[发明专利]一种基于HEVC标准的视频编码框架

说明书

技术领域：

本发明属于视频编码和处理领域，具体涉及基于HEVC标准的一种视频编码实现框架。

背景技术：

传统视频编码技术，如H.264等在高清（1080P）及超高清（2K、4K）视频编码需求下，其编码生成的数据率急剧增长，这给视频数据的存储、网络传输带来了巨大冲击，现有的编码技术已经难以适应。因此具有更好压缩率的编码技术的提出势在必行。为解决这一问题，JCT-VC（Joint Collaborative Team on Video Coding）工作组制定了具有更高的压缩效率的新一代视频压缩标准HEVC（High Efficiency Video Coding）。与现有编码标准H.264/AVC相比，在重建图像客观质量相同的情况下，HEVC的编码码率可以节省50%左右。

HEVC标准提供了更好的压缩效率，但其代价是必须在更多的编码参数中进行优化选择，才能充分发挥HEVC的压缩效率。这使得基于HEVC标准的编码器可能因编码复杂度的大幅提高而阻碍其实际应用与推广。

另一方面，虽然HEVC与H.264/AVC相比可以节省50%左右的码率，但高清视频图像的数据量仍是普通视频的2倍以上，且视频的数据量是随着图像分辨率的提高而增加的。然而，根据人眼视觉感知特性，当图像质量或分辨率达到增加到一定程度时，人眼能接收的视觉信息会逐渐趋于饱和。

对此，从编码复杂度与率失真性能优化的角度设计一种基于HEVC标准的视频编码框架，可以最大限度降低HEVC编码的复杂度；提高HEVC编码的率失真性能，从而满足实用化需求。同时，此框架可以结合人眼视觉感知特性，在相同编码条件下进一步优化高清视频的主观质量。因此，相关研究有着广阔的应用前景和巨大的经济价值。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种编码复杂度与率失真性能联合优化的基于HEVC标准的视频编码框架。

本发明采用的技术方案如下：

A.建立内容自适应的编码复杂度、编码失真度和编码码率的估计模型，及编码复杂度代价模型和编码率失真代价模型。

B.利用步骤A的估计模型，对当前视频帧中每个编码树单元（CTU），进行编码复杂度与率失真性能联合优化的空时域预测；

C.利用步骤A的估计模型，对步骤B中编码树单元（CTU）的预测残差，进行编码复杂度与率失真性能联合优化的变换与量化；

D.利用步骤A的估计模型，以最小化编码率失真代价为准则，从步骤B和C的编码结果中选择当前CTU的最佳编码结果；

E.对步骤D的最佳编码结果，进行解码重建和熵编码输出；

F.根据步骤B和C的编码结果，更新步骤A的估计模型。

所述步骤A的具体方法为：根据当前编码图像的空时域特征及编码参数，建立内容自适应的编码复杂度T估计模型、编码失真度D估计模型和编码码率R估计模型。并根据编码复杂度-编码失真度建立编码复杂度代价模型J_D&T(D,T)；根据编码失真度-编码码率建立编码率失真代价模型J_D&R(D,R)。其中，编码参数包括：预测单元（PU）尺寸、变化单元（TU）尺寸、帧内/帧间预测模式、参考帧数、运动搜索范围、量化参数；编码失真估计模型既可采用常见的MSE、SAD等失真度量模型，也可采用基于人眼视觉感知特性的失真估计模型，如恰可感知失真模型（JND），结构相似模型（SSIM）等。

所述步骤B的具体步骤为：1）根据编码配置参数，得到当前CTU允许的四叉树编码单元（CU）划分层次和空时域预测模式；2）采用模型定量计算的方法，以最小化编码复杂度代价为准则，计算当前CTU不同CU划分条件下的候选空时域预测模式；其中，对于帧间非Skip预测，计算其运动搜索的参考帧数和搜索范围；3）按照遍历择优选择的方法，以最小化编码率失真代价为准则，遍历步骤2）的候选空时域预测模式，得到当前CTU不同CU划分条件下的最佳空时域预测结果。其中，空时域预测模式包括：帧内预测模式和帧间预测模式、预测单元（PU）划分；帧间预测包括：帧间Skip模式和帧间非Skip模式。