四.帧内预测模式
共35个(h264有9个),包括Planar,DC,33个方向模式:
除了Intra_Angular预测外,HEVC还和H.264/MPEG-4 AVC一样,支持Intra_Planar, Intra_DC预测模式;
. Intra_DC 使用参考像素的均值进行预测;
. Intra_Planar 使用四个角的参考像素得到的两个线性预测的均值;
划分模式:帧内只能使用PART_2Nx2N、PART_NxN两种
Skipped模式:无MV差异和残差信息的帧间预测模式
针对运动向量预测,H.265有两个参考表:L0和L1。每一个都拥有16个参照项,但是唯一图片的最大数量是8。H.265运动估计要比H.264更加复杂。它使用列表索引,有两个主要的预测模式:合并和高级运动向量(Merge and Advanced MV.)。
最小均方误差(Mean Square Error,MSE)
最小平均绝对误差(Mean Absolute Difference,MAD)
最大匹配像素数(Matching-Pixel Count,MPC)
绝对误差和(Sum Of Absolute Difference,SAD)
最小变换域绝对误差和(Sum Of Absolute Transformed Difference,SATD)
一般用SAD或者SATD。SAD不含乘除法,且便于硬件实现,因而使用最广泛。实际中,在SAD基础上还进行了别的运算来保证失真率。
·
dia 菱形
全搜索:
所有可能的位置都计算两个块的匹配误差,相当于原块在搜索窗口内一个像素一个像素点的移动匹配
菱形搜索: 在x265中实际是十字搜索,仅对菱形对角线十字上的块进行搜索
HM的则是全搜索和TZSearch以及对TZSearch的优化的搜索。
HEVC在预测方面提出了两种新的技术–Merge &&
AMVP (Advanced Motion Vector Prediction)都使用了空域和时域MV预测的思想,通过建立候选MV列表,选取性能最优的一个作为当前PU的预测MV,二者的区别:
·
Merge可以看成一种编码模式,在该模式下,当前PU的MV直接由空域或时域上临近的PU预测得到,不存在MVD;而AMVP可以看成一种MV预测技术,编码器只需要对实际MV与预测MV的差值进行编码,因此是存在MVD的。
Merge
当前块的运动信息可以通过相邻块的PUs运动信息推导出来,只需要传输合并索引,合并标记,不需要传输运动信息。
空间合并候选:从5个不同位置候选中选择4个合并候选
图中便是5个PU,但是标准规定最多四个,则列表按照A1–>B1–>B0–>A0–>(B2)的顺序建立,B2为替补,即当其他有一个或者多个不存在时,需要使用B2的运动信息。
时间合并候选:从2个候选中选择1个合并候选
从C3、H中选择一个:
AMVP
构造一个时空PUs的运动矢量候选列表,当前PU遍历候选列表,通过SAD选择最优预测运动矢量。
空间运动矢量候选:从5个位置中左侧、上侧分别选1个共2个候选
而AMVP的选择顺序,左侧为A0–>A1–>scaled
A0–>scaledA1,其中scaled A0表示将A0的MV进行比例伸缩。
上方为B0–>B1–B2–>(scaled B0–>scaled B1–>scaled
B2)。
然而,x265并不在乎标准,我们要的就是速度,所以在x265的代码中,只能看到它使用AMVP且对应的变量是
且对左侧和上侧分别if-else,选出两个。
时间运动矢量候选:从2个不同位置候选中选择1个候选
C0(右下) represents the bottom right neighbor and
C1(中心) represents the center block.
Skip vs Merge:
分数像素内插:
_
用于产生非整数采样位置像素值的预测样本。_
熵编码
目前HEVC规定只使用CABAC算术编码。
去块效应滤波器
消除反量化和反变换后由于预测误差产生的块效应,即块边缘处的像素值跳变。
自适应样点补偿
_
通过对重建图像进行分类,对每一类图像像素值进行加减1,从而达到减少失真,提高压缩率,减少码流的作用。_
目前自适应样点补偿分为带状补偿,边缘补偿:
1. 带状补偿,按像素值强度划分为不同的等级,一共32个等级,按像素值排序,位于中间的16个等级进行补偿,将补偿信息写进码流,其余16个等级不进行补偿,减少码流。
2. 边缘补偿,选择不同的模板,确定当前像素类型,如局部最大,局部最小,或者图像边缘。
Wavefront Parallel Processing (WPP)
WPP的并行技术是以一行LCU块为单位进行的,但是不完全截断LCU行之间的关系,如下图,Thread1的第二个块的CABAC状态保存下来,用于Thread2的起始CABAC状态,依次类推进行并行编码或解码,因此行与行之间存在很大的依赖关系。通常该方法的压缩性高于tiles。
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