HEVC帧内预测编码单元快速划分算法

"该文提出一种高效率视频编码(HEVC)帧内预测编码单元划分的快速算法，通过Sobel边缘检测和率失真(RD)代价分析，减少了CU划分的深度范围和计算复杂度，提高了编码效率。" 在高效率视频编码（High Efficiency Video Coding, HEVC）标准中，编码单元（Coding Unit, CU）的四叉树块分区结构被用来适应不同图像纹理，以提升编码效率。然而，这样的结构也带来了编码复杂度的显著增加。针对这一问题，该研究提出了一种新的快速CU划分算法。 算法的核心是基于Sobel边缘检测算子来计算帧中的边缘点阈值。在学习帧中，通过对每一深度的边缘点进行Sobel检测，可以确定哪些深度的CU划分对于当前视频内容是不必要的。这些阈值随后用于限制后续帧中CU的遍历深度范围，从而减少不必要的计算。 此外，算法还统计了学习帧中每个CU在不同深度的率失真代价，并计算出每个深度的RD代价阈值。在处理后续帧时，如果CU的分割在缩小的深度范围内导致的RD代价超过预先计算的阈值，那么CU的进一步划分就会被提前终止。这种策略能够在保持编码质量的同时，显著降低计算量。 考虑到视频内容可能随时间变化，算法中的统计参数会周期性更新，以适应视频流的变化特性。实验证明，尽管平均比特率增加了仅1.2%，但算法的时间消耗平均减少了约59%，表明了该方法在提升编码效率方面的显著效果。 该研究的关键技术包括： 1. Sobel边缘检测算子：用于识别图像边界，帮助确定CU划分的必要性。 2. 率失真代价分析：通过比较编码成本和质量损失来决定CU的最佳划分深度。 3. 参数周期性更新：确保算法能够适应视频内容的动态变化。 该研究提出的快速CU划分算法为HEVC的帧内预测编码提供了优化方案，有效地平衡了编码质量和计算效率，对于实时视频编码和传输等应用场景具有重要的实践意义。