VVC新技术（汇总中）

内容非原创

帧内预测：

简介https://blog.csdn.net/u012038173/article/details/90084591#2_CCLM_66
1. 扩展角度帧内模式 ：65个帧内预测模式和WAIP预测模式 ：https://cloud.tencent.com/developer/article/1430270

针对这个非对称问题，对于水平的预测单元，模式67~ 80被用来替换模式2~ 15；而对于垂直的预测单元，模式-1 ~ -14被用来替换模式53 ~ 66。并且VVC将MPM 列表的大小从3扩展到6 [7]。考虑到Planar 预测模式具有很高的选中概率，腾讯音视频实验室提出将Planar预测模式作为优先模式放置于MPM列表首位。
2. 跨分量线性模型预测（CCLM）
3. 位置自适应帧内联合预测（PDPC）
4. 多行预测模式（MRL）
5. 帧内子块划分技术（ISP）：https://blog.csdn.net/Peter_Red_Boy/article/details/90707668

6.帧内预测MIP技术：https://blog.csdn.net/u012038173/article/details/90671165

该技术的整体框架（分为三步）：
（1） 对亮度块上和左参考行进行平均操作获得采样点(4或8个)
（2） 对得到的样本进行矩阵向量乘法 ,并加上一个偏移，得到部分预测值(4×4，4×8，8×4，8×8).
（3） 进行双线性插值获得最终亮度预测值

帧间预测：

 

1、扩展的Merge模式   https://blog.csdn.net/baidu_28446365/article/details/88854316
VTM中的Merge模式在HEVC的基础上进行了扩展。现有的候选列表构建方式如下

1Spatial MVP from spatial neighbour CUs
2Temporal MVP from collocated CUs
3History-based MVP from an FIFO table
4Pairwise average MVP
5Zero MVs.
前两项与HEVC相同，第三项为基于历史的MV预测HMVP，第四项为Pairwise Average MVP（替代了原来的Combination）。

2、Combined inter and intra prediction (CIIP)：https://blog.csdn.net/baidu_28446365/article/details/89428641

对编码块进行帧间预测Pred_inter和帧内预测Pred_intra，将两个预测块加权组合得到最终预测块。

3、亚CU级运动预测：https://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/78924053

可选时域运动矢量预测（Alternative temporal motion vector prediction，ATMVP）

空时运动矢量预测（Spatial-temporal motion vector prediction，STMVP）

变换：https://blog.csdn.net/baidu_28446365/article/details/90174414

1.更大的变换尺寸&舍弃高频变换系数
在VTM中，允许变换的最大尺寸为64x64（原来只应用于1080p和4K）。对于长或宽等于64的大尺寸变换块，直接舍弃高频变换系数，仅保留低频变换系数。例如，对于长x宽为MxN的块，若M等于64，则只保留左边的32列，若N等于64，则只保留上方的32行。 如果当前为变换跳过模式，则保留所有变换系数。
2、多种变换核心（Multiple transform selection，简称MTS）

除了HEVC中的DCT-II变换，VVC引进了两种新的变换方式DST-VII 和DCT-VIII，帧内帧间编码块从这三种变换方式中进行选择。

量化：https://blog.csdn.net/baidu_28446365/article/details/89430095

Dependent Scalar Quantization
HEVC中，根据8bit信号的取值范围，量化参数QP取值为0~51，为了向解码端传输量化参数，编码器会首先在PPS中传输一个起始的QP，然后再在条和CU层传送增量QP值。而在VTM中，QP取值范围扩展到0 ~ 63（相应的，init_qp_minus26的取值范围变为-(26+QpBdOffsetY ) 到37），且相应的起始QP改为在slice层传输。

VTM中使用了与HEVC相同的标量量化(scalar quantization)，但是对其进行了改进得到了一个新的概念——依赖性的标量量化(dependent scalar quantization，下文简称DQ)。在DQ中，重建过程中当前变换系数块的重建值（即反量化得到的值）取决于前一个变换系数块（反量化得到的值）的level（这里的前一个根据重建顺序决定）。与HEVC中传统的标量量化相比较，这个方法可以使得量化得到的用于变换的系数块在N维向量空间更紧密（N代表变换块中的变换系数的个数）。意味着对于固定大小的变换块，该方法减小了输入向量（量化前的块）和重建向量(反量化得到的块)之间误差，即减少了量化带来的失真。

为了达到上述目的，DQ主要做出了两点改进：1）定义了两种不同的标量量化器Q0和Q1，即对应了两种不同的重建像素；2）定义了两种不同的标量量化器之间的转换规则。
 

滤波：

VTM中环路滤波的顺序：LMCS，deblocking filter，SAO 和ALF。其中deblocking filter和SAO 与HEVC中的相同。

1、LMCS，位于环路滤波前，主要兼容HDR视频，映射。由两部分组成：1）基于自适应分段线性模型的亮度环路映射；2）基于亮度分量的色度残差伸缩。 https://blog.csdn.net/baidu_28446365/article/details/89430048

2、《Adaptive Loop Filtering for Video Coding》：ALF https://blog.csdn.net/baidu_28446365/article/details/89511554