[发明专利]一种基于数据挖掘的HEVC帧间快速模式选择方法

说明书

本发明提供一种基于数据挖掘的HEVC帧间快速模式选择方法，首先通过对不同分辨率，不同纹理的视频进行数据信息收集，接着对数据信息进行分析确定出有用的信息，然后利用数据信息建立起训练样本集，最后利用样本集建立起决策树进行测试。本发明在保持编码率失真性能基本不变的条件下，显著的降低HEVC的编码计算复杂度，极大缩短了编码时间。

技术领域

本发明涉及HEVC视频编码领域，具体是有关于一种基于数据挖掘的HEVC帧间快速模式选择方法。

背景技术

随着视频多媒体级数逐渐深入社会生活中，高清视频和超高清视频的相继得到热捧，人们对高分辨率和高帧率的视频不断提出要求。H.264已经不能满足这些要求，为此，联合视频编码小组致力于新的国际视频编码的标准制定，并于2013年1月公布了新的国际视频编码标准HEVC。

HEVC依旧采用混合编码框架，这个是和H.264相似的，不过HEVC是在H.264基础上做了大量的创新。HEVC放弃了宏块的概念，改为编码单元、预测单元、和变换单元，并提出基于四叉树的块尺寸递归分割结构和先进的运动矢量预测技术、非对称帧间预测单元模式和多方向帧内PU模式等，大大提高了编码效率。和H.264相比，HEVC在相同视频质量的条件下可以节约50％左右的视频码流。然而它的编码复杂度也成倍增加，这严重阻碍了它的推广应用。在HEVC编码过程中，一帧图像被划分成多个CTU(Coding Tree Unit)，每个CTU也可采用四叉树划分技术再被划分为一个或多个CU(Coding Unit)，每个CU可继续被划分为1个CU或者4个子CU。CTU的四叉树划分技术使CU的划分尺寸种类增加，进而增加了帧间和帧内编码的多样性，显著的提升了视频压缩效率。然而，HEVC的编码效率的提高是以高计算复杂度为代价的。HEVC以PU为单位依次进行帧间和帧内PU模式估计，其中，帧间预测占用了大量的内存空间和大量的编码时间，帧间模式包括Skip、Merge、Inter2Nx2N、InterNxN、InterNx2N、Inter2NxN、Inter2NxnU、InterNxnD、InternLx2N和InterRx2N，其中Skip、Merge和Inter2Nx2N模式并不会出现PU分裂，其余模式要么PU分为4块，要么PU分为2块，这种情况统称为CU的划分模式，PU分裂则为划分，否则为不划分。Skip模式的量化预测残差全为零，因此无需将预测矢量和量化预测残差编入码流，Merge模式只需要将量化预测残差编入码流，其他帧间预测模式都需要将预测矢量和量化预测残差编入码流。

HEVC帧间模式选择需要遍历所有的帧间预测模式，分别计算各个模式下的率失真代价RDO，最后选择率失真代价最小的模式作为其最终模式，这种方法可以获得很好的编码率失真性能，但是导致了计算复杂度的极大上升。因为HEVC帧间预测占用了70％以上的编码时间，所以需要研究一种快速模式选择方法用于降低HEVC的编码复杂度，使得HEVC更容易推广。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于数据挖掘的HEVC的快速帧间模式选择方法，在保持编码率失真性能基本不变的条件下，显著的降低HEVC的编码计算复杂度，极大缩短了编码时间。

为了解决帧间复杂度高的问题，本发明的技术方案为：

一种基于数据挖掘的HEVC帧间快速模式选择方法，包括以下步骤：

(1.1)输入视频序列，对帧间预测的各个模式进行概率统计，得到帧间预测模式概率统计图；

(1.2)分析得到的帧间预测模式概率统计图，对帧间预测的MSM模式与2Nx2N模式的数据信息进行收集，找出与CU划分模式相关的数据特征，并进行特征优化，利用数据挖掘技术将得到的特征数据建立CU划分决策树；

(1.3)将建立的决策树模型运用到HEVC帧间预测。

本发明提供了一种基于数据挖掘的HEVC帧间快速模式选择方法，该方法适用于HEVC帧间编码的模式选择，与现有技术相比，具有如下特点和优点：