申请/专利权人：芯原微电子(北京)有限公司;芯原微电子(上海)股份有限公司;芯原微电子(成都)有限公司

申请日：2016-09-06

公开（公告）日：2020-11-27

公开（公告）号：CN107277521B

主分类号：H04N19/156(20140101)

分类号：H04N19/156(20140101);H04N19/34(20140101);H04N19/423(20140101);H04N19/96(20140101);H04N19/70(20140101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.11.27#授权;2017.11.17#实质审查的生效;2017.10.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，包括以下步骤：（a）对TU的残差进行变换，得到量化前的系数C0；（b）对步骤（a）中得到的C0进行量化，得到系数C1；（c）采用固定的二进制Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值；（d）对步骤（b）中得到的C1进行反量化，得到系数C2；（e）计算该TU的失真值；（f）计算该TU残差编码后的率失真代价；（g）计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价；（h）将步骤（g）与步骤（f）得到的率失真代价进行比较，数值较小的作为该TU的最优代价。本发明采用上述算法，能够降低计算的复杂程度，减少硬件开销，提高硬件性能。

主权项：1.一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，包括以下步骤：（a）对TU的残差residual进行变换，得到量化前的系数C0；（b）对步骤（a）中得到的C0进行量化，得到系数C1；（c）采用固定的二进制Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate；（d）对步骤（b）中得到的C1进行反量化，得到系数C2；（e）计算该TU的失真值distortion：distortion=SumC2-C0^2；（f）计算该TU残差编码后的率失真代价rdcost=distortion+Lambda*bits_estimate，其中，Lambda是根据qp与帧类型而定的常数；（g）计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价rdcost_zero：rdcost_zero=Sumresidual^2；（h）将步骤（g）得到的rdcost_zero与步骤（f）得到的rdcost进行比较，数值较小的作为该TU的最优代价TU_cost：TU_cost=MINrdcost_zero,rdcost。

全文数据：一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法技术领域[0001]本发明涉及视频编码领域，具体涉及一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法。背景技术[0002]HEVC视频编码中，TU树状结构是HEVC视频标准新提出的一种提高编码效率的编码工具，TU大小有4x4，8x8，lfel6，32x32，对于提高编码效率有很大作用，但其抉择算法要求极高的计算复杂度，使得硬件的开销较大，增加了硬件成本。[0003]比如，HM是JCTVC组织的HEVC参考编码器与算法实现。其采用的TU抉择过程如下：对所有可能的TU块M个4x4块，I6个8x8块，4个l6xl6块，1个332±夬），做如下运算过程：1•变换（Transform-〉量化（Quant-反量化（Dequant-〉反变换（InverseTransform-重构（Reconstruct•2.计算该TU块的失真，Distortion=SUM原始像素-重构像素）~23.对量化后的系数做简化的CABAC，然后算出较为准确的残差编码的比特数Bits4•该TU的Rdcost=Distortion+Lambda*Bits，（Lambda是基于qp和巾贞类型而定的常数。[0004]5•对所有的TU块的Rdcost做遍历比较，选出最小的TU_Rdcost组合，得到TU树结构。[0005]上述算法中，反变换（InverseTransform和重构Reconstruct的计算复杂度较高，导致硬件的开销较大，硬件Pipeline的级数较多，因此，硬件的整体性能不高。发明内容[0006]本发明的目的在于提供一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，解决目前的TU树状结构抉择算法的计算复杂度很高，导致硬件成本增加以及硬件性能不高的问题。[0007]本发明为实现上述目的，采用以下技术方案实现：一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，包括以下步骤：a对TU的残差residual进行变换，得到量化前的系数C0;b对步骤a中得到的C0进行量化，得到系数C1;c采用固定的二进制Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate;d对步骤b中得到的Cl进行反量化，得到系数C2;e计算该TU的失真值distortion:distortion=SumC2-C0~2;f计算该TU残差编码后的率失真代价rdcost=distortion+Lambda*bits_estimate，其中，Lambda是根据qp与桢类型而定的常数；g计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价rdcost_zero:rdcost_zero=Sumresidual'2；h将步骤g得到的rdcost—zero与步骤f得到的rdcost进行比较，数值较小的作为该TU的最优代价TU_cost:TU—cost=MINrdcost_zero，rdcost。[0008]进一步地，作为优选技术方案，所述步骤C的具体过程为：cl按照HEVC残差CABAC的二进制化过程，得到该TU残差二进制化过后的BIN的总数；c2将BIN1•2〜1•4作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。[0009]进一步地，作为优选技术方案，所述步骤c2中，将BIN1.3作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。[0010]进一步地，作为优选技术方案，所述步骤h的具体过程为：hi当TU块为8x8块时，比较TU_cost_8x8和4个TU_cost_4x4的和，决定该8x8块是否分割.如果TU_cost_8X8较小，则该8x8块不分割，否则，该8x8块分割；该8x8块的最终最优代价TU—best_cost—8x8=MINTU—cost_8x8，sumTU_cost—4x4，其中，TU_cost_8x8表示8x8块的最优代价，TU_cost_4x4表示4x4块的最优代价；h2当TU块为1如16块时，比较TU—cost_16xl6和4个TU_best_cost—8x8的和，决定该16x16块是否分割；如果TU_c〇st_16xl6较小，则该16x16块不分割，否则，该16x16块分割；该16x16块的最终最优代价TU_best_cost_16xl6=MINTU_cost_16xl6,sumTU_best_cost_8x8，其中TU_cost_16xl6表示16叉16块的最优代价，1'113681:_。〇31:—8又8表示8x8块的最终最优代价；h3当TU块为32x32块时，比较TU_cost_32x32和4个TU_best_cost_16xl6的和，决定该32x32块是否分割.如果TU_cost_32x32较小，则该32x32块不分割，否则，该32x32块分割；该32x32块的最终最优代价TU—best_cost_32x32=MINTU—cost_32x32,sumTU_best_cost_16xl6，其中，TU_best_cost_32x32表示32x32块的最优代价，TU—best_cost—16x16表示16x16块的最终最优代价。[0011]本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：1本发明相较于现有技术，巧妙地省去了反变换（InverseTransform和重构Reconstruct过程，降低了计算的复杂程度，减少了硬件开销，同时也减少了硬件Pipeline的级数，同时提高了硬件的性能。[0012]2本发明采用固定的二进制Bin与bits的压缩比估计比特数，去除了CABAC编码、解码的计算需求，极大降低了实现的复杂度，提高了硬件实现的性能。[0013]⑶本发明相较于现有的复杂TU算法，只有0•5BD-R的损失，即在相同视频编码质量下，只增加了0.5%的码率。附图说明[0014]图1为本发明的TU块的率失真计算过程；图2为本发明的TU树状结构抉择过程；图3为本发明的TU树状结构结果示例。具体实施方式[0015]下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。[0016]实施例：HEVC视频编码中，TU树型结构是HEVC视频标准新提出的一种提高编码效率的编码工具，TU大小有4〗4、818、1以16、32132，在对111树状结构抉择时，是对所有的1^块做1'此〇8以率失真计算，TU块包括64个4x4块，16个8x8±夬，4个16x16块，1个32x32块，总共85个块。[0017]如图1所示，本实施例所述的一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，包括以下步骤：a对TU的残差residual进行变换，得到量化前的系数C0;b对步骤a中得到的C0进行量化，得到系数C1;c采用固定的二进制Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate;d对步骤b中得到的Cl进行反量化，得到系数C2;e计算该TU的失真值distortion:distortion=SumC2-C〇K2;f计算该TU残差编码后的率失真代价rdcost=distortion+Lambda*bits_estimate，其中，Lambda是根据qp与帧类型而定的常数；g计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价rdcost_zero:rdcost_zero=Sumresidual'2；h将步骤g得到的rdcost_zero与步骤f得到的rdcost进行比较，数值较小的作为该TU的最优代价TU_cost:TU_cost=MINrdcostjzero，rdcost。[0018]通过上述步骤可知，本实施例并未像现有技术那样进行反变换（InverseTransform和重构Reconstruct，省去了这两个步骤，通过基于量化前和反量化后的频域空间的系数差异，来估计时域的失真，得到的实际仿真差异并不大，但是这样做大大简化了计算的复杂程度。另外米用固定的二进制Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate，不用对BIN做基于上下文的二进制算术编码过程，极大降低了实现的复杂度，提高了硬件实现的性能。[0019]本实施例可对步骤c进行如下细分：cl按照HEVC残差CABAC的二进制化过程，得到该Tu残差二进制化过后的BIN的总数；c2将BINA1•2〜1•4作为该TU残差部分的比特数估计值bitS_eStimate。[0020]优选的，步骤（c2中，将BIN1•3作为该TU残差部分的比特数估计值bits—estimate。[0021]本实施例可采用如下的方式对TU树状结构进行抉择：hi当TU±夬为8x8块时，比较TU—cost_8x8和4个TU_cost_4x4的和，决定该8x8块是否分割•如果TU_COSt_8x8较小，则该8x8块不分割，否则，该8x8块分割；该8x8块的最终最优代价TU—best_cost—8x8=MINTU_cost—8x8，sumTU—cost—4x4，其中，TU—cost—8x8表示8x8块的最优代价，TU_C〇st_4x4表示4x4块的最优代价；h2当TU块为16x16块时，比较TU—cost_16xl6和4个TU_best_cost_8x8的和，决定该16x16块是否分割；如果TU—cost—16x16较小，则该16x16块不分割，否则，该16x16块分割；该16x16块的取终最优代价TU_best—cost_16xl6=MINTU_cost_16xl6,sumTU_匕081：_：〇31：—8又8，其中1'1]_。〇31^16又16表；^16叉16块的最优代价，1'1]_匕631：—。〇81：_8叉8表示8x8块的最终最优代价；^~h3当TU±夬为32x32块时，比较TU_cost_32x32和4个TU_best_cost_16xl6的和，决定该32x32块是否分割•如果TU_cost_32x32较小，则该32x32块不分割，否则，该32x32块分割；该32x32块的最终最优代价TU_best_cost_32x32=MINTU_cost_32x32，sumTU_best_cost_16xl6，其中，TU—best_cost_32x32表示32x32块的最优代价，TU_best_cost_16x16表示16x16块的最终最优代价。[0022]以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

权利要求：1.一种基于ffiVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，包括以下步骤：a对TU的残差residual进行变换，得到量化前的系数C0;b对步骤a中得到的C0进行量化，得到系数C1;c米用固定的二进制Bin与bits的压缩比，得到比特数估计值bits_estimate;d对步骤b中得到的Cl进行反量化，得到系数C2;e计算该TU的失真值distortion:distortion=SumC2-C0~2;f计算该TU残差编码后的率失真代价rdcost=distortion+Lambda*bits_estimate，其中，Lambda是根据qp与帧类型而定的常数；g计算该TU残差在全部不编码的情况下的率失真代价rdcost_zero:rdcost_zero=Sumresidual'2；h将步骤g得到的rdc〇St_Zer〇与步骤f得到的rdcost进行比较，数值较小的作为该1'1]的最优代价1'1]_。031：:1'1]_。08七=]\01'1〇"1。081：_26；|：0，11。031：。2.根据权利要求1所述的一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，所述步骤C的具体过程为：cl按照HEVC残差CABAC的二进制化过程，得到该TU残差二进制化过后的BIN的总数；c2将BIN1•2〜1•4作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。3.根据权利要求2所述的一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，所述步骤c2中，将BIN1•3作为该TU残差部分的比特数估计值bits_estimate。4.根据权利要求1所述的一种基于HEVC视频编码的TU树状结构抉择算法，其特征在于，所述步骤h的具体过程为：hi当TU块为8x8块时，比较TU_cost_8x8和4个TU_cost_4x4的和，决定该8x8块是否分割.如果TU_cost_8x8较小，则该8x8块不分割，否则，该8x8块分割；该8x8块的最终最优代价TU_best_cost_8x8=MINTU_cost_8x8,sumTU_cost_4x4，其中，TU_cost_8x8表示8x8块的最优代价，TU_cost_4x4表示4x4块的最优代价；h2当TU块为16x16块时，比较TU_cost_16xl6和4个TU_best_cost_8x8的和，决定该16x16块是否分割；如果TU_costj6xl6较小，则该16x16块不分割，否则，该16x16块分割；该16x16块的最终最优代价TU_best_cost_16xl6=MINTU_cost_16xl6，sumTU_匕081：_3〇31：_8\8，其中1'1]_。〇31：—16：^16表不16叉16块的最优代价，1'1]_匕631：_〇〇31：_8\8表示8x8块的最终最优代价；h3当TU块为32x32块时，比较TU_cost_32x32和4个TU_best_cost_16xl6的和，决定该32x32块是否分割•如果TU_C〇St_32x32较小，则该32x32块不分割，否则，该32x32块分割；该32x32块的最终最优代价TU_best_cost_32x32=MINTU_cost_32x32,sumTU_best_cost—16x16，其中，TU—best_cost_32x32表示32x32块的最优代价，TU_best_cost—lexie表示16x16块的最终最优代价。

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