b。帧间预测

帧间预测主要依据两个概念，运动估计（Motion Estimation, ME）和运动向量（Motion Vector, MV）。帧内预测首先由运动估计ME找到两帧图像的匹配块，再估算出匹配块从参考帧到当前帧的运动向量MV，编码这两个信息即可完成预测。这种预测方式我们称为基于块的运动补偿技术。

运动估计主要技术有运动估计准则，搜索算法和亚像素精度运动估计。运动估计准则用于计算两个块的匹配程度。和H。264相同，HEVC采用拉格朗日率失真优化的方法来选择MV，它反映了码率和失真的综合状况，能较好地满足编码器要求。搜索算法方面，HEVC主要给出了一种新的TZSearch算法。相较于全搜索算法，其编码性能有所降低，而搜索时间仅为全搜索的1/5。限于篇幅，这里我们将不展开讨论。在实际视频场景中，物体运动的距离很可能不是像素的整数倍，因此HEVC使用插值算法进一步提高了运动估计的精度。我们称之为亚像素精度运动估计。

运动向量包括空域和时域预测，利用相邻块之间的相关性进行差分编码。HEVC提出了两种新的技术：Merge技术【6】和AMVP技术。通过比较，选取时域或空域候选MV列表中性能最优的一个作为当前块的预测MV。这里我们简要介绍一下Merge技术。Merge模式首先建立一个包含5个空域或时域情形候选MV的列表，通过遍历这5个候选MV，选取率失真代价最小的一个作为该模式下的最优MV。编解码端建立同样的MV候选列表，则编码器只需压缩最优MV的索引即可。From~优Y尔R论^文W网wWw.YoUeRw.com 加QQ7520.18766

2。1。4 变换和量化

a。变换编码

变换编码就是将空间域的信息映射到变换域以进行编码。由于大多数图像存在相对平坦的区域，图像能量分散分布，而适当地映射变换可以使得能量集中起来，这样就能有效地去除空域的冗余。目前，主流的的编码框架都采用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT)。HEVC除沿用整数DCT【7】外,还引入了整数离散正弦变换（Discrete Sine Transform, DST)【8】以适应不同预测方式下的残差分布状况。

b。量化

量化是指将连续或大量离散的取值映射为有限多个离散幅值的过程。由于多对一映射的本质，量化必然会引起失真。综合考虑失真度和编码比特率，HEVC将量化过程和率失真优化（RDO）准则相结合，引入了率失真优化量化（Rate-Distortion Optimized Quantization, RDOQ)【9】。此外，量化参数QP也是非常重要的参数，这里同样不展开讨论。

2。1。5 环路后处理

为去除编码过程中产生的方块效应、振铃效应等失真效应，HEVC采用了环路滤波技术【10】（In-loop Filtering)用于编码后处理。其中包括去方块滤波（Deblocking Filter）和像素自适应补偿（Sample Adaptive Offset）两个模块。

a。去方块滤波

方块效应是指编码块边界的不连续性，这主要是由于各个块在独立编码过程中引入了不同大小和分布特性的量化误差。为此，HEVC引入去方波滤波，它将会依据处理对象的模式特性等自适应地选择滤波参数对其进行平滑处理。其滤波过程两个环节步：滤波决策和滤波操作。其中，滤波决策包括获取边界强度，并据此选择是否打开滤波开关，如若确定滤波，最后则需确定参数以选择滤波强度。

b。像素自适应补偿

在变换、量化过程中，由于对高频分量的量化失真，其从变换域恢复到空域时，空域中的强边缘周围会产生波纹现象，这种波纹失真现象就是振铃效应。HEVC标准中引入的像素自适应补偿（SAO）就是用来削弱这种失真现象的。SAO的思想可以概括如下：通过分类器合理划分重建像素的类别，并依据重建像素的类别选择不同补偿值进行补偿。它主要包括边界补偿（Edge Offset，EO）、边带补偿（Band Offset，BO）和参数融合技术。