current；

步骤（32）、计算运动非一致性区域阈值T2，T2＝0.8×SATD_AVG_current；

步骤（33）、如果当前预测单元MVP对应的SATD值小于T2阈值，则跳过运动估计过程；否则进行完整的运动估计过程。

所述步骤（4）具体包括如下步骤：

步骤（41）、获取AMVP预测的运动向量MVP和运动估计过程得到的运动向量MV；

步骤（42）、如果当前预测单元满足条件MV=MVP，则更新参数counter＝counter+1， $\mathrm{SUM}\_S{\mathrm{ATD}}_{\mathrm{current}}=\mathrm{SUM}\_{\mathrm{SATD}}_{\mathrm{current}}+\frac{\mathrm{SATD}}{\mathrm{width}\×\mathrm{height}},$ 其中SATD是当前预测单元在运动估计过程之后得到的SATD值，width和height分别代表当前预测单元的宽度和高度。

本发明与现有技术相比的优点在于：

1、本发明对当前预测单元进行分类，将其分为运动一致性区域和运动非一致性区域，使得不同区域的代价分布呈现不同的规律；

2、针对运动一致性区域和运动非一致性区域不同的代价规律，采取不同的阈值提前终止运动估计过程。

附图说明

图1为HEVC运动估计流程图；

图2为当前预测单元的空域相邻预测单元A₀、A₁、B₀和B₁；

图3为基于运动区域划分的HEVC运动估计提前终止方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明。

为了提高HEVC视频编码器的编码速度，满足高清视频的实时压缩编码需求，本发明提出了一种基于运动区域划分的HEVC运动估计提前终止方法。该方法首先利用空域相邻预测单元的运动信息，判断当前预测单元的所属运动区域（运动一致性区域或运动非一致性区域），然后对不同类型的运动区域设置不同的阈值，提前终止运动估计过程。下面展开具体说明。

新一代视频编码标准HEVC的运动估计过程仍然采用H.264/AVC的三步过程，即整像素点的运动估计、1/2像素点的运动估计和1/4像素的运动估计。但是HEVC的亮度1/2像素和1/4像素采用八抽头插值系数，运算复杂度相对H.264/AVC六抽头插值系数有很大增加，严重制约了HEVC的实时应用。

与此同时HEVC引入了先进运动向量预测技术（Advanced Motion Vector Prediction，AMVP），比H.264/AVC对运动向量的估计更加准确。表1是MV_A＝MV_B条件下对MVD＝0（MV＝MVP）的概率统计，表2是MV_A!＝MV_B条件下对MVD＝0（MV＝MVP）的概率统计。本发明充分利用AMVP预测准确性高的特点，并利用空域运动信息加速当前预测单元的运动估计过程。

表1 MV_A＝MV_B条件下MVD＝0的概率P(MV＝MVP|MV_A＝MV_B)

表2 MV_A!＝MV_B条件下MVD＝0的概率P(MV＝MVP|MV_A!＝MV_B)

本发明详细流程如图3所示。首先通过AMVP预测当前预测单元的MVP和计算该MVP对应的SATD值。再根据左、上两个相邻预测单元的MV信息确定当前预测单元是运动一致性区域还是运动非一致性区域。最后选择相应的阈值，判断运动估计过程是否提前终止。

在介绍具体实施方式前，首先对本发明用到的参数进行说明。

SATD_AVG_current：当前帧中SATD归一化后的值；

SATD_AVG_preframe：前一帧中的SATD_AVG_current值，用来作为当前帧SATD_AVG_current的初值，保证SATD_AVG_current迅速收敛到一个平稳的值。若前一帧是I帧，则SATD_AVG_preframe设为0；

SUM_SATD_current：当前帧出现MV＝MVP时，将SATD归一化后的累加和，编码一帧前置为0；

counter：当前帧中已出现MV＝MVP的次数，编码一帧前置为0。

权利要求步骤（1）在以下方法（1）、（2）和（3）中详细描述，权利要求步骤（2）、（3）中阈值的计算在方法（4）、（5）中详细描述，权利要求步骤（4）中参数更新在方法（6）中详细描述。

方法描述如下：

（1）通过AMVP（Advanced Motion Vector Prediction）技术预测当前预测单元的MVP，并计算该MVP对应的SATD值。

（2）获得当前预测单元左边已编码的预测单元A的运动向量MV_A，获得当前预测单元上边已编码的预测单元B的运动向量MV_B。

（3）若MV_A＝MV_B，当前预测单元被划分为运动一致性区域；否则，当前预测单元被划分为运动非一致性区域。

（4）计算SATD_AVG_current值，并通过SATD_AVG_current来计算阈值。如果当前编码单元是运动一致性区域，则计算阈值T1作为判断依据；如果当前编码单元是运动非一致性区域，则计算阈值T2作为判断依据。

（5）如果当前预测单元是运动一致性区域，若当前预测单元最优MVP所对应的SATD值小于T1阈值，则跳过后续整个运动估计过程，包括整像素点的运动估计和分数像素点的运动估计，否则仅跳过整像素点的运动估计过程；如果预测单元是运动非一致性区域，若当前预测单元最优MVP所对应的SATD值小于T2阈值，则跳过后续整个运动估计过程，包括整像素点的运动估计和分数像素点的运动估计，否则进行完整的运动估计过程。

（6）当前预测单元的MVP与做完运动估计后得到的MV比较。若MV＝MVP，则更新SUM_SATD_current和counter值，否则，不进行参数更新。对于满足小于阈值T1或阈值T2的预测单元，虽然没有运动估计过程，但其MV可认为是等于MVP，所以这些预测单元也参与参数SUM_SATD_current和counter的更新。

其中，步骤（4）中SATD_AVG_current的计算方法见公式（1）

$\mathrm{SATD}\_{\mathrm{AVG}}_{\mathrm{current}}=\frac{\mathrm{SATD}\_{\mathrm{AVG}}_{\mathrm{preframe}}+\mathrm{SUM}\_{\mathrm{SATD}}_{\mathrm{current}}}{\mathrm{counter}+1}---\left(1\right)$

通过公式（1）可以得到一个自适应变化且能够快速收敛的平稳参数SATD_AVG_current。再通过SATD_AVG_current计算出T1和T2阈值，阈值的计算采用了线性模型，如公式（2）所示。

T＝a×SATD_AVG_current       （2）

对于系数a的取值则需要考虑不同类型的运动区域。如表1、2所示，因为对于运动一致性区域来说，已经存在P(MV＝MVP|MV_A＝MV_B)＝85%的先验概率，而运动非一致性区域则没有这么高的先验概率P(MV＝MVP|MV_A!＝MV_B)＝52%，所以T2阈值相对于T1阈值约束更紧，即T2＜T1。因此对于T1和T2选择不同的因子a来达到这个效果，通过经验和实验表明T1的系数a取1.1，T2的系数a取0.8时整体的编码效果较好，T1和T2阈值的计算公式如（3）、（4）所示。

T1＝1.1×SATD_AVG_current       （3）

T2＝0.8×SATD_AVG_current         （4）

步骤（6）中，SUM_SATD_current会针对不同大小的预测单元进行计算，故对SUM_SATD_current的计算做了归一化处理。SUM_SATD_current和counter的计算方法分别见公式（5）、（6）。其中公式（5）中SATD是当前预测单元在做完运动估计过程之后得到的SATD值，width和height则分别代表当前预测单元的宽度和高度。

$\mathrm{SUM}\_{\mathrm{SATD}}_{\mathrm{current}}=\mathrm{SUM}\_{\mathrm{SATD}}_{\mathrm{current}}+\frac{\mathrm{SATD}}{\mathrm{width}\×\mathrm{height}}---\left(5\right)$

counter＝counter+1      （6）

以上公开的仅为本发明的具体实施例。根据本发明提供的技术思想，本领域的技术人员所能思及的变化，都应落入本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于运动区域划分的HEVC运动估计提前终止方法，其特征在于：该方法的步骤如下：

步骤（1）、对当前预测单元，获得其空域相邻预测单元的运动信息，并判断当前预测单元属于运动一致性区域还是运动非一致性区域；

步骤（2）、若当前预测单元属于运动一致性区域，则计算阈值T1，并据此阈值判断是否提前终止当前预测单元的运动估计过程；

步骤（3）、若当前预测单元属于运动非一致性区域，则计算阈值T2，并据此阈值判断是否提前终止当前预测单元的运动估计过程；

步骤（4）、获取HEVC中先进运动向量预测技术(Advanced Motion Vector Pre-diction，AMVP)预测的运动向量MVP和运动估计过程得到的运动向量MV，若当前预测单元满足MV=MVP,则更新相关参数值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（1）具体包括如下步骤：

步骤（11）、获得当前预测单元左边已编码的预测单元A的运动向量MV_A，获取方法同AMVP过程一致；

步骤（12）、获得当前预测单元上边已编码的预测单元B的运动向量MV_B，获取方法同AMVP过程一致；

步骤（13）、若MV_A＝MV_B，当前预测单元被确定为运动一致性区域；否则，当前预测单元被确定为运动非一致性区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（2）具体包括如下步骤：

步骤（21）、计算阈值T1的参数 $\mathrm{SATD}\_{\mathrm{AVG}}_{\mathrm{current}}=\frac{\mathrm{SATD}\_{\mathrm{AVG}}_{\mathrm{preframe}}+\mathrm{SUM}\_{\mathrm{SATD}}_{\mathrm{current}}}{\mathrm{counter}+1},$ 其中SATD_AVG_preframe是前一帧中SATD_AVG_current的值，作为当前帧SATD_AVG_current初值，若前一帧为I帧，则置为0；SUM_SATD_current是当前帧满足MV＝MVP时，SATD归一化后的累加和，编码一帧前置为0；counter为当前帧中已出现MV＝MVP的次数，编码一帧前置为0；

步骤（22）、计算运动一致性区域阈值T1，T1＝1.1×SATD_AVG_current；

步骤（23）、如果当前预测单元MVP对应的SATD值小于T1阈值，则跳过当前预测单元的运动估计过程；否则仅跳过整像素点的运动估计过程。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤（3）具体包括如下步骤：

步骤（31）、同步骤（21），计算得到阈值T2的参数SATD_AVG_current；

步骤（32）、计算运动非一致性区域阈值T2，T2＝0.8×SATD_AVG_current；

步骤（33）、如果当前预测单元MVP对应的SATD值小于T2阈值，则跳过运动估计过程；否则进行完整的运动估计过程。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（4）具体包括如下步骤：

步骤（41）、获取AMVP预测的运动向量MVP和运动估计过程得到的运动向量MV；

步骤（42）、如果当前预测单元满足条件MV=MVP，则更新参数counter＝counter+1， $\mathrm{SUM}\_S{\mathrm{ATD}}_{\mathrm{current}}=\mathrm{SUM}\_{\mathrm{SATD}}_{\mathrm{current}}+\frac{\mathrm{SATD}}{\mathrm{width}\×\mathrm{height}},$ 其中SATD是当前预测单元在运动估计过程之后得到的SATD值，width和height分别代表当前预测单元的宽度和高度。

Images