CN116233419A - 一种avs3帧内块划分方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种AVS3帧内块划分方法及相关设备，所述方法包括：采用贪心搜索算法将视频帧内的最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到五层亮度块划分结果；计算最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；将最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。本发明通过采用贪心搜索算法的帧内预测技术得到了视频帧内最大编码单元的最优块划分方式与编码单元帧内预测模式，极大节省了编码时间和电路面积，并简化了硬件调度复杂度。

Description

一种AVS3帧内块划分方法及相关设备
技术领域
本发明涉及视频编码技术领域，尤其涉及一种AVS3帧内块划分方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
AVS3(Audio Video Coding Standard)是我国自主研制的第三代音视频编解码标准，编码标准中的帧内预测技术通过去除视频帧内的信息冗余，达到压缩视频的目的。
现有的帧内预测技术采用一种自底向上、暴力搜索的方式找到每一个编码单元(CU，coding unit)的最优块划分方式(partition)及帧内预测模式(intra predictionmode)。现有帧内预测技术的缺点在于其大计算量导致硬件实现时的资源消耗大以及其递归算法结构导致硬件设计的调度难度大。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种AVS3帧内块划分方法、系统、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中帧内预测模式的大计算量导致硬件实现时的资源消耗大以及其递归算法结构导致硬件设计调度难度大的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种AVS3帧内块划分方法，所述AVS3帧内块划分方法包括如下步骤：
获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果；
计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；
将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果，之前还包括：
根据AVS3中的粗模式决策算法，从所述AVS3中标准的33种亮度帧内预测模式中选择五种候选的亮度帧内预测模式；
其中，所述亮度帧内预测模式用于所述最大编码模块划分的率失真代价计算以及编码单元的最佳预测模式的率失真代价计算。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果，具体包括：
根据所述贪心搜索算法，建立最新模式决策电路，所述最新模式决策电路包括五个亮度模式决策和一个色度模式决策；
获取视频帧内尺寸为64x64的最大编码单元，将所述最大编码单元输入所述最新模式决策电路中，根据所述最新模式决策电路中第一亮度模式决策对所述最大编码单元第一层进行亮度块划分；
根据率失真算法对所述第一层中的每一种亮度块划分方式进行计算，得到所述第一层中的每一种亮度块划分方式对应的率失真代价；
选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式对所述第一层进行划分，得到所述第一层的划分结果以及所述第一层划分后得到的编码单元；
所述率失真代价最小的亮度块划分方式为当前划分层的最优划分方式；
将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，最终得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果以及所述最大编码单元的五层亮度块划分后得到的多个编码单元；
其中，所述最新模式决策电路中每一个亮度模式决策对应处理所述最大编码单元每一层的亮度块划分。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，具体包括：
当选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式对所述第一层进行划分后，得到所述第一层的最优划分方式以及第一层的划分结果，并舍弃非最优划分方式以及所述非最优划分方式对应的划分结果；
将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，并舍弃每一层中的非最优划分方式以及所述非最优划分方式对应的划分结果。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式，具体包括：
获取所述最大编码单元中每一层最优划分后得到的多个编码单元，将所述多个编码单元输入五种亮度帧内预测模式中；
计算每个编码单元在五种亮度帧内预测模式中的率失真代价，得到所述编码单元率失真代价最小的亮度帧内预测模式，所述率失真代价最小的亮度帧内预测模式为所述编码单元的最佳亮度帧内预测模式。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中，具体包括：
当所述最大编码单元通过最新模式决策电路后，得到最终编码结果的重构像素以及色度模式决策对应的色度最佳帧内预测模式，所述最终编码结果的重构像素为所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的所述最新模式决策电路中第五级电路模块的输出值；
将所述最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，用于所述视频帧内相邻的最大编码单元进行帧内模式决策计算；
所述最新模式决策电路的前四级电路模块用于获取所述最大编码单元当前划分层的编码结果。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中，之后还包括：
若所述视频帧的宽度大于所述最大编码单元的五倍，所述最新模式决策电路中的前四级获得最终编码结果的重构像素。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述电路模块为所述最新模式决策电路中每一个亮度模式决策对应的处理模块，用于获取最大编码单元划分后的每一层的编码结果。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述亮度块划分方式包括：不划分、四叉树划分、水平二叉树划分、垂直二叉树划分、水平增强四叉树划分和垂直增强四叉树划分。
可选地，所述的AVS3帧内块划分方法，其中，所述率失真算法包括：帧内预测、行离散余弦变换、列离散余弦变换、量化、反量化、列反离散余弦变换、行离散余弦变换和码率估计。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种AVS3帧内块划分系统，其中，所述AVS3帧内块划分系统包括：
最大编码单元划分模块，用于获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果；
最佳预测模式获取模块，用于计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；
编码结果存储模块，用于将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种终端，其中，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的AVS3编码器芯片，所述AVS3编码器芯片被所述处理器执行时实现如上所述的AVS3帧内块划分方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有AVS3编码器芯片，所述AVS3编码器芯片被处理器执行时实现如上所述的AVS3帧内块划分方法的步骤。
本发明中，获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果；计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。本发明通过采用一种贪心搜索算法的帧内预测技术，得到了视频帧中最大编码单元的最优块划分方式以及编码单元的最佳帧内预测模式，并舍弃了每层中编码单元的非最优块划分方式，节省了大量的计算，对于帧内预测技术的软件实现，本发明节省了约四分之三的编码时间；对于硬件实现，本发明节省了约95％的率失真代价计算的流水线个数，极大节省了电路面积并且简化了硬件调度复杂度。
附图说明
图1是本发明AVS3帧内块划分方法的较佳实施例的流程图；
图2是本发明AVS3帧内块划分方法的较佳实施例中最大编码单元级别流水线结构的示意图；
图3是本发明AVS3帧内块划分方法的较佳实施例中帧内预测算法贪心搜索技术的示意图；
图4是本发明AVS3帧内块划分方法的较佳实施例中率失真代价计算流水线结构及时序示意图；
图5是本发明AVS3帧内块划分方法的较佳实施例中最大编码单元内外部行缓存设计的示意图；
图6是本发明AVS3帧内块划分系统的较佳实施例的结构图；
图7为本发明终端的较佳实施例的结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明较佳实施例所述的AVS3帧内块划分方法，如图1所示，所述AVS3帧内块划分方法包括以下步骤：
步骤S10、获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果。
所述最大编码单元是视频帧内的矩形像素块，也叫编码块，用于执行预测编码算法。
其中，AVS3第三代音视频编码标准中的帧内预测技术是在当前帧上进行的预测编码技术，通过去除视频帧内的信息冗余，达到压缩视频的目的，而帧内预测技术是在最小化率失真代价的原则下，找到每个最大编码单元(LCU)的最优块划分方式以及各个编码单元(CU)的最优帧内预测模式，所述帧内预测技术目的是为每个编码单元找到其率失真代价最小的块划分方式及预测模式。
原有的帧内预测技术是采用一种自底向上的暴力搜索算法，而本发明中是采用自顶向下的贪心搜索算法来代替原有的暴力搜索算法，所述暴力搜索是一种“自底向上”的全搜索技术，即对于每一个最大编码单元，需要计算其所有的可能的块划分方式及对应的代价，全搜索技术可以得到最优的块划分结果，但是计算量巨大，而本发明中采用“自顶向下”对应的是贪心搜索技术，所述贪心搜索技术即从最大编码单元开始，仅计算所述最大编码单元向下划分一层时块划分的率失真代价，根据所述率失真代价计算结果舍弃非最优的块划分方式，仅保留最优划分方式，进行下一层划分，直至划分到最后一层，好处在于节省了大量的计算。
具体地，根据AVS3中的粗模式决策算法，从所述AVS3中标准的33种亮度帧内预测模式中选择五种候选的亮度帧内预测模式。
其中，AVS3标准中总计包含33种亮度帧内预测模式，对于每一个编码块，不同的帧内预测模式对应了不同的预测结果以及相应的编码代价，帧内预测算法需要选择编码代价最小的帧内预测模式。
所述亮度帧内预测模式用于所述最大编码模块划分的率失真代价计算以及编码单元的最佳预测模式的率失真代价计算。
根据所述贪心搜索算法，建立最新模式决策电路，所述最新模式决策电路包括五个亮度模式决策和一个色度模式决策。
其中，本发明提出了如图2所示的AVS3编码器硬件结构，图2中上半部分为算法修改前的LCU级电路流水线结构，即数据获取、粗模式决策、模式决策、去块滤波、样点自适应补偿及熵编码六个电路模块，所述六个电路模块在同一时刻处理不同的LCU最大编码单元，提高编码器电路的吞吐率。此外，固件用于配置编码器参数并获取编码器的工作状态；存储器用于编码器与上位机进行数据交换，包括原始像素和编码码流等。
如图2所示，图2下半部分为根据贪心搜索算法设计的最新模式决策电路结构，用于替换原LCU最大编码单元级流水线中的模式决策电路，其中左侧五个电路模块对应于亮度块划分方式的贪心计算过程，第六个电路模块对应于色度帧内预测模式计算模块，为了保证整体吞吐率不变，此六个电路模块采用LCU级流水设计。
在流水线设计中，所述最大编码单元的每一层都需要独立的电路模块，所述最新模式决策电路包括五个亮度模式决策和一个色度模式决策，分别对应所述新建划分结果中的六层划分结果。
采用亮度块划分方式能够使色度的块划分结果跟随亮度，可以节省色度的计算量及相应的电路面积，而之所以要计算色度的最佳帧内预测模式，是因为色度与亮度是不同的颜色分量，其帧内预测模式差别较大，因此需要单独计算色度的最优帧内预测模式。
获取视频帧内尺寸为64x64的最大编码单元，将所述最大编码单元输入所述最新模式决策电路中，根据所述最新模式决策电路中第一亮度模式决策对所述最大编码单元第一层进行亮度块划分。
其中，AVS3标准中规定LCU尺寸最大可设置为128x128，本发明考虑到硬件存储资源、编码实时性等因素，将LCU尺寸设置为64x64。
在本发明中，将LCU的尺寸设置为64x64，并去除了4x4的划分方式，因此总计需要进行五层的贪心搜索得到最终的划分结果，另外，为了进一步减少计算量及电路面积，本发明去除了色度块划分方式的计算，而采用亮度的块划分结果。
所述亮度块划分方式包括：不划分、四叉树划分、水平二叉树划分、垂直二叉树划分、水平增强四叉树划分和垂直增强四叉树划分。
根据率失真算法对所述第一层中的每一种亮度块划分方式进行计算，得到所述第一层中的每一种亮度块划分方式对应的率失真代价。
所述率失真代价是衡量当前块划分方式及预测模式性能的指标，其综合考虑了预测误差和码率两个指标。
所述率失真算法包括：帧内预测、行离散余弦变换、列离散余弦变换、量化、反量化、列反离散余弦变换、行离散余弦变换和码率估计。
选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式对所述第一层进行划分，得到第一层的划分结果以及所述第一层划分后得到的编码单元。
所述率失真代价最小是指每种块划分方式会对应产生一个率失真代价，通过比较率失真代价的数值大小，选择数值最小的块划分方式，所述率失真代价最小的亮度块划分方式为当前划分层的最优划分方式。
当选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式对所述第一层进行划分后，得到所述第一层的最优划分方式以及第一层的划分结果，并舍弃非最优划分方式以及所述非最优划分方式对应的划分结果。
其中，如图3所示，以图3左侧的三层块划分深度为例描述本发明贪心搜索算法的流程：对于图3中所示的正方形CU0，根据其父节点的划分情况以及其CU尺寸，CU0最多存在六种划分方式，即NO-SPLIT不划分、QT四叉树划分、BTH水平二叉树划分、BTV垂直二叉树划分、EQTH水平增强四叉树划分、EQTV垂直增强四叉树划分，在贪心搜索算法的第一层计算所述第一层所有可能划分方式的率失真代价，选择率失真代价最小的划分方式。根据图3中第一层的划分结果所示，QT四叉树划分划分方式的率失真代价最小，其余划分方式则被舍弃。
其中，如图3所示，图3中的CU0代表的是划分过程中的某一个正方形的编码单元，如果CU0是最大编码单元，则不存在父节点；如果不是最大编码单元，其父节点的划分情况决定了CU0可能存在的划分方式。
将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，最终得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果以及所述最大编码单元的五层亮度块划分后得到的多个编码单元。
其中，所述最新模式决策电路中每一个亮度模式决策对应处理所述最大编码单元每一层的亮度块划分。
其中，所述最大编码单元的最大边长为64，最小边长为4。因此设计五层贪心搜索结构，但是五层并不是绝对的，因为每个LCU的划分深度及划分过程不同，需要综合考虑电路面积和编码性能。
如图3所示，当得到第一层的划分结果后，将第一层的划分结果输入至第二层，在第二层中依次计算四个CU的最优划分方式。其中第一层的划分结果中的左上角和右下角的两个CU的最优划分方式为NO-SPLIT不划分，不需要进行下一层划分。CU1和CU2的最优划分方式分别为EQTV垂直增强四叉树划分和BTH水平二叉树划分，需要将划分结果输入至第三层。同理，CU3和CU4在第三层得到的最优划分方式分别为EQTV垂直增强四叉树划分和BTH水平二叉树划分，至此得到了CU0最大编码单元的最终划分结果，如图3右侧所示。
本发明上述对最大编码单元的划分方式减少了块划分计算次数，并最终减少硬件资源消耗，对于硬件实现方面，采用原有的暴力搜索技术总计需要2272个用于率失真代价计算的流水线，而采用贪心搜索技术，流水线个数仅需要121个，极大节省了硬件资源。
步骤S20、计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式。
其中，对于特定尺寸的编码单元CU，经过如图4上半部分所示的率失真算法计算，可得到所述编码单元当前帧内预测模式的率失真代价。为了计算所述编码单元的最佳预测模式，需要对粗模式决策(rough mode decision，RMD)输出的五种候选预测模式分别进行上述计算。考虑硬件资源消耗及计算效率的平衡，本发明设计了率失真算法的硬件流水线结构，其时序图如图4下半部分所示，图中的数字代表对应的帧内预测模式序号。
所述特定尺寸的编码单元是指每种尺寸的编码块对应不同的电路设计，即编码块尺寸是所有可能尺寸中的一种，包括64x64、64x32、32x64、64x16、16x64、64x8、8x64、32x32、32x16、16x32、32x8、8x32、32x4、4x32、16x16、16x8、8x16、16x4、4x16、8x8、8x4、4x8。
具体地，获取所述最大编码单元中每一层最优划分后得到的多个编码单元，将所述多个编码单元输入五种亮度帧内预测模式中。
其中，所述粗模式决策算法是指AVS3标准中包含了33种亮度帧内预测模式，为了减小计算不同预测模式率失真代价过程的计算量，利用粗模式决策算法，从33种预测模式选择出5种候选的预测模式，进行率失真代价计算，具体是哪五种候选的预测模式与编码块内容相关。
计算每个编码单元在五种亮度帧内预测模式中的率失真代价，得到所述编码单元率失真代价最小的亮度帧内预测模式，所述率失真代价最小的亮度帧内预测模式为所述编码单元的最佳亮度帧内预测模式。
步骤S30、将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。
其中，行缓存技术用于存储之前处理过的信息，每个编码块在进行帧内预测算法的过程中，需要相邻块的已编码信息，这些信息即存储在行缓存中，行缓存中存储着相邻已编码的编码单元的重构像素，用于当前正在编码的编码单元的帧内模式决策计算，而当前正在编码的编码单元在编码过程中，需要从行缓存中读取相邻已编码像素，以及其他的编码信息。
所述重构像素是编码块经过编码、解码后得到的像素，与原始像素不完全相同，可以理解为在解码端看到的像素。
具体地，当所述最大编码单元通过最新模式决策电路后，得到最终编码结果的重构像素以及色度模式决策对应的色度最佳帧内预测模式，所述最终编码结果的重构像素为所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的所述最新模式决策电路中第五级电路模块的输出值。
所述新建划分结果亮度块的最终编码结果的重构像素为所述最新模式决策电路中第五级电路模块输出值。
所述电路模块为所述最新模式决策电路中每一个亮度模式决策对应的处理模块，用于获取最大编码单元划分后的每一层的编码结果。
其中，最终编码结果只能在第五级得到，为了保证编解码一致性及视频编码性能，原则上行缓存中需要存储最终的编码结果。但是对于贪心搜索算法的LCU最大编码单元级硬件流水线电路，由于亮度的最终编码结果为其最后一级电路模块的输出，因此前四级电路模块无法获得该结果。
将所述最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，用于所述视频帧内相邻的最大编码单元进行帧内模式决策计算；
所述最新模式决策电路的前四级电路模块用于获取所述最大编码单元当前划分层的编码结果。
如图5所示，本发明针所述最大编码单元之间编码结果的依赖情况设计的行缓存技术方案如下：因为各级电路的块划分方式不同，在最大编码单元内部的率失真代价计算仅能使用当前电路的已编码CU编码单元结果，针对外部左侧行缓存，由于最大编码单元级流水线的电路设计，在前四级电路模块计算过程中，第五级电路模块还未输出左侧行缓存所需要的最终编码结果的重构像素，因此与内部行缓存类似，左侧行缓存仅能保存当前电路的已编码CU编码单元结果，为了减少编码性能损失，上侧行缓存中用来保存第五级电路模块输出的最终编码结果的重构像素。
对于上侧行缓存，若所述视频帧的宽度大于所述最大编码单元的五倍，所述最新模式决策电路中的前四级获得最终编码结果的重构像素。
本发明所带来的技术效果如下：
1.本发明将贪心搜索算法应用于AVS3帧内预测模式中的CU编码单元块划分计算，减小了算法计算量及硬件资源消耗。
2.本发明针对贪心搜索技术的帧内预测模式的应用，设计了对应的硬件电路结构以及行缓存技术方案，在高效实现帧内预测模式算法的同时，也减小了编码性能损失。
另外，本发明的替代方案可为采用其他的优化搜索算法或直接采用原暴力搜索算法实现AVS3帧内预测模式及其硬件电路，变形方案可能为将贪心搜索算法和暴力搜索算法相结合，即在某些层使用暴力搜索技术，而在另外的层使用贪心搜索技术，并实现对应的硬件电路。
进一步地，如图6所示，基于上述AVS3帧内块划分方法，本发明还相应提供了一种AVS3帧内块划分系统，其中，所述AVS3帧内块划分系统包括：
最大编码单元划分模块51，用于获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果；
最佳预测模式获取模块52，用于计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；
编码结果存储模块53，用于将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。
进一步地，如图7所示，基于上述AVS3帧内块划分方法和系统，本发明还相应提供了一种终端和一种片上系统(SoC)架构，所述终端包括处理器10、存储器20、显示器30及AVS3编码器芯片40，其中，AVS编码器芯片40根据所配参数完成视频流的实时编码，所述AVS3帧内块划分电路为AVS编码器芯片中的子模块。图7仅示出了终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器20在一些实施例中可以是所述终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储待编码的视频帧以及编码后的比特文件以及用于存储安装于所述终端的应用软件及各类数据，例如所述安装终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，AVS3编码器芯片40可被处理器10所执行，从而实现本申请中AVS3帧内块划分方法。
所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于配置AVS3编码器芯片的运行参数，还用于运行所述AVS3编码器芯片40中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述AVS3帧内块划分方法等。
所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于播放解码后的视频流，还用于显示在所述终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述终端的部件10-30通过系统总线相互通信。
在一实施例中，当处理器10执行所述AVS3编码器芯片40中AVS3帧内块划分程序时实现以下步骤：
获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果；
计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；
将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。
其中，所述获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果，之前还包括：
根据AVS3中的粗模式决策算法，从所述AVS3中标准的33种亮度帧内预测模式中选择五种候选的亮度帧内预测模式；
其中，所述亮度帧内预测模式用于所述最大编码模块划分的率失真代价计算以及编码单元的最佳预测模式的率失真代价计算。
其中，所述获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果，具体包括：
根据所述贪心搜索算法，建立最新模式决策电路，所述最新模式决策电路包括五个亮度模式决策和一个色度模式决策；
获取视频帧内尺寸为64x64的最大编码单元，将所述最大编码单元输入所述最新模式决策电路中，根据所述最新模式决策电路中第一亮度模式决策对所述最大编码单元第一层进行亮度块划分；
根据率失真算法对所述第一层中的每一种亮度块划分方式进行计算，得到所述第一层中的每一种亮度块划分方式对应的率失真代价；
选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式对所述第一层进行划分，得到所述第一层的划分结果以及所述第一层划分后得到的编码单元；
所述率失真代价最小的亮度块划分方式为当前划分层的最优划分方式；
将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，最终得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果以及所述最大编码单元的五层亮度块划分后得到的多个编码单元；
其中，所述最新模式决策电路中每一个亮度模式决策对应处理所述最大编码单元每一层的亮度块划分。
其中，所述将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，具体包括：
当选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式对所述第一层进行划分后，得到所述第一层的最优划分方式以及第一层的划分结果，并舍弃非最优划分方式以及所述非最优划分方式对应的划分结果；
将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，并舍弃每一层中的非最优划分方式以及所述非最优划分方式对应的划分结果。
其中，所述计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式，具体包括：
获取所述最大编码单元中每一层最优划分后得到的多个编码单元，将所述多个编码单元输入五种亮度帧内预测模式中；
计算每个编码单元在五种亮度帧内预测模式中的率失真代价，得到所述编码单元率失真代价最小的亮度帧内预测模式，所述率失真代价最小的亮度帧内预测模式为所述编码单元的最佳亮度帧内预测模式。
其中，所述将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中，具体包括：
当所述最大编码单元通过最新模式决策电路后，得到最终编码结果的重构像素以及色度模式决策对应的色度最佳帧内预测模式，所述最终编码结果的重构像素为所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的所述最新模式决策电路中第五级电路模块的输出值；
将所述最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，用于所述视频帧内相邻的最大编码单元进行帧内模式决策计算；
所述最新模式决策电路的前四级电路模块用于获取所述最大编码单元当前划分层的编码结果。
其中，所述将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中，之后还包括：
若所述视频帧的宽度大于所述最大编码单元的五倍，所述最新模式决策电路中的前四级获得最终编码结果的重构像素。
其中，所述电路模块为所述最新模式决策电路中每一个亮度模式决策对应的处理模块，用于获取最大编码单元划分后的每一层的编码结果。
其中，所述亮度块划分的方式包括：不划分、四叉树划分、水平二叉树划分、垂直二叉树划分、水平增强四叉树划分和垂直增强四叉树划分。
其中，所述率失真算法包括：帧内预测、行离散余弦变换、列离散余弦变换、量化、反量化、列反离散余弦变换、行离散余弦变换和码率估计。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有AVS3编码器芯片，所述AVS3编码器芯片中的AVS3帧内块划分程序被处理器执行时实现如上所述的AVS3帧内块划分方法的步骤。
综上所述，本发明提供一种AVS3帧内块划分方法及相关设备，所述方法包括：获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果；计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。本发明通过采用一种贪心搜索算法的帧内预测技术，得到了视频帧中最大编码单元的最优块划分方式以及编码单元的最佳帧内预测模式，并舍弃了每层中编码单元的非最优块划分方式，节省了大量的计算，对于帧内预测技术的软件实现，本发明节省了约四分之三的编码时间；对于硬件实现，本发明节省了约95％的率失真代价计算的流水线个数，极大节省了电路面积并且简化了硬件调度复杂度。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者终端中还存在另外的相同要素。
当然，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硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的计算机可读存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的计算机可读存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (13)

1.一种AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述AVS3帧内块划分方法包括：
获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果；
计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；
将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。
2.根据权利要求1所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果，之前还包括：
根据AVS3中的粗模式决策算法，从所述AVS3中标准的33种亮度帧内预测模式中选择五种候选的亮度帧内预测模式；
其中，所述亮度帧内预测模式用于所述最大编码模块划分的率失真代价计算以及编码单元的最佳预测模式的率失真代价计算。
3.根据权利要求1所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果，具体包括：
根据所述贪心搜索算法，建立最新模式决策电路，所述最新模式决策电路包括五个亮度模式决策和一个色度模式决策；
获取视频帧内尺寸为64x64的最大编码单元，将所述最大编码单元输入所述最新模式决策电路中，根据所述最新模式决策电路中第一亮度模式决策对所述最大编码单元第一层进行亮度块划分；
根据率失真算法对所述第一层中的每一种亮度块划分方式进行计算，得到所述第一层中的每一种亮度块划分方式对应的率失真代价；
选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式对所述第一层进行划分，得到所述第一层的划分结果以及所述第一层划分后得到的编码单元；
所述率失真代价最小的亮度块划分方式为当前划分层的最优划分方式；
将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，最终得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果以及所述最大编码单元的五层亮度块划分后得到的多个编码单元；
其中，所述最新模式决策电路中每一个亮度模式决策对应处理所述最大编码单元每一层的亮度块划分。
4.根据权利要求3所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，具体包括：
当选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式对所述第一层进行划分后，得到所述第一层的最优划分方式以及第一层的划分结果，并舍弃非最优划分方式以及所述非最优划分方式对应的划分结果；
将所述第一层的划分结果输入下一层，继续选择所述率失真代价最小的亮度块划分方式进行划分，直到得到第五层的划分结果，并舍弃每一层中的非最优划分方式以及所述非最优划分方式对应的划分结果。
5.根据权利要求2所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式，具体包括：
获取所述最大编码单元中每一层最优划分后得到的多个编码单元，将所述多个编码单元输入五种亮度帧内预测模式中；
计算每个编码单元在五种亮度帧内预测模式中的率失真代价，得到所述编码单元率失真代价最小的亮度帧内预测模式，所述率失真代价最小的亮度帧内预测模式为所述编码单元的最佳亮度帧内预测模式。
6.根据权利要求1所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中，具体包括：
当所述最大编码单元通过最新模式决策电路后，得到最终编码结果的重构像素以及色度模式决策对应的色度最佳帧内预测模式，所述最终编码结果的重构像素为所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的所述最新模式决策电路中第五级电路模块的输出值；
将所述最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，用于所述视频帧内相邻的最大编码单元进行帧内模式决策计算；
所述最新模式决策电路的前四级电路模块用于获取所述最大编码单元当前划分层的编码结果。
7.根据权利要求6所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中，之后还包括：
若所述视频帧的宽度大于所述最大编码单元的五倍，所述最新模式决策电路中的前四级获得最终编码结果的重构像素。
8.根据权利要求6所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述电路模块为所述最新模式决策电路中每一个亮度模式决策对应的处理模块，用于获取最大编码单元划分后的每一层的编码结果。
9.根据权利要求3所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述亮度块划分方式包括：不划分、四叉树划分、水平二叉树划分、垂直二叉树划分、水平增强四叉树划分和垂直增强四叉树划分。
10.根据权利要求3所述的AVS3帧内块划分方法，其特征在于，所述率失真算法包括：帧内预测、行离散余弦变换、列离散余弦变换、量化、反量化、列反离散余弦变换、行离散余弦变换和码率估计。
11.一种AVS3帧内块划分系统，其特征在于，所述AVS3帧内块划分系统包括：
最大编码单元划分模块，用于获取视频帧内的最大编码单元，采用贪心搜索算法将所述最大编码单元自顶向下进行逐层亮度块划分，得到所述最大编码单元的五层亮度块划分结果；
最佳预测模式获取模块，用于计算所述最大编码单元的每一层亮度块划分结果中每个编码单元在五种亮度帧内预测模式下的率失真代价，根据所述率失真代价得到每个编码单元的最佳亮度帧内预测模式；
编码结果存储模块，用于将所述最大编码单元中第五层亮度块划分结果对应的最终编码结果的重构像素存储到上侧行缓存中，并将所述最大编码单元中前四层亮度块划分结果对应的编码结果的重构像素存储到左侧行缓存中。
12.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及AVS3编码器芯片，所述AVS3编码器芯片被所述处理器执行时实现如权利要求1-10任一项所述的AVS3帧内块划分方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有AVS3编码器芯片，所述AVS3编码器芯片被处理器执行时实现如权利要求1-10任一项所述的AVS3帧内块划分方法的步骤。
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