CN106454349A - 一种基于h.265视频编码的运动估计块匹配方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，本发明涉及运动估计块匹配方法。本发明的目的是为了降低H.265视频标准编码过程中的运动估计的计算复杂度和减少编码时间。一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法具体过程为：步骤一、初选阶段：根据帧间预测单元的划分特点，选择对应的下采样方案，根据设定的阈值，从所有匹配块中选择出候选匹配组；步骤二、精选阶段：对初选阶段得到的候选匹配组进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块，完成运动估计中的块匹配的过程。本发明用于视频编码的运动估计块匹配领域。

Description

一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法
技术领域
本发明涉及运动估计块匹配方法。
背景技术
近年来，随着智能移动终端的普及使得视频应用越来越多样化，视频数据量增长的速度惊人。高清图像数据量巨大，为了满足新型视频应用的需求，ITU-T与ISO/IEC合作，于2013年发布了新一代的高效视频编码标准H.265。H.265采用传统的混合视频编码框架，对该框架的各个模块进行了技术创新，包括支持更多的帧内与帧间预测模式，变换量化相互结合，样点自适应补偿，CABAC熵编码等。这些新技术使得H.265在同样编码质量下比H.264/AVC节约50％左右的码率。H.265在提高压缩率的同时带来了极大的计算复杂度，带来了解码和编码时间的增加，成为了制约H.265广泛应用的瓶颈。
运动估计是视频压缩编码中的核心技术之一，采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余，从而提高编码效率。然而运动估计也是H.265视频编码标准中最复杂最耗时的部分之一。
发明内容
本发明的目的是为了降低H.265视频标准编码过程中的运动估计的计算复杂度和减少编码时间，而提出一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法。
一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法具体过程为：
步骤一、初选阶段：根据帧间预测单元的划分特点，选择对应的下采样方案，根据设定的阈值，从所有匹配块中选择出候选匹配组；
步骤二、精选阶段：对初选阶段得到的候选匹配组进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块，完成运动估计中的块匹配的过程。
本发明的有益效果为：
本发明提供了一种H.265中运动估计快速块匹配的算法设计结构。根据运动估计基本原理，在块匹配过程提出一种优化的加速算法。该算法的设计以兼顾码率的同时，加速运动估计运算为宗旨，减少块匹配的计算复杂度，进而提升编码速度。在对运动估计和块匹配算法进行研究分析后，论证了算法的可行性与实用性，提出了分步选择模式的优化算法，通过初选和精选两个步骤搜索匹配块，减少匹配的像素点数，从而达到加快编码速度的目的。
在测试序列中，编码时间缩短10.70％到17.94％，比特率增加了0.26％到2.67％，PSNR下降不超过0.1。
H.265帧间预测的运动估计是以预测单元进行的，不同的预测单元具有不同的特性。整个过程所需遍历的预测单元以及像素点数过多，导致运行时间过长，这对于高清视频的快速编解码要求是相当不利的，故采取优化方案加速运动估计的运算。在进行块匹配时，将匹配过程分为两步进行。在初选阶段，根据预测单元的划分大小与形状，从算法中选择不同的下采样模式，充分考虑了H.265中块划分的特性。计算当前帧和参考帧下采样模板上的像素点的差值取绝对值，累加计算的绝对值得到一个预测块的误差值。设定自适应阈值，比较误差值与自适应阈值的大小。若误差值小于阈值，则标记为候选匹配块，否则记为非候选匹配块。初选过程有效地避免了计算预测单元中所有的像素点。
在精选阶段，通过初选得到了具有匹配可能性较大的匹配组，对匹配组中的候选块再进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块。其过程需对预测单元中的所有像素点进行计算，保证了运动估计的预测精度。初选与精选结合的匹配块搜索方法，在初选阶段减少了块匹配的大量计算，提高了运动估计中块匹配的计算速度。同时，精选阶段保证了预测块的匹配精度，避免落入局部最优点。
1、可以有效地减少编码过程中运动估计的运算时间，进而减少编码时间；
2、采用的算法中不含复杂特殊的运算，有利于进行硬件实现；
3、对于视频会议等类型的视频，该算法对图像质量和传输码率的影响很小。
附图说明
图1为H.265运动估计块匹配初选的示意图；
图2a为H.265帧间预测单元的M×M划分模式图；
图2b为H.265帧间预测单元的M/2×M划分模式图；
图2c为H.265帧间预测单元的M×M/2划分模式图；
图2d为H.265帧间预测单元的M/2×M/2划分模式图；
图2e为H.265帧间预测单元的M/4×M(L)划分模式图，L为左；
图2f为H.265帧间预测单元的M/4×M(R)划分模式图，R为右；
图2g为H.265帧间预测单元的M×M/4(U)划分模式图，U为上；
图2h为H.265帧间预测单元的M×M/4(D)划分模式图，D为下；
图3为正方形预测块的下采样模板图；
图4为长方形预测块的下采样模板图；
图5为32x32和64x64块的下采样模板图；
图6为下采样模板选择流程图；
图7为块匹配自适应算法示意图；
图8为提前截止算法流程图；
图9为运动估计块匹配模块流程图。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图9说明本实施方式，本实施方式的一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法具体过程为：
如图1所示，为初选的示意图。
步骤一、初选阶段：根据帧间预测单元的划分特点，选择对应的下采样方案，根据设定的自适应阈值，从所有匹配块中选择出候选匹配组；
步骤二、精选阶段：对初选阶段得到的候选匹配组进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块，完成运动估计中的块匹配的过程。
第一步通过初选可以有效地减少匹配的像素点数，选择合适的匹配块，图中为斜线方块，减少进行精选的块的个数，从而达到加快编码速度的目的；另一方面，第二步精选可以精确地得到匹配的最优块，尽可能保证了编码效率。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中初选阶段：根据帧间预测单元的划分特点，选择对应的下采样方案，根据设定的阈值，从所有匹配块中选择出候选匹配组；具体过程为：
步骤一一、帧间预测单元的划分模式如图2a、2b、2c、2d、2e、2f、2g、2h所示，在编码标准中存在八种预测单元划分，其中形状分为正方形和长方形；
不同形状预测块的下采样模板如图3、图4所示，对于正方形的预测单元，判断正方形是否是32x32和64x64的预测单元，下采样如图5所示，如果是，采用米字形的下采样方案；如果否，采用对角线的下采样方案；
对于长方形的预测单元，采用十字形的下采样方案；
步骤一二、其中下采样模板的选择流程如图6所示，从中选择合适的模板。计算预测单元中前一帧(t时刻)与当前帧(t+1时刻)单个像素差值的绝对值SAD_c；
将得到的每个SAD_c进行累加，与Pixel_th进行比较；若小于或者等于Pixel_th则表明这个预测单元为匹配候选块，进行步骤一三，等待精选计算；若大于Pixel_th则代表这个预测单元为非匹配候选块，不用再进行计算；
Pixel_th为自适应下采样阈值；
步骤一三、判断匹配候选块是否超出搜索范围，如果超出搜索范围，执行步骤二；如果未超出搜索范围，搜索下一个匹配候选块，执行步骤一一。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤一二中其中下采样模板的选择流程如图5所示，从中选择合适的模板。计算预测单元中前一帧(t时刻)与当前帧(t+1时刻)单个像素差值的绝对值，具体过程为利用如下公式：
SAD_c＝abs(piOrg[i]-piCur[i])
其中，piOrg表示当前帧中的像素，piCur表示前一帧中的像素，abs为取绝对值符号，SAD_c为预测单元中前一帧(t时刻)与当前帧(t+1时刻)单个像素差值的绝对值，i为预测单元中的第i个像素点。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤一二中自适应下采样阈值Pixel_th具体求解过程为：
将图像采用编码树单元(CTU)形式进行分割，得到CTU块，对CTU块再次分割得到预测单元，若干预测单元共享一个同一阈值；
当前自适应下采样阈值是由上一CTU中每个预测单元计算得到的误差累加求和求平均值进行估计。如图7所示。
为了适应不同的应用场景，得到最佳的优化效果，自适应下采样阈值以一种自适应的方式进行选择；本发明采用基于编码树的自适应阈值，如图7为自适应算法的实现示意图，其中字母T表示第T个CTU块，T+1表示与第T个块相邻的CTU，字母a，b，c，d表示CTU中划分出的各个PU块。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤一二中将得到的每个SAD_c进行累加的具体过程为：
其中，fi(mu,nu)为图像中坐标(mu,nu)的像素值，横纵坐标(mu,nu)为下采样模板上的像素点，横纵坐标(x,y)表示运动向量，将SAD(x,y)小于等于自适应下采样阈值的预测单元作为匹配候选组；将SAD(x,y)大于自适应下采样阈值的预测单元作为非匹配候选组；
M取值为预测块的长，取值为4、8、16、32、64中任意一个，M≤4N；N取值为预测块的高，取值为4、8、16、32、64中任意一个，N≤4M。
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：所述步骤一三中搜索范围的具体求解过程为：
由上一帧得到一个预测点，以该预测点为中心得到长方形搜索范围；采用了提前截止算法对长方形搜索范围进行处理，得到搜索范围。
本文还采用了提前截止算法。在官方测试代码HM中的结构体rcStrcut中定义参数CountNum，记录进行精选的次数。xTZ8PointDiamondSearch函数为进行TZSearch搜索的主要函数，在循环体中循环调用，循环次数与搜索范围相关。定义参数Count_th，若CountNum大于等于Count_th时跳出循环，不再进行块匹配搜索。提前截止算法流程图如图8所示。
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是：所述搜索范围是在程序的配置文件中进行设置，搜索范围数值为64×64。
具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是：所述步骤二中精选阶段：对初选阶段得到的匹配组进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块，完成运动估计中的块匹配的过程；具体过程为：
对匹配候选块中的预测单元进行基于率失真优化准则的精选，其借鉴的是H.265协议中的算法，计算公式如下：
J＝S(x,y)+λmotion*Rmotion
式中，(m,n)为预测单元中所有的像素点，Rmotion表示预测单元编码运动信息(如MV、参考图像标号)等所需的比特数，λmotion为运动估计过程中的拉格朗日因子，编码器会选择使率失真代价J最小的值作为当前块的最终匹配块。
这里的MV代表的是运动向量Motion Vector。
采用以下实施例验证本发明的有益效果：
实施例一：
表1快速块匹配算法与TZSearch算法编码性能比较
具体是按照以下步骤制备的：
实验中使用哈工大微电子中心的服务器，其硬件配置为Inter XeonE54302.66GHz，内存4G，RedHat4Linux 32位操作***。对22个视频序列使用脚本依次运行，配置文件中qp值为32。记录程序运行时间和编码性能，与现有的TZSearch优化算法进行比较。
实施例二：
表2不同qp下的测试数据
具体是按照以下步骤制备的：
硬件配置与实施例一相同；分别取量化参数qp值为22，27，32和37，其余参数配置不变；测试在不同qp下的编码性能和运行速度，并与现有的TZSearch优化算法进行比较。
本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，其特征在于：一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法具体过程为：
步骤一、初选阶段：根据帧间预测单元的划分特点，选择对应的下采样方案，根据设定的阈值，从所有匹配块中选择出候选匹配组；
步骤二、精选阶段：对初选阶段得到的候选匹配组进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块，完成运动估计中的块匹配的过程。
2.根据权利要求1所述一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，其特征在于：所述步骤一中初选阶段：根据帧间预测单元的划分特点，选择对应的下采样方案，根据设定的阈值，从所有匹配块中选择出候选匹配组；具体过程为：
步骤一一、帧间预测单元PU的划分模式，在编码标准中存在八种预测单元划分，其中形状分为正方形和长方形；
对于正方形的预测单元，判断正方形是否是32x32和64x64的预测单元，如果是，采用米字形的下采样方案；如果否，采用对角线的下采样方案；
对于长方形的预测单元，采用十字形的下采样方案；
步骤一二、计算预测单元中前一帧与当前帧单个像素差值的绝对值SAD_c；
将得到的每个SAD_c进行累加，与Pixel_th进行比较；若小于或者等于Pixel_th则表明这个预测单元为匹配候选块，进行步骤一三，等待精选计算；若大于Pixel_th则代表这个预测单元为非匹配候选块，不用再进行计算；
Pixel_th为自适应下采样阈值；
步骤一三、判断匹配候选块是否超出搜索范围，如果超出搜索范围，执行步骤二；如果未超出搜索范围，搜索下一个匹配候选块，执行步骤一一。
3.根据权利要求2所述一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，其特征在于：所述步骤一二中计算预测单元中前一帧与当前帧单个像素差值的绝对值，具体过程为利用如下公式：
SAD_c＝abs(piOrg[i]-piCur[i])
其中，piOrg表示当前帧中的像素，piCur表示前一帧中的像素，abs为取绝对值符号，SAD_c为预测单元中前一帧与当前帧单个像素差值的绝对值，i为预测单元中的第i个像素点。
4.根据权利要求3所述一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，其特征在于：所述步骤一二中自适应下采样阈值Pixel_th具体求解过程为：
当前自适应下采样阈值是由上一CTU中每个预测单元计算得到的误差累加求和求平均值进行估计；
CTU为编码树单元。
5.根据权利要求4所述一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，其特征在于：所述步骤一二中将得到的每个SAD_c进行累加的具体过程为：
S A D ( x , y ) = Σ m u = 1 M Σ n u = 1 N | f i ( m u , n u ) - f i - 1 ( m u + x , n u + y ) |
其中，fi(mu,nu)为图像中坐标(mu,nu)的像素值，横纵坐标(mu,nu)为下采样模板上的像素点，横纵坐标(x,y)表示运动向量，将SAD(x,y)小于等于自适应下采样阈值的预测单元作为匹配候选组；将SAD(x,y)大于自适应下采样阈值的预测单元作为非匹配候选组；
M取值为预测块的长，取值为4、8、16、32、64中任意一个，M≤4N；N取值为预测块的高，取值为4、8、16、32、64中任意一个，N≤4M。
6.根据权利要求5所述一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，其特征在于：所述步骤一三中搜索范围的具体求解过程为：
由上一帧得到一个预测点，以该预测点为中心得到长方形搜索范围；采用了提前截止算法对长方形搜索范围进行处理，得到搜索范围。
7.根据权利要求6所述一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，其特征在于：所述搜索范围数值为64×64。
8.根据权利要求7所述一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，其特征在于：所述步骤二中精选阶段：对初选阶段得到的匹配组进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块，完成运动估计中的块匹配的过程；具体过程为：
对匹配候选块中的预测单元进行基于率失真优化准则的精选，计算公式如下：
S ( x , y ) = Σ m = 1 M Σ n = 1 N | f i ( m , n ) - f i - 1 ( m + x , n + y ) |
J＝S(x,y)+λmotion*Rmotion
式中，(m,n)为预测单元中所有的像素点，Rmotion表示预测单元编码运动信息所需的比特数，λmotion为运动估计过程中的拉格朗日因子，编码器会选择使率失真代价J最小的值作为当前块的最终匹配块。
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