CN104410858A - 一种帧内预测块划分方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开一种帧内预测块划分方法和***。新的视频压缩标准HEVC支持64x64大尺寸块的划分，相应的帧内预测模式数量也急剧上升，随之带来的计算量也是巨大的。本发明方法通过对编码片源的分析，自适应确定预测单元的尺寸，从而降低编码器，在帧内预测编码中预测模式遍历寻优上的计算量，使得本发明方法在保持率失真性能稳定性的同时，减少编码的计算量。

Description

一种帧内预测块划分方法和***

技术领域

本发明涉及视频编解码领域，尤其涉及一种帧内预测块划分方法和***。

背景技术

新的视频压缩标准HEVC支持64x64大尺寸块的划分。相应的帧内预测模式数量也急剧上升，其中仅8x8块的帧内预测模式就从h264的9种模式增加为35种，这虽然提升了率失真性能，但随之带来的计算量也是巨大的。

针对上述问题，本发明提出一种帧内预测块划分方法和***。

发明内容

本发明实施例的目的在于提出一种帧内预测块划分方法，旨在解决现有技术新的视频压缩标准HEVC支持64x64大尺寸块的划分，相应的帧内预测模式数量也急剧上升，随之带来的计算量也是巨大的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种帧内预测块划分方法,所述方法包括：

Step1：根据输入编码源的尺寸，确定编码单元的最大尺寸；

Step2：如果当前帧为第一帧或者当前帧为I帧，则进入步骤Step3；否则，进入步骤Step5；

Step3：将当前帧划分为N_max X N_max的基本块，然后计算每一个基本块的复杂度参数；

Step4：确定当前编码片源当前场景中，每个基本块所支持的预测单元的最大尺寸、最小尺寸；

Step5：对当前帧进行编码；

Step6：如果下一个帧存在，则进入Step7；否则，结束；

Step7：统计当前帧的广义I基本块数量；

Step8：如果广义I基本块数量大于Thres₅*K，则note＝1；否则note＝0；

Step9：将当前帧的下一个帧内设置为当前帧；

Step10：如果note＝1，则进入Step3；否则，进入Step5；

其中，N_max表示确定的编码单元的最大尺寸；Thres₅为第五判定阈值，0.8≤Thres₅≤1，note为标识参数，K表示当前帧包含的基本块个数。

本发明实施例的另一目的在于提出一种帧内预测块划分***，所述***包括：

编码单元最大尺寸确认模块，用于根据输入编码源的尺寸，确定编码单元的最大尺寸；

第一判断模块，用于判断如果当前帧为第一帧或者当前帧为I帧，则进入基本块复杂度参数计算模块；否则，进入编码模块；

基本块复杂度参数计算模块，用于将当前帧划分为N_max X N_max的基本块，然后计算每一个基本块的复杂度参数；N_max表示确定的编码单元的最大尺寸；

块所支持的预测单元尺寸确认装置，用于确定当前编码片源当前场景中，每个基本块所支持的预测单元的最大尺寸、最小尺寸；

编码模块，用于对当前帧进行编码；

尾帧判断模块，用于判断是否下一个帧存在，若是则进入广义I基本块数量统计模块；否则，结束；

广义I基本块数量统计模块，用于统计当前帧的广义I基本块数量；

广义I基本块数量阈值判断模块，用于判断是否广义I基本块数量大于Thres₅*K，并将判断结果发送给帧标识参数设置模块；

其中，Thres₅为第五判定阈值，通常0.8≤Thres₅≤1；K表示当前帧包含的基本块个数；note为标识参数。

帧标识参数设置模块，用于根据广义I基本块数量阈值判断模块发送的判断结果，当广义I基本块数量大于Thres₅*K时，设置note＝1；否则note＝0。

下一帧帧设置模块，用于将当前帧的下一个帧内设置为当前帧；

帧标识参数判断模块，用于判断当note＝1时，则进入基本块复杂度参数计算模块；否则，进入编码模块。

本发明的有益效果

新的视频压缩标准HEVC支持64x64大尺寸块的划分。相应的帧内预测模式数量也急剧上升，其中仅8x8块的帧内预测模式就从h264的9种模式增加为35种，这虽然提升了率失真性能，但随之带来的计算量也是巨大的。

针对上述问题，本发明提出一种帧内预测块划分方法和***。本发明方法通过对编码片源的分析，自适应确定预测单元的尺寸，从而降低编码器，在帧内预测编码中预测模式遍历寻优上的计算量，使得本发明方法在保持率失真性能稳定性的同时，减少编码的计算量。

附图说明

图1是本发明优选实施例的一种帧内预测块划分方法流程图；

图2是图1方法Step4中计算每一个基本块的复杂度参数方法流程图；

图3是图2方法Step41中进行复杂度聚类划分的方法流程图；

图4是本发明优选实施例的一种帧内预测块划分***结构图；

图5是图4***中块所支持的预测单元尺寸确认装置的结构图；

图6是图5装置中复杂度聚类划分装置的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。应当理解，此处所描写的具体实施例，仅仅用于解释本发明，并不用以限制本发明。

本发明方法实施例提出一种帧内预测块划分方法和***。本发明方法实施例通过对编码片源的分析，自适应确定预测单元的尺寸，从而降低编码器，在帧内预测编码中预测模式遍历寻优上的计算量，使得本发明方法实施例在保持率失真性能稳定性的同时，减少编码的计算量。

实施例一

图1是本发明优选实施例的一种帧内预测块划分方法流程图；所述方法包括以下步骤：

Step1：根据输入编码源的尺寸，确定编码单元的最大尺寸。

其中，N_max表示确定的编码单元的最大尺寸(文中所指尺寸是对应单元的一维尺寸，即如果N_max＝64表示此时最大编码单元即为64x64的块)。

Step2：如果当前帧为第一帧或者当前帧为I帧，则进入步骤Step3；否则，进入步骤Step5。

Step3：将当前帧划分为N_max X N_max的基本块，然后计算每一个基本块的复杂度参数。

var_k＝std(y(i,j)|y(i,j)∈block_k)

其中，将N_max X N_max的块称为基本块；std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差；y(i,j)表示帧亮度信息第i行第j列的像素值；block_k表示当前帧的第k个基本块；k表示基本块在当前帧中的位置序号；var_k表示第k个基本块的复杂度参数。

Step4：确定当前编码片源当前场景中，每个基本块所支持的预测单元的最大尺寸、最小尺寸。

图2是图1方法Step4中计算每一个基本块的复杂度参数方法流程图，所述计算每一个基本块的复杂度参数方法包括以下步骤

Step41：进行复杂度聚类划分。

图3是图2方法Step41中进行复杂度聚类划分的方法流程图；所述进行复杂度聚类划分的方法包括以下步骤：

Step411：令迭代次数number_k＝0，并计算迭代中心。

center₁＝mean(var_k|var_k≤weight₁*kmean)，

center₂＝mean(var_k|weight₁*kmean<var_k≤weight₂*kmean)，

center₃＝mean(var_k|var_k>weight₂*kmean)其中

kmean＝mean(var_k|1≤k≤K)

其中，mean(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均值；K表示当前帧包含的基本块个数；center₁、center₂、center₃分别表示第一、第二、第三迭代中心；weight₁、weight₂分别表示第一、第二权重因子，一般取0.2≤weight₁<weght₂≤5；number_k表示迭代次数。

Step412：对每一个基本块进行归类。

${\mathrm{note}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& d_1=\min (d_1,d_2,d_3)\\ 2,& d_2=\min (d_1,d_2,d_3)\\ 3,& d_3=\min (d_1,d_2,d_3)\end{array}\right.$ 其中d_i＝abs(var_k-center_i)，i＝1,2,3

其中，min表示求最小值；abs表示求绝对值；note_k表示第k个

基本块的归类值。

Step413：令number_k＝number_k+1，并计算新迭代中心。

${\mathrm{center}}_1^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=1),{\mathrm{center}}_2^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=2),$

${\mathrm{center}}_3^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=3)$

其中，表示新获取的第i个迭代中心。

Step414：如果number_k>Thres₃或者

$\mathrm{sum}\left({({\mathrm{center}}_i^{\mathrm{new}}-{\mathrm{center}}_i)}^2\right|1\&le;i\&le;3)<{\mathrm{Thres}}_4,$ 则进入Step42；否则，令

1≤i≤3，然后重新进入Step412。

其中，Thres₃、Thres₄分别表示第三、第四门限阈值，一般2≤Thres₃≤10、Thres₄≤0.01；sum(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求和。

Step42：根据当前帧每个基本块的归类值，确定每个基本块预测单元的最大尺寸、最小尺寸。

${\mathrm{PN}}_{\max }^k=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{\max },& {\mathrm{note}}_k=1\\ N_{\max }/2,& {\mathrm{note}}_k=2\\ N_{\max }/4,& {\mathrm{note}}_k=3\end{array}\right.,{\mathrm{PN}}_{\max }^k=\min ({\mathrm{PN}}_{\max }^k,\max \_\mathrm{PU})$

${\mathrm{PN}}_{\min }^k=\max ({\mathrm{PN}}_{\max }^k/\mathrm{level},\min \_\mathrm{PU}),$ 其中

${\mathrm{level}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{kstd}}_i<{\mathrm{Thres}}_1\\ 4,& {\mathrm{kstd}}_i>{\mathrm{Thres}}_2\\ 2,& \mathrm{else}\end{array}\right.,$ kstd_i＝std(var_k|note_k＝i且1≤k≤K)

其中，max_PU、min_PU分别表示当前编码器采用的压缩标准支持的预测单元最大尺寸、预测单元最小尺寸；分别表示确定的第k个基本块的预测单元最大尺寸、预测单元最小尺寸；min(数值1，数值2)表示求数值1与数值2两者中的最小值；kstd_i表示第i类的复杂度分布参数；level_i表示第i类的划分参数，1≤i≤3。

Step5：对当前帧进行编码。

Step6：如果下一个帧存在，则进入Step7；否则，结束。

Step7：统计当前帧的广义I基本块数量。

上述广义I基本块数量计算方法：

number^I＝sum(sign(block_k,I))其中，

其中，sum(变量)表示对变量求和；基本子块表示尺寸小于基本块的块；

number^I表示当前帧广义I基本块数量。

Step8：如果广义I基本块数量大于Thres₅*K，则note＝1；否则note＝0。

其中，Thres₅为第五判定阈值，通常0.8≤Thres₅≤1；note为标识参数。

Step9：将当前帧的下一个帧内设置为当前帧。

Step10：如果note＝1，则进入Step3；否则，进入Step5。

实施例二

图4是本发明优选实施例的一种帧内预测块划分***结构图；所述***包括：

编码单元最大尺寸确认模块，用于根据输入编码源的尺寸，确定编码单元的最大尺寸；

其中，N_max表示确定的编码单元的最大尺寸(文中所指尺寸是对应单元的一维尺寸，即如果N_max＝64表示此时最大编码单元即为64x64的块)。

第一判断模块，用于判断如果当前帧为第一帧或者当前帧为I帧，则进入基本块复杂度参数计算模块；否则，进入编码模块；

基本块复杂度参数计算模块，用于将当前帧划分为N_max X N_max的基本块，然后计算每一个基本块的复杂度参数；

var_k＝std(y(i,j)|y(i,j)∈block_k)

其中，将N_max X N_max的块称为基本块；std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差；y(i,j)表示帧亮度信息第i行第j列的像素值；block_k表示当前帧的第k个基本块；k表示基本块在当前帧中的位置序号；var_k表示第k个基本块的复杂度参数。

块所支持的预测单元尺寸确认装置，用于确定当前编码片源当前场景中，每个基本块所支持的预测单元的最大尺寸、最小尺寸；

编码模块，用于对当前帧进行编码；

尾帧判断模块，用于判断是否下一个帧存在，若是则进入广义I基本块数量统计模块；否则，结束；

广义I基本块数量统计模块，用于统计当前帧的广义I基本块数量；

上述广义I基本块数量计算方法：

number^I＝sum(sign(block_k,I))其中，

其中，sum(变量)表示对变量求和；基本子块表示尺寸小于基本块的块；

number^I表示当前帧广义I基本块数量。

广义I基本块数量阈值判断模块，用于判断是否广义I基本块数量大于Thres₅*K，并将判断结果发送给帧标识参数设置模块；

其中，Thres₅为第五判定阈值，通常0.8≤Thres₅≤1；K表示当前帧包含的基本块个数；note为标识参数。

帧标识参数设置模块，用于根据广义I基本块数量阈值判断模块发送的判断结果，当广义I基本块数量大于Thres₅*K时，设置note＝1；否则note＝0。

下一帧帧设置模块，用于将当前帧的下一个帧内设置为当前帧；

帧标识参数判断模块，用于判断当note＝1时，则进入基本块复杂度参数计算模块；否则，进入编码模块；

图5是图4***中块所支持的预测单元尺寸确认装置的结构图；

进一步地，所述块所支持的预测单元尺寸确认装置包括：

复杂度聚类划分装置，用于进行复杂度聚类划分；

块预测单元尺寸确认模块，用于根据当前帧每个基本块的归类值，确定每个基本块预测单元的最大尺寸、最小尺寸。

${\mathrm{PN}}_{\max }^k=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{\max },& {\mathrm{note}}_k=1\\ N_{\max }/2,& {\mathrm{note}}_k=2\\ N_{\max }/4,& {\mathrm{note}}_k=3\end{array}\right.,{\mathrm{PN}}_{\max }^k=\min ({\mathrm{PN}}_{\max }^k,\max \_\mathrm{PU})$

${\mathrm{PN}}_{\min }^k=\max ({\mathrm{PN}}_{\max }^k/\mathrm{level},\min \_\mathrm{PU}),$ 其中

${\mathrm{level}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{kstd}}_i<{\mathrm{Thres}}_1\\ 4,& {\mathrm{kstd}}_i>{\mathrm{Thres}}_2\\ 2,& \mathrm{else}\end{array}\right.,$ kstd_i＝std(var_k|note_k＝i且1≤k≤K)

其中，max_PU、min_PU分别表示当前编码器采用的压缩标准支持的预测单元最大尺寸、预测单元最小尺寸；分别表示确定的第k个基本块的预测单元最大尺寸、预测单元最小尺寸；min(数值1，数值2)表示求数值1与数值2两者中的最小值；kstd_i表示第i类的复杂度分布参数；level_i表示第i类的划分参数，1≤i≤3；note_k表示第k个基本块的归类值。

图6是图5装置中复杂度聚类划分装置的结构图；

进一步地，所述复杂度聚类划分装置包括：

迭代中心计算模块，用于令迭代次数number_k＝0，并计算迭代中心；

center₁＝mean(var_k|var_k≤weight₁*kmean)，

center₂＝mean(var_k|weight₁*kmean<var_k≤weight₂*kmean)，

center₃＝mean(var_k|var_k>weight₂*kmean)其中

kmean＝mean(var_k|1≤k≤K)

其中，mean(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均值；K表示当前帧包含的基本块个数；center₁、center₂、center₃分别表示第一、第二、第三迭代中心；weight₁、weight₂分别表示第一、第二权重因子，一般取0.2≤weight₁<weght₂≤5；number_k表示迭代次数。

基本块归类模块，用于对每一个基本块进行归类；

${\mathrm{note}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& d_1=\min (d_1,d_2,d_3)\\ 2,& d_2=\min (d_1,d_2,d_3)\\ 3,& d_3=\min (d_1,d_2,d_3)\end{array}\right.,$ 其中d_i＝abs(var_k-center_i)，i＝1,2,3

其中，min表示求最小值；abs表示求绝对值；note_k表示第k个基本块的归类值。

新迭代中心计算模块，用于令number_k＝number_k+1，并计算新迭代中心；

${\mathrm{center}}_1^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=1),$

${\mathrm{center}}_2^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=2),$

${\mathrm{center}}_3^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=3)$

其中，center_i表示第i个迭代中心；表示新获取的第i个迭代中心。

第二阈值判断处理模块，用于判断如果number_k>Thres₃或者 $\mathrm{sum}\left({({\mathrm{center}}_i^{\mathrm{new}}-{\mathrm{center}}_i)}^2\right|1\&le;i\&le;3)<{\mathrm{Thres}}_4,$ 则进入块预测单元尺寸确认模块；否则，令1≤i≤3，然后重新进入基本块归类模块。

其中，Thres₃、Thres₄分别表示第三、第四门限阈值，一般2≤Thres₃≤10、Thres₄≤0.01；sum(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求和。

本领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序指令相关硬件来完成的，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质可以为ROM、RAM、磁盘、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种帧内预测块划分方法,其特征在于，所述方法包括：

Step1：根据输入编码源的尺寸，确定编码单元的最大尺寸；

Step2：如果当前帧为第一帧或者当前帧为I帧，则进入步骤Step3；否则，进入步骤Step5；

Step3：将当前帧划分为N_max X N_max的基本块，然后计算每一个基本块的复杂度参数；

Step4：确定当前编码片源当前场景中，每个基本块所支持的预测单元的最大尺寸、最小尺寸；

Step5：对当前帧进行编码；

Step6：如果下一个帧存在，则进入Step7；否则，结束；

Step7：统计当前帧的广义I基本块数量；

Step8：如果广义I基本块数量大于Thres₅*K，则note＝1；否则note＝0；

Step9：将当前帧的下一个帧内设置为当前帧；

Step10：如果note＝1，则进入Step3；否则，进入Step5；

其中，N_max表示确定的编码单元的最大尺寸；Thres₅为第五判定阈值，0.8≤Thres₅≤1，note为标识参数，K表示当前帧包含的基本块个数。

2.如权利要求1所述的帧内预测块划分方法,其特征在于，

3.如权利要求1所述的帧内预测块划分方法,其特征在于，所述计算每一个基本块的复杂度参数具体为：

var_k＝std(y(i,j)|y(i,j)∈block_k)

其中，将N_max X N_max的块称为基本块；std(_{变量|条件})表示对满足条件的所有变量求均方差；y(i,j)表示帧亮度信息第i行第j列的像素值；block_k表示当前帧的第k个基本块；k表示基本块在当前帧中的位置序号；var_k表示第k个基本块的复杂度参数。

4.如权利要求1所述的帧内预测块划分方法,其特征在于，所述计算每一个基本块的复杂度参数方法包括以下步骤：

Step41：进行复杂度聚类划分；

Step42：根据当前帧每个基本块的归类值，确定每个基本块预测单元的最大尺寸、最小尺寸。

5.如权利要求4所述的帧内预测块划分方法,其特征在于，所述进行复杂度聚类划分的方法包括以下步骤：

Step411：令迭代次数number_k＝0，并计算迭代中心；

center₁＝mean(var_k|var_k≤weight₁*kmean)，

center₂＝mean(var_k|weight₁*kmean<var_k≤weight₂*kmean)，

center₃＝mean(var_k|var_k>weight₂*kmean)其中

kmean＝mean(var_k|1≤k≤K)

其中，mean(_{变量|条件})表示对满足条件的所有变量求均值；K表示当前帧包含的基本块个数；center₁、center₂、center₃分别表示第一、第二、第三迭代中心；weight₁、weight₂分别表示第一、第二权重因子，0.2≤weight₁<weght₂≤5；number_k表示迭代次数；

Step412：对每一个基本块进行归类；

${\mathrm{note}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& d_1=\min (d_1,d_2,d_3)\\ 2,& d_2=\min (d_1,d_2,d_3),\\ 3,& d_3=\min (d_1,d_2,d_3)\end{array}\right.$ 其中d_i＝abs(var_k-center_i)，i＝1,2,3

其中，min表示求最小值；abs表示求绝对值；note_k表示第k个基本块的归类值；

Step413：令number_k＝number_k+1，并计算新迭代中心；

${\mathrm{center}}_1^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=1),{\mathrm{cener}}_2^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=2),$

${\mathrm{center}}_3^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=3)$

其中，表示新获取的第i个迭代中心；

Step414：如果number_k>Thres₃或者

$\mathrm{sum}\left({({\mathrm{center}}_i^{\mathrm{new}}-{\mathrm{center}}_i)}^2\right|1\&le;i\&le;3)<{\mathrm{Thres}}_4,$ 则进入Step42；否则，令

${\mathrm{center}}_i={\mathrm{center}}_i^{\mathrm{new}},1\&le;i\&le;3,$ 然后重新进入Step412；

其中，Thres₃、Thres₄分别表示第三、第四门限阈值，2≤Thres₃≤10、Thres₄≤0.01；sum(_{变量|条件})表示对满足条件的所有变量求和。

6.如权利要求5所述的帧内预测块划分方法,其特征在于，所述“根据当前帧每个基本块的归类值，确定每个基本块预测单元的最大尺寸、最小尺寸”具体为：

${\mathrm{PN}}_{\max }^k=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{\max },& {\mathrm{note}}_k=1\\ N_{\max }/2,& {\mathrm{note}}_k=2\\ N_{\max }/4,& {\mathrm{note}}_k=3\end{array}\right.,{\mathrm{PN}}_{\max }^k=\min ({\mathrm{PN}}_{\max }^k,\max \_\mathrm{PU})$

${\mathrm{PN}}_{\min }^k=\max ({\mathrm{PN}}_{\max }^k/\mathrm{level},\min \_\mathrm{PU}),$ 其中

${\mathrm{level}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{kstd}}_i<{\mathrm{Thres}}_1\\ 4,& {\mathrm{kstd}}_i>{\mathrm{Thres}}_2\\ 2,& \mathrm{else}\end{array}\right.$ 、kstd_i＝std(var_k|note_k＝i且1≤k≤K)

其中，max_PU、min_PU分别表示当前编码器采用的压缩标准支持的预测单元最大尺寸、预测单元最小尺寸；分别表示确定的第k个基本块的预测单元最大尺寸、预测单元最小尺寸；min(_{数值1，数值2})表示求数值1与数值2两者中的最小值；kstd_i表示第i类的复杂度分布参数；level_i表示第i类的划分参数，1≤i≤3。

7.如权利要求6所述的帧内预测块划分方法,其特征在于，所述统计当前帧的广义I基本块数量具体为：

number^I＝sum(sign(block_k,I))其中，

其中，sum(变量)表示对变量求和；基本子块表示尺寸小于基本块的块；number^I表示当前帧广义I基本块数量。

8.一种帧内预测块划分***，其特征在于，所述***包括：

编码单元最大尺寸确认模块，用于根据输入编码源的尺寸，确定编码单元的最大尺寸；

第一判断模块，用于判断如果当前帧为第一帧或者当前帧为I帧，则进入基本块复杂度参数计算模块；否则，进入编码模块；

基本块复杂度参数计算模块，用于将当前帧划分为N_max X N_max的基本块，然后计算每一个基本块的复杂度参数；N_max表示确定的编码单元的最大尺寸；

块所支持的预测单元尺寸确认装置，用于确定当前编码片源当前场景中，每个基本块所支持的预测单元的最大尺寸、最小尺寸；

编码模块，用于对当前帧进行编码；

尾帧判断模块，用于判断是否下一个帧存在，若是则进入广义I基本块数量统计模块；否则，结束；

广义I基本块数量统计模块，用于统计当前帧的广义I基本块数量；

广义I基本块数量阈值判断模块，用于判断是否广义I基本块数量大于Thres₅*K，并将判断结果发送给帧标识参数设置模块；

其中，Thres₅为第五判定阈值，0.8≤Thres₅≤1；K表示当前帧包含的基本块个数；note为标识参数；

帧标识参数设置模块，用于根据广义I基本块数量阈值判断模块发送的判断结果，当广义I基本块数量大于Thres₅*K时，设置note＝1；否则note＝0。

下一帧帧设置模块，用于将当前帧的下一个帧内设置为当前帧；

帧标识参数判断模块，用于判断当note＝1时，则进入基本块复杂度参数计算模块；否则，进入编码模块。

9.如权利要求8所述的帧内预测块划分***，其特征在于，

所述”编码单元最大尺寸确认模块，用于根据输入编码源的尺寸，确定编码单元的最大尺寸”具体为：

所述计算每一个基本块的复杂度参数具体为：

var_k＝std(y(i,j)|y(i,j)∈block_k)

其中，将N_max X N_max的块称为基本块；std(_{变量|条件})表示对满足条件的所有变量求均方差；y(i,j)表示帧亮度信息第i行第j列的像素值；block_k表示当前帧的第k个基本块；k表示基本块在当前帧中的位置序号；var_k表示第k个基本块的复杂度参数；

所述统计当前帧的广义I基本块数量具体为：

number^I＝sum(sign(block_k,I))其中，

其中，sum(变量)表示对变量求和；基本子块表示尺寸小于基本块的块；number^I表示当前帧广义I基本块数量。

10.如权利要求9所述的帧内预测块划分***，其特征在于，所述块所支持的预测单元尺寸确认装置包括：

复杂度聚类划分装置，用于进行复杂度聚类划分；

块预测单元尺寸确认模块，用于根据当前帧每个基本块的归类值，确定每个基本块预测单元的最大尺寸、最小尺寸。

11.如权利要求10所述的帧内预测块划分***，其特征在于，

所述“根据当前帧每个基本块的归类值，确定每个基本块预测单元的最大尺寸、最小尺寸”具体为：

${\mathrm{PN}}_{\max }^k=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{\max },& {\mathrm{note}}_k=1\\ N_{\max }/2,& {\mathrm{note}}_k=2\\ N_{\max }/4,& {\mathrm{note}}_k=3\end{array}\right.,{\mathrm{PN}}_{\max }^k=\min ({\mathrm{PN}}_{\max }^k,\max \_\mathrm{PU})$

${\mathrm{PN}}_{\min }^k=\max ({\mathrm{PN}}_{\max }^k/\mathrm{level},\min \_\mathrm{PU}),$ 其中

${\mathrm{level}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{kstd}}_i<{\mathrm{Thres}}_1\\ 4,& {\mathrm{kstd}}_i>{\mathrm{Thres}}_2\\ 2,& \mathrm{else}\end{array}\right.$ 、kstd_i＝std(var_k|note_k＝i且1≤k≤K)

其中，max_PU、min_PU分别表示当前编码器采用的压缩标准支持的预测单元最大尺寸、预测单元最小尺寸；分别表示确定的第k个基本块的预测单元最大尺寸、预测单元最小尺寸；min(_{数值1，数值2})表示求数值1与数值2两者中的最小值；kstd_i表示第i类的复杂度分布参数；level_i表示第i类的划分参数，1≤i≤3；note_k表示第k个基本块的归类值。

12.如权利要求11所述的帧内预测块划分***，其特征在于，所述复杂度聚类划分装置包括：

迭代中心计算模块，用于令迭代次数number_k＝0，并计算迭代中心；

基本块归类模块，用于对每一个基本块进行归类；

新迭代中心计算模块，用于令number_k＝number_k+1，并计算新迭代中心；

第二阈值判断处理模块，用于判断如果number_k>Thres₃或者

$\mathrm{sum}\left({({\mathrm{center}}_i^{\mathrm{new}}-{\mathrm{center}}_i)}^2\right|1\&le;i\&le;3)<{\mathrm{Thres}}_4,$ 则进入块预测单元尺寸确认模块；否则，令然后重新进入基本块归类模块。

其中，Thres₃、Thres₄分别表示第三、第四门限阈值，2≤Thres₃≤10、Thres₄≤0.01；sum(_{变量|条件})表示对满足条件的所有变量求和，center_i表示第i个迭代中心；表示新获取的第i个迭代中心。

13.如权利要求12所述的帧内预测块划分***，

所述迭代中心计算模块中，计算迭代中心具体为：

center₁＝mean(var_k|var_k≤weight₁*kmean)，

center₂＝mean(var_k|weight₁*kmean<var_k≤weight₂*kmean)，

center₃＝mean(var_k|var_k>weight₂*kmean)

其中，kmean＝mean(var_k|1≤k≤K)

mean(_{变量|条件})表示对满足条件的所有变量求均值；K表示当前帧包含的基本块个数；center₁、center₂、center₃分别表示第一、第二、第三迭代中心；weight₁、weight₂分别表示第一、第二权重因子，一般取0.2≤weight₁<weght₂≤5；number_k表示迭代次数；

所述基本块归类模块中，对每一个基本块进行归类，具体为：

${\mathrm{note}}_k=\left\{\begin{array}{cc}1,& d_1=\min (d_1,d_2,d_3)\\ 2,& d_2=\min (d_1,d_2,d_3),\\ 3,& d_3=\min (d_1,d_2,d_3)\end{array}\right.$ 其中d_i＝abs(var_k-center_i)，i＝1,2,3

其中，min表示求最小值；abs表示求绝对值；note_k表示第k个基本块的归类值；

所述新迭代中心计算模块中，计算新迭代中心具体为：

${\mathrm{center}}_1^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=1),$

${\mathrm{center}}_2^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=2),$

${\mathrm{center}}_3^{\mathrm{new}}=\mathrm{mean}\left({\mathrm{var}}_k\right|{\mathrm{note}}_k=3)$

其中，表示新获取的第i个迭代中心。