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1、 RD cost functions 代价函数(Cost Function) 用于运动参数选择的代价函数 (8?1) 此处, 是用来做出运动选择的位代价,取决于每个的模式选择(比如4x4); SAD是 绝对差之和 用于模式选择的代价函数 (8?2) 此处, 是用来做出模式选择的位代价取决于每个的模式选择; SSE 差值平方和 不同的代价函数用于HM编码器来进行非标准的模式或参数的选择 2、 Sum of Square Error (SSE) 尺寸相同的两个块儿之间的差值公式: Diff(i,j) = BlockA(i,j) - BlockB(i,j) (8-3) 差值平方和SSE 由以下等式得出: (8-4) 绝对差之和 SAD 由以下等式得出: (8?5) 3、 Sum of Absolute Difference (SAD) 代价函数(Cost Function) Q/A * 128x128暂时未使用 * 先帧间再帧内,先进入skip模式 * * * PART_2N×2N 表示CB没有划分;PART_2N×N 表示CB在水平方向上划分成两个相等大小PBs;PART_N×2N表示CB在垂直方向上划分成两个相等大小PBs “asymmetric motion partitions”(非对称运动分割) SATD为Hardmard变换后的绝对差值和 对于B片,利用空间-时间候选者列表中候选者产生combined bi-predictive (联合双向预测)和 non-scaled bi-predictive (非缩放双向预测)候选者。对于P片和B片,zero merge candidates(零合并候选者)被添加到列表的最后。 对于B片,利用空间-时间候选者列表中候选者产生combined bi-predictive (联合双向预测)和 non-scaled bi-predictive (非缩放双向预测)候选者。对于P片和B片,zero merge candidates(零合并候选者)被添加到列表的最后。 量化参数每增加6,量化步长就翻倍 * 量化参数每增加6,量化步长就翻倍 * 节省时间 * A代表原像素块,B代表预测像素块,其对应位置进行相减得到DIFF * 帧内预测 帧间预测方向和帧间预测模式标数间的映射关系---亮度 1、预测模式 帧内预测 色度预测模式---5种:平面(0),垂直(1),水平(2),DC(3),直接采用与亮度相同的预测模式(4) 与亮度预测方向相同 1、预测模式 帧内预测 用于帧内预测样本生成的相邻样本是在其生成过程之前进行滤波。 intraFilterType(帧内滤波器类型)推导过程: 1)变量minDistVerHor推导如下: minDistVerHor=Min(Abs(intraPredMode-26), Abs(intraPredMode-10) ) 2)如果intraPredMode为intra_DC(预测模式为DC), intraFilterType置1 3)如果minDistVerHor比intraHorVerDistThres[nS]大, intraFilterType置1,否则置0. 2、相邻样本滤波 帧内预测 x=-1…nS*2-1 滤波样本数列pF[x,y] 推导过程: y=-1…nS*2-1 intraFilterType[nS][

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