[发明专利]HEVC无损视频编码的预测模式选择方法及相应的编码方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频编码领域，更具体地，涉及HEVC无损视频编码的预测模式选择方法及使基于该方法的视频编码方法。

背景技术

近年来，随着通信技术、多媒体技术的不断发展，人们对于视频等多媒体通信的需求也越来越高。然而，视频的数据量巨大，未经过编码压缩的视频数据基本无法在现有信道中传输。为了满足上面的各种要求，国际上先后提出了各种视频编码方案。从上个世纪九十年代以来，国际电信联盟远程通信标准化组织ITU.T和国际标准化组织ISO联合制定了一系列关于视频压缩编解码的国际标准和建议，其中，ITU提出的H.26X系列视频压缩标准和ISO/IEC JTC推出的MPEG系列国际标准影响最大。2013年1月，视频编码标准化组织JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)正式发布最新一代视频编码国际标准——高性能视频标准HEVC(High Efficiency Video Coding)，在相同视频主观质量下，其比特率大约为上一代视频编码标准H.264/AVC的50％。

HEVC的编码基本框架和先前的H.264/AVC标准类似，依然采用混合编码模式。整个编码过程主要分为：预测、变换、量化、熵编码四步。预测部分分为帧内预测和帧间预测两大类。帧内预测利用当前帧已重建像素作为参考像素进行初步预测，帧间预测利用前面或后面帧重建的像素值作为参考。然后将所得的预测值与当前块原始像素值相减，进而得到残差，残差经过变换量化得到变换系数，最后将变换系数经过熵编码而得到最后的码流。不管是帧间预测，还是帧内预测，都需要用到重建图像的信息，因而在编码过程中，还需要将残差图像进行反变换量化，再将该残差图像与预测值相加，最后经过一个环路滤波滤除视频图像中的噪声，同时可避免块效应等视频图像劣化影响。

在HEVC标准中，存在有损压缩和无损压缩两大类编码模式。对于互联网中传输的大部分视频，进行适当的有损压缩可以很好地降低比特率，从而提高传输的效率。而对于医学视频、遥感视频、指纹等领域，无损压缩也存在很大的应用。在HEVC标准中，无损压缩作为有损压缩的扩展部分存在。由于量化存在失真，且在HEVC中变换和量化结合在了一起进行，因而其变换过程也存在失真，因而在HEVC无损压缩编码中，将变换量化过程关闭。另外，由于编码前后像素无失真，因而不需要进行环路滤波，HEVC无损压缩操作也因此跳过了环路滤波过程。也就是说，在目前的HEVC无损压缩操作中，仅存在预测和熵编码两部分。可见，预测的好坏将直接影响HEVC无损压缩的性能。

如上文提到的，HEVC的预测分为帧内预测和帧间预测。对于帧内预测，预测的方向多达35种模式。其中每一种模式对应着一种帧内预测方向，具体如图1所示。如此精细的模式，便于找到一种最好去除帧内冗余的模式，从而最大化地实现帧内编码性能的提高。在HEVC中，采用率失真优化(rate distortion optimization，RDO)来选择最佳模式，即选择一个具有最小的RD cost(率失真代价，rate distortion cost)的模式作为预测模式。RD cost的计算如公式(1)所示：

RD cost＝D+λR (1)

其中，D表示重建图像块与原始图像块的失真度，R表示该模式下编码该预测块所需的比特率(包括编码残差和编码预测模式所需的比特率)，而λ为拉格朗日乘数，用于权衡比特率在该RD cost中的权重，可通过计算公式(2)获得：

λ＝Qpfactor×2^(QP-12)/3 (2)

其中，QP为量化参数(quantization parameter)，用于指示不同的量化步长，QP越大，则量化步长就越大，即产生的量化失真就越大，Qpfactor为量化系数，在该公式中为一常数，由帧类型等具体编码情况决定。

由公式(1)可见，每计算一个RD cost，需要计算D和R两部分，特别是计算D时需要对残差图像(预测图像与原始图像之差)进行变换量化、反变换量化，重建得到重建图像块，再计算失真度，其运算量已经很高。而如果在选择最佳模式时，直接对这35种模式一一计算其率失真，其运算量将非常高。为了降低运算量，HEVC先采用粗略的方式计算RD cost来选出几个较好的候选模式，然后再对这几个候选模式进行准确的RD cost计算，以选出最好的模式。所谓粗略的方式是指使用残差图像块的简单Hadamard变换来替代复杂的失真度D的计算，从而有效降低复杂度。