摘 要： HEVC作為下一代視頻編碼標準，正在由JCT-VC制定。根據(jù)最新的HEVC中提出的歸并技術(shù)，描述了B幀編解碼效率的改善。實驗驗證了運動歸并技術(shù)在低延遲低復雜度情況下對P幀的影響。通過HM6.0中運動歸并技術(shù)算法原理，分析運動歸并技術(shù)對于P幀在編解碼效率上并無明顯的提升，PSRN平均降低了0.1%。
關(guān)鍵詞： HEVC；MCL；歸并模型
雖然H.264/AVC[1]視頻編碼標準采用很多新的編碼方案，在現(xiàn)有的視頻編解碼取得了很好的編碼效果，但是它的編碼單元（CU）仍然固定為16像素×16像素的宏塊（MB），包含16個4像素×4像素或者8個8像素×8像素變換塊，然而在編碼器處理高分辨率的圖像時，運動估計（ME）和運動補償（MC）與CU大小只有很小的相關(guān)性。因此，HEVC（High Efficiency Video Coding）[2]中，CU在16像素×16像素MB的基礎(chǔ)上進行了擴展，CU的大小可以為8像素×8像素、16像素×16像素、32像素×32像素和64像素×64像素，對CU的預測，可以將CU分割為預測單元（PU），每個PU可以分割為更小的PU，假設(shè)CU大小為2N×2N（N=4，8，16，32），PU可以分割為2個N×2N或者2N×N或4個N×N像素塊，再分割為非對稱模式下，PU可以為nR×2N、nL×2N、2N×nDe和2N×nU。同樣，HEVC中處理變化和量化部分有相應(yīng)的變換單元（TU），TU可以為4像素×4像素、8像素×8像素、16像素×16像素和32像素×32像素。
歸并技術(shù)應(yīng)用于CU單元在作RDO運算之前，用于快速決定CU的預測模型，其中的并行運算可以降低HM編碼端吞吐量過大的問題，提高視頻編碼效率。參考文獻[3]提出了歸并技術(shù)對不同CU層編解碼效率的提升，由于8像素×8像素CU占據(jù)整體CU的54%，大塊CU的歸并技術(shù)的應(yīng)用，導致PSNK值有較大的下降。參考文獻[4]提出了只對8像素×8像素CU進行歸并技術(shù)的應(yīng)用，并在B幀上得到了很好的效果，將像素的Y、U與V的BD-rate提升了0.1%、0.1%與0.1%，解碼時間平均降低了12%。在本文中，將檢測及驗證歸并技術(shù)在低延遲情況下對P幀的影響，并分析P幀中歸并技術(shù)的并行運算原理。
1 MCL的并行運算
在決定CU編碼模型和獲取CU的編碼列表前，HEVC會對當前CU做歸并運算，提前決定CU的預測列表，然后才對每個CU作RDO運算，選擇最佳的編碼模型。而RDO的運算必須對當前CU作運動估計運算，HEVC編碼器中歸并候選列表（MCL）的獲取速度會影響ME的計算，HM5中每個PU都有自己的MCL，一個64像素×64像素的CU有539個MCL，嚴重阻礙了預測模型類型的確定。HM6中提出的MCL的并行運算，不僅可以減少MCL的數(shù)量，同時減少了CU內(nèi)部PU的相互依賴性。在不包含不對稱CU的情況下，對于一個64×64的CU，相鄰有5個參考位置可以使用，其又可以分為4個32像素×32像素的CU，同樣擁有5個參考點，總共有4×5個參考點。同理，16像素×16像素的CU有4×4×5個參考點，8像素×8像素的CU有16×4×5個參考點，所以一個64像素×64像素大小的CU總共包含425個參考位置。在包含不對稱CU的情況下，參考點的數(shù)量可達593個[3]。這樣龐大的數(shù)量，加重了計算量，應(yīng)該試圖減少MCL的數(shù)量，特別是8像素×8像素CU中MCL的數(shù)量。
歸并技術(shù)利用已編碼的PU來推導或獲取當前PU的參數(shù)列表（如運動向量、參考幀索引、參考幀列表標志等），在HM6中提出了基于CU的運動歸并列表的構(gòu)造，它是將位于一個CU中所有8像素×8像素大小的PU共享同一個MCL，這不僅降低了幀間PU的相互依賴性，還減少了MCL的數(shù)量，最多可達HM5中MCL的57%。這種設(shè)計使得視屏質(zhì)量平均損失了0.3%，但提高了高吞吐量和高質(zhì)量編碼器的靈活性。
當N=4時，當前PU的TMVP參考索引從其左邊PU獲取，當這兩個PU位于相同的CU中時，就說這兩個PU具有依賴性。圖1列舉了PU依賴性的情況。
這種情況下，直到參考的PU編碼和解碼完成才能獲取當前PU的TMVP，HM6中通過當前CU之外已編碼的CU來獲取TMVP。TMVP參考索引的位置如圖2所示，其中位于CU內(nèi)部的PU，其TMVP參考索引被設(shè)置為A1，如果A1不可用，則把TMVP的參考索引設(shè)置為0。
因為當前CU內(nèi)部的PU都參考同一個CU（A1），所以CU內(nèi)部PU的MCL的數(shù)量將會減少。對于CU中的不對稱PU，在去除PU間依賴性前，有13個參考點，由于同一個CU內(nèi)部的PU采用同一個參考點，因此對于一個64像素×64像素的PU只有一個參考點可以選擇（即A1）。同理，32像素×32像素共有4×13個參考點，16像素×16像素共有4×4×13個參考點，8像素×8像素共有16×4×1個參考點，因此去除CU內(nèi)部PU的相互依賴性后，MCL的數(shù)量總共為397個。在包含不對稱PU的CU中，其他的參考點可以相應(yīng)求得。圖3表示MCL的獲取流程圖[4]。
MCL的獲取需要考慮時間和空間上的候選參考點。在空間位置上，從當前CU的5個候選參考點選擇其中4個，選擇順序為A1->B1->B0->A0->（B2），參考點B2只有在A1、B1、B0或A0無效時才可使用。在時間順序上，在當前PU的POC值小的幀里選擇兩幀，從這兩幀與當前PU相對應(yīng)的位置選擇兩個參考點，然后通過比較選擇其中較好的參考點。最后從選擇的5個參考點中移除重復的參考點，增加0歸并候選參考點，得到MCL。
2 實驗平臺與仿真結(jié)果分析
本文仿真采用JCTVC小組開發(fā)的HM6.0代碼，仿真平臺是CPU為3.30 GHz Intel CoreTM i3-2120、內(nèi)存為2 GB、操作系統(tǒng)為Windows XP的64位計算機，運行環(huán)境為Microsoft Visual Studio 2010。
實驗結(jié)果如表1所示，表中列出了運動歸并技術(shù)對于各類視頻P幀PSNR值、比特數(shù)與編解碼時間的影響。P幀Y、U、V的PSNR值分別降低了0.1%、0.1%和0.1%，比特率平均提升了3%，編碼時間增加了10%。
視頻的PSNR平均值降低，編碼一幀比特數(shù)增加，這是由于歸并技術(shù)在計算P幀時算法復雜度上升，使得在低延遲低復雜度配置文件下，P幀在8像素×8像素CU下需要額外的像素拷貝過程，使其運算的復雜度上升，增加了P幀在運動歸并技術(shù)中的計算時間，影響了P幀的編解碼時間。
本文分析了PU相互依賴性的解決方案，相對于HM5，merge模型的歸并運算很好地改善了編碼端視頻處理的吞吐量問題，降低了B幀的比特率，同時降低了B幀的解碼時間。由于歸并技術(shù)運用于P幀的特殊性，今后可以改善P幀歸并技術(shù)的算法，使其達到同樣的效果，在降低視頻比特率的同時，獲得較好的視頻質(zhì)量。歸并技術(shù)的并行運算為HEVC編碼器的設(shè)計提出了更好的merge/skip模型決定，并且提供了更加靈活的設(shè)計方案。
參考文獻
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