接触H265时间不是很长,看了一些东西,但是一直没有时间静下心来整理。H265的学习主要是参考万帅、杨付正的《新一代高效视频编码 H265/HEVC 原理、标准与实现》移书,这本书对H265有详细易懂的讲解,作为入门教材真心觉得不错。这里会先把前期看的东西记录下来,后续会不断的补充。HEVC学习系列的文章也算是对自己学习H265做的笔记吧。

H265/HEVC仍旧沿用了H264的混合编码框架,但是在变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块中都引入了新的编码技术。H265/HEVC的编码框架如图:

在编码流程上依次为  分块---->预测---->变换---->量化---->熵编码

1. 帧内预测

主要是去除图像空间相关性。与H264相比,H265/HEVC支持更多的帧内预测模式,H264亮度4X4块支持9种方向,8X8块支持9种方向,16X16支持4中方向,色度支持4种方向;H265/HEVC所有尺寸编码块,亮度支持多达35种预测方向,测度也支持5种预测方向。

2. 帧间预测

主要是去除图像的时间相关性。与H264相同,H265/HEVC可以采用单向和双向的参考图像来进行预测,也有类似H264的B帧结构。但是H265在H264的基础上增加了插值的抽头系数个数,改变抽头系数值以及增加运动矢量预测值得候选个数,最终减少预测残差。H265增加了运动矢量预测值候选的个数,而相应的H264预测值则只有一个。

3. 变换量化

主要是对参差数据进行变换量化,从而去除频域相关性,对数据进行有损压缩。变换编码将图像从时域信号变换至频域,能量集中在低频区域。原理上两者是属于相互独立的过程,但是在H265/HEVC中两个过程结合在一起了,减少了计算复杂度。

4. 样点自适应补偿

简称SAO,处于去方块滤波之后,通过解析去方块滤波后图像的统计特性,为像素增加相应的偏移值,一定程度上可以消弱振铃效应。位于Deblock之后,做法是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。

除了上面提到的采样点自适应补偿、不同角度的帧内预测模式H265/HEVC还有很多新的技术,包括基于四叉树的灵活块分割结构(RQT)、内部位深度扩展(IBDI).

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