H。265与H。264的区别详解
1。H。264与H。265的主要差异
H。265仍然采用混合编解码,编解码结构与H。264基本一致,
主要的不同在于:编码块划分结构:采用CU(CodingUnit)、PU(PredictionUnit)和TU(TransformUnit)的递归结构。基本细节:各功能块的内部细节有很多差异并行工具:增加了Tile以及WPP等并行工具集以提高编码速度滤波器:在区块滤波之后增加了SAO(sampleadaptiveoffset)滤波模块
Fig。H。265的框架图2。压缩性能比较
PSNR计算方式
H。265HEVCHM9。0和H。264JM18。4的BDrate比较:
AllIntracase:22
RandomAccesscase:34
LowDelaycase:37
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3。各模块技术差异汇总
4。块划分结构
在H。265中,将宏块的大小从H。264的1616扩展到了6464,以便于高分辨率视频的压缩。
同时,采用了更加灵活的编码结构来提高编码效率,
包括编码单元(CodingUnit)、预测单元(PredictUnit)和变换单元(TransformUnit)。
如下图所示:
其中:
编码单元类似于H。264AVC中的宏块的概念,用于编码的过程。
预测单元是进行预测的基本单元,
变换单元是进行变换和量化的基本单元。
这三个单元的分离,使得变换、预测和编码各个处理环节更加灵活,
也有利于各环节的划分更加符合视频图像的纹理特征,
有利于各个单元更优化的完成各自的功能。
RQT是一种自适应的变换技术,这种思想是对H。264AVC中ABT(AdaptiveBlocksizeTransform)技术的延伸和扩展。
对于帧间编码来说,它允许变换块的大小根据运动补偿块的大小进行自适应的调整;
对于帧内编码来说,它允许变换块的大小根据帧内预测残差的特性进行自适应的调整。
大块的变换相对于小块的变换,一方面能够提供更好的能量集中效果,并能在量化后保存更多的图像细节,但是另一方面在量化后却会带来更多的振铃效应。
因此,根据当前块信号的特性,自适应的选择变换块大小,如下图所示,可以得到能量集中、细节保留程度以及图像的振铃效应三者最优的折中。
Fig。灵活的块结构示意图5。帧内预测模式
本质上H。265是在H。264的预测方向基础上增加了更多的预测方向
H。265:所有尺寸的CU块,亮度有35种预测方向,色度有5种预测方向
H。264:亮度4x4块9个方向,8x8块9个方向,16x16块4种方向,色度4种方向
H。264的帧内预测方向:
H。265的帧内预测方向:6。帧间预测
本质上H。265是在H。264基础上增加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的候选个数,以达到减少预测残差的目的。
H。265与H。264一样插值精度都是亮度到14,色度到18精度,但插值滤波器抽头长度和系数不同。
H。265的增加了运动矢量预测值候选的个数,而H。264预测值只有一个
H。265的空域候选项:
H。265时域共同位置候选项7。去块滤波
本质上H。265的去块滤波与H。264的去块滤波及流程是一致的,做了如下最显著的改变:
滤波边界:H。264最小到4x4边界滤波;而H。265适应最新的CU、PU和TU划分结构的滤波边缘,最小滤波边界为8x8,
滤波顺序:H264先宏块内采用垂直边界,再当前宏块内水平边界;而H。265先整帧的垂直边界,再整帧的水平边界
ALF在编解码环路内,位于Deblock和SAO之后,
用于恢复重建图像以达到重建图像与原始图像之间的均方差(MSE)最小。
ALF的系数是在帧级计算和传输的,可以整帧应用ALF,
也可以对于基于块或基于量化树(quadtree)的部分区域进行ALF,
如果是基于部分区域的ALF,还必须传递指示区域信息的附加信息。8。采样点自适应偏移(SampleAdaptiveOffset)滤波
SAO(sampleadaptiveoffset)滤波其实就是对去块滤波后的重建像素按照不同的模板进行分类,并对每一种分类像素进行补偿,分类模板分为BO(Bandoffset)和EO(Edgeoffset)。
BO分类:
EO分类模块:
SAO在编解码环路内,位于Deblock之后,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,达到减少失真的目的,从而提高压缩率,减少码流。
采用SAO后,平均可以减少26的码流,而编码器和解码器的性能消耗仅仅增加了约2。9。Tile
Tile:将图像分割为矩形区域。
其主要目的是增强并行处理性能。
每个tile区域相当于一幅子图像,可独立的以LCU块为单位进行编解码。
一个Tile块为基本的并行单元,每个Tile为一个子码流
10。WPP
WPP:全称为wavefrontparallelprocess,以LCU行为基本的编码单位。
以一行LCU块为基本的并行单元,每一行LCU为一个子码流
11。Dependentslice
Dependentslice:该技术可以理解为对原先SliceNALU的数据划分,使其可以适合更加灵活的打包方式。
Slice和dependentslice的示意图如下
12。其他相关技术
Transformskip模式:transformskipflag,该模式不进行变换,但是要进行量化,该模式对文本桌面视频有较好效果
内部比特深度增加:为了保证中间预测、变换以及量化过程中的内部比特精度,以达到更好的压缩性能
作者:北雨南萍
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