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HEVC帧内预测课件
* * * * * * * * * * * * 光电成像与检测技术实验室 HEVC帧内预测优化算法 HEVC视频编码技术 2 帧内预测优化算法 3 总结与展望 4 1 HEVC视频编码背景 报告提纲 《HEVC视频编解码算法》 1. HEVC视频编码背景 视频发展趋势 ● 高分辨率:720P、1080P、4Kx2K、8Kx4K ● 高帧率:30 fps、60fps、120fps、240fps ● 高压缩率:传输带宽和存储空间 H.264视频编码局限性 ●宏块小,图像内容信息少,相邻4×4、8×8块变换低频系数相似程度大,大量冗余 ●针对DSP,H.264串行化处理,制约运算性能 ●运动矢量幅值大幅增加,H.264压缩率低 2.1 HEVC编码流程图 2. HEVC视频编码技术 2.2 HEVC图像分块 图像划分块结构:编码树单元 CTU、编码单元 CU、预测单元 PU、变换单元 TU 编码树单元 CTU ●视频序列帧首先被划为一系列编码树单元(CTUs) ● N×N 亮度采样块最大允许尺寸为 64×64,N 可以等于 16、32 或 64 ●大尺寸块划分获得更高的压缩效率,HEVC优先采用 64×64 CTB 图像CTU划分 2.2.1 编码单元 编码单元 CU ● HEVC 中帧间和帧内编码基本的单元,正方形,尺寸大小可以为 64×64、32×32、16×16 和 8×8 ● 四叉树划分策略 ● CTU 可以被划分为四个等同的 CU,每个 CU 还可以继续进行四叉树划分 ● CU 块编码模式:跳过(Skip)模式、帧内(Intra)模式、帧间(Inter)模式 编码单元CU结构 2.2.1 编码单元 视频序列BasketballDrived第一帧图像划分结果 2.2.2 预测单元 预测单元 PU ● 在编码单元基础上划分 ● 帧内模式, PART_2N×2N和PART_N×N ● 帧间8种模式 不同模式的预测单元 2.2.3 变换单元 变换单元 TU ●变换和量化过程的基本单元 ●编码单元 CU 的基础上划分 ●正方形,尺寸可以为 4×4、8×8、16×16、32×32 变换单元结构 2.2.4 并行化设计 用垂直和水平的边界将图像划分为一些行和列,划分出的矩形区域为一个Tile,每一个Tile包含整数个LCU,Tile之间可以互相独立,以此实现并行处理。 Tile划分示意图 Tile 波前并行处理是以一行CTB为单位,可以同时处理多行CTB,后一行相比前一行会延迟两个CTB。因此,可以进行并行解码,并且不破坏正常的相关性。 WPP示意图 WPP(波前并行处理) 2.2.4 并行化设计 2.3 HEVC帧内预测 ●利用视频帧内像素空间相关性消除空域冗余 ●HEVC 多角度预测模式,H.264/AVC 预测模式少、精度低 ●亮度分量帧内预测模式35 种,33 种方向性 预测模式和2种非方向性预测模式,DC和平面(Planar)模式 ●色度分量帧内预测模式有 5 种,分别是水平模式、垂直模式、DC 模式、Planar 模式、CL 模式 2.3 HEVC帧内预测 预测块将它左边一列和上面一行的像素点作为参考像 素点进行预测,预测像素值由参考像素点的己编码重构像素值通过线性插值得到 2.4 HEVC帧间预测 帧间差值滤波 位置 滤波系数 1/4 { -1, 4, -10, 58, 17, -5, 1 } 2/4 { -1, 4, -11, 40, 40, -11, 4, -1 } 3/4 { 1, -5, 17, 58, -10, 4, -1 } A B b=(-A+4H-11I+40J+40K-11L+4M-B)8 ?像素插值b的计算方法: 3. 帧内预测优化算法 3.1 代价函数模型 绝对误差和 BlockA(i,j)是指原始图像块A中(i,j)位置的像素点值,BlockB(i, j)是指相同尺寸的图像块B中相应位置的像素点值,相同尺寸的两个块之间对应像素点的差值的绝对值和 3.1 代价函数模型 哈德曼变换绝对误差和 相同尺寸的两个块之间对应像素点的差值经哈德曼变换后的绝对值和 率失真代价函数 权衡的是失真度和信源输出的信息传输率两者的关系,允许一定失真度 D 的情况下,信 源输出的信息传输率可以压缩到 R(D)值 (1)用于预测参数决定的基于 SAD 的代价函数 J为率失真代价,B表示预测所需的比特数 3.1 率失真代价函数 (2)用于运动参数决定的基于 SATD 的代价函数 J为率失真代价,B表示预测所需的比特数 (3)用于模式决定的率失真代价函数 J为率失真代价,SSE图像块亮度、色度 分量误差平方和,w是色度分量的权重系数,B表示模式选择所需比特数 3.2 帧内编码块划分过程
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