付文杰 黃建秋

【摘? 要】近年來，隨著科學技術的不斷發(fā)展，人們生活水平不斷提高，隨之而來的精神文化需求也越來越高。傳統(tǒng)的信息獲取方式如文本、聲音、圖像等已經(jīng)滿足不了人們的需求，視頻、高清視頻甚至是超高清視頻逐漸成為主流媒體。視頻分辨率的不斷提高，給多媒體技術的硬件及軟件提出了更高的要求。在這樣的時代背景下，VVC（Versatile Video Coding）應運而生。該編碼標準相比于上一代視頻編碼標準HEVC來說，率失真性能提高了40%以上，且在針對高清、超高清視頻，以及360o全景影像的編解碼方面有更好的性能。本文主要對比了HEVC編解碼標準介紹VVC標準QTBT塊劃分方法。

【關鍵詞】視頻編解碼標準;VVC;超高清視頻;360o全景影像;QTBT

1.視頻編碼技術簡介

自20世紀80年代視頻編解碼標準誕生以來，主要分為兩個系列：MPEG系列和H.26X系列。傳統(tǒng)的視頻壓縮編碼技術有很多種，其中包括預測編碼、變換編碼、矢量量化、熵編碼等技術以及將上述的幾種編碼技術組合起來的經(jīng)典的混合編碼技術。現(xiàn)有的視頻編碼標準都是采用基于塊的預測、變換、量化、熵編碼相結合的混合編碼框架。

2010年10月，高性能視頻編碼標準H.265/HEVC應運而生。作為近年來的主流視頻編解碼標準，HEVC主要的視頻處理過程有：編碼塊劃分、幀內(nèi)/幀間編碼模式選擇、運動估計、運動補償、殘差變換、量化、編碼等。無論是幀內(nèi)編碼還是幀間編碼方式都需要先將待處理圖像進行編碼塊的劃分，編碼塊的劃分方式一定程度上決定了編碼端的復雜度，進而決定了編碼器的率失真性能。本文主要介紹VVC編解碼標準相比于HEVC編碼標準的編碼塊劃分方式的改進點。

2.VVC與HEVC塊劃分方式對比

2.1 HEVC塊劃分方式

在HEVC中，最大編碼塊的尺寸為64*64，最小編碼塊尺寸為8*8。根據(jù)圖像紋理復雜度及編碼需要，按照圖1所示四叉樹（QT，quaternary tree）的劃分方式進行編碼塊的劃分，并按照zig-zag（Z字形）順序進行塊處理。在進行四叉樹劃分的過程中，所有的編碼單元CU塊都是正方形。

預測單元PU是進行幀內(nèi)/幀間預測的基本單元。在進行預測編碼時，根據(jù)圖像的特性，在CU劃分的基礎上進一步劃分，從而滿足圖像的預測編碼需求。如圖2所示，PU的劃分需要根據(jù)當前編碼塊采用的編碼方式來選擇具體的劃分方式。

變換單元TU是進行變換和量化的基本單元。在進行圖像預測后，需要將殘差進行編碼，此時首先需要進行殘差的變換。變換塊TU是將編碼單元CU進行劃分，以便進行變換、量化和熵編碼。TU的劃分規(guī)則與CU類似，都是正方形劃分。

2.2 VVC視頻編碼標準塊劃分方式

VVC編碼標準在HEVC塊劃分的基礎上進一步完善，最大編碼塊尺寸增加到128*128，同時在四叉樹（QT）劃分的基礎上，增加了二叉樹（BT，binary tree）和三叉樹（TT，ternary tree）兩種劃分方式，劃分方式如圖3所示。

其中，二叉樹的劃分采用的是左右/上下對稱的方式，而進行三叉樹的劃分方式時，三部分子CU的比例為1：2：1。

當CU編碼塊在進行劃分時，第一層劃分必須使用四叉樹的劃分形式，劃分后的子CU在進一步劃分時，一旦采用了二叉樹或三叉樹的劃分方式，則不能再繼續(xù)使用四叉樹的方式劃分了。

值得一提的是，VVC編碼標準去除了HEVC中CU、PU和TU不同的塊劃分方式，改為同一種劃分方法，簡化了塊結構，在不影響編碼效果的前提下降低了算法復雜度。

3.VVC在分量表示方面的改進

在HEVC中，無論是幀內(nèi)編碼還是幀間編碼，每個編碼塊均由一個亮度分量Y和兩個色度分量、來表示，即進行編碼塊劃分時兩個分量采用同一種劃分方式。在VVC中，因為P幀和B幀的編碼塊亮度分量與色度分量的運動向量相似，為了降低計算復雜度，保留了這種方式。

在進行I幀編碼時，為了提高編碼效果，考慮到I幀亮度分量和色度分量具有不同的空間特性，將亮度分量和色度分量分別進行劃分，在保持編碼性能的同時還能夠減少編碼比特。

4.總結

本文主要介紹了最新一代視頻編碼標準VVC在編碼塊劃分方面與上一代編碼標準HEVC的異同點。VVC視頻編碼方法的提出主要改善了HEVC在高清、超高清視頻方面的不足，同時為當前流行的360o全景影像視頻的處理提供了可能。VVC編碼方法的率失真性能比HEVC提升40%以上，其中在塊劃分方式方面有了很大改進。VVC充分考慮圖像特性及編碼特性，在不影響解碼圖像質(zhì)量的前提下，使整體編碼性能得到很大提升。

參考文獻

[1] 萬帥， 楊付正. 新一代高效視頻編碼H.265/HEVC：原理、標準與實現(xiàn)[M]. 電子工業(yè)出版社， 2014.

[2] 何小海，楊曉敏. 數(shù)字圖像通信[M].四川大學出版社.2010.