基于行的帧内编码

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​简介

基于行的帧内编码(Line-based Intra Prediction,LIP)会将亮度块分为不同的行(或列),然后对各行(或列)分别进行预测、变换、量化、熵编码等。每行(或列)使用前面的重建行作为参考。由于传统的基于块的帧内预测当块内的像素距离参考像素较远时其相关性会降低,LIP通过按行处理解决这个问题。

算法描述

LIP可用于任何尺寸的帧内预测块的亮度分量,它将WxH的块按水平或垂直划分为一维形式,如下图所示。

对于VVC的QTBT划分,当WxH的CU使用LIP模式时CU结构保存不变,但是会产生n个PU和TU(n等于W或H,由LIP划分方式决定)。

LIP划分完后每个一维部分逐行(或逐列)处理,分别进行预测生成残差信号,然后变换量化最后非零系数传到码流。其重建信号有可以作为下一行(或列)的参考。

预测

LIP可以用于HEVC和VVC的所有帧内预测模式,并且它支持矩形块。矩形块的预测过程和正方形块相同,Planar模式除外。下面具体描述LIP水平划分情况下Planar模式的处理过程。

令p[x] [y]表示1D块的预测信号。对于水平划分x [-1,W],y [-1,1],p[-1] [-1]表示左上角相邻点,W是CU宽度。

Planar模式预测信号计算如下,

LIP垂直划分的处理过程与上面类似。注意,LIP划分后CU内所有1D块都使用同一种帧内预测模式。同时在使用LIP时不需要对参考像素进行滤波处理。

处理顺序

LIP有两种处理顺序,正序Normal Processing Order (NPO)和逆序Reversed Processing Order (RPO)。NPO对于垂直划分按从左到右顺序处理,对水平划分按从上到下顺序处理。RPO对于垂直划分按从右到左顺序处理,对水平划分按从下到上顺序处理。

对于NPO顺序,最先编码的部分是最靠近CU左上角的部分,参考像素都在左侧和上方。但对于有的预测模式这并不是最优的。例如下图对角线模式按水平和垂直划分的情况。

例如上图对角线模式按水平划分,从左上角开始处理其重建像素在后续预测中用不到。此时如果从左下角开始处理那么重建像素可以作为下一个待处理行的参考。

上表是不同帧内预测模式对应的处理顺序,

变换量化

CU划分出的所有1D块都采用DCT-II变换,Planar模式除外,Planar模式采用DST-VII变换。此外,当CU使用LIP时则不允许使用Transform-Skip模式。变换之后所有系数使用RDOQ进行量化。

熵编码和模式传输

每个1D块都有CBF(Coded Block Flag)、LP(Last Position)语法元素和变换系数层级等,这些要传到解码器。所以对含有n个1D块的CU,将会有n个CBF,对于CBF非零的行还有一个LP。编码方式为:第一,LP仅需要编码一个坐标(水平划分编码x,垂直划分编码y)。第二,每个CBF的上下文是前一个已编码的CBF。第三,2D情况下的4x4子块在这里退化为1x4或4x1。

另外,CU还多两个语法元素。第一个是一个标志位表示是否使用LIP模式。如果使用LIP还需要一个标志位表示使用哪种划分方式(水平还是垂直)。第二个标志位的上下文由帧内预测模式决定,有三种情况:非角度模式(0)、水平类模式(1)、垂直类模式(2)。

实验结果

下面是在JEM平台上的实验结果。

参考

[1] Bross B , K Andersson,  Blser M , et al. General Video Coding Technology in Responses to the Joint Call for Proposals on Video Compression With Capability Beyond HEVC[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020, 30(5):1226-1240.

[2] De-Luxan-Hernandez S ,  Schwarz H ,  Marpe D , et al. Fast Line-Based Intra Prediction for Video Coding[C]// 2018 IEEE International Symposium on Multimedia (ISM). IEEE, 2018.

[3] S. De-Luxán-Hernández, H. Schwarz, D. Marpe and T. Wiegand, "Line-Based Intra Prediction for Next-Generation Video Coding," 2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Athens, Greece, 2018, pp. 221-225, doi: 10.1109/ICIP.2018.8451690.

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