● 摘要
HEVC(High Efficiency Video Coding)是由ISO/IEC和ITU-T联合制定的新一代视频编码标准，通过引入灵活划分的编码树单元、丰富的预测模式和变换核选择以及采样点自适应偏移等技术，提高了编码效率，应用前景十分广阔。然而，HEVC在获得高效编码性能的同时也增加了编码复杂度，使得码流的相关性变弱，增加了解码容错难度。因此，在保证编码性能的前提下降低编码复杂度和提高解码容错能力是HEVC标准大规模应用的迫切需要。在此背景下，本文针对HEVC的帧内编码和解码端错误隐藏等关键技术进行了研究，主要研究内容和创新性成果包括：
（1）针对编码树单元划分计算复杂度高的问题，提出了基于梯度的帧内编码树单元快速划分算法。根据编码树单元划分与视频内容的相关性，基于梯度构造了一种区分度更好的纹理复杂度模型，依据纹理复杂度的大小确定编码单元的划分。为保证划分的准确性，根据不划分和划分编码单元纹理复杂度的正态分布规律以及假设检验理论，设计了双阈值的计算方法和更新方式，降低了单一阈值的误判风险，避免了周期性学习阈值影响实时编码的问题。实验结果表明，本文算法实现了快速准确的帧内编码树单元划分，节省了HEVC标准编码器大量的帧内编码时间，整体性能优于相关算法。
（2）为降低预测模式选择的计算复杂度，提出了结合纹理方向的帧内预测模式快速选择算法。根据相邻预测模式的率失真代价分布规律，将预测模式划分为主模式、粗模式和细模式，并将靠近纹理方向的模式作为主模式之一，以渐进方式遍历三类预测模式，省去了至少一半的预测模式遍历。将率失真优化模式选择与残差四叉树编码相结合，优化率失真优化模式候选集和残差四叉树编码搜索深度，在节省编码时间的同时也提高了编码质量。实验结果表明，本文算法实现了帧内预测模式的快速选择，降低了帧内编码计算复杂度。
（3）针对位错引起的编码单元错误，提出了基于错误特性的位错错误隐藏算法。根据位错对重建视频的影响，将视频错误分为纹理错误和块错误。利用结构相似度检测重建块与参考块间的结构差异实现纹理错误检测。利用编码单元內边界与外边界的边缘梯度分布实现块错误的检测，利用高级运动矢量预测技术由相邻单元的运动矢量预测错误单元的运动矢量，并构造了一种基于边缘梯度分布的块匹配准则，从候选运动矢量中选择最佳的运动矢量，实现块错误的隐藏。实验结果表明，本文算法能够有效检测位错引起的纹理错误和块错误，在解码端不引入耗时的运动估计前提下利用时域信息隐藏出错的编码单元，有效提高了解码视频质量。
（4）针对丢包引起的整帧丢失问题，提出了基于运动矢量域的整帧丢失错误隐藏算法。根据编码单元与其子单元间运动矢量的关系，构造了相邻编码深度间运动矢量的预测模型。依据视频的时域相关性，利用前一帧的运动矢量外插得到丢失帧4×4单元的运动矢量，根据相邻编码深度间的运动矢量预测模型构造编码树单元的运动矢量域。基于多假设理论，利用运动矢量域的运动矢量重构丢失帧。实验结果表明，本文算法改善了运动矢量预测不准确引起的块效应现象，并避免了解码端耗时的运动估计问题。