[发明专利]一种改进的HEVC样点自适应补偿方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种视频图像编码方法，尤其涉及一种改进的HEVC（HighEfficiencyVideoCoding，高效视频编码）样点自适应补偿方法。

背景技术

随着存储数据海量化、存储方式多元化以及计算机网络通信软硬件水平提升，超高清、超高分辨率视频已经成为用户的强烈需求。H.265/HEVC视频压缩编码标准由ISO移动图像专家组（MPEG，MovingPictureExpertsGroup）和ITU视频专家组（VCEG，VideoCodingExpertsGroup）的优秀学者历经三年时间不断优化创新，继承上一代H.264/AVC标准优势，编码效率提高近50%，尤其表现在8K×4K、1080p等高分辨率视频中，吸引全球范围科研机构和Microsoft、Polycom等视频领域跨国公司的广泛关注。

HEVC依然使用H.264的混合编码框架，包含预测、变换、量化、熵编码等模块，框架中每个模块为提高压缩性能加入更加高效的算法策略而相应带来计算复杂度，如帧内预测支持35种模式、帧间预测引入Merge模式、变换量化支持高达32×32变换单元、熵编码放弃了低效的CAVLC（基于上下文的自适应变长编码，ContextAdaptiveVariableLengthCoder）而仅采用CABAC（基于上下文的自适应二进制算术编码，ContextAdaptiveBinaryArithmeticCoder）算法等等。用户在视觉上对视频的主观评价为主观质量评价，而高清视频图像展现出的纹理细节极易引起评价者的注意，尤其是物体边缘和文字内容对主观评价起着至关重要的作用。为进一步提升视频的主观质量，HEVC环路滤波技术不仅沿用H.264标准中的去块滤波器，而且加入样点自适应补偿滤波，减少由运动估计和变换量化所产生振铃效应带来的视频主观质量损失。

在历次视频编码联合开发组织会议征集草案中，草案JCTVC-A124在HEVC的初始版本中使用边带修正（BDC，Band-Correction）和极值修正（EXC，Extreme-Correction），消除重建帧与原始帧之间的失真；草案JCTVC-D122提出样点自适应补偿（SAO，SampleAdaptiveOffset）,吸收BDC、EXC技术，改进为边带补偿（BO，BandOffset）和边缘补偿（EO，EdgeOffset），选取最小失真模式进行样点补偿；草案JCTVC-E049设定树形编码单元为补偿单元，其中包括一个亮度树形编码块（CTB，CodingTreeBlock，树形编码块）和两个色度CTB，并且提取邻近CTB信息应用Merge模式快速算法。

在环路滤波器中，HEVC融合BO和EO算法进行SAO滤波，旨在消除从4×4到64×64大小CTB块变换量化和运动估计8抽头亮度滤波和4抽头色度滤波后引起的吉布斯效应。如图1和图2所示，无论量化参数（QP，QuantizationParameter）变化，在视频序列图像边缘处重建帧像素点与原始帧相比均会产生明显的正负差值，出现振铃效应。振铃效应是图像中物体边缘位置产生连续失真现象，很大程度影响图片的主观质量。

发明内容

本发明针对上述现有技术中存在的技术问题，利用图像直方图充分分析了边带分布情况，自适应地提取了帧内预测模式纹理信息，针对不同大小的CTB，提供了一种改进的HEVC样点自适应补偿方法。

本发明为解决这一问题所采取的技术方案是：

一种改进的HEVC样点自适应补偿方法，采用BO和EO算法对图像进行SAO滤波，该方法包括如下步骤：

第一步，SAO滤波模式条件判别并分类统计

此步骤以CTB为处理单元，遍历CTB中所有像素点，对SAO滤波模式BO和EO滤波条件进行判别，分类统计出像素点个数N，计算相应模式原始帧与重建帧差值和E；

在判别EO条件模式时，首先分别选取4种角度模式EO_0、EO_45、EO_90、EO_135方向位置点并提取a、b、c像素值，然后分别统计满足补偿条件1至条件4像素点个数分别为N₁—N₄，最后分别计算出4种角度模式满足条件1至条件4N₁—N₄个数的像素点原始帧与重建帧对应的差值和E₁—E₄；