[发明专利]一种面向VVC的快速帧内预测方法

说明书

本发明涉及一种面向VVC的快速帧内预测方法，包括以下步骤：步骤S1：构建HAD代价预测模型，预测每种预测模式的HAD代价，按从小到大的排序，并选择前若干个HAD代价的模式初始化CU候选模式列表；步骤S2:通过统计分析候选模式成为最佳模式的概率，优化CU候选模式列表；步骤S3:基于贝叶斯定理，在每个CU深度级别执行CU划分的提前终止，进一步进行VVC的下一步编码流程，从而加快编码时间。本发明实现在保证视频质量的前提下，有效地加快了视频的编码时间。

技术领域

本发明涉及视频编码技术领域，具体涉及一种面向VVC的快速帧内预测方法。

背景技术

VVC是新一代视频编码标准，它具有较高的编码效率，在VVC测试模式中，已经采用了许多新颖的技术来提高压缩效率。其中，删除预测单元和转换单元的概念是最重大的变化之一，编码单元直接用于预测和变换进度，无需进一步划分；另一项关键创新是，划分方法采用具有嵌套多类型树编码块结构的四叉树，而不是传统的四叉树结构；此外，为了更好地捕获任意边缘方向，VVC还扩展了预测模式的数量，在原有35种模式基础上，新增了32种子模式。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种面向VVC的快速帧内预测方法,能够有效的加快视频的编码时间。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种面向VVC的快速帧内预测方法，包括以下步骤：

步骤S1：构建HAD代价预测模型，预测每种预测模式的HAD代价，按从小到大的排序，并选择前若干个HAD代价的模式初始化CU候选模式列表；

步骤S2:通过统计分析候选模式成为最佳模式的概率，优化CU候选模式列表；

步骤S3:基于贝叶斯定理，在每个CU深度级别执行CU划分的提前终止，进一步进行VVC的下一步编码流程，从而加快编码时间。

进一步的，所述步骤S1采用全帧内配置来计算不同类型视频序列中CU的HAD代价，将相邻参考CU分为UCU，LCU和coCU。

进一步的，所述步骤S1具体为：

步骤S11:当前CU的HAD代价分布C(t)由相邻块代价分布来预测，估算模型为：

其中C_l(t)和C_u(t)分别是LCU和UCU的HAD代价，是对应的权重，由coCU权重预测得到；

步骤S12：按从小到大的排序，并选择前N个预测模式来初始化候选列表，并加入平面模式、DC模式、水平模式和垂直模式一起进入粗粒度模式选择过程，将预测模式从35降低到N+4。

进一步的，所述在VVC帧内预测中仅在LCU和UCU同时存在的情况下采用步骤S1初始化方法，否则当前CU将由原始VVC编码器进行编码。

进一步的，所述步骤S2具体为：

步骤S21：在几种不同类型的序列中进行测试，统计不同CU尺寸的候选列表中每个候选模式被选为最佳模式的概率，通过统计结果，证明通过在列表中的前x模式即可以达到准确预测；

步骤S22：尝试若干种不同CU尺寸采用不同候选模式数量的组合，且这里的每个CU尺寸的候选模式数量不超过x，将它们与VVC编码器的原始候选模式方案进行比较，选择编码性能较好和计算复杂度较低的组合；

步骤S23：根据步骤S22得到的组合中列出的不同CU尺寸所需的候选模式数量进一步优化CU候选模式列表，从候选列表中选择所需的候选模式作为在连续模式决策过程中使用的最终候选模式。

进一步的，所述步骤S3具体为：