【VVC】类和编码树了解

1. CodingStructure类

CodingStructure 类表示视频编码中的结构层次，用于存储编码单元（CU）、预测单元（PU）和变换单元（TU）等信息。

主要成员变量：

• area: 表示当前编码单元的区域。
• cus: 存储当前编码单元的列表。
• pus: 存储当前预测单元的列表。
• tus: 存储当前变换单元的列表。
• sps, pps, slice: 存储序列参数集（SPS）、图像参数集（PPS）和切片（Slice）信息。
• cost, dist, fracBits: 用于存储编码成本、失真度和编码比特。

主要成员函数：

• init: 初始化编码结构。
• clearCUs: 清除编码单元。
• addCU, addPU, addTU: 添加编码单元、预测单元和变换单元。
• getRecoBuf: 获取重建后的图像缓冲区。

2. Partitioner类

Partitioner 类用于管理图像划分的过程，包括划分编码单元（CU）、预测单元（PU）和变换单元（TU）。

主要成员变量：

• modeType: 表示当前的模式类型（例如帧内模式或帧间模式）。
• currArea: 表示当前划分区域。
• chType: 表示当前处理的通道类型（亮度或色度）。

主要成员函数：

• initCtu: 初始化编码树单元（CTU）。
• splitCurrArea: 划分当前区域。
• nextPart: 移动到下一个划分单元。

3. EncCu类

EncCu 类用于管理编码单元（CU）的编码过程。

主要成员变量：

• m_CABACEstimator: CABAC编码器，用于熵编码。
• m_CurrCtx: 当前上下文状态。
• m_modeCtrl: 模式控制器，用于管理编码模式。

主要成员函数：

• xCompressCU: 压缩编码单元。
• xCheckRDCostIntra: 计算帧内模式的RD成本。
• xCheckRDCostInter: 计算帧间模式的RD成本。

4. RdCost类

RdCost 类用于计算率失真成本（Rate-Distortion Cost）。

主要成员变量：

• m_distParam: 失真参数。
• m_costMode: 成本模式。

主要成员函数：

• calcRdCost: 计算率失真成本。
• getDistPart: 获取特定部分的失真度。

5. IntraSearch类

IntraSearch 类用于帧内预测的搜索和编码。

主要成员函数：

• estIntraPredLumaQT: 估计亮度帧内预测的四叉树。
• estIntraPredChromaQT: 估计色度帧内预测的四叉树。

6. InterSearch类

InterSearch 类用于帧间预测的搜索和编码。

主要成员函数：

• motionCompensation: 运动补偿。
• xEstimateMvPredAMVP: 估计运动矢量预测（AMVP）。

7. CABACEstimator类

CABACEstimator 类用于CABAC熵编码。

主要成员函数：

• resetBits: 重置编码比特。
• coding_unit: 编码单元。
• getEstFracBits: 获取估计的比特数。

8. CA 视频编码中的树结构（编码树、SepTree、DualTree、Tree_D等）在视频压缩中起到了关键作用。它们是基于分层分割和预测策略，用于提高压缩效率和视频质量。以下是对这些概念的详细说明：

编码树（Coding Tree）

编码树是视频编码中用来表示和处理图像块的分层结构。编码树通常指的是编码树单元（CTU，Coding Tree Unit），是视频帧中最大的基本处理单元。

• CTU（Coding Tree Unit）：CTU是一种分层结构，通常大小为64x64像素，可以递归地划分成更小的编码单元（CU，Coding Unit）。
• CU（Coding Unit）：CTU可以划分成多个CU，CU是进行预测和变换的基本单元。CU的大小可以变化，通常是8x8到64x64的范围。

分割树（Partitioning Tree）

在编码过程中，CTU可以根据图像内容的复杂度进行分割，以提高压缩效率。分割树的概念包括QuadTree、SepTree、DualTree等。

QuadTree

四叉树（QuadTree）是一种数据结构，用于递归地将一个二维平面（如图像）划分为四个相等的子区域。四叉树在视频编码中非常重要，尤其是在高效视频编码（HEVC）和通用视频编码（VVC）标准中，用于编码单元（CU）的划分。

• 四叉树划分：CTU可以递归地分割成四个子CU，直到达到最小CU大小。

SepTree

SepTree（Separate Tree）用于表示在不同的颜色分量上进行独立分割的树结构。在视频编码中，Y、Cb和Cr分量可以分别进行分割。

• 分离树划分：Y、Cb、Cr分量分别进行QuadTree划分，这样可以更灵活地处理颜色信息。

DualTree

Separable Tree (SepTree) 是视频编码中一种用于灵活划分和处理编码单元（CU）的技术。它主要用于处理帧内（Intra）和帧间（Inter）预测时的不同需求，允许对亮度（Luma）和色度（Chroma）信号进行单独和独立的处理。

• 独立划分：允许亮度（Luma）和色度（Chroma）信号独立划分和编码。
• 灵活处理：可以对亮度和色度信号采用不同的预测模式和划分策略，提升编码效率和图像质量

1. 帧内预测（Intra Prediction）：

   • 在帧内预测中，亮度信号和色度信号可能有不同的纹理特征和需求。通过 Separable Tree，可以对亮度和色度信号分别进行最优的预测和编码。

2. 帧间预测（Inter Prediction）：

   • 在帧间预测中，运动补偿可能对亮度和色度信号有不同的影响。SepTree 可以独立处理亮度和色度信号的运动矢量，提高运动补偿的精度和效果。

Tree_D (多分辨率树)

Tree_D 或多分辨率树是一种用于更复杂视频编码场景的高级树结构。它允许在不同分辨率下进行自适应划分和编码。

• 多分辨率划分：在不同分辨率下进行块划分，以更精细地捕捉视频内容的细节。
• 应用场景：适用于高分辨率视频或复杂场景，需要更高的编码灵活性和效率。