基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择方法及装置，通过确定待预测单元PU的边缘纹理图中每个元素的纹理幅值及纹理方向，生成纹理方向统计直方图，进而对所述PU的强纹理方向进行判定，当所述PU具有强纹理方向且与任一邻接块的预测模式方向匹配时，则将所述强纹理方向作为最终预测模式方向。本发明专利技术在保证编码质量的前提下，减少了搜索次数，有效降低模式选择的计算时间，显著提高模式选择速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频编解码
，特别涉及一种基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择方法及装置。
技术介绍
HEVC (High Efficiency Video Coding)协议旨在提供一种比当前 H. 264 协议压缩率更高且计算复杂度没有显著增加的高分辨率视频编解码技术。HEVC提出了三种更加高效和富有弹性的视频内容表示单元，包括编码单元(coding unit,⑶)，预测单元(prediction unit, PU),以及传输单兀(transform unit, TU)。其中 F1U 具有最小 4X4，最大64X64五种尺寸。为了适应单元的变化以及提高预测的准确度，HEVC引入了帧内预测方法(Arbitrary Direction Intra, ADI)。该方法定义了多达35种的巾贞内预测模式，并以率失真优化(rate-distortion optimization, RDO)为准则对35种模式进行搜索,从而确定唯一的最优预测模式。由于RDO的计算非常耗时，直接对全部的35种预测模式进行RDO筛选在实现上并不可行。因此，HEVC设计了一种“先粗选后细选(Rough-to-Fine)”的模式选择方案，方案的流程如图I。ADI初始化根据当前I3U的大小，确定当前搜索的预测模式数为35 (Size>8X8)或18 (Size〈=8X8)。模式粗选(Rough mode decision)使用计算量相对较小的哈达马变换,计算每种预测模式的残差变换绝对值(Sum of absolute transformed differences, SATD),从中筛选出若干具有最小SATD值的候选模式。之后对生成的候选模式进行RDO细选(RD0mode decision),计算每个候选模式的RD0,最终确定唯一的预测方向模式。该方案的主要特点是具有较高的编码质量。可是统计结果表明，采用“先粗选后细选”筛选策略后，在HEVC推荐的高性能模式配置和低复杂度模式配置下，帧内预测的模式选择依然分别占用整个编码过程78%和62%的处理时间。可以看出，过多的模式搜索量是使得模式选择成为整个编码系统的效率瓶颈的主要原因。因此，提高编码效率的根本在于在保证编码质量的前提下，尽可能地减少需要搜索的模式方向个数。
技术实现思路
(一)解决的技术问题过多的模式搜索量使得整个编码系统的模式选择效率低下的问题。(二)技术方案一种基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择方法，所述方法包括A :确定待预测单元I3U的边缘纹理图中每个元素的幅值及方向；B :对方向进行统计，生成纹理方向统计直方图；C :对所述PU的强纹理方向进行判定，当所述具有强纹理方向且与任一相邻块的预测模式方向匹配时，则将所述强纹理方向对应的模式作为最终预测模式；所述强纹理方向为所述PU在任一方向上的幅值能量与所述纹理方向统计直方图中所有方向总幅值的总能量的比值大于预设阈值时的方向。优选地，步骤A中利用最大匹配法确定所述边缘纹理图中每个元素的方向，所述最大匹配法为用定点运算完成所述方向与预测模式方向之间匹配度的运算。 优选地，所述方法进一步包括当所述包含nXn像素，则可得到大小为mXm的幅值表；其中，m=n-l。优选地，步骤B具体包括将所述边缘纹理图中所有方向一致的元素的幅值进行累加，通过比较各个方向的累加值，生成纹理方向统计直方图。优选地，所述累加值最大的纹理方向为纹理主方向；生成纹理方向统计直方图时采用相邻方向加权投票机制；所述相邻方向加权投票机制为边缘纹理图中的每个元素将自身幅值向纹理主方向投票的同时，将幅值与加权系数的乘积值投票给纹理主方向的相邻方向。优选地，在步骤C中，当判定不存在所述强纹理方向或者当所述具有强纹理方向但与任一相邻块的预测模式方向不匹配时，则确定最小搜索方向集合。优选地，当纹理方向统计直方图中非零值少于最小搜索方向个数时，则舍弃零值方向，从而得到非零值的模式；对非零值的模式计算SATD值并进行筛选，得到具有最小SATD值的候选模式。优选地，当次小SATD值与最小SATD值的比值超过预定阈值时，则所述最小SATD值对应的模式为最终预测模式。优选地，若次小SATD值与最小SATD值的比值未超过预定阈值，则对所述候选模式进行RDO计算，从而得到最终预测模式。一种基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择装置，所述装置包括纹理幅值计算与方向判定模块，用于计算待预测单元的边缘纹理图中每个元素的幅值和判定所述I3U的边缘纹理图中每个元素的方向；纹理方向统计直方图生成模块，用于根据对所述方向进行统计，生成纹理方向统计直方图；强纹理方向判定模块，用于判定所述是否具有强纹理方向和所述强纹理方向是否与任一相邻块的预测模式方向匹配；当所述具有强纹理方向且与任一相邻块的预测模式方向匹配时，则将所述强纹理方向对应的模式作为最终预测模式； 所述强纹理方向为所述PU在任一方向上的幅值能量与所述纹理方向统计直方图中所有方向总幅值的总能量的比值大于预设阈值时的方向。(三)有益效果本专利技术通过考察待预测单元的纹理方向分布特征，从全部的待搜索方向集合中筛选出最有可能的一个或几个模式方向，在保证编码质量的前提下，减少了搜索次数，有效降低模式选择的计算时间，显著提高模式选择速度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图I为HEVC帧内预测流程图；图2为本专利技术提供的基于纹理特征的快速模式选择算法流程图；图3为本专利技术提供的纹理幅值计算与方向判定流程图；图4为本专利技术提供的纹理方向统计流程图；图5为本专利技术提供的强纹理方向判定流程图；图6为本专利技术提供的生成最小搜索方向集合流程图；图7为本专利技术提供的像素与纹理表元素之间的对应关系图。具体实施例方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。实施例I本专利技术提出了一种基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择方法，所述方法包括A :确定待预测单元I3U的边缘纹理图中每个元素的幅值及方向；B :对方向进行统计，生成纹理方向统计直方图；C :对所述PU的强纹理方向进行判定，当所述具有强纹理方向且与任一相邻块的预测模式方向匹配时，则将所述强纹理方向对应的模式作为最终预测模式；所述强纹理方向为所述PU在任一方向上的幅值能量与所述纹理方向统计直方图中所有方向总幅值的总能量的比值大于预设阈值时的方向。优选地，步骤A中利用最大匹配法确定所述边缘纹理图中每个元素的方向，所述最大匹配法为用定点运算完成所述方向与预测模式方向之间匹配度的运算。优选地，所述方法进一步包括当所述PU包含ηXη像素，则可得到大小为mXm的幅值表；其中，m=n-l。优选地，步骤B具体包括将所述边缘纹理图中所有方向一致的元素的幅值进行累加，通过比较各个方向的累加值，生成纹理方向统计直方图。优选地，所述累加值最大的纹理方向为纹理主方向；生成纹理方向统计直方图时采用相邻方向加权投票机制；所述相邻方向加权投票机制为边缘纹理图中的每个元本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择方法，其特征在于，所述方法包括：A：确定待预测单元PU的边缘纹理图中每个元素的幅值及方向；B：对方向进行统计，生成纹理方向统计直方图；C：对所述PU的强纹理方向进行判定，当所述PU具有强纹理方向且与任一相邻块的预测模式方向匹配时，则将所述强纹理方向对应的模式作为最终预测模式；所述强纹理方向为所述PU在任一方向上的幅值能量与所述纹理方向统计直方图中所有方向总幅值的总能量的比值大于预设阈值时的方向。

【技术特征摘要】
1.一种基于纹理特性的HEVC帧内预测模式的快速选择方法，其特征在于，所述方法包括 A :确定待预测单元PU的边缘纹理图中每个元素的幅值及方向； B :对方向进行统计，生成纹理方向统计直方图； C :对所述的强纹理方向进行判定，当所述具有强纹理方向且与任一相邻块的预测模式方向匹配时，则将所述强纹理方向对应的模式作为最终预测模式； 所述强纹理方向为所述PU在任一方向上的幅值能量与所述纹理方向统计直方图中所有方向总幅值的总能量的比值大于预设阈值时的方向。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，步骤A中利用最大匹配法确定所述边缘纹理图中每个元素的方向，所述最大匹配法为用定点运算完成所述方向与预测模式方向之间匹配度的运算。3.根据权利要求I或2所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括当所述PU包含nXn像素，则可得到大小为mXm的幅值表；其中，m=n_l。4.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，步骤B具体包括将所述边缘纹理图中所有方向一致的元素的幅值进行累加，通过比较各个方向的累加值，生成纹理方向统计直方图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述累加值最大的纹理方向为纹理主方向； 生成纹理方向统计直方图时采用相邻方向加权投票机制； 所述相邻方向加权投票机制为边缘纹理图中的每个元素将自身幅值向纹理主方向投票的同时，将幅值与加权系数的乘积值投票给纹理主方向的相邻方向。6.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，在步骤C中， 当判...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘振宇，陈光，汪东升，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：