HEVC帧间预测流程梳理

最新推荐文章于 2023-04-26 10:37:30 发布

Tiger_Lin3

最新推荐文章于 2023-04-26 10:37:30 发布

阅读量1.2k

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： HEVC理论文章标签： hevc

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tiger_Lin3/article/details/114668615

本文主要梳理了HEVC（高效视频编码）的帧间预测流程，包括运动矢量、运动估计、运动补偿等基本概念。HEVC帧间预测主要涉及inter模式、merge模式和skip模式，通过率失真优化选择最佳预测模式。在inter模式中，AMVP技术用于获取多个MVP候选，然后进行运动估计和补偿。merge模式下，通过Merge候选列表简化运动参数传递，而skip模式则进一步减少传输数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

HEVC帧间预测流程

前言：最近在琢磨hevc理论知识，看着那本书绕过去绕过来咋也没把流程想通，去找了师兄说耽误他一分钟，结果叭叭叭了六小时哈哈哈哈。最后还是感谢师兄给我解答问题，我写这篇文章主要是为了帮自己梳理一次帧间预测的流程（防止自己以后忘记了）。

那么首先要明确几个基本概念：

运动矢量（MV）：运动矢量是指当前块相较于自己的参考帧某个块所移动的距离大小，分别是（Δx，Δy）（注：MV是单指运动的距离大小，并不包括其参考帧索引。）
运动数据（Motion Parameters）：运动数据包含运动矢量以及参考帧索引，这个在看英文书时要注意理清楚，不然容易搞混。也就是说Motion Parameters = Motion Vector + reference index
运动矢量预测（MVP）：是根据空域时域关系对当前块的运动矢量的预测，根据模式不同所得到的MVP也会有区别，这里下文会着重描述，这里仅需记住 MVP 不是当前块的真实 MV，只是一个预测的结果。（注：这里要注意的一点是 MVP不仅包含了运动距离，还包含了这个MV的参考帧索引，这段若还是不理解往后看到不同模式的处理过程就能明白了）
运动矢量残差（MVD）：为了更进一步的节省比特流提高编码效率，引入运动矢量残差，残差可比运动矢量本身的数据量要小得多噢。（注：不是每个模式都会有MVD的）
运动估计（ME）：利用块匹配算法，在参考帧中搜索与当前块最相似的块，搜索出来后会返回当前块的MV。
运动补偿（MCP）：运动补偿做件什么事呢，拿出刚刚做运动估计的参考帧，根据刚刚得到的MV，找到对应的块，将这个块的像素赋给当前帧以得到预测图像，由于这里的MV可能不是整数，HEVC中的方法是亮度1/4插值，色度1/8插值来得到像素值的。

这里多嘴提一句：为什么要进行帧间预测，是因为一个视频中，时域中帧之间的相关性很强，比如相邻帧长得都十分相似。而视频压缩的意义就在于去掉冗余来保证传输的数据量越小越好，所以若我们能从时域间找到关系，用已编码的帧的数据来预测出当前帧，那我们就能去掉极大程度的冗余量，直接传残差就行了。<