CN104065973A - 一种高性能视频编码搜索的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高性能视频编码搜索的方法，包括：对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，所述预测单元共R×W个；根据R×W个预测单元的COST值的从小到大的顺序，从所述R×W个预测单元中选择V个预测单元；从R层编码单元中选择U层连续的编码单元，所述U层连续的编码单元包含的预测单元中至少有一个预测单元属于所述V个预测单元；对所述U层编码单元所包含的所有预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，根据所述U层编码单元所包含的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，输出A个预测单元。

Description

一种高性能视频编码搜索的方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机及通信技术领域，尤其涉及一种高性能视频编码搜索的方法及装置。

背景技术

现有技术中的视频编码搜索主要是基于H.264标准。H.264标准以一个宏块(Macro-Block)为基本编码单元，每个宏块有数个划分块(block)，包括：

(1)帧内宏块划分：亮度16×16、亮度8×8、亮度4×4、色度8×8，都在宏块层，无树状编码；

(2)帧间宏块划分：16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4；

(3)帧间/帧内（inter/intra）判决及变换：在宏块层决定inter/intra，并在宏块层决定变换块尺寸。

随着视频技术的发展，在2010年1月年1月，VCEG和MPEG开始发起视频压缩技术正式提案。相关技术由视频编码联合组（JCT-VC，JointCollaborative Team on Video Coding)审议和评估，在这次会议上，联合项目名改称为高性能视频编码（HEVC），并且JCT-VC小组把相关技术集成到一个软件代码库（HM[2]）和标准文本草案规范，并进行进一步实验，形成了目前的H.265标准。

H.265标准，即HEVC，启用了全新的视频编码方式，通过编码单元（CU，Coding Unit）、预测单元（PU，Prediction Unit）、交换单元（TU，Transform Unit）进行编码，其中CU为4层树节点（64×64至8×8），每个节点的CU含有多个划分PU，如此，就带来了需要根据新的H.265标准采用新的编码搜索方法的问题，根据H.265标准，需要在尽可能短的时间内确定CU的分布或者减少CU的可选层次，尽量减少CU内部的率失真优化(RDO，Rate DistortionOptimization)，例如inter/intra判决、PU判决、TU判决等，以及CU之间的RDO，例如决定最大编码单元（LCU）的CU分布，从而减少计算复杂度，提高视频编码解码效率。

目前HEVC采用HM的编码方法：自上向下，遍历每个CU节点，并遍历每个CU中的PU、以及每个CU中的TU，以决定最佳CU/PU/TU组合，该方法具有高复杂度、运算要求高的缺点。而且HEVC标准中CU层次是4层（包括：CU64×64、CU32×32、CU16×16、CU8×8），带来了运算复杂的特点；在现阶段的编码解码器（Codec）设计中，分数像素运动估算的开销最大，是提升整个视频编码解码系统效率的瓶颈；如果在HM代码中为了减少运算而强制去掉CU64×64或CU8×8这两层，则对编码性能产生不利影响，影响视频编码解码的输出质量。

发明内容

本发明实施例提供一种高性能视频编码搜索的方法及装置，用以解决现有技术中的HEVC的编码方法复杂度高、硬件开销大，无法做到在保证图像效果的前提下，进一步提高编码效率的问题。

本发明实施例提供的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种高性能视频编码搜索的方法，包括：

对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，所述预测单元共R×W个，R和W为自然数；

根据R×W个预测单元的COST值的从小到大的顺序，从所述R×W个预测单元中选择V个预测单元，V为自然数；

从R层编码单元中选择U层连续的编码单元，所述U层连续的编码单元包含的预测单元中至少有一个预测单元属于所述V个预测单元，U为自然数；

对所述U层编码单元所包含的所有预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，根据所述U层编码单元所包含的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，输出A个预测单元，A为自然数。

本发明实施例所述的一种高性能视频编码搜索的方法，通过对预测单元进行由粗到细的选择，大量节省了运动估算的开销，不需要对每个预测单元进行运动估算，同时完整保留了所有的编码单元节点，自上向下，遍历所有层的编码单元，而并未减少编码单元之间的判决计算，也未减少编码单元内部的帧内/帧间的判决计算。在所述第一方面的第一种可能的实现方式中，所述选择的W个预测单元每一个的尺寸为2N×2N，N为自然数。

在所述第一方面的第二种可能的实现方式中，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算时，所述方法还包括：W=1或2。

在所述第一方面的第三种可能的实现方式中，在所述从R×W个预测单元中选择V个预测单元时，所述方法还包括：V=1。

在所述第一方面的第四种可能的实现方式中，在所述从R层编码单元中选择U层连续的编码单元时，所述方法还包括：U=1。

在所述第一方面的第五种可能的实现方式中，在所述输出A个预测单元时，所述方法还包括：A=1。

在所述第一方面的第六种可能的实现方式中，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算之前，所述方法还包括：预处理；所述预处理包括：

对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元进行运动估算，得到可以组成所述最大编码单元的所有预测单元的COST值；

根据每个编码单元所包括的预测单元的所有组合方式，计算每种所述组合方式下的编码单元的COST值，所述编码单元的COST值等于该编码单元的所有预测单元的COST值的和；根据全部所述组合方式下的编码单元的COST值的从小到大的顺序，从全部所述组合方式下的编码单元中选择X个编码单元，所述X个编码单元的COST值在所述每种组合方式下的编码单元的COST值中是最小的，X为自然数；

根据所述X个编码单元组成最大编码单元，计算得到所述最大编码单元的COST值，所述最大编码单元的COST值为该最大编码单元包括的所有所述编码单元的COST值的和；

根据所述最大编码单元的COST值的从小到大的顺序，从所述最大编码单元中选择Y个最大编码单元，Y为自然数；输出Z层连续的编码单元，所述Z层连续的编码单元中至少有一个编码单元属于所述Y个最大编码单元，Z为自然数；所述Z层连续的编码单元作为所述R层编码单元。

结合所述第一方面的第六种可能的实现方式，在所述第一方面的第七种可能的实现方式中，在所述从每种所述组合方式下的编码单元中选择X个编码单元时，所述预处理还包括：X=1。

结合所述第一方面的第七种可能的实现方式，在所述第一方面的第八种可能的实现方式中，在所述从所有所述X个编码单元组成的最大编码单元中选择Y个最大编码单元时，所述预处理还包括：Y=1。

结合所述第一方面的第八种可能的实现方式，在所述第一方面的第九种可能的实现方式中，在所述输出Z层连续的编码单元时，所述预处理还包括：Z=1、2或3。

结合所述第一方面的第六种可能的实现方式至第九种可能的实现方式中的任一种可能的实现方式，在所述第一方面的第十种可能的实现方式中，所述运动估算分为整数像素运动估算和分数像素运动估算，

所述预处理的运动估算是整数像素运动估算；

其余步骤的运动估算是分数像素运动估算。

结合所述第一方面的第十种可能的实现方式，在所述第一方面的第十一种可能的实现方式中，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算时，所述方法还包括：根据所述预处理的整数像素运动估算已经得到的预测单元的COST值，按照每层编码单元所包括的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算。

结合所述第一方面的第十种可能的实现方式，在所述第一方面的第十二种可能的实现方式中，在所述高性能视频编码搜索的方法进行的过程中，所述方法还包括：每次对所述预测单元的进行运动估算后，如果所述预测单元的COST值小于等于预设的门限阈值，则输出该预测单元，并且结束运算。

第二方面，本发明实施例提供一种高性能视频编码搜索的装置，包括：

运动估算模块，用于运动估算，将运动估算结果信息发送至所述控制模块；所述运动估算结果信息是运动估算的COST值；

选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应预测单元、编码单元或者最大编码单元，将选择结果信息发送至控制模块；

控制模块，用于控制所述高性能视频编码搜索的装置，接收输入信息并且输出作为搜索结果的预测单元；

存储模块，用于存储所述高性能视频编码搜索的装置的数据，与所述控制模块交互数据。

使用本发明实施例所述的装置可以实现本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的方法，在保证图像效果的前提下，进一步提高编码效率。

在所述第二方面的第一种可能的实现方式中，所述选择模块包括：

预测单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应预测单元，将预测单元选择结果信息发送至控制模块；

编码单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应编码单元，将编码单元选择结果信息发送至控制模块；

最大编码单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应最大编码单元，将最大编码单元选择结果信息发送至控制模块。

在所述第二方面的第二种可能的实现方式中，所述运动估算模块分为：

分数像素运动估算模块，用于分数像素运动估算，将分数像素运动估算结果信息发送至所述控制模块；

整数像素运动估算模块，用于整数像素运动估算，将整数像素运动估算结果信息发送至所述控制模块。

在所述第二方面的第三种可能的实现方式中，所述装置还包括：

预处理模块，用于进行预处理，接收输入信息并且把经过预处理的信息发送至控制模块。

在所述第二方面的第四种可能的实现方式中，所述装置还包括：

预测单元的门限阈值判断模块，用于根据预测单元的COST值和所述预设的门限阈值，向所述控制模块发送输出预测单元的信息和结束运算的信息。

本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的方法及装置，完整保留了所有的编码单元节点，自上向下，遍历所有层的编码单元，只在每层的每个编码单元内部，根据运动估算的COST值，将编码单元的划分形状，即预测单元，从最多5种降为2种或者1种，减少了编码单元内部的预测单元的划分的计算，而并未减少编码单元之间的判决计算，也未减少编码单元内部的帧内/帧间的判决计算，通过对预测单元进行由粗到细的选择，大量节省了运动估算的开销，解决现有技术中的HEVC的编码方法复杂度高、硬件开销大的问题，在保证图像效果的前提下，为进一步提高视频编码性能提供了可行方案，并且还具有如下技术效果：

一、目前IPCORE的瓶颈在分数像素运动估算，采用本算法，可以把分数像素运动估算的个数由12个降为4到5个，极大的节省了开销；

二、减少了编码单元内部的帧内预测单元划分及其编码计算；

三、减少了编码单元内部的帧间预测单元划分及其编码计算；

四、减少了编码单元内部的帧内/帧间判断所需的RDO；

五、减少了每层编码单元的RDO判断运算。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的方法流程图；

图2为本发明实施例1所述的高性能视频编码搜索的方法的预测单元选择示意图；

图3为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的预处理流程图；

图4为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S202中编码单元的计算方法示意图；

图5为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例一示意图；

图6为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例二示意图；

图7为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例三示意图；

图8为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例四示意图；

图9为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例五示意图；

图10为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的预测单元选择示意图；

图11为本发明实施例4所述的高性能视频编码搜索的装置结构图。

具体实施方式

由于现有技术中的HEVC的编码方法复杂度高、硬件开销大，本发明实施例提供一种高性能视频编码搜索的方法及装置，在保证图像效果的前提下，为进一步提高编码效率提出了可行的解决方案。

下面结合各个附图对本发明实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。

本发明实施例提供一种高性能视频编码搜索的方法，图1为本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的方法流程图，如图1所示，本发明实施例的主要实现原理流程如下：

步骤S101，对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，所述预测单元共R×W个，R和W为自然数；

步骤S102，根据R×W个预测单元的COST值的从小到大的顺序，从所述R×W个预测单元中选择V个预测单元，所述V个预测单元的COST值在所述R×W个预测单元的COST值中是最小的，V为自然数；

步骤S103，从R层编码单元中选择U层连续的编码单元，所述U层连续的编码单元包含的预测单元中至少有一个预测单元属于所述V个预测单元，U为自然数；

步骤S104，对所述U层编码单元所包含的所有预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，根据所述U层编码单元所包含的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，输出A个预测单元，A为自然数。

其中，

本发明实施例所述的通过运动估算（ME，Motion Estimation）计算COST值的方法包括：整数像素运动估算(IME，Integer Motion Estimation)和分数像素运动估算(FME，Fractional Motion Estimation)；其中，

整数像素运动估算是指：对搜索窗中的每一个运动矢量（MV，MotionVector）找到参考帧上对应的预测图像，预测单元对应的原始图像与预测图像的每个像素的绝对值和即为COST值，通过搜索窗中每一个运动矢量进行COST计算比较，最终可以得到该预测单元的运算成本最小的运动矢量和SAD值及COST值；所述COST值是指HEVC标准中的运动估算成本值；

整数像素运动估算的COST值可以通过以下公式计算得到：

COST＝SAD+λ×[R(MVD)]……………………[1]

其中，

SAD＝Σ(f(m,n)-f'(m,n))

R(MVD)为MVD占用的比特数；

λ是HEVC的标准变量，λ=0.85*2^(QP-12)/3；其中QP是量化参数，具体可以参见HEVC标准的解释；具体可参见标准：JCTVC-L1003_v18，qp=SliceQPy+CuQpDelta,SliceQPy在文档7.4.6.1定义,CuQpDelta在文档7.4.8.10定义；

其中，

f(m,n)为参考帧的像素值；

f'(m,n)为当前帧的像素值；

MVD＝MV-MVP

MV指运动矢量；

MVP指预测运动矢量，具体可以参见HEVC标准的解释。

分数像素运动估算是指：首先对搜索窗中参考帧的像素进行插值（具体插值算法参考HEVC标准），得到分数像素参考帧，然后对所述分数参考帧进行运动估算，所述分数像素运动估算的公式与上述整数像素运动估算的公式[1]相同。

下面将依据本发明上述发明原理，详细介绍四个实施例来对本发明方法的主要实现原理进行详细的阐述和说明。

且上述第一写请求和第二写请求并不是表示顺序关系，而是为了区别不同的写请求，以下文件中提到的第一、第二等也是为了区别不同的信息、数据、请求或消息等。

实施例1

本发明实施例1提供一种高性能视频编码搜索的方法，包括：

步骤S101，对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，所述预测单元共R×W个，R和W为自然数；优选地，所述选择的W个预测单元每一个的尺寸为2N×2N，N为自然数；优选地，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算时，所述方法还包括：W=1或2；所述选择为随机选择；

在HEVC标准中，对于一帧图像，可以分割为多个最大编码单元，针对一帧图像包括的全部最大编码单元，对每个最大编码单元包括的R层编码单元进行预测单元的选择，所述R层编码单元可以是所述最大编码单元包括的全部编码单元，也可以是所述最大编码单元包括的一部分编码单元。

图2为本发明实施例1所述的高性能视频编码搜索的方法的预测单元选择示意图，如图2所示，共有四个编码单元，分别用CU64×64、CU32×32、CU16×16、CU8×8表示，代表编码单元的尺寸分别为64×64、32×32、16×16和8×8；其中，

编码单元CU64×64有三种预测单元划分方式，三个预测单元分别是——PU64×64、PU64×32、PU32×64；

编码单元CU32×32有三种预测单元划分方式，三个预测单元分别是——PU32×32、PU32×16、PU16×32；

编码单元CU16×16有三种预测单元划分方式，三个预测单元分别是——PU16×16、PU16×8、PU8×16；

编码单元CU8×8有三种预测单元划分方式，三个预测单元分别是——PU8×8、PU8×4、PU4×8；

假设针对三层编码单元进行高性能视频编码搜索，所述三层编码单元分别为CU64×64、CU32×32、CU16×16（R=3），假设从每层编码单元中各随机选择一个预测单元（W=1），分别是预测单元PU64×64、PU32×32、PU16×16，如图2所示，在高的虚线矩形框内，其中PU64×64属于CU64×64、PU32×32属于CU32×32、PU16×16属于CU16×16，选择的预测单元的尺寸都为2N×2N；对这三个预测单元PU64×64、PU32×32、PU16×16分别做分数像素运动估算，计算其COST值；

由于本实施例步骤S101中从每层编码单元选择了一个预测单元，使预测单元的选择数量从现有技术的最多5种，降为了1种，减少了编码单元内部的预测单元的划分的计算；也可以从每层编码单元选择二个预测单元（W=2），使预测单元的选择数量降为2种；现有技术中的预测单元可以是方形，也可以是矩形，在本实施例中选择的预测单元的尺寸都为2N×2N，为方形，这样可以进一步简化搜索运算，降低运动估算时的计算复杂度；

步骤S102，根据R×W个预测单元的COST值的从小到大的顺序，从所述R×W个预测单元中选择V个预测单元，V为自然数；优选地，在所述从R×W个预测单元中选择V个预测单元时，所述方法还包括：V=1；

例如，对步骤S101得到的三个预测单元PU64×64、PU32×32、PU16×16的COST值进行比较，根据3个预测单元的COST值的从小到大的顺序（R=3，W=1），选出其中COST值最小的一个预测单元（V=1），假设是预测单元PU32×32；

步骤S103，从R层编码单元中选择U层连续的编码单元，所述U层连续的编码单元包含的预测单元中至少有一个预测单元属于所述V个预测单元，U为自然数；优选地，在所述从R层编码单元中选择U层连续的编码单元时，所述方法还包括：U=1；

上述COST值最小的预测单元PU32×32属于编码单元CU32×32，因此选择编码单元CU32×32，此处仅选择1层编码单元（U=1）；

步骤S104，对所述U层编码单元所包含的所有预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，根据所述U层编码单元所包含的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，输出A个预测单元，A为自然数；优选地，在所述输出A个预测单元时，所述方法还包括：A=1；

根据上述步骤得出的编码单元CU32×32，对这一层编码单元的其他预测单元，即PU32×16,PU16×32分别做分数像素运动估算，然后把编码单元CU32×32的全部三个预测单元——PU32×32、PU32×16和PU16×32的COST值进行比较，如图2所示，PU32×32、PU32×16和PU16×32在宽的虚线矩形框内，根据所述1层编码单元CU32×32所包含的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，选出其中COST值最小的预测单元，并输出；此处仅选择1个预测单元（A=1）。

本实施例所述的一种高性能视频编码搜索的方法，通过对预测单元进行由粗到细的选择，大量节省了运动估算的开销，不需要对每个预测单元进行运动估算，通过初期的随机选择，分别对每层编码单元中选择出的少量预测单元进行运动估算，然后根据这些选择出的预测单元的COST值，选择出相应的编码单元，然后再对这些编码单元包括的全部预测单元进行运动估算，这样就大量减少了运算成本；一般而言，只要选择出COST值相对较小的预测单元，排除其他COST值相对较大的预测单元，就可以达到降低运算成本的效果，但是为了大幅降低运算成本，可以选择COST值相对最小的预测单元，同时从每层编码单元中随机选择一个预测单元，如此就可以将预测单元的选择数量降为最低，同时完整保留了所有的编码单元节点，自上向下，遍历所有层的编码单元，而并未减少编码单元之间的判决计算，也未减少编码单元内部的帧内/帧间的判决计算。

实施例2

图3为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的预处理流程图，如图3所示，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算之前，所述方法还包括：预处理；所述预处理的运动估算都是整数像素运动估算；以下步骤S201至S204均为整数像素运动估算，所述预处理包括：

步骤S201，对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元进行运动估算，得到可以组成所述最大编码单元的所有预测单元的COST值；

例如，对最大编码单元进行整数像素运动估算，所述最大编码单元可以由以下预测单元组成：PU64×64、PU64×32、PU32×64、PU32×32、PU32×16、PU16×32、PU16×16、PU16×8、PU8×16、PU8×8、PU8×4、PU4×8，计算上述全部预测单元的COST值，记为Cost（PU_M×N)，其中，M=4，8，16,32,64；N=4，8，16,32,64；

步骤S202，根据每个编码单元所包括的预测单元的所有组合方式，计算每种所述组合方式下的编码单元的COST值，所述编码单元的COST值等于该编码单元的所有预测单元的COST值的和；根据全部所述组合方式下的编码单元的COST值的从小到大的顺序，从全部所述组合方式下的编码单元中选择X个编码单元，X为自然数；优选地，在所述从每种所述组合方式下的编码单元中选择X个编码单元时，所述预处理还包括：X=1；

图4为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S202中编码单元的计算方法示意图，如图4所示，例如，当一个编码单元CU存在N×N的划分时，最多有4种预测单元PU的组合方式，每种组合方式分别对应一个编码单元的COST值，相应的，编码单元共有4个COST值，记为Cost(CU)，根据全部4种组合方式下的编码单元的COST值的从小到大的顺序，从这四个COST值中选择一个COST值作为该编码单元的最小COST值，记为Cost(CU_min)；编码单元的COST值计算公式如下：

Cost(CU_2N×2N)=Cost(PU0)；

如图4所示，编码单元CU_2N×2N由一个预测单元PU0组成，该编码单元的COST值——Cost(CU_2N×2N)就是该预测单元PU0的COST值——Cost(PU0)；

Cost(CU_2N×N)=Cost(PU0)+Cost(PU1)；

如图4所示，编码单元CU_2N×N由二个预测单元PU0和PU1组成，该编码单元的COST值——Cost(CU_2N×N)就是预测单元PU0和PU1的COST值——Cost(PU0)和Cost(PU1)的和；

Cost(CU_N×2N)=Cost(PU0)+Cost(PU1)；

如图4所示，编码单元CU_N×2N由二个预测单元PU0和PU1组成，该编码单元的COST值——Cost(CU_N×2N)就是预测单元PU0和PU1的COST值——Cost(PU0)和Cost(PU1)的和；

Cost(CU_N×N)=Cost(PU0)+Cost(PU1)+Cost(PU2)+Cost(PU3)；

如图4所示，编码单元CU_N×N由四个预测单元PU0、PU1、PU2和PU3组成，该编码单元的COST值——Cost(CU_N×N)就是预测单元PU0、PU1、PU2和PU3的COST值——Cost(PU0)、Cost(PU1)、Cost(PU2)和Cost(PU3)的和；

本实施中选择COST值最小的一个编码单元（X=1），则编码单元的最小COST值——Cost(CU_min)的计算公式如下：

Cost(CU_min)=MIN[(Cost(CU_2N×2N),Cost(CU_2N×N),Cost(CU_N×2N),Cost(CU_N×N)]；

其中，函数MIN[x]表示选择所有数值中最小的一个值作为结果；此处编码单元的最小COST值——Cost(CU_min)为Cost(CU_2N×2N)、Cost(CU_2N×N)、Cost(CU_N×2N)、Cost(CU_N×N)中数值最小的一个；

步骤S203，根据所述X个编码单元组成最大编码单元，计算得到所述最大编码单元的COST值，所述最大编码单元的COST值为该最大编码单元包括的所有所述编码单元的COST值的和；

本实施例中，由于步骤S202优选一个COST值相对最小的编码单元（X=1），所以此处最大编码单元由相同的编码单元组成，所有编码单元都是相同尺寸，COST值也相等，最大编码单元的COST值等于该编码单元的最小COST值与编码单元数量的乘积。

以编码单元的层为单位，将编码单元的最小COST值——Cost(CU_min)组合成最大编码单元的COST值——Cost(LCU)。例如，有1个最大编码单元，其尺寸是64×64，记为LCU64×64，其可以划分为1个CU64×64，4个CU32×32，16个CU16×16或者64个CU8×8；其中CU64×64、CU32×32、CU16×16和CU8×8分别指尺寸为64×64、32×32、16×16和8×8的编码单元；CU64×64、CU32×32、CU16×16和CU8×8的最小COST值由步骤S202得出；

可以通过如下公式计算所述最大编码单元的COST值：

Cost(LCU_CU64×64)=n×[Cost(CU64×64_min)]； n=1；

其中，Cost(CU64×64_min)表示编码单元CU64×64的最小COST值，通过步骤S202得出；Cost(LCU_CU64×64)表示由编码单元CU64×64组成的最大编码单元LCU_CU64×64的COST值，由于这个最大编码单元由1个编码单元CU64×64组成，所以此处n=1；

同理，可以得到CU32×32、CU16×16、CU8×8组成的最大编码单元的COST值——Cost(LCU_CU32×32)、Cost(LCU_CU32×32)、Cost(LCU_CU8×8)，公式如下：

Cost(LCU_CU32×32)=n×[Cost(CU32×32_min)]； n=4；

Cost(LCU_CU16×16)=n×[Cost(CU16×16_min)]； n=16；

Cost(LCU_CU8×8)=n×[Cost(CU8×8_min)]； n=64；

步骤S204，根据所述最大编码单元的COST值的从小到大的顺序，从所述最大编码单元中选择Y个最大编码单元，Y为自然数；输出Z层连续的编码单元，所述Z层连续的编码单元中至少有一个编码单元属于所述Y个最大编码单元，Z为自然数；把所述Z层连续的编码单元作为所述R层编码单元；在所述从所有所述X个编码单元组成的最大编码单元中选择Y个最大编码单元时，所述预处理还包括：Y=1；在所述输出Z层连续的编码单元时，所述预处理还包括：Z=1、2或3。

根据本实施例的步骤S203计算得到的最大编码单元的COST值——Cost(LCU_CU64×64)、Cost(LCU_CU32×32)、Cost(LCU_CU16×16)、Cost(LCU_CU8×8)进行编码单元的选择。例如，对编码单元进行3层选择时（Z=3），根据所述最大编码单元的COST值的从小到大的顺序，选择其中的一个最大编码单元（Y=1），选择的最大编码单元的COST值最小；例如，Cost(LCU_CU64×64)是Cost(LCU_{CU64 ×64})、Cost(LCU_CU32×32)、Cost(LCU_CU16×16)和Cost(LCU_CU8×8)中最小的，则编码单元的层次选择为编码单元CU64×64、CU32×32、CU16×16，编码单元CU64×64、CU32×32、CU16×16是连续的，而且其中的编码单元CU64×64属于最大编码单元LCU_CU64×64，最大编码单元LCU_CU64×64的COST值是相对最小的，此时，输出连续的编码单元CU64×64、CU32×32、CU16×16，在此后的步骤中，需要遍历的编码单元节点为CU64×64、CU32×32、CU16×16，图5为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例一示意图，如图5所示，选择出的编码单元是虚线框中的编码单元节点——CU64×64、CU32×32、CU16×16；

同理，如果Cost(LCU_CU8×8)是Cost(LCU_CU64×64)、Cost(LCU_CU32×32)、Cost(LCU_CU16×16)和Cost(LCU_CU8×8)中相对最小的，则编码单元层次选择为编码单元CU32×32、CU16×16、CU8×8，编码单元CU32×32、CU16×16、CU8×8是连续的，而且编码单元CU8×8属于最大编码单元LCU_CU8×8，最大编码单元LCU_CU8×8的COST值是相对最小的，此时，输出连续的编码单元CU32×32、CU16×16、CU8×8，在此后的步骤中，需要遍历的编码单元节点为CU32×32、CU16×16、CU8×8，图6为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例二示意图，如图6所示，选择出的编码单元是虚线框中的编码单元节点——CU32×32、CU16×16、CU8×8；

同理，当对CU进行2层选择时，设置编码单元的选择层数为Z=2层，输出的连续编码单元包括以下三种情况：

①选择的编码单元是CU64×64和CU32×32；

②选择的编码单元是CU32×32和CU16×16；

③选择的编码单元是CU16×16和CU8×8；

图7为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例三示意图，图8为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例四示意图，图9为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的步骤S204中编码单元的选择方法例五示意图，其中，

如图7所示，最大编码单元的COST值——Cost(LCU_CU64×64)或者Cost(LCU_CU32×32)最小时，输出的编码单元是图中的虚线框中的编码单元节点——CU64×64和CU32×32；

如图8所示，最大编码单元的COST值——Cost(LCU_CU32×32)或者Cost(LCU_CU16×16)最小时，输出的编码单元是图中的虚线框中的编码单元节点——CU32×32和CU16×16；

如图9所示，最大编码单元的COST值——Cost(LCU_CU16×16)或者Cost(LCU_CU8×8)最小时，输出的编码单元是图中的虚线框中的编码单元节点——CU16×16和CU8×8；

把预处理得到的所述Z层连续的编码单元进行本发明实施例1所述的方法，实施例2输出的所述Z层连续的编码单元就是输入至实施例1的所述R层编码单元；通过上述预处理的方法，可以进一步缩小搜索范围，仅仅以预处理阶段选择的编码单元进入到本发明所述的高性能视频编码搜索的方法，然后再对选择的每层编码单元中选择预测单元，可以进一步降低搜索运算的复杂度；

在上述预处理的步骤S201至S204结束后，假设得到三层编码单元，分别为CU64×64、CU32×32、CU16×16，然后进行实施例1所述的高性能视频编码搜索的方法，以下所述步骤S101至S104的运动估算为分数像素运动估算，图10为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的预测单元选择示意图，如图10所示，预测单元的选择方法包括：

步骤S101，对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行分数像素运动估算，得出所述预测单元的COST值，所述预测单元共R×W个，R和W为自然数；优选地，所述选择的W个预测单元每一个的尺寸为2N×2N，N为自然数；优选地，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算时，所述方法还包括：W=1或2；所述选择不是随机选择，而是采用如下方法：

在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算时，所述方法还包括：根据所述预处理的整数像素运动估算已经得到的预测单元的COST值，按照每层编码单元所包括的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算；

图10为本发明实施例2所述的高性能视频编码搜索的方法的预测单元选择示意图，如图10所示，本实施例2的步骤S204中，已经选出了编码单元CU64×64、CU32×32、CU16×16（高的虚线矩形框内），假设从每层编码单元中各随机选择一个预测单元（W=1）；经过所述步骤S201整数像素运动估算后，可以得到所有预测单元的COST值，此处的COST值是经过整数像素运动估算得到的COST值，不同于经过分数像素运动估算得到的COST值，此处可以根据所述预处理的整数像素运动估算得到的预测单元的COST值，按照每层编码单元所包括的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，从R层编码单元中的每层编码单元中选择1个预测单元进行运动估算；例如，本实施例中，每层编码单元中，整数像素运动估算后，COST值相对最小的预测单元分别是PU64×64、PU32×32、PU16×16,其中PU64×64属于CU64×64、PU32×32属于CU32×32、PU16×16属于CU16×16，选择的预测单元的尺寸都为2N×2N；则选择这三个预测单元，然后对这三个预测单元分别做分数像素运动估算后，得到其COST值；

步骤S102，根据R×W个预测单元的COST值的从小到大的顺序，从所述R×W个预测单元中选择V个预测单元，V为自然数；优选地，在所述从R×W个预测单元中选择V个预测单元时，所述方法还包括：V=1；

例如，对步骤S101得到的三个预测单元PU64×64、PU32×32、PU16×16的COST值进行比较，所述COST值是经过分数像素运动估算后的值，根据R×W个预测单元的COST值的从小到大的顺序，选出其中COST值最小的一个预测单元（V=1），假设是预测单元PU64×64；

步骤S103，从R层编码单元中选择U层连续的编码单元，所述U层连续的编码单元包含的预测单元中至少有一个预测单元属于所述V个预测单元，U为自然数；

上述COST值最小的预测单元PU64×64属于编码单元CU64×64，因此选择编码单元CU64×64和CU32×32，此处选择连续的2层编码单元（U=2）；

步骤S104，对所述U层编码单元所包含的所有预测单元进行分数像素运动估算，得出所述预测单元的COST值，根据所述U层编码单元所包含的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，输出A个预测单元，A为自然数；优选地，在所述输出A个预测单元时，所述方法还包括：A=1；

如图10所示，本实施例2中，对CU64×64和CU32×32这二层的其他预测单元（宽的虚线矩形框内），即PU64×32、PU32×64、PU32×32、PU32×16、PU16×32做分数像素运动估算,然后加上之前步骤S101中已经进行分数像素运动估算的PU64×64一起，一共六个预测单元，根据所述2层编码单元所包含的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，从中选出COST值最小的1个预测单元（A=1），并输出，至此结束运算。

本实施例2中，采用整数像素运动估算进行预处理，可以进一步缩小需要计算的预测单元的范围。由于整数像素运动估算的计算开销远远小于分数像素运动估算，因此，可以先通过整数像素运动估算进行粗略运算，选择合适的编码单元，然后从相应的编码单元中选择预测单元进行更加细致的分数像素运动估算，来实现本发明。由于在预处理阶段已经利用整数像素运动估算得到了所有预测单元的COST值，因此，此处从相应编码单元中选择预测单元时，可以直接利用整数像素运动估算得出的预测单元的COST值，选择其中COST值较小的预测单元，从而避免了随机选择带来的结果不准确的缺点。而且在本实施例中，步骤S102中，设置编码单元的选择层数为二层（U=2），然后在步骤S103中对这二层编码单元包括的预测单元进行分数像素运动估算，虽然增加了一定量的运算成本，却能保证运算结果更加准确，保证图像编码质量。

实施例3

实施例3与实施例1或实施例2基本相同，不同之处在于：

在所述高性能视频编码搜索的方法进行的过程中，所述方法还包括：每次对所述预测单元的进行运动估算后，如果所述预测单元的COST值小于等于预设的门限阈值，则输出该预测单元，并且结束运算。

本实施例中，先预设门限阈值，如果在实施本发明实施例1或2所述方法时，发现某个预测单元的COST值小于等于预设的门限阈值，则直接输出该预测单云，由于采用了提前退出机制，在发现有符合条件的预测单元后，可以直接得到结果，可以大幅节省运算开销，提高效率。

实施例4

图11为本发明实施例4所述的高性能视频编码搜索的装置结构图，如图11所示，本发明实施例提供的高性能视频编码搜索的装置，包括：

运动估算模块，用于运动估算，将运动估算结果信息发送至所述控制模块；所述运动估算结果信息是运动估算的COST值；

选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应预测单元、编码单元或者最大编码单元，将选择结果信息发送至控制模块；

控制模块，用于控制所述高性能视频编码搜索的装置，接收输入信息并且输出作为搜索结果的预测单元；

存储模块，用于存储所述高性能视频编码搜索的装置的数据，与所述控制模块交互数据。

进一步，本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的装置，所述选择模块包括：

预测单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应预测单元，将预测单元选择结果信息发送至控制模块；

编码单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应编码单元，将编码单元选择结果信息发送至控制模块；

最大编码单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应最大编码单元，将最大编码单元选择结果信息发送至控制模块。

进一步，本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的装置，所述运动估算模块分为：

分数像素运动估算模块，用于分数像素运动估算，将分数像素运动估算结果信息发送至所述控制模块；

整数像素运动估算模块，用于整数像素运动估算，将整数像素运动估算结果信息发送至所述控制模块。

进一步，本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的装置，所述装置还包括：

预处理模块，用于进行预处理，接收输入信息并且把经过预处理的信息发送至控制模块。

进一步，本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的装置，所述装置还包括：

预测单元的门限阈值判断模块，用于根据预测单元的COST值和所述预设的门限阈值，向所述控制模块发送输出预测单元的信息和结束运算的信息。

使用本实施例所述的装置可以实现本发明实施例所述的高性能视频编码搜索的方法，在保证图像效果的前提下，进一步提高编码效率。

本领域普通技术人员将会理解，本发明的各个方面、或各个方面的可能实现方式可以被具体实施为系统、方法或者计算机程序产品。因此，本发明的各方面、或各个方面的可能实现方式可以采用完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件等等)，或者组合软件和硬件方面的实施例的形式，在这里都统称为“电路”、“模块”或者“系统”。此外，本发明的各方面、或各个方面的可能实现方式可以采用计算机程序产品的形式，计算机程序产品是指存储在计算机可读介质中的计算机可读程序代码。

计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质包含但不限于电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、设备或者装置，或者前述的任意适当组合，如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或者快闪存储器)、光纤、便携式只读存储器(CD-ROM)。

计算机中的处理器读取存储在计算机可读介质中的计算机可读程序代码，使得处理器能够执行在流程图中每个步骤、或各步骤的组合中规定的功能动作；生成实施在框图的每一块、或各块的组合中规定的功能动作的装置。

计算机可读程序代码可以完全在用户的计算机上执行、部分在用户的计算机上执行、作为单独的软件包、部分在用户的计算机上并且部分在远程计算机上，或者完全在远程计算机或者服务器上执行。也应该注意，在某些替代实施方案中，在流程图中各步骤、或框图中各块所注明的功能可能不按图中注明的顺序发生。例如，依赖于所涉及的功能，接连示出的两个步骤、或两个块实际上可能被大致同时执行，或者这些块有时候可能被以相反顺序执行。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (18)

1.一种高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，包括：

对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，所述预测单元共R×W个，R和W为自然数；

根据R×W个预测单元的COST值的从小到大的顺序，从所述R×W个预测单元中选择V个预测单元，V为自然数；

从R层编码单元中选择U层连续的编码单元，所述U层连续的编码单元包含的预测单元中至少有一个预测单元属于所述V个预测单元，U为自然数；

对所述U层编码单元所包含的所有预测单元进行运动估算，得出所述预测单元的COST值，根据所述U层编码单元所包含的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，输出A个预测单元，A为自然数。

2.根据权利要求1所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，所述选择的W个预测单元每一个的尺寸为2N×2N，N为自然数。

3.根据权利要求1所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算时，所述方法还包括：W=1或2。

4.根据权利要求1所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述从R×W个预测单元中选择V个预测单元时，所述方法还包括：V=1。

5.根据权利要求1所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述从R层编码单元中选择U层连续的编码单元时，所述方法还包括：U=1。

6.根据权利要求1任一项所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述输出A个预测单元时，所述方法还包括：A=1。

7.根据权利要求1所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算之前，所述方法还包括：预处理；所述预处理包括：

对于每一帧图像包括的每一个最大编码单元进行运动估算，得到可以组成所述最大编码单元的所有预测单元的COST值；

根据每个编码单元所包括的预测单元的所有组合方式，计算每种所述组合方式下的编码单元的COST值，所述编码单元的COST值等于该编码单元的所有预测单元的COST值的和；根据全部所述组合方式下的编码单元的COST值的从小到大的顺序，从全部所述组合方式下的编码单元中选择X个编码单元，X为自然数；

根据所述X个编码单元组成最大编码单元，计算得到所述最大编码单元的COST值，所述最大编码单元的COST值为该最大编码单元包括的所有所述编码单元的COST值的和；

根据所述最大编码单元的COST值的从小到大的顺序，从所述最大编码单元中选择Y个最大编码单元，Y为自然数；输出Z层连续的编码单元，所述Z层连续的编码单元中至少有一个编码单元属于所述Y个最大编码单元，Z为自然数；把所述Z层连续的编码单元作为所述R层编码单元。

8.根据权利要求7所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述从每种所述组合方式下的编码单元中选择X个编码单元时，所述预处理还包括：X=1。

9.根据权利要求8所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述从所有所述X个编码单元组成的最大编码单元中选择Y个最大编码单元时，所述预处理还包括：Y=1。

10.根据权利要求9所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述输出Z层连续的编码单元时，所述预处理还包括：Z=1、2或3。

11.根据权利要求7至10任一项所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，所述运动估算分为整数像素运动估算和分数像素运动估算，

所述预处理的运动估算是整数像素运动估算；

其余步骤的运动估算是分数像素运动估算。

12.根据权利要求11所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算时，所述方法还包括：根据所述预处理的整数像素运动估算已经得到的预测单元的COST值，按照每层编码单元所包括的所有预测单元的COST值的从小到大的顺序，从R层编码单元中的每层编码单元中选择W个预测单元进行运动估算。

13.根据权利要求11所述的高性能视频编码搜索的方法，其特征在于，在所述高性能视频编码搜索的方法进行的过程中，所述方法还包括：每次对所述预测单元的进行运动估算后，如果所述预测单元的COST值小于等于预设的门限阈值，则输出该预测单元，并且结束运算。

14.一种高性能视频编码搜索的装置，其特征在于，包括：

运动估算模块，用于运动估算，将运动估算结果信息发送至所述控制模块；所述运动估算结果信息是运动估算的COST值；

选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应预测单元、编码单元或者最大编码单元，将选择结果信息发送至控制模块；

控制模块，用于控制所述高性能视频编码搜索的装置，接收输入信息并且输出作为搜索结果的预测单元；

存储模块，用于存储所述高性能视频编码搜索的装置的数据，与所述控制模块交互数据。

15.根据权利要求14所述的高性能视频编码搜索的装置，其特征在于，所述选择模块包括：

预测单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应预测单元，将预测单元选择结果信息发送至控制模块；

编码单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应编码单元，将编码单元选择结果信息发送至控制模块；

最大编码单元选择模块，用于根据运动估算的COST值，选择相应最大编码单元，将最大编码单元选择结果信息发送至控制模块。

16.根据权利要求14所述的高性能视频编码搜索的装置，其特征在于，所述运动估算模块分为：

分数像素运动估算模块，用于分数像素运动估算，将分数像素运动估算结果信息发送至所述控制模块；

整数像素运动估算模块，用于整数像素运动估算，将整数像素运动估算结果信息发送至所述控制模块。

17.根据权利要求14所述的高性能视频编码搜索的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预处理模块，用于进行预处理，接收输入信息并且把经过预处理的信息发送至控制模块。

18.根据权利要求14所述的高性能视频编码搜索的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预测单元的门限阈值判断模块，用于根据预测单元的COST值和所述预设的门限阈值，向所述控制模块发送输出预测单元的信息和结束运算的信息。