一種HEVC幀內(nèi)模式選擇的快速算法

吳大中， 高 飛

(南京信息工程大學，江蘇省氣象探測與信息處理重點實驗室，江蘇 南京 210044)

0 引言

HEVC(High Efficient Video Coding)是由 JCT-VC發(fā)布的最新的視頻編碼標準，與之前的H.264標準相比，HEVC的碼率可以減少一半[1-3]。這樣的編碼效率可以使得HEVC適應更高的視頻分辨率的要求。在HEVC中，采用了許多新的技術，包括:①用 CU(Coding Unit)代替MB(MacroBlock)，并且采用四分樹分編碼單元分割模式;②采用了35種幀內(nèi)預測模式，使得幀內(nèi)預測更加準確;③采用了自適應的去方塊濾波器;④采用了更好的運動向量模式和運動補償方法;

HEVC采用的編碼方法雖然能得到更好的編碼效率，但是編碼的復雜度也相應地增加了，使得編碼時間更長，這樣不利于滿足編碼的實時化要求[4-6]。作為HEVC一個關鍵的部分，解決幀內(nèi)編碼的復雜度是非常重要的[7-8]。根據(jù)HEVC幀內(nèi)編碼的特點，由于采用了35個預測模式，相比于H.264的9個要復雜得多。因此減少幀內(nèi)預測模式對于減少其復雜度來說是非常關鍵的[9-10]。

目前，已經(jīng)有研究人員提出了相應的快速幀內(nèi)預測模式選擇算法[11]。這些快速算法中有的是基于統(tǒng)計的方法，即統(tǒng)計SATD方法篩選之后的各個預測模式成為最優(yōu)預測模式的概率。有的是根據(jù)鄰近PU(Prediction Unit)的最佳預測模式來判斷當前PU的最佳模式。還有的方式基于分析當前PU的內(nèi)容，邊緣和梯度信息等。在比特率增加非常少的情況下，這些方法可以減少幀內(nèi)編碼時間大約20%左右，同時編碼后的視頻質(zhì)量PSNR減少也非常小[12]。

本文提出了一種快速選擇幀內(nèi)預測模式的方法，該方法通過分析當前PU的全局邊緣信息，同時利用HEVC中的SATD統(tǒng)計分析結果，可以減少最終進入R-D Cost的預測模式，從而使得幀內(nèi)編碼的時間減少。實驗結果表明，本文提出的方法在基本不減少編碼效率的情況下，可以使得編碼時間減少30%左右。

1 HEVC的幀內(nèi)預測

在HEVC中，幀內(nèi)預測就是利用鄰近位置的像素來預測當前PU內(nèi)的像素，以便減少幀內(nèi)的冗余度。HEVC使用了35種幀內(nèi)預測模式，包括一個DC模式，一個Planar模式，以及33個Angular模式。圖1表示了33個Angular模式，根據(jù)不同的模式確定參考像素之后，利用插值來預測當前的像素值。參考像素位于當前PU的上方或者左邊。DC模式就是利用上方和左邊的參考像素的平均值作為當前PU的預測值。Planar模式主要是為了保持分塊之后邊界的連續(xù)性[13]。

圖1 HEVC幀內(nèi)的Angular模式示意圖(數(shù)字表示預測模式)

目前，JCT-VC提供了 HEVC的測試模型代碼HM10。在其中35個預測模式首先經(jīng)過一個基于Hadamard變換的SATD方法選擇3個(對于64×64，32×32，16×16的PU)或者8個(對于8×8，4×4的PU)。再根據(jù)鄰近PU的MPM(Most Probable Mode)，這些精簡之后的預測模式作為候選最佳預測模式進行基于R-D Cost的最佳模式選擇[14-15]。由于進行最終R-D Cost的預測模式數(shù)量大為減少，這種方法可以很大程度地減少HEVC的幀內(nèi)編碼復雜度。

根據(jù)文獻[4-8]，PU的最佳預測模式與統(tǒng)計信息和圖像邊緣等信息是存在一些關系的。由于進行基于R-D Cost的方法占據(jù)了主要的時間，因此減少SATD之后的候選預測模式，對于減少幀內(nèi)編碼的時間來說是十分重要的。在本文中，通過分析圖像本身的內(nèi)容以及根據(jù)已有的文獻中的關于預測模式統(tǒng)計特性的研究，對SATD和MPM之后的預測模式再進行進一步的減少。

2 本文提出的方法

根據(jù)文獻[5]的結論，可以通過當前PU的全局邊緣來判斷最佳的預測模式。在本文中，將當前PU的邊緣信息分成兩類:水平邊緣和垂直邊緣。如圖2所示，當前PU的水平和垂直邊緣信息可以通過下式判斷:

其中:P(i，j)表示在(i，j)位置的像素值;N表示當前PU的高度或者寬度。

圖2 邊緣分類示意圖

如果在當前PU中，垂直邊緣是占主要成分的話，則Vec_Edge會小于Hor_Edge;反之亦然。當確定邊緣的分類之后，可以將SATD和MPM之后的預測模式限定在相對應的垂直和著水平預測模式中。例如，如果當前PU的主要邊緣成分是垂直模式，那么最佳的預測模式處于垂直區(qū)間的概率則較大。

根據(jù)文獻[8]的分析結果，SATD和MPM之后的預測模式中的第一個模式成為最終最佳預測模式的概率高達80%。因此在本文，當確定了主要的邊緣成分為垂直模式時，則選擇SATD和MPM之后前一半數(shù)量的預測模式進入最終的RD Cost選擇，同時為了避免邊緣分類帶來的誤差，當Vec_Edge和Hor_Edge非常接近的情況下，也就是無法進行邊緣分類時，采取和測試模型代碼HM10.0中一樣的方法。如果當前PU的主要邊緣成分為水平模式，也采用類似的方法。

圖3為兩種算法的流程圖。圖(a)為HM10.0中使用的方法，首先對所有35個預測模式進行幀內(nèi)預測，然后利用基于Hadamard變換的SATD方法，選擇3個或者8個候選模式，再加上相鄰PU的預測模式MPMs(Most Probable Modes，最有可能模式)，這些候選模式進入基于R-D Cost的方法，并最終決定最佳預測模式。由于基于R-D Cost的方法是占據(jù)主要時間的部分，因此減少進入基于R-D Cost方法的預測模式，對于減少編碼時間來說非常重要。

圖3(b)為本文提出的一種快速算法，首先根據(jù)當前PU的內(nèi)容計算主要的邊緣成分，并將其進行分類為水平和垂直邊緣。如果當前PU主要為水平邊緣成分，則將進入R-D Cost的預測模式限定為水平模式，這樣就可以減少進入R-D Cost分析的預測模式，也就減少了編碼時間。

圖3 兩種算法流程

3 實驗結果

為了評估本文提出的快速方法的性能，采用了常用的3個指標:ΔBitRate，ΔPSNR 及ΔEncTime，分別如下式定義:

其中:BitRatefast、PSNRfast、EncTimefast分別表示這種快速方法的比特率、PSNR和編碼時間;BitRateoriginal、PSNRoriginal、EncTimeoriginal分別表示 HEVC的測試模型HM10.0的比特率、PSNR和編碼時間。

關于幀內(nèi)編碼的參數(shù)設置如下:最大的編碼單元(Coding Unit，CU)深度為4;最大編碼單元(Largest Coding Unit，LCU)的大小為64x64;GOP的類型為完全幀內(nèi)編碼;量化系數(shù)為32。

表1列出了這種快速方法與HEVC的測試模型HM10.0在以上3個指標上的性能。為了驗證本文提出的方法，用了不同分辨率和不同內(nèi)容的測試序列進行測試。實驗結果表明，這種快速方法可以減少大約30%的編碼時間，相比于參考文獻中的方法減少編碼時間在大約10%～20%，這種方法能更好地減少編碼時間。同時相比于參考文相中的方法會增加比特率達到1%，這種方法幾乎沒有增加，且視頻的客觀質(zhì)量PSNR平均損失在0.07 dB，視頻質(zhì)量幾乎沒有下降。

另外，從表1中可以看出，這種方法在各個性能上，對于不同分辨率和不同場景內(nèi)容的視頻，都是具有統(tǒng)一性的。也就是說，對于各種情況下的測試視頻，這種方法在性能上的改進都是幾乎一致的。而在參考文獻中的方法，通常會存在對某些情況下會失效的情況。同時，分析快速算法本身，可以發(fā)現(xiàn)，與目前提出的文獻[4-8]相比，這種方法簡單，更有利于今后的軟件和硬件的實現(xiàn)，降低未來實際應用中的復雜度，使得這種方法更加的實用。

4 結語

本文提出了一種針對HEVC幀內(nèi)預測模式選擇的快速算法。該算法綜合了基于視頻內(nèi)容分析和統(tǒng)計信息的方法。在編碼時間上，該快速算法可以減少幀內(nèi)編碼時間大約30%，優(yōu)于目前已經(jīng)存在一些方法。同時，目前的其他方法都會少量增加比特率和降低PSNR的情況，而這種方法幾乎沒有增加比特率和降低視頻質(zhì)量。另外，這種方法針對各種不同情況的測試視頻都具有相同的性能，使得其實用性更強。在方法本身的復雜度方面，在計算上更為的簡單，更有利于軟件和硬件上的實現(xiàn)。

表1 本文的快速方法以HM10.0的性能比較

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