H.265仍然采用混合编解码,编解码结构域H.264基本一致,
主要的不同在于:
? 编码块划分结构:采用CU (CodingUnit)、PU(PredictionUnit)和TU(TransformUnit)的递归结构。
? 基本细节:各功能块的内部细节有很多差异
? 并行工具:增加了Tile以及WPP等并行工具集以提高编码速度
? 滤波器:在去块滤波之后增加了SAO(sample adaptive offset)滤波模块
Fig.H.265的框架图
PSNR计算方式
H.265/HEVC HM-9.0 和H.264 JM-18.4 的BD-rate 比较:
AllIntra case: 22%
RandomAccess case: 34%
LowDelay case: 37%
在H.265中,将宏块的大小从H.264的16×16扩展到了64×64,以便于高分辨率视频的压缩。
同时,采用了更加灵活的编码结构来提高编码效率,
包括编码单元(CodingUnit)、预测单元(PredictUnit)和变换单元(TransformUnit)。
如下图所示:
其中:
编码单元类似于H.264/AVC中的宏块的概念,用于编码的过程。
预测单元是进行预测的基本单元,
变换单元是进行变换和量化的基本单元。
这三个单元的分离,使得变换、预测和编码各个处理环节更加灵活,
也有利于各环节的划分更加符合视频图像的纹理特征,
有利于各个单元更优化的完成各自的功能。
RQT是一种自适应的变换技术,这种思想是对H.264/AVC中ABT(AdaptiveBlock-size Transform)技术的延伸和扩展。
对于帧间编码来说,它允许变换块的大小根据运动补偿块的大小进行自适应的调整;
对于帧内编码来说,它允许变换块的大小根据帧内预测残差的特性进行自适应的调整。
大块的变换相对于小块的变换,一方面能够提供更好的能量集中效果,并能在量化后保存更多的图像细节,但是另一方面在量化后却会带来更多的振铃效应。
因此,根据当前块信号的特性,自适应的选择变换块大小,如下图所示,可以得到能量集中、细节保留程度以及图像的振铃效应三者最优的折中。
Fig. 灵活的块结构示意图
本质上H.265是在H.264的预测方向基础上增加了更多的预测方向
H.265:所有尺寸的CU块,亮度有35种预测方向,色度有5种预测方向
H.264:亮度 4x4块9个方向,8x8块9个方向,16x16块4种方向,色度4种方向
H.264的帧内预测方向:
H.265的帧内预测方向:
本质上H.265是在H.264基础上增加插值的抽头系数个数,改变抽头系数值以及增加运动矢量预测值的候选个数,以达到减少预测残差的目的。
H.265与H.264一样插值精度都是亮度到1/4,色度到1/8精度,但插值滤波器抽头长度和系数不同.
H.265的增加了运动矢量预测值候选的个数,而H.264预测值只有一个
H.265的空域候选项:
H.265时域共同位置候选项
本质上H.265的去块滤波与H.264的去块滤波及流程是一致的,做了如下最显著的改变:
? 滤波边界: H.264最小到4x4边界滤波;而H.265适应最新的CU、PU和TU划分结构的滤波边缘,最小滤波边界为8x8,
? 滤波顺序:H264先宏块内采用垂直边界,再当前宏块内水平边界;而H.265先整帧的垂直边界,再整帧的水平边界
ALF在编解码环路内,位于Deblock和SAO之后,
用于恢复重建图像以达到重建图像与原始图像之间的均方差(MSE)最小。
ALF的系数是在帧级计算和传输的,可以整帧应用ALF,
也可以对于基于块或基于量化树(quadtree)的部分区域进行ALF,
如果是基于部分区域的ALF,还必须传递指示区域信息的附加信息。
SAO(sample adaptive offset)滤波其实就是对去块滤波后的重建像素按照不同的模板进行分类,并对每一种分类像素进行补偿, 分类模板分为BO(Band offset)和EO(Edge offset)。
BO分类:
EO分类模块:
SAO在编解码环路内,位于Deblock之后,通过对重建图像的分类,对每一类图像像素值加减一个偏移,达到减少失真的目的,从而提高压缩率,减少码流。
采用SAO后,平均可以减少2%~6%的码流,而编码器和解码器的性能消耗仅仅增加了约2%。
Tile: 将图像分割为矩形区域。
其主要目的是增强并行处理性能。
每个tile区域相当于一幅子图像,可独立的以LCU块为单位进行编解码。
一个Tile块为基本的并行单元,每个Tile为一个子码流
10. WPP
WPP: 全称为wavefront parallel process,以LCU行为基本的编码单位。
以一行LCU块为基本的并行单元,每一行LCU为一个子码流
11. Dependentslice
Dependent slice:该技术可以理解为对原先Slice NALU的数据划分,使其可以适合更加灵活的打包方式。
Slice 和dependent slice 的示意图如下
12. 其他相关技术
? Transform_skip模式:transform_skip_flag,该模式不进行变换,但是要进行量化,该模式对文本桌面视频有较好效果
? 内部比特深度增加:为了保证中间预测、变换以及量化过程中的内部比特精度,以达到更好的压缩性能
H.265仍然采用混合编解码,编解码结构域H.264基本一致,
主要的不同在于:
? 编码块划分结构:采用CU (CodingUnit)、PU(PredictionUnit)和TU(TransformUnit)的递归结构。
? 基本细节:各功能块的内部细节有很多差异
? 并行工具:增加了Tile以及WPP等并行工具集以提高编码速度
? 滤波器:在去块滤波之后增加了SAO(sample adaptive offset)滤波模块
Fig.H.265的框架图
PSNR计算方式
H.265/HEVC HM-9.0 和H.264 JM-18.4 的BD-rate 比较:
AllIntra case: 22%
RandomAccess case: 34%
LowDelay case: 37%
在H.265中,将宏块的大小从H.264的16×16扩展到了64×64,以便于高分辨率视频的压缩。
同时,采用了更加灵活的编码结构来提高编码效率,
包括编码单元(CodingUnit)、预测单元(PredictUnit)和变换单元(TransformUnit)。
如下图所示:
其中:
编码单元类似于H.264/AVC中的宏块的概念,用于编码的过程。
预测单元是进行预测的基本单元,
变换单元是进行变换和量化的基本单元。
这三个单元的分离,使得变换、预测和编码各个处理环节更加灵活,
也有利于各环节的划分更加符合视频图像的纹理特征,
有利于各个单元更优化的完成各自的功能。
RQT是一种自适应的变换技术,这种思想是对H.264/AVC中ABT(AdaptiveBlock-size Transform)技术的延伸和扩展。
对于帧间编码来说,它允许变换块的大小根据运动补偿块的大小进行自适应的调整;
对于帧内编码来说,它允许变换块的大小根据帧内预测残差的特性进行自适应的调整。
大块的变换相对于小块的变换,一方面能够提供更好的能量集中效果,并能在量化后保存更多的图像细节,但是另一方面在量化后却会带来更多的振铃效应。
因此,根据当前块信号的特性,自适应的选择变换块大小,如下图所示,可以得到能量集中、细节保留程度以及图像的振铃效应三者最优的折中。
Fig. 灵活的块结构示意图
本质上H.265是在H.264的预测方向基础上增加了更多的预测方向
H.265:所有尺寸的CU块,亮度有35种预测方向,色度有5种预测方向
H.264:亮度 4x4块9个方向,8x8块9个方向,16x16块4种方向,色度4种方向
H.264的帧内预测方向:
H.265的帧内预测方向:
本质上H.265是在H.264基础上增加插值的抽头系数个数,改变抽头系数值以及增加运动矢量预测值的候选个数,以达到减少预测残差的目的。
H.265与H.264一样插值精度都是亮度到1/4,色度到1/8精度,但插值滤波器抽头长度和系数不同.
H.265的增加了运动矢量预测值候选的个数,而H.264预测值只有一个
H.265的空域候选项:
H.265时域共同位置候选项
本质上H.265的去块滤波与H.264的去块滤波及流程是一致的,做了如下最显著的改变:
? 滤波边界: H.264最小到4x4边界滤波;而H.265适应最新的CU、PU和TU划分结构的滤波边缘,最小滤波边界为8x8,
? 滤波顺序:H264先宏块内采用垂直边界,再当前宏块内水平边界;而H.265先整帧的垂直边界,再整帧的水平边界
ALF在编解码环路内,位于Deblock和SAO之后,
用于恢复重建图像以达到重建图像与原始图像之间的均方差(MSE)最小。
ALF的系数是在帧级计算和传输的,可以整帧应用ALF,
也可以对于基于块或基于量化树(quadtree)的部分区域进行ALF,
如果是基于部分区域的ALF,还必须传递指示区域信息的附加信息。
SAO(sample adaptive offset)滤波其实就是对去块滤波后的重建像素按照不同的模板进行分类,并对每一种分类像素进行补偿, 分类模板分为BO(Band offset)和EO(Edge offset)。
BO分类:
EO分类模块:
SAO在编解码环路内,位于Deblock之后,通过对重建图像的分类,对每一类图像像素值加减一个偏移,达到减少失真的目的,从而提高压缩率,减少码流。
采用SAO后,平均可以减少2%~6%的码流,而编码器和解码器的性能消耗仅仅增加了约2%。
Tile: 将图像分割为矩形区域。
其主要目的是增强并行处理性能。
每个tile区域相当于一幅子图像,可独立的以LCU块为单位进行编解码。
一个Tile块为基本的并行单元,每个Tile为一个子码流
10. WPP
WPP: 全称为wavefront parallel process,以LCU行为基本的编码单位。
以一行LCU块为基本的并行单元,每一行LCU为一个子码流
11. Dependentslice
Dependent slice:该技术可以理解为对原先Slice NALU的数据划分,使其可以适合更加灵活的打包方式。
Slice 和dependent slice 的示意图如下
12. 其他相关技术
? Transform_skip模式:transform_skip_flag,该模式不进行变换,但是要进行量化,该模式对文本桌面视频有较好效果
? 内部比特深度增加:为了保证中间预测、变换以及量化过程中的内部比特精度,以达到更好的压缩性能