Deblocking filter 相关

视频压缩技术都是采用分块进行处理的方式来进行的，每个像素点阵的块是单独进行处理的。这种处理方式打破了像素点阵之间的相关性，从而导致解码之后图片块之间不连续。压缩标准中所采用的Deblocking filter就是用于这种边界不连续消除的技术。解码后的图片可能会用于将来要解码的图片的参考，所以这种deblock的操作对于提高编码效率也是很有价值的。P B所采用的都是差分编码的思想，差异越小效率越高。

如果采用硬件进行解码 hardware reconstructor 每次输出的固定大小的block，比如说是8 * 8。输出的顺序之间应该有依赖关系， 比如从左上开输出？ 从右下开始输出？随机的方式进行输出？进行deblocking filter 的时候block 之间需要依赖关系，因为deblock 是用来消除边界之间的不连续这种问题的。

SAO 在HEVC 中是在DBF之后的， SAO 所解决的问题是原始图片的像素点阵和重建后图像的像素点阵的差异。也就是说 原始点阵 = 重建点阵 + SAO 点阵。只是如果在码流中之间进行SAO 点阵的传输会大大提高码流的，那么压缩的效果就不能够进行体现了。HEVC中对重建后的像素点阵进行分类，每个分类提供一个SAO值叫做offset。分类的方式有两种Band offset : 在相同band的点阵采用相同的offset Value, 分类不需要参考周围的像素点。Edge offset : 按照角度分成4类，水平、竖直、135度、45度，需要依赖周围的像素点。

SAO 的计算是逐像素进行计算的吗？

HEVC 对pic的分割是 PIC --> SLICE --> CTU, coding tree unit 是由一个luma CTB 和对应的 chroma CTB 组成。 和AVC 中的宏块相比较CTU 有如下特色：1. size 更大最大 size 到64 * 64。 2. size 能够以四叉树的形式进行动态变化，这对应提高编码效率很有用，因为在图片变化剧烈的地方采用小的size, 在变化较小的地方采用大的size。这应该提升HEVC 编码效率的一个重要特点。

一个CTU 就是一个CU,它可以作为一个单独的CU进行处理，也可以进行划分。在siganl会有bit进行标示是否对当前的cu进行划分。划分的大小是只支持 64 * 64、32 * 32、16 * 16、 8 * 8 ？也就是最大cu 是64 * 64， 最小的CU 是 8 * 8 ？ 一些芯片厂商是否会做一些扩展？ 比如在自己的产品中定义更大或者更小的cu？ 在SPS 参数中会指定最大和最小的CU的size。 CU一定是方形的， PU 是以CU为根进行划分的，但是PU 可以是非方形的，因为在进行帧间预测的使用可以进行非对称的划分。但是同样基于CU的TU要求一定是方形的，这是因为整数变换是以方形为单位的，比如二维DCT、DST。

残差块就是TU, TU 的size仅仅支持 32 * 32、16 * 16、 8 * 8、4 * 4。关于DCT的基本概念需要进行仔细的分析要求掌握其理论和代码实现。残差块的量化参数的提供在HEVC中由QP进行控制，量化矩阵是怎么进行生成的？ 残差块的熵编码只采用了CABAC, 问题： 每个TU的熵编码是独立的吗？