下面為大家詳細介紹一下速度優(yōu)化的相關技術 。
【免費淘寶圖片處理軟件 淘寶圖片制作教程】1、Cu深度預測算法 ， HEVC的塊劃分從64劃分到8*8 ， 深度有4層 ， 如何預測出CTU的劃分深度是具有挑戰(zhàn)性的事情 。HM為了確保編碼性能會對每一層都計算其RDcost ， 我們這里結合紋理復雜度、時空域相鄰塊及前處理運動信息 ， 做到比較準確的Cu深度預測 。進一步深度預測方面有許多研究 ， 比如一些機器學習 ， 深度學習的方法能夠精準預測塊的劃分層級 。
2、自適應的EarlySkip算法和RecursionSkip算法 。這兩個算法比較類似 ， EarlySkip的目的是在本層跳過其它模式的計算 ， 而RecursionSkip目的是跳過當前層不再Split 。X265也有類似的技術 ， 我們比X265更進一步 ， 做RS時會同時考慮skip和merge模式子塊的satd ， 做ES時 ， 會同時考慮最佳模式的cost大小避免殘差過大 ， 我們的結果做到在相同速度條件下對比X265相當程度的節(jié)省碼率 。
3、All Zero Block的檢測 。如果一個塊經過量化后是全零塊 ， 就沒有必要進行RDO及編碼了 ， 但怎樣預測一個塊是All Zero Block 。我們發(fā)現(xiàn)一種方法可能適合于一種大小的塊 ， 在8*8中比較準確 ， 但放在32*32中不可用 ， 所以要根據(jù)塊大小及內部紋理強度 ， 更加精確地預測出是否是All Zero Block 。
4、Fast Intra Prediction 。這個技術有很多人研究 ， H.265總共有35種預測方式 ， 如何快速找到預測角度 ， 有許多相關論文 。我們使用Bayes估計模型 ， 在橫向及縱向找到準確方向 ， 再去做細分角度預測 ， 提高角度預測的速度 。
5、分像素的搜索 。傳統(tǒng)的分像素的搜索在整像素最佳點上下左右找4或8個點 ， 相對來說計算量比較大 ， 根據(jù)整像素結果通過誤差平面估計模型推導出分像素點的位置 ， 從而節(jié)省分像素的計算個數(shù) 。
6、多參考幀的選擇 。為了提高壓縮效率 ， 現(xiàn)在的編碼器會選擇更多參考幀 ， 比如在一個方向選擇3到4個參考幀 ， 我們會根據(jù)參考幀的質量 ， 距離來做加權 ， 選擇適合的參考幀 。在拿到一個比較好的結果后如何提前跳出其它參考幀的遍歷？多參考幀是提升壓縮質量的一個很好選擇 ， 但需要避免計算復雜升高 。
7、Distortion的快速估計 。在RDO過程中要對誤差進行仔細估計 ， 如果用傳統(tǒng)下的SATD做的話 ， 效率不高 ， 但如果做完整的RDO計算非常耗時 ， 所以我們有殘差的預估模型 ， 從量化后的系數(shù)中用模型推導出Distortion的結果避免再做反量化 ， 反變化 。還有像Bits估計 ， RDCost的另一個分量是Bits代價 ， 用一次完整的熵編碼會非常耗時 ， 如果用一個分段線性模型能夠估算出來Bits來 ， 我們就可以快速做出RDO的計算 。
其它的比如Deblock ， SAO優(yōu)化偏一些工程方面手段 。
除了快速算法之外 ， 我還對壓縮性能做了一些總結 ， 速度不變的前提下 ， 相比于X265 ， 我們有>30%的性能增益 。我們的編碼器在以下幾個方面有性能收益：
1、第一個碼率控制 。碼率控制的目標是把碼率分配到更有價值的地方 。它分幀級別碼控和塊級別碼控 。在幀級別碼控中 ， 我們對I幀碼控和P幀碼控做了精確的預分析 ， 在塊級別碼控中 ， 我們設計了增強型的Cu-tree算法 。
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