HEVC模式选择过程与帧内编码

HEVC模式选择过程与帧内编码
HEVC模式选择过程
HEVC通过遍历候选模式获得最佳的预测模式，过程如下（LCU:64X64，SCU:8X8）：
1.当前编码单元尺寸上进行帧内模式的率失真代价计算，遍历不同的模式，得到其代价最小的预测模式；
2.将当前尺寸分割成4个更小的CU尺寸，并进行第一步的计算；
3.判断，若当前块尺寸大于SCU，则转到步骤2；若等于8X8的尺寸，直接跳到第4步；
4.对所有划分方式进行率失真的比较，选出最优划分方式，存储其率失真代价最小的情况。

HEVC帧内编码
就是一个递归的过程，首先CTU进行帧内编码的模式搜索，计算出相应的率失真代价RD cost_1,然后把CTU划分为四个子CU，对每一个子CU按照之前对CTU预测得到的模式来进行计算率失真代价RD cost_2。

比较二者的值，若RD cost_1<="" p="">
因此一个64X64的CU，如果进行深度为4的划分话，一共会形成85个CU,深度遍历四叉树的每个节点，计算出四叉树上每个节点的权重，即当前CU的RD cost。

若当前CU的所有划分的RD cost之和小于不划分的RD cost，则当前CU在编码的时候进行划分。

通过这个算法，计算出使整个64X64的RD cost最小的划分路径，用于编码。

HEVC帧内预测编码（一）帧内预测编码原理1、HEVC的基本编码框架如图2.1所示,其核心编码模块包括:帧内/间预测、变换和量化、炮编码、环内滤波等等。

编码器控制模块根据视频顿中不同图像块的局部特性,选择该图像块所釆用的编码模式。

（1）对帧内预测编码的块进行频域或空域预测；（2）对帧间预测编码的块进行运动补偿预测；（3）预测的残差再通过变换和量化处理形成残差系数,最后通过熵编码器生成最终的码流。

HEVC的基本编码框架图1、基本概念（1）编码是以尺寸为]6 x 16的宏块(MB)为单位进行的。

一个宏块由一个尺寸为16 X 16的亮度像素块和两个尺寸为8x8的色度像素块Cb和Cr组成。

根据预测模式的不同,一个宏块可以划分为多个子块进行预测。

（2）编码单元（CU）：每个CU包含着与之相关联的预测单元（PU）和变换单元（TU）。

3、帧内预测模式（1）帧内预测是指通过当前帖中已编码块的重构图像预测当前块。

HEVC—共定义了35种帧内预测模式。

HEVC帧内预测模式（2）参考像素的选择设当前块的左上角第一个像素为坐标原点,(x,y)为坐标值,,R x y 表示参考像素,P(x,y)表示当前块的预测像素。

（3）模式选择利用拉格朗日率失真优化模型（RDO ）：J =D +R λ⋅选择最合适的帧内预测模式。

（4）模式编码（a ）建立一个帧内预测候选列表candModeList,表中有三种候选预测模式，用于存储相邻PU 的预测模式；（b ）candModeList 建立完成后，可利用该列表对当前PU 模式信息进行编码。

4、帧内预测过程理论上，HEVC 的帧内预测可以分为三个步骤：1、判断当前TU 相邻参考像素是否可用，获取相邻参考像素；2、对参考像素进行滤波；3、根据滤波后的参考像素以及预测模式，计算当前TU 的预测像素值。

在代码实现中，这几部分分别对应，如以下的流程图所示：（二）源代码：1、fillReferenceSamples 函数它主要功能是在真正进行帧内预测之前，使用重建后的Yuv 图像对当前PU 的相邻样点进行赋值，为接下来进行的角度预测提供参考样点值。

简述hevc帧内预测流程英文回答：HEVC (High Efficiency Video Coding) is a video compression standard that utilizes various coding tools to improve coding efficiency. One of the important codingtools in HEVC is intra prediction, which is used to exploit spatial redundancy within a frame. The intra prediction process is responsible for generating a prediction for each coding unit within a frame based on the neighboring already reconstructed samples. This prediction is then subtracted from the original signal to obtain the residual, which is further encoded using transform and quantization processes.The HEVC intra prediction process involves several steps. First, the encoder partitions the frame into coding units (CU) of various sizes, such as 64x64, 32x32, 16x16, and 8x8. Then, for each CU, the encoder selects aprediction mode from a predefined set of angular modes and planar mode. The angular modes are used to capture diagonaland horizontal/vertical directional patterns, while the planar mode captures smooth variations in the signal.After selecting the prediction mode, the encoder performs prediction by using the samples already reconstructed to the left and above the current block. The prediction is generated by applying the selected mode tothe neighboring samples. Once the prediction is obtained, the encoder calculates the residual by subtracting the prediction from the original signal. The residual is then transformed and quantized for entropy coding.In summary, the HEVC frame intra prediction process involves partitioning the frame into coding units,selecting a prediction mode for each coding unit,generating the prediction based on neighboring samples, calculating the residual, and further encoding the residual. This process helps in reducing spatial redundancy and improving compression efficiency.中文回答：HEVC（高效视频编码）是一种视频压缩标准，利用各种编码工具来提高编码效率。

一种hevc帧内编码的快速算法随着高清视频编码的应用广泛，视频编码技术也不断创新。

HEVC（High Efficiency Video Coding）是一种新兴的视频编码标准，它的编码效率比先前的编码标准高出30%以上，但它的编码时间也随之增加。

因为HEVC使用了更复杂的算法来提高其编码效率，所以导致了更长时间的编码过程。

为了解决这个问题，需要一种能够快速进行HEVC帧内编码的算法。

HEVC帧内编码是一种先将一帧视频分成小块，然后对每个块进行处理的算法。

对于每个块，HEVC会选择最适合它的预测模式，并根据这个预测模式对其进行编码。

然而，这个编码过程需要进行一系列的计算，包括变换、量化、熵编码等，而这些计算过程都需要花费巨大的时间。

因此，为了提高编码效率，需要一种能够快速进行这些计算过程的算法。

一种基于快速傅里叶变换（FFT）的算法被提出来作为解决方案。

该算法首先对每个块进行FFT变换，然后使用选择性位数算法（SNS）去掉变换后的系数中的一些冗余信息。

接下来，使用一种自适应的变换系数缩放技术，使得每个块的系数能够更好地适应其熵编码模型，并且可以优化量化过程。

最后，使用一种反变换技术将变换后的块转换为它们的原始块。

这种算法通过FFT的快速计算能够大幅度缩短计算时间，同时，通过SNS算法去掉冗余信息以及自适应的缩放技术和优化量化过程，可以增加压缩比和降低码率。

因为这种算法可以快速高效地进行处理，所以可以用来加速HEVC帧内编码的过程。

除了FFT算法之外，还有其他可用的算法，例如多项式展开算法以及子采样算法。

这些算法也可以用于加速HEVC帧内编码。

然而，FFT算法的优势在于它可以快速高效地计算出变换系数，并且可以更好地适应二维情况下的数据处理。

总而言之，快速HEVC帧内编码算法是一种提高编码效率的重要工具。

与传统的编码方法相比，它具有更高的压缩率、更快的速度以及更高的质量。

因此，研究和开发快速HEVC帧内编码算法是非常必要和重要的。

视频编码与HEVC中帧内编码的简要介绍作者：李晨曦来源：《数码设计》2019年第09期摘要：视频编码又称视频压缩。

随着多媒体时代与网络时代的到来，用户对数字媒体的要求越发提高。

由于未经压缩的视频数据过于庞大，视频压缩技术应运而生并随着软硬件设备的迭代而逐渐进化。

本文以H.264/AVC编码器原理为基础简单介绍了视频编码的基本原理，并与新一代视频编码标准H.255/HEVC的帧内编码模块进行了比较。

关键词：视频编码;HEVC;H.264;帧内编码中图分类号：TP13;;;;; 文献标识码：A;;;;; 文章编号：1672-9129（2019）09-0056-03A brief introduction of video coding and intra coding in HEVCChenxi Li（School of Computer Science， Southwest Petroleum University， Chengdu Sichuan 610500， China）Anstract： Video coding is also known as video compression. With the advent of the multimedia and network era， users' demands for digital media have increased. Since uncompressed video content is too large， video compression technology has emerged and evolved with the iteration of hardware and software. This paper briefly introduces the basic principle of video coding and compares it with the intra-frame coding module of the new generation video coding standardH.265/HEVC.Key words： Video coding; H.264/AVC; H.265/HEVC; intra coding1; 视频压缩简介隨着多媒体时代的到来，用户对视频质量与传输速度的要求也越来越高。

现代电子技术Modern Electronics Technique2018年6月15日第41卷第12期Jun.2018Vol.41No.120引言在大数据信息时代，随着视频技术的发展和应用，海量的视频信息深入到人们的工作和生活的方方面面中。

随着高清（HD ）、超高清（UHD ）、3D 和多视点（Multi⁃View ）视频的普及，针对海量视频数据的传输和存储，需要有高效的视频编码方法来解决这一问题。

2013年由国际电信组织（International Telecommu⁃nication Union ，IUT ）和运动图像专家组（Moving Picture Experts Group ，MPEG ）联合成立的JCT⁃VC （Joint Collab⁃orative Team⁃Video Coding ）组织提出新一代高效视频编码标准（High Efficiency Video Coding ，HEVC ）[1]。

HEVC包含着最新的视频编码技术，比上一代H.264/AVC 在同样的编码质量下，码率[2]能够节约50%以上。

高压缩比、低码率和特有的并行处理设计等优点，使得HEVC 快速在各类视频业务中获得广泛应用。

人类通过视觉获取大部分信息，图像和视频是信息最重要的载体。

数字视频（Digital Video ）是由一系列静止图像构成，通过一帧帧快速播放的方式为用户呈现出一个动态场景。

但是海量的视频所携带的数据量是非常庞大的，例如，分辨率为1920×1080的高清视频，它的帧率为30f/s 。

若一个像素值用8个比特数来表示，则亮度分量对应的码率约为1920×1080×30×8≈498Mbit/s ，这么大的数据量造成传输网络和存储介质难以承受。

因此，HEVC 有效的视频压缩或编码技术在多媒体应用方面，变得尤为重要。

视频编码的性能基本取决编码码率、压缩失真和计算复杂度这三个因素。

HEVC-H.265帧内编码关键技术软硬件优化HEVC/H.265帧内编码关键技术软硬件优化摘要：高效视频编码（High Efficiency Video Coding，HEVC）是当前最新的国际视频编码标准，其目标是在不损失视觉质量的情况下，显著提高视频编码的效率。

其中，帧内编码是HEVC的重要组成部分，对编码效率起着至关重要的作用。

本文主要讨论HEVC/H.265帧内编码的关键技术和软硬件优化方法，旨在提高帧内编码的性能和效率。

1. 引言近年来，随着高清视频的普及和互联网的高速发展，对视频编码的需求和要求也越来越高。

HEVC作为一种先进的视频编码标准，以其出色的压缩效率和高质量的解码性能被广泛应用于多媒体应用中。

帧内编码是HEVC中最重要的编码模式之一，因此对其进行技术优化和硬件加速具有重要意义。

2. HEVC/H.265帧内编码原理HEVC/H.265帧内编码采用了一系列创新的算法和技术，包括预测、变换、量化和编码等过程。

预测是帧内编码的核心过程，通过利用空间和时间上的相关性对当前帧像素进行预测，以减小编码器所需的位数。

变换过程通过将预测残差从空域转换为频域，使得编码的残差更加易于压缩。

量化和编码过程则是对变换系数进行量化和熵编码，以减小编码后的数据量。

3. 帧内编码关键技术为提高HEVC/H.265帧内编码的效率和性能，需要研究和优化以下几个关键技术：3.1 预测算法预测算法是帧内编码的核心，准确的预测可以显著降低编码残差的能量。

常用的预测算法包括帧内预测、帧间预测和运动补偿。

在帧内预测中，通常使用邻域像素值进行预测，而帧间预测则通过参考帧进行预测。

运动补偿则可以根据运动矢量对编码残差进行补偿，从而提高编码的效率。

3.2 变换算法变换算法是将预测残差从空域转换为频域的关键过程。

HEVC/H.265中采用了一种新的变换算法——倒装正交转换（Inverse Discrete Cosine Transform，IDCT）。