HEVC之-------sample adaptive offset（SAO）

1.视频压缩的路滤波

原因：因为视频中采用基于块的压缩变换，帧间预测采用了分数域（需要插值，滤波器长度为8），量化引起信息的损失都可以引起块效应，闪烁，抖动，造成视觉的不连贯。因为得到的重建帧将做为下一帧的参考图像，直接影响了后续帧的编码的码流。对于重建图像进行滤波，以提高重建图像的质量就显的十分的重要。

2.SAO：一共分为两个部分：边缘补偿

（edge offset） 和条带补偿（band offset）

   2.1 边缘补偿

   下图是吉布斯现象，其中虚线是视频的初始像素值，实点为重建后的像素值。因为视频压缩导致了高频信息的丢失，而引起了吉布斯现象，导致了重建像素以原始值成上下波动。这样出现了振铃效应，边缘补偿的目的就是让这些上下波动的像素，尽量的靠近原始值。例如图中的红点 给他一个负的offset，让他接近原始值。

   

    具体的做法：（1）根据邻近的像素（如下图2）的大小关系 ，这里采用了四个方向的邻近像素，可以看做着四个方向上都有可能发生了吉布斯效应。我们队其分类的原因是找到看哪个方向上发生了吉布斯效应，即上下波动。

                             (2) 将当前的像素分成5类（如图3）。主要是用来判断波动的类型。如第一个小图，如果c是向上波动的，即C的值大于b和a（第四类）， 那么我们给c 一个负的补偿值（红色矩形）。如果向下波动的，即C的值小于b 和a （第一类），那么我们给c一个正的补偿值（红色圈圈）。于是就有了示意图4。

2.2 条带补偿

      基本做法：视频编码可以看做是原始像素和重建后的像素的一个映射。由于有了位置的信息，我们不能将每一位置的原始值和重建像素值告诉解码器。（没必要，这不是成了无失真了）但是，在同一个LCU里，不同像素位置的具有相同的像素值（p）的所有像素经过了相同的一个函数（编码器）映射得到的值（Fp）。SAO的做法是传递p和这个Fp的差值，来进行补偿。

  条带补偿之所以叫条带的原因是 将0~255 共 265个像素值，分成了32区间，一个band 有8个像素。编码器只传递4个条带的补偿值同时需要指明第一个条带是哪一个条带。具体如下图

3. SAO 的句法结构的设计

sao_merge_left_flag： 因为相邻的CTB之间的SAO的参数很有可能相同，这个句法元素就是用来指明是否用左侧的CTB的SAO的参数。同理sao_merge_up_flag

sao_type_idx：SAO的类型，一共有6种类型，其中边缘补偿有5类+条带补偿。

sao_offset_abs[i]：如果是边缘补偿，该值传递的是四种类型的边缘的补偿值；如果是条带补偿传递四个条带的补偿值（知道为啥4个条带了吧）

sao_offset_sign：这个是专门为条带补偿设计的。因为边界补偿的四种类型的补偿的正负是知道的。这个语法就是条带补偿值的符号。

4.HEVC的实现

4.1 入口点函数

Void TEncSampleAdaptiveOffset::SAOProcess(TComPic* pPic, Bool* sliceEnabled, const Double *lambdas)


这个函数中



可以看出来SAO是编码完整个图像，而每个SAO的参数是基于一个CTU的。

进入decideBlkParams函数之前先看几个结构：





进入该函数的核心：







结构很清晰，第一层循环是关于CTB的

第二层循环是使用选择使用左上merge的SAO参数，还是使用自己的参数。在这层循环里有个modecost<mincost,可见是通过比较cost的大小来决定是否用merge的SAO参数。