技术领域
[0001] 本
发明属于高性能
视频编码(High Efficient Video Coding，HEVC)技术领域，尤其涉及一种用于HEVC中样点的快速自适应补偿(Sample Adaptive Offset，SAO)方法。
背景技术
[0002] 近年来，视频内容逐渐朝着高画质与高解析度发展，为了应此需求，国际标准组织ISO/IEC和ITU-T制订了新一代视频编解码标准，High Efficient Video Coding(HEVC)，比H.264/AVC及之前几代编码技术提供更高的压缩效率。HEVC能够用比H.264少一半的码率提供相同清晰度的视频，可以节省大量的存储空间、视频传输的带宽和降低维护成本。
[0003] HEVC标准编码过程大致如下：
帧首先被切分成多个
块状区域，HEVC提出了基于大尺度四叉树编码结构，使用编码单元、预测单元和变换单元描述整个编码过程，可变范围为64x64至8x8。图像首先以最大编码单元为单位进行编码，在最大编码单元内部按照四叉树结构进行子块划分，直至成为最小编码单元为止。对于每个编码单元，HEVC使用预测单元来实现该编码单元的预测过程，预测单元的尺寸受限于所属的编码单元，它可以是方块也可以是矩形。HEVC支持4x4至32x32的编码变换，以变换单元为基本单元进行变换和量化。为提高大尺寸编码单元的编码效率，DCT变换同样采用四叉树的变换结构。HEVC的帧内、帧间预测采用相邻块重构
像素对当前块进行
帧内预测，从相邻块的
运动矢量中选择预测运动矢量，支持多参考帧预测等。同时，HEVC采用了如多
角度预测，高
精度运动补偿等多种技术，使得预测精度大大提高。HEVC的帧内预测将预测方向扩展到33种，增加了帧内预测的精确度。
HEVC的
编码器内部增加了像素比特深度，最大可支持12bit的解码图像输出，提高了解码图像的信息精度，在双向运动补偿过程都将使用14bit的精度进行相关计算。另外HEVC采用上下文自适应二进制算术编码，用于高效编码。帧内或帧间的预测结果和实际画面之间的残差数据经过变换、
采样、量化、
熵编码后和预测信息一起传输给
解码器。编码器和解码器通过传输预测模式信息和运动矢量(MV)，计算运动补偿，进而重建帧间预测数据。
[0004] SAO应用于去方块滤波之后，首先，将每帧图片划分成若干个最大编码单元(LCU)，SAO对于处于不同图像区域的LCU进行局部信息补偿，以减少源图像与重构图像之间的失真。SAO分为两种类型：边界补偿(Edge Offset，EO)和边带补偿(Band Offset，BO)。实际操作过程中还引入了参数融合模式(Merge)。EO是通过比较当前像素值与相邻像素值的大小进行分类，然后，根据类别对属于同一类别的像素补偿相同的数值。边界补偿可以具体分为四种模式，分别是：
水平方向(EO_0)、垂直方向(EO_1)、135°方向(EO_2)、45°方向(EO_3)，如图1所示。对图1中任意一种模式，根据表1中规则，可将去方块滤波之后的重构像素分为5个不同的类型，其中，类别0和类别1属于积极的补偿，补偿值要大于等于0；类别2和类别3属于消极的补偿，补偿值要小于等于0；从而
滤波器达到平滑的效果。对于不属于以上四个类别的像素不进行补偿。编码器只需要传输补偿值的绝对值，在解码端会根据当前像素属于什么类别，给补偿值加正负符号。
[0005] 表1重构像素划分类型的规则
[0006]
[0007] 边带补偿将像素范围内等分为32个相同大小的边带，对属于同一个边带内的像素值，它们的像素补偿值均相同。如对于8位的图像，有效像素值为0～25，将其划分为32条边带。在解码端进行补偿时，会根据当前像素所属的边带，选择对应的边带补偿值进行补偿。
[0008] 对于每一个LCU都有三种SAO模式进行选择：边带补偿模式(EO)、边界补偿模式(BO)、不采用SAO模式(OFF)，如果相邻的LCU采用相同的SAO模式，此时就会采用参数融合模式(Merge)，对应的SAO采用相邻块的SAO参数，可以降低码率。
发明内容
[0009] 本发明的目的是提供一种用于HEVC中样点的快速自适应补偿方法。
[0010] 为达到上述目的，本发明提供的用于HEVC中样点的快速自适应补偿方法，包括步骤：
[0011] 步骤1，读取待编码视频编码时采用的量化参数值；
[0012] 步骤2，编码图像帧时，获取当前图像帧的分层信息；
[0013] 步骤3，根据当前图像帧的量化参数值和分层信息，选取与量化参数、分层信息相对应的样点自适应补偿模式；
[0014] 本步骤具体为：
[0015] 对当前图像帧，当满足(1)其量化参数值大于32且其分层信息大于1、或满足(2)其量化参数值大于27且其分层信息大于2时，当前图像帧选取SKIP_SAO模式；所述SKIP_SAO模式指对图像帧不做样点自适应补偿；
[0016] 当满足(3)其量化参数值等于37且其分层信息等于1、或满足(4)其量化参数值等于32且其分层信息等于2、或满足(5)其量化参数值等于27且其分层信息等于3时，当前图像帧选择HALF_SAO模式；所述HALF_SAO模式指对图像帧做边界补偿时，只做EO_0模式或EO_1模式；
[0017] 其他情况，当前图像帧选择NORMAL_SAO模式，所述NORMAL_SAO模式指对图像帧做完整的SAO模式；
[0018] 步骤4，针对当前图像帧中各最大编码单元LCU，读取最大编码单元内各编码单元CU的块划分信息，根据CU的块划分信息获取各LCU内的CU数；
[0019] 步骤5，根据各LCU内的CU数，对各LCU分别做样点自适应补偿；具体为：
[0020] 当LCU内CU数为1时，对当前LCU不做样点自适应补偿；
[0021] 当LCU内CU数大于1且小于8时，仅采用当前图像帧对应的样点自适应补偿模式中的边带补偿对当前LCU进行样点自适应补偿，若当前图像帧对应的样点自适应补偿模式不包括边带补偿，则对当前LCU不做样点自适应补偿；
[0022] 当LCU内CU数不小于8时，采用当前图像帧对应的样点自适应补偿模式对当前LCU做整个SAO编码过程；
[0023] 步骤6，重复步骤4～5，直至当前图像帧编码完成；
[0024] 步骤7，重复步骤2～6，直至整个视频序列编码完成。
[0025] 进一步的，步骤2中所述获取图像帧的分层信息具体为：
[0026] 根据图像帧的帧号和图像帧所在图像编码组中的编码
位置，从HEVC的分层结构中，推断出图像帧的分层信息。
[0027] 进一步的，步骤3中，采用模糊控制方法，以图像帧的量化参数值和分层信息为输入，以样点自适应补偿模式为输出，自动获取各图像帧对应的样点自适应补偿模式。
[0028] 和
现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：
[0029] 能在损失少许视频编码
质量的情况下，节省大量的编码时间，从而提高编码效率。
附图说明
[0030] 图1为边界补偿的四种模式，图(a)、图(b)、图(c)、图(d)分别表示EO_0、EO_1、EO_2、EO_3模式，图中，像素c表示当前像素，像素a和b表示当前像素c的相邻像素；
[0031] 图2为HEVC中random access配置下的分层信息示意图；
[0032] 图3为变量layer和变量QP的隶属度函数，其中，图(a)为具体实施方式中变量layer的隶属度函数，图(b)为具体实施方式中变量QP的隶属度函数；
[0033] 图4为HEVC中LCU的块划分结构示意图。
具体实施方式
[0034] 本发明在帧级别上，首先，获取帧图像的初始QP值和分层位置信息，作为前面提出的基于模糊控制的控制
算法来两个输入来决定当前帧图像所做SAO的模式。在最大编码单元(LCU)级别上，先计算当前LCU内CU的个数，根据CU的个数用前面提出的非对称地略过边界补偿或边带补偿模式的算法选择相应的SAO模式。
[0035] 下面将结合具体实施方式进一步说明本发明技术方案，可采用
软件技术实现自动运行流程，具体步骤如下：
[0036] 步骤1，读取待编码视频编码时采用的量化参数值，即QP值。
[0037] 步骤2，编码图像帧时，获取图像帧的分层信息layer。
[0038] 本具体实施方式中，从待编码视频依次读入图像帧，获取各图像帧的初始QP值和分层信息layer。分层信息layer从图像帧的帧号和图像帧所在图像编码组(GOP)中的编码位置推断出。比如，在随机存取(random access)的编码配置下，GOP大小是8，根据HEVC中的分层结构，一个GOP内各帧图像的分层信息layer见图2，该图中，I表示I帧，B表示B帧，I和B的下标表示该帧在一个图像编码组(GOP)中的位置，这样根据图像帧的帧号就可以推断出该帧对应的分层信息。
[0039] 步骤3，获取QP值和分层信息layer后，根据模糊控制系统的模糊控制规则，采取与QP和layer相对应的样点自适应补偿模式。
[0040] 本具体实施方式中，获取图像帧的初始QP值和分层信息layer信息后，根据模糊控制系统的模糊控制规则，选择对应的SAO模式做样点自适应补偿过程。对待编码图像帧，若QP>32且layer>1或者QP>27且layer>2，选择SKIP_SAO模式，即该图像帧不做样点自适应补偿；若QP＝37且layer＝1或QP＝32且layer＝2或QP＝27且layer＝3，选择HALF_SAO模式，即做边界补偿(EO)时只考虑EO_0模式或EO_1模式，略过EO_2和EO_3；做边带补偿过程不变；其它的QP和layer条件下则选择NORMAL_SAO模式，也就是做完整的SAO模式。
[0041] 本具体实施方式中，采用模糊控制方法，模糊控制系统的输入为初始QP值和分层信息layer，定义QP和layer的隶属度函数(membership function)。见图3所示，分层信息layer的值有0、1、2、3四种情况，分别对应NL、NS、PS、PL。量化参数QP值的取值范围是0～51，根据实际应用情况和大量实验证明，设定4个QP点来划分隶属度，4个QP点为22、27、32、37，分别对应NL、NS、PS、PL。这里，QP和分层信息为变量，NL、NS、PS、PL则用来定义变量所属范围，例如，若量化参数值为27，则其属于“NS”范围。
[0042] 模糊控制系统的控制规则见表2，模糊控制系统的输出是SAO模式，分别是SKIP_SAO模式、HALF_SAO模式、NORMAL_SAO模式，分别对应表2中的L、N、S。
[0043] 表2模糊控制系统的控制规则
[0044]
[0045] 步骤4，对图像帧中各最大编码单元LCU，读取最大编码单元内各编码单元CU的块划分信息，并获取各最大编码单元内的编码单元数。
[0046] 本具体实施方式中，待编码的最大编码单元为64*64的CU块，从待编码的当前图像帧中依次提取最大编码单元，各最大编码单元中，根据各CU的块划分信息，计算当前LCU中CU的数目。见图4，根据各CU的块划分信息计算当前LCU中CU数目。
[0047] 步骤5，根据各LCU内的CU数，采用与CU数相对应的非对称地略过边界补偿模式或非对称地边带补偿模式，对图像帧中各LCU分别做样点自适应补偿。
[0048] 具体为：若待编码的LCU内CU数为1，则略过整个SAO过程，即对当前LCU不做样点自适应补偿；若待编码的LCU内CU数大于1且小于8，则略过边界补偿过程，即对当前LCU进行样点自适应补偿时，只考虑是否做边带补偿；若待编码的LCU内CU数目大于7，则对当前LCU做整个SAO编码过程。
[0049] 步骤6，重复步骤4～5，直至当前图像帧编码完成，进入下一图像帧编码。
[0050] 步骤7，重复步骤2～6，直至整个视频序列编码完成。
[0052] 本实施例在HM16.2上实现，本实施例是对某视频用值为27的量化参数QP压缩，采用随机存取(random access)的配置编码，图像编码组(GOP)的大小是8。
[0053] 假如当前编码图像是视频的第6帧图像，那么根据HEVC的分层结构，可知该帧图像的分层信息layer值是3。根据QP和layer的隶属度函数，“QP＝27”属于“NS”范围，“layer＝3”属于“PL”范围，根据模糊控制系统的控制规则，SAO模式对应的是“S”，对应“HALF_SAO”模式。即当前帧图像只考虑是否做边界补偿(EO)部分。
[0054] 对当前帧图像的某最大编码单元(LCU)，先根据该LCU中每个编码单元(CU)的depth信息计算该LCU的CU块数目，本实施例中，各CU的depth都是3，那么该LCU的CU块数目是64，则对该LCU做整个边界补偿过程。
