李　強(qiáng)，覃楊微

(重慶郵電大學(xué) 信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400065)

?

一種基于空時(shí)域相關(guān)性的HEVC幀間預(yù)測(cè)模式快速?zèng)Q策算法

李強(qiáng)，覃楊微

(重慶郵電大學(xué) 信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400065)

摘要：為了減小高性能視頻編碼(high efficiency video coding，HEVC)的復(fù)雜度，提出一種基于四叉樹(shù)結(jié)構(gòu)類(lèi)型分析的幀間預(yù)測(cè)模式快速?zèng)Q策改進(jìn)算法。一方面，統(tǒng)計(jì)并分析空時(shí)域相鄰編碼單元(coding unit，CU)和CU深度之間的相關(guān)性，確定其深度遍歷區(qū)間，跳過(guò)一些冗余CU的分割，從而減少CU深度劃分的復(fù)雜度；另一方面，通過(guò)分析遍歷區(qū)間內(nèi)CU的運(yùn)動(dòng)特征和預(yù)測(cè)單元(prediction unit，PU)模式特性，確定不同運(yùn)動(dòng)特征所對(duì)應(yīng)的PU模式，減少所需遍歷候選PU模式的數(shù)量和所需要進(jìn)行的率失真代價(jià)計(jì)算的數(shù)量。與HM14.0相比，采用該算法的HEVC編碼器在輸出比特率增加很小的情況下，平均編碼時(shí)間降低了46.9%，而編碼后的視頻質(zhì)量基本不變。

關(guān)鍵詞：高效率視頻編碼；深度劃分；模式?jīng)Q策；率失真代價(jià)

0引言

隨著通信系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，通信終端處理能力的提高，人們互相傳遞和下載的視頻內(nèi)容日益豐富多樣。高清/超高清視頻、3D電視、視頻流媒體等這些海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸對(duì)數(shù)據(jù)壓縮編碼技術(shù)提出了更高的要求。雖然采用H.264/AVC[1]標(biāo)準(zhǔn)的視頻編碼器具有出色的壓縮性能，但已經(jīng)不能滿(mǎn)足新型視頻應(yīng)用的需求。ITU-T和ISO/OSI聯(lián)合成立的視頻編碼聯(lián)合協(xié)作組JCT-VC[2-3]于2013年1月發(fā)布新一代高效率視頻編碼(high efficiency video coding，HEVC)[4]標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)采用靈活的四叉樹(shù)編碼結(jié)構(gòu)，更多的編碼模式和新穎的濾波技術(shù)，提高了視頻編碼效率。與H.264/AVC高檔次[1]相比，在保證相同視頻質(zhì)量的前提下，HEVC可降低50%的編碼輸出比特率，但是，編碼復(fù)雜度大幅度增加。

幀間預(yù)測(cè)編碼是HEVC的關(guān)鍵技術(shù)之一，利用相鄰圖像間的相關(guān)性，采取運(yùn)動(dòng)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)的編碼方法消除了視頻信息中的時(shí)間冗余。在幀間預(yù)測(cè)模式?jīng)Q策過(guò)程中，HEVC參考模型(HEVC model，HM)采用了拉格朗日率失真優(yōu)化方法為每個(gè)編碼樹(shù)單元(coding tree unit，CTU)確定除量化參數(shù)外的編碼參數(shù)，主要包括編碼單元(coding unit，CU)劃分模式、預(yù)測(cè)單元(prediction unit, PU)模式和變換單元(transform unit，TU)模式判決的預(yù)測(cè)參數(shù)等。由于一個(gè)CTU包含了大量的編碼參數(shù)，而采取分級(jí)遍歷的方式來(lái)確定不同層的編碼參數(shù)導(dǎo)致了非常高的計(jì)算復(fù)雜度。文獻(xiàn)[5]根據(jù)CU的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整深度范圍。文獻(xiàn)[6]根據(jù)空域相關(guān)性自適應(yīng)地決定當(dāng)前CU深度的最大值和最小值。顯然，這種僅根據(jù)空域的相關(guān)性的方法降低的復(fù)雜度是有限的，且其預(yù)測(cè)深度值的準(zhǔn)確度也不高。文獻(xiàn)[7]采用空時(shí)域聯(lián)合預(yù)測(cè)的方式，利用相鄰CU深度值加權(quán)預(yù)測(cè)出當(dāng)前CU的深度值，確定CU的深度遍歷區(qū)間。該方法雖然很大程度上減少了遍歷范圍，但未考慮到視頻內(nèi)容及其序列的差異性，其固定權(quán)重值導(dǎo)致預(yù)測(cè)深度值在其給定的遍歷區(qū)間存在相當(dāng)大的改善空間。

本文針對(duì)CU深度判斷提出了一種改進(jìn)的快速?zèng)Q策算法，提高了幀間預(yù)測(cè)模式?jīng)Q策速度。利用相鄰CU空時(shí)域相關(guān)性和CU深度之間的相關(guān)性，減少CU深度劃分的復(fù)雜度。通過(guò)分析參考幀中對(duì)應(yīng)位置CU的PU模式特性和相鄰CU的PU模式的復(fù)雜參數(shù)對(duì)PU模式進(jìn)行快速?zèng)Q策，減少不必要的PU候選模式的遍歷，從而降低PU模式選擇的復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本文的改進(jìn)算法可使得在平均編碼比特率增加很少的情況下，平均編碼時(shí)間大幅度減少，視頻質(zhì)量基本不受影響。

1HEVC快速幀間模式?jīng)Q策算法

1.1HEVC中的CU和PU特性

HEVC中的一幀視頻分為多個(gè)片，一個(gè)片由多個(gè)CU組成。處于第1層的CU尺寸為64×64，它可以分為4個(gè)32×32的CU塊，遞歸劃分CU直到當(dāng)前CU的尺寸為8×8。圖1表示了CU的四叉樹(shù)結(jié)構(gòu)[8]劃分過(guò)程。每個(gè)CU都是根據(jù)相應(yīng)的四叉樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)決定是否劃分。在HEVC的參考軟件HM的14.0版本HM14.0[9]中，為了得到最佳的CU深度層，需遍歷深度0—3的CU，比較得出率失真代價(jià)值最小的CU即為所選取的最佳CU。

圖1　CU劃分Fig.1　CU splitting

圖2　PU模式Fig.2　PU mode

每一個(gè)CU可以繼續(xù)劃分成如圖2所示的PU。PU模式包括：跳過(guò)模式(skip mode)、合并模式(merge mode)、幀間模式(inter mode)和幀內(nèi)模式(intra mode)。其中inter mode中的interN×N只有當(dāng)前CU深度值為最小深度時(shí)才可用。而intra mode中的intraN×N也只有當(dāng)前CU深度值為最小深度時(shí)才可用。HEVC使用公式(1)計(jì)算率失真代價(jià)。

(1)

(1)式中，Bmode表示在每個(gè)決策下，實(shí)際需要耗費(fèi)的比特率。SSE是當(dāng)前塊和匹配塊的平均差值，ωchroma是色度分量的權(quán)重因子，λ是拉格朗日乘子。其中下標(biāo)luma表示的是亮度分量，chroma表示的是色度分量，mode表示的是當(dāng)前所選模式。

選擇較大的CU塊意味著可用較少的比特去表示所選擇的運(yùn)動(dòng)矢量和預(yù)測(cè)模式類(lèi)型。但是在復(fù)雜或運(yùn)動(dòng)變化劇烈的區(qū)域，當(dāng)前塊和匹配塊之間的殘差會(huì)產(chǎn)生較大的能量。選擇較小的CU塊，雖會(huì)產(chǎn)生較小的SSE，但增加了表示運(yùn)動(dòng)矢量的比特?cái)?shù)。對(duì)于背景靜止或平穩(wěn)的區(qū)域，較大的塊能較好地表示其運(yùn)動(dòng)特征，且不會(huì)帶來(lái)較大的比特。對(duì)于含有不同目標(biāo)的背景或較復(fù)雜運(yùn)動(dòng)區(qū)域，選擇較小的塊可以較細(xì)致地表示出運(yùn)動(dòng)特征，且不會(huì)帶來(lái)較大的殘差。如果利用CU的運(yùn)動(dòng)特征去預(yù)測(cè)那些可能被選為較大塊來(lái)進(jìn)行編碼的塊，就可以跳過(guò)一些較小塊的率失真代價(jià)的計(jì)算，這樣來(lái)降低編碼復(fù)雜度。

由文獻(xiàn)[10]可知，當(dāng)前CU0最佳預(yù)測(cè)模式和其相鄰CU有很大的相關(guān)性，因此，可定義一個(gè)如(2)式所示的預(yù)測(cè)候選塊集合。

O={CU1,CU2,CU3,CU4,CU5,CU6,CU7,CU8}

(2)

在圖3中，CU1，CU2，CU3和CU4是與CU0空域相鄰的候選預(yù)測(cè)編碼單元；CU5和CU6是在參考幀中與CU0位置相同的編碼單元，即時(shí)域相鄰的編碼單元；CU7和CU8是CU0的父類(lèi)(上級(jí))編碼單元。

圖3　預(yù)測(cè)和當(dāng)前CU

經(jīng)統(tǒng)計(jì)相鄰幀CU的相關(guān)性[11]發(fā)現(xiàn)，參考幀相同位置的CU，即Co-located CU與當(dāng)前CU的深度差值為3的概率很小。如果當(dāng)前CU的深度為X，而Co-located CU的深度達(dá)到了X+3，則可跳過(guò)當(dāng)前深度X的計(jì)算，直接跳到下一深度X+1，減小CU深度劃分的復(fù)雜度。

1.2CU深度快速?zèng)Q策

本文充分利用空域、時(shí)域以及父類(lèi)CU的相關(guān)性來(lái)提高CU深度決策的速度，其算法流程如圖4所示。

由于視頻序列存在空時(shí)域相關(guān)性，當(dāng)前CU的最佳深度與相鄰CU的深度接近，有些甚至相等。基于這個(gè)特點(diǎn)，可將HEVC的CU深度劃分為如表1所示的5個(gè)深度類(lèi)別。根據(jù)圖3中所示的相鄰塊，采用(3)式和(4)式計(jì)算得到深度預(yù)測(cè)值Depthp。

(3)

(4)

圖4　CU深度快速?zèng)Q策算法流程圖Fig.4　Flow chart of a fast CU depth decision algorithm

(3)—(4)式中：i是圖3中候選CU的下標(biāo)值；N為所有候選CU的數(shù)量，其值為8；depthi表示相鄰的CU的深度值；αi表示的是權(quán)重，其值根據(jù)表2中的相關(guān)性值ρi來(lái)確定。由表2和表3可知，當(dāng)前CU和相鄰CU的相關(guān)性越低，αi值越??；反之，αi值越大。同時(shí)，αi必須滿(mǎn)足(4)式。這里需要指出的是，只有當(dāng)相鄰的CU全部可用時(shí)，才能使用(3)式來(lái)確定當(dāng)前深度范圍，否則深度為[0,3]。

表1　CU的候選深度層

表2　當(dāng)前CU和相鄰CU之間的相關(guān)性

表3　CU權(quán)重值

計(jì)算出Depthp值后，根據(jù)以下步驟，將CU深度劃分為5個(gè)類(lèi)型。

①當(dāng)Depthp的值為0時(shí)，相鄰CU深度均為0，且選擇SKIP作為其最佳的預(yù)測(cè)模式，表明當(dāng)前CU處于靜止區(qū)域，將該區(qū)域劃分為M0。

②當(dāng)Depthp的值在區(qū)間(0,0.3]時(shí)，大多數(shù)相鄰CU選擇最佳深度為0，表明當(dāng)前CU處于平穩(wěn)區(qū)域，將該區(qū)域劃分為M1。

③當(dāng)Depthp的值在區(qū)間(0.3,1.3]時(shí)，大多數(shù)相鄰CU選擇最佳深度為1，表明當(dāng)前CU處于比較平穩(wěn)區(qū)域，將該區(qū)域劃分為M2。

④當(dāng)Depthp的值在區(qū)間(1.3,2.5]內(nèi)時(shí)，大多數(shù)相鄰CU選擇最佳深度為2，表明當(dāng)前CU處于較復(fù)雜區(qū)域，將該區(qū)域劃分為M3。

⑤當(dāng)Depthp的值大于2.5時(shí)，大多數(shù)相鄰CU選擇最佳深度為3，表明當(dāng)前CU處于復(fù)雜區(qū)域，將該區(qū)域劃分為M4。

對(duì)于M0區(qū)域的CU，其最佳深度為0，不再進(jìn)入下一深度的遍歷；對(duì)于M1—M3區(qū)域內(nèi)的CU，如果Co-located CU與當(dāng)前CU所要遍歷的深度的差值大于2，則選擇跳過(guò)當(dāng)前深度，直接進(jìn)入到下一深度的遍歷。

1.3PU模式快速?zèng)Q策

在CU深度范圍內(nèi)，對(duì)當(dāng)前CU所需遍歷的候選PU模式進(jìn)行優(yōu)化，減少遍歷候選PU模式的數(shù)量，降低PU模式?jīng)Q策的復(fù)雜度。由于當(dāng)前CU與Co-located CU具有很大的相似性[12]，若當(dāng)前所要遍歷的CU深度和Co-located CU的深度相等，則可根據(jù)Co-located CU的PU模式來(lái)決定當(dāng)前CU的PU模式的候選遍歷。本文PU模式快速?zèng)Q策算法流程如圖5所示。

圖5　PU模式快速?zèng)Q策算法流程圖Fig.5　Flow chart of a fast PU mode decision algorithm

①當(dāng)Co-located CU的PU模式為SIZE_2N×2N時(shí)，說(shuō)明對(duì)應(yīng)塊的紋理比較平穩(wěn)或其所處的區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)對(duì)象都有著相似的運(yùn)動(dòng)方向。因此，對(duì)當(dāng)前CU的PU模式為SIZE_2N×2N，SKIP，SIZE_2N×N和SIZE_N×2N進(jìn)行檢測(cè)。

②當(dāng)Co-located CU的PU模式為SIZE_nL×2N或SIZE_nR×2N，說(shuō)明對(duì)應(yīng)塊的紋理較復(fù)雜，分為左右兩部分的概率大。因此，對(duì)當(dāng)前CU的PU模式為SIZE_nL×2N，SIZE_nR×2N和SIZE_N×2N進(jìn)行檢測(cè)。

③當(dāng)Co-located CU的PU模式為SIZE_2N×nU或SIZE_2N×nD，說(shuō)明對(duì)應(yīng)塊的紋理較復(fù)雜，且分為上下兩部分的概率大，因此，對(duì)當(dāng)前CU的PU模式為SIZE_2N×nU，SIZE_2N×nD和SIZE_2N×N進(jìn)行檢測(cè)。

④當(dāng)Co-located CU的PU模式為SIZE_N×2N，說(shuō)明對(duì)應(yīng)塊的紋理運(yùn)動(dòng)比較平緩，分為左右兩部分的概率較大，因此，對(duì)當(dāng)前CU的PU模式為SIZE_2N×2N，SIZE_N×2N，SIZE_nL×2N，SIZE_nR×2N和SIZE_2N×N進(jìn)行檢測(cè)。

⑤當(dāng)Co-located CU的PU模式為SIZE_2N×N，說(shuō)明對(duì)應(yīng)塊的紋理運(yùn)動(dòng)比較平緩，且分為上下兩部分的概率較大，因此，對(duì)當(dāng)前CU的PU模式為SIZE_2N×2N，SIZE_N×2N，SIZE_2N×nU，SIZE_2N×nD和SIZE_2N×N進(jìn)行檢測(cè)。

⑥當(dāng)Co-located CU的PU模式為SIZE_N×N，說(shuō)明對(duì)應(yīng)塊的紋理相對(duì)復(fù)雜，因此，對(duì)當(dāng)前CU的PU模式為SIZE_N×N，SIZE_2N×nU，SIZE_2N×nD，SIZE_nL×2N和SIZE_nR×2N進(jìn)行檢測(cè)。

如果當(dāng)前CU的深度和Co-located CU的深度不相等且差值不大于2時(shí)，可以根據(jù)相鄰CU的PU模式來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前CU的PU模式。根據(jù)相鄰CU的PU模式復(fù)雜度的不同，將HEVC中的PU模式劃分4個(gè)不同復(fù)雜度的類(lèi)型，模式的權(quán)重值如表4。模式復(fù)雜度參數(shù)MC根據(jù)(2)式中Ο的候選CU的特性得到。

(5)

(5)式中：i表示圖3中候選CU的下標(biāo)值；N表示所有候選CU的數(shù)量，其值為8；ωi是模式權(quán)重值。當(dāng)Ο中的候選CUi是可用時(shí)，ki為1，否則ki為0。

本文將CU劃分為簡(jiǎn)單、一般和復(fù)雜3種運(yùn)動(dòng)類(lèi)型。這些運(yùn)動(dòng)類(lèi)型所包含的PU模式分別用(6)式所示的Ω，Ψ和Ζ集合表示。其中，非對(duì)稱(chēng)inter候選包括SIZE_2N×nU，SIZE_2N×nD，SIZE_nL×2N和SIZE_nR×2N4種PU模式。利用(5)式計(jì)算得到MC的值后，再根據(jù)(7)式，將當(dāng)前CU劃分為3種運(yùn)動(dòng)模式的其中一類(lèi)，然后再遍歷該類(lèi)中的候選PU模式。

Ω={SKIP,Merge,inter_2N×2N,intra_2N×2N}

Ψ={SKIP,inter,intra,merge}

Z={SKIP,Merge,非對(duì)稱(chēng)inter,inter_N×N,

intra_N×N}

(6)

(7)

如果當(dāng)前CU的深度和參考幀對(duì)應(yīng)位置的CU的深度差值為3，則可跳過(guò)當(dāng)前CU的PU模式遍歷，直接進(jìn)入下一深度的CU的判斷。

1.4幀間預(yù)測(cè)模式快速?zèng)Q策

基于以上分析，本文幀間預(yù)測(cè)模式快速?zèng)Q策算法流程如下。

①利用(3)式和(4)式得到Depthp，根據(jù)Depthp值和表1可得到當(dāng)前CU的深度范圍Mi。

②在Mi區(qū)間內(nèi)，計(jì)算當(dāng)前CU的深度與參考幀中Co-located CU的深度差值Diff。若Diff為3時(shí)，則跳過(guò)當(dāng)前CU的所有PU模式遍歷；若Diff為0時(shí)，根據(jù)參考幀中Co-located CU的PU模式來(lái)對(duì)當(dāng)前CU的候選PU模式進(jìn)行刪選，而當(dāng)前CU只需要遍歷刪選后的候選PU模式；若Diff為1或者2時(shí)，首先利用(5)式得到模式復(fù)雜度參數(shù)(MC)，根據(jù)MC的值，將候選PU模式劃分為相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)類(lèi)型集合。當(dāng)前CU遍歷相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)類(lèi)型集合中的候選PU模式。

③進(jìn)入下一深度的CU并重新進(jìn)行上述操作，直到當(dāng)前CU的深度大于3為止。

2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.1測(cè)試指標(biāo)

在HM14.0中，對(duì)本文的改進(jìn)算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，以標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試序列為編碼對(duì)象，測(cè)試改進(jìn)算法的性能。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試序列參數(shù)如表5所示。評(píng)估算法的性能指標(biāo)采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio，PSNR)、編碼輸出比特率和復(fù)雜度來(lái)衡量。編碼輸出比特率和復(fù)雜度分別使用BDBR(Bjntegaard delta bit rate)(%)和DT(delta time)(%)值來(lái)衡量，其中BDBR(%)是平均編碼效率差[12]；DT(%)是指以百分比變化的編碼時(shí)間，正值和負(fù)值分別表示與HM14.0中原始算法相比，時(shí)間的增加和減少。算法性能測(cè)試結(jié)果主要包含BDBR和DT變量。率失真曲線(xiàn)圖中橫軸表示bitrate(kbit/s)，縱軸表示亮度分量的PSNR(dB)值。

以泰克公司的圖像質(zhì)量分析儀PQA600A服務(wù)器為測(cè)試平臺(tái)。

表5　測(cè)試序列參數(shù)

2.2CU深度和PU模式快速?zèng)Q策算法性能測(cè)試

表6和圖6分別表示CU深度快速?zèng)Q策算法的性能測(cè)試結(jié)果和率失真曲線(xiàn)圖。與HM14.0相比，本文算法在編碼輸出比特率平均增加0.33%的情況下，平均編碼時(shí)間減少了18.0%，而率失真代價(jià)(rate distortion cost，RD)曲線(xiàn)基本重合。測(cè)試數(shù)據(jù)表明，本文算法能有效地減少CU深度劃分的復(fù)雜度。根據(jù)減少時(shí)間的幅度來(lái)看，對(duì)于低活性序列，如“Traffic”，“BQTerrac”和“SlideEditing”減少的時(shí)間普遍高于如“PeopleOnStreet”和“RaceHorses”高活性序列，而其編碼效率的損失可忽略不計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于低活性序列，可以跳過(guò)較多的CU深度，大幅度地降低了編碼復(fù)雜度。

表6　CU深度決策快速算法性能測(cè)試結(jié)果

圖6　Kimono1序列的率失真曲線(xiàn)圖Fig.6　RD curves of “Kimono1” sequence

PU模式快速?zèng)Q策算法的性能測(cè)試數(shù)據(jù)如表7和圖7所示。與HM.14.0相比，本文算法在編碼輸出比特率平均增加1.1%的情況下，平均編碼時(shí)間減少了39.7%，而RD曲線(xiàn)基本重合。測(cè)試數(shù)據(jù)說(shuō)明，本文的PU模式快速?zèng)Q策算法大幅度減少了遍歷候選PU模式的數(shù)量，降低了PU模式?jīng)Q策的復(fù)雜度。從測(cè)試的數(shù)據(jù)結(jié)果來(lái)看，不同的活性序列時(shí)間的減少是不同的，如“SlideEditing”減少了52.8%，而“RaceHorses (416×240)”僅減少了31.5%。由于低活性序列的運(yùn)動(dòng)特征相對(duì)簡(jiǎn)單，則其需要遍歷的PU模式是趨于簡(jiǎn)單類(lèi)型的，其所要遍歷的候選PU模式較少，減少的時(shí)間也較多。

表7　PU模式?jīng)Q策快速算法性能測(cè)試結(jié)果

2.3幀間預(yù)測(cè)模式快速?zèng)Q策算法性能測(cè)試

幀間預(yù)測(cè)模式主要包括CU劃分、PU模式判斷和PU預(yù)測(cè)參數(shù)的計(jì)算，而本文主要就CU劃分和PU模式判斷做了改進(jìn)。把CU深度和PU模式快速?zèng)Q策算法應(yīng)用在幀間預(yù)測(cè)模式?jīng)Q策算法中，得到如表8和圖8所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。與HM.14.0相比，本文算法在編碼輸出比特率平均增加1.72%的情況下，平均編碼時(shí)間減少了46.9%，而RD曲線(xiàn)基本重合。對(duì)于慢運(yùn)動(dòng)低活性序列，例如“Traffic”,“BQTerrace”和“SlideEditing”，本文算法能減少50%以上編碼時(shí)間，其中“SlideEditing”序列的編碼時(shí)間減小了60.8%。而對(duì)于快運(yùn)動(dòng)高活性序列，例如“RaceHorses”和“PeopleOnStreet”，本文算法也能減少35%以上的編碼時(shí)間。由于低活性序列運(yùn)動(dòng)特征相對(duì)簡(jiǎn)單，則其最終選擇的CU深度和PU模式類(lèi)型都是低深度和簡(jiǎn)單的模式類(lèi)型，因而，可以跳過(guò)的CU深度和PU候選模型類(lèi)型也較多，則降低的復(fù)雜度也較高。反之，對(duì)于高活性序列來(lái)說(shuō)，其降低的復(fù)雜度相對(duì)較低。測(cè)試結(jié)果說(shuō)明，本文幀間預(yù)測(cè)模式快速?zèng)Q策算法在HEVC編碼輸出比特率增加很少的情況下，能大幅度地減少編碼時(shí)間，且視頻編碼的質(zhì)量基本不變。

圖7　BQTerrace序列的率失真曲線(xiàn)圖Fig.7　RD curves of “BQTerrace” sequence

3結(jié)論

本文提出的一種幀間預(yù)測(cè)模式快速?zèng)Q策改進(jìn)算法充分利用了相鄰CU空時(shí)域和CU深度之間的相關(guān)性，減少了CU深度劃分的復(fù)雜度；通過(guò)分析CU的運(yùn)動(dòng)特征和PU模式特性，減少所需遍歷候選PU模式的數(shù)量。性能測(cè)試結(jié)果表明，與HM14.0相比，本文提出的算法在編碼比特率增加不多，視頻質(zhì)量損失很小的情況下，有效地降低了HEVC編碼器的復(fù)雜度。

參考文獻(xiàn)：

[1]畢厚杰. 新一代視頻壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)——h164/AVC[M].2版.北京:人民郵電出版社,2009：1-3，132-147.

BI Houjie, A new generation of video compression coding standard——h164/AVC[M]. 2nd ed. Beijing: The People’s Posts and Telecommunications Press, 2009：1-3，132-147.

[2]SULLIVAN G J, WIEGAND T. Video compression-from concepts to the H. 264/AVC standard[J]. Proceedings of the IEEE, 2005, 93(1): 18-31.

[3]BROSS B, HAN W J. High efficiency video coding text specification draft 10 [C]// Joint Collaborative Team of ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG). USA: San Jose, 2013: 9-12.

[4]SULLIVAN G J, OHM J, HAN W J. Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard[J]. Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on, 2012, 22(12): 1649-1668.

[5]王曉鋒.HEVC 幀間預(yù)測(cè)與 CU 劃分快速算法[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2014.

WANG Xiaofeng. A fast algorithm of inter prediction and CU partitioning in HEVC[D]. Xi’an:Xi’an Electronic and Engineering University, 2014.

[6]MU F, SONG L, YANG X, et al. Fast coding unit depth decision for HEVC[C]//Multimedia and Expo Workshops (ICMEW). USA: IEEE, 2014: 1-6.

[7]SHEN L Q, LIU Z, ZHANG X P, et al. An effective CU size decision method for HEVC encoders[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2013, 15(2):465-470.

[8]KARCZEWICZ M, CHEN P, JOSHI R L, et al. A hybrid video coder based on extended macroblock sizes, improved interpolation, and flexible motion representation[J]. Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on, 2010, 20(12): 1698-1708.

[9]KIM I K, MCCANN K, SUGIMOTO K, et al. HM9: High Efficiency Video Coding (HEVC) Test Model 14 Encoder Description[C]//Proc. 16th JCT-VC Meeting, Switzerland: JCT-VC, 2014: 10-11.

[10] SHEN L, ZHANG Z, LIU Z. Adaptive inter-mode decision for HEVC jointly utilizing inter-level and spatiotemporal correlations[J]. Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on, USA, 2014: 1709-1722.

[11] 李樂(lè).針對(duì) HEVC 視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的幀間快速算法研究[D]. 武漢：華中科技大學(xué)， 2013.

LI le. Research on fast inter prediction algorithm in HEVC coding standard[D]. Wuhan: Huazhong University, 2013.

[12] BJONTEGAARD G. Calculation of average PSNR difference between RD-curves[EB/OL].[2015-03-26]. http://libra.msra.cn/Publication/2391012/.

A fast inter prediction mode decision algorithm for HEVC based on spatio-temporal correlations

LI Qiang，QIN Yangwei

(Chongqing Key Laboratory of Signal and Information Processing, Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065, P.R. China)

Abstract:In order to reduce the complexity of high efficiency video coding (HEVC), a fast inter prediction improved algorithm based on quad-tree analysis is proposed. On the one hand, we can reduce the complexity of the depth-splitting by utilizing the relationship between spatial-temporal information of CU and the depth of it. And we also can make some redundant CU skipped by ensuring the depth interval. On the other hand, it can make sure the different motion characteristics of the PU mode by analyzing the motion features of CU which is in depth interval and the property of PU mode. So it can reduce the number of ergodic candidates of PU mode and greatly reduce the number of the needed rate distortion cost calculations. Compared to HM14.0, the experiments show that the proposed algorithm of HEVC encoder is able to cut the average complexity of HM14.0 encoder by 46.9% at a small bit rate increase. Besides, the quality of encoded video almost remains unchanged.

Keywords：high efficiency video coding; depth splitting; mode decision; rate distortion cost

DOI：10.3979/j.issn.1673-825X.2016.01.002

收稿日期：2015-03-26

修訂日期：2015-10-20通訊作者：覃楊微1076467981@qq.com

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金(61102131)；重慶市教委科技項(xiàng)目(KJ1400425)

Foundation Items：The National Natural Science Foundation of China(61102131); The Science and Technology Research Project of Chongqing Municipal Education Commission of China(KJ1400425)

中圖分類(lèi)號(hào)：TN911.73

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1673-825X(2016)01-0009-08

作者簡(jiǎn)介：

李強(qiáng)(1968-)，男，湖南人，副教授，主要研究方向?yàn)橐粢曨l信號(hào)處理。E-mail：liqiang@cqupt.edu.cn。

覃楊微(1990-)，女，重慶人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)橐曨l編碼。E-mail:1076467981@qq.com。

(編輯：張誠(chéng))