CN110149512A - 帧间预测加速方法、控制装置、电子装置、计算机存储介质及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种帧间预测加速方法。帧间预测加速方法包括步骤：记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向；记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向；在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时，停止第二模式中除当前模式外的其他模式做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。本发明还公开了一种控制装置、电子装置、计算机可读存储介质及设备。本发明通过终止不必要的深度计算以及跳过不必要的预测模式计算，从而实现编码器编码加速。

Description

帧间预测加速方法、控制装置、电子装置、计算机存储介质及 设备
技术领域
本发明涉及视频编码领域，特别涉及一种帧间预测加速方法、控制装置、电子装置、计算机存储介质及设备。
背景技术
在HEVC标准中，在进行帧间预测模式时，为了查找到最优的参考帧，现有技术需要遍历当前预测单元的整个框架后从中挑选出最优的参考帧，而帧间预测涉及的算法复杂，导致编码速度受限。
发明内容
有鉴于此，本发明的实施例提供了一种帧间预测加速方法、控制装置、电子装置、计算机存储介质及设备。
本发明提供了一种帧间预测加速方法，包括步骤：
记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，所述第一模式包括帧间合并模式和帧间跳过模式中的至少一种模式；
记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，所述第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；
在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
在某些实施方式中，所述记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向的步骤包括：
分别计算在采用所述帧间合并模式时的率失真代价J_merge和采用所述帧间跳过模式时的率失真代价J_skip；
从所述J_merge和所述J_skip中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第三模式，并根据所述第三模式得到最优的所述第一运动矢量、对应的所述第一参考帧和所述第一方向。
在某些实施方式中，所述记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向的步骤包括：
计算所述第二模式下的率失真代价；
从所述率失真代价中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第四模式，并根据所述第四模式得到最优的所述第二运动矢量、对应的所述第二参考帧和所述第二方向。
在某些实施方式中，，所述在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优的步骤包括：
在所述第二模式包含1个子预测单元时，且所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为所述当前模式，所述第二模式下中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
在某些实施方式中，所述在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优的步骤包括：
在所述第二模式包含2个子预测单元，所述2个子预测单元之间最优的运动矢量、对应的参考帧和方向均相同时，取所述2个子预测单元中的任意1个所述子预测单元最优的所述运动矢量、对应的所述参考帧和所述方向分别作为所述第二运动矢量、对应的所述第二参考帧和所述第二方向，并在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为所述当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
在某些实施方式中，所述阈值小于或等于2。
本发明提供了一种控制装置，所述控制装置包括：
第一记录模块，用于记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，所述第一模式包括帧间合并模式和帧间跳过模式中的至少一种模式；
第二记录模块，用于记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，所述第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；
决策模块，用于在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
本发明提供了一种电子装置，所述电子装置包括处理器，所述处理器用于记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，所述第一模式包括帧间合并模式和帧间跳过模式中的至少一种模式；记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，所述第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
在某些实施方式中，所述处理器用于分别计算在采用所述帧间合并模式时的率失真代价J_merge和采用所述帧间跳过模式时的率失真代价J_skip；从所述J_merge和所述J_skip中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第三模式，并根据所述第三模式得到最优的所述第一运动矢量、对应的所述第一参考帧和所述第一方向。
在某些实施方式中，所述处理器用于计算所述第二模式下的率失真代价；从所述率失真代价中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第四模式，并根据所述第四模式得到最优的所述第二运动矢量、对应的所述第二参考帧和所述第二方向。
在某些实施方式中，所述处理器用于在所述第二模式包含1个子预测单元时，且所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为所述当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
在某些实施方式中，所述处理器用于在所述第二模式包含2个子预测单元，所述2个子预测单元之间最优的运动矢量、对应的参考帧和方向均相同时，取所述2个子预测单元中的任意1个所述子预测单元最优的所述运动矢量、对应的所述参考帧和所述方向分别作为所述第二运动矢量、对应的所述第二参考帧和所述第二方向，并在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为所述当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
在某些实施方式中，所述阈值小于或等于2。
本发明提供了一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行所述的帧间预测加速方法。
本发明提供了一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述的帧间预测加速方法。
本发明实施方式的帧间预测加速方法、控制装置和电子装置，基于已编码块的运动矢量、对应的参考帧和方向，可终止编码单元不必要的深度计算以及跳过不必要的预测模式计算，能够极大地降低HEVC的帧间编码复杂度，有助于实现HEVC编码器编码加速。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是HEVC编码框架的示意图；
图2是预测单元的帧间预测模式的划分示意图；
图3是本发明实施方式的帧间预测加速方法的流程示意图；
图4是本发明实施方式的控制装置的模块示意图；
图5是本发明实施方式的电子装置的模块示意图；
图6是本发明实施方式的PU以及相邻块的结构示意图；
图7是本发明实施方式的帧间预测加速方法的又一流程示意图；
图8是本发明实施方式的PU帧间预测的流程示意图；
图9是本发明实施方式的多参考帧下运动估计的流程示意图；
图10是本发明实施方式的帧间预测加速方法的另一流程示意图；
图11是本发明实施方式的帧间预测加速方法的再一流程示意图；和
图12是本发明实施方式的计算机设备的模块示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1，高效率视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)的编码架构由帧内预测、帧间预测、变换、量化、熵编码、环路滤波等模块构成。在编码时，一帧图像送入到编码器，经过帧内或帧间预测之后得到预测值，将预测值与输入数据相减得到残差，然后进行离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)和量化后得到残差系数，然后送入熵编码模块输出码流，同时残差系数经反量化反变换之后，得到重构图像的残差值后再和帧内或者帧间的预测值相加，从而得到了重构图像，重构图像再经环内滤波之后进入参考帧队列，作为下一帧的参考图像，从而实现编码。
其中，残差数据经过DCT变化和量化以及逆量化和逆DCT变换的等过程，是为了得到重建数据，该过程计算量大。HEVC为了提升压缩率，采用残差四叉树(Residual Quad-tree Transform，RQT)分割结构技术，以最大编码单元(Largest Coding Unit，LCU)为单位，即64×64的CU开始，此时深度为0。首先对它进行预测编码，得到其率失真代价(Rate-Distortion cost，RDcost)，接着将它分为4个子编码单元(Coding Unit，CU)，每个子CU的尺寸为32×32，深度为1，同样分别对这4个子CU进行预测编码，分别得到各自的RDcost。如此递归地划分下去；当CU的深度为3时，即尺寸为8×8时，终止当前CU的分割。然后对分割的模式进行选择，即依次比较4个8×8的RDcost之和是否小于其对应的16×16的CU的RDcost，如果是，则选择8×8的分割模式，否则选择16×16的分割模式。如此比较下去，直到当前的CU的深度为0。此外，对于每个深度级，每个编码块均需要预测单元(Predict Unit，PU)采用多种帧间预测模式和帧内预测模式进行预测，并从中找出使得每个编码块的率失真优化(Rate Distortion Optimization，RDO)最小的预测模式，作为该编码块的最优预测模式，然后基于每个编码块的最优预测模式，对每个编码块进行预测和编码。
在HEVC标准中可根据各种分割模式将CU划分为1个或多个PU，CU的预测编码类型有帧间预测模式和帧内预测模式。
请参阅图2，帧间预测模式包括：帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式、帧间nRx2N模式。其中，N可以为4、8、16和32中的任意一个；n＝N/2；U为上，D为下；L为左，R为右。
帧间2Nx2N模式表示将大小为2Nx2N的CU划分为1个大小为2Nx2N的PU进行帧间预测。帧间2NxN模式表示将大小为2Nx2N的CU划分为2个大小为2NxN的PU进行帧间预测。帧间Nx2N模式表示将大小为2Nx2N的CU划分为2个大小为Nx2N的PU进行帧间预测。帧间2NxnU模式表示将大小为2Nx2N的CU划分为上下2个大小不同的PU进行帧间预测。帧间2NxnD模式表示将大小为2Nx2N的CU划分为上下2个大小不同的PU进行帧间预测。帧间nLx2N模式表示将大小为2Nx2N的CU划分为左右2个大小不同的PU进行帧间预测。帧间nRx2N模式表示将大小为2Nx2N的CU划分为左右2个大小不同的PU进行帧间预测。
在帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式和帧间Nx2N模式中，CU分割成两个大小相等的具有矩形预测块的PU，这三种模式属于对称预测方式；在帧间2NxnU模式、帧间2NxnD、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中，CU分割成两个大小不相等的具有矩形预测块的PU，其中，帧间2NxnU模式和帧间2NxnD模式属于水平方向的不对称预测方式，帧间nLx2N模式、帧间nRx2N模式属于垂直方向的不对称预测方式。
上述7种帧间预测模式均包含了帧间合并模式(Merge Mode)和运动估计，Merge模式下的候选运动矢量表的构造方式相同。
在计算率失真代价时，2Nx2N模式下需要对残差信号做DCT变化、量化、逆量化、逆变换的过程，计算复杂度也最大，所以2Nx2N模式下的Merge模式做的比较复杂。而其他模式的Merge模式下是计算残差信号经哈德曼变换的4×4块的预测残差绝对值总和，计算复杂度做得相对简单。此外，2Nx2N模式下有帧间跳过模式(Skip Mode)，Skip预测在Merge预测的基础上，假设残差为零，得到的率失真代价，如果该情况下代价比Merge预测的还小，就认为当前PU为帧间Skip模式，在这种情况下能够节省码率。
帧内预测模式包括：帧内2Nx2N模式和帧内NxN模式。
从以上可以看出，帧间预测需要穷尽对4个深度级(范围是0-3)的CU以及每个深度级的CU上的所有PU模式进行RDO计算，才能决定出最优的分割模式，可见复杂度相当巨大。因此，本发明提供一种有效的方法以降低HEVC帧间预测加速方法。
请参阅图3，本发明实施方式提供了一种帧间预测加速方法，包括步骤：
S10：记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，第一模式包括帧间Merge模式和帧间Skip模式中的至少一种模式；
S20：记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；
S30：在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
请参阅图4，本发明实施方式提供了一种用于帧间预测加速方法的控制装置200。本发明实施方式的帧间预测加速方法可以由本发明实施方式的控制装置200实现。控制装置200包括第一记录模块21、第二记录模块22和决策模快23。步骤S10可以由第一记录模块21实现，步骤S20可以由第二记录模块22实现，步骤S30可以由决策模快23实现。也即是说，第一记录模块21用于记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，第一模式包括帧间Merge模式和帧间Skip模式中的至少一种模式；第二记录模块22用于记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；决策模快23用于在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
请参阅图5，本发明实施方式提供一种电子装置300。在本发明的实施例中，控制装置200也可以运用到电子装置300中。电子装置300可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等。电子装置300包括处理器30，步骤S10、步骤S20和步骤S30可以由处理器30实现。也即是说，处理器30可用于记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，第一模式包括帧间Merge模式和帧间Skip模式中的至少一种模式；记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
具体地，HEVC的帧间预测模式是利用多运动矢量竞争的方法进行帧间预测的，在进行运动矢量(Motion Vector，MV)预测时，用到了运动矢量列表。对于帧间Merge模式和帧间Skip模式，运动矢量列表中允许有最多4个空域运动矢量预测值和1个时域运动矢量预测值，帧间Merge模式和帧间Skip模式共用同一个运动矢量列表。编码器从运动矢量列表中选出一个最佳的运动矢量预测值作为当前PU的运动矢量预测值。
其中，如图6所示，运动矢量列表的建立方法可以包括：与当前PU在空域上相邻块可以包括：相邻块A0(当前PU左下角位置对应的左下参考块)、相邻块A1(当前PU左下角位置对应的左边参考块)、相邻块B0(当前PU右上角位置对应的右上参考块)、相邻块B1(当前PU右上角位置对应的上边参考块)、相邻块B2(当前PU左上角位置对应的左上参考块)；运动矢量时域预测值(Temporal Motion Vector predictor，TMVP)为当前PU在时域上相应的运动矢量预测值。
首先，按照相邻块A1、相邻块B1、相邻块B0、相邻块A0、相邻块B2、相邻块TMVP的顺序依次从各相邻块以及TMVP中获取运动矢量预测值，然后，按照HEVC中的规则将获取到的各运动矢量预测值加入运动矢量列表中，最后通过计算5个相邻块的RDcost并从中选出RDcost最小值的相邻块作为最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向。可以理解，当前CU可以包含至少两个PU，采用串行方式建立至少两个PU的运动矢量列表的。
在当前PU做完参考帧搜索之后，如果当前PU预测得到最优参考帧和方向与Merge2Nx2N预测得到最优参考帧和方向相同，并且两者的MV的差值在阈值范围内时，经过统计，在最终编码时被选中(择优)的概率小于0.01％，即使在当前CU最优模式被选中，而在CU层级间比较时，也可能被淘汰。因此，可以认为当前PU的预测模式不会被在最终编码时被选中，终止编码单元不必要的深度计算以及跳过不必要的预测模式计算，能够极大地降低HEVC的帧间编码复杂度，有助于实现HEVC编码器编码加速。
需要说明的是，目前在HEVC协议里定义了三种帧，分别为I帧、B帧和P帧。I帧是一个全帧压缩编码帧，它可将全帧原始图像信息进行JPEG压缩编码及传输，解码时仅用I帧的数据就可重建完整图像。P帧可以以I帧为参考帧，在I帧中可找出P帧“某点”的预测值和运动矢量，可取预测差值和运动矢量一起传送，在解码端可根据运动矢量从I帧中找出P帧“某点”的预测值并与差值相加以得到P帧“某点”样值，从而可得到完整的P帧。B帧可以以前面的I或P帧和后面的P帧为参考帧，可找出B帧“某点”的预测值和两个运动矢量，并可取预测差值和运动矢量传送，解码端可根据运动矢量找出在两个参考帧中的预测值并与差值求和，得到B帧“某点”样值，从而可得到完整的B帧。由于I帧不存在帧间模式选择，所以本发明的实施例中的帧间预测加速方法可只针对B帧和P帧。
请参阅图7和图8，在某些实施方式中，记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向的步骤S10包括：
S110：分别计算在采用帧间Merge模式时的率失真代价J_merge和采用帧间Skip模式时的率失真代价J_skip；
S120：从J_merge和J_skip中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第三模式，并根据第三模式得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向。
请参阅图4，在某些实施方式中，控制装置200包括第一计算模块24和第一选择模块25，步骤S110可以由第一计算模块24实现，步骤S120可以由第一选择模块25实现。也即是说，第一计算模块24用于分别计算在采用帧间Merge模式时的率失真代价J_merge和采用帧间Skip模式时的率失真代价J_skip；第一选择模块25用于从J_merge和J_skip中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第三模式，并根据第三模式得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向。
请参阅图5，在某些实施方式中，处理器30用于分别计算在采用帧间Merge模式时的率失真代价J_merge和采用帧间Skip模式时的率失真代价J_skip；从J_merge和J_skip中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第三模式，并根据第三模式得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向。
具体地，帧间Merge模式会为当前PU建立一个MV候选列表，列表中存在5个候选MV，及其对应的参考帧信息。候选列表的建立属于协议范畴，有明确规定，此处不再累述。通过遍历5个候选MV，对每个候选MV计算率失真代价，选取率失真代价最小的一个作为该帧间Merge模式的最优MV。
计算率失真代价的方式分两种情况。在2Nx2N模式下可以采用下列公式：rdcost＝SSD+lamda*bit；在其他模式下可以采用下列公式：rdcost＝SATD+lamda*bit。其中，SSD表示原始像素与重构像素误差的平方和，需要对残差信号做DCT变化、量化、逆量化、逆变换的过程，估算出的码子和真实编码出来的一样，选出的模式最节省码子，但计算复杂度也最大。SATD表示将残差经哈德曼变换的4×4块的预测残差绝对值总和，可以将其看作简单的时频变换，其值在一定程度上可以反映生成码流的大小。lamda为拉格朗日常数。bit表示该模式编码所占的比特数。
需要说明的是，Skip预测在Merge预测的基础上，假设残差为零，得到的率失真代价，如果该情况下代价比Merge预测的还小，就认为当前PU为帧间Skip模式。帧间Skip模式跟帧间Merge模式的共同点是MV都不需要经过运动估计，而是按照一定规则从周边块中选择而来，不同点是Skip没有残差数据，而Merge有残差数据。
请参阅图7和图9，在某些实施方式中，记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向的步骤S20包括：
S210：计算第二模式下的率失真代价；
S220：从率失真代价中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第四模式，并根据第四模式得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向。
请参阅图4，在某些实施方式中，控制装置200包括第二计算模块26和第二选择模块27，步骤S210可以由第二计算模块26实现，步骤S220可以由第二选择模块27实现。也即是说，第二计算模块26用于计算当前模式下的率失真代价；第二选择模块27用于从率失真代价中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第四模式，并根据第四模式得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向。
请参阅图5，在某些实施方式中，实现步骤S210和步骤S220可以由处理器30实现，也即是说，处理器30可用于计算当前模式下的率失真代价；从率失真代价中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第四模式，并根据第四模式得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向。
具体地，遍历指定的参考帧方向，然后遍历该方向下指定的参考帧，并对每个参考帧做运动估计，然后比较所有参考帧方向下所有参考帧的率失真代价，找到当前模式的最优参考帧方向和参考帧，及对应的的MV。
请参阅图10，在某些实施方式中，在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优的步骤S30包括：
S310：在第二模式包含1个子预测单元时，且第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时，停止在第二模式的计算且第二模式不参与择优。
请参阅图4，在某些实施方式中，步骤S310可以由决策模块23实现。也即是说，决策模块23用于在第二模式包含1个子预测单元时，且第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
请参阅图5，在某些实施方式中，步骤S310可以由处理器30实现，也即是说，处理器30用于在第二模式包含1个子预测单元时，且第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
具体地，在2Nx2N模式的预测时，只有一个PU，所以可以直接将得到的最优参考帧、方向及MV作为第二参考帧、第二方向及第二运动矢量进行比较。
请参阅图11，在某些实施方式中，在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优的步骤S30包括：
S320：在第二模式包含2个子预测单元，2个子预测单元之间最优的运动矢量、对应的参考帧和方向均相同时，取2个子预测单元中的任意1个子预测单元最优的运动矢量、对应的参考帧和方向分别作为第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，并在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
请参阅图4，在某些实施方式中，步骤S320可以由决策模块23实现。也即是说，决策模块23用于在第二模式包含2个子预测单元，2个子预测单元之间最优的运动矢量、对应的参考帧和方向均相同时，取2个子预测单元中的任意1个子预测单元最优的运动矢量、对应的参考帧和方向分别作为第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，并在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
请参阅图5，在某些实施方式中，步骤S320可以由处理器30实现，也即是说，处理器30用于在第二模式包含2个子预测单元，2个子预测单元之间最优的运动矢量、对应的参考帧和方向均相同时，取2个子预测单元中的任意1个子预测单元最优的运动矢量、对应的参考帧和方向分别作为第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，并在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
具体地，在做分割模式的预测时，如帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式、帧间nRx2N模式等分割模式的PU均包含了2个子PU，可以在确定2个子PU之间的最优参考帧、方向及MV均相同的情况下，再选出其中一个子PU最优的参考帧、方向及MV分别作为第二参考帧、第二方向及第二运动矢量。
在上述的实施方式中，也可以在第二模式包含2个子预测单元，2个子预测单元之间最优的运动矢量、对应的参考帧和方向均相同时，以帧间2Nx2N模式预测时得到的最优参考帧、方向及MV分别作为第二参考帧、第二方向及第二运动矢量进行比较。
在某些实施方式中，阈值小于或等于2。
具体地，2Nx2N模式经过多参考帧运动估计之后的最优第二参考帧、第二方向与帧间Merge模式得到的最优第一参考帧、第一方向相同，并且第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于等于2时，此时终止编码单元不必要的深度计算以及跳过不必要的预测模式计算，实现HEVC编码器编码加速。在2Nx2N模式中，阈值(Thrshoud，Thr)为2。其中，Thr的计算方式为帧间Merge模式和2Nx2N模式的MV分别记为mv_mrg，mv_pred。|mv_mrg.x-mv_pred.x|+|mv_mrg.y-mv_pred.y|<Thr，其中，x，y分别表示MV的水平方向和垂直方向。可以理解，若具有两个运动矢量，双向Thr为4。
在某些实施方式中，阈值为0。
具体地，当第二运动矢量与第一运动矢量的差值为0时，表示2Nx2N模式经过多参考帧运动估计之后的最优第二参考帧、第二方向及第二运动矢量均与帧间Merge模式得到的最优第一参考帧、第一方向和第一运动矢量相同，在最终编码时被选中(择优)的概率就更低，此时可以终止编码单元不必要的深度计算以及跳过不必要的预测模式计算，实现HEVC编码器编码加速。
本发明实施方式还提供了一种电子装置300可读存储介质。一个或多个包含电子装置300可执行指令的非易失性电子装置300可读存储介质，当计算机可执行指令被一个或多个处理器30执行时，使得处理器30执行上述任一实施方式的帧间预测加速方法。例如执行步骤S10：记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，第一模式包括帧间Merge模式和帧间Skip模式中的至少一种模式；步骤S20：记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；步骤S30：在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
请结合参阅图12，本发明实施方式还提供了一种计算机设备400。在本发明的实施例中，控制装置200可以运用到计算机设备400中。计算机设备400可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手环、智能手表、智能头盔、智能眼镜、游戏机等，本发明实施方式的电子装置100也可以是计算机设备400中的一种。
图12为一个实施例中的计算机设备400的内部模块示意图，计算机设备400包括通过系统总线31连接的处理器30、存储器32(例如为非易失性存储介质)、内存储器33和输入装置34。其中，计算机设备400的存储器32存储有操作系统和计算机可读指令。该计算机可读指令可被处理器30执行，以实现上述任意一项实施方式的帧间预测加速方法。例如执行步骤S10：记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，第一模式包括帧间Merge模式和帧间Skip模式中的至少一种模式；步骤S20：记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；步骤S30：在第二参考帧等于第一参考帧、第二方向等于第一方向以及第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，第二模式中除当前模式外的其他模式跳过做多参考帧的运动估计且当前模式不参与择优。
该处理器30可用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备400的运行。计算机设备400的内存储器33为存储器32中的计算机可读指令运行提供环境。计算机设备400的输入装置34可以是显示屏，也可以是计算机设备400外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。该计算机设备400可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理或穿戴式设备(例如智能手环、智能手表、智能头盔、智能眼镜)等。本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的示意图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备400的限定，具体的计算机设备400可以包括比图12中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。
上文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，上文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (15)

1.一种帧间预测加速方法，其特征在于，包括步骤：
记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，所述第一模式包括帧间合并模式和帧间跳过模式中的至少一种模式；
记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，所述第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；
在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
2.如权利要求1所述的帧间预测加速方法，其特征在于，所述记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向的步骤包括：
分别计算在采用所述帧间合并模式时的率失真代价J_merge和采用所述帧间跳过模式时的率失真代价J_skip；
从所述J_merge和所述J_skip中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第三模式，并根据所述第三模式得到最优的所述第一运动矢量、对应的所述第一参考帧和所述第一方向。
3.如权利要求1所述的帧间预测加速方法，其特征在于，所述记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向的步骤包括：
计算所述第二模式下的率失真代价；
从所述率失真代价中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第四模式，并根据所述第四模式得到最优的所述第二运动矢量、对应的所述第二参考帧和所述第二方向。
4.如权利要求1所述的帧间预测加速方法，其特征在于，所述在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优的步骤包括：
在所述第二模式包含1个子预测单元时，且所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为所述当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
5.如权利要求1所述的帧间预测加速方法，其特征在于，所述在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优的步骤包括：
在所述第二模式包含2个子预测单元，所述2个子预测单元之间最优的运动矢量、对应的参考帧和方向均相同时，取所述2个子预测单元中的任意1个所述子预测单元最优的所述运动矢量、对应的所述参考帧和所述方向分别作为所述第二运动矢量、对应的所述第二参考帧和所述第二方向，并在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为所述当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
6.如权利要求4或5所述的帧间预测加速方法，其特征在于，所述阈值小于或等于2。
7.一种控制装置，其特征在于，所述控制装置包括：
第一记录模块，用于记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，所述第一模式包括帧间合并模式和帧间跳过模式中的至少一种模式；
第二记录模块，用于记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，所述第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；
决策模块，用于在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
8.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括处理器，所述处理器用于记录第一模式在预测后得到最优的第一运动矢量、对应的第一参考帧和第一方向，其中，所述第一模式包括帧间合并模式和帧间跳过模式中的至少一种模式；记录第二模式在做多参考帧的运动估计后得到最优的第二运动矢量、对应的第二参考帧和第二方向，其中，所述第二模式包括帧间2Nx2N模式、帧间2NxN模式、帧间Nx2N模式、帧间2NxnU模式、帧间2NxnD模式、帧间nLx2N模式和帧间nRx2N模式中的至少一种模式；在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为当前模式，停止所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
9.如权利要求8所述的电子装置，其特征在于，所述处理器用于分别计算在采用所述帧间合并模式时的率失真代价J_merge和采用所述帧间跳过模式时的率失真代价J_skip；从所述J_merge和所述J_skip中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第三模式，并根据所述第三模式得到最优的所述第一运动矢量、对应的所述第一参考帧和所述第一方向。
10.如权利要求8所述的电子装置，其特征在于，所述处理器用于计算所述第二模式下的率失真代价；从所述率失真代价中选择出率失真代价的最小值所对应的模式作为第四模式，并根据所述第四模式得到最优的所述第二运动矢量、对应的所述第二参考帧和所述第二方向。
11.如权利要求8所述的电子装置，其特征在于，所述处理器用于在所述第二模式包含1个子预测单元时，且所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为所述当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
12.如权利要求8所述的电子装置，其特征在于，所述处理器用于在所述第二模式包含2个子预测单元，所述2个子预测单元之间最优的运动矢量、对应的参考帧和方向均相同时，取所述2个子预测单元中的任意1个所述子预测单元最优的所述运动矢量、对应的所述参考帧和所述方向分别作为所述第二运动矢量、对应的所述第二参考帧和所述第二方向，并在所述第二参考帧等于所述第一参考帧、所述第二方向等于所述第一方向以及所述第二运动矢量与第一运动矢量的差值小于或者等于阈值时所对应的模式作为所述当前模式，所述第二模式中除所述当前模式外的其他模式跳过做所述多参考帧的运动估计且所述当前模式不参与择优。
13.如权利要求11或12所述的电子装置，其特征在于，所述阈值小于或等于2。
14.一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至6中任一项所述的帧间预测加速方法。
15.一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至6中任一项所述的帧间预测加速方法。
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