CN110113601A - 基于视频图片纹理特征的hevc帧内快速算法选择方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例之一提供了基于视频图片纹理特征的HEVC帧内快速算法选择方法。与现有技术相比，本发明实施例之一提供的方法，通过判断CU所处的图片区域是平坦的还是不平坦的，然后选取相应的快速算法对CU进行编码，使得编码器的编码效率得到提高，计算复杂度被降低。在与原HEVC编码率失真相近的情况下，本发明实施例1的方法平均能降低56.2％的编码时间，同时质量(BRBD)只损失了1.52％。

Description

基于视频图片纹理特征的HEVC帧内快速算法选择方法
技术领域
本发明属于视频编码解码技术领域，具体涉及基于视频图片纹理特征的HEVC帧内快速算法选择方法。
背景技术
视频编码，就是指通过一些压缩的手段，将视频信号的文件转换成另一种文件格式，从而使得在信号传输过程中，减少带宽的使用，使其高效的传播。高效率视频编码(HighEfficiency Video Coding，简称HEVC)是一种新的视频压缩标准，在性能上相较于H.264更加优秀，在同等视频质量下其压缩率可达到H.264的2倍。电影、动画片等视频经HEVC视频压缩后，手机用户观看在线视频不仅流量耗费大大减少，且下载速度会更快，画质基本不会受到影响，即使在线观看也会更流畅，不易卡机。
在HEVC中，视频信号序列以图像组(Group of Picture，简称GOP)为基本单位进行编码，其中每一帧又会被分为一系列的片(编码的独立单元)，每一片又会被划分为若干个树形编码单元(Coding Tree Unit，简称CTU)，CTU按照类似四叉树的结构划分成四个更小尺寸的编码单元(Coding Units，简称CU)，CU是HEVC帧内/帧间预测、量化变换以及熵编码等环节共享的基本单位，可支持的编码尺寸最大为64×64，最小为8×8，编码器可以根据不同的图片内容、图片大小以及应用需求合理地选择CU的尺寸，以此获得较大程度的优化。
帧内预测技术在H.264/AVC中已经成功得到应用。HEVC中的帧内预测指利用图像的空间相关性，通过已编码的重构像素块来预测当前像素块，以去除空间冗余信息，提高图像压缩率。在HEVC中，为了更准确地描述图像的纹理特性，降低预测误差，提出了更精确的帧内预测技术，将预测模式增加到了35种，如图1所示。对于HEVC帧内编码，CTU可以迭代地划分成四个CU，一直划分到最小编码单一(8×8)，每一深度的CU又可以划分成2N×2N和N×N两种PU，每种PU进行35种帧内预测编码，并根据RDCost选择最佳PU模式。判定一个CTU的最佳划分方式，一般需要进行1+4+42+43＝85次RDCost计算，如图2中序号所示。
HEVC的帧内编码算法从35种预测模式中选择出最佳的预测模式要经历两个步骤，一是“粗搜索”，二是“精搜索”。在粗搜索中，编码器首先从35种模式中选出N种最有可能成为最佳模式的候选类型构成“精搜索”候选集合。N取决于预测单元(Prediction Uints，简称PU)的大小，当PU的大小为{4×4，8×8，16×16，32×32，64×64}时，对应的N分别是{8，8，3，3，3}。然后将“最可能”预测模式(Most Probable Modes，简称MPMs)加入到候选集合中。在“精搜索”中，对候选集合中的模式进行完整的计算率失真代价，将率失真代价最小的模式作为帧内模式的方向。由于完整的率失真代价计算复杂度很高，在“粗搜索”中只计算了简单的率失真代价。
出于压缩效率的考虑，HEVC编码器的计算复杂度很高，在视频会议、网络直播等对延迟有较高要求的应用中受到了限制。因此，为了提高视频编码效率，降低计算复杂度，仍需一种新的方法。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题，本发明实施例之一的目的在于提供一种基于视频图片纹理特征的HEVC帧内快速算法选择方法。
为实现上述目的，本发明实施例之一采用以下技术方案：
基于视频图片纹理特征的HEVC帧内快速算法选择方法，步骤包括：
(1)计算编码单元CU的纹理特征值W；
(2)根据步骤(1)的计算结果，若W>0.45，用第一算法对当前CU进行编码；若W<0.12，用第二算法对当前CU进行编码；
(3)判断CU是否处于最大编码深度，若是，结束编码；若否，重复步骤(1)和步骤(2)；
所述纹理特征值其中N是CU所覆盖区域内像素点的个数，p(i)是每个像素点所对应的像素值，是N个像素值的平均值。
步骤(1)中，纹理特征值W小于0.12，表示CU所处的区域是平坦的；纹理特征值W大于0.45，表示CU所处的区域是不平坦的。
优选地，步骤(2)还包括：若0.12<W<0.45，用第一算法对当前CU进行编码。
0.12<纹理特征值<0.45，用第一算法对当前CU进行编码，但是其子CU编码时仍然需要计算W值然后根据W值选择相应的算法。而对于W值小于0.12和大于0.45的CU，其子CU的算法与当前CU的算法相同。
优选地，所述第一算法步骤包括：
(1s)快速模式决策：
(1s.a)按HEVC标准对{0，1，2，6，10，14，18，22，26，30，34}11个模式做粗模式搜索，根据绝对变换差值，从中选出六个最佳帧内模式候选，结合当前PU左边和上边PU的最佳帧内模式组成集合A；
(1s.b)对集合A中的所有元素的2距邻居模式进行测验，从中选出两个帧内模式候选，将这两个帧内模式的1距邻居模式连同PU的最可能模式(MPM)组成集合B；
(1s.c)对集合B中所有模式做粗模式搜索；
(1s.d)从所有做过粗模式搜索的模式中找出SATD代价最小的M个模式，进行后续操作，M的个数由CU的大小决定：当CU大小为{64×64，32×32，16×16，8×8，4×4}时，M的值分别为{3，3，3，8，8}；
(2s)基于率失真优化量化的模式筛选：
(2s.a)从快速模式决策中得到的M个模式中选出SATD代价最小两个{m1，m2}组成集合W；
(2s.b)将M个模式中剩余的模式mi依次进行以下操作：
如果mi与W中的所有元素的距离都大于1，则将mi加入到W集合中；
如果集合中的元素包括了这些模式{m1，m2，Intra_Planar，Intra_DC，MPM}，则跳出步骤(2s.b)；
(2s.c)对W中的所有元素做精模式搜索；
(3s)基于率失真代价的终止划分：
若当前子CU的率失真代价之和大于其中某一阈值时，则跳过后续子CU的编码过程，减小计算复杂度，具体判断标准为：
其中：K的取值范围为{1，2，3，4}，βK对应K＝{1，2，3，4}时的取值为{1.5，1.2，1.1，1}，表示4个子CU的哈达马代价之和，4个子CU还没完全编码完的情况下，其值用当前CU的率失真代价代替，为前K个子CU的哈达马代价之和，表示第i个子CU的率失真代价，为当前CU的率失真代价。
优选地，所述第二算法步骤包括：
(1s)CU深度预测：
若Jk n＜pJk n-1，则当前编码单元CU的深度范围设置为与前一帧相同位置编码单元CU的深度范围相同，若Jk n≥pJk n-1，当前编码单元CU的深度范围设置为其中dn min，k为前一帧相同位置编码单元CU的最小编码深度，dn max，k为前一帧相同位置编码单元CU的最大编码深度，p为常数1.02；
(2s)基于率失真代价的终止划分：
如果当前编码单元CU深度为d的CU的率失真代价J满足：
其中Jk n-1表示上一帧当前位置编码单元CU总的率失真代价，d表示编码深度，an-1 k为系数，值为上一帧当前位置编码单元CU处于最大深度的CU数与编码单元CU总CU数之比；
(3s)快速候选模式筛选：
对粗搜索后得到的候选集合，其中元素按率失真代价从小到大排列，记为P＝{p(0)，p(1)，...，p(M-1)}，在进行精搜索之前，对候选集中的元素进行以下操作：
(3s.a)假设m为MPM中三个元素在P中最靠后的索引值，则集合P的大小可以缩小为P＝{p(0)，p(1)，...，p(m)}，其中M-1＞m；
(3s.b)对于新的集合P中的所有元素，如果满足J(p(i))SATD＞1.3J(p(0))SATD，则将元素p(i)从集合P中移除，其中J(p(i))SATD，J(p(0))SATD，分别代表P中第i+1个、第0个元素的率失真代价。
优选地，所述N个像素值的平均值的计算方法为：
在HEVC编码过程中，CU是最小的编码单元。不同的帧内快速算法CU的编码过程不相同，所以不同算法编码相同CU时所消耗的时间也不尽相同。假设T(i，j)表示算法i编码第j个编码单元CU所需要的时间，那么对于一个一共拥有N个编码单元CU的视频，要编码该视频所需要的时间为同时假设一共有M个帧内快速算法，已知每个快速算法编码每个CU所消耗的时间，并且编码视频时总是选取消耗时间最小的算法来编码CU，则用这种编码视频所需要的时间为由于min(T(1，j)，...，T(M，j))≤T(i，j)，所以即只要能找到合适的方法就能通过算法之间的组合，从而得到一种更加高效的算法，使编码效果达到更优。
本发明通过视频图片的纹理特质作为判定依据，同时选择两种不同的快速算法分别处理平坦和非平坦图片，使得图片的处理效果达到最佳，从而提高编码器的编码效率。
第一算法在微观和宏观层面分别引入快速决策算法：微观上提出了一种渐进式的粗搜索算法，降低进行粗搜索的预测方向的个数；宏观上比较当前PU的绝对变换差值(SATD)与其四个子PU的绝对变换差值之和，决定CU是否进一步往下划分，减小编码深度。
关于第二算法，编码单元CU的最大编码深度与最小编码深度之差的平均值等于1.75，说明在编码单元CU编码过程中，仅需要搜索2至3个深度，而不是编码所有深度。因此只要能精确的预测编码单元CU的编码深度，就能极大的降低编码器的计算复杂度。
本发明实施例的有益效果
与现有技术相比，本发明实施例之一提供的方法，通过判断CU所处的图片区域是平坦的还是不平坦的，然后选取相应的快速算法对CU进行编码，使得编码器的编码效率得到提高，计算复杂度被降低。
在与原HEVC编码率失真相近的情况下，本发明实施例1的方法平均能降低56.2％的编码时间，同时质量(BRBD)只损失了1.52％。
附图说明
图1是帧内预测33种角度预测方向示意图。
图2是CTU四叉树递归划分结构示意图。
图3是实施例1的方法流程图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例，并结合实施例对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
实施例1
本例提供了基于视频图片纹理特征的HEVC帧内快速算法选择方法，如图3所示，步骤包括：
(1)计算编码单元CU的纹理特征值W；
(2)根据步骤(1)的计算结果，若W>0.45，用第一算法对当前CU进行编码；若W<0.12，用第二算法对当前CU进行编码；
(3)判断CU是否处于最大编码深度，若是，结束编码；若否，重复步骤(1)和步骤(2)；
所述纹理特征值其中N是CU所覆盖区域内像素点的个数，p(i)是每个像素点所对应的像素值，是N个像素值的平均值。
步骤(1)中，纹理特征值W小于0.12，表示CU所处的区域是平坦的；纹理特征值W大于0.45，表示CU所处的区域是不平坦的。
步骤(2)还包括：若0.12<W<0.45，用第一算法对当前CU进行编码。
0.12<纹理特征值<0.45，用第一算法对当前CU进行编码，但是其子CU编码时仍然需要计算W值然后根据W值选择相应的算法。而对于W值小于0.12和大于0.45的CU，其子CU的算法与当前CU的算法相同。
第一算法步骤包括：
(1s)快速模式决策：
(1s.a)按HEVC标准对{0，1，2，6，10，14，18，22，26，30，34}11个模式做粗模式搜索，根据绝对变换差值，从中选出六个最佳帧内模式候选，结合当前PU左边和上边PU的最佳帧内模式组成集合A；
(1s.b)对集合A中的所有元素的2距邻居模式进行测验，从中选出两个帧内模式候选，将这两个帧内模式的1距邻居模式连同PU的最可能模式(MPM)组成集合B；
(1s.c)对集合B中所有模式做粗模式搜索；
(1s.d)从所有做过粗模式搜索的模式中找出SATD代价最小的M个模式，进行后续操作，M的个数由CU的大小决定：当CU大小为{64×64，32×32，16×16，8×8，4×4}时，M的值分别为{3，3，3，8，8}；
(2s)基于率失真优化量化的模式筛选：
(2s.a)从快速模式决策中得到的M个模式中选出SATD代价最小两个{m1，m2}组成集合W；
(2s.b)将M个模式中剩余的模式mi依次进行以下操作：
如果mi与W中的所有元素的距离都大于1，则将mi加入到W集合中；
如果集合中的元素包括了这些模式{m1，m2，Intra_Planar，Intra_DC，MPM}，则跳出步骤(2s.b)；
(2s.c)对W中的所有元素做精模式搜索；
(3s)基于率失真代价的终止划分：
若当前子CU的率失真代价之和大于其中某一阈值时，则跳过后续子CU的编码过程，减小计算复杂度，具体判断标准为：
其中：K的取值范围为{1，2，3，4}，βK对应K＝{1，2，3，4}时的取值为{1.5，1.2，1.1，1}，表示4个子CU的哈达马代价之和，4个子CU还没完全编码完的情况下，其值用当前CU的率失真代价代替，为前K个子CU的哈达马代价之和，表示第i个子CU的率失真代价，为当前CU的率失真代价。
第二算法步骤包括：
(1s)CU深度预测：
若Jk n＜pJk n-1，则当前编码单元CU的深度范围设置为与前一帧相同位置编码单元CU的深度范围相同，若Jk n≥pJk n-1，当前编码单元CU的深度范围设置为其中dn min，k为前一帧相同位置编码单元CU的最小编码深度，dn max，k为前一帧相同位置编码单元CU的最大编码深度，p为常数1.02；
(2s)基于率失真代价的终止划分：
如果当前编码单元CU深度为d的CU的率失真代价J满足：
其中Jk n-1表示上一帧当前位置编码单元CU总的率失真代价，d表示编码深度，an-1 k为系数，值为上一帧当前位置编码单元CU处于最大深度的CU数与编码单元CU总CU数之比；
(3s)快速候选模式筛选：
对粗搜索后得到的候选集合，其中元素按率失真代价从小到大排列，记为P＝{p(0)，p(1)，...，p(M-1)}，在进行精搜索之前，对候选集中的元素进行以下操作：
(3s.a)假设m为MPM中三个元素在P中最靠后的索引值，则集合P的大小可以缩小为P＝{p(0)，p(1)，...，p(m)}，其中M-1＞m；
(3s.b)对于新的集合P中的所有元素，如果满足J(p(i))SATD＞1.3J(p(0))SATD，则将元素p(i)从集合P中移除，其中J(p(i))SATD，J(p(0))SATD，分别代表P中第i+1个、第0个元素的率失真代价。
N个像素值的平均值的计算方法为：
在HEVC编码过程中，CU是最小的编码单元。不同的帧内快速算法CU的编码过程不相同，所以不同算法编码相同CU时所消耗的时间也不尽相同。假设T(i，j)表示算法i编码第j个编码单元CU所需要的时间，那么对于一个一共拥有N个编码单元CU的视频，要编码该视频所需要的时间为同时假设一共有M个帧内快速算法，已知每个快速算法编码每个CU所消耗的时间，并且编码视频时总是选取消耗时间最小的算法来编码CU，则用这种编码视频所需要的时间为由于min(T(1，j)，...，T(M，j))≤T(i，j)，所以即只要能找到合适的方法就能通过算法之间的组合，从而得到一种更加高效的算法，使编码效果达到更优。
图3中，W、Mode、Mode’是新加的变量使编码器按照本发明实施例的方法运行，W代表CU的纹理特征值，Mode代表CU所用编码方式(值为1表示用第一算法，值为2表示用第二算法，值为-1表示所用算法未知)，Mode’代表父CU所用编码方式(值为1表示用第一算法，值为2表示用第二算法，值为-1表示所用算法未知)，CU往下划分时令子CU的Mode’等于当前CU的Mode，相当于把当前CU所用的编码方式告诉给子CU，也就是将当前CU的纹理特征值告诉给子CU，避免重复计算。
CU编码开始时，对W，Mode，Mode’的值初始化(W＝0，Mode＝-1，Mode’＝-1)；
然后对CU中的Mode’进行判断，如果Mode’的值不为-1，则当前CU的纹理特征值在其上一层CU中已经得到，可按照上一层CU的编码方式进行编码；如果如果Mode’的值为-1，则表示当前CU所处的编码深度最低(没有上一层CU)或者上一层CU的纹理特征值在0.12到0.45之间，所以需要重新计算其纹理特征值。
实施例2
本例采用实施例1的方法，在Win10操作系统下，编译环境为Visual Studio 2017，通过编码同一视频，与原HEVC编码结果进行比较，HEVC参考软件HM，版本号10.0。结果如表1所示。
表1 实施例1的方法与原HEVC编码结果性能比较
从表1可知，与原HEVC编码器相比，本发明实施例1的方法平均能降低56.2％的编码时间，同时质量(BRBD)只损失了1.52％。

Claims (5)

1.基于视频图片纹理特征的HEVC帧内快速算法选择方法，其特征在于，步骤包括：
(1)计算编码单元CU的纹理特征值W；
(2)根据步骤(1)的计算结果，若W>0.45，用第一算法对当前CU进行编码；若W<0.12，用第二算法对当前CU进行编码；
(3)判断CU是否处于最大编码深度，若是，结束编码；若否，重复步骤(1)和步骤(2)；
所述纹理特征值其中N是CU所覆盖区域内像素点的个数，p(i)是每个像素点所对应的像素值，是N个像素值的平均值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)还包括：若0.12<W<0.45，用第一算法对当前CU进行编码。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一算法步骤包括：
(1s)快速模式决策：
(1s.a)按HEVC标准对{0，1，2，6，10，14，18，22，26，30，34}11个模式做粗模式搜索，根据绝对变换差值，从中选出六个最佳帧内模式候选，结合当前PU左边和上边PU的最佳帧内模式组成集合A；
(1s.b)对集合A中的所有元素的2距邻居模式进行测验，从中选出两个帧内模式候选，将这两个帧内模式的1距邻居模式连同PU的最可能模式(MPM)组成集合B；
(1s.c)对集合B中所有模式做粗模式搜索；
(1s.d)从所有做过粗模式搜索的模式中找出SATD代价最小的M个模式，进行后续操作，M的个数由CU的大小决定：当CU大小为{64×64，32×32，16×16，8×8，4×4}时，M的值分别为{3，3，3，8，8}；
(2s)基于率失真优化量化的模式筛选：
(2s.a)从快速模式决策中得到的M个模式中选出SATD代价最小两个{m1，m2}组成集合W；
(2s.b)将M个模式中剩余的模式mi依次进行以下操作：
如果mi与W中的所有元素的距离都大于1，则将mi加入到W集合中；
如果集合中的元素包括了这些模式{m1，m2，Intra_Planar，Intra_DC，MPM}，则跳出步骤(2s.b)；
(2s.c)对W中的所有元素做精模式搜索；
(3s)基于率失真代价的终止划分：
若当前子CU的率失真代价之和大于其中某一阈值时，则跳过后续子CU的编码过程，减小计算复杂度，具体判断标准为：
其中：K的取值范围为{1，2，3，4}，βK对应K＝{1，2，3，4}时的取值为{1.5，1.2，1.1，1}，表示4个子CU的哈达马代价之和，4个子CU还没完全编码完的情况下，其值用当前CU的率失真代价代替，为前K个子CU的哈达马代价之和，表示第i个子CU的率失真代价，为当前CU的率失真代价。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二算法步骤包括：
(1s)CU深度预测：
若Jk n<pJk n-1，则当前编码单元CU的深度范围设置为与前一帧相同位置编码单元CU的深度范围相同，若Jk n≥pJk n-1，当前编码单元CU的深度范围设置为其中dn min,k为前一帧相同位置编码单元CU的最小编码深度，dn max,k为前一帧相同位置编码单元CU的最大编码深度，p为常数1.02；
(2s)基于率失真代价的终止划分：
如果当前编码单元CU深度为d的CU的率失真代价J满足：
其中Jk n-1表示上一帧当前位置编码单元CU总的率失真代价，d表示编码深度，an-1 k为系数，值为上一帧当前位置编码单元CU处于最大深度的CU数与编码单元CU总CU数之比；
(3s)快速候选模式筛选：
对粗搜索后得到的候选集合，其中元素按率失真代价从小到大排列，记为P＝{p(0)，p(1)，…，p(M-1)}，在进行精搜索之前，对候选集中的元素进行以下操作：
(3s.a)假设m为MPM中三个元素在P中最靠后的索引值，则集合P的大小可以缩小为P＝{p(0)，p(1)，…，p(m)}，其中M–1>m；
(3s.b)对于新的集合P中的所有元素，如果满足J(p(i))SATD＞1.3J(p(0))SATD，则将元素p(i)从集合P中移除，其中J(p(i))SATD，J(p(0))SATD，分别代表P中第i+1个、第0个元素的率失真代价。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个像素值的平均值的计算方法为：
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