【七】 H.266/VVC中 带有运动矢量差的融合技术(MMVD)

一、前言

在VVC的扩展merge模式当中，当前CU生成的merge list中选择一个率失真代价值最小的候选项直接作为自己的运动信息，而MMVD是将候选项的运动信息作为自己MV的预测值，最终编码对象为实际获得的MV与该预测值之间的差值(MVD)

MMVD技术起源于之前提案中的ultimate motion vector expression（UMVE）技术，该技术是一种新的运动向量表示方法，在skip和merge模式当中使用起始点、运动步长、运动方向三个量来表示运动向量

MMVD技术应用与帧间预测的Skip和Merge模式当中，是一种运动矢量的特殊表达形式，在VTM中，MMVD技术流程大致如下所示：

• 首先复用普通merge模式的merge候选列表，在这些候选中选择列表的前两个候选作为初始的运动矢量
• 对该初始MV进行扩展，主要在运动幅度和运动方向上进行扩展，来得到最终的扩展后的运动矢量，以形成新的运动矢量。

---

二、具体实现步骤

具体实现步骤如下：

(1)、首先利用VVC中普通merge候选列表构建的过程，得到当前CU的merge list，检查邻块的顺序如下图所示

(2)、对于第一步得到的merge list中的前两个候选，把它们作为初始的MV，以该候选MV在参考图像中所指向的位置作为起始点，在上下左右四个方向上，进行8中步长的搜索，如下图所示

步长索引表：

方向索引表：

这样每一个初始MV在每个方向上的每种步长都会形成一个新的MV，即细化过的MV，该MV包含三个信息，分别是起始点、搜索方向、搜索步长，因此一个初始的MV可以扩展出32个新的MV，这些新的MV也会通过一次运动补偿得到当前CU的预测值。

(3)、在Skip和merge模式下，将所有得到的64个新的预测值之间进行率失真代价比较，最终选择出最优的一种组合作为MMVD的最优的merge候选，我们需要存储该MV的三个信息：分别是其初始MV在merge list中的索引值、移动的方向和搜索步长三个语法元素

---

三、相关代码的详细分析（VTM8.0）

1.在merge list中选择前两个运动向量作为MMVD的初始向量代码示例

static const int MMVD_BASE_MV_NUM = 2;    //一个全局静态常量，基于MMVD初始向量的个数
//从merge list当中选取两个初始MV
void PU::getInterMMVDMergeCandidates(const PredictionUnit &pu, MergeCtx& mrgCtx, const int& mrgCandIdx)
{
  int refIdxList0, refIdxList1;
  int k;
  int currBaseNum = 0;
  const uint16_t maxNumMergeCand = mrgCtx.numValidMergeCand;

  for (k = 0; k < maxNumMergeCand; k++)
  {
    //只取MRG_TYPE_DEFAULT_N类型候选项
    if (mrgCtx.mrgTypeNeighbours[k] == MRG_TYPE_DEFAULT_N)
    {
      refIdxList0 = mrgCtx.mvFieldNeighbours[(k << 1)].refIdx;
      refIdxList1 = mrgCtx.mvFieldNeighbours[(k << 1) + 1].refIdx;

      if ((refIdxList0 >= 0) && (refIdxList1 >= 0))
      {
        mrgCtx.mmvdBaseMv[currBaseNum][0] = mrgCtx.mvFieldNeighbours[(k << 1)];
        mrgCtx.mmvdBaseMv[currBaseNum][1] = mrgCtx.mvFieldNeighbours[(k << 1) + 1];
      }
      else if (refIdxList0 >= 0)
      {
        mrgCtx.mmvdBaseMv[currBaseNum][0] = mrgCtx.mvFieldNeighbours[(k << 1)];
        mrgCtx.mmvdBaseMv[currBaseNum][1] = MvField(Mv(0, 0), -1);
      }
      else if (refIdxList1 >= 0)
      {
        mrgCtx.mmvdBaseMv[currBaseNum][0] = MvField(Mv(0, 0), -1);
        mrgCtx.mmvdBaseMv[currBaseNum][1] = mrgCtx.mvFieldNeighbours[(k << 1) + 1];
      }
      mrgCtx.mmvdUseAltHpelIf[currBaseNum] = mrgCtx.useAltHpelIf[k];

      currBaseNum++;
      //只取两个base MV
      if (currBaseNum == MMVD_BASE_MV_NUM)
        break;
    }
  }
}

2.对选择的初始运动矢量进行步长和方向的扩展

//设置MMVD的候选信息，candIdx就是32中组合中的一种模式的索引
void MergeCtx::setMmvdMergeCandiInfo(PredictionUnit& pu, int candIdx)
{
  const Slice &slice = *pu.cs->slice;
  const int mvShift = MV_FRACTIONAL_BITS_DIFF;
    
  //参考MVD的候选，2，8，16，32，64，128，256
  //这里实际就是8中补偿的偏置量
  const int refMvdCands[8] = { 1 << mvShift , 2 << mvShift , 4 << mvShift , 8 << mvShift , 16 << mvShift , 32 << mvShift,  64 << mvShift , 128 << mvShift };
  int fPosGroup = 0;
  int fPosBaseIdx = 0;   //起始MV的索引
  int fPosStep = 0;  //搜索步长
  int tempIdx = 0;
  int fPosPosition = 0;    //搜索的方向
  Mv tempMv[2];    //里面存储前向和后向MV

  tempIdx = candIdx;   //组合新的MV索引
  fPosGroup = tempIdx / (MMVD_BASE_MV_NUM * MMVD_MAX_REFINE_NUM);  //整个候选列表的初始位置为0
  tempIdx = tempIdx - fPosGroup * (MMVD_BASE_MV_NUM * MMVD_MAX_REFINE_NUM);  //传进来扩展MV的索引
  fPosBaseIdx = tempIdx / MMVD_MAX_REFINE_NUM;//第一个初始向量的索引0或者第二个初始向量的索引1
  tempIdx = tempIdx - fPosBaseIdx * (MMVD_MAX_REFINE_NUM);//0-31（各自初始向量的32中扩展MV）
  fPosStep = tempIdx / 4;  //每个初始MV对应对应的8种搜索步长的索引
  fPosPosition = tempIdx - fPosStep * (4);  //该值总为0-3，对应四个搜索方向
  int offset = refMvdCands[fPosStep];   //8中步长对应的偏置
  if ( pu.cu->slice->getPicHeader()->getDisFracMMVD() )
  {
    offset <<= 2;
  }
  const int refList0 = mmvdBaseMv[fPosBaseIdx][0].refIdx;   //每个初始MV的前向参考列表
  const int refList1 = mmvdBaseMv[fPosBaseIdx][1].refIdx;   //每个初始MV的候选项参考列表

  if ((refList0 != -1) && (refList1 != -1))   //双向参考列表存在
  {
    const int poc0 = slice.getRefPOC(REF_PIC_LIST_0, refList0);  //前向参考帧的POC
    const int poc1 = slice.getRefPOC(REF_PIC_LIST_1, refList1);   //后向参考帧的POC
    const int currPoc = slice.getPOC();   //当前参考帧的POC
      
    //每个MV的结构体里包含器搜索方向、以及搜索步长、然后赋值给tempMv数组
    if (fPosPosition == 0)
    {
      tempMv[0] = Mv(offset, 0);  //右
    }
    else if (fPosPosition == 1)
    {
      tempMv[0] = Mv(-offset, 0);  //左
    }
    else if (fPosPosition == 2)
    {
      tempMv[0] = Mv(0, offset);   //上
    }
    else
    {
      tempMv[0] = Mv(0, -offset);  //下
    }
      
    //前后参考帧属于同一帧
    if ((poc0 - currPoc) == (poc1 - currPoc))
    {
      tempMv[1] = tempMv[0];  //双向的MVD是一样的
    }
    else if (abs(poc1 - currPoc) > abs(poc0 - currPoc))  //后向参考帧的POC大于前向参考帧的POC
    {
      const int scale = PU::getDistScaleFactor(currPoc, poc0, currPoc, poc1);
      tempMv[1] = tempMv[0];
      const bool isL0RefLongTerm = slice.getRefPic(REF_PIC_LIST_0, refList0)->longTerm;
      const bool isL1RefLongTerm = slice.getRefPic(REF_PIC_LIST_1, refList1)->longTerm;
      if (isL0RefLongTerm || isL1RefLongTerm)//有其中一个是长期参考帧
      {
        if ((poc1 - currPoc)*(poc0 - currPoc) > 0)
        {
          tempMv[0] = tempMv[1];
        }
        else
        {
          tempMv[0].set(-1 * tempMv[1].getHor(), -1 * tempMv[1].getVer());
        }
      }
      else  //都不是长期参考帧
      tempMv[0] = tempMv[1].scaleMv(scale);
    }
    else
    {
      const int scale = PU::getDistScaleFactor(currPoc, poc1, currPoc, poc0);
      const bool isL0RefLongTerm = slice.getRefPic(REF_PIC_LIST_0, refList0)->longTerm;
      const bool isL1RefLongTerm = slice.getRefPic(REF_PIC_LIST_1, refList1)->longTerm;
      if (isL0RefLongTerm || isL1RefLongTerm)
      {
        if ((poc1 - currPoc)*(poc0 - currPoc) > 0)//若前后参考帧都来自当前帧的时域的同一侧，后向MMVDoffset与前向相等
        {
          tempMv[1] = tempMv[0];
        }
        else  //若前后参考帧来自不同侧，前向和后向的MMVDoffset相对称
        {
          tempMv[1].set(-1 * tempMv[0].getHor(), -1 * tempMv[0].getVer());
        }
      }
      else
      tempMv[1] = tempMv[0].scaleMv(scale);
    }

    pu.interDir = 3; //双向列表的DIr设置为3
    //这里为每个选中的MV选择起始MV然后加上然后加上步长和方向
    pu.mv[REF_PIC_LIST_0] = mmvdBaseMv[fPosBaseIdx][0].mv + tempMv[0];  //MMVD的前向MV
    pu.refIdx[REF_PIC_LIST_0] = refList0;
    pu.mv[REF_PIC_LIST_1] = mmvdBaseMv[fPosBaseIdx][1].mv + tempMv[1];    //MMVD的后向MV
    pu.refIdx[REF_PIC_LIST_1] = refList1;
  }
  else if (refList0 != -1)   //如果只有前向列表存在
  {
    if (fPosPosition == 0)   //右
    {
      tempMv[0] = Mv(offset, 0);
    }
    else if (fPosPosition == 1)  //左
    {
      tempMv[0] = Mv(-offset, 0); 
    }
    else if (fPosPosition == 2)  //上
    {
      tempMv[0] = Mv(0, offset);  
    }
    else   //下
    {
      tempMv[0] = Mv(0, -offset);
    }
    pu.interDir = 1;   //前向列表的DIr设置为1
    pu.mv[REF_PIC_LIST_0] = mmvdBaseMv[fPosBaseIdx][0].mv + tempMv[0];
    pu.refIdx[REF_PIC_LIST_0] = refList0;
    pu.mv[REF_PIC_LIST_1] = Mv(0, 0);
    pu.refIdx[REF_PIC_LIST_1] = -1;
  }
  else if (refList1 != -1)
  {
    if (fPosPosition == 0)
    {
      tempMv[1] = Mv(offset, 0);
    }
    else if (fPosPosition == 1)
    {
      tempMv[1] = Mv(-offset, 0);
    }
    else if (fPosPosition == 2)
    {
      tempMv[1] = Mv(0, offset);
    }
    else
    {
      tempMv[1] = Mv(0, -offset);
    }
    pu.interDir = 2;  //后向类表的DIr设置为2
    pu.mv[REF_PIC_LIST_0] = Mv(0, 0);
    pu.refIdx[REF_PIC_LIST_0] = -1;
    pu.mv[REF_PIC_LIST_1] = mmvdBaseMv[fPosBaseIdx][1].mv + tempMv[1];
    pu.refIdx[REF_PIC_LIST_1] = refList1;
  }

  pu.mmvdMergeFlag = true;
  pu.mmvdMergeIdx = candIdx;
  pu.mergeFlag = true;
  pu.regularMergeFlag = true;
  pu.mergeIdx = candIdx;
  pu.mergeType = MRG_TYPE_DEFAULT_N;
  pu.mvd[REF_PIC_LIST_0] = Mv();
  pu.mvd[REF_PIC_LIST_1] = Mv();
  pu.mvpIdx[REF_PIC_LIST_0] = NOT_VALID;
  pu.mvpIdx[REF_PIC_LIST_1] = NOT_VALID;
  pu.mvpNum[REF_PIC_LIST_0] = NOT_VALID;
  pu.mvpNum[REF_PIC_LIST_1] = NOT_VALID;
  pu.cu->imv = mmvdUseAltHpelIf[fPosBaseIdx] ? IMV_HPEL : 0;   //MV使用半像素精度

  pu.cu->BcwIdx = (interDirNeighbours[fPosBaseIdx] == 3) ? BcwIdx[fPosBaseIdx] : BCW_DEFAULT;   //双向参考索引

  for (int refList = 0; refList < 2; refList++)
  {
    if (pu.refIdx[refList] >= 0)
    {
      pu.mv[refList].clipToStorageBitDepth();
    }
  }


  PU::restrictBiPredMergeCandsOne(pu);
}

3.MMVD技术的实现代码

 if ( pu.cs->sps->getUseMMVD() )//使用MMVD模式，这里选出最优的MMVD的Merge候选（初始MV+搜索方向+搜索步长）
      {
        cu.mmvdSkip = true;
#if JVET_O0249_MERGE_SYNTAX
        pu.regularMergeFlag = true;//普通Merge列表依旧可用，因为初始的MV还是要从普通Merge中获取
#endif
        const int tempNum = (mergeCtx.numValidMergeCand > 1) ? MMVD_ADD_NUM : MMVD_ADD_NUM >> 1;
        //对MMVD候选循环遍历
        for (int mmvdMergeCand = 0; mmvdMergeCand < tempNum; mmvdMergeCand++)//循环64遍，前32种得到起始点1以及对应的8个步长
                                                                             //因为对于每种MV扩展都可以得到4*8种组合，因此两个起始点总共是64种组合
        {
          int baseIdx = mmvdMergeCand / MMVD_MAX_REFINE_NUM;//候选基MV（即初始MV）索引，要么0 要么1，（这里就是两个初始MV的起点，每个初始MV有32种4*8的步长+方向的组合）
          int refineStep = (mmvdMergeCand - (baseIdx * MMVD_MAX_REFINE_NUM)) / 4;//表示8种步长
          if (refineStep >= m_pcEncCfg->getMmvdDisNum())
            continue;
          //设置MMVD候选的信息，得到每个扩展MV具体的搜索初始点以及每个方向以及对应的步长
          mergeCtx.setMmvdMergeCandiInfo(pu, mmvdMergeCand);

          PU::spanMotionInfo(pu, mergeCtx);
          pu.mvRefine = true;
          distParam.cur = singleMergeTempBuffer->Y();
          pu.mmvdEncOptMode = (refineStep > 2 ? 2 : 1);
          CHECK(!pu.mmvdMergeFlag, "MMVD merge should be set");
          // Don't do chroma MC here

          //MMVD的Merge候选运动补偿计算预测值
          m_pcInterSearch->motionCompensation(pu, *singleMergeTempBuffer, REF_PIC_LIST_X, true, false);
          pu.mmvdEncOptMode = 0;
          pu.mvRefine = false;
          Distortion uiSad = distParam.distFunc(distParam);//失真函数

          m_CABACEstimator->getCtx() = ctxStart;
          uint64_t fracBits = m_pcInterSearch->xCalcPuMeBits(pu);//计算码率
          double cost = (double)uiSad + (double)fracBits * sqrtLambdaForFirstPassIntra; //计算RDcost
          insertPos = -1;

          //更新候选列表
          updateCandList(ModeInfo(mmvdMergeCand, false, true, false), cost, RdModeList, candCostList, uiNumMrgSATDCand, &insertPos);
          if (insertPos != -1)
          {
            for (int i = int(RdModeList.size()) - 1; i > insertPos; i--)
            {
              swap(acMergeTempBuffer[i - 1], acMergeTempBuffer[i]);
            }
            swap(singleMergeTempBuffer, acMergeTempBuffer[insertPos]);//将代价更小的那个MV插入到Merge列表中
          }
        }
      }

---

更多关于视频编码知识和资源的分享，更精致的文章排版，欢迎关注博主微信公众号，一起交流、学习、进步！！！