彭金虎，岑 峰

（同濟大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 201804）

雖然H.264/AVC[1]視頻編碼標準采用很多新的編碼方案，在現(xiàn)有的視頻編解碼取得了很好的編碼效果，但是它的編碼單元（CU）仍然固定為 16像素×16像素的宏塊 （MB）， 包含 16個 4像素×4像素或者 8個 8像素×8像素變換塊，然而在編碼器處理高分辨率的圖像時，運動估計（ME）和運動補償（MC）與CU大小只有很小的相關(guān)性。 因此，HEVC（High Efficiency Video Coding）[2]中，CU在16像素×16像素MB的基礎(chǔ)上進行了擴展，CU的大小可以為 8像素×8像素、16像素×16像素、32像素×32像素和64像素×64像素，對CU的預(yù)測，可以將CU分割為預(yù)測單元（PU），每個PU可以分割為更小的 PU，假設(shè) CU 大小為 2N×2N （N=4，8，16，32），PU 可以分割為 2個 N×2N或者 2N×N或 4個 N×N像素塊，再分割為非 對 稱 模 式下，PU 可 以 為 nR×2N、nL×2N、2N×nDe 和2N×nU。同樣，HEVC中處理變化和量化部分有相應(yīng)的變換單元（TU），TU可以為 4像素×4像素、8像素×8像素、16像素×16像素和 32像素×32像素。

歸并技術(shù)應(yīng)用于CU單元在作RDO運算之前，用于快速決定CU的預(yù)測模型，其中的并行運算可以降低HM編碼端吞吐量過大的問題，提高視頻編碼效率。參考文獻[3]提出了歸并技術(shù)對不同CU層編解碼效率的提升，由于8像素×8像素CU占據(jù)整體 CU的54%，大塊CU的歸并技術(shù)的應(yīng)用，導(dǎo)致PSNK值有較大的下降。參考文獻[4]提出了只對8像素×8像素CU進行歸并技術(shù)的應(yīng)用，并在B幀上得到了很好的效果，將像素的Y、U與 V的BD-rate提升了0.1%、0.1%與 0.1%，解碼時間平均降低了12%。在本文中，將檢測及驗證歸并技術(shù)在低延遲情況下對P幀的影響，并分析P幀中歸并技術(shù)的并行運算原理。

1 MCL的并行運算

在決定CU編碼模型和獲取CU的編碼列表前，HEVC會對當前CU做歸并運算，提前決定CU的預(yù)測列表，然后才對每個CU作RDO運算，選擇最佳的編碼模型。而RDO的運算必須對當前CU作運動估計運算，HEVC編碼器中歸并候選列表（MCL）的獲取速度會影響ME的計算，HM5中每個PU都有自己的MCL，一個64像素×64像素的CU有539個MCL，嚴重阻礙了預(yù)測模型類型的確定。HM6中提出的MCL的并行運算，不僅可以減少MCL的數(shù)量，同時減少了CU內(nèi)部PU的相互依賴性。在不包含不對稱CU的情況下，對于一個64×64的CU，相鄰有5個參考位置可以使用，其又可以分為4個 32像素×32像素的 CU，同樣擁有 5個參考點，總共有 4×5個參考點。同理，16像素×16像素的 CU有 4×4×5個參考點，8像素×8像素的 CU有 16×4×5個參考點，所以一個64像素×64像素大小的CU總共包含425個參考位置。在包含不對稱CU的情況下，參考點的數(shù)量可達593個[3]。這樣龐大的數(shù)量，加重了計算量，應(yīng)該試圖減少MCL的數(shù)量，特別是8像素×8像素CU中MCL的數(shù)量。

歸并技術(shù)利用已編碼的PU來推導(dǎo)或獲取當前PU的參數(shù)列表（如運動向量、參考幀索引、參考幀列表標志等），在HM6中提出了基于CU的運動歸并列表的構(gòu)造，它是將位于一個CU中所有8像素×8像素大小的PU共享同一個MCL，這不僅降低了幀間PU的相互依賴性，還減少了MCL的數(shù)量，最多可達HM5中 MCL的57%。這種設(shè)計使得視屏質(zhì)量平均損失了0.3%，但提高了高吞吐量和高質(zhì)量編碼器的靈活性。

當N=4時，當前PU的TMVP參考索引從其左邊PU獲取，當這兩個PU位于相同的CU中時，就說這兩個PU具有依賴性。圖1列舉了PU依賴性的情況。

圖1 同一個CU內(nèi)PU參考相鄰PU獲取TMVP

這種情況下，直到參考的PU編碼和解碼完成才能獲取當前 PU的 TMVP，HM6中通過當前CU之外已編碼的CU來獲取 TMVP。TMVP參考索引的位置如圖2所示，其中位于CU內(nèi)部的PU，其TMVP參考索引被設(shè)置為A1，如果A1不可用，則把TMVP的參考索引設(shè)置為 0。

因為當前CU內(nèi)部的PU都參考同一個 CU（A1），所以CU內(nèi)部PU的MCL的數(shù)量將會減少。對于CU中的不對稱PU，在去除PU間依賴性前，有13個參考點，由于同一個CU內(nèi)部的PU采用同一個參考點，因此對于一個64像素×64像素的PU只有一個參考點可以選擇（即 A1）。 同理，32像素×32像素共有 4×13個參考點，16像素×16像素共有 4×4×13個參考點，8像素×8像素共有16×4×1個參考點，因此去除 CU內(nèi)部PU的相互依賴性后，MCL的數(shù)量總共為397個。在包含不對稱PU的CU中，其他的參考點可以相應(yīng)求得。圖3表示MCL的獲取流程圖[4]。

圖2 TMVP參考索引的位置

圖3 MCL選取過程

MCL的獲取需要考慮時間和空間上的候選參考點。在空間位置上，從當前CU的5個候選參考點選擇其中4個，選擇順序為A1->B1->B0->A0->（B2），參考點B2只有在A1、B1、B0或A0無效時才可使用。在時間順序上，在當前PU的POC值小的幀里選擇兩幀，從這兩幀與當前PU相對應(yīng)的位置選擇兩個參考點，然后通過比較選擇其中較好的參考點。最后從選擇的5個參考點中移除重復(fù)的參考點，增加0歸并候選參考點，得到MCL。

2 實驗平臺與仿真結(jié)果分析

本文仿真采用JCTVC小組開發(fā)的HM6.0代碼，仿真平臺是 CPU為 3.30 GHz Intel?CoreTMi3-2120、內(nèi)存為2 GB、操作系統(tǒng)為 Windows XP的64位計算機，運行環(huán)境為 Microsoft Visual Studio 2010。

實驗結(jié)果如表1所示，表中列出了運動歸并技術(shù)對于各類視頻P幀PSNR值、比特數(shù)與編解碼時間的影響。P幀 Y、U、V的 PSNR值分別降低了 0.1%、0.1%和0.1%，比特率平均提升了3%，編碼時間增加了10%。

表1 P幀運動歸并技術(shù)

視頻的PSNR平均值降低，編碼一幀比特數(shù)增加，這是由于歸并技術(shù)在計算P幀時算法復(fù)雜度上升，使得在低延遲低復(fù)雜度配置文件下，P幀在8像素×8像素 CU下需要額外的像素拷貝過程，使其運算的復(fù)雜度上升，增加了P幀在運動歸并技術(shù)中的計算時間，影響了P幀的編解碼時間。

本文分析了PU相互依賴性的解決方案，相對于HM5，merge模型的歸并運算很好地改善了編碼端視頻處理的吞吐量問題，降低了B幀的比特率，同時降低了B幀的解碼時間。由于歸并技術(shù)運用于P幀的特殊性，今后可以改善P幀歸并技術(shù)的算法，使其達到同樣的效果，在降低視頻比特率的同時，獲得較好的視頻質(zhì)量。歸并技術(shù)的并行運算為HEVC編碼器的設(shè)計提出了更好的merge/skip模型決定，并且提供了更加靈活的設(shè)計方案。

[1]H.264 and ISO/IEC 14496-10.Advanced video coding for generic audiovisual services，ITU-T rec[S].

[2]BROSS B， HAN W J， OHM J R， et al.High efficiency video coding （HEVC）text specification draft 6.JCTVCH1003， JCT-VC of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC， CA，USA，2012.

[3]Zhou Minhua.Configurable and CU-group levelparallel merge/skip.JCTVC-H0082，JCT-VC of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC，CA，USA，2012.

[4]Yu Qin， Ma Siwei， Liu Hongbin， et al.Parallel AMVP candidate list constrction.JCTVC-I0036，JCT-VC of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC，CA，USA，2012.

[5]KIM H Y， CHO S H， LIM S C， et al.Throughput improvement for merge/skip mode.JCTVC-H0240，JCT-VC of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC，CA，USA，2012.

[6]MCCANN K， BROSS B， KIM I K， et al.High efficiency video coding （HEVC）test model6 encoderdescription.JVTVC-H1002，JCT-VC of ITU-T SG16 WP3 and ISO/IEC，CA，USA，2012.