CN109274965A - Hevc中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法 - Google Patents

Hevc中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法，应用于视频编解码技术领域。其步骤包括：编码当前帧时，计算当前帧与上一帧的修正亮度差，若修正亮度差大于场景切换阈值亮度差时即发生场景切换，则对当前帧进行帧内预测，如果修正亮度差小于场景切换阈值亮度差时则进行图像相似度判断；统计当前帧的编码单元CU与当前帧的参考帧同一位置的CU的像素分布，并计算JS散度，若JS散度大于像素分布阈值则进行帧间预测，若JS散度小于像素分布阈值则进行帧内预测。本发明可以提前粗略估计图像间的关系，降低之后一些不必要的计算复杂度，并且通过判断编码单元之间的相似度选择预测模式从而降低计算复杂度，缩短编码时间。

Description

HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法
技术领域
本发明涉及视频编解码领域，更具体地，涉及一种HEVC(高效视频编码)中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法。
背景技术
现有方法中提出提前终止CU(编码单元)划分的方法，这种方法基于CU的迭代划分，通过比较划分前当前CU率失真和划分后的4个子CU的总率失真，当划分后率失真小于划分前率失真时采取提前终止CU的划分的措施，从而避免继续划分，节约CU划分时间。除了提前终止CU划分的方法外，还有利用前一帧CU的PU(预测单元)的特性决定当前CU的PU模式，PU的模式在一定程度上反映了图像纹理的复杂度，根据这种相关性来决定子CU的PU模式划分。还有针对帧内预测的基于DCT(离散余弦变换)的快速CU划分，利用预测残差的DCT变换反映纹理度，根据纹理度决定是否提前划分。
利用比较CU相邻深度的率失真来提前终止CU划分的方法无法兼顾所有划分深度，很难找到最佳划分深度，而且无法避免遍历所有预测模式。利用前一帧PU模式来决定当前帧PU模式的方法内容复杂的图像适用性不强。
在预测模式选择中，对于帧内预测模式选择中，先在每隔4个角度粗选预测最佳的预测角度，再对最佳角度的相邻角度比较进行精选，最终选出帧内预测模式。基于屏幕内容特性将CU划分为复杂度不同的三个等级的CU块，对于不同等级的CU跳过对应不同的预测角度。对于帧间预测，利用当前CU与时空邻近CU的深度相关性预测当前CU的纹理复杂度,从而确定当前CU的深度范围。该算法虽然可以保证良好的编码性能,但降低的编码时间比较有限，并且上述方法都不可避免的同时进行帧内预测和帧间预测。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的无法兼顾所有划分深度，很难找到最佳划分深度，而且无法避免遍历所有预测模式的缺陷以及利用前一帧PU模式来决定当前帧PU模式的方法内容复杂的图像适用性不强的缺陷，提供一种HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法。
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法，其步骤包括：
S1：编码当前帧时，计算当前帧与上一帧的修正亮度差Ln；
S2：若Ln＞Lthreshold时，表明当前帧与上一帧发生场景切换，则对当前帧进行帧内预测，如果Ln<Lthreshold时，表示没有发生场景切换，则进行图像相似度判断，其中Lthreshold表示预设的发生场景切换的亮度差阈值；
S3：统计当前帧的编码单元CU与当前帧的参考帧同一位置的CU的像素分布，并计算JS散度JS(Pcurr||Prefer)，若JS(Pcurr||Prefer)＞JSthreshold则进行帧间预测，若JS(Pcurr||Prefer)<JSthreshold则进行帧内预测，其中Pcurr表示当前帧的像素分布，Prefer表示参考帧的像素分布，JS(Pcurr||Prefer)表示当前帧的像素分布以及参考帧的像素分布的JS散度，JSthreshold表示预设的JS散度阈值。
优选地，步骤S1中的修正亮度差Ln为：
其中，W表示视频帧的宽，H表示视频帧的高，fn(i,j)表示上一帧坐标(i,j)处的像素点的值，fn+1(i,j)表示当前坐标(i,j)处的像素点的值。
优选地，步骤S3中的JS散度计算公式为：
JS散度的取值范围为[0，1]，当JS散度取值为0时，当前帧像素分布Pcurr(X)和参考帧像素分布Prefer(X)完全相同；当JS散度取值越接近1时，则当前帧像素分布Pcurr(X)和参考帧像素分布Prefer(X)差别越大，其中 其中xk为像素值并且0≤xk≤255，0≤k≤W×H。
优选地，每个像素的统计概率为：
其中为像素xk出现的次数，Nall为所有像素出现的总次数。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明利用当前帧与下一帧的修正亮度差作为场景切换检测标准，可以有效提前降低由于图像像素值分布相似而实际并非同一场景的图像引起的误判，并且提前粗略估计图像间的关系，降低之后一些不必要的计算复杂度；并且通过统计CU的像素值分布，计算JS散度，从而判断CU之间的相似度、是否进行帧间预测，最终降低计算复杂度，缩短编码时间。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示的本发明HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法的流程图，其步骤如下：
S1：编码当前帧时，计算当前帧与上一帧的修正亮度差Ln，其修正亮度差Ln为：
其中，W表示视频帧的宽，H表示视频帧的高，fn(i,j)表示上一帧坐标(i,j)处的像素点的值，fn+1(i,j)表示当前坐标(i,j)处的像素点的值。
S2：若Ln＞Lthreshold时，表明当前帧与上一帧发生场景切换，则对当前帧进行帧内预测，如果Ln<Lthreshold时，表示没有发生场景切换，则进行图像相似度判断，其中Lthreshold表示场景切换阈值。
S3：统计当前帧的编码单元CU与当前帧的参考帧同一位置的CU的像素分布，并计算JS散度JS(Pcurr||Prefer)：
JS散度的取值范围为[0，1]，当JS散度取值为0时，当前帧像素分布Pcurr(X)和参考帧像素分布Prefer(X)完全相同；当JS散度取值越接近1时，则当前帧像素分布Pcurr(X)和参考帧像素分布Prefer(X)差别越大，其中：
其中xk为像素值并且0≤xk≤255，0≤k≤W×H，为像素xk出现的次数，Nall为所有像素出现的总次数。
若JS(Pcurr||Prefer)＞JSthreshold则进行帧间预测，若JS(Pcurr||Prefer)<JSthreshold则进行帧内预测，其中Pcurr表示当前帧的像素分布，Prefer表示参考帧的像素分布，JSthreshold表示像素分布阈值。
本算法以HM16.15标准代码作为算法比较对象，采用不同分辨率的标准测试序列BQSquare，BasketballDrill，Johnny，Cactus，分辨率分别为416x240,832x480，1280x720，1920x1080，计算不同QP(量化参数)的峰值信噪比(PSNR)、比特率(BR)以及编码时间(ET)。实验结果采用联合比特率(BDBR)和联合峰值信噪比(BDPSNR)来比较比特消耗和视频编码质量，其中ETo(QPi)表示HM16.15原始代码中不同QP下的编码时间，ETs(QPi)表示本发明提出的算法中不同QP下的编码时间经过仿真实验的分析，JS阈值JSthreshold取经验阈值0.54，同时通过测试结果如下表：
由表可以看出本发明相比标准算法在编码时间上有所减少，并且损失的比特较小，也就是说在损失少量比特的情况下有效提升了编码效率。作为快速预测模式选择方法，本发明方法效果显著。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：编码当前帧时，计算当前帧与上一帧的修正亮度差Ln；
S2：若Ln＞Lthreshold时，表明当前帧与上一帧发生场景切换，则对当前帧进行帧内预测，如果Ln<Lthreshold时，表示没有发生场景切换，则进行图像相似度判断，其中Lthreshold表示预设的发生场景切换的亮度差阈值；
S3：统计当前帧的编码单元CU与当前帧的参考帧同一位置的CU的像素分布，并计算JS散度JS(Pcurr||Prefer)，若JS(Pcurr||Prefer)＞JSthreshold则进行帧间预测，若JS(Pcurr||Prefer)<JSthreshold则进行帧内预测，其中Pcurr表示当前帧的像素分布，Prefer表示参考帧的像素分布，JS(Pcurr||Prefer)表示当前帧的像素分布以及参考帧的像素分布的JS散度，JSthreshold表示预设的JS散度阈值。
2.根据权利要求1所述的一种HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法，其特征在于：步骤S1中的修正亮度差Ln为：
其中，W表示视频帧的宽，H表示视频帧的高，fn(i,j)表示上一帧坐标(i,j)处的像素点的值，fn+1(i,j)表示当前坐标(i,j)处的像素点的值。
3.根据权利要求1所述的一种HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法，其特征在于：步骤S3中的JS散度计算公式为：
JS散度的取值范围为[0，1]，当JS散度取值为0时，当前帧像素分布Pcurr(X)和参考帧像素分布Prefer(X)完全相同；当JS散度取值越接近1时，则当前帧像素分布Pcurr(X)和参考帧像素分布Prefer(X)差别越大，其中 其中xk为像素值并且0≤xk≤255，0≤k≤W×H。
4.根据权利要求3所述的一种HEVC中基于像素值统计特性的快速预测模式选择方法，其特征在于：每个像素的统计概率为：
其中为像素xk出现的次数，Nall为所有像素出现的总次数。
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