CN104320657A - Hevc无损视频编码的预测模式选择方法及相应的编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种HEVC无损视频编码的预测模式选择方法及相应的编码方法，所述选择方法首先初始化该视频帧的每个LCU的帧内预测和帧间预测用于RDO的拉格朗日乘数并进行帧内预测和帧间预测，选出最佳模式用于编码，计算编码该帧所需比特率，作为初始的参考比特率，然后改变该帧K个LCU的所述乘数再选出最佳模式用于编码，计算当前比特率，计算当前比特率与参考比特率之间的差值，根据预定的规则接受或拒绝改变后的乘数，并且在接受时将当前比特率作为参考比特率，判断是否无需再改变乘数，当不需要，则结束，否则返回进行迭代。本发明的方法对HEVC原有的编码结构改动很小，消除了原始标准中QP对无损模式编码效率带来的不利影响，编码比特率有很大降低。

Description

HEVC无损视频编码的预测模式选择方法及相应的编码方法

技术领域

本发明涉及视频编码领域，更具体地，涉及HEVC无损视频编码的预测模式选择方法及使基于该方法的视频编码方法。

背景技术

近年来，随着通信技术、多媒体技术的不断发展，人们对于视频等多媒体通信的需求也越来越高。然而，视频的数据量巨大，未经过编码压缩的视频数据基本无法在现有信道中传输。为了满足上面的各种要求，国际上先后提出了各种视频编码方案。从上个世纪九十年代以来，国际电信联盟远程通信标准化组织ITU.T和国际标准化组织ISO联合制定了一系列关于视频压缩编解码的国际标准和建议，其中，ITU提出的H.26X系列视频压缩标准和ISO/IEC JTC推出的MPEG系列国际标准影响最大。2013年1月，视频编码标准化组织JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)正式发布最新一代视频编码国际标准——高性能视频标准HEVC(HighEfficiency Video Coding)，在相同视频主观质量下，其比特率大约为上一代视频编码标准H.264/AVC的50％。

HEVC的编码基本框架和先前的H.264/AVC标准类似，依然采用混合编码模式。整个编码过程主要分为：预测、变换、量化、熵编码四步。预测部分分为帧内预测和帧间预测两大类。帧内预测利用当前帧已重建像素作为参考像素进行初步预测，帧间预测利用前面或后面帧重建的像素值作为参考。然后将所得的预测值与当前块原始像素值相减，进而得到残差，残差经过变换量化得到变换系数，最后将变换系数经过熵编码而得到最后的码流。不管是帧间预测，还是帧内预测，都需要用到重建图像的信息，因而在编码过程中，还需要将残差图像进行反变换量化，再将该残差图像与预测值相加，最后经过一个环路滤波滤除视频图像中的噪声，同时可避免块效应等视频图像劣化影响。

在HEVC标准中，存在有损压缩和无损压缩两大类编码模式。对于互联网中传输的大部分视频，进行适当的有损压缩可以很好地降低比特率，从而提高传输的效率。而对于医学视频、遥感视频、指纹等领域，无损压缩也存在很大的应用。在HEVC标准中，无损压缩作为有损压缩的扩展部分存在。由于量化存在失真，且在HEVC中变换和量化结合在了一起进行，因而其变换过程也存在失真，因而在HEVC无损压缩编码中，将变换量化过程关闭。另外，由于编码前后像素无失真，因而不需要进行环路滤波，HEVC无损压缩操作也因此跳过了环路滤波过程。也就是说，在目前的HEVC无损压缩操作中，仅存在预测和熵编码两部分。可见，预测的好坏将直接影响HEVC无损压缩的性能。

如上文提到的，HEVC的预测分为帧内预测和帧间预测。对于帧内预测，预测的方向多达35种模式。其中每一种模式对应着一种帧内预测方向，具体如图1所示。如此精细的模式，便于找到一种最好去除帧内冗余的模式，从而最大化地实现帧内编码性能的提高。在HEVC中，采用率失真优化(rate distortion optimization，RDO)来选择最佳模式，即选择一个具有最小的RD cost(率失真代价，rate distortion cost)的模式作为预测模式。RD cost的计算如公式(1)所示：

RD cost＝D+λR   (1)

其中，D表示重建图像块与原始图像块的失真度，R表示该模式下编码该预测块所需的比特率(包括编码残差和编码预测模式所需的比特率)，而λ为拉格朗日乘数，用于权衡比特率在该RD cost中的权重，可通过计算公式(2)获得：

λ＝Qpfactor×2^(QP-12)/3   (2)

其中，QP为量化参数(quantization parameter)，用于指示不同的量化步长，QP越大，则量化步长就越大，即产生的量化失真就越大，Qpfactor为量化系数，在该公式中为一常数，由帧类型等具体编码情况决定。

由公式(1)可见，每计算一个RD cost，需要计算D和R两部分，特别是计算D时需要对残差图像(预测图像与原始图像之差)进行变换量化、反变换量化，重建得到重建图像块，再计算失真度，其运算量已经很高。而如果在选择最佳模式时，直接对这35种模式一一计算其率失真，其运算量将非常高。为了降低运算量，HEVC先采用粗略的方式计算RD cost来选出几个较好的候选模式，然后再对这几个候选模式进行准确的RDcost计算，以选出最好的模式。所谓粗略的方式是指使用残差图像块的简单Hadamard变换来替代复杂的失真度D的计算，从而有效降低复杂度。

而对于帧间预测，编码器在参考帧预测块位置的周围寻找与预测块最为相似的图像块。为了找到最匹配的图像块，HEVC中运动矢量的精度达到了1/4像素。同样的，在比较参考帧哪个位置的图像块作为参考块时，也是寻找具有最小RD cost的位置。与帧内预测类似的，如果在64×64的范围内寻找最优图像块，而精度为1/4像素，那将计算16384次的RD cost，其运算量同样非常大。为了减少运算量，在运动搜索时，HEVC使用计算绝对差值和SAD(sum of abstract distortion)方法替代实际失真度的计算进行粗略搜索。

在当前的许多应用中，对视频进行无损压缩的需求越来越大，由于HEVC的无损编码模式可以提供较高的压缩率，其在视频无损压缩编码的应用也将越来越广泛。在HEVC标准的主流应用中，如机顶盒、视频监控等，要求很高的编码效率，因而不得不以产生一些失真作为代价，也就是说，主流应用多为有损压缩。然而，在HEVC有损压缩标准之上，再开发一套全新的编码工具来获得尽可能好的无损编码效率显然不切实际。因此，在进行HEVC无损编码方案设计时，我们应遵循这样的设计原则：尽可能地利用已有的HEVC有损编码结构，提出的无损编码方案对原始的有损编码结构改动尽可能小，同时考虑编码效率和复杂度的平衡。

由上面的介绍可知，HEVC无损压缩相对有损压缩，仅仅是跳过变换、量化、环路滤波三个部分，而预测和熵编码的策略均保持不变。有损压缩需要均衡重建视频质量和编码比特率进行编码。不同于有损压缩，在无损压缩中，公式(1)中的D最终为零，因而不存在重建视频质量下降的问题，则其编码唯一的目标就是在可允许的编解码复杂度下，尽可能地降低比特率。无损压缩中，若准确计算D，则最后得到的失真D为零，此时，不管λ为多少，最小化RD cost与最小化比特率R是等价的，因而此时的原始有损压缩的策略仍然适用于无损压缩。然而，不管是帧内预测还是帧间预测，都不可能对每个模式精确计算RD cost，必须用到上文提到的粗略选择策略。有损压缩时，经过粗略计算得到的D与实际的D相差不大，而无损压缩时，粗略计算得到的D与实际为零的D相差较大，则此时按照公式(1)、(2)获得的候选模式中不一定包含实际最优模式，因而其最终编码性能就不一定为最优。因而必须重新定义公式(1)、(2)，以期待获得更好的无损压缩性能。

另外，在有损压缩时，我们可以通过调节QP获得不同质量和不同比特率的码流，以满足不同应用场景的需求。这是因为，一方面，调整QP可以获得不同λ，从而调节RD cost中比特率和重建图像质量之间的权衡关系。另一方面，也是最重要的一方面，QP越小，量化误差就越小，解码重建的视频图像质量就越好，但是编码产生的码流比特率就越高。所以，在有损压缩中，若其他编码条件一样，比特率随着QP的增加而降低，而视频图像解码重建质量随着QP的增加而降低。但是，在无损压缩中，已经不存在量化，除了调节λ，QP其实已经没有其他作用。图2是无损压缩编码中序列Racehorse比特率随QP变化情况(HM 10.0)的曲线图，由图2可以发现，在无损压缩时，编码码流的比特率与QP呈非单调关系，不管是QP最小时(编码视频为8比特时为0，10比特时为-12)还是最大时(编码视频为8比特时为51，10比特时为39)，均无法达到最小比特率。因而对于无损压缩，QP这个编码参数的作用已经不一样，其与λ的对应关系已不再如公式(2)所示那样，需要重新确定。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种用于HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，以重新调整编码预测过程中针对众多模式的粗略选择策略，最大程度地降低无损压缩比特率。

为了实现上述目的，本发明提供了1、一种HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，包括依次进行的以下步骤：

S1、对于一个视频帧，将视频帧的每个LCU的帧内预测和帧间预测用于RDO的拉格朗日乘数和初始化，并进行帧内预测和帧间预测，选择最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式，从最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式中选出最佳模式用于编码，计算编码该帧所需比特率，作为初始的参考比特率R₀，i、j表示LCU的位置坐标；S2、改变所述视频帧的K个LCU的所述和进行帧内预测和帧间预测，选择最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式，从最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式中选出最佳模式用于编码，计算编码该视频帧所需的比特率，作为当前比特率R′，K为自然数；S3、计算当前比特率与参考比特率之间的差值ΔR，根据预定的规则接受或拒绝改变后的所述和并且在接受时将当前比特率作为参考比特率；S4、判断是否无需再改变所述和当无需再改变时，则将当前的和作为最终的和否则返回步骤S2。

优选地，在步骤S1中，所述拉格朗日乘数和初始化为和所述取值范围为[3，8]，所述取值范围为[0.5，1.5]。

优选地，在步骤S1中，对于帧内预测，使用最小化公式(8)中的代价准则从多种帧内预测模式中选择候选模式，再根据公式(1)从候选模式中选择最佳帧内预测模式，公式如下所示：

$J_{i,j}^{\mathrm{intra}}=D_{\mathrm{intra}}+{\mathrm{\λ}}_{i,j}^{\mathrm{intra}}{R}_{\mathrm{intra}}---\left(8\right)$

RD cost＝D+λR   (1)

其中，表示帧内预测的粗略率失真代价，D_intra为帧内预测的预测残差失真；R_intra表示帧内预测中编码除残差信息外的其他预测信息所需比特率；λ为拉格朗日乘数；D为帧内预测的实际残差失真，R为实际编码比特率，RD cost表示实际率失真代价。

优选地，在步骤S1中，对于帧间预测，使用最小化公式(9)中的代价准则选取最优MV和对应参考帧，再根据公式(1)从各个帧间模式中选择最佳的帧间预测模式，公式如下所示：

$J_{i,j}^{\mathrm{inter}}=D_{\mathrm{inter}}+{\mathrm{\λ}}_{i,j}^{\mathrm{inter}}{R}_{\mathrm{inter}}---\left(9\right)$

RD cost＝D+λR   (1)

其中，表示帧间预测的粗略率失真代价，D_inter为帧间预测的预测残差失真，R_inter表示帧间预测中编码除残差信息外的其他预测信息所需比特率，λ为拉格朗日乘数，D为帧内预测的实际残差失真；R为实际编码比特率，RD cost表示实际率失真代价。

优选地，在步骤S2中，K为所述视频帧每一列所含LCU的个数。

优选地，在步骤S3中，若ΔR≤0，则接受改变后的所述和否则以exp(-ΔR/R₀)的概率接受所述和

优选地，步骤S3为：记录迭代次数Ti以及迭代过程中连续拒绝所述和的次数Tr，若迭代次数Ti达到一个迭代次数阈值THi，或者连续拒绝次数Tr达到一个连续拒绝次数阈值THr，则将当前的和作为最终的和

优选地，在步骤S1还包括对所述迭代次数Ti和连续拒绝次数Tr初始化为0。

优选地，在步骤S1中，所述THi取值范围为[1，1000]，所述THr取值范围为[1，50]。

本发明还提出一种HEVC无损视频编码方法，包括前述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法。

通过上述技术方案可知，本发明的用于HEVC无损视频编码的预测模式选择方法具有以下优点：对HEVC原有的编码结构改动很小，充分利用了HEVC既有的编码工具；由于HEVC无损编码中跳过了变换、量化，因而，QP这个编码工具在无损压缩中已没有实际意义了，本方法消除了原始标准中QP对编码效率带来的不利影响；相对HM 10.0中无损压缩的方法，本发明的编码比特率有了很大降低，在RA-Main、LDB-Main和LDP-Main三种编码环境下，本发明方法的比特率平均降低了1.2-1.4％，特别是F类测试序列，其获得了平均高达2.5-2.9％的比特率节省。

附图说明

图1是现有技术中各种帧内预测模式对应方向的示意图；

图2是无损压缩编码中序列Racehorse比特率随QP变化情况(HM10.0)的曲线图；

图3是每个LCU的帧内预测和帧间预测用于RDO的拉格朗日乘数(图中每个块代表一个LCU)的示意图；

图4是本发明的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法的具体流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

在HEVC标准中，存在有损压缩和无损压缩两大类编码模式。在无损压缩中，不存在重建失真，因而其唯一目的就是最大程度地降低比特率，即最小化比特率R。由于无损压缩仅仅作为HEVC的一个扩展部分存在，原则上不希望对原始HEVC有太大改动。在进行粗略模式选择时，公式(1)中的变量与精确选择时不同，其中重建图像块与原始图像块的失真度D本质上表示与残差相关的失真函数，即

D＝f(residue)   (3)

其中residue表示残差。

同样，R_predInfo表示编码该预测模式所需的比特率。进行帧内预测时，R_predInfo表示编码该模式对应方向所需的比特率，进行帧间预测时，R_predInfo表示编码该模式对应运动矢量(MV)信息所需的比特率。由于后续是对残差信息进行熵编码，可以认为，残差越大，后续编码该残差所需的比特率就越大，即

R_residue＝αf(residue)，α＞0   (4)

其中，R_residue表示编码残差信息实际所需的比特率，α表示比例系数。

则某个模式所需的最终比特率R_total为编码残差所需比特率和编码除残差信息外的预测模式信息所需比特率之和，即

R_total＝R_residue+R_predInfo   (5)

由公式(4)、(5)可得：

R_total＝αf(residue)+R_predInfo＝αD+R_predInfo   (6)

由于α＞0，那么，最小化R_total等价于最小化R_total/α，即最小化

D+R_predInfo/α   (7)

对比公式(1)和(7)可以发现，当λ＝1/α时，最小化公式(1)中的RD cost与最小化最终比特率R_total是一致的。由此，只要找出R_residue与f(residue)的比例关系α，由此得到λ＝1/α，即可在原有有损模式选择的最优化策略基础上，实现无损模式选择的最优化，即无损编码比特率的最小化。

下面将分析如何得到该比例关系α。

如上文所述，在HEVC无损压缩标准中不存在对残差的变换和量化，因而在获得残差之后，就直接进行熵编码，所以熵编码是影响后续编码残差所需比特率的重要因素。在HEVC标准的残差熵编码中，采用基于上下文自适应二进制算术编码(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding，简称CABAC)进行熵编码。HEVC标准的CABAC熵编码中，除了每一帧上下文概率模型的初始化与QP有关外，其他部分均不涉及到QP。由于CABAC中，上下文模型会在编码过程中自适应调整，以达到编码效率的最优化。因而最初的上下文概率模型仅仅影响最开始的极少残差比特位的编码，对于全部残差编码的影响非常小，所以可以认为在熵编码过程中，QP对最终编码效率的影响非常小。因而，可以认为α与QP不存在显著关系。然而，通过公式(2)可知，在有损压缩中，λ＝1/α与QP密切相关，这就是HEVC标准预测模式选择中无损压缩与有损压缩的不同之处。

因此，本发明提出一个与QP完全无关的λ参数设计方法。

考虑到每个块的残差特性存在差异，下面的方法试图寻找某一帧中各个最大编码单元(largest coding unit，LCU)的最优拉格朗日乘数组合。

图3是每个LCU的帧内预测和帧间预测用于RDO的拉格朗日乘数(图中每个块代表一个LCU)的示意图。如图3所示，本发明首先将每个LCU的帧内预测和帧间预测用于RDO的拉格朗日乘数和均初始化为和取值范围为[3，8]，取值范围为[0.5，1.5]，该取值范围基于文献(F.Bossen，“Common Test Conditions and SoftwareReference Configurations”，JCT-VC document，JCTVC-L 1100，Geneva，Jan.2013)中提供的测试序列和测试条件获得，可根据实际编码条件调整。将连续拒绝次数Tr和迭代次数Ti都设为0，进行该帧的编码后获得当前参数的编码比特率R₀，随机改变K个LCU的和再进行编码，K为自然数，计算新拉格朗日乘数下编码该帧所需比特率R′，并计算比特率差值ΔR＝R′-R₀，若ΔR≤0，则接受该拉格朗日乘数作为新的拉格朗日乘数，否则以exp(-ΔR/R₀)的概率接受该拉格朗日乘数设置作为新的拉格朗日乘数。若新拉格朗日乘数被接受，则将连续拒绝次数Tr设置为0，且令R₀＝R′，否则将连续拒绝次数Tr加1。接着，将迭代次数Ti加1。

更新完连续拒绝次数Tr和迭代次数Ti，判断如下两个条件：

(1)连续拒绝次数Tr是否小于阈值THr；

(2)迭代次数Ti是否小于阈值THi。

其中，THi取值范围为[1，1000]，所述THr取值范围为[1，50]。该取值范围基于文献(F.Bossen，“Common Test Conditions and Software ReferenceConfigurations”，JCT-VC document，JCTVC-L 1100，Geneva，Jan.2013)中提供的测试序列和测试条件获得，可根据实际编码条件调整。若这两个条件均满足，则在当前拉格朗日乘数的基础上随机改变K个LCU的和进行下一次编码，再计算新拉格朗日乘数下的编码比特率R′，再次计算ΔR，并根据ΔR采用相同的策略决定是否接收新拉格朗日乘数，更新连续拒绝次数Tr和迭代次数Ti。若上述两个条件中只要有一个不满足，则将最新的拉格朗日乘数作为当前帧的各个LCU帧内预测和帧间预测的拉格朗日乘数的最优设置，至此结束该帧的编码。

不断重复循环上述步骤直到条件(1)和(2)中有一个不满足时，则将最新的拉格朗日乘数作为当前帧的各个LCU帧内预测和帧间预测的拉格朗日乘数的最优设置。至此结束该帧的编码。

图4为本发明的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法的流程图，如图所示，其包括如下步骤：

S1、对于一个视频帧，初始化该视频帧的每个LCU的帧内预测和帧间预测用于RDO的拉格朗日乘数和并进行帧内预测和帧间预测，选择最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式，从最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式选择最佳模式进行编码，计算编码该帧所需比特率，作为初始的参考比特率R₀，i、j表示LCU的位置坐标。

并初始化连续拒绝次数Tr和迭代次数Ti。

例如在一个具体实施例中，将每个LCU的帧内预测和帧间预测用于RDO的拉格朗日乘数和均设置为和和分别设置为5和1。连续拒绝次数Tr和迭代次数Ti均初始化为0。

接着，在具体实施过程中，本发明提出，对于帧内预测，可使用最小化公式(8)中的代价准则从多种帧内预测模式中选择候选模式，再根据公式(1)从候选模式中选择最佳帧内预测模式；对于帧间预测，使用最小化公式(9)中的代价准则选取最优MV，再根据公式(1)从各个帧间模式中选择最佳帧间预测模式。

$J_{i,j}^{\mathrm{intra}}=D_{\mathrm{intra}}+{\mathrm{\λ}}_{i,j}^{\mathrm{intra}}{R}_{\mathrm{intra}}---\left(8\right)$

$J_{i,j}^{\mathrm{inter}}=D_{\mathrm{inter}}+{\mathrm{\λ}}_{i,j}^{\mathrm{inter}}{R}_{\mathrm{inter}}---\left(9\right)$

其中，分别表示帧间预测和帧内预测的粗略率失真代价，D_intra和D_inter分别为帧内预测和帧间预测的预测残差失真，可用预测值和原始值绝对差值和表示。R_intra和D_inter分别表示帧内预测和帧间预测中编码除残差信息外的其他预测信息所需比特率。

从最佳帧内预测模式和最佳帧内预测模式中选择最佳模式进行预测、熵编码后，获得当前的编码该帧所需比特，作为参考比特率R₀。

步骤S2、随改变所述视频帧的K个LCU的所述和进行帧内预测和帧间预测，选择最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式，从该最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式中选出最佳模式用于编码，计算编码该帧所需比特率，作为当前比特率R′，K为自然数。

在具体实施例中，K的取值不能太小，否则最终无法获得最优参数组合；也不能太大，否则计算的复杂度将非常高。K可为所述视频帧每一列所含LCU的个数。

步骤S3、计算当前比特率与参考比特率之间的差值ΔR，根据预定的规则接受或拒绝改变后的所述和并且在接受时将当前比特率作为参考比特率。

具体来说，利用ΔR＝R′-R₀计算差值ΔR。若ΔR≤0，则接受改变后的所述和否则以exp(-ΔR/R₀)的概率接受所述和在接受所述和时，令R₀＝R′。

步骤S4、判断是否无需再改变所述和当无需再改变时，则将当前的和作为最终的和否则返回步骤S2。

一种实施方式是，记录迭代次数Ti以及迭代过程中连续拒绝所述和的次数Tr，若迭代次数Ti达到一个迭代次数阈值，或者连续拒绝次数Tr达到一个连续拒绝次数阈值，则将当前的和作为最终的和在具体实施例中，可以在步骤S1中初始化Ti和Tr为0。在进行迭代时，每次迭代时将迭代次数Ti加1。若所述和被接受，则将连续拒绝次数Tr设置为0，否则将连续拒绝次数Tr加1。所述THi取值范围可以是[1，1000]，所述THr取值范围可以是[1，50]。

对于本发明的HEVC无损视频编码方法来说，根据上述预测模式选择方法所选择的和进行无损视频编码。

实施例

为了验证本发明的有益效果，在最新的HEVC参考代码HM10.0上实现了该方法，并与参考代码中原有的跳过变换、量化、滤波的无损编码方法进行了对比。在仿真对比中，采用文献(F.Bossen，“Common TestConditions and Software Reference Configurations，”JCT-VC document，JCTVC-L1100，Geneva，Jan.2013)中提供的测试序列和测试条件作为仿真对比环境。其中，我们采用了三个编码环境，即随机接入主文件编码(Random Access Main Profile encoding，RA-Main)、低延时B主文件编码(Lowdelay B Main Profile encoding，LDB-Main)和低延时P主文件编码(Lowdelay P Main Profile encoding，LDP-Main)。我们对A类到F类全部视频序列都进行了测试，其中F类为屏幕录制视频序列，所含序列的分辨率不同，存在1280×720、1024×768和832×480多种分辨率，其他类别的视频序列的分辨率如表1所示。由于参考软件HM10.0中的默认编码方式为有损编码，我们需要将配置文件中指示是否进行无损编码的标志设置为1，即进行无损编码。

表1 各类测试序列

序列类型	分辨率
		A类	2560×1600
B类	1920×1080
		C类	832×480
D类	416×240
		E类	1280×720

表2-4分别给出了在RA-Main、LDB-Main和LDP-Main三种编码环境下，HM 10.0中原有无损编码方法和本发明提出的方法的比特率，其中比特率节省率通过下式获得：

比特率变化率＝100×(本发明比特率-原有方法比特率)/原有方法比特率％。

表2RA-Main配置环境下实验结果

表3LDB-Main配置环境下实验结果

表4LDP-Main配置环境下实验结果

通过表2-4，我们可以看出，相对HM10.0中无损压缩的方法，本发明的编码比特率有了很大降低。三种编码环境下，本发明方法的比特率平均降低了1.2-1.4％，特别是F类测试序列，其获得了平均高达2.5-2.9％的比特率节省。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，包括依次进行的以下步骤：

S1、对于一个视频帧，将视频帧的每个LCU的帧内预测和帧间预测用于RDO的拉格朗日乘数和初始化，并进行帧内预测和帧间预测，选择最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式，从最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式中选出最佳模式用于编码，计算编码该帧所需比特率，作为初始的参考比特率R₀，i、j表示LCU的位置坐标；

S2、改变所述视频帧的K个LCU的所述和进行帧内预测和帧间预测，选择最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式，从最佳帧内预测模式和最佳帧间预测模式中选出最佳模式用于编码，计算编码该视频帧所需的比特率，作为当前比特率R′，K为自然数；

S3、计算当前比特率与参考比特率之间的差值ΔR，根据预定的规则接受或拒绝改变后的所述和并且在接受时将当前比特率作为参考比特率；

S4、判断是否无需再改变所述和当无需再改变时，则将当前的和作为最终的和否则返回步骤S2。

2.根据权利要求1所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，其特征在于，在步骤S1中，所述拉格朗日乘数和初始化为和所述取值范围为[3，8]，所述取值范围为[0.5，1.5]。

3.根据权利要求1所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，其特征在于，在步骤S1中，对于帧内预测，使用最小化公式(8)中的代价准则从多种帧内预测模式中选择候选模式，再根据公式(1)从候选模式中选择最佳帧内预测模式，公式如下所示：

$J_{i,j}^{\mathrm{intra}}=D_{\mathrm{intra}}+{\mathrm{\λ}}_{i,j}^{\mathrm{intra}}{R}_{\mathrm{intra}}---\left(8\right)$

RD cost＝D+λR    (1)

其中，表示帧内预测的粗略率失真代价，D_intra为帧内预测的预测残差失真；R_intra表示帧内预测中编码除残差信息外的其他预测信息所需比特率；λ为拉格朗日乘数；D为帧内预测的实际残差失真，R为实际编码比特率，RD cost表示实际率失真代价。

4.根据权利要求1所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，其特征在于，在步骤S1中，对于帧间预测，使用最小化公式(9)中的代价准则选取最优MV和对应参考帧，再根据公式(1)从各个帧间模式中选择最佳的帧间预测模式，公式如下所示：

$J_{i,j}^{\mathrm{inter}}=D_{\mathrm{inter}}+{\mathrm{\λ}}_{i,j}^{\mathrm{inter}}{R}_{\mathrm{inter}}---\left(9\right)$

RD cost＝D+λR     (1)

其中，表示帧间预测的粗略率失真代价，D_inter为帧间预测的预测残差失真，R_inter表示帧间预测中编码除残差信息外的其他预测信息所需比特率，λ为拉格朗日乘数，D为帧内预测的实际残差失真；R为实际编码比特率，RD cost表示实际率失真代价。

5.根据权利要求1所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，其特征在于，在步骤S2中，K为所述视频帧每一列所含LCU的个数。

6.根据权利要求1所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，其特征在于，在步骤S3中，若ΔR≤0，则接受改变后的所述和否则以exp(-ΔR/R₀)的概率接受所述和

7.根据权利要求1所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，其特征在于，步骤S3为：记录迭代次数Ti以及迭代过程中连续拒绝所述和的次数Tr，若迭代次数Ti达到一个迭代次数阈值THi，或者连续拒绝次数Tr达到一个连续拒绝次数阈值THr，则将当前的和作为最终的和

8.根据权利要求7所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，其特征在于，所述THi取值范围为[1，1000]，所述THr取值范围为[1，50]。

9.根据权利要求7所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法，其特征在于，在步骤S1还包括对所述迭代次数Ti和连续拒绝次数Tr初始化为0。

10.一种HEVC无损视频编码方法，其特征在于，包括权利要求1-9中任一项所述的HEVC无损视频编码的预测模式选择方法。