[发明专利]HEVC帧间预测模式选择方法及装置有效
申请号: | 201410119574.0 | 申请日: | 2014-03-27 |
公开(公告)号: | CN104954787B | 公开(公告)日: | 2018-03-23 |
发明(设计)人: | 黄志伟;林聚财;王叶群;刘文尧;尤冬;张兴明 | 申请(专利权)人: | 浙江大华技术股份有限公司 |
主分类号: | H04N19/109 | 分类号: | H04N19/109;H04N19/147 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司11291 | 代理人: | 黄志华 |
地址: | 310053 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | hevc 预测 模式 选择 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及视频编码技术领域,尤其涉及一种高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)帧间预测模式选择方法及装置。
背景技术
新一代高效视频编码标准HEVC专注于处理高清超高清视频和并行处理架构,主要是针对现有混合编码框架中的每个技术模块进行小步快跑的改进,用积少成多的方法提高编码的性能。但是,HEVC在提升编码效率的同时也大大增加了编码的复杂度。
目前,对于所有HEVC编码器开放算法的研究都基本上是以HEVC测试模型(HEVC Test Model,简称HM)工程为参考模型。HEVC编码器的基本编码单元是LCU(Large Coding Unit),并将LCU的深度Depth定义为0,对于LCU单元是否要进一步进行四叉树划分(宽和高分别为划分前的一半)成四个CU(Coding Unit),是通过计算和比较层间的采用误差平方和(Sum of Squared Error,SSE)算法的率失真代价决定的,且每进行一次四叉树划分Depth加1。同理对于每个CU是否要进行四叉树划分,也是通过计算和比较层间采用SSE算法的率失真代价决定。附图1描述的是HM的层间CU的率失真代价计算和比较的流程图,对于Depth为n(n<3)的CU,先计算不进行四叉树划分的采用SSE算法的率失真代价Cost_n,然后再计算将当前CU四叉树均分成四个CU(Depth=n+1)后的总的率失真代价(Cost_n+1=Cost_n+1_0+Cost_n+1_1+Cost_n+1_2+Cost_n+1_3),通过比较两个率失真代价的大小决定是否对当前CU进行四叉树分割编码。对划分后的CU以同样的方式进行层间的率失真代价计算,决定是否需要再进行四叉树分割,直至达到编码器允许的最深深度。
HM中对每个CU进行帧间预测模式选择时,如附图2所示在协议规则范围允许的条件下,依次要经历SKIP/MERGE、INTER_2N×2N、INTER_N×N、INTER_N×2N、INTER_2N×2N、INTER_2N×nU、INTER_2N×nD、INTER_nL×2N、INTER_nR×2N、INTRA_2N×2N、INTRA_N×N、PCM等模式的采用SSE算法的率失真代价计算,最后通过比较率失真代价选出最优的预测模式。
基于SSE算法的率失真代价计算,首选需要通过对当前CU进行预测,得到残差数据后再经过变换量化和熵编码,求得编码的比特代价,并将量化后的数据进行反量化反变换得到重建图像,再通过SSE代价函数计算原始视频和重建视频中像素的差异,有效权衡原始视频图像经变换量化后图像的失真和编码比特数两方面的因素,能够在获得尽可能好的视频质量的同时使码率最小,有效地提高编码的性能。但是,由于在计算率失真代价时,需要对当前CU进行预测、变换量化、熵编码、反变换反量化、重建等一系列过程,计算复杂度太高,非常耗时,不利于实际应用。
因此,需要寻找一种HEVC帧间预测模式选择方法,以降低帧间预测模式选择的复杂度,提高处理效率。
发明内容
本发明提供一种HEVC帧间预测模式选择方法及装置,用以降低帧间预测模式选择的复杂度,提高处理效率。
本发明实施例提供的具体技术方案如下:
一种高效视频编码标准HEVC帧间预测模式选择方法,包括:
确定当前帧的编码单元CU块的像素尺寸在设定范围内时,基于绝对误差和SAD算法计算获得所述CU块的每种帧间预测模式的第一率失真代价;
根据获得各帧间预测模式的第一率失真代价,获得最优的第一率失真代价SadCost0及相应的第一帧间预测模式和次优的第一率失真代价SadCost1及相应的第二帧间预测模式;
确定(SadCost1-SadCost0)/SadCost0大于阈值时,选择所述第一帧间预测模式作为所述CU块的最优帧间预测模式。
一种高效视频编码标准HEVC帧间预测模式选择装置,包括:
计算模块,用于确定当前帧的编码单元CU块的像素尺寸在设定范围内时,基于绝对误差和SAD算法计算获得所述CU块的每种帧间预测模式的第一率失真代价;
选择模块,用于根据获得各帧间预测模式的第一率失真代价,获得最优的第一率失真代价SadCost0及相应的第一帧间预测模式和次优的第一率失真代价SadCost1及相应的第二帧间预测模式;
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