專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于hevc框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像無(wú)損壓縮編碼的技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于HEVC (HighEfficiency Video Coding,高效視頻編碼)框架的巾貞內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法。
背景技術(shù)：
在數(shù)字圖像壓縮中，廣泛的采用壓縮技術(shù)來(lái)減少其中的數(shù)據(jù)量。傳統(tǒng)的壓縮編碼是基于信息論的理論，認(rèn)為一般的信息中存在冗余，比如，時(shí)間冗余，空間冗余，結(jié)構(gòu)冗余，心理冗余，統(tǒng)計(jì)冗余等，通過(guò)去除各種冗余信息來(lái)達(dá)到壓縮的目的。經(jīng)典壓縮編碼的方法有預(yù)測(cè)編碼、變換編碼、統(tǒng)計(jì)編碼(熵編碼)等。預(yù)測(cè)編碼和變換編碼是當(dāng)前圖像編碼器最常用的技術(shù)，預(yù)測(cè)和變換的目的是盡最大努力去除圖像中的空間冗余，然后再使用統(tǒng)計(jì)編碼進(jìn)行壓縮。
預(yù)測(cè)編碼用相鄰的已知像素或圖像塊來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前像素或圖像塊，然后將當(dāng)前像素的原始值和預(yù)測(cè)值做差，對(duì)殘差進(jìn)行變換、量化、熵編碼。預(yù)測(cè)編碼的關(guān)鍵在于預(yù)測(cè)方法的選取，這與圖像信號(hào)的概率分布有很大關(guān)系。預(yù)測(cè)編碼有線性和非線性預(yù)測(cè)兩種。線性預(yù)測(cè)編碼又稱(chēng)為差分脈沖編碼調(diào)制(Differential Pulse Code Modulation),其優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，易于硬件實(shí)現(xiàn)，缺點(diǎn)是對(duì)信道噪聲及誤碼很敏感，會(huì)產(chǎn)生誤碼擴(kuò)散，使圖像質(zhì)量大大下降。為了使用更有效的編碼預(yù)測(cè)誤差，通常需要建立一個(gè)能夠去除預(yù)測(cè)殘差中的結(jié)構(gòu)冗余的上下文模型。變換編碼將給定的圖像變換到頻域，使大量的信息用較少的數(shù)據(jù)來(lái)表示。通常利用正交變換將圖像從空間域變換到頻率域，圖像經(jīng)過(guò)變換后不丟失任何信息，而且變換前后能量相等。變換后能量大部分集中在低頻部分，高頻部分的系數(shù)較小，對(duì)變換域系數(shù)進(jìn)行量化、熵編碼，這樣通過(guò)去除高頻部分達(dá)到壓縮的目的。統(tǒng)計(jì)編碼，也被稱(chēng)為熵編碼，根據(jù)信息碼字出現(xiàn)的概率分布，尋找概率與碼字長(zhǎng)度的最優(yōu)匹配進(jìn)行編碼。這是一種無(wú)損壓縮方法，解碼后能無(wú)失真的恢復(fù)原始圖像。統(tǒng)計(jì)編碼把待壓縮的數(shù)據(jù)流看作是簡(jiǎn)單的數(shù)字序列，并不關(guān)心這些數(shù)據(jù)的具體語(yǔ)義。常用的統(tǒng)計(jì)編碼有游程編碼、哈夫曼編碼和算術(shù)編碼。壓縮技術(shù)一般分為有損壓縮和無(wú)損壓縮。對(duì)于類(lèi)似互聯(lián)網(wǎng)中的圖像采用有損壓縮可以獲得更好的效率。無(wú)損壓縮技術(shù)也有一些應(yīng)用領(lǐng)域，比如醫(yī)學(xué)圖像，遙感，指紋等。在過(guò)去的若干年間，提出了很多圖像無(wú)損壓縮模式，為了達(dá)到無(wú)損壓縮的目的，需要在這種模式中將變換量化模塊關(guān)閉，對(duì)于熵編碼，使用類(lèi)似于有損編碼中的相同的模塊。即將到來(lái)的HEVC標(biāo)準(zhǔn)是H. 264的繼續(xù)，HEVC框架采用混合編碼結(jié)構(gòu)，用來(lái)組織輸入的圖像，其中包括編碼單元⑶(Coding Unit),預(yù)測(cè)單元PU (Prediction Unit),變換單元TU (Transform Unit)。⑶是用于分割圖像的基本單元,和H. 264中宏塊的概念很類(lèi)似，不同的是，宏塊大小是固定的，而CU是可以自適應(yīng)改變大小的。它的形狀是正方形的，最小為8x8,64x64是最大CU (即LCU，Largest Coding Unit)。CU允許遞歸分割成四個(gè)大小一樣的塊，這個(gè)過(guò)程就為基于內(nèi)容自適應(yīng)的塊分割提供了方便。
預(yù)測(cè)單元PU，是用于預(yù)測(cè)過(guò)程中保存信息的基本單元，每個(gè)CU可以有一個(gè)或者多個(gè)PU。變換單元是用于變換和量化時(shí)的基本單元。它也是正方形的，對(duì)于亮度塊，即Y分量，大小從4x4到32x32，每個(gè)⑶有一個(gè)或者多個(gè)TU。無(wú)損壓縮技術(shù)從簡(jiǎn)單的線性預(yù)測(cè)發(fā)展到非線性預(yù)測(cè)，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，但是無(wú)疑會(huì)增加時(shí)間復(fù)雜度。大多傳統(tǒng)的無(wú)損壓縮方法是逐像素進(jìn)行的，這樣需要為每個(gè)像素選擇一個(gè)預(yù)測(cè)模式，這種方法不夠靈活，也會(huì)帶來(lái)很高的復(fù)雜度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的技術(shù)解決問(wèn)題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種時(shí)間復(fù)雜度較低、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高、提高壓縮比的基于ffivc框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法。
本發(fā)明的技術(shù)解決方案是這種基于HEVC框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法，包括以下步驟(I)基于HEVC框架、根據(jù)圖像平滑程度來(lái)自適應(yīng)調(diào)整編碼單元⑶的大小；(2)對(duì)當(dāng)前預(yù)測(cè)單元I3U進(jìn)行差分預(yù)測(cè)編碼DPCM ；(3)進(jìn)行率失真優(yōu)化RD0，選擇最優(yōu)分割方案以及最優(yōu)預(yù)測(cè)模式；(4)統(tǒng)計(jì)建模，對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行模型的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，得出每個(gè)模型的數(shù)量以及殘差之和；(5)計(jì)算當(dāng)前的當(dāng)前預(yù)測(cè)像素所鄰近的像素的殘差能量值，殘差能量值是鄰近像素殘差的絕對(duì)值之和，如果該殘差能量值大于預(yù)定值則執(zhí)行步驟(6)，否則執(zhí)行步驟
(7)；(6)進(jìn)行誤差補(bǔ)償，則建立模型，并求出該模型的平均誤差，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正；(7)根據(jù)預(yù)測(cè)模式與掃描模式的映射表，確定掃描順序；(8)對(duì)掃描完成的殘差進(jìn)行熵編碼；(9)向解碼端輸出編碼后的碼流文件；(10)在解碼端，對(duì)碼流文件進(jìn)行熵解碼，解析出殘差信息、預(yù)測(cè)模式；( 11)利用DPCM進(jìn)行插值預(yù)測(cè)；(12)對(duì)每個(gè)像素建立模型，統(tǒng)計(jì)每種模型的數(shù)量以及殘差的和；(13)計(jì)算預(yù)測(cè)后每個(gè)像素所鄰近像素的殘差的能量和是否大于指定值，如果大于則執(zhí)行步驟(14)，否則執(zhí)行步驟(15)；(14)用統(tǒng)計(jì)建模的結(jié)果求出殘差平均值，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正；(15)重建圖像，即用預(yù)測(cè)值和解碼出的殘差進(jìn)行求和。由于該方法根據(jù)圖像的平滑程度進(jìn)行自適應(yīng)的分割圖像塊，S卩，平滑的地方分割較大的塊，可以節(jié)省碼流，復(fù)雜的地方進(jìn)行細(xì)分，可以獲得較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；在實(shí)際的自然圖像中很多圖像塊紋理方向幾乎相同，我們以塊為單位來(lái)選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)模式，那么對(duì)于塊中的所有像素只需要編碼一個(gè)預(yù)測(cè)模式即可，因此這樣就會(huì)節(jié)省碼率，而且由于線性預(yù)測(cè)本身比較簡(jiǎn)單，相對(duì)于非線性預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)，時(shí)間復(fù)雜度也較低。而對(duì)于紋理較復(fù)雜的區(qū)域，我們進(jìn)行誤差補(bǔ)償，來(lái)彌補(bǔ)線性預(yù)測(cè)帶來(lái)的誤差；這樣就取得了時(shí)間復(fù)雜度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的平衡，從而可以進(jìn)一步提高壓縮比。


圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的基于HEVC框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法的流程圖；圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的步驟(2)的幀內(nèi)預(yù)測(cè)角度定義；圖3是圖2中的幀內(nèi)預(yù)測(cè)方向和預(yù)測(cè)模式的映射圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明的差分預(yù)測(cè)編碼的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例；圖5示出了當(dāng)前像素的鄰近像素。
具體實(shí)施方式
如圖1所示，這種基于HEVC框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法，包括以下步驟(I)基于HEVC框架、根據(jù)圖像平滑程度來(lái)自適應(yīng)調(diào)整編碼單元⑶的大小；(2)對(duì)當(dāng)前預(yù)測(cè)單元I3U進(jìn)行差分預(yù)測(cè)編碼DPCM ；(3)進(jìn)行率失真優(yōu)化RD0，選擇最優(yōu)分割方案以及最優(yōu)預(yù)測(cè)模式；(4)統(tǒng)計(jì)建模，對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行模型的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，得出每個(gè)模型的數(shù)量以及殘差之和；(5)計(jì)算當(dāng)前的當(dāng)前預(yù)測(cè)像素所鄰近的像素的殘差能量值，殘差能量值是鄰近像素殘差的絕對(duì)值之和，如果該殘差能量值大于預(yù)定值則執(zhí)行步驟(6)，否則執(zhí)行步驟
(7)；(6)進(jìn)行誤差補(bǔ)償，建立模型，并求出該模型的平均誤差，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正；(7)根據(jù)預(yù)測(cè)模式與掃描模式的映射表，確定掃描順序；(8)對(duì)掃描完成的殘差進(jìn)行熵編碼；(9)向解碼端輸出編碼后的碼流文件；( 10)在解碼端，對(duì)碼流文件進(jìn)行熵解碼，解析出殘差信息、預(yù)測(cè)模式；( 11)利用DPCM進(jìn)行插值預(yù)測(cè)；(12)對(duì)每個(gè)像素建立模型，統(tǒng)計(jì)每種模型的數(shù)量以及殘差的和；(13)計(jì)算預(yù)測(cè)后每個(gè)像素所鄰近像素的殘差的能量和是否大于指定值，如果大于則執(zhí)行步驟(14)，否則執(zhí)行步驟(15)；(14)用統(tǒng)計(jì)建模的結(jié)果求出殘差平均值，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正；(15)重建圖像，即用預(yù)測(cè)值和解碼出的殘差進(jìn)行求和。由于該方法根據(jù)圖像的平滑程度進(jìn)行自適應(yīng)的分割圖像塊，S卩，平滑的地方分割較大的塊，可以節(jié)省碼流，復(fù)雜的地方進(jìn)行細(xì)分，獲得較高的預(yù)測(cè)精度；在實(shí)際的自然圖像中很多圖像塊紋理方向幾乎相同，我們以塊為單位來(lái)選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)模式，那么對(duì)于塊中的所有像素只需要編碼一個(gè)預(yù)測(cè)模式即可，因此這樣就會(huì)節(jié)省碼率，而且由于線性預(yù)測(cè)本身比較簡(jiǎn)單，相對(duì)于非線性預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)，時(shí)間復(fù)雜度也較低，而對(duì)于紋理較復(fù)雜的區(qū)域，我們進(jìn)行誤差補(bǔ)償，來(lái)彌補(bǔ)線性預(yù)測(cè)帶來(lái)的誤差；這樣就取得了時(shí)間復(fù)雜度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的平衡，從而可以進(jìn)一步提高壓縮比。優(yōu)選地，步驟(2)中的差分預(yù)測(cè)編碼與幀內(nèi)預(yù)測(cè)的33個(gè)有角度的預(yù)測(cè)模式融合，角度預(yù)測(cè)的角度范圍在[_135，45]，[-45，45]定義為近似垂直方向，[135,-45]定義為近似水平方向，如果是近似垂直方向采用逐行預(yù)測(cè)，如果是近似水平方向采用逐列預(yù)測(cè)。優(yōu)選地，步驟(6)中的誤差補(bǔ)償包括如下步驟
(6.1)計(jì)算參數(shù)e，如果預(yù)測(cè)模式接近垂直方向，則采用公式(1)，如果預(yù)測(cè)模式接近水平方向，則采用公式(2 )e=|X(I, J-1)-X(I_1，J-1) I (I)e= IX(1-2, J)-X(1-1, J) (2)其中X(I，J)為當(dāng)前要預(yù)測(cè)的像素；(6.2)通過(guò)公式(3)- (5)計(jì)算能量Edh= IX (I, J-1) -X (I, J-2) I +1X (1-1, J-1) -X (I~l, J) | (3)+|X(I_1, J)-X(I_1, J+l)dv= IX(I, J-1)-X(1-1, J-1) I +1X(1-2, J)-X(1-1, J) (4)+|X(1-2, J+l)-X(1-1, J+l)E=dh+dv+2e (5)；(6. 3)把 E 量化為 8 個(gè)等級(jí)，量化值為 5，15，25，42，60，85，140 ；(6. 4)如果當(dāng)前像素預(yù)測(cè)值大于某個(gè)相鄰像素，那么二者的關(guān)系就記為1，否則記為0，這一系列0和I組成的序列記為S ；(6. 5)構(gòu)造模型M= (E，S)，每個(gè)像素有一個(gè)M，通過(guò)統(tǒng)計(jì)每種模型的個(gè)數(shù)以及對(duì)應(yīng)的能量值，通過(guò)求均值得到每種模型的平均誤差，利用得出的平均誤差來(lái)補(bǔ)償當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)值。優(yōu)選地，步驟(7)中的掃描方式包括Zig-Zag掃描、水平掃描和垂直掃描。下面我們舉例編碼一幅圖，首先進(jìn)行分割，因?yàn)槿绻环指钫鶊D而一起處理，數(shù)據(jù)量很大，所以基于內(nèi)容或者說(shuō)是基于圖像平滑程度來(lái)分割，可以使碼率最小。基本的結(jié)構(gòu)單位是編碼單元CU，一般先分割為64x64的CU，然后對(duì)當(dāng)前CU進(jìn)行預(yù)測(cè)，這個(gè)過(guò)程中會(huì)嘗試所有的分割方案，找到一種最優(yōu)的分割，衡量的方法就是采用率失真優(yōu)化(RDO，RateDistortion Optimization)。在有損壓縮中，編碼器的過(guò)程一般由預(yù)測(cè)、變換、量化、熵編碼組成，對(duì)預(yù)測(cè)殘差的變換使得低頻信息集中到圖像的左上角，高頻信息幅值很小，再進(jìn)行量化操作可以使得很多小幅值的高頻信息都變成0，這樣可以有效的達(dá)到壓縮的目的。但是，我們做無(wú)損編碼器，沒(méi)有變換量化模塊，因?yàn)檫@會(huì)引入誤差，就不是無(wú)損壓縮了，所以預(yù)測(cè)的殘差會(huì)直接傳遞給熵編碼模塊，因此，無(wú)損編碼器主要包括兩部分，預(yù)測(cè)和熵編碼。想要達(dá)到提高壓縮比的目的，就要修改預(yù)測(cè)或者熵編碼，本方法中保留了 ffiVC中的熵編碼模塊，只修改預(yù)測(cè)，因此如何預(yù)測(cè)，是本文的重點(diǎn)。
因?yàn)槲覀儔嚎s的對(duì)象是圖像，所以就相當(dāng)于視頻壓縮中的幀內(nèi)壓縮，對(duì)應(yīng)的也就是幀內(nèi)預(yù)測(cè)。幀內(nèi)預(yù)測(cè)包括兩部分，首先對(duì)PU也就是預(yù)測(cè)單元逐像素的進(jìn)行DPCM，差分編碼預(yù)測(cè)，然后判斷當(dāng)前像素鄰近像素預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度是否達(dá)到要求(衡量的標(biāo)準(zhǔn)就是計(jì)算鄰近像素預(yù)測(cè)殘差絕對(duì)值之和是否大于設(shè)定的閾值)，如果準(zhǔn)確度不夠，那么我們?cè)谑┘拥诙N預(yù)測(cè)方法，也就是誤差補(bǔ)償，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。預(yù)測(cè)后的結(jié)果要和原始圖像做差，得到一個(gè)殘差塊，因?yàn)樗靡粋€(gè)二維矩陣表示，所以要采用一定的掃描順序，使其變成一維的。然后對(duì)這個(gè)一維的向量進(jìn)行熵編碼。當(dāng)然對(duì)于逐像素編碼來(lái)說(shuō)，前面的已經(jīng)編碼完成的像素會(huì)作為后面像素的已知像素，也就是說(shuō)后面的像素在預(yù)測(cè)的時(shí)候，可以利用前面已編碼像素的信息，用它們來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
然后進(jìn)行DPCM差分預(yù)測(cè)編碼HEVC幀內(nèi)預(yù)測(cè)采用35個(gè)預(yù)測(cè)模式，包括planar (雙線性插值預(yù)測(cè))，DC (均值預(yù)測(cè))以及33有角度的預(yù)測(cè)模式(如圖2所述)。預(yù)測(cè)針對(duì)的結(jié)構(gòu)對(duì)象是預(yù)測(cè)單元，也就是以I3U為單位進(jìn)行預(yù)測(cè)，HEVC中規(guī)定，PU是在CU基礎(chǔ)上進(jìn)行劃分的，在CU上最多再分割一次，也就是最小的PU大小是4x4。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)，通過(guò)相鄰來(lái)進(jìn)行，也就是通過(guò)使用左邊、上邊像素(不屬于當(dāng)前PU，但是已編碼)作為參考來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而，如果當(dāng)前像素距離參考像素比較遠(yuǎn)時(shí)，預(yù)測(cè)誤差勢(shì)必會(huì)受到影響，而且如果當(dāng)前塊中紋理方向有多個(gè)，HEVC幀內(nèi)預(yù)測(cè)方法不能隨預(yù)測(cè)方向的改變進(jìn)行相應(yīng)變化。為了解決HEVC幀內(nèi)編碼中的這兩個(gè)問(wèn)題，我們將DPCM (差分編碼)方法融合到ffiVC幀內(nèi)預(yù)測(cè)中，在預(yù)測(cè)過(guò)程中，鄰近已編碼的像素可以作為參考像素。在編碼的過(guò)程中， 當(dāng)前像素從鄰近像素進(jìn)行預(yù)測(cè)，而不是從鄰近的PU來(lái)預(yù)測(cè)，這里除了第一行或者第一列使用相鄰PU進(jìn)行預(yù)測(cè)，其他行列使用前一行或者前一列進(jìn)行預(yù)測(cè)。這里planar和DC預(yù)測(cè)不作變動(dòng)，采用ffivc原始方案，主要針對(duì)有角度的預(yù)測(cè)模式。角度預(yù)測(cè)的角度范圍在[-135，45]，我們將這些角度分為水平和垂直兩大部分，以-45度為界限，[-45，45]認(rèn)為是近似垂直方向，[135，-45]為近似水平方向，之所以分為兩部分，是因?yàn)樾枰鶕?jù)方向選擇是逐行預(yù)測(cè)還是逐列預(yù)測(cè)，這個(gè)問(wèn)題在HEVC原始方案中是不需要的，因?yàn)樵桨钢惺褂闷渌鸓U來(lái)預(yù)測(cè)，而我們的方法中采用逐像素，當(dāng)前像素需要利用前面像素的信息，因此預(yù)測(cè)的順序至關(guān)重要。如果是近似垂直方向，我們采用逐行預(yù)測(cè)，如果是近似水平方向我們采用逐列預(yù)測(cè)。圖4中X為當(dāng)前I3U中的像素，C、R為相鄰PU的像素。這里我們以大小為4x4的PU為例,說(shuō)一下如何使用DPCM進(jìn)行預(yù)測(cè)。這里我們僅以垂直方向?yàn)槔?。如果預(yù)測(cè)角度為0，也就是垂直方向，那么PU的第0行使用上面PU的最后一行進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)值X(0，J) =C(J), J=O. .，3。而其他行用該行的上面相鄰的一行作為參考，也就是預(yù)測(cè)值X(I，J) =X(1-1，J) 1=1，2，3，J=O,. . 3。如果預(yù)測(cè)角度在
，PU的第0行和第3列使用上面像素進(jìn)行預(yù)測(cè)。1=1，2，3, X(I, J)J=0, I, 2，預(yù)測(cè)的方法和第0行一樣，不同的就是參考像素變?yōu)樯厦娈?dāng)前像素的上面一行像素。預(yù)測(cè)角度在[-45，0]，第0行和第0列使用HEVC中的方法預(yù)測(cè)。要預(yù)測(cè)其他的行，即1=1，2，3，X(I, J)J=1, 2，3，預(yù)測(cè)值的計(jì)算方法和計(jì)算第0行的預(yù)測(cè)值相同，除了參考像素變?yōu)?-1行的像素。然后進(jìn)行誤差建模DPCM預(yù)測(cè)方法比較適用于圖像中平滑紋理的區(qū)域。然而，對(duì)于很多圖像或者一個(gè)圖像的很多區(qū)域來(lái)說(shuō)，可能沒(méi)有清晰的紋理。這樣的區(qū)域可以通過(guò)計(jì)算當(dāng)前像素周?chē)袼氐臍埐罱^對(duì)值的和來(lái)識(shí)別，這里我們把殘差絕對(duì)值之和稱(chēng)為能量。我們可以設(shè)置一個(gè)閾值，如果能量小于閾值，我們認(rèn)為這個(gè)區(qū)域紋理比較明顯，單純采用DPCM預(yù)測(cè)就可以很好的進(jìn)行預(yù)測(cè)，相反，如果能量大于閾值，我們認(rèn)為此區(qū)域中沒(méi)有清晰的紋理，就需要進(jìn)行誤差補(bǔ)
\-ZX O如圖5所示，假設(shè)X(I，J)為當(dāng)前要預(yù)測(cè)的像素，我們計(jì)算當(dāng)前像素鄰近像素的能量，也就是臨近像素的殘差絕對(duì)值之和，如果大于閾值，那么當(dāng)前像素就需要進(jìn)行二次預(yù)測(cè)，也就是誤差補(bǔ)償，這里通過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們?cè)O(shè)置閾值為15。
誤差補(bǔ)償?shù)姆椒ǚ譃閮刹糠帜芰坎糠趾徒Y(jié)構(gòu)部分。首先，梯度的定義dh= IX (I, J-1) -X (I, J-2) I +1X (1-1，J-1) -X (1-1，J)+|X(1-1, J)-X(1-1, J+l)dv= I X (I, J-1) -X (1-1，J-1) I + I X (1-2，J) -X (1-1，J)+|X(1-2, J+l)-X(1-1, J+l)能量的定義如下 E=dh+dv+2e如果預(yù)測(cè)模式接近垂直方向，方程為e=|X(I, J-1)-X(1-1, J-1)如果預(yù)測(cè)模式接近水平方向，方程為e= I X (1-2, J) -X (1-1, J)我們把E量化為8個(gè)等級(jí)，量化值為5，15，25，42，60，85，140。我們定義結(jié)構(gòu)為當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)值和鄰近像素的大小關(guān)系，分別用0，I表示。然后，這一系列0和I組成的序列可以用一個(gè)整數(shù)表示，記為S。比如說(shuō)，當(dāng)前像素預(yù)測(cè)值大于某個(gè)相鄰像素，那么他們的關(guān)系就記為1，否則標(biāo)記為O。通過(guò)E和S可以構(gòu)成一個(gè)模型，記為M= (E，S)。對(duì)于每個(gè)像素都會(huì)有一個(gè)M，我們通過(guò)統(tǒng)計(jì)每種模型的個(gè)數(shù)以及對(duì)應(yīng)的能量值，通過(guò)求均值可以得到每種模型的平均誤差，我們就是利用得出的平均誤差來(lái)補(bǔ)償當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)值。然后進(jìn)行掃描在一個(gè)塊中，在熵編碼之前，我們需要按照一定的順序?qū)埐钸M(jìn)行掃描。傳統(tǒng)的編碼通過(guò)量化系數(shù)的分布特性決定使用Zig-Zag掃描順序。然而，在關(guān)閉變換量化以后，殘差的分布特點(diǎn)和量化系數(shù)有很大變化，量化系數(shù)能量主要集中在左上角，但是殘差沒(méi)有經(jīng)過(guò)變換量化，所以分布也沒(méi)有那種規(guī)律，一般就是和預(yù)測(cè)方向相關(guān)的，比如說(shuō)，水平預(yù)測(cè)的話，由于按列進(jìn)行預(yù)測(cè)，那么后面列的像素都是參考前列的像素，那么很大程度上，殘差分布也是水平方向的比較接近，因此可以采用水平方式掃描，因此基于殘差分布的這種特性，就要根據(jù)預(yù)測(cè)方向來(lái)自適應(yīng)的選擇掃描方式。根據(jù)這種特點(diǎn)，我們可以得到三種掃描方式，Zig-Zag掃描,水平掃描和垂直掃描。現(xiàn)在具體說(shuō)明一個(gè)實(shí)施例，具體包括1.首先將HEVC中編、解碼端的變換、量化部分關(guān)閉因?yàn)樽儞Q量化會(huì)引入誤差，不能無(wú)失真重建，因此為了實(shí)現(xiàn)無(wú)損，需要將這兩部分關(guān)閉。實(shí)現(xiàn)的方法很簡(jiǎn)單，因?yàn)檎麄€(gè)系統(tǒng)是有序的，比如，有損壓縮編碼端的實(shí)現(xiàn)是這樣，一幅圖片先經(jīng)過(guò)預(yù)測(cè)，然后和原始圖像求差，對(duì)殘差再進(jìn)行變換、量化、熵編碼，解碼端就是逆過(guò)程。而現(xiàn)在要去掉變換量化，需要進(jìn)行兩步操作，一個(gè)是去掉變換量化，另一個(gè)是將殘差直接進(jìn)行熵編碼。關(guān)閉變換量化，可以將對(duì)應(yīng)的代碼進(jìn)行注釋?zhuān)?duì)配置文件進(jìn)行修改，需要將量化系數(shù)qp設(shè)置為0，之前有一些針對(duì)變換做后處理的比如SAO，ALF，現(xiàn)在也不需要了也關(guān)閉，設(shè)置為O。2.然后對(duì)I3U進(jìn)行DPCM預(yù)測(cè)直接將HEVC中原方案進(jìn)行替換，HEVC中預(yù)測(cè)有35中模式，保留planar，DC,改變的是33種有角度預(yù)測(cè)，將這33種預(yù)測(cè)模式分為水平和垂直兩部分，水平部分逐行預(yù)測(cè)，垂直部分逐列預(yù)測(cè)。對(duì)于這兩部分，又分為幾種情況，會(huì)根據(jù)方向選擇用哪兩個(gè)像素還進(jìn)行插值，如果O度，也就是絕對(duì)垂直或水平，就用上面一行或者左邊一列的像素預(yù)測(cè)；如果O到45度，垂直方向，就用上面和右上方像素來(lái)預(yù)測(cè)，-45度到O度就用上面和左上方像素來(lái)預(yù)測(cè)。對(duì)于第一行或者第一列需要利用相鄰PU像素來(lái)預(yù)測(cè)，其他的行、列就利用前一行或者前一列預(yù)測(cè)。當(dāng)然有些邊界情況，比如再進(jìn)行垂直方向O到45度預(yù)測(cè)時(shí)，需要使用上面和右上方像素，對(duì)于最后一列，除了第一行外都沒(méi)有像素可以參考，這時(shí)我們可以簡(jiǎn)單處理，就用上面像素進(jìn)行預(yù)測(cè)，不會(huì)有太大影響。3.進(jìn)行誤差補(bǔ)償預(yù)測(cè)之后，將預(yù)測(cè)值和原始值進(jìn)行做差，對(duì)當(dāng)前像素鄰近的若干像素的殘差絕對(duì)值求和，把絕對(duì)值和成為能量，通過(guò)鄰近像素預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度來(lái)衡量當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。如果當(dāng)前像素鄰近像素能量較大，說(shuō)明上一步預(yù)測(cè)不夠準(zhǔn)確，原因可能就是選擇的預(yù)測(cè)模式對(duì)這一區(qū)域不太匹配，這樣的話，我們推斷用這一預(yù)測(cè)模式來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前像素也不夠準(zhǔn)確， 因此對(duì)當(dāng)前像素預(yù)測(cè)值就進(jìn)行修正，就需要進(jìn)行誤差補(bǔ)償。誤差補(bǔ)償采用統(tǒng)計(jì)建模的方式。模型由兩部分構(gòu)成，一部分成為結(jié)構(gòu)信息，一部分為能量信息。結(jié)構(gòu)信息由當(dāng)前像素預(yù)測(cè)值與鄰近若干像素的大小關(guān)系構(gòu)成，用一系列的0，I構(gòu)成一個(gè)整數(shù)來(lái)描述結(jié)構(gòu)信息。用水平和垂直方向梯度和與相鄰兩個(gè)像素的誤差構(gòu)成，量化8級(jí)。這樣每個(gè)像素根據(jù)能量和結(jié)構(gòu)信息可以歸到某種模型中，并記錄每種模型像素的個(gè)數(shù)，以及誤差和，當(dāng)當(dāng)前預(yù)測(cè)像素屬于某種模型，那么我們用這種模型對(duì)應(yīng)的誤差和除以個(gè)數(shù)，得出的就是這種模型的平均誤差，再用當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)值加上平均誤差就是修正后的預(yù)測(cè)值。4.自適應(yīng)掃描由于圖像用二維矩陣表示，而熵編碼編碼對(duì)象是一維序列，因此要對(duì)預(yù)測(cè)殘差進(jìn)行一定順序掃描，實(shí)現(xiàn)降維目標(biāo)。在有損模式中，由于存在變換量化，量化系數(shù)的分布特點(diǎn)是低頻信息集中于左上角，而無(wú)損模式中不進(jìn)行變換量化，直接對(duì)預(yù)測(cè)殘差進(jìn)行熵編碼，于是殘差不具有和有損模式量化系數(shù)相似的分布特性，殘差分布是均勻的，因此需要調(diào)整掃描方式。因?yàn)槲覀冋{(diào)整了預(yù)測(cè)方法，尤其是方向性預(yù)測(cè)使得和預(yù)測(cè)方向一致的像素比較接近，原始值，預(yù)測(cè)值都類(lèi)似，因此殘差也比較接近，因?yàn)槲覀儝呙璧捻樞蛞罁?jù)預(yù)測(cè)方向來(lái)進(jìn)行可能會(huì)提高熵編碼效率，但是因?yàn)閽呙柚挥兴交蛘叽怪睊呙?，因此我們只把方向很接近水平或者垂直方向的才進(jìn)行掃描改變，其他的還采用Z掃描。5.解碼端相對(duì)于編碼端要簡(jiǎn)單。解碼過(guò)程由熵解碼和預(yù)測(cè)組成，因?yàn)橥ㄟ^(guò)解析碼流文件可以得到殘差圖像，預(yù)測(cè)模式等信息，需要做的就是利用DCPM方法求出預(yù)測(cè)值，然后根據(jù)當(dāng)前像素鄰近的像素殘差能量是否超過(guò)閾值來(lái)約定是否進(jìn)行誤差補(bǔ)償，如果需要的話還要利用統(tǒng)計(jì)建模獲得當(dāng)前像素對(duì)應(yīng)模型的平均誤差，來(lái)修正預(yù)測(cè)值。然后，已修正的預(yù)測(cè)值和殘差相加便得到了原始圖像。本發(fā)明的有益效果如下為了驗(yàn)證上述所提到的方案的有效性，我們對(duì)比較常用的測(cè)試圖像進(jìn)行試驗(yàn)，和現(xiàn)在比較主流的無(wú)損壓縮以及預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比，主要比較的是圖像的壓縮比，通過(guò)BPP來(lái)衡量，BPP表示bitper pixel,即，每個(gè)像素需要編碼的比特?cái)?shù)，使用平均BPP來(lái)衡量編碼效率，BPP越小，說(shuō)明編碼一個(gè)像素使用的比特?cái)?shù)越少，壓縮效率就越高，反之，則說(shuō)明壓縮效率比較低。我們提出的幀內(nèi)無(wú)損編碼模型在HEVC參考軟件HM4. 0上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。HM的配置將量化系數(shù)設(shè)為0，有損編碼中存在變換，因此如屬于變換的后處理的功能，如去方塊濾波，就需要關(guān)閉。在第一個(gè)實(shí)驗(yàn)中，我們將DPCM預(yù)測(cè)算法與現(xiàn)有的幾個(gè)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較。包括HEVC自帶的預(yù)測(cè)方法，GAP (自適應(yīng)梯度預(yù)測(cè))，EDP(邊緣檢測(cè)預(yù)測(cè))，TEM (模板匹配)等。
權(quán)利要求
1.一種基于HEVC框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法，其特征在于包括以 下步驟 (1)基于HEVC框架、根據(jù)圖像平滑程度來(lái)自適應(yīng)調(diào)整編碼單元⑶的大??； (2)對(duì)當(dāng)前預(yù)測(cè)單元進(jìn)行差分預(yù)測(cè)編碼DPCM； (3)進(jìn)行率失真優(yōu)化RDO，選擇最優(yōu)分割方案以及最優(yōu)預(yù)測(cè)模式； (4)統(tǒng)計(jì)建模，對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行模型的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，得出每個(gè)模型的數(shù)量以及殘差之和； (5)計(jì)算當(dāng)前的當(dāng)前預(yù)測(cè)像素所鄰近的像素的殘差能量值，殘差能量值是鄰近像素殘差的絕對(duì)值之和，如果該殘差能量值大于預(yù)定值則執(zhí)行步驟(6)，否則執(zhí)行步驟(7)； (6)進(jìn)行誤差補(bǔ)償，則建立模型，并求出該模型的平均誤差，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正； (7)根據(jù)預(yù)測(cè)模式與掃描模式的映射表,確定掃描順序； (8)對(duì)掃描完成的殘差進(jìn)行熵編碼； (9)向解碼端輸出編碼后的碼流文件； (10)在解碼端，對(duì)碼流文件進(jìn)行熵解碼，解析出殘差信息、預(yù)測(cè)模式； (11)利用DPCM進(jìn)行插值預(yù)測(cè)； (12)對(duì)每個(gè)像素建立模型，統(tǒng)計(jì)每種模型的數(shù)量以及殘差的和； (13)計(jì)算預(yù)測(cè)后每個(gè)像素所鄰近像素的殘差的能量和是否大于指定值，如果大于則執(zhí)行步驟(14)，否則執(zhí)行步驟(15)； (14)用統(tǒng)計(jì)建模的結(jié)果求出殘差平均值，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正； (15)重建圖像，即用預(yù)測(cè)值和解碼出的殘差進(jìn)行求和。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HEVC框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法，其特征在于步驟(2)中的差分預(yù)測(cè)編碼與幀內(nèi)預(yù)測(cè)的33個(gè)有角度的預(yù)測(cè)模式融合，角度預(yù)測(cè)的角度范圍在[-135,45], [-45，45]定義為近似垂直方向，[135，-45]定義為近似水平方向，如果是近似垂直方向采用逐行預(yù)測(cè)，如果是近似水平方向采用逐列預(yù)測(cè)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于HEVC框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法，其特征在于步驟(6)中的誤差補(bǔ)償包括如下步驟 (6.1)計(jì)算參數(shù)e，如果預(yù)測(cè)模式接近垂直方向，則采用公式(I)，如果預(yù)測(cè)模式接近水平方向，則采用公式(2) e=|x(i, j-D-xd-1, J-1)(I) e = X(1-2, J)-X(1-11J) II (2) 其中X(I，J)為當(dāng)前要預(yù)測(cè)的像素； (6. 2)通過(guò)公式(3)- (5)計(jì)算能量E dh=|x(i, J-1)-X(I, J-2) HX(1-1，J-1)-X(1-1，j) I(3)+ |X(1-1, J)-X(1-1, J+1)dv= IX(I, J-1)-X(1-1，J-1) I +1X(1-2，J)-X(1-1，J) I(4)+ |X(1-2, J+1)-X(1-1, J+1) E=dh+dv+2e(5)； (6. 3)把E量化為8個(gè)等級(jí)，量化值為5，15，25，42，60，85，140 ； (6. 4)如果當(dāng)前像素預(yù)測(cè)值大于某個(gè)相鄰像素，那么二者的關(guān)系就記為1，否則記為0，這一系列O和I組成的序列記為S ；(6. 5)構(gòu)造模型M= (E，S)，每個(gè)像素有一個(gè)M，通過(guò)統(tǒng)計(jì)每種模型的個(gè)數(shù)以及對(duì)應(yīng)的能量值，通過(guò)求均值得到每種模型的平均誤差，利用得出的平均誤差來(lái)補(bǔ)償當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于HEVC框架的幀內(nèi)無(wú)損壓縮編碼方法，其特征在于步驟(7)中的掃描方式包括Zig-Zag掃描、水平掃描和垂直掃描。
全文摘要
公開(kāi)了一種時(shí)間復(fù)雜度較低、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高、提高壓縮比的基于HEVC框架的無(wú)損壓縮編碼方法。利用HEVC框架本身，可以實(shí)現(xiàn)依據(jù)圖像平坦程度來(lái)自適應(yīng)的分割編碼單元，并決定最佳的分割方案，選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)模式。利用DPCM差分編碼進(jìn)行初步預(yù)測(cè)，對(duì)于紋理復(fù)雜的區(qū)域只用差分編碼可能會(huì)使預(yù)測(cè)誤差較大，因此，對(duì)該區(qū)域采用誤差補(bǔ)償?shù)姆绞綄?duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正，通過(guò)這兩種方法的結(jié)合可以獲得降低時(shí)間復(fù)雜度，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的有效的折中。殘差的分布特點(diǎn)依賴(lài)于預(yù)測(cè)模式，因此根據(jù)預(yù)測(cè)模式?jīng)Q定殘差的掃描順序，可以使熵編碼更加有效。
文檔編號(hào)H04N7/26GK103024383SQ20121054381
公開(kāi)日2013年4月3日 申請(qǐng)日期2012年12月14日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月14日
發(fā)明者丁文鵬, 劉鐵華, 施云惠, 尹寶才 申請(qǐng)人:北京工業(yè)大學(xué)