CN112243123A - 一种基于无损编码的hevc码率优化方法 - Google Patents

一种基于无损编码的hevc码率优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明从HEVC标准算法在无损编码模式下压缩效率低入手，公开了一种基于无损编码的HEVC码率优化算法。首先，在HEVC的帧内预测过程中采用三点邻近像素的预测方法，提高了预测像素精度；然后，对HEVC中有损编码模式和无损编码模式的预测残差进行比较和分析，对原有的HEVC标准算法的熵编码进行改进优化，主要是幅值信息的编码过程和莱斯参数的更新过程。本发明公开的码率优化方法，在解码端能够无失真地解码恢复视频的前提下，相比较HEVC标准算法能够节省更多的编码码率，得到更高的压缩比。

Description

一种基于无损编码的HEVC码率优化方法
技术领域
本发明涉及视频编码领域中的码率优化技术问题，尤其是涉及一种基于无损 编码的高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)码率优化的方 法。
背景技术
在图像通信领域中，随着相关技术的不断进步，虽然带动了传输带宽和内存 容量的发展，但是仍然不能满足人们对于高清、超高清视频的传输以及存储要求。 在这种趋势下，ISO/IEC和ITU-T联合制定了目前最新的高效视频编码标准 (HEVC)，相对于之前的H.264编码技术上引入了自身特色的核心技术，能够 保证在实现相同视频质量的条件下，降低一半的编码码率。HEVC的目的是利用 视频的空间相关性和时间相关性减少不必要的视频冗余信息，其编码模式可以分 为无损编码和有损编码，其中无损编码是指视频在编码端经过编码后，形成的视 频流中没有任何数据的损失，在解码端能够无失真地得到重建；有损编码则以牺 牲视频质量为代价，获取比无损编码更高的压缩效率。
HEVC在有损编码模式下，视频经过预测编码得到的预测残差会进行变换、 量化，然后再将变换、量化后的残差系数进行基于上下文的自适应二进制算术编 码(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding，CABAC)，形成能够传输 的码流文件。但HEVC在无损编码模式下，经过预测编码得到的预测残差则不 会进行变换、量化，而是直接对预测残差进行最后的CABAC，形成码流文件， 从而能够在HEVC解码端无失真地重建视频序列。
HEVC无损编码模式下，由于预测残差跳过了量化环节，其信息没有得到不 可逆的损失。因此，在编码端能够利用当前像素的相邻原始像素对其进行预测， 在解码端采用相同的预测方法获得当前像素的预测值，并与预测残差相叠加，恢 复原始像素值。除此之外，HEVC有损编码模式下经过变换、量化的残差系数与 HEVC无损编码模式下未经变换、量化的预测残差具有不同的分布特性，从而应 对HEVC无损编码模式下的预测残差采用不同的熵编码方法。
鉴于HEVC最初是针对视频的有损编码而设计的，因此HEVC能够在有损 编码模式下取得较好的压缩效率，而在无损编码模式下其压缩效率不佳。本课题 组进行探索研究，通过在HEVC帧内预测过程中使用三点邻近像素的预测方法 提升预测精度，并对比分析了HEVC无损编码模式与有损编码模式下残差系数 分布特性的差异，充分结合无损编码模式下残差系数的分布特性，针对性地优化 改进HEVC标准算法的熵编码方法，以此来降低视频编码所需的码率，进而实 现基于无损编码的HEVC码率优化的目的，这正是本发明的任务所在。
发明内容
针对新一代视频压缩编码标准HEVC在无损压缩的模式下压缩效率低的特 点，本发明旨在提出一种在HEVC无损编码模式下实现更高压缩率的优化方法。 该方法是在HEVC的帧内预测过程中采用三点邻近像素的预测方法，并针对无 损编码模式下未经变换、量化的预测残差的特点改进HEVC标准算法的熵编码， 从而达到在解码端能够无失真地解码恢复视频的前提下，本发明所提的方法能够 节省更多的编码码率。
由于在HEVC的无损编码模式下，预测残差的过程中跳过了量化环节，导 致其信息并没有得到不可逆的损失；并且未经变换、量化的预测残差和HEVC 有损编码模式下的预测残差具有不同的分布特性。因此，本发明基本思想是利用 HEVC帧内预测过程中相邻像素之间的空间相关性，使用当前像素的三点相邻原 始像素对其进行预测，并针对HEVC无损编码模式下的预测残差特点改进HEVC 标准的熵编码方法，在提高预测像素的预测精度的基础上，进一步降低编码残差 和熵编码过程中所需的码率。
本发明专利针对HEVC的无损编码模式，提出了一种对码率的优化方法。 在帧内预测环节中，根据帧内预测模式的不同，选择不同位置的相邻三点像素， 并使用上述三个位置的原始像素值对当前像素进行预测。在熵编码的过程中，对 HEVC中有损编码模式和无损编码模式的预测残差进行比较和分析，对原有的 HEVC标准算法的熵编码进行改进优化，主要是幅值信息的编码过程和莱斯参数 的更新过程，具体包括以下过程步骤：
(1)获取当前预测单元(PU)的帧内预测模式；
(2)根据当前PU的帧内预测模式确定三点预测的邻近像素位置，具体判断 规则如下：若当前PU的帧内预测模式为模式0、模式1或模式10-18，则选取 当前像素的左、左上和上方位置的像素分别作为a、b和c像素；若当前PU的 帧内预测模式为模式2-9，则选取左、左下和上方位置的像素分别作为a、b和c 像素；若当前PU的帧内预测模式为模式19-26，则选取上、左上和左方位置的 像素分别作为a、b和c像素；若当前PU的帧内预测模式为模式27-34，则选取 上、右上和左方位置的像素分别作为a、b和c像素；
(3)根据PU的帧内预测不同模式，参照表1对步骤(2)中的a、b和c位置 像素分配不同的预测权重p1、p2和p3，从而对当前像素的值进行预测，通过预测 公式(1)进而获得当前像素的预测值；
x＝p1·a+p2·b+p3·c (1)
表1三点邻近像素预测方法各模式对应的预测权重
Figure BDA0002132009350000031
Figure BDA0002132009350000041
(4)根据(3)中的预测值和原始像素值获得预测残差，并对预测残差开始 进行熵编码过程；
(5)在熵编码过程中，首先在编码端对预测残差的幅值信息进行编码：对 一个系数组(Coefficient Group)CG内非零系数的语法元素 coeff_abs_level_greater1_flag进行编码，对于幅值绝对值等于1的非零系数，则 不编码其语法元素coeff_abs_level_greater2_flag。而对幅值绝对值大于1的非零 系数，则对其语法元素coeff_abs_level_greater2_flag进行编码，以判断它们的幅 值绝对值是否大于2。如果存在幅值绝对值大于2的非零系数，需要对这些系数 的幅值绝对值的剩余部分coeff_abs_level_remaining进行哥伦布莱斯编码；而对 于幅值绝对值等于2的非零系数，则不再编码其语法元素 coeff_abs_level_remaining。
(6)在对当前非零系数的语法元素coeff_abs_level_remaining进行哥伦布莱 斯编码之后，利用之前所有已编码的非零系数的幅值信息更新下一个待编码的非 零系数所需的莱斯参数k。优化改进后的莱斯参数更新过程如下公式(2)和(3) 所示：
Figure BDA0002132009350000042
Figure BDA0002132009350000043
其中value_averagecoded表示在对下一个待编码的非零系数的语法元素 coeff_abs_level_remaining进行哥伦布莱斯编码时，之前已编码的非零系数的均 值。j表示之前已编码的非零系数总个数，absCoeffLevel[i]表示第i个已编码的 非零系数的幅值绝对值；
(7)在解码端对码流中所有非零系数coeff_abs_level_greater1_flag进行解码，如果coeff_abs_level_greater1_flag语法元素值为0，表示当前非零系数的幅值绝 对值为1，则不需要解码该系数的coeff_abs_level_greater2_flag语法元素，若 coeff_abs_level_greater1_flag值为1，则该系数的幅值绝对值大于1，需解码其语 法元素coeff_abs_level_greater2_flag，从而判断当前系数的幅值绝对值是否大于 2，如果coeff_abs_level_greater2_flag值为0，则表示当前非零系数的幅值绝对值 为2，不需要再解码该系数的语法元素coeff_abs_level_remaining，反之，利用之 前已解码的非零系数的幅值信息更新当前待解码的非零系数的莱斯参数k，需要 继续解码coeff_abs_level_remaining，进而判断该非零系数的剩余幅值绝对值；
(8)通过上述帧内的邻近三点预测和对HEVC无损编码模式熵编码的改进， 最终获得最后的输出码流。
本发明与现有技术相比所具有的优点及有益技术效果：
(1)本发明提出的基于无损编码的HEVC码率优化的方法，与传统的HEVC 标准编码相比，在编码复杂度可控的前提下，本发明所提无损编码方法的编码性 能高于HEVC标准算法对应的无损编码的编码性能；
(2)本发明提出的基于无损编码的HEVC码率优化的方法，利用了帧内像素 的空间相关性，采用邻近三点像素值来预测当前像素值，从而提升了帧内预测的 精度，减小了预测残差数据量；
(3)本发明提出的基于无损编码的HEVC码率优化的方法，分析了HEVC无 损编码模式与有损编码模式下残差系数分布特性的差异，针对性地优化改进 HEVC标准算法的幅值信息编码和莱斯参数更新的方法，从而降低视频编码所需 的码率，进而实现压缩比的提升。
附图说明
图1为三点邻近预测方式中帧内预测为模式0、模式1或模式10-18对应的 预测方法。
图2为三点邻近预测方式中帧内预测为模式2-9对应的预测方法。
图3为三点邻近预测方式中帧内预测为模式19-26对应的预测方法。
图4为三点邻近预测方式中帧内预测为模式27-34对应的预测方法。
图5为结合无损编码模式下残差系数分布特性的HEVC幅值信息编解码流 程图。
图6基于无损编码的HEVC码率优化系统框图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，有必要指出的是，以下的实 施例只用于对本发明做进一步的说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，所 属领域技术熟悉人员根据上述发明内容，对本发明做出一些非本质的改进和调整 进行具体实施，应仍属于本发明的保护范围。
(1)本发明所提方法是在HEVC标准测试代码HM16.0平台上展开的。其 中配置文件选择encoder_intra_main.cfg、encoder_lowdelay_P_main.cfg两种，编 码结构分别为全I帧、IPPP，GOP大小设置为4，其中HM16.0配置文件中，无 损编码模式下编码参数的设置如表2所示；
表2 HEVC无损编码的编码参数设置
编码参数 取值 参数描述
QP 0 无损编码
LoopFilterDisable 1 关闭环路滤波
SAO 0 关闭样点自适应补偿
TransquantBypassEnabelFlag 1 图像变换量化跳过
CUTransquantBypassFlagForce 1 编码单元变换量化跳过
(2)验证本发明所提方法编码性能的测试序列选取了分辨率为416×240、 832×480、1280×720、1920×1080、2560×1600五种类型的官方标准测试序列。具 体采用的标准测试序列为BlowingBubbles、RaceHorses、BQSquare、RaceHorses、 PartyScene、BQMall、vidyo1、Vidyo3、Vidyo4、Kimono1、ParkScene、BQTerrace、 PeopleOnStreet、Traffic；
(3)在本发明所提算法的程序中，对配置文件encoder_intra_main.cfg进行 (1)中的参数设置，然后输入所有需要测试的视频标准序列，得到全I帧情况 下本发明所提算法的结果，并对码率、编码时间和输出文件数据大小进行记录统 计；
(4)在本发明所提算法的程序中，对配置文件encoder_lowdelay_P_main.cfg 进行(1)中的参数设置，然后输入所有需要测试的视频标准序列，得到IPPP情 况下本发明所提算法的结果，并对码率、编码时间和输出文件数据大小进行记录 统计；
(5)在HEVC标准算法的程序中，对配置文件encoder_intra_main.cfg进行 (1)中的参数设置，然后输入所有需要测试的视频标准序列，得到全I帧情况 下HEVC标准算法的结果，并对码率、编码时间和输出文件数据大小进行记录 统计；
(6)在HEVC标准算法的程序中，对配置文件encoder_lowdelay_P_main.cfg 进行(1)中的参数设置，然后输入所有需要测试的视频标准序列，得到IPPP情 况下HEVC标准算法的结果，并对码率、编码时间和输出文件数据大小进行记 录统计；
(7)对上述四类的结果分别进行处理，其中码率的单位为Kbps；将本发明 所提算法所用的时间除以HEVC标准算法下的时间作为本发明所提算法的时间 复杂度指标；将原文件数据大小分别除以本发明所提算法和HEVC标准算法输 出文件数据大小作为视频压缩比指标；
(8)从表3和表4中可以看出，与HEVC标准算法相比，在编码结构为全 I帧时，本发明所提方法最高能够降低18.2％的编码码率，平均减少12.6％的编 码码率，在编码复杂度方面平均降低2.05％的编码时间。而当编码结构为IPPP 时，本发明所提方法最高能够降低11.87％的编码码率，平均减少6.9％的编码码 率，在编码复杂度方面平均增加13.66％的编码时间。综上所述，在编码复杂度 可控的前提下，本发明所提无损编码方法的码率方面性能高于对应的HEVC标 准算法；
(9)表5与表6分别表示编码结构为全I帧、IPPP时的压缩比实验结果。 从表中可以发现，当编码结构为全I帧时，HEVC标准算法的平均压缩比为2.10， 本发明所提方法的平均压缩比为2.43。当编码结构为IPPP时，HEVC标准算法 的平均压缩比为2.54，本发明所提方法的平均压缩比为2.74。因此，由实验结果 可以证明，无论编码结构为全I帧还是IPPP，本发明所提方法的压缩比方面性能 均优于对应的HEVC标准算法。
表3编码结构为全I帧时编码性能实验对比结果
Figure BDA0002132009350000081
Figure BDA0002132009350000091
表4编码结构为IPPP时编码性能实验对比结果
Figure BDA0002132009350000092
Figure BDA0002132009350000101
表5编码结构为全I帧时压缩比实验对比结果
Figure BDA0002132009350000102
Figure BDA0002132009350000111
表6编码结构为IPPP时压缩比实验对比结果
Figure BDA0002132009350000121
Figure BDA0002132009350000131

Claims (6)

1.一种基于无损编码的HEVC码率优化方法，其特征在于：
(1)获取当前预测单元(PU)的帧内预测模式；
(2)根据当前PU的帧内预测模式确定三点预测的邻近像素位置，具体判断规则如下：若当前PU的帧内预测模式为模式0、模式1或模式10-18，则选取当前像素的左、左上和上方位置的像素分别作为a、b和c像素；若当前PU的帧内预测模式为模式2-9，则选取左、左下和上方位置的像素分别作为a、b和c像素；若当前PU的帧内预测模式为模式19-26，则选取上、左上和左方位置的像素分别作为a、b和c像素；若当前PU的帧内预测模式为模式27-34，则选取上、右上和左方位置的像素分别作为a、b和c像素；
(3)根据PU的帧内预测不同模式，对步骤(2)中的a、b和c位置像素分配不同的预测权重p1、p2和p3，从而对当前像素的值进行预测，通过预测公式x＝p1·a+p2·b+p3·c进而获得当前像素的预测值；
(4)根据(3)中的预测值与原始像素值获得预测残差，并对预测残差开始进行熵编码过程；
(5)在熵编码过程中，首先在编码端对预测残差的幅值信息进行编码：对一个系数组(Coefficient Group，CG)内非零系数的语法元素coeff_abs_level_greater1_flag进行编码，对于幅值绝对值等于1的非零系数，则不编码其语法元素coeff_abs_level_greater2_flag；而对幅值绝对值大于1的非零系数，则对其语法元素coeff_abs_level_greater2_flag进行编码，以判断它们的幅值绝对值是否大于2；如果存在幅值绝对值大于2的非零系数，需要对这些系数的幅值绝对值的剩余部分coeff_abs_level_remaining进行哥伦布莱斯编码；而对于幅值绝对值等于2的非零系数，则不再编码其语法元素coeff_abs_level_remaining；
(6)在对当前非零系数的语法元素coeff_abs_level_remaining进行哥伦布莱斯编码之后，利用之前所有已编码的非零系数的幅值信息更新下一个待编码的非零系数所需的莱斯参数k，优化改进后的莱斯参数更新过程如下公式(1)和(2)所示：
Figure RE-FDA0002206762090000021
Figure RE-FDA0002206762090000022
其中value_averagecoded表示在对下一个待编码的非零系数的语法元素coeff_abs_level_remaining进行哥伦布莱斯编码时，之前已编码的非零系数的均值，j表示之前已编码的非零系数总个数，absCoeffLevel[i]表示第i个已编码的非零系数的幅值绝对值；
(7)在解码端对码流中所有非零系数coeff_abs_level_greater1_flag进行解码，如果coeff_abs_level_greater1_flag语法元素值为0，表示当前非零系数的幅值绝对值为1，则不需要解码该系数的coeff_abs_level_greater2_flag语法元素，若coeff_abs_level_greater1_flag值为1，则该系数的幅值绝对值大于1，需解码其语法元素coeff_abs_level_greater2_flag，从而判断当前系数的幅值绝对值是否大于2，如果coeff_abs_level_greater2_flag值为0，则表示当前非零系数的幅值绝对值为2，不需要再解码该系数的语法元素coeff_abs_level_remaining，反之，利用之前已解码的非零系数的幅值信息更新当前待解码的非零系数的莱斯参数k，需要继续解码coeff_abs_level_remaining，进而判断该非零系数的剩余幅值绝对值；
(8)通过上述帧内的邻近三点预测和对HEVC无损编码模式熵编码的改进，最终获得最后的输出码流，并对码率、运行时间和输出文件数据大小等数据进行分析处理。
2.如权利要求1所述的基于无损编码的HEVC码率优化方法，其特征在于用来预测当前像素的三点邻近像素位置的选择准则。
3.如权利要求1所述的基于无损编码的HEVC码率优化方法，其特征在于用来预测当前像素的三点邻近像素权重系数的分配准则。
4.如权利要求1所述的基于无损编码的HEVC码率优化方法，其特征在于熵编码中对预测残差幅值依次进行先判断再编码的过程。
5.如权利要求1所述的基于无损编码的HEVC码率优化方法，其特征在于熵编码中使用的莱斯参数更新准则。
6.一种用于执行权利要求1至5所述基于无损编码的HEVC码率优化方法。
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