[发明专利]一种基于直方图统计的HEVC帧内简化算法

说明书

本发明公开了一种基于直方图统计的HEVC帧内简化算法，包括如下步骤：图像滤波预处理；像素值直方图统计；边缘点检测；边缘点方向直方图统计；获得最优划分结构；映射预测方向区间；获得最优预测模式；完成帧内编码。本发明技术方案旨在简化基于四叉树的块的划分和帧内最优预测模式选择模块的内容，通过预处理以及预处理统计的图像特性，将两部分模块简化，从而降低复杂度保证视频编码质量。

技术领域

本发明涉及帧内视频编解码领域，特别涉及一种基于直方图统计的HEVC帧内简化算法。

背景技术

随着计算机和互联网的快速发展，以图像和视频为重要表现形式的多媒体数据通信技术迅速飞起，简单的文本、语音通信形式不再满足人们的日常需求。多媒体通信得到各行各业的厚爱，被广泛应用在远程教育、远程会议、可视电话、安防监控等领域，并且改变着我们的生活、学习和工作方式。最新的数字视频压缩编码标准HEVC采用了很多性能更高的压缩编码技术，这些新技术在提升编码性能的同时，也导致了运算复杂度的急剧上升，编码时间大大增加；在软件方面，HEVC编码块的大小支持64*64、32*32、16*16、8*8和4*4，其中每一个编码块又有35种帧内预测方向。其中HEVC确定最优划分块和预测模式的方法就是遍历所有组合，利用率失真优化得到最佳的组合方式。HEVC确定最优块的划分模式和预测模式组合的确能够得到高性能的压缩比和图像质量，但是复杂度和资源要求也是很高的，同时这些运算也直接导致了时延增加。在硬件方面，更是对硬件结构和资源有很高的要求，实际应用中很难实现。

针对上述问题，越来越多的视频压缩领域尤其是视频编码硬件实现领域，对降低HEVC帧内编码复杂度，同时又保持HEVC编码的性能即较高的压缩比和高视频质量的需求变得越来越迫切。因此，研究出一种低复杂度低延时的HEVC帧内简化算法变得紧急而迫切。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种基于直方图统计的HEVC帧内简化算法，该算法主要是简化基于四叉树的块的划分和帧内最优预测模式选择模块的内容，通过预处理以及预处理统计的图像特性，将两部分模块简化，从而降低复杂度保证视频编码质量。

为实现上述目的，本发明提出的一种基于直方图统计的HEVC帧内简化算法，包括如下步骤：图像滤波预处理；像素值直方图统计；边缘点检测；边缘点方向直方图统计；获得最优划分结构；映射预测方向区间；获得最优预测模式；完成帧内编码。

优选地，对经过滤波预处理的图像划分成若干互不重叠的最大编码单元，基于最大编码单元进行像素值直方图统计，像素值直方图统计的步骤为：首先对于D比特数据深度视频的像素值在0～2^D-1,其中D＝8、10、12。然后，将0～2^D-1分成N个区间，即每个区间的宽度为dw1＝2^D/N，N0。最后统计落入每个区间的像素数目。

优选地，边缘点检测采用Sobel算子，Sobel算子的检测模板如下：

其中，Sx为垂直方向边缘检测模板，Sy为水平方向边缘检测模板；利用Sobel算子做边缘点信息的检测公式如下：

SumY＝Sy*A SumX＝Sx*A

θ＝arctan(-SumX)/(SumY))-π/2＝θ＝π/2

其中，SumY为边缘水平方向特征值，SumX为边缘垂直方向特征值，Sum为边缘信息特征值，A为3*3的像素矩阵；其中θ为像素边缘点的方向角度，其范围在Sum大于第一阈值T1，则当前像素点为边缘点。

优选地，边缘点方向直方图的统计步骤为：首先将分为M个区间，每个区间的区间宽度dw2＝π/M，其中M0，然后统计落入每个区间的边缘点数目。