CN111885382B - 帧内色度预测模式快速选择 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法，包括：确定当前CU的纹理复杂度值；基于纹理复杂度值，从包含多种帧内色度预测候选模式的帧内色度预测候选模式集合中确定一子集；针对所确定的子集中的各个帧内色度预测候选模式计算率失真代价(RD‑cost)；以及根据所计算的RD‑cost来选择最佳帧内色度预测模式以用于色度分量的帧内预测。

Description

帧内色度预测模式快速选择
技术领域
本发明涉及图像与视频处理领域，更具体而言，涉及色度分量的帧内预测模式快速选择。
本发明提出了在多功能视频编码(VVC)中，基于CU纹理复杂度进行对帧内色度预测模式进行快速选择的方法、编解码器和设备。
背景技术
2010年4月，两大国际视频编码标准组织VCEG和MPEG成立视频压缩联合小组JCT-VC(Joint collaborative Team on Video Coding)，一同开发高效视频编码HEVC(Highefficiency video coding)标准，其也称为H.265。HEVC标准的第一版已经在2013年的一月份完成。并于2013年4月、2014年10月和2015年4月相继发布的3个版本，这些版本能够很容易地从网络上获得，并且本申请将上述HEVC标准的三个版本并入本说明书中作为本发明的背景技术。
HEVC提出了全新的语法单元：编码单元(CU)是进行预测、变换、量化和熵编码的基本单元，预测单元(PU)是进行帧内帧间预测的基本单元，变换单元(TU)是进行变换和量化的基本单元。另外，每个CU定义了共享相同预测模式(帧内或帧间)的区域。
如图1所示，在HEVC中，可以进行帧内预测模式和帧间预测模式的切换。在帧内预测模式和帧间预测模式中，HEVC都采用编码树单元(CTU)的编码结构，CTU是HEVC编解码的基本处理单元。CTU由1个亮度CTB、2个色度CTB和相应的语法元素组成。图2显示了在一个LCU(最大编码单元)编码后的CTU结构。在HEVC中，LCU可以只包含一个编码单元(CU)，也可以使用CTU四叉树结构划分出为不同大小的CU。
HEVC中有四种大小CU，大小分别为：64x64、32x32、16x16和8x8。CU块越小，其在CTU树中位置越深。当CU为64x64、32x32和16x16时称为2Nx2N模式(表示可以划分为更小的CU)，当CU为8x8时称为NxN模式(表示不可以进行进一步划分)。对于帧内预测，CU被分成两个PartMode(2Nx2N和NxN)，这取决于它是否可以被分成更小的CU。尺寸为64x64、32x32和16x16的CU属于2N×2N，尺寸为8×8的CU属于N×N。
在HEVC中，PU进行帧内帧间预测的基本单元，PU的划分是以CU为基础的，具有五种规则大小64x64、32x32、16x16、8x8和4x4。更具体地，PU尺寸基于PartMode：对于2N×2N的PartMode PU尺寸与CU相同，对于N×N的PartMode CU可以被划分为四个4×4子PU。对于2N*2N的CU模式，帧内预测PU的可选模式包括2N*2N和N*N，帧间预测PU的可选模式有8种，包括4种对称模式(2N*2N，N*2N，2N*N，N*N)和4种非对称模式(2N*nU，2N*nD，nL*2N，nR*2N)，其中，2N*nU和2N*nD分别以上下1:3、3:1的比例划分，nL*2N和nR*2N分别以左右1:3、3:1的比例划分。
在HEVC中，仍然继续使用H.264/AVC的拉格朗日率失真优化(RDO)进行模式选择，为每一个帧内模式计算其RDO：
J＝D+λR
其中，J为拉格朗日代价(亦即RD-cost)，D表示当前帧内模式的失真，R表示编码当前预测模式下所有信息所需的比特数，λ为拉格朗日因子。其中D通常使用绝对哈达玛变换差之和(SATD)来实现。
处理一帧视频图像需要首先将其划分成多个LCU(64x64)，然后依次编码每个LCU。每个LCU依次递归划分，其通过计算当前深度的RD-cost判定是否继续划分。一个LCU最小可划分至8x8大小的单元，如图2所示。编码器通过比较深度的RD-cost值判定是否继续划分，如果当前深度内的4个子CU的编码代价总和大于当前CU，则不继续划分；反之则继续划分，直至划分结束。
本领域技术人员容易理解，由于CTU是对LCU进行CU划分的树状编码结构，CTU中的CU划分方式是以LCU开始的，因此在本领域中这两个名词经常可交换地使用。
在帧内预测中，每个PU使用总共35种预测模式。使用粗略模式决策(RMD)，我们可以获得64x64、32x32和16x16块的三种候选模式以及8x8和4x4块的八种候选模式。通过合并来自相邻块的最可能模式(MPM)来获得每个PU大小的最佳候选列表。然后，通过RDO来选择当前PU的最佳帧内预测模式。当完成当前CU中包括的所有PU的帧内预测时，完成当前CU的帧内预测。通过当前CU的RD-cost与当前CU及其4个子CU的四个子CU的总RD-cost之间的比较来选择具有较小RD-cost的次优CU内部预测完成。当完成所有CU分区时，完成当前CTU帧内预测。对于HEVC，当对LCU进行编码时，应当执行85个CU(一个64×64CU，四个32×32CU，十六个16×16CU和六十四个8×8CU)的帧内预测。当CU被编码时，应当执行一个PU或四个子PU的帧内预测。大量CU和PU导致帧内预测的高复杂性。
在HEVC的基础上，多功能视频编码(Versatile Video Coding)VVC(H.266)的研究由JVET组织于2018年4月10美国圣地亚哥会议上提出的，在H.265/HEVC基础上改进的新一代视频编码技术，其主要目标是改进现有HEVC，提供更高的压缩性能，同时会针对新兴应用(360°全景视频和HDR)进行优化。
VCC的相关文件和测试平台可以从https://jvet.hhi.fraunhofer.de/获得，并且H.266的提案可以从http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/获得。
VVC依然沿用H.264就开始采用的混合编码框架，其VTM8编码器的一般性方框图如图1所示。帧间和帧内预测编码：消除时间域和空间域的相关性。变换编码：对残差进行变换编码以消除空间相关性。熵编码：消除统计上的冗余度。VVC将在混合编码框架内，着力研究新的编码工具或技术，提高视频压缩效率。
J.Chen,Y.Ye,S.Kim.“Algorithm description for Versatile Video Codingand Test Model 8(VTM 8),”Document JVET-Q2002,Brussels,Belgium,Jan2020中详细论述了VVC中所采用的若干新技术(如上所述，其可以从http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/获得)。在本文中，将其全部内容并入本文作为本文公开内容的一部分，特别是其第3.3节中论述了针对帧内编码的新技术。
虽然VVC和HEVC中都采用树结构来进行CTU划分，但是在VVC采用了与HEVC不同的树结构CTU划分方式。如上所述地，在HEVC中，使用四叉树结构将CTU划分为CU(即编码树)。关于帧内编码和帧间编码的决策是在叶节点CU处做出的。然后，根据PU划分类型，每个叶CU可以进一步划分为1、2或4个预测单元PU。在每个PU内，使用相同的预测过程，并将相关信息以PU为基础发送到解码器段。在基于PU的预测过程获得了残差块后，可以根据类似于CU的编码树的另一类似四叉树结构将叶CU划分为TU。在VVC中，则采用了具有嵌套的多类型树的四叉树分割结构，其中嵌套的多类型树使用二叉树和三叉树。即，在VVC中删除了CU、PU和TU的不同形式。一个CTU首先通过四叉树进行划分，然后再通过多类型树进行进一步划分。如图3所示，VVC规定了4种多类型树划分模式：水平二叉树划分、垂直二叉树划分、水平三叉树划分、垂直三叉树划分。多类型树的叶节点被称为编码单元(CU)，并且除非CU对于最大变换长度而言过大，否则该CU分割就会用于预测和变换处理而不进行进一步分割。这就意味着在大多数情况下，CU、PU和TU在该具有嵌套的多类型树的四叉树分割结构是具有相同的块大小的。其中的例外是所支持的最大变换长度小于CU的颜色分量的宽度或高度。图4示出了VVC的具有嵌套的多类型树的四叉树分割结构的CTU到CU的分割的一个具体实施例，其中，粗体框表示四叉树分割，剩余的边表示多类型树分割。
帧内预测一直是视频编码中的主要研究内容，它能够利用图像的空间相关性去除空间信息冗余以实现视频数据的压缩。在VVC(H.266)中提出了许多新的帧内预测技术，其中包括67种帧内预测模式、分量间线性模型预测、位置决策帧内预测联合、多参考行帧内预测、矩阵加权帧内预测、帧内子划分(ISP)编码模式。
在VVC的帧内预测中，规定了67种帧内预测模式，如图5所示。为了保持最可能模式(MPM)列表生成过程的低复杂度，通过考虑两个可用的相邻帧内预测模式，来统一使用6个MPM。
对于色度分量，VVC中对于帧内编码(I)帧支持色度独立划分、选择最优编码参数，为色度编码技术带来了很大的改进空间。针对该技术，相继出现了很多色度编码改进算法，探索尝试利用分量间的相关性提高色度编码性能。色度编码技术的核心思想之一是利用分量间的相关性，通过已编码的亮度分量信息，对色度分量进行预测、编码。在色度编码前，其对应的亮度分量已经完成编码，因此可以借用亮度分量的很多编码信息，例如亮度分量的像素值、划分信息、预测模式、变换核信息、量化参数等。目前色度编码中关于色度帧内预测模式主要有两大研究方向。
一个研究方向是色度预测候选模式优化。在HEVC中，色度帧内预测模式中有一个DM模式(即derived mode/导出模式)(J.Lainema,F.Bossen,W.-J.Han,et al.“IntraCoding of the HEVC Standard,”IEEE Transactions on Circuits&Systems for VideoTechnology,2013,22(12):1792-1801)，该模式被选中时，当前色度块会直接继承相同位置亮度块的预测模式进行帧内预测。在VVC的联合探索模型(JEM)中，DM模式改为使用色度块左上角像素对应的亮度块的预测模式。在VVC的测试模型(VTM)中，提出DM模式使用亮度块对应的中心位置的预测模式，通过简单的改进带来了色度预测质量的提升。以上色度预测方法中都只使用1个DM模式，而色度独立块划分使得色度块可能对应多个亮度块，只使用一个亮度块的预测模式信息，分量间的相关性没有得到充分利用。因此，在JEM中采纳了一种多DM模式(Multiple Direct Mode,MDM)的色度帧内预测技术，通过多个DM模式去充分利用相同位置亮度块的预测模式信息构造候选列表。MDM可以更好的利用相同位置的亮度块的预测信息，去除分量间的冗余，但是多个DM的使用，会在色度帧内候选列表构建的时候引入大量冗余检查，增加了编解码复杂度。因此，MDM虽然带来了不错的色度质量提升，但目前未被VTM采纳。
另一个研究方向是色度预测候选模式列表优化。VVC色度分量沿用了HEVC的5种帧内预测模式。此外，考虑到亮度和色度之间的相关性,对色度分量新提出了一种跨分量线性模型(CCLM，Cross-Component Linear Model)预测模式。使用CCLM，通过使用如下规定的线性模型，基于相同CU的重构的亮度样本来预测色度样本：
predC(i,j)＝α·recL′(i,j)+β        (1)
其中，predC(i,j)表示CU中的被预测色度样本，recL′(i,j)表示相同CU的经过下采样的重构的亮度样本。CCLM的两个线性参数α和β是最多4个相邻色度样本及其对应的下采样的亮度样本导出的。在对VVC所采用的新技术的总结性文档J.Chen,Y.Ye,S.Kim.“Algorithm description for Versatile Video Coding and Test Model 8(VTM 8),”Document JVET-Q2002,Brussels,Belgium,Jan 2020中，详细论述了CCLM。CCLM模式被细分为三种模式：LM模式、LM-A模式和LM-L模式。在LM模式(也称为CCLM模式)中，同时使用上方模板和左侧模板来计算线性参数，在LM-A模式中，仅使用上方模板来计算线性参数，而在LM-L模式中，仅使用左侧模板来计算线性参数。
由此，VVC中的色度预测模式编码中，总共允许8种帧内预测模式，包括5种传统帧内模式(即PLANAR(或称平面模式)、垂直、水平、DC(或称直流模式)、DM)和三种CCLM模式(即LM、LM-A和LM-L)。
如下表所示：
编号 模式
1 DM
2 LM
3 LM-L
4 LM-A
5 DC
6 PLANNER
7 VER
8 HOR
在色度候选列表构建完成后，会对候选列表中的模式进行预测，按照一定指标选出最优模式。可以使用两个阶段的选择过程。作为一个具体实施例，例如，在粗选阶段：可以从8种模式中取出5种模式：DC、垂直、水平、LM-L、LM-A，比较这5种模式的SATD值并进行排序，选出SATD最小的3种较优模式进入细选阶段。然后，在细选阶段：将经过粗选选出的三种较优模式和PLANAR、LM、DM三种模式按顺序进行预测，计算率失真代价，选择代价最小者作为最终预测模式。如果选中的是DM模式且与默认模式相同，则将该DM模式被替换为模式66。选出的最终预测模式的模式索引将进行熵编码，传给解码端。解码端会根据获取到的索引进行预测，生成预测图像。
根据目前的研究，在8种色度帧内预测模式中，CCLM模式可以充分利用分量间的相关性，带来了可观的编码性能提升，受到了广泛关注，成为色度帧内编码的一项重要研究方向。但是，CCLM模式预测前需要构造亮度和色度的线性模型，计算复杂度比其他模式高，而且当帧中CU的纹理复杂度较高时，CCLM模式不足以精确的表示出分量间线性相关性，会造成较大的预测误差。由此，当CU纹理复杂时，因为最终会不会选择CCLM，对CCLM模式进行估计的大计算量通常是无用之举，造成色度分量帧内预测模式选择的低效率。另外，在8种色度帧内预测模式中，DC模式和PLANNER模式分别适用于大面积平坦区域和像素渐变区域，均属于纹理复杂度较低的CU。同样，当CU纹理复杂时，因为最终会不会选择DC模式和PLANNER模式，对它们进行估计的计算量通常也是无用之举，造成色度分量帧内预测模式选择的低效率。
发明内容
如上所述，在色度帧内编码的过程中,图像的纹理特征与帧内色度候选模式有着非常紧密的联系。当帧中CU的纹理复杂度较高时，CCLM模式不足以精确的表示出分量间线性相关性，会造成较大的预测误差，所以CCLM仅适用于纹理复杂度较低的CU，易于对分量间相关性进行线性拟合的CU。而DC模式和PLANNER模式分别适用于大面积平坦区域和像素渐变区域，均属于纹理复杂度较低的CU。所以当对纹理复杂度较高的CU进行色度预测的时候，LM，LM-L，LM-A，DC以及PLANNER(平面)五种候选模式不再适用，只需选出DM、HOR和VER三种模式中率失真代价最小的一种即可。而由于该五种候选模式适用于大多数纹理复杂度较低的CU，当CU纹理复杂度较低的时候，HOR和VER候选模式的采用率较低。因此，本发明可以在CU进行色度预测之前通过提前确定CU纹理是否复杂来决定所需的色度预测候选模式。
因此，本文将根据图像的纹理特征对帧内色度预测候选模式进行筛选，从而避免一些不必要的计算，降低编码复杂度，节省编码时间。
本发明提出了用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法、设备、编解码器以及处理器可读存储介质。
根据本发明的一个方面，一种用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法，包括：
确定当前CU的纹理复杂度值；
基于所述纹理复杂度值，从包含多种帧内色度预测候选模式的帧内色度预测候选模式集合中确定一子集；
针对所确定的子集中的各个帧内色度预测候选模式计算率失真代价(RD-cost)；以及
根据所计算的RD-cost来选择最佳帧内色度预测模式以用于所述色度分量的帧内预测。
根据本发明的进一步的方面，基于所述纹理复杂度值，从包含多种帧内色度预测候选模式的帧内色度预测候选模式集合中确定一子集进一步包括：
当所述纹理复杂度值大于第一阈值时，确定所述帧内色度预测候选模式集合中的第一子集作为所述子集；或者
当所述纹理复杂度值小于第二阈值时，确定所述帧内色度预测候选模式集合中的第二子集作为所述子集，所述第二子集不同于所述第一子集；或者
当所述纹理复杂度大于等于所述第二阈值并小于等于所述第一阈值时，将所述子集确定为是所述帧内色度预测候选模式集合本身。
根据本发明的进一步的方面，所述帧内色度预测候选模式集合包括8种帧内色度预测候选模式：DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式。
根据本发明的进一步的方面，基于所述纹理复杂度值，从包含多种帧内色度预测候选模式的帧内色度预测候选模式集合中确定一子集进一步包括：
当所述纹理复杂度值大于所述第一阈值时，所述子集包括DM模式、水平模式和垂直模式；或者
当所述纹理复杂度值小于所述第二阈值时，所述子集包括DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式以及平面模式；或者
当所述纹理复杂度大于等于所述第二阈值并小于等于所述第一阈值时，所述子集包括DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式。
根据本发明的另一方面，一种用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法，其中，针对所述色度分量的帧内预测考虑8种帧内色度预测候选模式：DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式，所述方法包括：
确定当前CU的纹理复杂度值；
当所述纹理复杂度值大于第一阈值时，禁用LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式和平面模式，并仅针对DM模式、水平模式和垂直模式计算率失真代价；或者
当所述纹理复杂度值小于第二阈值时，禁用水平模式和垂直模式，并针对DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式以及平面模式计算率失真代价；或者
当所述纹理复杂度大于等于所述第二阈值并小于等于所述第一阈值时，针对8种帧内色度预测候选模式中的每一个模式计算率失真代价；以及
根据所计算的率失真代价来选择最佳帧内预测模式用于所述色度分量的帧内预测。
根据本发明的另一方面，当所述纹理复杂度值大于第一阈值时，所述当前CU的纹理复杂；而当所述纹理复杂度值小于第二阈值时，所述当前CU的纹理简单。
根据本发明的另一方面，所述当前CU的所述纹理复杂度值是基于所述当前CU中的相邻像素之间的差来确定的。
根据本发明的另一方面，提出了一种视频编解码器，其能够对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择，所述视频编解码器针对输入的视频流进行如上所述的编码操作。。
根据本发明的另一方面，提出了一种能够执行视频编解码的计算设备，其包括：
处理器；以及
耦合到所述处理器的非易失性存储器，所述非易失性存储器存储有指令或程序代码，当所述指令或程序代码被所述处理器执行时，能够实现针对输入的原始视频流进行如上所述的编码操作。
根据本发明的另一方面，上述计算设备可以是片上系统(SOC)
根据本发明的另一方面，提出了一种用于如上所述的方法的计算机程序产品。
附图说明
图1示出了HEVC/VVC的通用编码器的一般性方框图的实施例。
图2示出了HEVC中的编码树(CTU)的示意图。
图3示出了用于VVC的多类型树划分模式。
图4示出了VVC的具有嵌套的多类型树的四叉树分割结构的CTU到CU的分割的一个具体实施例。
图5示出了VVC的帧内预测模式的一个具体实施例。
图6示出了VVC中CCLM模式中推导两个参数α和β所使用的样本位置的示意图。
图7示出了根据本发明的一个实施例的用于对色度分量进行帧内预测模式选择的方法的示例性流程图。
图8示出了根据本发明的一个实施例的用于对色度分量进行帧内预测模式选择的方法的示例性流程图。
图9示出了用于实现本发明的一个实施例的编码方法的设备的示意图。
具体实施方式
现在参考附图来描述各种方案。在以下描述中，为了进行解释，阐述了多个具体细节以便提供对一个或多个方案的透彻理解。然而，显然，在没有这些具体细节的情况下也能够实现这些方案。
如在本申请中所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代与计算机相关的实体，例如但不限于，硬件、固件、硬件和软件的组合、软件，或者是执行中的软件。例如，组件可以是但不限于：在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行体(executable)、执行线程、程序、和/或计算机。举例而言，运行在计算设备上的应用程序和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以位于执行进程和/或者执行线程内，并且组件可以位于一台计算机上和/或者分布在两台或更多台计算机上。另外，这些组件可以从具有存储在其上的各种数据结构的各种计算机可读介质执行。组件可以借助于本地和/或远程进程进行通信，例如根据具有一个或多个数据分组的信号，例如，来自于借助于信号与本地系统、分布式系统中的另一组件交互和/或者与在诸如因特网之类的网络上借助于信号与其他系统交互的一个组件的数据。
本发明提出了用于在VVC(H.266)中的方法、装置、编解码器以及处理器可读存储介质。更具体而言，本发明用于在VVC(H.266)中基于CU纹理复杂度进行对帧内色度预测模式进行快速选择。
在VVC中，规定了8种帧内色度预测候选模式：DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式。通常需要对每一种模式计算RD-cost，并由此确定最佳帧内色度预测模式。这一过程通常需要较大的计算量，并且在特定的视频内容类型中，很可能针对若干模式的计算是无意义的。
本发明考虑到在色度帧内编码的过程中,图像的纹理特征与帧内色度候选模式有着非常紧密的联系。当帧中CU的纹理复杂度较高时，CCLM模式不足以精确的表示出分量间线性相关性，会造成较大的预测误差，所以CCLM仅适用于纹理复杂度较低的CU，易于对分量间相关性进行线性拟合的CU。而DC模式和PLANNER模式分别适用于大面积平坦区域和像素渐变区域，均属于纹理复杂度较低的CU。所以当对纹理复杂度较高的CU进行色度预测的时候，LM，LM-L，LM-A，DC以及PLANNER(平面)五种候选模式不再适用，只需选出DM、HOR和VER三种模式中率失真代价最小的一种即可。而由于该五种候选模式适用于大多数纹理复杂度较低的CU，当CU纹理复杂度较低的时候，HOR和VER候选模式的采用率较低。因此，本发明可以在CU进行色度预测之前通过提前确定CU纹理是否复杂来决定所需的色度预测候选模式。
因此，本文将根据图像的纹理特征对帧内色度预测候选模式进行筛选，从而避免一些不必要的计算，降低编码复杂度，节省编码时间。
图7示出了根据本发明的一个实施例的用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法的流程图。
该方法从方框701处开始，针对每个待编码的帧，基于亮度分量进行亮度分量的CU划分。在一个实施例中，可以首先对当前帧进行条带划分。在另一个实施例中，可以不对当前帧进行条带划分。将当前帧划分为多个CTU。如本领域公知的，HEVC和VVC的编码都是以CTU为基础的。例如，可以基于率失真优化(RDO)将CTU划分为CU。关于CTU的划分的实施例分别在图2-4中示出。本发明可以采用各种方式进行CU划分。本发明的发明点并不在于CU的划分，而是基于已经划分的CU的纹理复杂度的CU子划分。因此，此处不对CU划分进行详细论述。在方框701处之前，已经完成了对亮度CU的最终划分(例如，得到了诸如图4所示的CTU结构)，并且已经完成了对亮度分量的帧内编码。本发明关注于在对亮度分量进行了帧内编码后的色度分量的帧内编码，此时亮度分量的帧内编码模式和重构样本是可用的。
在框703中，该方法可以包括：确定当前CU的纹理复杂度值。在一个实施例中，纹理复杂度值可以是色度分量的纹理复杂度值。在另一个实施例中，纹理复杂度值也可以是亮度分量的纹理复杂度值。例如，当基于所使用的编码算法，先前已经针对亮度分量计算了CU的纹理复杂度值时，可以直接重用CU的亮度纹理复杂度值，从而减少计算量。
在一个实施例中，基于水平纹理复杂度、垂直纹理复杂度、45度对角线复杂度和135度对角线复杂度中的一者或多者的组合来计算当前CU的纹理复杂度。
在一个具体实施例中，在考虑以上所有项的情况下，将当前CU的纹理复杂度计算如下：
Figure BDA0002552433770000121
其中，W、H分别是CU的宽度和高度，GHOR、GVER、G45和G135分别表示水平纹理复杂度、垂直纹理复杂度、45度对角线复杂度和135度对角线复杂度，其可以采用如下公式(3)-(4)计算得到。在以下公式(3)-(4)中，Sk为纹理算子，A为3x3的像素矩阵，P(i,j)为位于(i,j)处的亮度像素值。
Gk＝Sk*A,(k＝HOR,VER,45,135)    (3)
Figure BDA0002552433770000131
在一个具体实施例中，水平纹理算子可以如下：
Figure BDA0002552433770000132
在一个具体实施例中，垂直纹理算子可以如下：
Figure BDA0002552433770000133
在一个具体实施例中，45度纹理算子可以如下：
Figure BDA0002552433770000134
在一个具体实施例中，135度纹理算子可以如下：
Figure BDA0002552433770000135
在一个具体实施例中，可以不使用上述所有4个纹理复杂度，而是仅使用其中1-3个纹理复杂度。在此情况下，可以对公式(1)进行修改以仅包含要考虑的纹理复杂度项。例如，在很多情况下，可以仅使用水平纹理复杂度和垂直纹理复杂度来计算纹理复杂度。在一个具体实施例中，可以针对一个I帧的前N个CU使用水平纹理复杂度、垂直纹理复杂度、45度对角线复杂度和135度对角线复杂度来计算第一纹理复杂度，同时仅使用水平纹理复杂度和垂直纹理复杂度来计算第二纹理复杂度，并确定第一和第二纹理复杂度的差是否小于阈值。如果小于阈值，则针对剩余的CU仅使用水平纹理复杂度和垂直纹理复杂度来计算纹理复杂度。在一个实施例中，针对一组多个帧(例如一个GOP内的所有帧)保持此判断，因为通常由多个帧构成的场景中的纹理复杂度是近似的。
在一个替代实施例中，可以使用如下公式(5)来计算纹理复杂度值：
Figure BDA0002552433770000141
其中，W、H分别是CU的宽度和高度，p为位于CU内的(i,j)处的像素值(亮度值或色度值)。
在一个优选实施例中，可以使用如下公式(6)来计算纹理复杂度值：
Figure BDA0002552433770000142
在一个具体实施例中，TC值越大则说明该CU块的纹理复杂度越高，TC值越小说明该CU块纹理复杂度越低。
在框705中，该方法可以包括：基于所述纹理复杂度值，从包含多种帧内色度预测候选模式的帧内色度预测候选模式集合中确定一个子集。
根据一个实施例，该子集可以仅包含帧内色度预测候选模式集合中的一部分帧内色度预测候选模式。根据另一个实施例，该子集可以是帧内色度预测候选模式集合本身。
在一个具体实施例中，当纹理复杂度值大于第一阈值(T1)时，确定帧内色度预测候选模式集合中的第一子集作为所述子集。在一个具体实施例中，当纹理复杂度值小于第二阈值(T2)时，确定帧内色度预测候选模式集合中的第二子集作为所述子集，第二子集不同于第一子集。在一个具体实施例中，当纹理复杂度大于等于所述T2并小于等于T1时，将所述子集确定为是帧内色度预测候选模式集合本身。
在一个具体实施例中，例如，在VVC中，帧内色度预测候选模式集合包括8种帧内色度预测候选模式：DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式。其中，LM模式、LM-L模式、LM-A模式是VVC中新引入的模式，例如在J.Chen,Y.Ye,S.Kim.“Algorithm description for Versatile Video Coding and Test Model 8(VTM8),”Document JVET-Q2002,Brussels,Belgium,Jan 2020中第3.3节中(如上所述，其可以从http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/获得)对其进行了详细论述。DM模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式是HEVC中就存在的传统模式，其可以从如上所述的HEVC的3个版本的技术文档中获知。
在另一个具体实施例中，帧内色度预测候选模式集合可以包含更多(多于8)帧内色度预测候选模式。例如，在VVC之后的下一代视频编解码标准中可能存在的其他的帧内色度预测候选模式。或者，可以将更多的亮度帧内预测模式加入该集合中。这些都在本发明的保护范围之内。
在另一个具体实施例中，帧内色度预测候选模式集合可以包含更少(少于8)帧内色度预测候选模式。例如，可以删除8种模式中的任一种或多种。例如，可以通过前置处理预先排除了其中任一种或多种，或者可以直接规定不考虑其中任一种或多种。这些都在本发明的保护范围之内。
在一个具体实施例中，当纹理复杂度值大于T1时，所述子集包括DM模式、水平模式和垂直模式。在一个具体实施例中，当纹理复杂度值小于T2时，所述子集包括DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式以及平面模式。在一个具体实施例中，当纹理复杂度值大于等于所述T2并小于等于T1时，所述子集包括DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式。
在框707中，该方法可以包括：针对所确定的子集中的各个帧内色度预测候选模式计算率失真代价(RD-cost)。RD-cost的计算是公知常识，在此不再赘述。
在框709中，该方法可以包括：根据所计算的RD-cost来选择最佳帧内色度预测模式以用于所述色度分量的帧内预测。通常，是选择具有最小RD-cost的模式作为最佳帧内色度预测模式。
图8示出了根据本发明的一个实施例的用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法的流程图。在一个具体实施例中，该方法针对所述色度分量的帧内预测考虑8种帧内色度预测候选模式：DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式。
该方法从方框801处开始。类似于图7中的方框701，在方框801之前，已经针对每个待编码的帧，基于亮度分量进行了亮度分量的CU划分(例如，得到了诸如图4所示的CTU结构)，并且已经完成了对亮度分量的帧内编码。本发明关注于在对亮度分量进行了帧内编码后的色度分量的帧内编码，此时亮度分量的帧内编码模式和重构样本是可用的。
在框803中，该方法可以包括：确定当前CU的纹理复杂度值。在一个具体实施例中，当前CU的所述纹理复杂度值是基于所述当前CU中的相邻像素之间的差来确定的。在一个实施例中，可以使用类似于图7中的方框701中的纹理复杂度值计算方法。
在框805中，该方法可以包括：确定纹理复杂度值是否大于第一阈值(T1)。如果是，则在方框811中，禁用LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式和平面模式，并仅针对DM模式、水平模式和垂直模式计算率失真代价(RD-cost)。在一个具体实施例中，当纹理复杂度值大于T1时，当前CU的纹理复杂。
在方框807中，该方法可以包括：确定纹理复杂度值是否小于第二阈值(T2)。如果是，则在方框813中，禁用水平模式和垂直模式，并针对DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式以及平面模式计算RD-cost。在一个具体实施例中，当纹理复杂度值小于T2时，当前CU的纹理简单。
在方框809中，该方法可以包括：确定纹理复杂度值是否大于等于T2并小于等于T1。如果是，则在方框815中，针对8种帧内色度预测候选模式中的每一个模式计算RD-cost。
在方框817中，该方法可以包括：根据所计算的RD-cost来选择最佳帧内色度预测模式以用于所述色度分量的帧内预测。通常，是选择具有最小RD-cost的模式作为最佳帧内色度预测模式。
在一个实施例中，第一和第二阈值可以是预先定义的。在另一个实施例中，第一和第二阈值可以是自适应的。在一个优选实施例中，可以针对一组多个帧(例如一个GOP内的所有帧)，针对第一个帧中的前几个CTU进行分析以导出最佳的第一阈值和第二阈值。在另一个优选实施例中，可以针对每个已经编码的CTU自适应地调整所使用的第一阈值和第二阈值。
图9中示出了一种可用于视频编解码的设备，该设备包括：处理器和存储器，在所述存储器中包括用于实现本发明的各种方法的处理器可执行代码。
根据另一方面，本公开内容还可以涉及用于实现上述编码方法的编码器。该编码器可以是专用硬件。根据另一方面，本公开内容还可以涉及对应的对编码后的视频流进行解码的解码器。根据另一方面，本公开内容还可以涉及用于上述编码方法或解码方法的视频编解码器。
根据另一方面，本公开内容还可以涉及执行本文所述方法的计算机程序产品。根据进一步的方面，该计算机程序产品具有非暂时性存储介质，其上存储有计算机代码/指令，当其被处理器执行时，可以实现本文所述的各种操作。
虽然以上主要针对VVC进行了论述，但是本领域技术人员人员很容易理解，本发明显然可以应用于其他视频编解码标准，只要这些视频编解码标准包含针对色度分量的帧内预测模式选择。
当用硬件实现时，视频编码器可以用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者设计为执行本文所述功能的其任意组合，来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但是可替换地，该处理器也可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器或者状态机。处理器也可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器的组合、一个或多个微处理器与DSP内核的组合或者任何其它此种结构。另外，至少一个处理器可以包括可操作以执行上述的一个或多个步骤和/或操作的一个或多个模块。
当用硬件实现时，视频编码器或者包含视频编解码的设备可以是片上系统(SOC)。
当用ASIC、FPGA等硬件电路来实现视频编码器时，其可以包括被配置为执行各种功能的各种电路块。本领域技术人员可以根据施加在整个系统上的各种约束条件来以各种方式设计和实现这些电路，来实现本发明所公开的各种功能。
尽管前述公开文件论述了示例性方案和/或实施例，但应注意，在不背离由权利要求书定义的描述的方案和/或实施例的范围的情况下，可以在此做出许多变化和修改。而且，尽管以单数形式描述或要求的所述方案和/或实施例的要素，但也可以设想复数的情况，除非明确表示了限于单数。另外，任意方案和/或实施例的全部或部分都可以与任意其它方案和/或实施例的全部或部分结合使用，除非表明了有所不同。

Claims (9)

1.一种用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法，包括：
确定当前CU的纹理复杂度值，其中，用于色度分量的帧内预测模式选择的所述当前CU的纹理复杂度值是针对所述当前CU的亮度分量的纹理复杂度值，其中，所述当前CU的所述纹理复杂度值是基于水平纹理复杂度、垂直纹理复杂度、45度对角线复杂度和135度对角线复杂度的组合来确定的；
所述当前CU的纹理复杂度值计算如下：
Figure FDA0004046260730000011
其中，W为CU的宽度，H为CU的高度，GHOR、GVER、G45和G135分别表示所述水平纹理复杂度、所述垂直纹理复杂度、所述45度对角线复杂度和所述135度对角线复杂度；
所述水平纹理复杂度、所述垂直纹理复杂度、所述45度对角线复杂度和所述135度对角线复杂度计算如下：
Gk＝Sk*A,(k＝HOR,VER,45,135)；
Figure FDA0004046260730000012
其中，Sk为纹理算子，A为3x3的像素矩阵，P(i,j)为位于(i,j)处的亮度像素值；
基于所述纹理复杂度值，从包含多种帧内色度预测候选模式的帧内色度预测候选模式集合中确定一子集，其中，所述帧内色度预测候选模式集合包括8种帧内色度预测候选模式：DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式；
针对所确定的子集中的各个帧内色度预测候选模式计算率失真代价RD-cost；以及
根据所计算的RD-cost来选择最佳帧内色度预测模式以用于所述色度分量的帧内预测。
2.如权利要求1所述的方法，其中，基于所述纹理复杂度值，从包含多种帧内色度预测候选模式的帧内色度预测候选模式集合中确定一子集进一步包括：
当所述纹理复杂度值大于第一阈值时，确定所述帧内色度预测候选模式集合中的第一子集作为所述子集；或者
当所述纹理复杂度值小于第二阈值时，确定所述帧内色度预测候选模式集合中的第二子集作为所述子集，所述第二子集不同于所述第一子集；或者
当所述纹理复杂度大于等于所述第二阈值并小于等于所述第一阈值时，将所述子集确定为是所述帧内色度预测候选模式集合本身。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中，当所述纹理复杂度值大于第一阈值时，所述当前CU的纹理复杂；而当所述纹理复杂度值小于第二阈值时，所述当前CU的纹理简单。
4.如权利要求1或2所述的方法，其中，基于所述纹理复杂度值，从包含多种帧内色度预测候选模式的帧内色度预测候选模式集合中确定一子集进一步包括：
当所述纹理复杂度值大于第一阈值时，所述子集包括DM模式、水平模式和垂直模式；或者
当所述纹理复杂度值小于第二阈值时，所述子集包括DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式以及平面模式；或者
当所述纹理复杂度大于等于所述第二阈值并小于等于所述第一阈值时，所述子集包括DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式。
5.一种用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法，其中，针对所述色度分量的帧内预测考虑8种帧内色度预测候选模式：DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式、平面模式、垂直模式和水平模式，所述方法包括：
确定当前CU的纹理复杂度值，其中，用于色度分量的帧内预测模式选择的所述当前CU的纹理复杂度值是针对所述当前CU的亮度分量的纹理复杂度值，其中，所述当前CU的所述纹理复杂度值是基于水平纹理复杂度、垂直纹理复杂度、45度对角线复杂度和135度对角线复杂度的组合来确定的；
所述当前CU的纹理复杂度值计算如下：
Figure FDA0004046260730000031
其中，W为CU的宽度，H为CU的高度，GHOR、GVER、G45和G135分别表示所述水平纹理复杂度、所述垂直纹理复杂度、所述45度对角线复杂度和所述135度对角线复杂度；
所述水平纹理复杂度、所述垂直纹理复杂度、所述45度对角线复杂度和所述135度对角线复杂度计算如下：
Gk＝Sk*A,(k＝HOR,VER,45,135)；
Figure FDA0004046260730000032
其中，Sk为纹理算子，A为3x3的像素矩阵，P(i,j)为位于(i,j)处的亮度像素值；
当所述纹理复杂度值大于第一阈值时，禁用LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式和平面模式，并仅针对DM模式、水平模式和垂直模式计算率失真代价RD-cost；或者
当所述纹理复杂度值小于第二阈值时，禁用水平模式和垂直模式，并针对DM模式、LM模式、LM-L模式、LM-A模式、DC模式以及平面模式计算RD-cost；或者
当所述纹理复杂度大于等于所述第二阈值并小于等于所述第一阈值时，针对8种帧内色度预测候选模式中的每一个模式计算RD-cost；以及
根据所计算的RD-cost来选择最佳帧内预测模式用于所述色度分量的帧内预测。
6.如权利要求5所述的方法，其中，当所述纹理复杂度值大于第一阈值时，所述当前CU的纹理复杂；而当所述纹理复杂度值小于第二阈值时，所述当前CU的纹理简单。
7.一种视频编解码器，其能够对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择，所述视频编解码器针对输入的视频流进行根据权利要求1-6中任一项所述的用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法。
8.一种能够执行视频编解码的计算设备，其包括：
处理器；以及
耦合到所述处理器的非易失性存储器，所述非易失性存储器存储有指令或程序代码，当所述指令或程序代码被所述处理器执行时，能够实现根据权利要求1-6中任一项所述的用于对视频编码比特流中的色度分量进行帧内预测模式选择的方法。
9.如权利要求8所述的计算设备，其中，该计算设备是片上系统(SOC)。
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