[发明专利]基于纹理和邻域划分信息的VVC帧内快速CU划分方法

说明书

本发明从VVC帧内CU划分方式和纹理信息和其相邻CU划分方式之间存在相关性入手，公开了一种基于纹理和邻域划分信息的VVC帧内快速CU划分方法。首先提取当前CU的纹理信息和相邻CU划分方式，然后根据尺寸将CU划分为三类，利用纹理和邻域信息提前跳过某些不必要的划分方式，从而降低帧内预测的编码时间。本发明公开的VVC帧内快速CU划分方法，相比于VVC编码标准，在不明显降低压缩编码效率的前提下，明显降低了VVC帧内编码的时间复杂度。

技术领域

本发明涉及视频编码领域中的帧内编码复杂度降低技术问题，尤其是涉及一种基于纹理和邻域划分信息的VVC帧内快速CU划分方法。

背景技术

随着5G技术的发展与普及，以及各种视频平台的兴起，人们对高清视频的需求不断增长。现有的视频编码技术H.264/AVC和H.265/HEVC的压缩能力已经无法满足市场的需求。为了研究更加高效的视频压缩编码技术，以支持未来一代的高分辨率视频编码标准，由MPEG和ITU联合成立的JVET(joint video explore team)提出了新一代视频压缩编码标准H.266/VVC。VVC与HEVC的整体编码框架区别不大，而是在每个编码模块中引入了新的技术。在不影响视频视觉质量的前提下，VVC编码效率较HEVC提升了超过50％。而同时带来的还有编码时间的巨大提高，不利于实时通信。在CU划分模块，与HEVC的四叉树划分不同，VVC引入了多类型树分块模式，在四叉树划分的基础上增加了二叉树和三叉树划分(QTMT)，这意味着VVC中的CU不再只是正方形，而可以是正方形和长方形。更加灵活的分块方式使得VVC能更加准确的预测编码块，减小预测误差，以达到降低码率的目的，但带来的时间复杂度也是巨大的。同时，VVC中的帧内预测模式也在HEVC的35种模式的基础上增加到了67种，这意味着时间复杂度也会进一步增加。因此，找到一种在不明显降低视频压缩效率的视频快速压缩编码算法是有必要的。

VVC中帧内CU的划分方式与纹理信息具有相关性，在纹理比较均匀的区域，通常采用大尺寸的CU进行划分，而在纹理比较丰富区域，通常采用较小尺寸的CU进行划分。在VVC中增加了二叉树和三叉树划分，都包括了垂直和水平两个方向的划分方式。而水平和垂直方向的划分与纹理方向具有相关性，在纹理偏水平的区域，通常采用水平划分，而在纹理偏垂直的方向，通常采用垂直划分。此外，由于视频序列每一帧中的图像画面大部分都是连续的，VVC中帧内CU的划分方式与其相邻CU的划分方式之间也存在相关性。当相邻CU被划分为大尺寸块时，当前CU也通常采用大尺寸作为最佳尺寸；当相邻CU采用四叉树、水平或垂直划分时，当前CU也通常采用相同的划分方式。

因此，我们可以利用这些相关性来提前跳过某些不必要的CU划分方式，在不明显影响帧内编码的码率和质量的前提下，减少帧内预测的时间复杂度。

发明内容

在VVC帧内CU划分过程中，是对所有划分方式进行遍历，选出代价最小的一种作为最佳划分方式。而VVC在HEVC的四叉树划分方式的基础上，还增加了多类型树划分方式，即二叉树和三叉树划分。而多类型树还包含了水平和垂直两个方向的划分。这意味着VVC中的CU划分方式更加复杂，需要遍历的划分方式更多，时间复杂度也提升了很多。而在实际的划分过程中，CU的最佳划分方式与纹理信息和其相邻CU划分方式都是具有较强的相关性的，但VVC并未利用这些相关性，而是直接遍历所有划分方式，因此增加了很多不必要的计算时间。

针对VVC帧内CU划分时，CU划分模式与其纹理信息和邻域划分信息具有相关性的特点，本发明旨在提出一种在不明显降低VVC压缩编码效率的前提下，有效降低帧内预测复杂度的方法。该方法是在VVC帧内CU划分时，通过提取当前CU的纹理信息和相邻CU的划分信息，来提前跳过某些不必要的划分方式，以此来降低帧内CU划分的复杂度，从而达到在不明显影响视频码率和质量的前提下，降低帧内预测编码的时间的目的。