[发明专利]一种基于纹理复杂度的HEVC编码尺寸快速判定方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于HEVC帧内编码的快速判定编码尺寸的方法，尤其是基于纹理复杂度的HEVC编码尺寸快速判定方法。

背景技术

HEVC是新一代的视频编码标准，它是为了满足人们对于视频的高清、超高清、3D和移动无线通信等新要求而提出，并在2013年1月正式成为国际标准。与已经得到广泛应用的上一代视频编码标准H.264相比，HEVC的帧内预测采用大尺寸四叉树递归编码结构以及多达35种预测模式，这大大增加了帧内预测的精确度，可以显著节省编码比特数以及提高图像重建质量，但是这些技术的采用却大大增加帧内预测计算的复杂度。以编码尺寸为64×64像素、最大深度为3、不在图像边缘的最大编码单元为例，若要得出最佳的编码划分结构和各个子编码单元的预测方向，总共计算的率失真代价次数为35+4×35+16×35+64×35+256×17＝7327次。如果对一幅1920×1080的视频帧进行编码，所需的率失真代价计算次数大概为7327×1920×1080÷64÷64≈3709293次。如此多的计算对HEVC的编码器实现来说是一个沉重的负担，极大影响着HEVC在实际中的应用。而大尺寸编码单元通常适用于纹理复杂度高、细节较多的区域，，小尺寸块适用于平滑、纹理简单的区域，如果能够判断出编码单元的图像纹理复杂度，那么就可以提前判定编码尺寸进而减少进行率失真代价计算的次数，加速HEVC帧内预测的过程。

针对这个改进角度，不少学者进行了研究，最常用的检测图像纹理复杂度的方法有直方图法、绝对差值和法(SAD)、平均绝对差值法(MAD)、直流交流系数比法和熵值法等，这些方法在一定程度上能够表征图像的纹理复杂度,但是对于HEVC大尺寸编码块的特征来说，计算复杂度还是较高的，并且这些方法反应的是像素的统计特性,而不能反映像素的变化情况,在统计特性相同纹理不同的情况下不够精确。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于纹理复杂度的HEVC快速编码尺寸判定方法。对比于之前的其他方法，本方法进一步降低了计算复杂度，并且利用更精确的模型来判定纹理复杂度。

为达到上述目的，本发明的构思是：

首先对最大编码单元LCU(64×64块)亚采样并设计判定编码单元纹理复杂度的模型，利用该模型对亚采样后的编码块进行计算，然后根据不同的纹理特征采取不同的优化措施以减少帧内预测时间，具体是：首先对最大编码单元进行16:1亚采样，以减少计算量；设计可准确判定编码块纹理复杂度的模型，即通过两级判定机制来确定进行率失真代价值计算的编码尺寸，利用该模型对亚采样后的编码块进行计算，然后根据不同的纹理特征采用不同的优化措施：对纹理复杂的编码块跳过大尺寸块的编码，对纹理平坦的编码块跳过小尺寸块的编码。

根据上述构思，本发明的技术方案是：

一种基于纹理复杂度的HEVC快速编码尺寸判定方法，操作步骤如下：

(1)亚采样：将最大编码单元LCU(64×64块)亚采样为16×16块；

(2)计算纹理复杂度：设计更准确的模型初步判定亚采样后得到的16×16块的纹理复杂度；

(3)根据纹理特征采用不用的优化措施：对于纹理简单的LCU采用大尺寸编码单元，对于纹理复杂的LCU则采用小尺寸编码单元；

(4)提高纹理判定精度：根据(3)得到的结果，每一种纹理特征会采用两种尺寸的编码单元进行编码，进一步比较分别利用其中一种编码单元进行编码的亮度块的绝对差值和的均值MAD；

(5)决定编码单元的尺寸：根据(4)中得到的结果再采用相应的附加判断，即判定是否需要再加入其它尺寸的编码单元，以提高算法准确度。

上述步骤(1)中的亚采样，是指将LCU划分成256个4×4块，然后取每个4×4块的均值得到亚采样后的16×16块。

上述步骤(2)中的计算纹理复杂度，是指计算经过亚采样后的16×16块的纹理复杂度，采用的模型是表征纹理平坦度的改进的绝对误差和ASAD(Advanced Sum of Absolute Difference)：

其中，L_i,j是(i,j)位置上的亮度像素值，是以(i,j)为中心的3×3邻域内的亮度像素的均值。由于空间相关性，与当前亮度像素距离越近的像素相关性越强，于是采用加权均值，即：

其中，w_x,y为加权因子且L_i+x,j+y(x,y＝-1,0,1)表示(i,j)为中心的3×3邻域内的亮度像素。