H.265/HEVC编码原理及其处理流程的分析

H.265/HEVC编码原理及其处理流程的分析

H.265/HEVC编码的框架图，查了很多资料都没搞明白，各个模块的处理的分析网上有很多，很少有把这个流程串起来的。本文的主要目的是讲清楚H.265/HEVC视频编码的处理流程，不涉及复杂的计算过程。

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一、什么是H.265/HEVC？

1.1、H.265/HEVC的作用

♈️H.265/HEVC是一种新的视频压缩标准，而视频是由一张张连续的图片组成的，因此对视频的压缩就可以理解为对一组图片的压缩。30帧的视频就表示一秒有30张的图片，60帧就表示该视频一秒有60张图片，对视频的压缩，就是对一组图片的压缩。由于一个视频里相邻的图片间常常存在大量相同的部分。比如这两张照片，相似度就很高，没必要两张都完整的存储下来。

♉️一张图片是由很多像素点组成，即使同一张图片内部也存在大量相同的部分，比如这张图片的背景几乎全是白色，我们没有必要把每个白色的位置及其像素值全部存储下来，这样既耗费资源又没有必要。

♊️因此，H.265/HEVC主要采用帧内预测（根据同一张图片的其他位置的像素点预测当前位置的像素值）， 或者帧间预测（根据其他图片的像素，来推测当前图片） 对组成视频的图片进行压缩，以减少他们的大小。

1.2、H.265/HEVC编码框架

♋️H.265/HEVC的编码框架如图所示，图片来源【1】，本文的主要目的是为了讲清楚这张图展示的处理流程。首先，输入的图片被划分为一个个相似的块（CTU），这些块的大小最大为64*64，通过这样的划分，使得每个CTU的差别都不大。通过合理的划分CTU，可以将图片划分成相似度较高的一个个CTU块，这就是H.265/HEVC的第一步操作。

二、DCT变换和量化

2.1、DCT变换

♌️当一个视频，也就是一组图片的一个CTU输入时，我们先将其进行DCT变换`。

♍️由于我们人眼对高频信息不敏感，比如一张白纸上写一个字，我们对高频率出现的背景白色并不敏感，黑色线条虽然占据较小的比例，但这低频率出现的黑色信号才是我们关注的重点。该图是某个图片经过DCT变换后的结果，由图可以看出（图片来源【2】），DCT变换后得到频域矩阵，低频部分幅度很大（左上角低频，右下角高频），而高频部分幅度较低。

2.2、 量化

♎️ 为了减少存储数据所需要的内存资源。CTU经过DCT变换后，我们再将其进行量化。由于量化步长选取的不一样，造成的精度损失也不一样（参考【3】）。举个例子，如果我们选最小步长是1，向下取整，那么0.6，0.2都将被量化为0，412.6就会被量化为412。可以看到，高频信号由于幅度较小，因此量化后的损失很大，而低频信号由于幅度较大，因此影响较小。毕竟普通人丢了100块钱和富豪丢了100块钱损失是不一样的。

♏️通过DCT变换和量化，在尽可能保持低频、敏感（容易被人眼察觉）信息情况下，对图片进行了压缩。

三、H265的预测

3.1、帧内预测

♐️ 我们通过DCT变换和量化后，要先经过反DCT变换和量化，恢复图像，才能进行进一步预测；恢复的图像和原始图像比，已经是在尽可能保持低频、敏感（容易被人眼察觉）信息情况下，对图片进行了压缩。

♑️ 如第一节所说，由于同一张图片中各个块之间有较强的关联性，且一个CTU块内部的相似度也很高，因此提出了一种帧内预测压缩算法，比如一个图像为

[ 0 2 2 3 0 2 1 3 0 2 2 2 0 1 2 3 ] (2) \begin{bmatrix} 0 & 2 & 2 & 3 \\ 0 & 2 & 1 & 3 \\ 0 & 2 & 2 & 2 \\ 0 & 1 & 2 & 3 \end{bmatrix} \tag{2} ​0000​2221​2122​3323​ ​(2)

♒️ 我们只保留最上面一行的数据【0，2，2，3】，解压缩时，下面几行都直接复制这一行就可以恢复图像

[ 0 2 2 3 0 2 2 3 0 2 2 3 0 2 2 3 ] (2) \begin{bmatrix} 0 & 2 & 2 & 3 \\ 0 & 2 & 2 & 3 \\ 0 & 2 & 2 & 3 \\ 0 & 2 & 2 & 3 \end{bmatrix} \tag{2} ​0000​2222​2222​3333​ ​(2)

♓️ 如图可知，恢复后的图像与原始图像依然有差异，这个差异的成为残差，因此我们不仅要保存帧内压缩的压缩模式（本文只提到了一种），还需要保存残差。DCT变换和量化的意义已经在上节提到过了，我们对残差也是保存通过DCT变换和量化后的残差。

3.2、帧间估计

♓️ 前面也说到了，视频里连续的图片相似度很高，因此H.265/HEVC引入了帧间编码。这个CTU块跟其他哪张图片相似（ref_idx）,跟相似图片的具体哪个CTU块相似（mvd）,只需要保存ref_idx，和mvd即可，同样的，相似的这个CTU跟当前CTU的差距，依然按残差系数输出

3.3、 预测方式的选择

⛎ H265将各种预测模式所造成的图片的失真（ΔD）和保存这些压缩后的信息所消耗的资源（R）进行计算代价函数（ΔJ），最终选择代价函数最小的模式进行预测，并输出其残差；

四、环路滤波

由于CTU的处理方式，和高频信号损失的原因，因此我们恢复信号时，还需要增加一个去方块滤波和SAO滤波【4】，来减小预测后的图像和原始图像的差距（即，进一步减小残差）。

五、总结

• ️H265先通过DCT变换和量化对图像进行处理，消除其一些不敏感的高频信息，减小信息量
• ️H265选择一种代价函数最小的预测方式（帧内预测，或帧间预测），对图像进行压缩；
• 压缩后的图像，直接恢复的话，和原始图像差距过大，因此需要进行环路滤波缩小这段差距
• ️环路滤波后，依然存在误差，误差也需要被保留（DCT变换和量化后保留）

简单来说，H265就是通过一系列预测算法对视频进行压缩，再将因此产生的和原始图像的差异（残差，失真）保存。解压缩时，就可以通过反预测，加残差的方式恢复图像。

六、参考资料

• 【1】新一代高效视频编码H.265/HEVC:原理、标准与实现，作者：万帅、杨付正；

• 【2】 CSDN博客： JPEG压缩原理与DCT离散余弦变换

• 【3】CSDN博客：pytorch量化中torch.quantize_per_tensor()函数参数详解

• 【4】振铃效应与样点自适应补偿（Sample Adaptive Offset，SAO）技术