HEVC编码框架详解：四叉树划分与预测机制

HEVC，全称为High Efficiency Video Coding（高效视频编码），是一种先进的视频编码标准，相较于H.264，HEVC引入了一系列革新性的编码技术以提升编码效率和压缩性能。以下是关于HEVC基本框架的一些关键知识点： 1. **编码框架**: HEVC采用了四叉树编码块划分，这是一种更精细的分割方法，将原始图像划分为不同大小的编码单元，如最大编码单元（LCU，64x64像素），编码单元（CU，从8x8到64x64像素）等。这种划分使得编码树结构能够自适应地调整以优化压缩效果。 2. **编码器配置**: HEVC定义了两种编码器配置：高效（HE）和低复杂度（LC）。HE配置支持高比特深度（10位），采用高级局部傅立叶变换（ALF）环路滤波和上下文自适应二进制算术编码（CABAC）进行熵编码，提供更高的编码效率。LC配置则使用更简单的Context Adaptive Variable Length Coding（CAVLC）。 3. **图像处理流程**: - **图像划分**: 通过预测单元（PU）和变换单元（TU）进行编码。PU负责预测和传输过程，根据预测类型分为跳过、帧内、帧间等模式；TU则用于变换和量化，其大小随PU划分模式变化，形成四叉树结构。 - **帧内预测**: HEVC支持多种帧内预测模式，包括角度预测（如90°、45°等）和平面预测，通过比较原始像素和预测像素的差别（如SADDiff和SATD）来选择最佳模式，以最小化失真。 4. **熵编码与量化**: - **熵编码**: CAVLC和CABAC是两种常见的熵编码方法，前者较简单但效率较低，后者更复杂但能提供更好的编码效率。 - **量化**: 是编码过程中对信号进行离散化的过程，以减少数据量。HEVC采用自适应量化，根据不同部分的信号特性调整量化步长，以优化整体编码性能。 5. **预测的递归与代价函数**: - **预测递归**: 从大到小的块尺寸进行预测，例如从64x64到4x4，通过递归的方式逐步细化预测。 - **代价函数**: 包括SAD（Sum of Absolute Differences）和SADDiff，用于评估预测误差。RDO（Rate-Distortion Optimization）算法结合这两者，选择最小化失真和编码开销的预测模式。 6. **优化目标**: HEVC旨在在保持视觉质量的前提下，尽可能减少所需比特率，这涉及到如何在允许一定失真的条件下找到最有效的压缩方式，也就是通过编码算法找出最少的比特数来描述视频信号。 总结来说，HEVC通过引入如四叉树结构、大块预测、多种预测类型和自适应编码等技术，实现了编码效率的显著提升，成为现代视频编码技术的重要里程碑。