CN109660803A - 一种编码块的量化方法及用于hevc编码的量化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种编码块的量化方法及用于HEVC编码的量化方法，所述编码块的量化方法包括：将目标编码块划分为多个子编码块；对多个所述子编码块进行运算，生成多个量化值；对多个所述子编码块进行编号，生成多个映射值；根据所述多个量化值和所述多个映射值建立映射关系；根据所述映射关系，调用所述量化值。本发明在计算各个尺寸块的量化值时采用了由最小尺寸块向上叠加的方法来合成其他尺寸块的量化值，从而减少了现有技术中CU结构划分带来的量化计算延迟，减少了不同CU划分方式对量化计算产生的影响，降低了编码复杂度，有效地提高了编码效率。

Description

一种编码块的量化方法及用于HEVC编码的量化方法
技术领域
本发明属于数字信号处理技术领域，特别涉及一种编码块的量化方法及用于HEVC编码的量化方法。
背景技术
网络直播、短视频、可视电话等网络视频流应用已经成为时下人们交流的主要方式。为了获得更好的用户视频体验，一方面，要保证价高的视频质量，这就要求传输较高的码率；另一方面，高码率需要高带宽传输，大容量存储和大量密集编解码运算，这对网络视频流***资源提出极其苛刻的要求。一旦不能满足，则反过来会急剧降低用户体验。因此，为了获得好的用户体验，必须在传输码率和资源消耗间进行折中，这可借助于根据码流来预测视频质量来实现。
近年来，国内外对以高效视频压缩编码(High Efficient Video Coding，HEVC)为代表的新一代高效视频编码流的无参考视频质量评估的研究有很多进展，其中，在HEVC量化之前会选择合适的编码单元CU(Coding Unit)、划分结构，然后经过预测编码，变换编码，再进行量化操作，对于一个最大编码块要完成量化操作，需要对最大编码块进行多种模式的划分，然后利用量化公式对根据每一种划分模式计算当前划分模式下的量化值，因此，当最大编码块需要根据每一次划分模式进行一次划分和计算，因此想要将一个最大编码块完成量化，需要进行若干次划分计算，导致编码复杂度上升，编码速度降低。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种编码块的量化方法及用于HEVC编码的量化方法，用于减小HEVC量化计算时的复杂度，具体的实施方式如下：
本发明实施例提供一种编码块的量化方法，包括：
将目标编码块划分为多个子编码块；
对多个所述子编码块进行运算，生成多个量化值；
对多个所述子编码块进行编号，生成多个映射值；
根据所述多个量化值和所述多个映射值建立映射关系；
根据所述映射关系，调用所述量化值。
在一个具体的实施例中，将目标编码块划分成多个子编码块，包括：
根据四叉树分割技术对所述目标编码块进行划分，生成多个所述子编码块。
在一个具体的实施例中，根据四叉树分割技术对所述目标编码块进行划分之后，还包括：
对每一划分层的所述子编码块进行扫描，生成扫描编号；
对每一划分层的所述子编码块进行排列，生成排列序号。
在一个具体的实施例中，对多个所述子编码块进行运算，生成多个量化值，包括：
从多个所述子编码块中提取最小编码块；
根据量化公式计算所述最小编码块的量化值；
根据所述最小编码块的量化值计算其余子编码块的量化值。
在一个具体的实施例中，根据所述最小编码块的量化值计算其余子编码块的量化值，包括：
根据四叉树分割原理，查找源节点对应的四个子节点；
从所述最小编码块的量化值中获取所述四个子节点的量化值；
对所述四个子节点的量化值进行求和，生成所述源节点的量化值。
在一个具体的实施例中，对多个所述子编码块进行编号，生成多个映射值，包括：
获取所述子编码块的划分深度、扫描编号及排列序号；
将所述划分深度、扫描编号以及排列序号组成十进制数；
将所述十进制数标记为所述子编码块的映射值。
在一个具体的实施例中，根据所述多个量化值和所述多个映射值建立映射关系，包括：
建立多个第一存储器，每一个所述第一存储器用于存储一个子编码块的量化值；
建立所述映射值与所述第一存储器之间的映射关系。
在一个具体的实施例中，根据所述多个量化值和所述多个映射值建立映射关系，包括：
根据同一个子编码块的映射值和量化值建立映射索引表。
本发明实施例还提供一种用于HEVC编码的量化方法，包括：如上述任一实施例所述的编码块的量化方法。
本发明与传统技术相比，具有如下优点：
1、本发明在计算各个子编码块的量化值时采用了由最小尺寸的子编码块向上叠加的方法来合成其他尺寸子编码块的量化值，从而减少了现有技术中CU结构划分带来的量化计算延迟，减少了不同CU划分方式对量化计算产生的影响，降低了编码复杂度，有效地提高了编码效率。
2、本发明采用映射的方式，将子编码块的量化值和子编码块的映射值以及存储器的编号相对应，使不同尺寸的子编码块与存储器中的量化值唯一对应，进一步提高了编码效率。
附图说明
图1为本发明提供的编码块量化方法的流程图；
图2为本发明提供的四叉树划分示意图；
图3为32x32的子编码块进行Z字扫描示意图；
图4为4x4的子编码块进行Z字扫描示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
实施例一
以下结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，本发明提供的量化方法包括以下内容：
对目标编码块进行单元划分。
H.265编码标准中使用了多种基本单元，每种单元都是通过具体的划分方式进行划分得到的，目的为了在表示一些视频场景中的细节和运动变化的内容时，能够更加灵活。
编码单元CU是由树形编码单元CTU(Coding Tree Unit)经过四叉树划分技术进行循环划分得到的，形状通常都是正方形，它是对应视频编码的最基本单元，CTU能够被划分很多层小的CU，每一层都是通过四叉树划分方式进行的，在同一层的CU尺寸大小相同，并且有相同的划分深度，划分示意图如图2所示。
由上图2可以看出，编码单元CU是通过CTU的划分得到的，CU的最大尺寸可以同CTU一样为64x64，即CTU整个作为CU进行编码，也可以逐层进行划分，将64x64的目标编码块逐层划分，则会划分为32x32、16x168x8、4x4最多能够划分成5层，达到CU的最小尺寸4x4，可以看出，对于每一层的划分，都是通过四叉树形式划分的，处在同一个划分层的CU具有相同的深度和尺寸，CTU划分成CU的过程本身就是根据图像内容进行自适应划分的过程，划分的尺寸越大，编码效率越高，适合一些图像变化较为平缓的区域，划分的尺寸越小，预测越准确，适合图像里面的一些局部细节信息，这样灵活的划分方式使得编码得到了最大程度的优化。
需要说明的是，本实施例中，可以根据实际需要将64x64的目标编码块进行划分，具体的，当64x64的目标编码块划分3层时，第3层子编码块的尺寸为16x16，则将16x16的子编码块标记为最小编码块；64x64的目标编码块划分4层时，第4层子编码块的尺寸为8x8，则将8x8的子编码块标记为最小编码块。
下文将以上述的划分5层，最小编码块为4x4的尺寸块为例进行说明。
64x64的子编码块的划分深度为1；32x32的子编码块的划分深度为2；16x16的子编码块的划分深度为3；8x8的子编码块的划分深度为4；4x4的子编码块的划分深度为5。
进一步的，对每一个划分深度的子编码块根据Z字扫描顺序进行遍历，如图3-图4所示，图3为对32x32的子编码块进行Z字扫描，图4为对4x4的子编码块进行Z字扫描；每一次扫描会对每一个子编码块生成一个扫描编号。进一步的，目标编码块的排列序号为1，以目标编码块起始对全部的子编码块进行排序，32x32的子编码块占据2-5的排列序号；16x16的子编码块占据6-21的排列序号，8x8的子编码块占据22-85的排列序号，4x4的子编码块占据86-341的排列序号。
划分深度用来表示子编码块的尺寸大小，扫描编号和排列序号用来表示子编码块在划分层中的位置，将划分深度、扫描编号和排列序号组成十进制数，并将该十进制数标记为该子编码块的映射值。通过映射值能够明确地从目标编码块中查找到对应的子编码块，每一个子编码块按照相同的方法生成一个唯一的映射值。
提取最小尺寸的子编码块。
进一步的，本实施例中最小编码块为4x4的编码块，称为L4x4。
根据量化公式对每一个L4x4进行量化运算，生成对应的量化值。
具体的，量化公式如式1和式2所示：
|lij|＝(|dij|·MF+f')>>(qbits+T_Shift) 式1
qbits＝14+floor(QP/6)式2
式中，lij表示量化后的值，>>表示右移运算，dij表示进行缩放前的DCT系数，Qstep表示量化步长,T_Shift为变换移位值，QP代表量化参数，f'＝f<<(qbits+T_Shift)表示舍入偏移量，<<表示左移运算，floor是向下取整函数，f控制舍入关系，一般情况下，对于I帧，f取1/3，对于P帧和B帧，f取1/6。
获得最小子编码块的量化值之后，根据L4x4的量化值向上叠加，依次合成其他尺寸的量化值，由4个L4x4叠加形成L8x8，4个L8x8叠加形成L16x16，4个L16x16叠加形成L32x32，4个L32x32叠加形成L64x64，其中，L4x4共有256个，L8x8共有64个，L16x16共有16个，L32x32共有4个，L64x64共有1个。
具体的叠加原理为：根据四叉树分割原理，每一个子节点向上可追溯到源节点，向下可追溯到该子节点的子节点。最小编码块向下不再具有子节点，向上可以追溯到源节点，从多个最小编码块中查找其中四个，该四个最小编码块来自于同一个源节点，得到该四个最小编码块的量化值，通过对该四个最小编码块的量化值求和，生成该源节点的量化值。以此类推，从最小编码块向上逐层累加，最终生成每一个子编码块的量化值。
根据上述实施过程，每一个子编码块对应的具有一个量化值和一个映射值，我们在二者之间建立映射关系，具体可以通过硬件的方式实现，也可以通过软件的方式实现。
以硬件存储方式为例：将子编码块的量化值存入存储器中，一个量化值对应一个存储器，并对存储器进行编号，将量化值与存储器编号之间产生对应关系；
进一步的，映射值对应于子编码块的尺寸大小和位置，建立映射值和存储器编号之间的对应关系，这样当需要调用某一编码块的量化值时，首先根据该编码块的尺寸获得该编码块的映射值，然后根据映射值和存储器编号之间的对应关系，找到对应的存储器，从存储器中提取量化值。
以软件方式实现为例：建立映射索引表，同一个子编码块的量化值和映射值均在该映射索引表上，当需要调用某一编码块的量化值时，首先根据该编码块的尺寸获得该编码块的映射值，然后在映射索引表中查找该映射值对应的量化值。
在实际应用时，当用户需要获得某一尺寸块的量化值时，首先，用户根据当前编码块的划分结构，能够获知该尺寸块的映射值，然后根据上述的映射关系，查找到对应的第一存储器，从而获得该尺寸块的量化值。或者，将该尺寸块的映射值在映射索引表中进行检索，从而查找到对应的量化值。
本发明在计算各个尺寸块的量化值时采用了由最小尺寸块向上叠加的方法来合成其他尺寸块的量化值，从而避免了CU结构划分带来的量化计算延迟，减少了不同CU划分方式对量化计算产生的影响，降低了编码复杂度，有效地提高了编码效率。并且，本发明采用映射的方式，将编码块的量化值和编码块的映射值以及存储器的编号相对应，使不同的尺寸块与存储器中的量化值唯一对应，进一步提高了编码效率。
本发明实施例还提供一种用于HEVC编码的量化方法，包括：上述任一实施例中所述的编码块的量化方法。
需要说明的是，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方案及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，本发明的保护范围应以所附的权利要求书为准。

Claims (9)

1.一种编码块的量化方法，其特征在于，包括：
将目标编码块划分为多个子编码块；
对多个所述子编码块进行运算，生成多个量化值；
对多个所述子编码块进行编号，生成多个映射值；
根据所述多个量化值和所述多个映射值建立映射关系；
根据所述映射关系，调用所述量化值。
2.根据权利要求1所述的量化方法，其特征在于，将目标编码块划分成多个子编码块，包括：
根据四叉树分割技术对所述目标编码块进行划分，生成多个所述子编码块。
3.根据权利要求2所述的量化方法，其特征在于，根据四叉树分割技术对所述目标编码块进行划分之后，还包括：
对每一划分层的所述子编码块进行扫描，生成扫描编号；
对每一划分层的所述子编码块进行排列，生成排列序号。
4.根据权利要求2所述的量化方法，其特征在于，对多个所述子编码块进行运算，生成多个量化值，包括：
从多个所述子编码块中提取最小编码块；
根据量化公式计算所述最小编码块的量化值；
根据所述最小编码块的量化值计算其余子编码块的量化值。
5.根据权利要求4所述的量化方法，其特征在于，根据所述最小编码块的量化值计算其余子编码块的量化值，包括：
根据四叉树分割原理，查找源节点对应的四个子节点；
从所述最小编码块的量化值中获取所述四个子节点的量化值；
对所述四个子节点的量化值进行求和，生成所述源节点的量化值。
6.根据权利要求3所述的量化方法，其特征在于，对多个所述子编码块进行编号，生成多个映射值，包括：
获取所述子编码块的划分深度、扫描编号及排列序号；
将所述划分深度、扫描编号以及排列序号组成十进制数；
将所述十进制数标记为所述子编码块的映射值。
7.根据权利要求1所述的量化方法，其特征在于，根据所述多个量化值和所述多个映射值建立映射关系，包括：
建立多个第一存储器，每一个所述第一存储器用于存储一个子编码块的量化值；
建立所述映射值与所述第一存储器之间的映射关系。
8.根据权利要求1所述的量化方法，其特征在于，根据所述多个量化值和所述多个映射值建立映射关系，包括：
根据同一个子编码块的映射值和量化值建立映射索引表。
9.一种用于HEVC编码的量化方法，其特征在于，包括：如权利要求1-8任一项所述的编码块的量化方法。
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