视频编解码算法面试总结

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

硕士毕业后，一直从事算法工程师，具有丰富的深度学习，图像视频处理经验，因此录制了一些课程，欢迎大家观看，有问题可以找我私聊：QQ:81664352,谢谢
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H.264与H.265的主要差异

H.265仍然采用混合编解码，编解码结构域H.264基本一致，

主要的不同在于：

1.编码块划分结构：采用CU (CodingUnit)、PU(PredictionUnit)和TU(TransformUnit)的递归结构。

2.基本细节：各功能块的内部细节有很多差异

3.并行工具：增加了Tile以及WPP等并行工具集以提高编码速度

4.滤波器：在去块滤波之后增加了SAO（sample adaptive offset）滤波模块

 

H.265的框架图

 

PSNR计算方式

各模块技术差异汇总

HEVC定义了33种预测角度的集合，其精度为1/32。根据经验，图像内容中水平和垂直一致通常出现的概率超过其他方向一致。相邻方向之间的角度差越接近这两个方向便越小，越靠近对角线方向便越大，其目的在于在接近水平和垂直模式时可以提供更加精准的预测结果，而在出现机会较低的对角方向减小预测的运算负荷。

DC模式，所有预测像素值都是同一个值，也即参考数据的均值，这也是DC模式命名的由来。

Plane模式，二维预测除了利用本行的相邻像素点进行预测外，还使用前一行的像素点进行预测。通过给不同行的像素值赋予相应的加权值，最后获得预测值。

首先从参考数据中获取的是顶行和左列的数据，并记录一下左下角和右上角的两个像素值。然后计算底行和右列的数据，方法是用左下角的像素减去顶行相应位置的像素得到底行，右上角的像素减去左列相应位置的像素得到右列。预测块中每个像素的数据，就是对应的四个边的像素值的平均

我们假设左上角起，上方那一行是17个像素是a1 b2 c3 d4 e5 f6 g7 h8 i9 j8 k7 l6 m5 n4 o3 p2 q1，用这17个像素计算一个H值。

我在上面标了1~9~1的数字，有数字相同的8对像素，后面计算的时候，都是一对对的计算的。

i9;j8 – h8;k7 – g7;l6 – f6;m5 – e5;n4 – d4;o3 – c3;p2 – b2;q1 – a1，这九对分别乘以权重0到8（也就是i9这个像素没有用到），而最左边和最右边两个像素权重最大。

同理V值，也是一样的算法，从上到下像素记作带’的（当然a1′ = a1）。

然后计算一个A值，它等于右上角（q1）和左下角（V值计算时候对应的那个q1’）的和乘以16

计算一个B值，它等于（5*H+32）/64，计算一个C值，C=(5*V+32)/64，这种后面加了32又除以64的，其实都是用来四舍五入的。

然后就能计算我们的预测值了。

i00 = A – 7*B -7*C + 16

pix[0][0] = i00 / 32（超出0到255范围的要截断成0或者255）

然后计算第一行十六个像素分别是i00 + B到i00 + 15*B，然后除以32（然后截断到0~255）

第二行是在第一行基础上加了一个C，一直到第16行，加了15个C，于是这256个像素都算出来了。

 

 

 

  

块划分结构

在H.265中，将宏块的大小从H.264的16×16扩展到了64×64，以便于高分辨率视频的压缩。

同时，采用了更加灵活的编码结构来提高编码效率，

包括编码单元（CodingUnit）、预测单元（PredictUnit）和变换单元（TransformUnit）。

如下图所示:

 

其中:

编码单元类似于H.264/AVC中的宏块的概念，用于编码的过程。

预测单元是进行预测的基本单元，

变换单元是进行变换和量化的基本单元。

这三个单元的分离，使得变换、预测和编码各个处理环节更加灵活，

也有利于各环节的划分更加符合视频图像的纹理特征，

有利于各个单元更优化的完成各自的功能。

RQT是一种自适应的变换技术，这种思想是对H.264/AVC中ABT（AdaptiveBlock-size Transform）技术的延伸和扩展。

对于帧间编码来说，它允许变换块的大小根据运动补偿块的大小进行自适应的调整；

对于帧内编码来说，它允许变换块的大小根据帧内预测残差的特性进行自适应的调整。

大块的变换相对于小块的变换，一方面能够提供更好的能量集中效果，并能在量化后保存更多的图像细节，但是另一方面在量化后却会带来更多的振铃效应。

因此，根据当前块信号的特性，自适应的选择变换块大小，如下图所示，可以得到能量集中、细节保留程度以及图像的振铃效应三者最优的折中。

 

帧内预测模式

本质上H.265是在H.264的预测方向基础上增加了更多的预测方向

H.265：所有尺寸的CU块，亮度有35种预测方向，色度有5种预测方向

H.264：亮度 4×4块9个方向，8×8块9个方向，16×16块4种方向，色度4种方向

H.264的帧内预测方向:

H.265的帧内预测方向：

6.    帧间预测

本质上H.265是在H.264基础上增加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的候选个数，以达到减少预测残差的目的。

H.265与H.264一样插值精度都是亮度到1/4，色度到1/8精度，但插值滤波器抽头长度和系数不同.

H.265的增加了运动矢量预测值候选的个数，而H.264预测值只有一个

 

H.265的空域候选项：

H.265时域共同位置候选项

去块滤波

本质上H.265的去块滤波与H.264的去块滤波及流程是一致的，做了如下最显著的改变：

Ø  滤波边界： H.264最小到4×4边界滤波；而H.265适应最新的CU、PU和TU划分结构的滤波边缘，最小滤波边界为8×8，

Ø  滤波顺序：H264先宏块内采用垂直边界，再当前宏块内水平边界；而H.265先整帧的垂直边界，再整帧的水平边界

ALF自适应环路滤波

ALF在编解码环路内，位于Deblock和SAO之后，

用于恢复重建图像以达到重建图像与原始图像之间的均方差（MSE）最小。

ALF的系数是在帧级计算和传输的，可以整帧应用ALF，

也可以对于基于块或基于量化树（quadtree）的部分区域进行ALF，

如果是基于部分区域的ALF，还必须传递指示区域信息的附加信息。

采样点自适应偏移（Sample AdaptiveOffset）滤波

SAO(sample adaptive offset)滤波其实就是对去块滤波后的重建像素按照不同的模板进行分类，并对每一种分类像素进行补偿, 分类模板分为BO(Band offset)和EO(Edge offset)。

 

BO分类：

 

EO分类模块：

SAO在编解码环路内，位于Deblock之后，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，达到减少失真的目的，从而提高压缩率，减少码流。

采用SAO后，平均可以减少2%~6%的码流,而编码器和解码器的性能消耗仅仅增加了约2%。

 

并行化设计

当前芯片架构已经从单核性能逐渐往多核并行方向发展，因此为了适应并行化程度非常高的芯片实现，HEVC/H265引入了很多并行运算的优化思路， 主要包括以下几个方面：

(1)Tile

如图3所示，用垂直和水平的边界将图像划分为一些行和列，划分出的矩形区域为一个Tile，每一个Tile包含整数个LCU(Largest Coding Unit)，Tile之间可以互相独立，以此实现并行处理：

Tile划分示意图

(2 Entropy slice

Entropy Slice允许在一个slice内部再切分成多个Entropy Slices，每个Entropy Slice可以独立的编码和解码，从而提高了编解码器的并行处理能力：

Entropy Slice的概念是Sharp公司提出的，现在改名为lightweighted slice（轻量级slice?），这个提案主要解决的问题是针对H.264 Slice切分的一些缺点：

1. H.264的熵编码以slice为单位，这可能会造成各个slice之间的编码负担不均衡，有的slice负担重，有的则负担轻。理论上多切分一些slice有助于在多核计算机上提高负载均衡能力。

2.但是过多的Slice切分会造成压缩效率降低。

在测试中，一个1080p的图像被分为一个slice和32个entropyslice，编码效率损失极小。

在提案中sharp还提出了一个CPU+GPU混合编码的方案，熵编码由多核CPU进行而重建则由GPU进行，可以大幅提高编码速度，如下图所示。

 

 

2） Slice

Slice是一帧中按光栅扫描顺序排列的CTU序列，一帧可以由多个slice组成，每个Slice可以独立解码，因为slice内像素的预测不能跨越slice的边界。每个slice可按照编码类型的不同分成I/P/B slice。该结构的主要目的是实现在传输中遭遇数据丢失后的重新同步。每个slice可携带的最大比特数通常受限，因此根据视频场景的运动程度，slice所包含的CTU数量可能有很大不同。

3） Dependent Slice

Dependent slice，其解码或编码的起始熵编码CABAC上下文状态是以上一个slice为基础，因此它不能完成数据丢失后的重新同步，该技术可以理解为对原先NALU数据的进一步拆分，可以适合更加灵活的打包方式。

(4)一幅图像可以被划分为若干个Slice，也可以划分为若干个Tile，两者划分的目的都是为了进行独立编码。某些Slice中可以包含多个Tile，同样某些Tile中也可以包含多个Slice。Tile包含的CTU个数和Slice中的CTU个数互不影响。

 

不同点：

划分方式：Tile为矩形，Slice为条带形。

组成结构：Slice由一系列的SS组成，一个SS由一系列的CTU组成。而Tile直接由一系列CTU组成。

 

 

WPP（Wavefront Parallel Processing）

上一行的第二个LCU处理完毕，即对当前行的第一个LCU的熵编码（CABAC）概率状态参数进行初始化，如图所示。因此，只需要上一行的第二个LCU编解码完毕，即可以开始当前行的编解码，以此提高编解码器的并行处理能力：

以一行LCU块为基本的并行单元，每一行LCU为一个子码流

 

Entropy Slice允许在一个slice内部再切分成多个EntropySlices，这样熵编解码器可以并行编码或解码，从而提高了并行处理能力。

需要注意的是一个entropy slice不能跨越slice边界，也就是一个slice可以含有多个entropy slice，但是一个entropy slice只能属于一个slice，如下图所示：

 

码率控制方法

CBR（Constant Bit Rate）是以恒定比特率方式进行编码，有Motion发生时，由于码率恒定，只能通过增大QP来减少码字大小，图像质量变差，当场景静止时，图像质量又变好，因此图像质量不稳定。这种算法优先考虑码率(带宽)。

这个算法也算是码率控制最难的算法了，因为无法确定何时有motion发生，假设在码率统计窗口的最后一帧发生motion，就会导致该帧size变大，从而导致统计的码率大于预设的码率，也就是说每秒统计一次码率是不合理的，应该是统计一段时间内的平均码率，这样会更合理一些。

  

VBR（Variable Bit Rate）动态比特率，其码率可以随着图像的复杂程度的不同而变化，因此其编码效率比较高，Motion发生时，马赛克很少。码率控制算法根据图像内容确定使用的比特率，图像内容比较简单则分配较少的码率(似乎码字更合适)，图像内容复杂则分配较多的码字，这样既保证了质量，又兼顾带宽限制。这种算法优先考虑图像质量。