新一代视频编码H.265技术特点分析

发布时间:2016-01-26本文出处: 本站

一、应用背景

 在数字视频应用产业链快速发展的今天,视频应用不断向高清晰度、高帧率、高压缩率的方向发展,当前目前在用的主流视频压缩标准H.264(AVC)的局限性不断凸显。由此导致了新一代视频压缩标准H.265 (HEVC)的诞生。

 从应用的角度上看,视频应用的发展方向是:

 1)高清晰度(Higher Definition):数字视频应用格式从720 P向1080 P升级,部分应用领域甚至出现了4K x 2K、8K x 4K的数字视频格式;

 2)高帧率(Higher frame rate ):数字视频帧率正在从30 fps向60fps、120fps的应用场景升级;

 3)高压缩率(Higher Compression rate ):传输带宽和存储空间一直是视频应用中最为关键的资源,需要借助于高压缩率减小有限带宽、存储空间与应用体验之间的矛盾。

 基于以上的技术与应用发展趋势,继续采用H.264编码的局限性是:

 1)由于分辨率的提高,带来的宏块数量的爆发式增长会导致用于编码宏块的预测模式、运动矢量、参考帧索引和量化级等宏块级参数信息所占用的码字过多,而用于编码残差部分的码字明显减少。

 2)分辨率的提高使得单个宏块所含有的图像内容信息大大减少,这将导致相邻的4 x 4或8 x 8块变换后的低频系数相似程度极大的提高,出现大量的冗余。

 3)分辨率的提高使得表示同一个运动的运动矢量幅值大大增加。H.264采用单个运动矢量预测值,对运动矢量差编码使用的是哥伦布指数编码,该编码方式的特点是数值越小使用的比特数越少。也就是说,运动矢量幅值的增加将降低H.264中用来对运动矢量的预测及编码方法的压缩率。

 4)H.264中采用的CAVLC和CABAC两种基于上下文的熵编码方法和自适应算术编码中采用的deblock滤波等都要求串行编码,并行度比较低。针对GPU/DSP/FPGA/ASIC等并行化程度非常高的CPU,H.264的这种串行化处理越来越成为制约运算性能的瓶颈。

 为了应对以上应用与技术问题,2010年1月,ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group) 和ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group)联合成立JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)了联合组织,统一制定下一代编码标准HEVC(High Efficiency Video Coding)。该标准已于2013年1月由ITU-T 正式颁布为H.265标准。

二、HEVC(H.265)新技术特点

 作为新一代视频编码标准,H.265仍然属于预测加变换的混合编码框架。然而,相对于H.264,H.265 在很多技术方面有了革命性的变化,主要的技术特点是:

 1)灵活的编码结构

 在H.265中,对宏块的大小定义从H.264的16x16扩展到了64x64,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,以提高编码效率,采用了包括编码单元(Coding Unit)、预测单元(Predict Unit)和变换单元(Transform Unit)。如图1所示:

图1  编码单元(CU)、预测单元(PU)、变换单元(CU)

 其中,编码单元类似于H.264/AVC中的宏块概念,用于编码过程;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。这三种单元的分离,使得变换、预测和编码等处理环节更加灵活,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。

 2) 灵活的块结构----RQT(Residual Quad-tree Transform)

 RQT是一种自适应变换技术,这种思想是对H.264/AVC中ABT(Adaptive Block-size Transform)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,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,副作用是使得量化后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,如图2所示,可以在能量集中、细节保留与图像的振铃效应三者之间进行最优的折中。


图2 灵活的块结构示意图

 3)采样点自适应偏移(Sample Adaptive Offset)

 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,目的是减小失真,从而提高压缩率。

采用SAO后,平均可以减少2%~6%的码流,而编码器和解码器的性能消耗仅仅增加了约2%。

 4)自适应环路滤波(Adaptive Loop Filter)

 ALF在编解码环路内,位于Deblock和SAO之后,用于恢复重建图像,以使得重建图像与原始图像之间的均方差最小。ALF的系数是以帧级计算和传输的,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。

 5)并行化设计

 当前主流的处理芯片架构已经从单核逐渐向多核并行方向发展,因此为了适应并行化程度非常高的芯片实现,H265引入了很多并行运算的优化思路,主要包括以下几个方面:

 (1)Tile(图块):如图3所示,用垂直和水平的边界将图像划分为一些行和列,划分出的矩形区域为一个Tile,每一个Tile包含整数个数的LCU(Largest Coding Unit)。Tile之间可以互相独立,以此实现并行处理。


图3 Tile划分示意图

 (2)Entropy slice(熵片):Entropy Slice允许在一个slice内部再切分成多个Entropy Slice,每个Entropy Slice可以独立的编码和解码,以提高编解码器的并行处理能力。


图4 每一个slice可以划分为多个Entropy Slice

 (3)Wavefront Parallel Processing(波前并行处理):前一行的第二个LCU处理完毕,即对当前行的第一个LCU的熵编码概率状态参数进行初始化,如图5所示。目的是提高编解码器的并行处理能力。


图5 Wavefront Parallel Processing示意图

 6)H.264中已有特性的改进

 相对于H.264,H.265标准算法的复杂性有了大幅提升,以此获得较好的压缩性能。H.265在很多特性上都做了较大的改进,如表1。

 表1 H.264和H.265关键特性对比:


三、 H.265技术的应用前景

 H.265标准是在H.264标准的基础上发展起来的,结合H.264在视频应用领域的主流地位可以预见H.265标准在今后将有着广泛的应用前景。

 随着芯片处理能力越来越强,算法复杂性对应用的影响是越来越小。相反,在算法实时应用以及IPTV应用中,业务的不断扩展和需求的增加使得有限的带宽资源逐渐成为瓶颈,高压缩率的编码是解决这一难题的有效技术手段,这也为H.265在IP流媒体服务领域的应用奠定了坚实的基础。

 对于视频监控应用来说,传输带宽、存储容量和计算复杂度一直是方案设计时需要反复权衡的关键问题。当联网模式、多核芯片和集中存储方案大规模应用后,网络带宽的瓶颈的问题愈加凸显,提高视频压缩性能的需求日益迫切。

 从目前来看,H.265标准应用推广的快慢,与专利方面的松动有着紧密的关系。如果拥有H.265重要专利的企业(三星、高通、联发科等)在一定的程度上愿意将其专利加入到MPEG LA的专利池中,采取少收费或部分收费的方式,则在市场的应用将很快的推广普及。相反地,各应用厂家,尤其是与上述企业存在业务竞争者,很可能采取审慎的态度,最终影响其普及。


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