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通用串预测算法及在AVS2屏幕与混合内容视频编码中的应用
来源:一起赢论文网     日期:2019-11-09     浏览数:466     【 字体:

             2019 年  Workgroup of China and the IEEE. Repeated identical patterns (i.e., matching patterns) are often observed on the same picture of screen content. Two major SCC tools in HEVC SCC developed in recent years to exploit those repeated identical patterns with a variety  of  sizes  and/or  shapes  are:  Intra  Block  Copy  (IBC),  palette  coding  (PLT).  IBC  is  efficient  for  coding  repeated  identical patterns  with  a  few  fixed  sizes  and  shapes.  PLT  can  code  repeated  identical  patterns  of  two  simple  cases  called  LEFT  run  and ABOVE run inside a CU using two modes (LEFT and ABOVE) of intra-CU. Beyond the HEVC-SCC extension, another tool String Matching(SM) can code general matching patterns with a variety of sizes, shapes, and positions efficiently.  Each of the three tools plays an indispensable role in coding some types of screen content. AVS2 is the second-generation video coding standard developed by  the  Audio  and  Video  Coding  Standard  (AVS)  Working  Group  of  China.  Compared  to  HEVC,  AVS2  can  achieve  significant coding efficiency improvement for scene video coding by adopting intelligent coding tools. In recent years, AVS is developing an AVS2 Screen and Mixed Content Coding (SMCC) extension (AVS2-SMCC). In the early stage of the development, a pixel string matching technique was proposed for AVS2 SMCC extension. Although the technique provided significant coding gain for screen content, it was still less efficient than HEVC SCC extensions for some screen and mixed contents. To fully exploit both local and non-local, both  general  and  special,  and  both  complex  and  simple  matching  patterns with  a  variety  of  sizes and/or  shapes and/or positions in a wide range of commonly seen screen content, a universal string predictionUSPapproach and its key technologies with three modes: general stringGSmode, constrained string 1CS1mode, and constrained string 2CS2mode are proposed, which  have  been  adopted  by  the AVS2-SMCC  extension  draft  version.  The  three  constrained  string  modes  are  implemented  with one of the three types of strings: offset string, coordinate string, and unpredictable pixel, or its combination of them. When using USP algorithm to code a coding unit, one of the three constrained modes which gets the minimum rate distortion value is selected to code the CU. Compared with the latest HEVC-SCC extension, experimental results show that, for text and graphics with motion of AVS2-SMCC test sequences, the proposed algorithm achieves the average BD-rate reduction of 23.2%, 18.3% and 19.4% for Y, U and  V,  respectively  in  All  Intra  configuration  at  about  the  same  degree  of  the  encoding  and  decoding  complexity  percentage increase.  Keywords   HEVC; AVS; screen and mixed content; string matching; universal string prediction; constrained string mode计算机学报 赵利平,  周开伦,  林涛,  郭靖.  通用串预测算法及在 AVS2 屏幕与混合内容视频编码中的应用  3  1  引言 新一代主流云计算与信息处理平台中,直接传输云端产生的屏幕图像的像素数据到客户端是数据传输所需带宽最省、安全性高的一种系统架构[1]。任何直接从各类设备的屏幕图像显示单元捕获的视频或图像,或者作为信息载体显示在显示屏上的内容都称为屏幕图像。屏幕无处不在,各种各样日益剧增的应用产生的屏幕内容错综复杂,种类繁多。因此,对屏幕图像进行超高压缩比和极高质量的数据压缩技术,即屏幕图像编码(Screen  Content CodingSCC)技术[2]-[3],成为当前云计算、云移动计算、桌面云、远程桌面、智能手机和平板电脑的第二显示、屏幕分享等新一代云计算与信息处理应用中解决客户端与云服务器端或客户端与客户端之间数据传输瓶颈问题中亟需的技术。 屏幕图像编码算法的研究主要围绕由国际电信联盟、国际标准化组织和国际电工委员会三大国际组织联合制定的HEVC[4]High  Efficiency  Video CodingHEVCSCC扩展版和由我国数字音视频编码技术标准(Audio Video Coding StandardAVS[5]工作组制定AVS第二代(简称AVS2)标准[6]的屏幕混合内容视频编码(Screen  and  Mixed  Content CodingSMCC)扩展版两大标准展开。HEVC-SCC版的标准制定工作于20141月份启动并发布了标准提案征集公告,到20163月份标准制定完成。AVS2-SMCC扩展版的标准制定工作自20158月份启动[7],尚处于制定与完善阶段。屏幕混合内容视频编码也称屏幕图像编码,SMCC也称SCC。 从视频编码角度来看,屏幕图像具有多样性的特点。屏幕图像的多样性主要体现在屏幕图像局部或全局范围中具有各种各样的形状和大小不一的重复样图。针对这一特性,目前主流的去除重复样图冗余的屏幕图像编码算法主要包括帧内块复制或匹配(Intra Block CopyIBC)算法[8]、调色板(PalettePLT)算法[9]和串匹配(String MatchingSM[10]-[20]。现有的屏幕图像编码算法对屏幕图像的编码效率已有相当大的提高,但是与满足屏幕图像广阔的应用市场需求还有相当大的距离,面临着更艰巨的困难与挑战。 1)  一方面,HEVC-SCC 标准中的 IBC 算法和PLT 算法仅仅使用了最简单的帧内块匹配和完全在当前编码单元(Coding UnitCU)内部进行的特殊形式的索引串匹配。因此,HEVC-SCC 标准对在HEVC-SCC 标准制定工作选定的相对简单和易于压缩的 HEVC-SCC 标准测试数据集的编码效率很高,但是对于很多其它类型的典型屏幕图像的编码效率并不高,难以适应屏幕图像的多样性。 2)  另一方面,在 AVS2-SMCC 标准中,文献[20]提出了一种融合像素串匹配的 AVS2 全色度屏幕与混合内容视频编码算法,具有低复杂度和高编码效率的综合优势,与国际最新 HEVC-SCC 标准相比,以增加一定复杂度为代价,整体编码效率仍然还有很大的提高余地。 为了进一步提高屏幕图像的编码效率,在HEVC-SCC 标准上实现了串匹配算法的典型代表— — 仿 二 维 串 匹 配 算 法 ( Pseudo  2D  String MatchingP2SM[16]P2SM 算法的参考缓冲区由当前帧重建像素的一个预定区域构成的主参考缓冲区和保存着当前或附近编码单元中出现频度较高的像素集合的次参考缓冲区组成。P2SM 算法在主参考缓冲区和次参考缓冲区同时进行串匹配,并采用了一系列串匹配算法的改进方案,从而达到更多更好地找到屏幕图像中局部或全局范围的各种形状与大小不一的重复样图的目的。 屏幕图像的多样性决定了不同内容特性的屏幕图像区域需要采用不同的屏幕图像编码算法进行编解码。主流的 IBC 算法、PLT 算法和 P2SM 算法对不同内容特性的区域都发挥着不可或缺的作用。P2SM 算法对于具有复杂的、不同形状与大小的重复样图的屏幕内容区域具有很好的编码效率,但是IBC 算法或 PLT 算法对于具有简单的块匹配或特殊匹配方式的重复样图的屏幕内容区域具有更好的编码效率。IBC 算法或 PLT 算法可以看成是 P2SM 算法对搜索范围或匹配参数进行取值范围限定后的串匹配算法的特例。 本文在 AVS2-SMCC 标准中,对多种基于匹配方式的屏幕图像编码算法进行各取所长的整合以及进一步改进,提出了对不同屏幕内容特性的区域自适应采用一般串模式、第一受限串模式和第二受限串模式三种受限串模式之一进行编解码的通用串预测算法(Universal String PredictionUSP)及其关键技术。USP 算法是 AVS2 提案[21]-[25]中的核心算法,对于 AVS2-SMCC 通用测试序列中的移动的文字和图形类别,在编解码复杂度增加较少的情况下,有损全帧内配置 Y 分量、U 分量、V 分量平均BD-rate[26][27]降低率分别可达 23.2%18.3%19.4%,编码效率已大幅超越 HEVC-SCC。通用串预测算法的核心技术已经被 AVS2-SMCC 工作草案(Working 计算机学报课题得到浙江省自然科学基金资助项目(No.LY19F020015);绍兴市公益性技术应用研究计划项目(No.2018C10015);国家自然科学基金资助项目(No.61871289,  No.61601200);上海市自然科学基金资助项目(No.18ZR1440600.  赵利平(通信作者),  , 1984年生,  博士,  讲师,  计算机学会(CCF)会员(E200048998G,主要研究领域为视频编码、屏幕图像编码. E-mail: zhaoliping_jian@126.com.  周开伦,  , 1977年生,  博士,  讲师.  主要研究领域为视频编码、超大规模集成电路架构、设计与验证. E-mail: kailun_zh@tongji.edu.cn.  林涛(通信作者),  , 1958年生,  博士,  长江学者特聘教授.  主要研究领域为视频编码、屏幕图像编码.  郭靖,  , 1993年生,  硕士研究生,  主要研究领域为屏幕图像编码. E-mail: hpzfbmguo@163.com.    通用串预测算法及在 AVS2 屏幕与混合内容视频编码中的应用  赵利平1),2),3)  周开伦2)  林涛  2)  郭靖2)   1)(绍兴文理学院计算机科学与工程系  绍兴  3120002)(同济大学超大规模集成电路研究所  上海  2000923)(嘉兴学院数理与信息工程学院  嘉兴  314000) 摘  要  针对屏幕与混合内容视频具有多样性的特点,在我国第二代数字音视频编解码技术标准的屏幕与混合内容视频编码(AVS2-SMCC)扩展版中,提出了由一般串模式、第一受限串模式和第二受限串模式三种受限串模式组成的通用串预测算法(USP)及其关键技术,其主要部分已经被 AVS2-SMCC 扩展版工作草案 3.0 稿采纳。三种受限串模式统一采用偏移串、坐标串和不可预测像素串三种串类型之一或其组合来实现。当编码单元采用 USP 算法进行编码时,用三种受限串模式对其分别进行预编码,自适应采用三种受限串模式中取得率失真值最小的受限串模式对其进行编码。实验结果表明,对于 AVS2-SMCC 通用测试序列中的移动的文字和图形类别,提出的 USP 算法与国际上最新的 HEVC 标准 SMCC 扩展版(HEVC-SCC)相比,在编解码复杂度增加较少的情况下,对于有损全帧内配置 Y 分量、U 分量、V 分量平均 BD-rate 降低率分别可达 23.2%18.3%19.4%,基于 CPSNR 的三分量综合的平均 BD-rate 降低率为 22.1%,编码效率已经大幅超过HEVC-SCC。 关键词  高效视频编码;数字音视频编解码技术标准;屏幕混合内容;串匹配;通用串预测;受限串模式 中图法分类号  TP391 A Universal String Prediction Approach and Its Application in AVS2 Mixed Content Coding ZHAO Li-Ping 1),2),3) ZHOU Kai-Lun 2) LIN Tao 2) GUO Jing2) 1)Department ofComputer Science and Engineering, Shaoxing University, Shaoxing 3120002)Institute of VLSI, Tongji University, Shanghai 2000923)College of Mathematics, Physics and Information Engineering, JiaXing University, JiaXing 314000)   Abstract.  Screen  content  coding  (SCC)  is  a  key  technology  for  many  popular  applications  in  traditional  and  emerging market  sectors, such as cloud computing, remote desktop, screen sharing, etc. Typical computer screen content has very different characteristics  from  traditional  camera-captured  content.  Therefore,  in  recent  years,  SCC  has  become  a  hot  topic  in  multimedia applications  and  has  attracted  increasing  researcher  attention  from  both  academia  and  industry.  Two  international  video  coding standards include efficient SCC capability. One is High Efficiency Video Coding (HEVC), a joint effort of the ISO/IEC MPEG and ITU-T SG16 WP3 Q6. The other is the second-generation AVS (AVS2), a joint effort of the Audio Video Coding Standard (AVS) 计算机学报 赵利平,  周开伦,  林涛,  郭靖.  通用串预测算法及在 AVS2 屏幕与混合内容视频编码中的应用  5  2 a)给出了 HEVC-SCC 标准对 13 个取名为FLYG 等序列的编码效率。这 13 个测试序列分别来自HEVC-SCC通用测试条件[29]AVS2-SMCC通用测试条件[30]中的移动的文字和图形( text  and graphics  with  motionTGM)类别。统计算法采用HEVC-SCC 参考软件 SCM5.2 版本1。对测试序列采用 QP 22273237 进行编码,获得码流的平均比特数。原始序列的比特数与码流的平均比特数的比值为压缩率。 模式分布(序列中选中各种模式进行编码的像素数目占总像素数目的比例)是一种常用的分析序列的各种模式特点的衡量方式。图2b)给出了TGM序列P2SM模式、IBC模式和PLT模式的模式分布情况。统计算法采用的是P2SM算法[16]。对测试序列采用QP22273237进行编码,获得不同屏幕图像序列各种模式所占的平均百分比。 从图2中可以得出以下结论: 1)  根据图2 a)可知,不同屏幕图像序列的压缩率从32.69178.77倍不等,说明HEVC-SCC技术对于有些数据的编码效率高,但对于有些数据的编码效率不高。HEVC-SCC技术中仅仅支持具有固定形状与大小的块匹配的IBC算法和CU内进行两种最简单索引串匹配的PLT算法,难以适应屏幕图像的多样性。 2)  根据图2 b)可知,不同的屏幕图像序列具有不同的模式分布特性。有些序列选中P2SM模式的比例高达58%以上;有些序列选择IBC模式的比例高达59%以上;有些序列选中PLT模式的比例比P2SM模式的比例更高。因此,每一种模式对于不同内容特性的屏幕图像区域都发挥着不可替代的作用。 事实上,IBC算法、PLT算法都是P2SM算法的特例。为了适应屏幕图像的多样性,对不同的屏幕内容采用不同受限串模式的通用串预测算法正是在这样的背景下产生的。 相对于兼具低复杂度和高编码效率综合优势的融合像素串匹配的 AVS2 全色度屏幕与混合内容视频编码算法[20],本文以在一定的复杂度限制下追求编码效率最高化为目标,提出与实现了基于 SM 的通用串预测算法。主要创新点如下: 1)  提出了对不同屏幕内容特性的区域自适应采用一般串模式、第一受限串模式和第二受限串模式三种受限串模式之一进行编解码的通用串预测算法。每种受限串模式统一采用偏移串、坐标串和不可预测像素串三种类型的串之一或其组合来实现; 2)  提出了三种受限串模式中的一系列关键技术。主要包括融合多种子模式的第一受限串模式方                                                                https://hevc.hhi.fraunhofer.de/svn/svn_HEVCSoftware/tags/HM-16.6+SCM-5.2 案、混合搜索技术方案、第一受限串模式和一般串模式中的Offset编码直接或预测编码方案等。 3  通用串预测算法 3.1  通用串预测算法的相关定义 本节给出通用串预测算法的相关定义。 定义  1SM属性 SM属性是SM算法中可以用来区分不同受限SM模式类别的特性。SM属性至少包括参考集、匹配关系、匹配尺寸等属性。参考集是指重建图像的一个预定的区域或按照预定规则选择的用于参考的若干重建像素。匹配关系是描述参考集中的像素与当前编解码像素之间的关系,包括匹配形状、匹配方式和扫描方式等。匹配尺寸是具有同一匹配关系的当前编解码像素的个数,也称匹配长度。用1SMP 2SMP ......nSMP 分别表示SM属性1SM属性2......SM属性n。例如1SMP 表示匹配长度。 定义 2SM 属性的取值范围 用1RSMP 2RSMP ......iRSMP 分别表示 SM属性 1 的取值范围、SM 属性 2 的取值范围、......SM 属性 n 的取值范围。例如1RSMP 表示匹配长度的取值范围为[1CU 的大小]。 定义 3:约束条件(Constraint ConditionCC) 约束条件指 SM 属性的取值需要满足某种约束条件或约束条件的组合。一般而言,约束条件是对SM 属性的取值进行限制,使得 SM 属性的取值被限定在一个预定的 SM 属性取值范围内,用公式(1)表示。 iii:CCRSMPSMP 的取值Î           (1) 定义 4:受限 SM 模式 受限 SM 模式CSMMode是由若干个 SM 属性构成的 SM 算法,每个 SM 属性都需要满足相对应的约束条件,见公式(2)。 { }iiiSMPSMPSMPSMPCSMMode CC,,21=L满足     (2) 定义 5USP 算法框架 USP 算法框架是由两种或者两种以上的受限SM 模式组成的通用串预测算法框架,见公式(3)。{ 2,,=}21SPSMMode USMMode CSMMode Cn CnL  (3) 图 3 给出了 USP 算法框架示意图。通过对屏幕图像特征的挖掘,发现不同内容特征的屏幕图像区域在采用 SM 算法编码时,SM 的属性体现出不同计算机学报 计  算  机  学  报  2019 年  DraftWD3.0 稿[28]采纳。 2  通用串预测算法提出的动机 屏幕图像局部或全局范围中具有各种各样的形状和大小不一的重复样图,如何充分挖掘出这些重复样图的匹配特性并对匹配关系参数进行高效编码是提高屏幕图像编码效率的关键。 图 1 给出了基于匹配方式的屏幕图像编码算法的典型代表 IBC 算法、PLT 算法和 P2SM 算法示意图。从图 1 中可知,各种基于匹配方式的 SCC 算法的主要区别在于参考范围的大小、匹配位移矢量(Offset)、匹配长度(Length)与形状、扫描顺序与方式、匹配方式等方面的不同。具体如下: 1)  1 a)给出了 IBC 算法[8]的图示。IBC 算法是帧间算法在当前帧的扩展,在由当前帧重建区域或者重建区域一部分构成的搜索范围内,采用有限种固定大小的块匹配,与屏幕图像中存在各种固定大小与形状的重复样图的特点相适应。IBC 算法的参考范围为当前帧重建像素的一个预定区域,匹配位置是参考范围内的任意合法位置,匹配长度与形状是固定的有限种,采用块匹配方式。 2)  1  b)中给出了 P2SM 算法[16]的图示。P2SM 算法的参考范围为当前帧重建像素的一个预定区域构成的主参考缓冲区(Primary  Reference BufferPRB)和保存着当前或附近编码单元中出现频度较高的像素集合的次参考缓冲区(Secondary Reference BufferSRB),匹配位置是参考范围内的任意合法位置,匹配长度与形状是任意的长度与形状,采用行列自适应弓形扫描方式。PRB 串采用仿二维串匹配(当前样值串和匹配样值串具有相同长度和完全相同的二维形状,但不一定是二维矩形形状)方式;SRB 串采用自我复制串匹配方式。 3)  1 c)中给出了 PLT 算法[9]的图示。对于一个输入 CU,首先将 CU 内的像素通过调色板生成算法获得调色板 Palette,然后对每个调色板中的主颜色用索引表示,最后将 CU 内的像素映射成主颜色对应的索引表。对当前 CU 映射后的索引表进行特殊形式(Copy-left Copy-above)的索引串匹配。PLT 算法的参考范围为当前编码 CU 内的索引,匹配位置只有左边位置和上边位置。其它的同 P2SM算法。 CUCUSRB当前 CUPRB155555第一个串PRB:  Offset= (9,3), Length=9第二个串SRB:  index=0, Length=41 1 1 1 1 1 111 1 1 1 1 1 1 113 32 2 2 2333 3 334 4 4 4 4 444 4 4 4 4 4 44 4 4 4 4 444 44 44 445 50 0 0 0 0 0 0 02 3 0 0 0 0 0 02 1 0 0 0 0 0 02 1 0 0 0 4 5 02 1 0 0 0 4 5 02 1 0 0 0 4 5 02 1 0 0 0 4 5 02 1 0 0 0 4 5 0:Copy-left :Copy-aboveP2P3P1P4P5P6012345Palette像素-索引串匹配方式:映射像素当前CU映射后的索引表串匹配 aIBC  算法                             bP2SM 算法                            cPLT 算法 图 1  基于匹配方式的屏幕图像编码算法图示   36.22142.47178.7733.75 32.69020406080100120140160180200压缩率       8.6458.0859.0312.64010203040506070 P2SM 模式IBC模式PLT模式 a)  HEVC-SCC 标准对不同屏幕图像序列的压缩率               b)  不同屏幕图像序列的模式分布 图 2  基于匹配方式的屏幕图像编码算法(模式)对不同屏幕图像序列的作用分析 计算机学报 赵利平,  周开伦,  林涛,  郭靖.  通用串预测算法及在 AVS2 屏幕与混合内容视频编码中的应用  7  受限串的编码操作主要是对当前编码 CU,首先编码受限串模式的标识;然后依次编码受限串模式中的串类型标识及该串类型的匹配关系参数,重复 该 步 骤 直 至 所 有 的 像 素 编 码 完 成 。 过 程 1 Encode(CU)  给出了受限串预测编码过程的伪代码。 过程 1.Encode (CU). 输入:CU 中的像素集合 输出:受限串模式码流 编码受限模式标识; numCodedPixel = 0; WHILEnumCodedPixel < CU 总像素数目) 编码串类型标识; IF(串类型是偏移串)      编码 Offset;      编码 LengthELSE IF(串类型是坐标串)        编码 pic_coor 所在数组的索引;        编码 duplication_countLength = duplication_countENDELSE ELSE(串类型是不可预测像素串)        编码不可预测像素; Length = 1ENDELSE ENDIF numCodedPixel += LengthENDWHILE 受限串的解码操作主要是对当前解码 CU,首先解码受限串模式标识;然后依次解码受限串模式中的串类型标识及该串类型的匹配关系参数:如果是偏移串类型,则将重建串的 Length 个像素值从由Offset 确定的参考串位置复制到当前串位置;如果是坐标串类型,则将重建串的像素值从由 pic_coor确定的图像位置所在的像素值重复 duplication_ count 次至当前串位置;如果是不可预测像素串则从码流中解码一个像素的值,该像素的值即重建像素,重复该步骤直至所有的像素解码完成。 3.3  三种受限串模式介绍 根据已挖掘的屏幕图像的特征,下面分别介绍一般串模式、第一受限串模式和第二受限串模式三种CU层次的受限串模式。 1)  一般串(General StringGS)模式 一般串模式采用图4中的受限串预测方式,包括偏移串、坐标串和不可预测像素串三种串类型。考虑到硬件和软件实现时的带宽问题,至少满足约束条件1~3。 约束条件 1:对于至少包含一个参考像素在 2CTU(当前 CTU 和左边 CTU)范围之外的偏移串,其 SM 属性匹配长度必须大于等于 32 个像素。 约束条件 2:每个 CU 所允许的偏移串的个数必须不大于当前 CU 的像素数的四分之一。 约束条件 3:串匹配算法仅应用于 32x32 或以下的 CU2)  第一受限串(Constrained String 1CS1)模式 CS1 模式是满足约束条件 4 GS 模式的特例。在 CS1 模式中,一个 CU 只有一个偏移串或 N 个相等长度的偏移串,没有坐标串和不可预测像素串。 约束条件4:偏移串的长度取值为CU像素数目或者CU像素数目的N分之一。 3)  第二受限串(Constrained String 2CS2)模式CS2模式的偏移串模式是至少满足约束条件5的受限串模式,也是GS模式的另一个特例。 约束条件 5:偏移串的 OffsetOffsetXOffsetY)的取值仅限于:当 CU 是垂直扫描时,Offset 的取值只能等于(10);当 CU 是水平扫描时,Offset的取值只能等于(01)。 基于三种受限串模式的 USP 算法是 USP 算法的一个实现特例。可以看出,USP 算法一方面对不同内容特征的屏幕图像区域自适应地采用不同的受限串模式,能够对各种各样的屏幕图像序列进行有效编码,从而适应屏幕图像的多样性;另一方面统一采用串预测方式进行编解码,具有统一的串预测编解码操作、语法元素和编解码框架。 4  USP 算法在 AVS2-SMCC 中的应用 4.1  编解码框架 融合通用串预测技术的 AVS2-SMCC 编解码系统架构见图 5 所示。编码器端分为通用串预测子系统与基于块匹配的传统混合编码子系统。对于输入CU  O,通用串预测编码器分别进行 GS 模式、CS1模式、CS2 模式的编码,然后进行基于 RDCost 选择器的选择,选择最小 RDcost 的受限串模式进行编码形成位流 b1 并获得重建 CU P1;与此同时,AVS2基准档次中传统帧内与帧间模式选择出最优的模式,对其进行编码形成位流 b2 并获得重建 CU P2。两者经过 RDcost 比较,最终选择其中的一种模式为计算机学报 计  算  机  学  报  2019 年  的特点。将这些特点通过对 SM 属性挖掘,并对 SM属性的取值通过约束条件进行取值范围的限制,从而衍生出各种受限 SM 模式。各种受限 SM 模式因其 SM 属性的取值进行取值限制,可以进行串匹配搜索与串匹配参数熵编码等方面的优化,使得具有不同内容特征的屏幕图像区域自适应地采用不同的受限串模式,从而达到编码效率与复杂度的最佳平衡。 3.2  受限串模式的串预测编解码操作 图 4 给出了受限串模式的串预测示意图。采用受限串模式进行编解码单元统一使用 4:4:4 采样格式的三种像素串:偏移串(Offset stringOFS)、坐标串(coordinate  stringCDS)和不可预测像素串(unpredictable pixel stringUPS)。 如图 4 所示,当前像素在已重建区域范围内找不到任何偏移串或者坐标串时,当前像素为不可预测像素串类型。当前 CU 的第一个像素为不可预测像素串。不可预测像素串用像素值本身来表示;当前 CU 的第二个串为偏移串,偏移串用串位移矢量Offset(当前串的第一个像素所在图像坐标与参考串的第一个像素所在图像坐标的水平偏移量和垂直偏移量称为位移矢量 Offset =OffsetXOffsetY))和串长度 Length 两个参数来表示当前串和参考串的匹配关系;当前 CU 的第三个和第四个串为坐标串,坐标串用图像坐标 pic_coor  =xy)和重复次数duplication_count 两个参数来表示当前串和参考串的匹配关系。   图 3  通用串预测算法框架示意图偏移串:offset(8,5),length(9)③坐标串:pic_coor = (x1,y1)duplication_count(32)CU 8x8水平弓形扫描①不可预测像素串Pixel(255,255,255)②④坐标串:pic_coor = (x2,y2)duplication_count(22)已重建区域 图 4  受限串模式的串预测示意图 下面给出受限串模式的串预测编解码操作过程。 设 m 表示受限串模式, m S)( 表示受限串模式的集合。 m* 表示当前 CU 选中的模式。 m D)( m R)( 分别表示对当前 CU 用模式 m 编码获得的失真与比特数。 根据公式(4),对不同内容特性的当前编码单元,采用基于率失真值(Rate  Distortion  costRDCost)模式选择机制自适应选择一种受限串模式,即遍历 m S)( 中的所有 m,对当前 CU 用模式 m编码获得 RDcost 值,从中选择最小者作为*m ,见公式(4)。        +)(minarg=λ)(*)S(*mmm RDmm∈        (4) 其中, λ 表示失真与比特数的权重因子。 对当前 CU 用模式 m 进行编码,是指按照图 4所示在已重建区域内进行串匹配,将当前 CU 中的像素集合采用公式(5)的方式分解成若干个偏移串和/或坐标串和/或不可预测像素串的集合。 },,|,......,,{=21UUPSCDSOFSstrstrstrstr Cin∈  (5) 计算机学报 计  算  机  学  报  2019 年  最优的模式,输出至位流中。在 AVS2-SMCC 的实现中,采用 USP 编码的 CU 中用到的图像坐标的个数小于 32。 屏幕图像中的有些内容,使用 4:2:0 格式的既有 AVS2 基准档次可以达到更高的编码效率。因此,在将像素数据送入 AVS2 基准档次编码器前,首先将 4:4:4 采样格式的数据经过色度下采样,转换成4:2:0 采样格式的数据,再进入编码器,编码完成后,再把重建的 4:2:0 采样格式的数据经过色度上采样转换为 4:4:4 采样格式的重构图像。本文采用的色度上下采样算法同文献[20]。由于对于 AVS2 帧内与帧间编码器,重构图像的失真包括编码失真和色度下采样失真。而对通用串预测编码器,仅存在编码失真。为了解决这一问题,不同模式的 RDcost 计算时采用不同的色度失真调节因子(帧内模式调节因子为 0.2USP 模式和帧间模式调节因子为 0.5)。 解码器原理类似。文献[28]给出了 AVS2-SMCCUSP 算法详细的语法元素、相关语义、解析过程和解码过程。    a)  编码器                                          b)   解码器 图 5  融合通用串预测算法的 AVS2-SMCC 编解码架构示意图 4.2  关键技术 通用串预测算法的研究主要围绕如何确定通用串预测算法中的各种受限 SM 模式的组成和如何进行参考串搜索、最佳参考串选择和串预测匹配关系参数熵编码等关键技术而展开,探索各种受限 SM模式如何达到编码效率与复杂度的综合平衡。 4.2.1 GS模式和CS2模式的关键技术 USP GS 模式与 P2SM 算法类似,但是 GS模式中对非 Above Offset 采用最近串预测编码,而 P2SM 算法没有采用。GS 模式中采用坐标串而P2SM 中采用 SRB 串;CS2 模式与 PLT 算法都是对匹配的位置进行限定的串匹配算法,在一定程度上有类似的地方,但是 CS2  模式中使用特殊位的偏移串和坐标串,而 PLT 中使用索引串。 4.2.2 CS1模式的关键技术 4.2.2.1  基于多种子模式的CS1模式 AVS2 CS1 模式包括大串子模式,  N 等长串子模式与帧间 CS1 模式。图 6 给出了三种子模式图示。垂直方向N等长串水平方向N等长串当前串参考串第第nn-1帧帧间CS1CU m:一个CU是一个大串CU m1:一个CU分成两个垂直方向的大串CU m2:一个CU分成两个水平方向的大串CU m     CU m1    CU m2已重建区域 已重建区域已重建帧 a)  大串模式                  b)  N 等长串模式                c)帧间 CS1 模式 图 6   第一受限串模式中的三种子模式图示 计算机学报 赵利平,  周开伦,  林涛,  郭靖.  通用串预测算法及在 AVS2 屏幕与混合内容视频编码中的应用  9  可以看出,大串模式是指一个 CU 中只有一个偏移串或两个相等长度的偏移串。N 等长串模式是指一个 CU 中所有的串都与 CU 的高度或者宽度等长,且都是复制上方一行的像素或者左方一列的像素。N 等长串模式有 0.5%左右编码效率的提升[25]。帧间CS1 模式是指参考串在当前编码图像的前一帧图像中找到。与传统的帧间预测算法不同的是,帧间 CS1模式仅仅只是将参考串的位置扩展至按照编解码顺序的前一帧,并且是通过哈希搜索的方式在全局范围寻找最佳参考串。帧间 CS1 模式对于 LDF 配置的编码效率有约 3%提升[25]。对 USP 算法中 CS1 模式的多种子模式进行预编码,选出 RDCost 值最小的模式作为 CS1 模式的最佳模式。 4.2.2.2  基于混合搜索技术的大串模式 CS1 模式的大串模式根据串的大小,采用不同的搜索策略,即混合搜索技术。混合搜索技术对不同内容特性的 CU,自适应采用特殊位置搜索、一维搜索、二维搜索和哈希搜索相结合的混合搜索技术,达到尽快找地最佳参考串的目的。 表 1 给出了大串模式不同大小的串采用的混合搜索方式。图 7 给出了一维搜索、二维搜索和哈希搜索的图示。如图 7 所示,一维搜索是仅对 OffsetX0 或者 OffsetY 0 的部分像素点(图示中黑色的像素点)进行的搜索。二维搜索是对局部范围(如2 个编码树单元(Coding  Tree  UnitCTU)内)的像素(图示中灰色的像素点)进行的逐点搜索。哈希搜索是对于局部范围以外的全局范围的与当前串具有相同哈希值的像素点(图示中白色的像素点)进行的逐点搜索。哈希值的计算方式同 IBC 算法[8]。 特殊位置搜索是在进入其他搜索方式之前进行的最多可达64个特殊候选最佳参考串Offset集合中的快速搜索。特殊候选最佳参考串 Offset 集合由下述 3 部分组成:  1)  若干个最近串(编解码顺序上最近完成编解码的偏移串,也称为 N 元组)的 OffsetUSP 算法中取值为 12 个); 2)  若干个相邻串(帧内空间位置或帧间时间顺序上相邻的偏移串)OffsetUSP 算法中取值为 2个); 3)  其他搜索方式搜索过程中保留下来的 8 Y 分量的失真最小的候选最佳参考串 Offset。 随着搜索的进行,上述三部分不重复的 Offset以“先入先出”的规则累加至候选最佳参考串 Offset集合。因此特殊位置可以看成是最有潜力的“少而精”的候选最佳参考串的集合,用于又快又好地找到最佳参考串。 对于 8x8 CU,首先进行特殊位置的搜索和一维搜索,然后根据 CU 的数据特点(如水平梯度和垂直梯度的最小值小于固定阈值)自适应进行或不进行二维搜索,最后进行哈希搜索。每种搜索都按一定的起始像素顺序(如图 7 所示的箭头表示每种搜索的起始像素顺序)进行最佳参考串的搜索,一旦满足提前终止的条件,搜索则结束。 表 1 大串模式不同大小的串采用的混合搜索技术 串的大小  搜索范围  搜索策略 32x3216x1632x1616x816x328x164x88x4 全帧内 合法范围 特殊位置搜索和一维搜索 8x8  2CTU 内  一维搜索或一维搜索和二维搜索 2CTU 外  哈希搜索 全帧内 合法范围 特殊位置搜索   左边CTU当前CTU哈希值为h的当前串„ „„ „„ „„ „参考串范围 二维搜索的像素点 一维搜索的像素点 哈希搜索的像素点参考串哈希值为h的参考串哈希值为h的参考串哈希值为h的参考串哈希值为h的参考串二维搜索参考串二维搜索参考串一维垂直搜索参考串一维水平搜索参考串二维搜索参考串 图 7  一维搜索、二维搜索和哈希搜索方式图示 4.2.2.3 Offset的自适应预测或直接编码方案 以编解码顺序最近完成编解码的 Offset 常常会重复出现。根据这一特性,GS模式的 Offset编码采用文献[15]中提出的一种自适应选择最近串预测方案或直接编码方案的算法。 以上特性同样适用于 CS1 模式中大串模式的Offset 编码。因此,在借鉴 AVS2 帧间算法中位移矢量(Motion VectorMV)采用相邻块预测编码方计算机学报 赵利平,  周开伦,  林涛,  郭靖.  通用串预测算法及在 AVS2 屏幕与混合内容视频编码中的应用  11  即第一幅图像是 I 图像,其余都是 F 图像)两种编码图像类型配置。 实验结果从编码效率和复杂度来衡量算法的性能。由于 USP 算法中引入了 YUV4:4:4 YUV4:2:0之间的色度下采样和色度上采样,因此除了采用HEVC 核心实验中用于比较两种算法有损编码模式编码效率优劣的客观评价方法——YUV 分量的BD-rate[26][27]降低率来衡量,还采用了 CPSNR——一种综合的 PSNR 的衡量方法[31](该衡量方法已经被 AVS2 标准采纳)。算法复杂度的比较分别用国际标准制定工作中通用的编、解码运行时间的比值来衡量。 表 2 给出了基于 AVS2 RDP444USP 和基于 HEVC HMSCM 四种算法 AI 配置、LDF 配置的编码效率和复杂度的两组(RDP444 相对 USPHM 相对 SCM)比较结果。编码效率比较中,每行数据表示一个序列类别(每个类别由 1~8 个序列组成),分别给出了 AILDF 配置分量 YUV 的平均 BD-rate 降低率。BD-rate 降低率表示在相同的峰值信噪比(Peak Signal to Noise RatioPSNR)取值下比特率节省的百分比。负值表示比特率降低,编码效率提高。 表 3 给出了基于 AVS2 USP 算法和基于HEVC SCM 算法两种算法 AI 配置总体编码效率比较结果。 表 3 USP 算法与 SCM 算法 AI 配置编码效率比较结果(%) 对比算法 测试序 列类别 AI  Y  U  V  CCPSNRUSP VS. SCM TGM  -23.22  -18.33  -19.37  -22.09 MC  -9.86  21.12  19.83  -3.56  USP_CS2Off 算法表示在 USP 算法中仅仅关闭CS2 模式;同理,USP_GSOff USP_CS1Off 分别表示 USP 中仅仅关闭 GS 模式和 CS1 模式。表 4 给出 了 USP USP_GSOff USP_CS1Off USP_CS2Off 四种算法的三组(其中 USP 相对USP_GSOff 的实验用于衡量 GS 模式的作用的;USP相对 USP_CS1Off 的实验用于衡量 CS1 模式的作用;USP 相对 USP_CS2Off 的实验用于衡量 CS2 模式的作用)AI 配置的编码效率比较结果。 图 9 给出了 AVS2-SMCC 通用测试条件中的三个典型的屏幕图像序列的第一帧;10 给出了图 9中的序列使用这四种算法进行AI配置编码的RD曲线图。 表 2 RDP444USPHM16.7 SCM 算法编码效率与复杂度的两组比较结果 对比 算法 编码效率比较(%)  复杂度比较(%) 测试序列 类别 AI 配置  LDF 配置  AI 配置 LDF Y  U  V  CPNSR  Y  U  V  CPNSR 配置 RDP444 vs. USP TGM  -81.82  -100.00  -100.00  -98.50  -63.41  -99.99  -100.00  -94.61 编码时间比值  268.27  167.23 MC  -61.50 2.96 -99.96 -29.37 -99.76 -21.99 -78.97 -4.72 -24.63 16.23 -99.91 -77.39 -99.33 -68.47 -67.65 -5.75 解码时间比值  108.54  289.32 G  -4.72 HM16.7 vs. SCM6.0  TGM  -77.45  -78.74  -78.49  -77.71  -62.70  -66.23  -66.10  -63.56  编码时间比值  345.78  53.66 MC  -61.70 -2.17 -65.60 -15.34 -68.11 -11.75 -62.33 -3.56 -41.28 0.25% -46.70 -7.66% -50.03 -5.30% -42.45 -38.82% 解码时间比值  60.95  92.42 G -2.17  -15.34  -11.75  -3.56  0.25  -7.66  -5.30  -0.47   aCNS 序列                        b)  SPS 序列                         cMAP 序列 图 9 AVS2-SMCC 通用测试条件[30]中典型测试序列 CNSSPS MAP 序列的第一帧图示 计算机学报12  计  算  机  学  报  2019 年  表 4 USP 算法中三种受限串模式编码效率三组比较结果(%) 对比算法 测试序 列类别 AI  Y  U  V  CCPSNRUSP vs.  USP_GSOff  TGM  -31.57  -32.21  -31.29  -31.77 MC  -15.95  -14.34  -14.75  -15.45 G  -0.01  -0.52  -0.35  -0.08 USP vs.  USP_CS1Off TGM  -11.12  -10.71  -10.66  -10.95 MC  -6.18  -5.33  -4.26  -5.57 G  -0.21  -0.91  -0.62  -0.33 USP vs.  USP_CS2Off TGM  -1.50  -2.02  -2.34  -1.72 MC  -4.16  -9.13  -8.80  -5.44 G  0.54  -16.94  -9.20  -2.33  从以上实验结果,可以得出以下结论: 1)  从编码效率来看,USP 算法较 RDP444 的平均编码效率大幅提升。从表 2 中可知,USP 算法与 RDP444 算法相比,对于 TGM 序列类别的 YUV 分量和基于 CPNSR 三分量综合平均 BD-rate 降低率,AI 配置下分别为 81.82%100%100%98.5%LDF 配置下分别为 63.41%99.9%100%94.61%。同时,从表 3 中可知,USP 算法较 SCM 算法平均编码效率提升明显:对于 TGM 序列类别,AI 配置下 YUV 分量平均 BD-rate 降低率分别为 23.22%18.33%19.37%;对于 TGM MC 序列类别,基于 CPSNR 的三分量综合的平均 BD-rate 降低率分别为 22.09%3.56%,已经大幅超过 SCM 的编码效率。 2)  从复杂度来看,对于 AI 配置和 LDF 配置,USP 算法较 RDP444 编码复杂度分别增加了约168.27%67.23%。编码时间增加一方面在于 USP编码器中进行最优匹配串的搜索;另一方面,AVS2的帧内与帧间算法是基于 4:2:0 格式的,处理的 UV分量的像素值数目是 USP 算法的 1/4。解码复杂度AI 配置增加了 8.54%LDF 配置增加了 189.32% LDF 配置除了第一帧外都是 F 图像,RDP444 中大多数 CU 选中 4:2:0 帧间 skip 模式,其解码复杂度很低,相对来说,USP 4:4:4 串匹配需要处理的 UV 分量数目增加四倍,总像素分量数目增加一倍,导致解码时间增加比较多)。事实上,USP AI 配置增加的编码复杂度远远低于 SCM 增加的编码复杂度(约为 245.78%)。 3)  不同受限串模式对屏幕图像的平均编码效率都有一定的提升。从表 4 中可知,USP 算法与USP_GSOff 算法相比,AI 配置下,对于 TGM 序列类别,  YUV 分量平均 BD-rate 降低率和基于CPNSR 三分量综合平均 BD-rate 降低率分别为31.57%32.21%31.29%31.77%;  USP 算法与USP_CS1Off 算法相比,对于 TGM 序列类别,YUV 分量和基于 CPNSR 三分量综合平均 BD-rate降低率分别为 11.12%10.71%10.66%10.95%; USP 算法与 USP_CS2Off 算法相比,对于 MC 序列类别,YUV 分量和基于 CPNSR 三分量综合平均 BD-rate 降低率分别为 4.16%9.13%8.80%5.44%4)  不同受限串模式对不同内容特性的屏幕图像序列作用不同,体现出不可替代的作用。从图 10中可知,对于 CNS 序列,CS1 模式的作用最大,GS 模式次之,CS2 模式的作用最小;对于 SPS 序列,GS 模式的作用非常大,CS1 模式次之,CS2模式的作用最小;对于 MAP 序列,CS2 模式的作用最大,GS 模式次之,CS1 模式的作用最小。 5)  提出的 USP 算法性能的提升程度与屏幕图像类别相关。从表 2、表 3 和表 4 中可以看出,对于 TGM 类别,提升相当大,M 类别有一定程度提升,而对于 G 类别几乎没有提升。 384042444648505254565818712 22712 26712 30712PSNR(db)码率(kbps)RDP444_GSOffRDP444_CS1OffRDP444_CS2OffUSPX ¢ X ¢ 36384042444648505254569300 13300 17300 21300 25300PSNR(db)码率(kbps)RDP444_GSOffRDP444_CS1OffRDP444_CS2OffUSPX ¢ X ¢ 3436384042444625000 40000 55000 70000 85000PSNR(db)码率(kbps)RDP444_GSOffRDP444_CS1OffRDP444_CS2OffUSP aCNS 序列                          b)  SPS 序列                         cMAP 序列 图 10 典型序列有损编码 AI 配置 Y 分量 RD 曲线比较 计算机学报 计  算  机  学  报  2019 年  案的基础上,提出了大串模式中基于自适应相邻串或最近串预测方案或直接编码的 Offset 编码方案。如图 8 所示,对于待编码的 Offset,首先用空间或时间上相邻块的 Offset 进行预测编码,若取得的RDcost 是最优的,则采用相邻串模式编码;否则,进行最近串 Offset 预测编码,如果当前 Offset在最近 N 元组中,则采用 N 元组模式(N 取值为 12)编码;否则采用直接编码方案。              图 8  大串模式中的 Offset 编码算法流程图 大串模式中相邻串的选取规则同 AVS2 帧间预测中相邻块的选取规则[25]。大串模式中N元组的建立与更新算法与 GS 模式基本相同[20],不同的是大串模式中 N 元组不包括采用相邻串模式编码的Offset。直接编码方案是直接编码 Offset 是否为零位、符号位(是否为零位和符号位称为前缀)以及绝对值(后缀)。根据 Offset 具有的相关性和固有的帧内匹配特性[23],采用基于区域划分与调整的Offset 直接编码算法。其中 adjustedOffsetX adjustedOffsetY 是对 OffsetX OffsetY 的绝对值进行调整后的数值[23]。 算法 1 给出了基于区域划分与调整的 Offset 直接编码算法。其中 EG5 EG1 分别表示 5 阶和 1阶指数哥伦布编码。 算法 1.  基于区域划分与调整的 Offset 直接编码算法. 输入:OffsetX, OffsetY, adjustedOffsetX, adjustedOffsetY 输出:Offset 码流数据   编码 OffsetY 是否为零位   IFOffsetY 为零)     编码  adjustedOffsetX 是否为零位;         IFadjustedOffsetX 不为零)           EG5(  absadjustedOffsetX-1;        ENDIF ELSE         编码 OffsetX 是否为零位   IFOffsetX 为零)   编码  adjustedOffsetY 是否为零位;          IF  adjustedOffsetY 不为零)             EG5absadjustedOffsetY-1;          ENDIF       ENDIF       ELSE            EG1absOffsetX-1;            编码 OffsetX 的符号位; EG1absOffsetY-1; IFOffsetX <0) 编码 OffsetY 的符号位; ENDIF       ENDELSE    ENDELSE ENDIF 5  实验结果与分析  本文采用的测试数据集来自 AVS2-SMCC 通用测试条件[30]中的通用测试序列。使用 13 YUV 4:4:4 采样格式,每个分量为 8 比特的测试序列。 为了便于说明本文算法的特性,将本文提出的算法及其比较的基准主要分为以下四种算法: 1)  RD17.0Pseudo444 , 简 称 RDP444 : 在AVS2-P2 基准档次的参考软件 RD17.0 上增加对输入原始图像的色度下采样和对输出重构图像的色度上采样,以实现对 YUV4:4:4 序列的编码和解码,相当于上图 5 中下方的虚线方框; 2)  USP:在 RDP444 基础上实现的通用串预测算法[25][28]3)  HM HEVC  4:4:4 扩展版的参考软件HM16.72。 4)  SCM:基于 HM16.7 HEVC-SCC 的参考软件3,是目前 HEVC SCC 编码效率最高的版本。 编码参数配置采用 AVS2-SMCC 通用测试条件中的标准配置[30]。采用有损编码模式,有损编码模式的四个 QP 值为{22273237},使用 All IntraAI,即全部图像都是 I图像)和 Low Delay FLDF,                                                                2https://hevc.hhi.fraunhofer.de/svn/svn_HEVCSoftware/tags/ 3https://hevc.hhi.fraunhofer.de/svn/svn_HEVCSoftware/tags/HM-16.7+SCM-6.0/ 空间或时间上邻近块的Offset预测相邻串模式的RDcost是否最优采用相邻串模式编码最近串的Offset预测采用N元组模式编码YN最近串模式的RDcost是否最优YN采用直接模式编码待编码的Offset相邻串或最近串预测编码方案直接编码方案计算机学报

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