高清視頻編碼的幀內(nèi)預測編碼器的架構設計.pdf

1、論文研究用于下一代視頻壓縮標準 HEVC(高效視頻編碼)的低復雜度幀內(nèi)預測編碼器。HEVC和上一代標準H.264相比,可以取得2倍的壓縮效率。在獲得更高壓縮率的同時,HEVC的編碼復雜度也變得很高。在新標準HEVC中,幀內(nèi)預測仍然扮演著很重要的角色,在實現(xiàn)幀內(nèi)預測編碼器的過程中,有三個問題會導致高復雜度,首先是HEVC提供了更多幀內(nèi)預測塊和預測模式,遍歷所有的塊和模式會帶來很大的復雜度。其次是HEVC采用碼率-扭曲率(R-D)代價來做模

2、式判決,R-D代價的計算方法復雜且計算量大。最后是HEVC提供了大尺寸的正/反變換,導致很大硬件資源的開銷。
　　為了減少需要完整處理的幀內(nèi)預測塊和模式的個數(shù),本文首先提出了一個HEVC幀內(nèi)預測塊和預測模式的快速選擇算法。其中,作者首先提出了一個低復雜度預估hadamard(HAD)代價的方法和一個線下訓練閾值的方法。通過比較預估代價和訓練得到的閾值,一些幀內(nèi)預測塊被過濾,然后從5層幀內(nèi)預測塊中挑選出相鄰2層的預測塊,進行完整預測

3、。同時,預估HAD代價小的模式可以直接判定為候選模式,避免了計算實際HAD代價。為了充分利用大尺寸變換對編碼性能的提升,本文提出了一個預測塊32x32的補償策略。實驗結(jié)果顯示,和原始的HEVC測試模型(HM)相比,作者設計的HEVC幀內(nèi)預測塊和預測模式快速選擇算法可以減少50％以上的編碼復雜度,并保證編碼質(zhì)量損失少于2%。
　　為了降低R-D代價實現(xiàn)的復雜度,本文又提出了一個HEVC低復雜度R-D代價預估算法。完整R-D代價需要經(jīng)

4、過重建回路得到扭曲率,并且計算熵編碼才能得到碼率。為了省去熵編碼的計算并且避免重建回路引起的數(shù)據(jù)依賴問題,我們用變換系數(shù)去預估R-D代價的兩個部分,碼率和扭曲率。實驗結(jié)果顯示,和原始的HEVC測試模型(HM)相比,設計的R-D預估模型可以減少60%以上的R-D運算時間,并保證編碼性能損失小于2.5%。
　　為了降低大尺寸正/反變換的硬件開銷,本文在最后提出了一個HEVC正/反變換的低代價算法和架構。首先,為了降低正變換的硬件資源,

5、作者提出并進串出的方法,在每個周期內(nèi)都輸出固定數(shù)量的正變換結(jié)果。對應的架構設計在不同的周期內(nèi)可以被重用,從而降低硬件開銷。實驗結(jié)果顯示,設計的正變換架構較之前的研究可以減少19%的硬件資源。和正變換類似,為了降低反變換的硬件開銷,作者提出了一個重新排序的并進串出算法,該架構在不同周期內(nèi)也可以被重用。另外,我們還調(diào)換了反變換輸出點的順序,從而能共享反變換中蝴蝶架構的輸入值,減少了中間變量的計算量。實驗結(jié)果顯示,作者提出的反變換架構較之前的