【導(dǎo)讀】取得的成果，所有數(shù)據(jù)、圖片資料真實(shí)可靠。盡我所知，除文中已經(jīng)。對本設(shè)計(jì)（論文）所涉及的研究工作做出貢獻(xiàn)的其他個人。和集體，均已在文中以明確的方式標(biāo)明。歸屬于培養(yǎng)單位。后的粗量化卻會引起影響視頻質(zhì)量的―塊效應(yīng)‖。本文是以最新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)。技術(shù)能夠提升視頻效果的方面。數(shù)字技術(shù)首次出現(xiàn)在英國，那時候人們已經(jīng)有了電視機(jī)，通過數(shù)字技。們的日常生活娛樂。在此基礎(chǔ)上，本文提出了對亮度濾波和色度濾波進(jìn)。行統(tǒng)一處理的思想，并通過在HM參考軟件平臺上的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其可行性。

　　

【正文】 | + |p0,2–p1,2| + |q0,2–q1,2| () 其具體的色度樣本如圖 31 所示。 p3,0 p2,0 p1,0 p0,0 q0,0 q1,0 q2,0 q3,0 p3,1 p2,1 p1,1 p0,1 q0,1 q1,1 q2,1 q3,1 p3,2 p2,2 p1,2 p0,2 q0,2 q1,2 q2,2 q3,2 p3,3 p2,3 p1,3 p0,3 q0,3 q1,3 q2,3 q3,3 圖 31 色度樣本 如果公式（ ）為真，則樣本的色度分量將被過濾。 (d2 Beta_Chroma) amp。amp。 (On the 8x8 chroma grid) () 需要引起注意的是變量 Beta_Chroma 是用來表示色度變量 QP 的，過濾決策是由獨(dú)立的 U 和 V 組件組成。本文中提出的新算法沒有對色度濾波操作做出修改，而是和 HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)保持一致的，即一次濾波操作中，色度邊界的每一側(cè)的色度樣本都有可能會被修改。 色度樣本的過濾過程 首先只有當(dāng)邊界強(qiáng)度（ Bs）大于等于 2 時，對色度塊邊界的濾波操作才會被執(zhí)行。 濾波過程中的輸入有：（ 1）采樣值 pi和 qi，其中 i = 0..1；（ 2）指定邊界的濾波強(qiáng)度 Bs；（ 3）變量 tc 。輸出包括將樣本濾波后獲得的 p0‘和 q0‘。當(dāng) 邊界強(qiáng)度Bs 的值大于 0 時，被濾波樣本中 p0‘和 q0‘的值是通過公式（ ）、（ ）和（ ）共同計(jì)算后獲得的。濾波后，當(dāng)以下條件，即 p0是一個應(yīng)用 I_PCM 編碼模式的樣本塊，同時 pcm_loop_filter_disable_flag 的值等于 1 被滿足時， p0‘被相應(yīng)的輸入采樣值 p0取代。同樣的，當(dāng) p0是一個應(yīng)用 I_PCM 編碼模式的樣本塊，同時河海大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 22 pcm_loop_filter_disable_flag 的值等于 1 的兩個條件被滿足時， 濾波后的采樣值q0‘被相應(yīng)的輸入采樣值 q0所取代。 ? = Clip3(tc, tc,(((( q0–p0)2)+ p1–q1+4)3)) () p0‘= ClipY(p0+?) () q0‘= ClipY(q0?) () 算法相關(guān)代碼 本章中提出的新算法，主要是通過設(shè)置變量 HHU_DF_UNIFY 來實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)HHU_DF_UNIFY 為 1 時，執(zhí)行新算法，若為 0，則執(zhí)行原 HEVC 算法。 下面我將就本章中提出的新算法主要代碼部分與原 HEVC 相應(yīng)部分的代碼進(jìn)行比較，具體代碼如下所示。 原 HEVC 代碼： 修改后的代碼： if (d iBeta) { Bool bFilterP = (dp iSideThreshold)。 Bool bFilterQ = (dq iSideThreshold)。 Bool sw = xUseStrongFiltering( iOffset, 2*d0, iBeta, iTc, piTmpSrc+iSrcStep*(iIdx*uiPelsInPart+iBlkIdx*4+0)) amp。amp。 xUseStrongFiltering( iOffset, 2*d3, iBeta, iTc, piTmpSrc+iSrcStep*(iIdx*uiPelsInPart+iBlkIdx*4+3))。 for ( Int i = 0。 i DEBLOCK_SMALLEST_BLOCK/2。 i++) { xPelFilterLuma( piTmpSrc+iSrcStep*(iIdx*uiPelsInPart+iBlkIdx*4+i), iOffset, iTc, sw, bPartPNoFilter, bPartQNoFilter, iThrCut, bFilterP, bFilterQ)。 } } if (d iBeta) { Bool bFilterP = (dp iSideThreshold)。 Bool bFilterQ = (dq iSideThreshold)。 河海大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 23 計(jì)算復(fù)雜度和并行性 較 ， HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中去塊效應(yīng)濾波算法的復(fù)雜度已經(jīng)得到了大大的降低。相對于 4 的像素塊而言，HEVC 中 88 的像素塊的去塊效應(yīng)濾波操作的復(fù)雜度降低了兩倍，色度分量使用的去塊效應(yīng)濾波 4:2:0 格式也可以應(yīng)用在 8 8 的像素塊中。此外，色度塊僅在相鄰塊的其中一個應(yīng)用的是幀內(nèi)預(yù)測時才進(jìn)行濾波，從而達(dá)到了減少下一步工作中幀間編碼色度濾波數(shù)量的目的。但是 88 像素濾波導(dǎo)致了主觀視覺質(zhì)量的下降。然而，由于在 HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中應(yīng)用 44 像素塊的數(shù)量通常較 的少，同時 HEVC 中使用到的 44 像素塊通常是用于高活動性區(qū)域的。因此，對 88 的像素塊進(jìn)行濾波是綜合了復(fù)雜度和主觀質(zhì)量兩方面因素，然后定下的一個均衡考慮。 HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中另一個減少復(fù)雜性的關(guān)鍵在于改進(jìn)了變換單元和預(yù)測單Bool sw = xUseStrongFiltering( iOffset, 2*d0, iBeta, iTc, piTmpSrc+iSrcStep*(iIdx*uiPelsInPart+iBlkIdx*4+0)) amp。amp。 xUseStrongFiltering( iOffset, 2*d3, iBeta, iTc, piTmpSrc+iSrcStep*(iIdx*uiPelsInPart+iBlkIdx*4+3))。 for ( Int i = 0。 i DEBLOCK_SMALLEST_BLOCK/2。 i++) { xPelFilterLuma( piTmpSrc+iSrcStep*(iIdx*uiPelsInPart+iBlkIdx*4+i), iOffset, iTc, sw, bPartPNoFilter, bPartQNoFilter, iThrCut, bFilterP, bFilterQ)。 } if HHU_DF_UNIFY for ( Int i = 0。 i DEBLOCK_SMALLEST_BLOCK/4。 i++) { //色度濾波模塊 xPelFilterChroma( piTmpSrcCb + iSrcStep*(i+iIdx*uiPelsInPartChroma), iOffsetChroma, iTc , bPartPNoFilter, bPartQNoFilter)。 xPelFilterChroma( piTmpSrcCr + iSrcStep*(i+iIdx*uiPelsInPartChroma), iOffsetChroma, iTc , bPartPNoFilter, bPartQNoFilter)。 } endif } 河海大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 24 元的大小。 ，最大變換塊的大小為 88 的像素塊，而最大預(yù)測單元塊的大小為 1616 的像素塊（如宏塊）。但是，在 HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中最大變換塊的大小擴(kuò)大到了 3232，最大預(yù)測單元塊則變大到了 6464。由于在當(dāng)像素塊太大時是不執(zhí)行去塊效應(yīng)濾波操作的，這樣就減少了額外操作的數(shù)量，雖然這個變化對于有的視頻序列是無關(guān)緊要的，但它也可以作為減少算法復(fù)雜性的一個渠道。 在 HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中去塊效應(yīng)濾波算法的設(shè)計(jì)宗旨，在于對圖像進(jìn)行去塊效應(yīng)濾波操作的過程中空間上的相關(guān)性。在對塊邊界進(jìn)行濾波操作時是沒有重疊的，因此最多只可修改三 個像素，而對相鄰塊的水平邊界進(jìn)行濾波判斷時，最多可能涉及到四個像素點(diǎn)。因此，在圖像中的任何垂直塊邊界都可以在其平行于其他任何垂直邊界時進(jìn)行去塊效應(yīng)濾波操作，以上情況同樣適用于水平邊界。不過要注意的是，通過垂直塊邊界的去塊效應(yīng)濾波得到的像素修正值應(yīng)作為水平塊邊界去塊效應(yīng)濾波的輸入值。 根據(jù)基于 CTU 的情況， HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中的去塊效應(yīng)濾波是基于 88 像素塊的，進(jìn)行濾波操作時首先要將整幅圖片分為非重疊的，大小為 88 大小的像素塊，還要確保這些塊中的每個像素都含有去塊效應(yīng)濾波所需的數(shù)據(jù)。因此，每個塊可進(jìn)行獨(dú)立的 88 大小的去塊效濾波操作，這樣就能使 HEVC 中的去塊效應(yīng)濾波進(jìn)行平行計(jì)算。 對于水平、垂直邊界的濾波命令在 HEVC 和 同的，在 ，而在 HEVC 中去塊效應(yīng)濾波首先應(yīng)用在圖片中所有的垂直邊界，而后是水平邊界。因此，對每個 88像素塊中無論是進(jìn)行垂直濾波還是進(jìn)行水平濾波它們的命令式是完全一致的。此外，塊邊界的濾波命令和 CTU 的解碼命令是一致的，這也在某種程度上降低了硬件運(yùn)行的復(fù)雜度。 由于在 HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn)中，每個 88像素塊的去塊效 應(yīng)濾波效應(yīng)均不相關(guān)，所以編碼器或解碼器可以僅對視頻片頭或內(nèi)部塊進(jìn)行去塊效應(yīng)濾波操作，所以在第一遍時應(yīng)保留此視頻片頭的邊界塊，對其不進(jìn)行去塊效應(yīng)濾波操作，在第二遍時，編碼器或解碼器可以返回，僅對視頻片或頭邊界進(jìn)行 ―補(bǔ)丁 ‖去塊效應(yīng)濾波操作。這樣，是否打破環(huán)路濾波的基本操作，取決于視頻片或頭邊界。同時在環(huán)路河海大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 25 濾波中啟用片或頭邊界對多核平臺的并行操作是非常有用。通過利用上述方法，可以使每個核都通過暫停對塊片或頭邊界進(jìn)行環(huán)路濾波，只處理整幅圖片平行的一部分。而在完成整個圖片處理后，一個單獨(dú)的核還可以加載塊中片或頭邊界，重新單獨(dú)對環(huán)路濾波進(jìn)行一次 ―補(bǔ)丁 ‖操作，將原來的整幅圖片環(huán)路濾波做出完善。因此，在 HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中，使用多核操作可以顯著提高吞吐量和降低內(nèi)存帶寬的要求的。這種方法在 ，在，若需要進(jìn)行并處理是首先是必須進(jìn)行分解操作的。 另一個使 HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中去塊效應(yīng)濾波能夠高效且并行處理的優(yōu)勢，在于其在硬件上可以實(shí)現(xiàn)同一塊重構(gòu)時留有充裕的時間余量，然后去塊效應(yīng)濾波和SAO 操作相結(jié)合。較為典型的運(yùn)行結(jié)構(gòu)是 1616 的像素塊。 HEVC 編 碼標(biāo)準(zhǔn)中的去塊效應(yīng)濾波操作僅消耗 84 到 88 個時鐘周期，還不到預(yù)算的 200 個時鐘周期的一半（針對 1080p*120fps 的視頻運(yùn)行在 250 MHz的時鐘頻率下） [21]。從硬件成本的角度上來看，在同一重構(gòu)塊中將去塊效應(yīng)濾波和 SAO 結(jié)合運(yùn)行是十分有益的，因?yàn)?SAO 和去塊效應(yīng)濾波是可以共用內(nèi)存接口，這樣就能大大降低硬件方面的損耗，從而使編解碼效率得到提高。 由于 HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn)較 ，同時并行性得到增加， HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)中的去塊效應(yīng)濾波是權(quán)衡編碼效率（包括主觀和客觀 質(zhì)量）、吞吐量和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜性后的一個結(jié)果，所以相較于 編碼標(biāo)準(zhǔn)而言， HEVC 在編解碼方面還是有長足的發(fā)展的。而本章提出的關(guān)于色度分量濾波的新算法，對于降低 HEVC 編碼標(biāo)準(zhǔn)的算法復(fù)雜度還是十分有意義的。該算法能夠在某些情況下能夠減少濾波次數(shù)，將亮度分量濾波過程中得到的邊界強(qiáng)度值用于色度分量的濾波操作中，同時還能降低色度分量的平均比特率，使圖像更加清晰，減輕 “ 塊效應(yīng) ” 。 視頻質(zhì)量評價方法 視頻技術(shù)的發(fā)展為其質(zhì)量評價提出了新的課題，但由于評價質(zhì)量的關(guān)鍵在于所用視覺模型是否符合人的感知特性，因 此評價視頻質(zhì)量必須考慮以視覺銳度、對比度敏感度、多通道結(jié)構(gòu)和掩蓋特性為基礎(chǔ)的人眼視覺特性 (HVS)。 視頻質(zhì)量評價主要兩種方法：主觀方法 (Subjective)， 人來介入評估；客觀方法 (Objective)， 計(jì)算機(jī)評估。 河海大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 26 主觀方法 主觀評價的方法是將待評價的圖像序列播放給評論者觀看，并記錄他們的打分，然后對所有評論者的打分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得出平均分作為評價結(jié)果。通常有一些參考視頻（標(biāo)準(zhǔn)視頻），已經(jīng)人為的按照質(zhì)量分級了，被評估視頻和某個等級參考視頻同時播放，人為的視覺評估，知道到具有相當(dāng)視覺效果的參考視頻，則對該被評估視頻定級為參考視頻級別。 標(biāo)準(zhǔn)定義了兩種標(biāo)準(zhǔn)的主觀評價方法： （ 1）單刺激連續(xù)質(zhì)量評價方法 (SSCQE： Single Stimulus Continuous Quality Evaluation)：這種方 法只把被評價的圖像序列播放給評估者看。評價時間長達(dá) 30s，評估者在觀看的同時通過調(diào)節(jié)一個滑板的位置指向相應(yīng)的評價分值給出評分。 （ 2） 雙刺激連續(xù)質(zhì)量分級法 (DSCQS： Double Stimulus Continuous Quality Scale )：評價者被展示了一系列的圖片或兩個視頻序列 A 和 B（一個接一個地），然后被要求給出 A 和 B 的質(zhì)量評價值，方法是在五個分隔著的評價值（從“ Excellent” 到 “ Bad” )畫連續(xù)線來定。在一個典型的測試會話中，評價者被展示了一系列的序列，并被要求對它們進(jìn)行評價。對 于每對序列來說，一個是未受損的 參考 序列，另一個是同樣的序列，它被在測試的系統(tǒng)或過程中修改了。這兩個序列的順序，原始的和有損的，在測試地過程中被隨機(jī)的給出，這樣評價者就不知道哪個是原始的，哪個是改變過的序列。這樣就防止了評價者帶偏見地比交這兩個測試序列。在結(jié)