罗小龙，刘子龙

(上海理工大学 光电与计算机信息工程学院，上海 200093)

随着人们对于超高清音视频实时沟通娱乐的追求，HE ISO-IEC/MPEG和ITU-T/VCEG组织提出了下一代视频压缩标准——高效率视频压缩(High Efficiency Video Coding，HEVC)[1]。HEVC的设计目的比前一代H.264/AVC标准更出众，拥有更好的效果和更高的效率。在相同视频质量的前提下，HEVC比H.264/AVC节省50%的码率。HEVC还提供了灵活的基于块单元的方案，包括四叉树编码单元、可变块尺寸的预测单元和变换单元。在帧内预测方面，HEVC包括35种模式：DC模式、Planar模式以及对每一预测单元的33种角度模式。这虽然提升了编码的质量，但也增加了编码的复杂度和时间[2-3]。

为了降低HEVC的编码复杂度和时间，许多学者从编码单元的划分来寻找突破口。文献[4]运用编码单元的纹理特征决定了一个编码单元是否需要检查和比较子编码单元的率失真代价。文献[6～7]则提出快速编码单元分离算法，通过空间临近的编码树单元信息确定当前编码单元的深度范围，以此来减少不必要的编码单元划分。文献[6]运行了基于机器学习的方法。研究人员提出了许多快速算法以期减少HEVC帧内预测的计算时间。文献[8]通过计算局部方向方差，提出了一种在离散晶格中沿着一组有理斜率共线的纹理方向检测算法。文献[9]提出快速离散交叉差分算法，通过考虑检测块的主导方向使HEVC实现时间节约。

通过深入研究对比，本文发现率失真代价能够在一定程度上表征编码单元的复杂度，但少有利用编码单元的率失真代价来划分编码单元的研究。……