[发明专利]一种基于图像纹理和梯度特征的快速编码的方法

说明书

本发明提供一种基于图像纹理和梯度特征的快速编码的方法，涉及多媒体视频领域。该基于图像纹理和梯度特征的快速编码的方法，包括CU划分，计算当前编码CU在CU块在水平和竖直方向的纹理复杂度Th、Tv35具体步骤如下：第一步计算Th、Tv中最大值为Tmax，最小值为Tmin。该基于图像纹理和梯度特征的快速编码的方法，通过水平sobel相似算子与该CU像素亮度值求hadamard积后求元素和得到水平梯度值Gh，通过竖直sobel相似算子与该CU像素亮度值求hadamard积后求元素和得到垂直梯度值Gv，计算该梯度向量在不同帧内预测角度θ下的投影值SH，确定帧内预测模型范围，达到解决现有HEVC的帧内预测过程引入了大量运算复杂度，如何有效降低编码器的运算量成为目前亟待解决的问题。

技术领域

本发明涉及多媒体视频领域，具体为一种基于图像纹理和梯度特征的快速编码的方法。

背景技术

随着多媒体数字视频应用的不断发展和人们对视频云计算需求的不断提高，原始视频信源的数据量以使现有传输网络带宽和存储资源无法承受。因而，视频信号的压缩已成为目前国内外学术研究和工业应用的热点之一。近十几年高清视频以及超高清的广泛流行，高清视频的巨大信息量给通信网络带来了急剧增长的数据传输压力，也给高清视频的继续发展造成了不利影响。

VCEG和MPEG组织组成的JCT-VC在2010年1月正式收集下一代视频编码标准的提案(CFP)，在H.264的基础上推出了新的视频编码标准，并称之为高效视频编码标准HEVC/H.265。与现在标准H.264相比，HEVC/H.265能够在相同的图像质量的前提下实现编码比特率降低50％，从而能够更好地适应各种不同的网络环境。

视频编码的流程主要分为预测、变换、量化、熵编码四个步骤，其中预测主要分为帧内预测和帧间预测，如图1。视频编码的帧内预测是指利用视频空间域的相关性，使用当前图像已编码的像素块预测当前像素块，以达到去除视频空域冗余的目的。

为了进一步改善帧内预测编码效率，H.265/HEVC相比于H.264采用了更多的帧内预测模式和更大的编码单元。H.265的编码结构定义了3种块：编码块CU、预测块PU和变换块TU。HEVC采用灵活的四叉树划分结构对当前CU按递归的方式进行划分，CU的划分深度为0～3共4个深度级，其划分尺寸也对应从64×64到8×8进行变化，如图2。

在CU递归划分的过程中，一个大小的CU需要进行进行多次迭代划分和率失真代价(RD Cost)计算来获得当前CU的最佳划分深度，因此CU递归划分过程将增加帧内预测编码复杂度。通常来说图像纹理平坦的区域采用大尺寸进行编码以节省传输开销；图像纹理丰富的区域采用小尺寸进行编码实现更加精确预测。

由于H.265灵活的块划分结构，帧内预测编码的效率得到了进一步提高。除了块划分结构上的区别，比起只有9种帧内预测模式的H.264标准，H.265/HEVC提供了35种帧内预测模式，其中包含33种角度预测模式和2种特殊模式，即Planar模式和DC模式，这2种模式通常用于预测平滑的像素块。对于当前的CU，为了得到其最优的预测模式，需要分别计算35种预测模式下的率失真代价，然后选择率失真代价最小的模式作为当前CU的最优预测模式。如果当前块尺寸大于8×8，还需要将其进一步划分为4个子块，然后对这4个子块分别进行预测，最后将4个子块的率失真代价之和与大块的率失真代价比较，选择较小的率失真代价所对应的划分结构作为最优划分。以此类推，完成整个划分层次的遍历，最后得出划分结构与预测模式的最优组合。

整个视频编码过程帧内预测模式选择的计算复杂度极高，显然这种遍历计算过程使得编码端的计算复杂度非常高，进行视频压缩所消耗的编码时间较长，无法满足日益增长的实时性视频压缩需求。由此可见，HEVC的帧内预测过程引入了大量运算复杂度，如何有效降低编码器的运算量成为目前亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于图像纹理和梯度特征的快速编码的方法，解决了现有HEVC的帧内预测过程引入了大量运算复杂度，提高了有效编码器的运算量的问题。