CN107277521B - 一种基于hevc视频编码的tu树状结构抉择算法 - Google Patents

一种基于hevc视频编码的tu树状结构抉择算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，包括以下步骤：（a）对TU的残差进行变换，得到量化前的系数C0；（b）对步骤（a）中得到的C0进行量化，得到系数C1；（c）采用固定的二进制Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值；（d）对步骤（b）中得到的C1进行反量化，得到系数C2；（e）计算该TU的失真值；（f）计算该TU残差编码后的率失真代价；（g）计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价；（h）将步骤（g）与步骤（f）得到的率失真代价进行比较，数值较小的作为该TU的最优代价。本发明采用上述算法，能够降低计算的复杂程度，减少硬件开销，提高硬件性能。

Description

一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法
技术领域
本发明涉及视频编码领域，具体涉及一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法。
背景技术
HEVC视频编码中，TU树状结构是HEVC视频标准新提出的一种提高编码效率的编码工具，TU大小有4x4,8x8,16x16,32x32,对于提高编码效率有很大作用，但其抉择算法要求极高的计算复杂度，使得硬件的开销较大，增加了硬件成本。
比如，HM是JCTVC组织的HEVC参考编码器与算法实现。其采用的TU抉择过程如下:
对所有可能的TU块(64个4x4块, 16个8x8块, 4个16x16块, 1个32x32块)，做如下运算过程：
1. 变换（Transform）->量化(Quant) ->反量化(Dequant)->反变换(InverseTransform) ->重构(Reconstruct).
2. 计算该TU块的失真，Distortion = SUM(原始像素– 重构像素)^2
3. 对量化后的系数做简化的CABAC，然后算出较为准确的残差编码的比特数Bits
4. 该TU的Rdcost = Distortion + Lambda * Bits， (Lambda是基于qp和帧类型而定的常数)。
5. 对所有的TU块的Rdcost做遍历比较，选出最小的TU_Rdcost组合，得到TU树结构。
上述算法中，反变换(Inverse Transform) 和重构(Reconstruct)的计算复杂度较高，导致硬件的开销较大，硬件Pipeline的级数较多，因此，硬件的整体性能不高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，解决目前的TU树状结构抉择算法的计算复杂度很高，导致硬件成本增加以及硬件性能不高的问题。
本发明为实现上述目的，采用以下技术方案实现：
一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，包括以下步骤：
（a）对TU的残差residual进行变换，得到量化前的系数C0；
（b）对步骤（a）中得到的C0进行量化，得到系数C1；
（c）采用固定的二进制 Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate；
（d）对步骤（b）中得到的C1进行反量化，得到系数C2；
（e）计算该TU的失真值distortion：distortion=Sum(C2-C0)^2；
（f）计算该TU残差编码后的率失真代价rdcost= distortion+Lambda*bits_estimate，其中，Lambda是根据qp与帧类型而定的常数；
（g）计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价rdcost_zero：rdcost_zero= Sum(residual)^2；
（h）将步骤（g）得到的rdcost_zero与步骤（f）得到的rdcost进行比较，数值较小的作为该TU的最优代价TU_cost：TU_cost=MIN(rdcost_zero, rdcost)。
进一步地，作为优选技术方案，所述步骤（c）的具体过程为：
（c1）按照HEVC残差CABAC的二进制化过程，得到该TU残差二进制化过后的BIN的总数；
（c2）将BIN/（1.2~1.4）作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。
进一步地，作为优选技术方案，所述步骤（c2）中，将BIN/1.3作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。
进一步地，作为优选技术方案，所述步骤（h）的具体过程为：
（h1）当TU块为8x8块时，比较TU_cost_8x8和4个TU_cost_4x4的和，决定该8x8块是否分割.
如果TU_cost_8x8较小，则该8x8块不分割，否则，该8x8块分割；
该8x8块的最终最优代价TU_best_cost_8x8 = MIN(TU_cost_8x8, sum(TU_cost_4x4))，其中，TU_cost_8x8表示8x8块的最优代价，TU_cost_4x4表示4x4块的最优代价；
（h2）当TU块为16x16块时，比较TU_cost_16x16和4个TU_best_cost_8x8的和，决定该16x16块是否分割；
如果TU_cost_16x16较小，则该16x16块不分割，否则，该16x16块分割；
该16x16块的最终最优代价 TU_best_cost_16x16 =MIN(TU_cost_16x16, sum(TU_best_cost_8x8))，其中TU_cost_16x16表示16x16块的最优代价，TU_best_cost_8x8表示8x8块的最终最优代价；
（h3）当TU块为32x32块时，比较TU_cost_32x32和4个TU_best_cost_16x16的和，决定该32x32块是否分割.
如果TU_cost_32x32较小，则该32x32块不分割，否则，该32x32块分割；
该32x32块的最终最优代价 TU_best_cost_32x32 =MIN(TU_cost_32x32, sum(TU_best_cost_16x16))，其中，TU_best_cost_32x32表示32x32块的最优代价，TU_best_cost_16x16表示16x16块的最终最优代价。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
（1）本发明相较于现有技术，巧妙地省去了反变换(Inverse Transform)和重构(Reconstruct)过程，降低了计算的复杂程度，减少了硬件开销，同时也减少了硬件Pipeline的级数，同时提高了硬件的性能。
（2）本发明采用固定的二进制Bin与bits 的压缩比估计比特数，去除了CABAC（编码、解码）的计算需求，极大降低了实现的复杂度，提高了硬件实现的性能。
（3）本发明相较于现有的复杂TU算法，只有0.5 BD-R的损失，即在相同视频编码质量下，只增加了0.5% 的码率。
附图说明
图1为本发明的TU块的率失真计算过程；
图2为本发明的TU树状结构抉择过程；
图3为本发明的TU树状结构结果示例。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例：
HEVC视频编码中，TU树型结构是HEVC视频标准新提出的一种提高编码效率的编码工具，TU大小有4x4、8x8、16x16、32x32，在对TU树状结构抉择时，是对所有的TU块做rdcost（率失真）计算，TU块包括64个4x4块, 16个8x8块, 4个16x16块, 1个32x32块，总共85个块。
如图1所示，本实施例所述的一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，包括以下步骤：
（a）对TU的残差residual进行变换，得到量化前的系数C0；
（b）对步骤（a）中得到的C0进行量化，得到系数C1；
（c）采用固定的二进制 Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate；
（d）对步骤（b）中得到的C1进行反量化，得到系数C2；
（e）计算该TU的失真值distortion：distortion=Sum(C2-C0)^2；
（f）计算该TU残差编码后的率失真代价rdcost= distortion+Lambda*bits_estimate，其中，Lambda是根据qp与帧类型而定的常数；
（g）计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价rdcost_zero：rdcost_zero= Sum(residual)^2；
（h）将步骤（g）得到的rdcost_zero与步骤（f）得到的rdcost进行比较，数值较小的作为该TU的最优代价TU_cost：TU_cost=MIN(rdcost_zero, rdcost)。
通过上述步骤可知，本实施例并未像现有技术那样进行反变换(InverseTransform)和重构(Reconstruct)，省去了这两个步骤，通过基于量化前和反量化后的频域空间的系数差异，来估计时域的失真，得到的实际仿真差异并不大，但是这样做大大简化了计算的复杂程度。另外采用固定的二进制 Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate，不用对BIN做基于上下文的二进制算术编码过程，极大降低了实现的复杂度，提高了硬件实现的性能。
本实施例可对步骤（c）进行如下细分：
（c1）按照HEVC残差CABAC的二进制化过程，得到该TU残差二进制化过后的BIN的总数；
（c2）将BIN/（1.2~1.4）作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。
优选的，步骤（c2）中，将BIN/1.3作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。
本实施例可采用如下的方式对TU树状结构进行抉择：
（h1）当TU块为8x8块时，比较TU_cost_8x8和4个TU_cost_4x4的和，决定该8x8块是否分割.
如果TU_cost_8x8较小，则该8x8块不分割，否则，该8x8块分割；
该8x8块的最终最优代价TU_best_cost_8x8 = MIN(TU_cost_8x8, sum(TU_cost_4x4))，其中，TU_cost_8x8表示8x8块的最优代价，TU_cost_4x4表示4x4块的最优代价；
（h2）当TU块为16x16块时，比较TU_cost_16x16和4个TU_best_cost_8x8的和，决定该16x16块是否分割；
如果TU_cost_16x16较小，则该16x16块不分割，否则，该16x16块分割；
该16x16块的最终最优代价 TU_best_cost_16x16 =MIN(TU_cost_16x16, sum(TU_best_cost_8x8))，其中TU_cost_16x16表示16x16块的最优代价，TU_best_cost_8x8表示8x8块的最终最优代价；
（h3）当TU块为32x32块时，比较TU_cost_32x32和4个TU_best_cost_16x16的和，决定该32x32块是否分割.
如果TU_cost_32x32较小，则该32x32块不分割，否则，该32x32块分割；
该32x32块的最终最优代价 TU_best_cost_32x32 =MIN(TU_cost_32x32, sum(TU_best_cost_16x16))，其中，TU_best_cost_32x32表示32x32块的最优代价，TU_best_cost_16x16表示16x16块的最终最优代价。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，包括以下步骤：
（a）对TU的残差residual进行变换，得到量化前的系数C0；
（b）对步骤（a）中得到的C0进行量化，得到系数C1；
（c）采用固定的二进制 Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate；
（d）对步骤（b）中得到的C1进行反量化，得到系数C2；
（e）计算该TU的失真值distortion：distortion=Sum(C2-C0)^2；
（f）计算该TU残差编码后的率失真代价rdcost= distortion+Lambda*bits_estimate，其中，Lambda是根据qp与帧类型而定的常数；
（g）计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价rdcost_zero：rdcost_zero=Sum(residual)^2；
（h）将步骤（g）得到的rdcost_zero与步骤（f）得到的rdcost进行比较，数值较小的作为该TU的最优代价TU_cost：TU_cost=MIN(rdcost_zero, rdcost)。
2.根据权利要求1所述的一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，所述步骤（c）的具体过程为：
（c1）按照HEVC残差CABAC的二进制化过程，得到该TU残差二进制化过后的BIN的总数；
（c2）将BIN/（1.2~1.4）作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。
3.根据权利要求2所述的一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，所述步骤（c2）中，将BIN/1.3作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。
4.根据权利要求1所述的一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，所述步骤（h）的具体过程为：
（h1）当TU块为8x8块时，比较TU_cost_8x8和4个TU_cost_4x4的和，决定该8x8块是否分割.
如果TU_cost_8x8较小，则该8x8块不分割，否则，该8x8块分割；
该8x8块的最终最优代价TU_best_cost_8x8 = MIN(TU_cost_8x8, sum(TU_cost_4x4))，其中，TU_cost_8x8表示8x8块的最优代价，TU_cost_4x4表示4x4块的最优代价；
（h2）当TU块为16x16块时，比较TU_cost_16x16和4个TU_best_cost_8x8的和，决定该16x16块是否分割；
如果TU_cost_16x16较小，则该16x16块不分割，否则，该16x16块分割；
该16x16块的最终最优代价 TU_best_cost_16x16 =MIN(TU_cost_16x16, sum(TU_best_cost_8x8))，其中TU_cost_16x16表示16x16块的最优代价，TU_best_cost_8x8表示8x8块的最终最优代价；
（h3）当TU块为32x32块时，比较TU_cost_32x32和4个TU_best_cost_16x16的和，决定该32x32块是否分割.
如果TU_cost_32x32较小，则该32x32块不分割，否则，该32x32块分割；
该32x32块的最终最优代价 TU_best_cost_32x32 =MIN(TU_cost_32x32, sum(TU_best_cost_16x16))，其中，TU_best_cost_32x32表示32x32块的最优代价，TU_best_cost_16x16表示16x16块的最终最优代价。
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