HEVC关键技术2.doc

HEVC关键技术 摘要：随着人们视觉感受要求的提高，视频的分辨率和应用场合发生了重大变化。但是现有的视频压缩标准已经不能满足需求，这就要求研究人员提出新的视频压缩标准，进一步提高视频的压缩效率，高效视频编码标准应运而生。高效视频编码标准主要目标是在现有的H.264/AVC high profile的基础上，压缩效率提高一倍，可以允许适当提高编码端的复杂度。本文主要从高效视频编码标准的关键技术入手，比较全面地介绍了基于四叉树结构的分割技术、细粒度slice分块边界、预测编码技术、环路滤波、熵编码、并行化设计等技术。同时，对高效视频编码标准的发展前景进行了预测。 关键词：高效视频编码标准，预测编码技术，环路滤波、熵编码、并行化设计 1 HEVC的背景 H.264是当前普遍的视频编码标准，它将视频压缩效率提高到一个更高的水平。由于其高效的压缩效率，以及良好的网络亲和性，使得该标准在较短的时间内得到广泛普及。然而，随着网络技术和终端处理能力的不断提高和发展，人们提出了更高的要求，希望能够提供高清、3D、移动无线，以满足新的家庭影院、远程监控、数字广播、移动流媒体、便携摄像、医学成像等新领域的应用。如果继续采用H.264编码就会出现如下一些局限性[1]：1.宏块个数的爆发式增长，会导致用于编码宏块的预测模式、运动矢量、参考帧索引和量化级等宏块级参数信息所占用的码字过多，用于编码残差部分的码字明显减少。2.由于分辨率的大大增加，单个宏块所表示的图像内容的信息大大减少，这将导致相邻的4×4或8×8块变换后的低频系数相似程度也大大提高，导致出现大量的冗余。3.由于分辨率的大大增加，表示同一个运动的运动矢量的幅值将大大增加，H.264中采用一个运动矢量预测值，对运动矢量差编码使用的是哥伦布指数编码，该编码方式的特点是数值越小使用的比特数越少。因此，随着运动矢量幅值的大幅增加，H.264中用来对运动矢量进行预测以及编码的方法压缩率将逐渐降低。4.H.264的一些关键算法例如采用CAVLC和CABAC两种基于上下文的熵编码方法、去块滤波等都要求串行编码，并行处理程度比较低。针对GPU/DSP/FPGA/ASIC等并行化程度非常高的CPU，H.264的这种串行化处理越来越成为制约运算性能的瓶颈。为了解决上述问题，ITU_T视频编码专家组(Video Coding Experts Group, VCEG)和ISO/IEC运动图像专家组(Moving Picture Experts Group, MPEG)在H.264视频压缩标准的基础上提出了高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding, HEVC)。 HEVC的核心目标是在H.264/AVC high profile的基础上，压缩效率提高一倍。即在保证相同视频图像质量的前提下，视频流的码率减少50%。在提高压缩效率的同时，可以允许编码端适当提高复杂度。HEVC依然沿用H.263就开始采用的混合编码框架，即用帧间和帧内预测编码消除时间域和空间域的相关性，对残差进行变换编码以消除空间相关性，熵编码消除统计上的冗余度。HEVC将在混合编码框架内，着力研究新的编码工具或技术，提高视频压缩效率。 2 HEVC技术亮点 HEVC与H.264/AVC视频标准一样，依然采用混合编码框架。在此混合编码框架下， HEVC进行了大量的技术创新，其中具有代表性的技术方案有：基于大尺寸四叉树结构的分割技术，多角度帧内预测技术，运动估计融合技术，高精度运动补偿技术，自适应环路滤波技术以及基于语义的熵编码技术。下面将对这些技术逐个进行阐述。 2.1 基于四叉树结构的分割技术 随着视频分辨率的提高，块结构越大，越能提高视频的压缩效率，因此HEVC提出了超大尺寸四叉树编码结构。该结构使用编码单元(Coding Unit, CU)，预测单元(Prediction Unit, PU)和变换单元(Transform unit, TU) 3个概念描述整个编码过程。其中编码单元类似于H.264/AVC中宏块的概念，用于编码的过程；预测单元是进行预测的基本单元；变换单元是进行变换和量化的基本单元。这三个单元的分离，使得变换、预测和编码各个处理环节更加灵活，也有利于各环节的划分更加符合视频图像的纹理特征，有利于各个单元更优化地完成各自的功能。对于1个编码单元，1幅图像可以被分为多个片，而1个片又可以被分为多个最大编码单元(Largest Coding Unit, LCU )，1个最大编码单元又可以分为4个编码单元，每个编码单元可以继续分片至最大深度。HEVC定义了5种类型的编码元: 128×128(LCU)，64×64，32×32，16×16，8×8(Smallest Coding Unit, SCU)。LCU的树形结