CN104796693B - 一种hevc快速cu深度划分编码方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种HEVC快速CU深度划分编码方法,本发明对CU深度划分过程进行了改进,本发明将除了帧间N×N模式外的另外7种帧间PU模式分成3类(Mode1,Mode2,Mode3),分别代表CU运动趋于平缓、CU运动趋于适中以及CU运动趋于复杂。进一步利用统计方法预先获取CU在不同深度下其最佳预测模式分别是Mode1,Mode2和Mode3的概率分布,据此对不同深度的CU设置不同的帧间PU模式类别。在CU划分的过程中,当前CU遍历完帧间模式和帧内模式预测后,如果CU在当前深度下符合CBF和MVD值都为0,并且CU的最佳预测模式是帧间PU模式且满足相应设置的帧间PU模式类别,则提前终止当前CU的四叉树划分,从而有效减少了帧间模式部分的CU深度划分运算时间,提高了编码效率。
Description
技术领域
本发明涉及视频编码技术领域,特别是一种HEVC(High Efficiency VideoCoding)快速CU深度划分编码方法。
背景技术
2012年10月,ITU-T/ISO/IEC视频编码联合协作小组(Joint Collaborative Teamon Video Coding,JCT-VC)发布了“高效视频编码”(High Efficiency Video Coding,HEVC)标准草案9,此后先后举行了多次会议,不断的改进、增删和完善HEVC技术内容。2013年1月,HEVC作为新一代视频标准正式成为国际标准。它的核心目标是在H.264/AVC HighProfile的基础上,在保证相同的视频图像质量的前提下,视频流的码率减少50%。HEVC遵循H.264/AVC的核心机制,并采用了多种编码技术,显著提高了编码性能,例如编码过程不再以宏块为单位,而是定义了三种不同的结构单元:编码单元(Coding Unit,CU)、预测单元(Prediction Unit,PU)和变换单元(Transform Unit,TU),帧间PU模式遍历选择技术和CU的四叉树编码结构技术等。CU的深度按四叉树递归方式,根据大小不同的CU尺寸可以分为深度0、深度1、深度2和深度3,对应的CU尺寸分别是64×64,32×32,16×16,8×8。帧间PU模式包括9种不同的划分方式:SKIP,Inter_2N×2N,Inter_2N×N,Inter_N×2N,Inter_N×N,Inter_2N×nU,Inter_2N×nD,Inter_nL×2N,Inter_nL×2N,其中SKIP是一种特殊的帧间PU模式。在所有不同深度的CU遍历9种帧间PU模式和帧内模式后,根据计算得到的率失真代价值确定该CU的最佳深度划分。每个深度为0的最大编码单元LCU共需要进行1+4+42+43=85次CU划分。因此,HEVC在提高一倍编码效率的同时也给编码端带来很大的计算复杂度。
在HEVC中,CU采用四叉树编码结构,CU块始终是正方形,深度从0到3,对应CU尺寸大小为64×64到8×8。CU块的划分从LCU开始递归,逐层遍历所有深度从0到3的CU块,并且根据率失真代价选择最佳编码深度,从而实现当前CU的最佳深度划分。在标准HEVC中,LCU的划分算法如下:
1)从深度为0的最大编码单元LCU开始,对其进行帧间预测和帧内预测编码,得到其率失真代价。
2)进一步划分为4个深度为1的子CU块,对第一个深度为1子CU块进行帧间预测和帧内编码,得到这个子CU块的率失真代价。
3)进一步划分为4个深度为2的子CU块,对第一个深度为2子CU块进行帧间预测和帧内编码,得到这个子CU块的率失真代价。
4)进一步划分为4个深度为3的子CU块,对其进行帧间预测和帧内编码,得到率失真代价。
5)分别对剩余3个深度为3的子CU块其进行帧间预测和帧内编码,得到各自的率失真代价,并计算4个深度为3的CU块的率失真代价和。
6)递归返回,根据率失真代价值选择最佳块。如果4个深度为3的CU的率失真代价和大于对应深度为2的CU块的率失真代价,则该深度为2的CU块不划分,否则该深度为2的CU块划分成4个深度为3的CU块。
7)按照步骤4、5、6分别对其他深度为2、深度为1直到深度为0的CU块进行递归划分,最终确定当前LCU的最佳深度划分。
8)编码下一个LCU。
基于这种递归结构,编码器需要对各个尺寸的CU进行9种帧间PU模式和帧内模式全遍历算法,计算量非常大,需要消耗大量运算时间。
为了提高HEVC编码效率满足实时性,一些对CU块深度划分早决策的快速算法被提出。提案ECU[R.H.Gweon,Y.-L.Lee,and J.Lim.“Early termination of CU encoding toreduce HEVC Complexity,”JCT-VC-Meeting,JCTVC-F045,Torino,Italy,July 2011],这种方法利用SKIP模式提前终止CU分割的算法,具体算法过程是当前CU遍历完9种帧间模式和帧内模式预测后,如果最佳预测模式为SKIP模式,则提前终止当前CU划分,从而减少遍历CU的个数。此算法对CU划分早决策的判断条件比较苛刻,且只能适用于平坦且运动小的视频序列,对于纹理和运动复杂的序列编码速度提高并不明显。另一种利用基于SKIP模式和全零块检测得到的阈值提前终止CU深度划分算法被提出[Pai-Tse Chiang,Tian SheuanChang,“Fast Zero Block Detection and Early CU Termination for HEVC VideoCoding,”in Circuits and Systems,IEEE.May,2013],该算法将Inter_2N×2N模式提到SKIP模式之前,判断该模式的率失真代价值是否小于阈值,如果小于阈值,则直接终止当前CU划分,否则继续遍历包括SKIP模式在内的8种帧间PU模式,如果最佳预测模式是SKIP模式终止CU划分。该算法利用全零块检测得到的阈值,计算复杂。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足,而提供一种HEVC快速CU深度划分编码方法,该方法将除了帧间N×N模式外的7种帧间预测单元PU模式分成3类:Mode1、Mode2和Mode3;针对深度为0、深度为1和深度为2的编码单元CU预先分别设置不同的帧间PU模式类别;在CU划分过程中,当CU的最佳预测模式是帧间模式时,利用CU在当前深度下的CBF和MVD都为0、最佳预测模式满足相应设置的帧间PU模式类别作为划分提前终止条件,可以使CU在深度为0、深度为1或深度为2时提前终止其深度划分,从而实现快速的CU深度分割。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
根据本发明提出的一种HEVC快速CU深度划分编码方法,将除了帧间N×N模式外的7种帧间预测单元PU模式分成3类:Mode1、Mode2和Mode3,针对深度为0、深度为1和深度为2的CU预先分别设置不同的帧间PU模式类别;在CU划分过程中,如果CU在当前深度下的CBF和MVD都为0、其最佳预测模式是帧间PU模式且满足相应设置的帧间PU模式类别时,则提前终止当前CU的四叉树划分;具体采用以下方法:
步骤1、若深度为0的最大编码单元LCU遍历完帧间模式和帧内模式预测后且LCU的CBF和MVD值均为0,判断其最佳预测模式是否属于Mode1,如果是,则终止当前CU划分;如果否,则继续进行预测编码计算当前LCU的率失真代价,将LCU划分为深度为1的4个子CU,转步骤2;
步骤2、若深度为1的子CU遍历完帧间模式和帧内模式预测后且CU的CBF和MVD值均为0,判断当前子CU的最佳预测模式是否属于Mode1或Mode2,如果是,则终止当前CU划分;如果否,则继续进行预测编码计算当前CU的率失真代价,将当前子CU划分为深度为2的4个子CU后,转步骤3;
步骤3、若深度为2的子CU遍历完帧间模式和帧内模式预测后且CU的CBF和MVD值均为0,判断当前子CU的最佳预测模式是否属于Mode1或Mode2或Mode3,如果是,则终止当前CU划分;如果否,则继续进行预测编码计算当前CU的率失真代价,将当前子CU划分为深度为3的4个子CU后,转步骤4;
步骤4、分别对4个深度为3的子CU进行完整的帧间和帧内预测编码并计算出各自的率失真代价。
作为本发明所述HEVC快速CU深度划分编码方法进一步优化方案,所述Mode1的具体设定如下:
Mode1是帧间PU模式为Inter_2N×2N正方形划分方式,代表CU运动趋于平缓。
作为本发明所述HEVC快速CU深度划分编码方法进一步优化方案,所述Mode2的具体设定如下:
Mode2是帧间PU模式为Inter_N×2N或Inter_2N×N两种对称矩形划分方式,代表CU运动趋于适中。
作为本发明所述HEVC快速CU深度划分编码方法进一步优化方案,所述Mode3的具体设定如下:
Mode3是帧间PU模式为Inter_2N×nU、Inter_2N×nD、Inter_nL×2N或Inter_nL×2N四种不对称矩形划分方式,代表CU运动趋于复杂。
作为本发明所述HEVC快速CU深度划分编码方法进一步优化方案,所述深度为0、深度为1和深度为2的编码单元CU是按照以下方法预先分别设置不同的帧间PU模式类别,具体如下:
步骤1、选取纹理丰富运动复杂的视频序列BQSquare和纹理简单运动平缓的视频序列Vidyo1,分别进行HEVC标准编码;对这两类HEVC标准编码视频序列分别统计深度为0、深度为1和深度为2的CU其最佳预测模式是Mode1的概率分布情况,进而得到上述两类HEVC标准编码视频序列中CU在不同深度下其最佳预测模式是Mode1的概率分布图;
步骤2、对视频序列BQSquare和Vidyo1分别统计深度为0、深度为1、深度为2的CU其最佳预测模式是Mode2的概率分布情况,进而得到上述两类HEVC标准编码视频序列中CU在不同深度下其最佳预测模式是Mode2的概率分布图;
步骤3、对视频序列BQSquare和Vidyo1分别统计深度为0、深度为1、深度为2的CU其最佳预测模式是Mode3的概率分布情况,进而得到上述两类HEVC标准编码视频序列中CU在不同深度下其最佳预测模式是Mode3的概率分布图;
步骤4、根据视频序列BQSquare和Vidyo1中CU在深度为0、深度为1和深度为2下其最佳预测模式分别是Mode1、Mode2和Mode3的概率分布图,对深度为0、深度为1和深度为2的CU分别设置不同的帧间PU模式类别:深度为0时,设置帧间PU模式类别为Mode1;深度为1时,设置帧间PU模式类别为Mode1或Mode2;深度为2时,设置帧间PU模式类别为Mode1或Mode2或Mode3
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:本发明有效减少了标准HEVC中帧间模式部分的CU深度划分运算时间,提高了编码效率。
附图说明
图1是CU、PU和TU三者的关系图。
图2是8种帧间PU划分方式图。
图3是一个LCU的四叉树划分结构图:其中,(a):一个CTU的划分,(b):对应的四叉树结构。
图4是视频序列BQSquare和Vidyo1中Mode1在各个深度下的分布概率图。
图5是视频序列BQSquare和Vidyo1中Mode2在各个深度下的分布概率图。
图6是视频序列BQSquare和Vidyo1中Mode3在各个深度下的分布概率图。
图7是快速CU深度划分算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
高效视频编码标准HEVC的编码过程不再以宏块为单位,而是定义了三种不同的结构单元:编码单元(Coding Unit,CU)、预测单元(Prediction Unit,PU)和变换单元(Transform Unit,TU)。CU是决定进行帧内预测还是帧间预测的单元,深度从0到3。每个CU还可以分解(或不分解)为更小的预测单元PU和变换单元TU。CU、PU和TU三者的关系如图1所示。PU是进行预测运算的基本单元,包括帧内和帧间预测两类。帧间预测模式有8种划分方式:Inter_2N×2N,Inter_2N×N,Inter_N×2N,Inter_N×N,Inter_2N×nU,Inter_2N×nD,Inter_nL×2N,Inter_nL×2N,前四种是对称划分,后四种是不对称划分(AMP),如图2所示。
CU划分是采用基于四叉数的循环分层结构,首先进行帧间PU模式和帧内PU模式遍历,选择最佳的PU模式,接着进行TU深度遍历选择出最佳的TU深度,得到当前CU的率失真代价,根据当前CU的率失真代价与下一层4个子CU的率失真代价之和的比值来判断当前CU是否需要划分,图3所示的是一个LCU的四叉树划分结构。
本发明针对现有HEVC标准编码技术中编码单元CU四叉树划分结构编码复杂度高的问题,对CU四叉树划分过程进行了改进。该发明将除了帧间N×N模式外的7种帧间预测单元PU模式分成3类:Mode1、Mode2和Mode3;针对深度为0、深度为1和深度为2的编码单元CU预先分别设置不同的帧间PU模式类别。在CU划分过程中,当CU的最佳预测模式是帧间模式时,利用CU在当前深度下的CBF和MVD都为0、最佳预测模式满足相应设置的帧间PU模式类别作为划分提前终止条件,可以使CU在深度为0、深度为1或深度为2时提前终止其深度划分,实现快速的CU深度分割,有效减少帧间模式部分的CU深度划分过程中的冗余计算,提高编码效率。本发明进一步利用统计方法获取CU在深度0、深度1和深度2下的最佳预测模式分别是Mode1,Mode2和Mode3的概率分布,据此预先设置各个深度下的帧间PU模式类别。
本发明的HEVC快速CU深度划分的编码方法(以下简称快速CU算法),该方法将除了帧间N×N模式外的7种帧间预测单元PU模式分成3类:Mode1、Mode2和Mode3;针对深度为0、深度为1和深度为2的CU预先分别设置不同的帧间PU模式类别。在CU划分过程中,如果CU在当前深度下的CBF和MVD都为0、其最佳预测模式是帧间PU模式且满足相应设置的帧间PU模式类别时,则提前终止当前CU的四叉树划分。
所述Mode1是帧间PU模式为Inter_2N×2N正方形划分方式,代表CU运动趋于平缓。所述Mode2是帧间PU模式为Inter_N×2N或Inter_2N×N两种对称矩形划分方式,代表CU运动趋于适中。所述Mode3是帧间PU模式为Inter_2N×nU、Inter_2N×nD、Inter_nL×2N或Inter_nL×2N四种不对称矩形划分方式,代表CU运动趋于复杂。
首先利用离线统计的方法获取CU在深度0、深度1和深度2下的最佳预测模式分别是Mode1,Mode2和Mode3的概率分布,据此预先设置各个深度下的帧间PU模式类别。选取纹理丰富运动复杂的视频序列BQSquare和纹理简单运动平缓的视频序列Vidyo1分别进行HEVC标准编码;分别统计这两类HEVC标准编码视频序列前100帧在Lowdelay(Main)配置方案下的QP等于27时深度为0、深度为1和深度为2的CU其最佳预测模式是Mode1、Mode2和Mode3的概率分布情况,进而分别得到上述两类HEVC标准编码视频序列中CU在不同深度下其最佳预测模式分别是Mode1、Mode2和Mode3的概率分布图。图4所示的是视频序列BQSquare和Vidyo1中CU在各个深度下最佳预测模式是Mode1的分布概率图;图5所示的是视频序列BQSquare和Vidyo1中CU在各个深度下最佳预测模式是Mode2的分布概率图;图6所示的是视频序列BQSquare和Vidyo1中CU在各个深度下最佳预测模式是Mode3的分布概率图。根据图4、图5和图6所示的分布概率图,将深度为0的CU的帧间PU模式类别设置成Mode1;深度为1的CU的帧间PU模式类别设置成Mode1或者Mode2,深度为2的CU的帧间PU模式类别设置成Mode1、Mode2或者Mode3。
图7是本发明HEVC快速CU深度划分编码方法的一个优选实施例的流程示意图,具体的操作步骤是:
步骤1、深度为0的最大编码单元LCU遍历完包括帧间模式和帧内模式预测后,判断LCU的CBF和MVD值是否均为0,如果满足该条件,判断其最佳预测模式是否属于Mode1,如果属于,则直接终止当前CU划分;如果不属于,则继续进行预测编码计算当前LCU的率失真代价,将LCU划分为深度为1的4个子CU,转步骤2;
步骤2、深度为1的子CU遍历完帧间模式和帧内模式预测后,判断当前CU的CBF和MVD值是否均为0,如果满足该条件,判断当前子CU的最佳预测模式是否属于Mode1或Mode2,如果属于,则直接终止当前CU划分;如果不属于,则继续进行预测编码计算当前CU的率失真代价,将当前子CU划分为深度为2的4个子CU后,转步骤3;
步骤3、深度为2的子CU遍历完帧间模式和帧内模式预测后,判断当前CU的CBF和MVD值是否均为0,如果满足该条件,判断当前子CU的最佳预测模式是否属于Mode1或Mode2或Mode3,换句话说,判断当前子CU的最佳预测模式是否属于任意一种帧间PU模式,如果属于,则终止当前CU划分;如果不属于,则对当前CU进行划分。
为了验证本发明方法的效果,进行了以下验证试验:选取5类不同分辨率的视频序列Traffic:2 560×1600,BQTerrace:1920×1080,BQMall:832×480,BQSquare:416×240和Vidyo1:1280×720利用本发明方法在Low delay(Main)和Random access(Main)编码配置方案下对各个视频序列的前100帧进行了编码,本发明编码方法在HEVC参考软件HM10.0上实现并与参考软件做了对比试验。
从三个角度对本发明方法的试验结果进行评估,使用两个客观评价标准编码码率和PSNR值来反映视频编码质量,使用编码节省时间来反映本发明方法的实时性。
编码码率变化情况使用编码码率BD-rate(%)的增加量来度量,PSNR变化情况使用Y-PSNR(dB)的下降率来度量,具体计算方法如下:
步骤1、在不同的编码方案下,得到HEVC标准编码算法和CU深度划分编码算法的视频序列的码率BD-rate和Y-PSNR值;
步骤2、在不同的编码方案下,通过四个不同QP值(QP=22、27、32和37)的码率BD-rate和Y-PSNR值,拟合出一条码率BD-rate和Y-PSNR值函数曲线;
步骤3、计算这两条拟合曲线差值的积分,分别得到编码码率BD-rate(%)的增加率和Y-PSNR(dB表示)的下降率。
编码节省时间情况使用平均编码节省时间(Average Saving Time,AST)来度量,具体如下:
AST=(HEVC标准编码方法的编码时间-快速编码方法的编码时间)÷HEVC标准编码方法的编码时间。
所得到的实验对比数据如下表1所示。
表1 与HM10.0的性能对比实验
从表1的实验结果可以看出:
(1)在Random access(Main)编码配置方案下,五种不同分辨率的视频序列的码率BD-Rate平均仅增加约0.56%,其Y-PSNR值平均下降了约0.021dB,编码时间平均节省了约51.52%;
(2)在Low delay(Main)编码配置方案下,五种不同分辨率的视频序列的码率BD-Rate平均仅增加约0.236%,其Y-PSNR值平均下降了约0.00658dB,编码时间平均节省了约42.84%;
(3)从两种不同的编码配置方案的实验结果中可以看出,该算法能在保证图像质量的同时,有效减少编码时间,并适用与不同分辨率的视频序列。
Claims (2)
1.一种HEVC快速CU深度划分编码方法,其特征在于,将除了帧间N×N模式外的7种帧间预测单元PU模式分成3类:Mode1、Mode2和Mode3;针对深度为0、深度为1和深度为2的编码单元CU预先分别设置不同的帧间PU模式类别;在CU 划分过程中,如果CU在当前深度下的编码块标志CBF和运动矢量差MVD都为0、其最佳预测模式是帧间PU模式且满足相应设置的帧间PU模式类别,则提前终止当前CU的四叉树划分;具体采用以下步骤:
步骤1、若深度为0的最大编码单元LCU遍历完帧间模式和帧内模式预测后且LCU的CBF和MVD值均为0,判断其最佳预测模式是否属于Mode1,如果是,则终止当前CU划分;如果否,则继续进行预测编码计算当前LCU的率失真代价,将LCU划分为深度为1的4个子CU,转步骤2;
步骤2、若深度为1的子CU遍历完帧间模式和帧内模式预测后且CU的CBF和MVD值均为0,判断当前子CU的最佳预测模式是否属于Mode1或Mode2,如果是,则终止当前CU划分;如果否,则继续进行预测编码计算当前CU的率失真代价,将当前子CU划分为深度为2的4个子CU后,转步骤3;
步骤3、若深度为2的子CU遍历完帧间模式和帧内模式预测后且CU的CBF和MVD值均为0,判断当前子CU的最佳预测模式是否属于Mode1或Mode2或Mode3,如果是,则终止当前CU划分;如果否,则继续进行预测编码计算当前CU的率失真代价,将当前子CU划分为深度为3的4个子CU后,转步骤4;
步骤4、分别对4个深度为3的子CU进行完整的帧间和帧内预测编码并计算出各自的率失真代价;
所述Mode1的具体设定如下:
Mode1是帧间PU模式为Inter_2N×2N正方形划分方式,代表CU运动趋于平缓;
所述Mode2的具体设定如下:
Mode2是帧间PU模式为Inter_N×2N或Inter_2N×N两种对称矩形划分方式,代表CU运动趋于适中;
所述Mode3的具体设定如下:
Mode3是帧间PU模式为Inter_2N×nU、Inter_2N×nD、Inter_nL×2N 或Inter_nL×2N四种不对称矩形划分方式,代表CU运动趋于复杂。
2.如权利要求1所述HEVC快速CU深度划分编码方法,其特征在于,所述深度为0、深度为1和深度为2的编码单元CU是按照以下方法预先分别设置不同的帧间PU模式类别,具体如下:
步骤1、选取纹理丰富运动复杂的视频序列BQSquare和纹理简单运动平缓的视频序列Vidyo1,分别进行HEVC标准编码;对这两类HEVC标准编码视频序列分别统计深度为0、深度为1和深度为2的CU其最佳预测模式是Mode1的概率分布情况,进而得到上述两类HEVC标准编码视频序列中CU在不同深度下其最佳预测模式是Mode1的概率分布图;
步骤2、对视频序列BQSquare和Vidyo1分别统计深度为0、深度为1、深度为2的CU其最佳预测模式是Mode2的概率分布情况,进而得到上述两类HEVC标准编码视频序列中CU在不同深度下其最佳预测模式是Mode2的概率分布图;
步骤3、对视频序列BQSquare和Vidyo1分别统计深度为0、深度为1、深度为2的CU其最佳预测模式是Mode3的概率分布情况,进而得到上述两类HEVC标准编码视频序列中CU在不同深度下其最佳预测模式是Mode3的概率分布图;
步骤4、根据视频序列BQSquare和Vidyo1中CU在深度为0下其最佳预测模式分别是Mode1、Mode2和Mode3的概率分布图,在深度为1下其最佳预测模式分别是Mode1、Mode2和Mode3的概率分布图以及在深度为2下其最佳预测模式分别是Mode1、Mode2和Mode3的概率分布图,对深度为0、深度为1和深度为2的CU分别设置不同的帧间PU模式类别:深度为0时,设置帧间PU模式类别为Mode1;深度为1时,设置帧间PU模式类别为Mode1或Mode2;深度为2时,设置帧间PU模式类别为Mode1或Mode2或Mode3。
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