一种基于HEVC的视频编码方法技术

本发明专利技术公开了一种基于HEVC的视频编码方法。该方法包括输入大小为N×N的编码块，并记录上一深度层次下的分块结果；将N×N的编码块分割为N‑4个L形块和一个大小为4×4的块；将输入的编码块进行多种情况的率失真代价比较，具体为：分割为4个子块进行块状/L形帧内预测；对N×N的编码块整体进行块状/L形帧内预测；保留某一角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行块状/L形帧内预测；选择率失真代价最小者作为分块结果。本发明专利技术提升了帧内预测的精度，使得整个块中残差的能量下降，促使了分块结果中大块数量的提升，降低了当前块向更深的深度层分割的可能性，从而降低比特率，提升HEVC帧内编码的性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于HEVC的视频编码方法
本专利技术涉及图像压缩编解码
，具体涉及一种基于HEVC的视频编码方法。
技术介绍
新一代高效视频编码HEVC(HighEfficiencyVideoCoding)是迄今为止使用较为主流，且最广泛使用的视频压缩编码标准，在保证相同视频图像质量的前提下，能在前一代标准H.264/AVC的基础上，将视频码率降低50%。HEVC中引入编码树单元(CodingTreeUnit,CTU)，编码单元(CodingUnit,CU)的概念来替代H.264中的宏块，并采用四叉树结构分块方式，对具有不同纹理细节的画面进行更精准的编码块结构匹配。纹理复杂的区域使用较大块进行预测能够得到更小的预测残差，但会导致更多的分块以及预测模式信息；纹理简单的区域使用较大块进行预测，附加信息较少，但预测的准确度稍低。HEVC采用率失真优化过程（RDoptimization,RDO)来对附加信息和预测准确度进行平衡，其中根据预测准确度和所需传输数据体积作为衡量标准。在HEVC整体框架中，采用基于四叉树的分块方法，输入的一副图像首先会被分割成若干大小相同的CTU，每个CTU作为最大编码单元在各自内部自底向上地进行RDO过程，并确定最终分块结果。在分割情况确定之后，每个CU在其内部独立进行像素的预测。HEVC中有总共35种预测模式，在进行预测时，每个预测块会进行帧内预测的35种模式的搜索，找出最优率失真代价值及其对应的模式记录下来，结合四叉树的分块方式，自底向上进行分块以及预测模式的选择。细致的角度划分使得预测精度大幅提升，但仍不能避免块边缘产生相对较大预测残差的问题。近年来，有许多技术致力于对HEVC方案的优化，其中主要集中在降低分块过程复杂度、对预测结果进行补偿两方面。对于第一方面，主要致力于在RDO过程中对粗略模式中候选模式的范围或对候选模式列表中的个数进行尽可能的缩减，通过不同的优化手段对其进行不同限制下的筛选与剔除；或是相对于完整率失真代价的计算，引入简单率失真代价作为中间步骤，避免对所有可能情况都进行完整的率失真代价计算，降低计算复杂度；另外，采用合并的方法使得具有相同纹理的区域能够进行联合预测，从而减少产生的分块及模式信息，降低比特率。第二方面，根据基于块的预测产生的残差特性——距离参考像素越远的残差越大，对产生的残差进行补偿，或更改参考样本的选取方式。目前，针对分块以及率失真优化过程的改进，常见的方式有：基于四叉树块划分结构的短距离帧内预测（SDIP），通过将编码单元划分为用于编码和重建的长方形来提高帧内预测精度；基于支持向量机的快速帧内两阶段CU大小决策方法，在四个CU决策层使用大小决策方案来提前终止CU拆分或提早跳过对当前CU的深度的代价计算；一种包含两个互补步骤的方法，通过在每个深度级别进行提前CU拆分决策和提前CU修剪决策，在保证速率失真性能略有降低的前提下能够显著降低计算复杂度；另一种新的基于自底向上的块划分方法被称为拆分合并，此方法将图像分割为多个正方形块，然后将它们合并为长方形，以利用分割块之间的依赖性；允许使用二叉树和三叉树进行分层划分以及灵活的编码顺序表示。针对基于块的预测的改进有：利用编码器和解码器处的邻近重建亮度和色度像素得出的参数来线性预测色度，充分利用亮度和色度的相关性以避免多余信令的开销；利用重建的交错编码交替编码像素，用双向或多向的方式预测后面的像素；采用基于多参考线的预测方式来消除由于信号噪声或其他物体的纹理引起的不相关性。以上现有技术仍是在基于块的预测或是基于四叉树（也可能是三叉树、二叉树）的分块结构前提下做出的对HEVC的优化，然而导致了以下问题：（1）预测的本质是利用图像的特点——邻近的像素之间的相关性非常高，利用类似于复制的过程，用参考像素来预测当前像素，并记录残差。基于块的预测导致在块边缘产生较大的预测残差，从而降低了编码效率；（2）在分块结果确定下来之后，由于每个CU只能在各自内部独立进行预测，不能进行联合预测，这导致产生模式信息以及分块信息的冗余。尽管现有方案着重降低HEVC的分块复杂度或提高基于块的预测的准确性，但它们的前提仍是基于块的预测以及基于四叉树的划分，不能从本质上解决这种技术框架所带来的缺点。图1示出了HEVC中的帧内角度预测方法。在既定预测方向下，每个像素点沿预测方向投影到参考线上，采用投影线与参考线的交点左右两边的参考像素进行差值滤波生成预测值。图中能够看出，即使HEVC使用最靠近当前块的上方一行和左边一列中的像素作为参考像素，但其基于块的特性决定了越靠近块边缘，待测像素距离参考像素的距离越大，因此预测值也偏原始值更多，导致该部分残差变大，压缩效率降低。图2示出了HEVC中某一CTU在基于四叉树的块划分过程后的分块结果。由于其右下角产生纹理突变，导致当前CTU被分割为19个块，其中左上部分的同质区域由于四叉树划分的特性被切割开来，导致其只能在划分好的块内进行独立预测。每个独立预测的块会带有一个预测模式信息，并且分割的块越多就会有越多的分块标志信息，因此导致了信息冗余。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术存在的不足，提供一种基于HEVC的视频编码方法。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于HEVC的视频编码方法，包括分块步骤，所述分块步骤包括：S101：输入大小为N×N的编码块，并记录上一深度层次下的分块结果；S102：将所述N×N的编码块分割为N-4个L形和一个大小为4×4的块，其中，N为大于4且小于等于64的整数；S103：将输入的编码块进行6种情况的率失真代价比较，所述6种情况分别为：分割为4个子块进行帧内预测；对N×N的编码块整体进行帧内预测；保留左上角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；保留右上角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；保留左下角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；保留右下角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；选择率失真代价最小者作为分块结果。进一步的，对所述N×N的编码块整体进行的帧内预测，以及保留左上角块为上一深度级别结果、保留右上角块为上一深度级别结果、保留左下角块为上一深度级别结果、保留右下角块为上一深度级别结果分别对编码块余下L形块进行的帧内预测分别包括块状预测和L形迭代预测。进一步的，所述L形迭代预测包括：S201：将最外侧的L形采用其上方一行和左侧一列的块进行预测，从HEVC的35种模式中选取编号为0、1、5、10、15、21、26和32的预测模式分别进行预测，以预测模式中率失真代价最小者选择为最佳预测模式M0；S202：由外向内逐步对其余L形进行预测，每一L形由与其外侧相邻的L形预测得到，从HEVC的35种模式中选取编号为0、1、5、10、15、21、26和32的预测模式分别进行预测，分别以率失真代价最小者选择为各个L形的最佳预测模式M1，M2，…，MN-5，每本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于HEVC的视频编码方法，其特征在于，包括分块步骤，所述分块步骤包括：/nS101：输入大小为N×N的编码块，并记录上一深度层次下的分块结果；/nS102：将所述N×N的编码块分割为N-4个L形和一个大小为4×4的块，其中，N为大于4且小于等于64的整数；/nS103：将输入的编码块进行6种情况的率失真代价比较，所述6种情况分别为：/n分割为4个子块进行帧内预测；/n对N×N的编码块整体进行帧内预测；/n保留左上角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；/n保留右上角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；/n保留左下角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；/n保留右下角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；/n选择率失真代价最小者作为分块结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于HEVC的视频编码方法，其特征在于，包括分块步骤，所述分块步骤包括：
S101：输入大小为N×N的编码块，并记录上一深度层次下的分块结果；
S102：将所述N×N的编码块分割为N-4个L形和一个大小为4×4的块，其中，N为大于4且小于等于64的整数；
S103：将输入的编码块进行6种情况的率失真代价比较，所述6种情况分别为：
分割为4个子块进行帧内预测；
对N×N的编码块整体进行帧内预测；
保留左上角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；
保留右上角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；
保留左下角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；
保留右下角块为上一深度级别结果，对编码块余下L形块进行帧内预测；
选择率失真代价最小者作为分块结果。


2.根据权利要求1所述的基于HEVC的视频编码方法，其特征在于，对所述N×N的编码块整体进行的帧内预测，以及保留左上角块为上一深度级别结果、保留右上角块为上一深度级别结果、保留左下角块为上一深度级别结果、保留右下角块为上一深度级别结果分别对编码块余下L形块进行的帧内预测分别包括块状预测和L形迭代预测。


3.根据权利要求2所...

【专利技术属性】
技术研发人员：林敏，林庆毫，翁晓雨，陈国捷，
申请(专利权)人：睿迪纳南京电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32