息，以及其与预测方向和编 码单元划分的关系，对预测模式选择的计算过程进行简化，并对编码单元的划分进行预测， 避免不必要的编码预测计算，从而提高转码速度，节省了时间。
【附图说明】
[0016] 图1为本发明流程不意图。
[0017] 图2为序列BQ Square性能曲线比较图；
[0018] 图中：QP 分别为 27、32、38、45。
【具体实施方式】
[0019] 下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行 实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施 例。 实施例1
[0020] 如图1所示，本实施例包括以下步骤：
[0021] 步骤一、对帧内编码帧，即I帧的所有像素进行梯度计算，得到代表像素运动方向 的梯度值；通过对比帧内预测方向图与梯度的关系得出梯度与预测模式映射关系图，从而 在编码过程中得出各像素的最优预测模式。
[0022] HEVC为了保证预测的准确性，引入了大量的帧内预测方向，例如HEVC中的亮度模 块采用了 33个方向性预测模式及两个特殊预测模式（DC、planar)，AVS2中采用了 30个方 向性预测模式与三个特殊预测模式（DC、plane、双线性），上述梯度值与HEVC中的帧内预测 方向性模式有 对应的映射关系。
[0023] 步骤二、根据视频纹理信息对编码块进行分析判定，从而做出快速划分方式选择， 具体为：
[0024] 2. 1)对当前编码单元的各像素的最优预测模式进行统计，当统计结果中存在一种 模式选择率超过80%，则判断在当前编码单元中，像素具有统一的运行方向，图像纹理较为 简单，将该编码单元的属性设定为平滑单元；否则将该单元的属性设定为粗糙单元。
[0025] 2. 2)从最小的编码单元8x8模块进行分析判定，当连续的四个相同大小编码单元 均为平滑属性且其主要梯度方向具有一致性，则这四个单元可以合为一个较大单元，且该 较大编码单元也设定为平滑单元，梯度方向与之一致；否则选择当前编码单元大小，不对其 进行合并。
[0026] 2. 3)对优化后的编码单元进行可调整的编码单元划分；基于HEVC中的递归计算 方式，主要的计算复杂度始于最内部的最小编码单元，即8x8编码单元，因此本发明中设计 的由下至上的划分判定模式能够最大程度的减少计算量。
[0027] 步骤三、快速模式选择，具体步骤包括：
[0028] 3. 1)采用线下训练的方式，选择不同分辨率的不同序列分别进行测试，根据编码 结果选择编码速度与质量的最佳平衡点，再围绕平衡点进行分组对比测试，实验选择出平 滑单元与粗糙单元分别应选择的最佳模式候选数量。
[0029] 3. 2)在梯度映射统计出的梯度方向中根据模式出现频率从大到小选择出对应数 量的模式进行RDcost (Rate Distortion，率失真代价）计算，选择RDcost最小的模式，即为 最佳预测模式。
[0030] 所述的RDcost计算是指：率失真值计算，即在对应一种码率情况下图像失真值。
[0031] 综上所述，本发明的优点在于：
[0032] 1)结合了视频纹理特性，利用视频图像的空间相关性，对优化帧内视频编码器的 预测模式选择进行了优化，减少了预测模块计算复杂度，在保证预测准确率的情况下节省 了时间。
[0033] 2)结合递归框架对编码单元划分进行了优化，减少了不必要的遍历，提高编码速 度。
[0034] 3)根据不同视频序列线下训练实验确定最佳预测模式数量选择，保证了算法对不 同视频序列的编码效率稳定性。
[0035] 本发明提出的算法在AVS2参考代码RD_9. 0上进行测试，采用全帧内参数配置。具 体视频序列选用及参数均符合其平台要求设置：
[0036] 为了评估算法性能，采用以下三个参数进行分析：
【主权项】
1. 一种基于视频纹理信息的优化帧内视频编码方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步，对帧内编码帧，即I帧的所有像素进行梯度计算，得到代表像素运动方向的梯 度值；通过对比帧内预测方向图与梯度的关系得出梯度与预测模式映射关系图，从而在编 码过程中得出各像素的最优预测模式； 第二步，根据视频纹理信息对编码块进行属性分类，然后就相同属性的编码单元进行 合并，再对优化后的编码单元进行可调整的编码单元划分； 第三步，根据编码单元的不同属性设定不同的模式候选值进行预测，然后在梯度映射 统计出的梯度方向中根据模式出现频率从大到小选择出对应数量的模式进行RDcost计 算，选择RDcost最小的模式，即为最佳预测模式。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的属性分类是指：对当前编码单元的各 像素的最优预测模式进行统计，当统计结果中存在一种模式选择率超过80%，则判断在当 前编码单元中，像素具有统一的运行方向，图像纹理较为简单，将该编码单元的属性设定为 平滑单元；否则将该单元的属性设定为粗糙单元。
3. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征是，所述的合并是指：从最小的编码单元 8x8模块进行分析判定，当连续的四个相同大小编码单元均为平滑属性且其主要梯度方向 具有一致性，则这四个单元可以合为一个较大单元，且该较大编码单元也设定为平滑单元， 梯度方向与之一致；否则选择当前编码单元大小，不进行合并操作。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的预测，首先通过线下训练的方式，选 择不同分辨率的不同序列分别进行测试，根据编码结果选择编码速度与质量的最佳平衡 点，然后围绕平衡点进行分组对比测试，实验选择出平滑单元与粗糙单元分别应选择的最 佳模式候选数量。
【专利摘要】一种视频编码领域的基于视频纹理信息的优化帧内视频编码方法，通过I帧梯度信息计算与映射，利用视频图像梯度信息及其实际含义对帧内编码帧所有像素进行计算，并针对高效视频帧内预测模式进行映射；编码单元划分，根据当前编码单元中像素的梯度信息判定编码单元属性，并结合较大编码单元所包含四个较小编码单元的属性及方向一致性由下至上地判定划分方式，跳过不必要的划分遍历；快速模式选择，采用线下训练方式，对不同编码单元属性条件下的预测模式选择进行预测与优化。本发明结合视频纹理特性，对帧内视频编码的模式选择与编码单元划分进行了优化，在保证编码质量前提下提高了编码速度，并且保证了算法对不同视频序列编码的稳定性。
【IPC分类】H04N19-103, H04N19-50
【公开号】CN104796694
【申请号】CN201510216023
【发明人】解蓉, 陈航, 张良, 张文军
【申请人】上海交通大学
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月30日