Effective CU Size Decision for HEVC Intracoding

### 有效CU尺寸决策在HEVC帧内编码中的应用 #### 摘要与引言 高效率视频编码（High Efficiency Video Coding, HEVC）作为一项由国际电信联盟（ITU-T）视频编码专家小组（VCEG）和国际标准化组织/国际电工委员会（ISO/IEC）动态图像专家组（MPEG）联合开发的新一代视频压缩标准，在视频编码领域取得了显著进展。HEVC采用了基于树结构的编码单元（Coding Unit, CU），最小的CU尺寸可以为8×8像素，而最大的CU（即最大编码单元，LCU）则可以达到64×64像素。相较于前一代视频编码标准H.264/AVC所采用的16×16宏块（Macroblock, MB）编码架构，HEVC的树结构CU打破了常规的处理流程。 #### CU尺寸决策的重要性 在HEVC中，每一帧被分割成多个切片，这些切片又被进一步划分成一系列树块（或LCUs）。树块随后被划分为不同的CU，并且每个CU可以进一步分割成四个等分的小块。在这个过程中，为了实现高效编码，每个深度级别（或CU尺寸）都可以启用多达35种帧内预测模式，包括平面模式、直流模式以及33种方向模式。尽管这样的设计极大地提高了编码效率，但同时也带来了极高的计算复杂度问题。因此，有效地减少候选CU尺寸的数量成为提高编码速度的关键。 #### 提出的解决方案 为了解决上述问题，该研究提出了一种快速CU尺寸决策算法，旨在通过减少每个树块需要检查的候选CU尺寸数量来加速编码过程。该算法的创新之处主要体现在两个方面： 1. **早期CU尺寸决策**：基于纹理同质性的自适应阈值方法被开发出来，用于提前确定CU尺寸，从而减少不必要的计算。 2. **大CU尺寸的旁路策略**：根据邻近已编码CU的纹理特性和编码信息，提出了一种新的旁路策略，以优化大尺寸CU的帧内预测过程。 #### 实验结果 实验结果表明，提出的有效CU尺寸决策算法能够在保持良好的编码质量的同时显著降低计算复杂度。具体来说，该算法实现了高达67%的计算复杂度降低，仅导致峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）损失0.06 dB，或比特率增加1.08%。这表明该算法在实际应用中具有很大的潜力。 #### 结论 本研究通过提出一种基于纹理同质性和邻近CU编码信息的快速CU尺寸决策算法，有效减少了HEVC帧内编码过程中的计算量，同时保持了较高的编码质量。这对于提升HEVC编码器的实际性能具有重要意义，尤其是在实时视频流传输和移动设备上的视频编码应用方面。未来的研究可以进一步探索如何结合更多的图像特征和编码信息，以进一步优化CU尺寸决策过程，从而更好地平衡编码质量和计算效率之间的关系。 #### 关键知识点总结 - **HEVC的树结构CU**：HEVC采用了一种树形结构的CU来允许递归地将图像分割成四个等分的子块，最小和最大CU尺寸分别为8×8和64×64像素。 - **帧内预测模式**：HEVC支持多种帧内预测模式，包括平面模式、直流模式及33种方向模式，这些模式可以应用于每个CU尺寸上。 - **快速CU尺寸决策算法**： - 早期确定CU尺寸的方法是基于纹理同质性的自适应阈值机制。 - 针对大尺寸CU提出了基于邻近CU编码信息的旁路策略。 - **实验评估**：该算法能够有效降低计算复杂度，同时保持高质量的编码效果，证明了其在实际应用中的有效性。 以上总结涵盖了标题、描述及部分文档内容中的核心知识点，深入探讨了HEVC编码技术中有效CU尺寸决策的相关理论和技术细节。