VVC中色度分量的预测过程和亮度分量预测过程不同,其首先是构建色度预测模式候选列表如下表,有8种模式,由4种和亮度模式相同的模式、3种CCLM模式和1种DM模式组成;然后根据RD check对这8个候选模式进行选择;最后把选择的最优模式按照特定的熵编码方式进行编码。
前4种模式为和亮度模式相同的模式:
模式0:Planar模式
模式1:垂直模式
模式2:水平模式
模式3:DC模式
模式4~模式6:都是CCLM模式,但各不同,下面会详细介绍
模式7:DM模式,即是色度块对应亮度块的最优预测模式(因为一个色度块可能对应好几个亮度块,所以方法是找到当前色度CU位置对应的亮度CU位置,将其中心块的预测模式作为DM候选模式);如果DM模式中对应亮度块预测模式是前4种模式中的其中一种,则将其替换为角度预测模式中的66,取代候选列表前面的重复模式。
此处暂时省略~
在讲CCLM技术时首先讲一下CCIP技术(其实我觉得这两者是有重叠的部分的)
最初,由于RGB各分量之间存在很大的冗余,所以为了避免将其转换成YCbCr格式时的rounding操作造成颜色保真度下降且为了提高编码效率,便采用CCIP技术对RGB格式的视频进行编码[1],比如利用重构分量®的信息来预测剩余分量(G或B)从而减少颜色间的冗余。除了在RGB格式视频中采用CCIP技术,在YUV444格式视频中也可以使用CCIP技术[2].由于CCIP技术使得编码效率显著提高,其被引入HEVC/H.265Rext4:4:4配置文件[3].
CCIP技术主要是基于具有两个参数的线性模型(即α斜率和β偏移),这两个参数可以都经过码流传输至解码器,也可以只传斜率参数α来节省传参数的开销。 又或者这两个参数都不需要传输,在解码器中使用和在编码器中一样的计算方式计算得出。CCIP中使用以下线性模型,基于同一CU的重建亮度样本预测色度样本:
其中predC(i,j)表示一个CU中色度样本的预测值,recL’(i,j)表示同一CU块中下采样重构亮度样本(对CU块内所有重构亮度样本进行下采样,原因是要使得亮度和色度一一对应,比如对于YCbCr422,YCbCr420格式视频帧)。参数α和β由当前CU周围的相邻重构亮度和重构色度样本的最小回归误差推出:
其中L(n)表示下采样(也是使得亮度和色度一一对应)的左侧和上侧的所有相邻重构亮度样本,C(n)表示左侧和上侧的所有相邻重构色度样本,N的值等于当前色度编码块的宽和高最小值的2倍。对于方形编码块,这两个等式可以直接应用。对于非方形的编码块,较长边缘的邻近样本首先进行下采样,得到与较短边缘样本数量相等的样本数。这里的α和β并不需要传输,在解码器中也通过上式计算得到。
下图为CCIP模式中当前亮度和色度块的左侧和上侧边缘采样的位置:
在H.266/VVC中,对CCIP技术进行了扩展改进,提出了CCLM跨分量线性模型预测,其对于编码性能的提升相比其它新技术更可观。
补充:
YUV420模式中,亮度分量和色度分量尺寸不相同,在CCLM模式中需要对重构亮度块下采样来匹配色度块尺寸。 CCLM中,默认使用如下的6抽头下采样滤波器,抽样之后就会得到上面贴的亮度采样之后的样本位置图~
[1]W.-S. Kim, D.-S. Cho, and H. M. Kim, “Inter-plane prediction for RGB
video coding,” in Proc. IEEE Int. Conf. Image (ICIP), vol. 2, Oct. 2004,
pp. 785–788.
[2] D. Flynn et al., High Efficiency Video Coding (HEVC) Range Extensions
Text Specification, document JCTVC-Q1005 of Joint Collaborative Team
on Video Coding (JCT-VC), 17th Meeting, Mar. 2014.
[3]W. S. Kim et al., “Cross-component prediction in HEVC,” IEEE Trans.
Circuits Syst. Video Technol., to be published.
[4]X. Zhang, O. C. Au, J. Dai, F. Zou, C. Pang, and X. Wen, New Modes for
Chroma Intra Prediction, document JCTVC-G358 of Joint Collaborative
Team on Video Coding (JCT-VC), 7th Meeting, Nov. 2011.