HEVC学习之一编码框架

      接触H265时间不是很长，看了一些东西，但是一直没有时间静下心来整理。H265的学习主要是参考万帅、杨付正的《新一代高效视频编码 H265/HEVC 原理、标准与实现》移书，这本书对H265有详细易懂的讲解，作为入门教材真心觉得不错。这里会先把前期看的东西记录下来，后续会不断的补充。HEVC学习系列的文章也算是对自己学习H265做的笔记吧。

    H265/HEVC仍旧沿用了H264的混合编码框架，但是在变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块中都引入了新的编码技术。H265/HEVC的编码框架如图：

      在编码流程上依次为  分块---->预测---->变换---->量化---->熵编码

1. 帧内预测

      主要是去除图像空间相关性。与H264相比，H265/HEVC支持更多的帧内预测模式，H264亮度4X4块支持9种方向，8X8块支持9种方向，16X16支持4中方向，色度支持4种方向；H265/HEVC所有尺寸编码块，亮度支持多达35种预测方向，测度也支持5种预测方向。

2. 帧间预测

     主要是去除图像的时间相关性。与H264相同，H265/HEVC可以采用单向和双向的参考图像来进行预测，也有类似H264的B帧结构。但是H265在H264的基础上增加了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得候选个数，最终减少预测残差。H265增加了运动矢量预测值候选的个数，而相应的H264预测值则只有一个。

3. 变换量化

      主要是对参差数据进行变换量化，从而去除频域相关性，对数据进行有损压缩。变换编码将图像从时域信号变换至频域，能量集中在低频区域。原理上两者是属于相互独立的过程，但是在H265/HEVC中两个过程结合在一起了，减少了计算复杂度。

4. 样点自适应补偿

     简称SAO，处于去方块滤波之后，通过解析去方块滤波后图像的统计特性，为像素增加相应的偏移值，一定程度上可以消弱振铃效应。位于Deblock之后，做法是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。

    除了上面提到的采样点自适应补偿、不同角度的帧内预测模式H265/HEVC还有很多新的技术，包括基于四叉树的灵活块分割结构(RQT)、内部位深度扩展(IBDI).