HEVC学习之CTU划分

news2025/7/8 9:05:38

一,CTU相关概念

H.265将图像划分为“树编码单元（coding tree units, CTU）”，而不是像H.264那样的16×16的宏块。根据不同的编码设置，树编码块的尺寸可以被设置为64×64或有限的32×32或16×16。
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上图就是一个64×64树编码块的分区示例，每个树编码块可以被递归分割，利用四叉树结构，分割为32×32、16×16、8×8的子区域。

右侧四叉树中每个节点有4个子节点，依次对应CU块中左上、右上、左下、右下子块，若子块需要继续划分，则该四叉树该子节点下方还由4个子节点。此外还能看到随着二叉树深度加深，对应的CU尺寸也是逐渐减少。

如下图所示，一个CTU由1个亮度CTB和两个色度CTB，一个语法元素组成，其中B(Block）是真正存储数据的地方。若采用YUV420格式，其中的色度CTB的长宽都是亮度CTB的1/2
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。编码树单元可向下分成编码单元（Coding Unit，CU）、预测单元（Prediction Unit，PU）及转换单元（Transform Unit，TU）。

PU：在转换和量化之前，首先是预测阶段（包括帧内预测和帧间预测）。一个编码单元CU可以使用以下八种预测模式中的一种进行预测。编码单元与预测单元的不同之处在于预测单元只能被切割一次。预测单元PU规定了编码单元的所有预测模式,一切与预测有关的信息都定义在预测单元部分。比如,帧内预测的方向、帧间预测的分割方式、运动矢量预测,以及帧间预测参考图像索引号都属于预测单元的范畴。

TU:转换单元是呈现残量(Residual)或是转换系数(Transform Coefficients)的区块，这个区块主要是做整数转换(Integer Transform)或是量化(Quantization)。变换单元是独立完成变换和量化的基本单元,其尺寸也是灵活变化的。根据预测残差的局部变化特性,TU可以自适应地选择最优的模式。大块的TU模式能够将能量更好地集中,小块的TU模式能够保存更多的图像细节。这种灵活的分割结构,可以使变换后的残差能量得到充分压缩,以进一步提高编码增益。

参考：http://t.zoukankan.com/sddai-p-14365572.html

二、HM中CTU划分的代码

HM代码框架：
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01.encmain函数：中主要做了编码器对象的创建、分析配置文件，初始化配置参数，和编码器最重要的功能"encode"。

02.encode函数：主要实现了读取YUV文件的数据、初始化工具对象例如：GOPEncoder、SliceEncoder、CUEncder……。在此函数里，还包括一个encode函数，调用CompressGOP函数来具体执行编码任务。

03.CompressGOP函数：InitGOP将文件的码流分成若干GOP以便后续程序能够顺利执行，InitEncSlice创建编码的Slice。

03.preCompressSlice和CompressSlice两个函数：前者的作用是选择不同的lamuda进行编码（编码是调用了CompressCU函数，后续介绍），后者是在最好的lamuda下进行编码。

04.xCompressCU函数：CompressCU函数的主体也是调用xComprssCU函数），先进行帧间预测xCheckRDCostMerge2Nx2N，xCheckRDCostInter等。在做完帧间预测后进行阵内预测，这是调用的函数是xCheckRDCostIntra，在xCompressCU函数的后续部分，还递归调用自身以实现对每个CU的编码。变换编码在encodeCoeff中实现，量化在xCheckIntraPCM完成。

5.xCheckRDCostIntra函数，主要完成帧内预测的任务，对亮度的预测使用estIntraPredQT，对色度使用estIntraPredChromaQT。predIntraLumaAng函数实现了方向的预测；calcHAD函数计算了SATD；xModeBitsIntra函数计算编码的码率；xUpdateCandList更新了最好的RDCost所使用的模式。

参考：https://blog.51cto.com/u_15785281/5663436

于是我们查看CompressCU(这里看的是compressCTU)函数，该函数主要任务是调用XCompressCU,Xcompresscu 主要完成块划分（包括CU,PU,TU划分），pu预测模式选择，期间继续调用函数完成帧间预测帧内预测，PCM模式测试,因此在Xcompress函数完成块划分后用TComDataCU* DepthCU来存放划分信息

Void TEncCu::compressCtu( TComDataCU* pCtu )
{
  // initialize CU data
  m_ppcBestCU[0]->initCtu( pCtu->getPic(), pCtu->getCtuRsAddr() );
  m_ppcTempCU[0]->initCtu( pCtu->getPic(), pCtu->getCtuRsAddr() );

  // analysis of CU
  DEBUG_STRING_NEW(sDebug)

  xCompressCU( m_ppcBestCU[0], m_ppcTempCU[0], 0 DEBUG_STRING_PASS_INTO(sDebug) );

  ofstream DepthInfo;

  TComDataCU* DepthCU = m_ppcBestCU[0];
  DepthInfo.open("BestDepth.txt", ios::app);

  for (UInt iPartitionNum = 0; iPartitionNum < DepthCU->getTotalNumPart(); iPartitionNum++)
  {
      DepthInfo << DepthCU->getDepth()[iPartitionNum];
  }

  DepthInfo.close();


  DEBUG_STRING_OUTPUT(std::cout, sDebug)

#if ADAPTIVE_QP_SELECTION
  if( m_pcEncCfg->getUseAdaptQpSelect() )
  {
    if(pCtu->getSlice()->getSliceType()!=I_SLICE) //IIII
    {
      xCtuCollectARLStats( pCtu );
    }
  }
#endif
}

  xCompressCU( m_ppcBestCU[0], m_ppcTempCU[0], 0 DEBUG_STRING_PASS_INTO(sDebug) );

第一个参数为最佳CU划分信息，第二个参数为当前评估的CU信息，第三个参数是 CU的分割深度。64x64的深度为0

在其中可以看到递归对字块划分的代码：
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三，CTU划分直观展示

将CU划分方法文件通过matlab直观展示在压缩后的YUV序列中：
在这里插入图片描述

可以看到，figure1的块划分远比figure2的细致，再打开HEVC分析软件查看：

可以看到figure1位为I帧，采用的全是帧内编码，figure2为P帧，其中0.02％的帧内编码，13.99％的帧间编码，85.99％的skip模式(跳过型CU只能采用帧间预测模式，而且产生的运动向量和图像的残差信息不需要传送给解码器)。