【前面N篇博文都讲了一些HEVC帧内预测的代码结构和简单的方法，但是尚未对整体的算法和实现做一个比较完整的描述。本篇借助参考文献《High Efficiency Video Coding (HEVC) -- Algorithms and Architectures》的相关章节的阅读笔记，对HEVC的帧内预测算法做一个比较完整的阐述。】
【摘要】：HEVC的帧内预测的架构分为三个步骤：①构建参考像素数组；②生成预测像素；③后处理操作。HEVC标准将这三个步骤进行了精密设计，以求达到较高的编码效率，同时降低编码和解码端的运算要求。HEVC标准的多种预定义的预测模式构成一个模式集合，可以对包括视频和静态图像中的多种内容进行预测建模的方法。HEVC的角度预测提供了对包含方向性纹理的物体更高的预测精确度，此外平面和DC模式可以高效地表示图像的平滑区域。
1.引言
HEVC的帧内预测方法可以分为两大类：第一类为角度预测，用于准确预测角度结构；第二类为平面模式和DC模式，用于估计平滑图像区域。HEVC总计支持35种帧内预测的模式，如下表所示：
HEVC所有的35种预测模式使用相邻的重建像素块的信息作为参考像素。由于重建像素块在Transform Block级别上实现，执行帧内预测操作的数据同Transform Block大小相同，从4×4到32×32。HEVC支持各种块尺寸上的各种预测模式，因此各种预测组合模式的数量庞大，HEVC对于各种预测模式进行了特别设计以利于对任意块尺寸/模式进行算法的实现。为了提高获得更准确预测的可能性，HEVC在进行实际的帧内预测过程之前，对参考像素进行滤波预处理操作。某些预测模式还包含后处理操作用于优化像素块边缘的连续性，如DC模式，水平模式（Mode 10）和垂直模式（Mode 26）。
2、生成参考像素
HEVC帧内预测由重建的参考像素根据预测模式推导而得。相比较H.264，HEVC引入了参考像素替换方法，该方法无论相邻像素是否可得都可以获取完整的参考像素集合。另外，HEVC还定义了自适应的滤波过程，可以根据预测模式、块大小和方向性对参考像素进行预滤波处理。
（1）参考像素替换
有时候由于多种原因，帧内预测的时候无法获取部分或全部参考像素。例如，位于图像、slice或ties之外的像素在预测中被认为是不可得的。另外，当constrained intra prediction开启时，来自帧间预测的PU的像素将会被忽略，这是为了防止前面被错误地传输和重建的图像对当前图像造成影响。在H.264中，这些情况都会被当做DC模式进行处理，而在HEVC中，在对无效的参考像素进行替换后可以当做普通的像素块进行处理。
对于极端的情况，即所有参考像素都不可得的情况下，所有参考点都被设置为一个常量（8bit下为128）。
在HM10中的方法：
Void TComPattern::initAdiPattern( TComDataCU* pcCU, UInt uiZorderIdxInPart, UInt uiPartDepth, Int* piAdiBuf, Int iOrgBufStride, Int iOrgBufHeight, Bool& bAbove, Bool& bLeft, Bool bLMmode )
{
//.......
//计算有效相邻点的个数
bNeighborFlags[iNumUnitsInCu*2] = isAboveLeftAvailable( pcCU, uiPartIdxLT );
iNumIntraNeighbor += (Int)(bNeighborFlags[iNumUnitsInCu*2]);
iNumIntraNeighbor += isAboveAvailable ( pcCU, uiPartIdxLT, uiPartIdxRT, bNeighborFlags+(iNumUnitsInCu*2)+1 );
iNumIntraNeighbor += isAboveRightAvailable( pcCU, uiPartIdxLT, uiPartIdxRT, bNeighborFlags+(iNumUnitsInCu*3)+1 );
iNumIntraNeighbor += isLeftAvailable ( pcCU, uiPartIdxLT, uiPartIdxLB, bNeighborFlags+(iNumUnitsInCu*2)-1 );
iNumIntraNeighbor += isBelowLeftAvailable ( pcCU, uiPartIdxLT, uiPartIdxLB, bNeighborFlags+ iNumUnitsInCu -1 );
//......
fillReferenceSamples (g_bitDepthY, piRoiOrigin, piAdiTemp, bNeighborFlags, iNumIntraNeighbor, iUnitSize, iNumUnitsInCu, iTotalUnits, uiCuWidth, uiCuHeight, uiWidth, uiHeight, iPicStride, bLMmode);
//......
}
其中fillReferenceSamples的实现如下：
Void TComPattern::fillReferenceSamples(Int bitDepth, Pel* piRoiOrigin, Int* piAdiTemp, Bool* bNeighborFlags, Int iNumIntraNeighbor, Int iUnitSize, Int iNumUnitsInCu, Int iTotalUnits, UInt uiCuWidth, UInt uiCuHeight, UInt uiWidth, UInt uiHeight, Int iPicStride, Bool bLMmode )
{
Pel* piRoiTemp;
Int i, j;
Int iDCValue = 1 << (bitDepth - 1);
if (iNumIntraNeighbor == 0)
{
// Fill border with DC value
for (i=0; i<uiWidth; i++)
{
piAdiTemp[i] = iDCValue;
}
for (i=1; i<uiHeight; i++)
{
piAdiTemp[i*uiWidth] = iDCValue;
}
}
//......
}当左侧和上方的相邻像素均可得时，参考像素集合直接拷贝这些像素。在HM中也在
fillReferenceSamples中实现：
Void TComPattern::fillReferenceSamples(Int bitDepth, Pel* piRoiOrigin, Int* piAdiTemp, Bool* bNeighborFlags, Int iNumIntraNeighbor, Int iUnitSize, Int iNumUnitsInCu, Int iTotalUnits, UInt uiCuWidth, UInt uiCuHeight, UInt uiWidth, UInt uiHeight, Int iPicStride, Bool bLMmode )
{
//......
else if (iNumIntraNeighbor == iTotalUnits)
{
// Fill top-left border with rec. samples
piRoiTemp = piRoiOrigin - iPicStride - 1;
piAdiTemp[0] = piRoiTemp[0];
// Fill left border with rec. samples
piRoiTemp = piRoiOrigin - 1;
if (bLMmode)
{
piRoiTemp --; // move to the second left column
}
for (i=0; i<uiCuHeight; i++)
{
piAdiTemp[(1+i)*uiWidth] = piRoiTemp[0];
piRoiTemp += iPicStride;
}
// Fill below left border with rec. samples
for (i=0; i<uiCuHeight; i++)
{
piAdiTemp[(1+uiCuHeight+i)*uiWidth] = piRoiTemp[0];
piRoiTemp += iPicStride;
}
// Fill top border with rec. samples
piRoiTemp = piRoiOrigin - iPicStride;
for (i=0; i<uiCuWidth; i++)
{
piAdiTemp[1+i] = piRoiTemp[i];
}
// Fill top right border with rec. samples
piRoiTemp = piRoiOrigin - iPicStride + uiCuWidth;
for (i=0; i<uiCuWidth; i++)
{
piAdiTemp[1+uiCuWidth+i] = piRoiTemp[i];
}
}
//......
}
如果至少一个像素为可用数据，其他不可得的像素都将使用该像素按顺时针的顺序进行替换。
①当p[-1][2N-1]不可得时，则沿着p[-1][2N-2],p[-1][2N-3].....p[-1][-1],p[0][-1],p[1][-1]......p[2N-1][-1]，即先自下而上，后从左向右查找，由找到的第一个有效的点替换。
②所有的无效的点p[-1][y], y=2N-2~1，都由p[-1][y+1]替换，即对于垂直方向的参考像素，无效点都由下方的点替换。
③所有的无效的点p[x][-1], x=0~2N-1，都由p[x-1][-1]替换，即对于水平方向的参考像素，无效点都由左侧的点替换。
在 fillReferenceSamples函数的最后一个选择结构中实现的便是该方法：
Void TComPattern::fillReferenceSamples(Int bitDepth, Pel* piRoiOrigin, Int* piAdiTemp, Bool* bNeighborFlags, Int iNumIntraNeighbor, Int iUnitSize, Int iNumUnitsInCu, Int iTotalUnits, UInt uiCuWidth, UInt uiCuHeight, UInt uiWidth, UInt uiHeight, Int iPicStride, Bool bLMmode )
{
//......
else // reference samples are partially available
{
Int iNumUnits2 = iNumUnitsInCu<<1;
Int iTotalSamples = iTotalUnits*iUnitSize;
Pel piAdiLine[5 * MAX_CU_SIZE];
Pel *piAdiLineTemp;
Bool *pbNeighborFlags;
Int iNext, iCurr;
Pel piRef = 0;
// Initialize
for (i=0; i<iTotalSamples; i++)
{
piAdiLine[i] = iDCValue;
}
// Fill top-left sample
piRoiTemp = piRoiOrigin - iPicStride - 1;
piAdiLineTemp = piAdiLine + (iNumUnits2*iUnitSize);
pbNeighborFlags = bNeighborFlags + iNumUnits2;
if (*pbNeighborFlags)
{
piAdiLineTemp[0] = piRoiTemp[0];
for (i=1; i<iUnitSize; i++)
{
piAdiLineTemp[i] = piAdiLineTemp[0];
}
}
// Fill left & below-left samples
piRoiTemp += iPicStride;
if (bLMmode)
{
piRoiTemp --; // move the second left column
}
piAdiLineTemp--;
pbNeighborFlags--;
for (j=0; j<iNumUnits2; j++)
{
if (*pbNeighborFlags)
{
for (i=0; i<iUnitSize; i++)
{
piAdiLineTemp[-i] = piRoiTemp[i*iPicStride];
}
}
piRoiTemp += iUnitSize*iPicStride;
piAdiLineTemp -= iUnitSize;
pbNeighborFlags--;
}
// Fill above & above-right samples
piRoiTemp = piRoiOrigin - iPicStride;
piAdiLineTemp = piAdiLine + ((iNumUnits2+1)*iUnitSize);
pbNeighborFlags = bNeighborFlags + iNumUnits2 + 1;
for (j=0; j<iNumUnits2; j++)
{
if (*pbNeighborFlags)
{
for (i=0; i<iUnitSize; i++)
{
piAdiLineTemp[i] = piRoiTemp[i];
}
}
piRoiTemp += iUnitSize;
piAdiLineTemp += iUnitSize;
pbNeighborFlags++;
}
// Pad reference samples when necessary
iCurr = 0;
iNext = 1;
piAdiLineTemp = piAdiLine;
while (iCurr < iTotalUnits)
{
if (!bNeighborFlags[iCurr])
{
if(iCurr == 0)
{
while (iNext < iTotalUnits && !bNeighborFlags[iNext])
{
iNext++;
}
piRef = piAdiLine[iNext*iUnitSize];
// Pad unavailable samples with new value
while (iCurr < iNext)
{
for (i=0; i<iUnitSize; i++)
{
piAdiLineTemp[i] = piRef;
}
piAdiLineTemp += iUnitSize;
iCurr++;
}
}
else
{
piRef = piAdiLine[iCurr*iUnitSize-1];
for (i=0; i<iUnitSize; i++)
{
piAdiLineTemp[i] = piRef;
}
piAdiLineTemp += iUnitSize;
iCurr++;
}
}
else
{
piAdiLineTemp += iUnitSize;
iCurr++;
}
}
// Copy processed samples
piAdiLineTemp = piAdiLine + uiHeight + iUnitSize - 2;
for (i=0; i<uiWidth; i++)
{
piAdiTemp[i] = piAdiLineTemp[i];
}
piAdiLineTemp = piAdiLine + uiHeight - 1;
for (i=1; i<uiHeight; i++)
{
piAdiTemp[i*uiWidth] = piAdiLineTemp[-i];
}
}
}
（2）参考像素的滤波
同H264的8×8帧内预测类似，HEVC的帧内预测参考像素都会依据条件进行平滑滤波处理。滤波的目的在于提升帧内预测的像素块的视觉效果，减小边缘可能产生的突变感。是否对参考像素进行滤波取决于帧内预测模式和预测像素块的大小。
当采用DC模式，或预测像素块为4×4大小时，不需要进行滤波操作。对于其他情况，块的大小和预测的方向决定了是否要进行滤波操作。对于8×8大小的编码像素块，仅仅针对对角线方向的预测模式（即模式2，18，34）进行滤波。对于16×16的像素块，大部分模式都会进行参考点滤波，除了几个近似水平和垂直模式（即模式9,10,11,25,27）。对于32×32的像素块，除了垂直和水平模式（即模式10和26）外所有的模式都要进行滤波。
对参考像素进行滤波时，共有两种滤波方法可供选择。默认情况下，滤波器采用一种[1，2，1]一维滤波器对参考像素进行处理。另一种方法，如果像素块的大小为32×32，且参考像素的走势足够平坦，那么参考像素将依据起点、终点和拐点三个特殊点（p[-1][63],p[-1][-1],p[63][-1]）进行线性插值的方法获得。关于是否“足够平坦”这一问题，则依以下两个准则确定（b取表示一个颜色分量的bit位数）：
|p[-1][-1]+p[2N-1][-1]-2p[N-1][-1]| < (1<<(b-5))
|p[-1][-1]+p[-1][2N-1]-2p[-1][N-1]| < (1<<(b-5))
HM中的实现方法如：
Void TComPattern::initAdiPattern( TComDataCU* pcCU, UInt uiZorderIdxInPart, UInt uiPartDepth, Int* piAdiBuf, Int iOrgBufStride, Int iOrgBufHeight, Bool& bAbove, Bool& bLeft, Bool bLMmode )
{
//......
if (pcCU->getSlice()->getSPS()->getUseStrongIntraSmoothing())
{
Int blkSize = 32;
Int bottomLeft = piFilterBuf[0];
Int topLeft = piFilterBuf[uiCuHeight2];
Int topRight = piFilterBuf[iBufSize-1];
Int threshold = 1 << (g_bitDepthY - 5);
Bool bilinearLeft = abs(bottomLeft+topLeft-2*piFilterBuf[uiCuHeight]) < threshold;
Bool bilinearAbove = abs(topLeft+topRight-2*piFilterBuf[uiCuHeight2+uiCuHeight]) < threshold;
if (uiCuWidth>=blkSize && (bilinearLeft && bilinearAbove))
{
Int shift = g_aucConvertToBit[uiCuWidth] + 3; // log2(uiCuHeight2)
piFilterBufN[0] = piFilterBuf[0];
piFilterBufN[uiCuHeight2] = piFilterBuf[uiCuHeight2];
piFilterBufN[iBufSize - 1] = piFilterBuf[iBufSize - 1];
for (i = 1; i < uiCuHeight2; i++)
{
piFilterBufN[i] = ((uiCuHeight2-i)*bottomLeft + i*topLeft + uiCuHeight) >> shift;
}
for (i = 1; i < uiCuWidth2; i++)
{
piFilterBufN[uiCuHeight2 + i] = ((uiCuWidth2-i)*topLeft + i*topRight + uiCuWidth) >> shift;
}
}
else
{
// 1. filtering with [1 2 1]
piFilterBufN[0] = piFilterBuf[0];
piFilterBufN[iBufSize - 1] = piFilterBuf[iBufSize - 1];
for (i = 1; i < iBufSize - 1; i++)
{
piFilterBufN[i] = (piFilterBuf[i - 1] + 2 * piFilterBuf[i]+piFilterBuf[i + 1] + 2) >> 2;
}
}
}
else
{
// 1. filtering with [1 2 1]
piFilterBufN[0] = piFilterBuf[0];
piFilterBufN[iBufSize - 1] = piFilterBuf[iBufSize - 1];
for (i = 1; i < iBufSize - 1; i++)
{
piFilterBufN[i] = (piFilterBuf[i - 1] + 2 * piFilterBuf[i]+piFilterBuf[i + 1] + 2) >> 2;
}
}
//......
}
