基于贝叶斯最小风险决策的skip模式快速选择方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频编码技术领域，具体地，涉及一种基于贝叶斯最小风险决策的 SKIP模式快速选择。
【背景技术】
[0002] 随着科技的快速发展，人们对视觉和听觉质量的要求越来越高，高清视频和超高 清视频开始被普遍关注。JEVC是新一代的视频压缩标准，被视为是ITU-TH. 264/MPEG-4AVC 标准的继任者。2004 年开始由ISO/IECMovingPictureExpertsGroup(MPEG)和ITU-T VideoCodingExpertsGroup(VCEG)开始制定，并于2013年1月26号正式成为国际视频 编码标准。HEVC被认为不仅提升图像质量，同时也能达到H. 264/MPEG-4AVC两倍压缩率即 同样画面质量下比特率减少了 50%。
[0003] 作为新一代视频编码标准，HEVC(H. 265)仍然属于预测加变换的混合编码框架。 采用了更加灵活的编码结构来提高编码效率，包括编码单元（CU)、预测单元（PU)和变换单 元（TU)，编码单元的最大值被称为最大编码单元（LCU)。HEVC中的预测模式也大大增加， 包括：SKIP模式，Merge模式，Inter2Nx2N，InterNx2N，Inter2NxN，Inter2NxnU，Inter 2NxnD，InternLx2N，InternRx2N，InterNxN，Intra2Nx2N和IntraNxN。为了得到最好编 码性能，所有⑶采用递归遍历的方式来找出最佳编码模式，这个过程中Rate-Distortion Optimization(RDO)技术会被采用来得到最佳的性能，但是这将带来极大的计算复杂度。同 时，对于变换单元采用ResidualQuad-treeTransform(RQT)分割结构，RQT是一种自适应 的变换技术。对于帧间编码，其允许变换块的大小根据运动补偿块的大小进行自适应的调 整；对于帧内编码，其允许变换块的大小根据帧内预测残差的特性进行自适应的调整。并且 HEVC采用了样本自适应偏移（SA0:SampleAdaptiveOffset)技术。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于贝叶斯最小风险决策的 SKIP模式快速选择方法，在于保证编码性能的条件下，快速进行SKIP模式的判定尽可能的 减少运算复杂度，能够极大地降低JEVC的编码复杂度。
[0005] 为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：本发明是基于新一代视频压缩标准 (HEVC)，对帧间编码模式中的SKIP模式进行快速选择，该方法在保持编码性能的情况下有 效的减少编码复杂度。
[0006] 一种基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，具体包括如下步骤：
[0007] 步骤1 :在线统计学习前四帧，采用HEVC中标准过程编码⑶，并记录不同量化参数 (QP)和不同编码深度下最优为SKIP模式和非SKIP模式的个数及其对应SKIP模式的率失 真代价；
[0008] 步骤2 :通过非参数估计分别得到最优为SKIP模式和非SKIP模式的概率，及在 SKIP模式下的SKIP的率失真代价条件概率分布和在非SKIP模式下的SKIP的率失真代价 条件概率分布；
[0009] 步骤3 :对剩余帧采用基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择，对于给定 的CU，首先检测SKIP模式并得到其率失真代价；
[0010] 步骤4 :根据SKIP模式的率失真代价，代入非参数估计模型中算出SKIP模式下的 SKIP的率失真代价条件概率和在非SKIP模式下的SKIP的率失真代价条件概率；
[0011] 步骤5 :将步骤4中得到的值代入贝叶斯最小风险模型中判断本层CU最优模式是 否为SKIP模式，若是SKIP模式则转步骤7,否则转步骤6 ;
[0012] 步骤6 :对本层⑶的其它预测模式进行编码；
[0013] 步骤7 :跳过本层CU的其它预测编码模式并进入下一层CU的模式选择。
[0014] 与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0015] 本发明提供的方法能够通过对SKIP模式的提前判断，能有效减少不必要的预测 模式的计算，实现在较小的性能损失下降低ffiVC编码的计算复杂度，使编码速度得到了大 幅提高。经验证，在使用了该发明之后，在HEVC的参考编码器HM14. 0下，针对多个视频序 列编码器平均有50%的速度提升，而BD-rate(相同质量下的码率）仅有0. 34%的增加。
【附图说明】
[0016] 通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、 目的和优点将会变得更明显：
[0017] 图1是SKIP模式和非SKIP模式直方图密度估计图；
[0018] 图2是本发明一实施例的方法流程图；
[0019] 图3是本发明与原始编码器每帧编码时间比较图；
[0020] 图4是本发明与原始编码器率失真（RD)性能曲线比较图。
【具体实施方式】
[0021] 下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术 人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术 人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明 的保护范围。
[0022] 如图2所示，本发明基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法的流程 图：首先采用当前编码单元的SKIP模式的率失真代价作为决策特征，在线统计学习前四 帧，针对不同量化参数及不同编码单元深度，通过非参数概率密度估计分别得到最优选为 SKIP模式和非SKIP模式时的决策特征的条件概率分布。然后基于在线学习的统计信息，利 用贝叶斯风险最小模型对剩余帧的SKIP模式进行提前判决。此方法能够在保证编码性能 的情况下，可以快速的进行SKIP模式的判定，从而跳过其它不必要的预测编码模式计算， 能够有效的降低JEVC编码器的编码复杂度，有利于实现HEVC编码器的实时应用。
[0023] 所述方法具体实施步骤如下：
[0024] 步骤（1):在线学习前四帧，并记录各种参数，具体是：
[0025] 采用HEVC中标准过程编码所有⑶，并记录不同量化参数（QP)和不同编码深度 (d)下最优为SKIP模式（<+)的个数:(iV/)和非SKIP模式（Ctlfs )的个数(iV^)及其对应SKIP模式的归一化率失真代价df)。归一化公式如下：
【主权项】
1. 一种基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，其特征在于，包括如下步 骤： 步骤1 ;在线统计学习前四帖，采用肥VC中标准过程编码CU，并记录不同量化参数和不 同编码深度下最优为SKIP模式和非SKIP模式的个数及其对应SKIP模式的率失真代价； 步骤2 ;通过非参数估计分别得到最优为SKIP模式和非SKIP模式的概率，及在SKIP模 式下的SKIP的率失真代价条件概率分布和在非SKIP模式下的SKIP的率失真代价条件概 率分布； 步骤3;对剩余帖采用基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择，对于给定的CU， 首先检测SKIP模式并得到其率失真代价； 步骤4 ;根据SKIP模式的率失真代价，代入非参数估计模型中算出SKIP模式下的SKIP 的率失真代价条件概率和在非SKIP模式下的SKIP的率失真代价条件概率； 步骤5 ;将步骤4中得到的值代入贝叶斯最小风险模型中判断本层CU最优模式是否为 SKIP模式，若是SKIP模式则转步骤7,否则转步骤6 ; 步骤6 ;对本层CU的其它预测模式进行编码； 步骤7 ;跳过本层CU的其它预测编码模式并进入下一层CU的模式选择。
2. 根据权利要求1所述的基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，其特征 在于，步骤1中；在线学习前四帖，采用肥VC中标准过程编码每一个CU，并记录不同量化参 数和不同编码单元深度d下最化为SKIP模式的个数和非SKIP模式的个数 及其对应SKIP模式的率失真代价(7f)，归一化公式如下：
其中左移的位数与编码深度d相关，shift [d] = {8,6,4, 2}。
3. 根据权利要求1所述的基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，其特征 在于，步骤2中：非参数估计采用直方图方法分别得到最优为SKIP模式和非SKIP模式的概 率pCcdfy：)，及在SKIP模式下的SKIP的率失真代价条件概率分布和在 非SKIP模式下的SKIP的率失真代价条件概率分布p(/f|W義)，其中：
其中S，nS分别是SKIP和非SKIP的简写，Wfs分别表示编码单元深度d下最优 为SKIP模式和非SKIP模式，而iY/和则分别表示编码单元深度d下最化为SKIP模式 和非SKIP模式的个数。
4. 根据权利要求3所述的基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，其特征 在于，步骤4中；根据SKIP模式的率失真代价gf)，代入直方图密度估计模型中算出SKIP
模式下的SKIP的率失真代价条件概率和在非SKIP模式下的SKIP的率失真代价 条件概率
5. 根据权利要求1所述的基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，其特征 在于，步骤5中；将步骤4中得到的值代入贝叶斯最小风险模型中判断本层CU最优模式是 否为SKIP模式，贝叶斯最小风险模型如下：
其中S，nS分别是SKIP和非SKIP的简写，￡tl|，分别表示编码单元深度d下最优 为SKIP模式和非SKIP模式，风险系数表示错选为非SKIP模式而实际为SKIP模式的 损失，而表示错选为SKIP模式而实际为非SKIP模式的损失；若选为SKIP模式的风险 小于选为非SKIP模式的风险则将选择为SKIP模式否则选择为非SKIP模式。
6. 根据权利要求5所述的基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，其特征 在于，为保证编码性能，风险系数比l4,s/g?s为0. 25。
7. 根据权利要求1-6任一项所述的基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方 法，其特征在于，步骤6中：如果没有选择为SKIP模式，则进行该层的其余模式编码，即包 括 Inter 2Nx2N, Inter Nx2N, Inter 2NxN, Inter 2NxnU, Inter 2NxnD, Inter nLx2N, Inter nRx2N, Inter化N, Intra 2化2N和Inter化N，分别计算各个模式的率失真代价，选出其中 率失真代价最小的模式作为当前层的最优预测模式。
【专利摘要】本发明提供了一种基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，具体步骤是：首先采用当前编码单元的SKIP模式的率失真代价作为决策特征，在线统计学习前四帧，针对不同量化参数及不同编码单元深度，通过非参数概率密度估计分别得到最优选为SKIP模式和非SKIP模式时的决策特征的条件概率分布。然后基于在线学习的统计信息，利用贝叶斯风险最小模型对剩余帧的SKIP模式进行提前判决。此方法能够在保证编码性能的情况下，可以快速的进行SKIP模式的判定，从而跳过其它不必要的预测编码模式计算，能够有效的降低HEVC编码器的编码复杂度，有利于实现HEVC编码器的实时应用。
【IPC分类】H04N19-109, H04N19-147
【公开号】CN104601992
【申请号】CN201510007324
【发明人】张小云, 胡强, 石志儒, 高志勇, 陈立
【申请人】上海交通大学
【公开日】2015年5月6日
【申请日】2015年1月7日