【转】H.264 SVC

视频厂商POLYCOM,VIDYO和RADVISION等都推出H.264 SVC技术。针对H.264 SVC技术做个介绍。

CISCO和POLYCOM都提供了免版税的H.264 SVC的版本。 其中open264现在最亮眼。

1. H.264 SVC是什么?

H.264SVC (Scalable Video Coding)是以H.264为基础,在语法和工具集上进行了扩展,支持具有分级特性的码流,H.264SVC是H.264标准的附录G,同时作为H.264新的profile。H.264SVC在2007年10月成为正式标准。

2. SVC分级编码的概念

编码器产生的码流包含一个或多个可以单独解码的子码流,子码流可以具有不同的码率,帧率和空间分辨率。

分级的类型:

时域可分级(Temporal scalability):可以从码流中提出具有不同帧频的码流。

空间可分级(Spatial scalability):可以从码流中提出具有不同图像尺寸的码流。

质量可分级(Quality scalability):可以从码流中提出具有不同图像质量的码流。

 

图 1 分级类型示意图

 

3. SVC分级编码的应用

1. 监控领域:监控视频流一般产生2路,1路质量好的用于存储,1路用于预览。用SVC编码器可以产生2层的分级码流,1个基本层用于预览,1个增强层保证存储的图像质量是较高的。使用手机远程监控预览的情况下,可以产生一个低码率的基本层。

2. 视频会议领域:视频会议终端利用SVC编出多分辨率,分层质量,会议的中心点替代传统MCU二次编解码方法改为视频路由分解转发。也可在网络丢包环境下利用时域可分级,抛弃部分时域级实现网络适应性。在云视讯领域SVC也有想像空间。

3. 流媒体IPTV应用:服务器可以根据不同的网络情况丢弃质量层,保证视频的流畅。

4. 兼容不同网络环境和终端的应用。

 

图 2 针对不同网络和终端的应用

 

4. SVC分级编码优点缺点

优点:分级码流优点是应用非常灵活,可以根据需要产生不同的码流或者提取出不同的码流。使用SVC实现一次分层编码比用AVC编多次更高效。分层编码有技术优势,新的编码器H.265也使用了分层思想,可以实现灵活的应用,也可提高网络适应性。

缺点:分级码流的解码复杂度增加。基本层是AVC兼容码流,编码效率没有影响。在同样的条件下,分级码流比单层码流的压缩效率要低10%左右,分级层数越多,效率下降越多,现在的JSVM编码器最多支持3个空域分级层。在同样的条件下,分级码流比单层码流的解码计算复杂度高。SVC是2007年10月才做为正式标准,兼容性和对通性远没有AVC好,所以SVC实际应用不是广泛。

 

图 3 分级编码和单层编码效率对比

注:该图引用自德国HHI网站。

(1)对于时域分级,AVC已经实现,时域分级对编码效率没有影响。

(2)质量分级如图 3(a)所示,质量可分级码流对编码效率影响大约在10%。

(3)空域分级如图 3(b)所示,SVC空域分级编码,不只是影响整体编码效率,对于基本层(AVC层)的编码效率也有10%的降低,基本层编码效率降低的原因是基本层帧内预测受限。

 

5. SVC对h264的技术扩展,语法扩展

语法扩展:

(1) 对NAL(Network Adaptive Layer)头进行了扩展,用于描述码流的分级信息。为了便于描述AVC兼容码流的分级特性,定一个NAL类型为14的前缀NAL,该类型的NAL出现在AVC兼容码流的NAL前面,用于描述AVC基本层码流的分级信息。见图 4、 图 5。

(2) 使用保留的NAL类型14、20编码增强层码流。

 

图 4 NAL头扩展

 

图 5 扩展NAL头内容

技术扩展,分层编码为了提高编码效率,就需要最大程度的利用层间相关性。SVC增加了层间预测的工具集,主要如下:

1. 层间帧内预测(Inter-layer intra prediction)。

2. 层间宏块模式和运动参数预测(Inter-layer macroblock mode and motion prediction)。

3. 层间残差预测(Inter-layer residual prediction

下面会通过图介绍新增加的层间预测技术。

6. SVC的技术

6.1 时域分级技术

 

图 6 时域分级示意图

注:可以通过依次丢弃棕色、绿色、蓝色得到不同帧频的码流。

6.2 空域分级技术

 

图 7 空域分级示意图

 

6.3 层间预测技术


 

图 8 层间预测技术示意图(左)层间帧内预测(中)层间类型预测(右) 层间残差预测

 

层间帧内预测(Inter-layer intra prediction):图像纹理复杂并且帧间搜索匹配不好的宏块,如果基本层采用的是帧内预测,增强层可以采用层间帧内预测模式提高编码效率。具体做法是把基本层的I块重建上采样得到增强层的预测,增强层只需要传原始图像和层间帧内预测的残差。

层间宏块模式和运动参数预测(Inter-layer macroblock mode and motion prediction):如图 7所示,增强层的宏块类型可以通过基本层预测获取。增强层的运动参数也可以通过基本层运动参数上采样获取。这一点是h.264SVC和其他分级编码技术的区别之一。其它分级编码技术一般通过像素域的上采样进行预测,而对于h.264SVC,认为时域相关性大的区域,利用层间的运动参数预测,在增强层做运动补偿效率更高。对于层间运动参数的预测,语法支持的颗粒大小可以是一个宏块,最小是一个8x8块。

层间残差预测(Inter-layer residual prediction):如图 7所示,对于帧间编码的宏块,增强层的图像残差和基本层的图像残差具有相关性,可以利用基本层的残差进行上采样减少增强层编码的图像残差。对于空间分辨率发生变化的层间残差预测,发生在残差像素域,计算量较大;对于空间分辨率不发生变化的层间残差预测(质量分级),发生在变换系数或变换电平域,计算量较小。

6.4 多层码流,只进行一次运动补偿

通过技术上来保证只需要一次运动补偿。因为层间预测没有利用帧间块的重建,所以参考层(或者称为基本层)不需要解码重建,层间预测使用的是运动矢量预测,对于解码重建只需要最后做一次运动补偿即可。

这样做的好处:(1)节省计算量,降低解码复杂度;(2)减少对解码器对内存的需求。

6.5 分级表述的语法元素描述

 

Dependency_id:D层标记,也是我们常说的空域分级层标记,从0到7,最多有8个D层。基本层的值为0。CGS质量分级是特殊的空域分级。

Quality_id:MGS质量分级层标记。从0到15。

Temporal_id:时域分级标记,从0到7,最多有8个时域分级。

use_ref_base_pic_flag:MGS使用的语法。通常,都是使用当前层的重建图像作为参考图像,对于关键帧,则使用参考层的重建图像作为参考图像。注意区别,不是使用当前图像的参考层重建作为参考。

discardable_flag:当前图像没有被作为层间参考层,则该标记置1。在码流提取的时候,如果该层不是目标层,则会被丢弃。

6.6 使用层间预测的语法元素描述

NAL头:no_inter_layer_pred_flag整个slice是否启用层间预测的开关

Sliceheader:每个宏块自适应层间预测模式还是使用默认层间预测模式

adaptive_base_mode_flag

default_base_mode_flag

adaptive_motion_prediction_flag

default_motion_prediction_flag

adaptive_residual_prediction_flag

default_residual_prediction_flag

宏块的层间预测模式标记:

base_mode_flag :宏块是否使用层间类型和运动参数预测,直接使用层间预测的运动参数,码流中不再传。

motion_prediction_flag_l0[mb_partSize]:宏块分割是否启用运动矢量层间预测,这种模式还会传层间预测运动矢量和实际运动矢量的残差。

residual_prediction_flag宏块是否启用残差预测。

 

6.7 层间类型预测计算

如果base_mode_flag == 1,就需要进行层间类型预测。如果16个块对应的参考层块都是I块,则当前宏块类型是IBL;否则就是INTER_BL,运动矢量和参考索引都是从参考层预测得到,宏块类型我们现在默认是标记为P8x8,子块分割类型可以根据6.9节的计算得到。

6.8 层间运动矢量预测计算

对于base_mode_flag等于1的宏块或者运动矢量使用层间预测的宏块,在层间分辨率发生变换的情况下,存在运动矢量上采样。下面按计算过程的步骤说明原理。

第一步:计算当前层的每个4x4块在参考层对应位置,如果在参考层的对应位置是I块(包含IBL),则返回-1,否则返回参考层对应4x4块的坐标。

第二步:如果当前层宏块的16个4x4块在参考层对应位置都是I块,则当前宏块是IBL类型,不进行后续计算,否则,针对4x4块和8x8块出现参考是I块的情况,用邻近4x4块的参考层对应块取代,这样就可以防止计算参考索引上采样出现-1的情况。

第三步:按照当前层8x8块为最小处理单元获取运动矢量上采样。获取每个4x4块的运动矢量和参考索引之后,从4个参考索引中取最小非负数为该8x8块的参考索引。同时根据4个运动矢量的相近情况,对4个运动矢量进行后处理。

(1) 如果4个运动矢量的差的绝对值小于等于1,则对4个运动矢量取均值,得到最终的运动矢量。

(2) 如果在4x4块排列的水平方向上,两组2个4x4块的运动矢量差的绝对值小于等于1,则分别对2个4x4块的运动矢量取均值,8x8块的分割模式为8x4。

(3) 如果在4x4块排列的垂直方向,两组2个4x4块的运动矢量差的绝对值小于等于1,则分别对2个4x4块的运动矢量取均值,8x8块的分割模式为4x8。

注意:如图 4所示,在空间分辨率变化为1:2的情况下,参考层的1个4x4块对应当前层的一个8x8块,因此运动矢量的后处理不存在。只有在限制空间分辨率为0的情况下(比如空间分辨率为1:1.5),当前层的每个8x8块覆盖参考层的多个4x4块,才存在运动矢量后处理。

 

图 9 运动信息层间预测示意图

6.9 层间残差预测计算

在层间分辨率发生变化的情况下,同时当前块类型是帧间块,并且residual_prediction_flag==1。这些情况都满足的情况下存在残差预测。

 

图 10 层间残差预测计算原理

(1)当前层的像素位置假设为(x,y),根据6.5节像素层间映射计算公式,得到参考层对应的像素位置(xRef,yRef)。

(2)如果(xRef,yRef)点和(xRef+1,yRef)点属于同一个变换块,根据双线性得到一个中间结果,如上图中黑点。同理,(xRef,yRef+1)和(xRef+1,yRef+1)点也计算得到一个中间结果。

 

 

(3)如果点(xRef,yRef)和点(xRef,yRef+1)属于同一个变换块,则对中间结果采取双线性计算得到层间像素预测的最终结果,否则,y相位判断取哪一个中间结果作为最终值。

 

6.10 层间像素预测计算

使用条件:当前层宏块类型为IBL类型,即当前层宏块的16个4x4块在参考层中对应位置都是I块,并且当前宏base_mode_flag==1。

 

图 11 像素上采样示意图(亮度)

(1)首先对参考层中的I宏块和IBL宏块重建,在周围P块中做8像素扩展。

(2)计算当前宏块(0,0)位置的点在参考层中像素对应位置,如图中红色点(xRef,yRef)。

(3)首先计算一组垂直4抽头滤波的中间点。计算公式如下。

 

(4)在步骤(3)的基础上,进行水平4抽头滤波,获得最终的上采样结果,计算公式如下。

 

注:计算过程注意优化,同时要注意代码的稳定性及字长。

6.11 空间分级编码原理

举例说明,两层编码,基本层为AVC编码,增强层采用层间预测自适应编码。

(1) 基本层采用AVC的编码方式,限制条件就是帧内块预测受限。

(2) 增强层的编码可以利用基本层的运动矢量上采样预测,残差上采样预测,I块的像素上采样预测,宏块类型预测。同时增强层的宏块也可以不采用层间预测,编码方式类似AVC。

6.12 质量分级编码原理

以2层的CGS(coarse-grain scalability)为例说明质量分级编码的原理,不启用SVC-->AVC重现选项。基本层采用AVC的编码方式,限制条件就是帧内块预测受限。因为分辨率不变,可以更好的利用层间预测信息。IBL类型宏块:层间I块,利用基本层的I块重建作为预测,对原始图像减去层间预测的残差进行编码。利用运动矢量预测的P块:即可以直接利用基本层的运动矢量作为当前层的运动矢量,也可以利用基本层的运动矢量作为预测运动矢量,在码流中传运动矢量的偏移。利用变换系数域预测的P块:增强层的残差进行变换之后得到变换系数,减去基本层的变换系数反量化之后的值,对得到的变化系数残差进行量化,然后进行熵编码传输。

6.13 SVC------>AVC重写工具的原理

使用提案“V-035”中的PPT中的图说明原理。

 

 

6.14 时间分级实现方法

时域分级通过层次B帧或者层次P帧来实现,实际中一般使用层次B帧。通过语法元素中的Temporal_id标记不同的时域层,可以很方便的提取。

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7. 参考:

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Scalable_Video_Coding

2. http://ip.hhi.de/imagecom_G1/assets/pdfs/Overview_SVC_IEEE07.pdf

3. JVT提案“V-035” http://wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/2007_01_Marrakech/JVT-V035

4. http://www.polycom.com/company/news/press-releases/2012/20121004.html

posted on 2018-06-29 16:07  CSlunatic  阅读(519)  评论(0编辑  收藏  举报

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