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4k畫框尺寸進入發燒排行的影片

利用時空關聯性之HEVC快速視訊編碼器

為了解決4k畫框尺寸的問題，作者莊宛穎 這樣論述：

隨著電子科技的迅速發展，4K*2K以上的超高解析度面板將成為大尺寸電視的主流規格，但現今的H.264視訊標準無法直接應用在超高解析度的視訊服務。因此，視訊編碼共同合作團隊(JCT-VC)於2010年開始制定最新一代的高效率視訊編碼(high efficiency video coding: HEVC)標準，來支援超高解析度和超高畫質(UHD)的視訊壓縮，並於今年(2013/01/25)正式公布HEVC視訊標準。在相同的視訊品質下，HEVC的編碼效能比H.264高出近2倍，為了達到此目的，HEVC採用更彈性的編碼單位，分別為編碼單位(coding unit: CU)、預測單位(predicti

on unit: PU)和轉換單位(transform unit: TU)三個模組。其中CU採用64*64到8*8深度為4 (depth = 4)的編碼四分樹(coding quad-tree)來進行畫面分割，再進入PU執行畫面內/畫面間預測(intra/inter prediction)編碼。HEVC在修剪(pruning)CU的最佳樹狀時，inter prediction將對每一深度(depth level)之PU執行SKIP、intra 2N*2N、intra N*N、inter 2N*2N、inter N*N、inter 2N*N和inter N*2N等7種不同模式的最佳預測模式，由於

inter 2N*2N、inter N*N、inter 2N*N和inter N*2N預測均需進行運動估測(motion estimation: ME)和運動補償(motion compensation: MC)，這將使HEVC的計算複雜度變得相當高且耗時，以致於無法達到即時(real-time)的應用。為了降低HEVC中在PU之intra/inter prediction模組的運算複雜度，最近Liu et al.提出適應性深度決定(adaptive CU depth range determination: ACUDRD)演算法[2]，他們利用影像區塊間之CU四分樹深度的相關性來減少PU的運

算複雜度。ACUDRD利用鄰近已編CU四分樹深度的資訊，經由預測來限定當前待編CU四分樹深度範圍，因此可藉由減少CU深度來大幅降低ME和MC的運算。雖然ACUDRD能加速intra/inter prediction模組的運算，但對於移動快速的影像序列，ACUDRD將無法有效降低PU模組的運算量。為了進一步改良ACUDRD演算法的編碼效能，本論文提出一考慮時空關聯性(temporal-spatial correlation)的CU四分樹深度預測演算法，來加速intra/inter prediction模組的編碼時間。首先，我們進行視訊在時間域的關聯性分析，從前張畫面相對區塊(co-located

block)之鄰近9個區塊統計後發現近似高斯分布(Gaussian distribution)，接著推導出適合CU深度預測的高斯權重(weighting)，另外對於畫面在空間域的關聯性分析，從當前畫面鄰近已編碼4個區塊統計後，設計出適合CU深度預測的權重。最後，從時間域和空間域預測出的深度範圍，由兩者交集後決定出待編CU的深度範圍，以得到更匹配視訊內容的CU深度範圍，來進一步降低PU模組的編碼複雜度。由實驗結果可以發現，在不同的QP下，論文所提方法比原始的HEVC (HM 8.1)減少約31%~66%之PU模組的運算數量，時間改善率(time improving ratio: TIR)高達3

7%~72%。當論文所提方法與ACUDRD比較時，PU模組的運算數量可再減少約3%~17%，時間改善率(TIR) 則可再增加約7%~18%。此外，論文所提方法除了能進一步改善ACUDRD的編碼效能外，更可以得到和HM 8.1幾乎一樣的解碼影像品質。