【JVET G1001v1翻译3】JVET相对HEVC在帧内预测方面的变动（一）67个亮度帧内模式编码

 非常抱歉最近两个月由于工作忙疏于更新博客，下面先发一部分JVE相对HEVC帧内预测的改动，主要涉及帧内预测模式的增多，后续会按照提案内容继续更新。

帧内预测改动

67个帧内预测模式的帧内模式编码

为捕获自然视频序列中出现的任意边缘方向，方向性帧内预测模式数量从HEVC中的33个增加至65个。新增的方向性模式如图4红色虚线所示，planar和DC模式保持不变。更紧密的帧内预测模式应用于所有尺寸块及亮度和色度分量。

 

亮度帧内编码模式

图 4: 提出的67种帧内预测模式

为了容纳数量增多的方向性帧内预测模式，使用一种有6个最可能模式（Most Probable Modes, MPMs）的模式编码方法。该方法主要由两方面组成：1.导出6个MPM的方法；2.熵编码6个MPM模式及非MPM模式。

在JEM中，包含在MPM列表中的模式分为3组：

·       近邻帧内模式

·       导出帧内模式

·       默认帧内模式

五个邻近块的帧内预测模式被用来导出MPM列表。5个相邻块的位置与merge模式中相同，如图5所示即左侧（Left），上方（Above），左下（Below-Left），右上（Above-Right）和左上（Above-Left）。初始MPM列表通过插入5个邻近块的帧内预测模式及planar、DC模式生成。之后会修剪初始MPM列表中重复的模式，每个模式仅保留一个。初始模式的顺序按下排列：左侧，上方，planar，DC，左下，右上，左上。

 

图 5: 导出MPM列表的相邻块位置

若初始MPM列表在修剪后其模式数不满6个，会加上派生的模式；派生模式通过对MPM列表中角度预测模式减1或加1得到，但DC或planar模式不用于派生模式。

最终，若MPM列表仍然不满，会按照如下顺序将默认模式加入列表中：垂直，水平，模式2，对角模式。通过上述所有过程，可生产一个包含6个不重复模式的MPM列表。

在熵编码被选的6个MPM模式时，使用截断一元码对模式信息进行二值化。前三位bin使用上下文模型编码，上下文模型与当前正编码的bin的MPM模式相关。MPM模式分为三类：(a)主要水平模式（MPM模式小于或等于对角线方向模式）；(b) 主要垂直模式（MPM模式大于对角线方向模式）；(c)非角度模式类，即DC和planar模式。相应地，根据该分类策略使用3个上下文模型传输MPM索引。

编码剩余61个非MPM帧内预测模式的方法如下所示。61个非MPM模式首先分成两个集合：被选集合和非被选集合。被选集合中有16个模式，剩余45个模式则属于非被选集。在码流中有一位标示位表示当前块的帧内预测模式属于哪个集合。若当前模式被表示属于被选集合中，则该模式被4比特定长码表示；若该模式属于非被选集合，被选模式则通过截断二元码二值化。被选集合通过如下方式对61个非MPM模式下采样得到：

被选模式集 = {0, 4, 8, 12, 16, 20 … 60}

非被选模式集 = {1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10 …59}

在编码端，使用与HM相似的两阶段帧内预测模式决策过程，即：第一阶段帧内模式预选择过程，使用低复杂度的绝对变换差之和（Sum of AbsoluteTransform Difference, SATD）从所有可能的帧内预测模式中预选择N个帧内预测模式；在第二阶段使用更高复杂度的R-D优化过程从第一阶段选出的N个候选中选择1个最佳的预测模式。但是当总共有67个帧内预测模式时，可用的模式数相比HEVC几乎是其两倍，若直接应用HM的模式决策过程帧内模式预选择阶段的复杂度也将变高。为降低编码端的复杂度提升，JEM中使用一个两步帧内模式预选择过程。第一步基于SATD从与HM中相同的最初35个帧内预测模式（图4中黑色实线箭头表示）中选择N(N的取值与块大小相关)个模式；第二步被选的N个模式的直接邻近模式（图4中红色虚线箭头所示）进一步被SATD检测，然后更新列表中的N个模式。最后MPM列表中的M个模式与N个选出的模式相结合得到最终进入RD过程的模式列表，该过程与HM中一致。与HM中的原始设置相比：M(MPM模式个数)的值增大1；N的值减少1，如表2所示。

 

表 2: 帧内模式预选择阶段的模式候选数

帧内预测块尺寸	4×4	8×8	16×16	32×32	64×64	>64×64
HM	8	8	3	3	3	3
JEM （67个帧内预测模式）	7	7	2	2	2	2