RDO、SAD、SATD、λ(转贴) - [h.264]

from http://blog.mcuol.com/User/mediaworks/Article/5072_1.htm

经常有人问我这方面的问题，今天总结归纳一下。

众所周知，评价编码效率的有两大指标：码率和PSNR。码流越小，则压缩率越大；PSNR越大，重建图像越好。在模式选择的时候，判别公式实质上也就是对二者的综合评价。

首先以RDO为例，模式对应的代价：J(mode)＝SSD＋λ*R(ref,mode,mv,residual)

这里，SSD是指重建块与源图像的差值均方和；λ是拉格朗日乘子，就当是权值吧^_^；R就是该模式下宏块编码的实际码流，包括对参考帧、模式、运动矢量、残差等的比特总和。当然如果是帧内模式，就只有R(mode,residual)。

很多人迷惑的是，该宏块还没编码啊，怎么知道它的码流和重建图像？实际上，RDO就是对每个模式都实际编码一次，得到J(mode)，然后选择 J(mode)最小的模式为实际编码模式。就像编码器引入了一个大反馈，这也正是JM选用RDO编码起来龟速的原因，当然，编码效率最佳。

后来，“随意”注意到，不论熵编码选用cavlc还是cabac，各个模式下的residual编码都使用cavlc，这就是说选用cabac，模 式选择时得到的R不是实际的R，为什么此时不用cabac呢？难道cabac复杂么？我的看法是因为cabac会对模型表更新数据。解码端是没有模式选择 模块的，如果编码端此时使用cabac，会造成编解码端模型表不匹配，不能正常解码。

 λ的取值是根据实验得到的。使用B帧与使用B帧的λ值是不一样的。具体值忘了，^_^，看相关文章。

前已所述，RDO包含各模式的实际编码过程，也就是变换量化、熵编码、反变换反量化、重建等，计算量是相当大的，实时编码领域不可能直接使用。因此，就有了下面的替代公式：

J(mode)＝SAD＋λ*R(ref,mode,mv)

J(mode)＝SATD＋λ*R(ref,mode,mv)

这里SAD就是该模式下预测块与源图像的绝对误差和。比特R中少了对residual的编码，也就是运动估计后就可以直接得到该模式的J(mode) 值，极大的减少了运算复杂度。SATD就是对残差进行哈德曼变换后的系数绝对和，在大多数情形下，SATD比SAD评价效果更好些，我对foreman CIF图像的测试，psnr增加了约0.2db，码流差不多。当然，SATD比SAD多了个变换，计算量大些。

注意，此时的λ与RDO的λ取值是不一样的。

容易困惑的还有，运动估计的匹配准则，很多运动估计的论文中都直接是SAD或SSE。编码器中对残差、MV、ref都要编码，所以匹配准则也就是SAD和码流R的综合评价！！！在同一个模式下，参考块与编码块的不同信息有ref、MV，故匹配准则为：

Jmotion＝SAD＋λ*R(ref,mv)

 

最后，附上我以前在群“H264乐园”中的帖子，

Q:如果不用率失真最优化， 为什么选择SATD＋delta×r（mode，ref，mv）作为模式选择的依据？为什么运动估计中，整象素搜索用SAD，而亚象素用SATD？为什么帧内模式选择要用SATD？

A:
   SAD即绝对误差和，仅反映残差时域差异，影响PSNR值，不能有效反映码流的大小。SATD即将残差经哈德曼变换的4×4块的预测残差绝对值总和，可以 将其看作简单的时频变换，其值在一定程度上可以反映生成码流的大小。因此，不用率失真最优化时，可将其作为模式选择的依据。
   一般帧内要对所有的模式进行检测，帧内预测选用SATD的原因同上。
   在 做运动估计时，一般而言，离最优匹配点越远，匹配误差值SAD越大，这就是有名的单一平面假设，现有的运动估计快速算法大都利用该特性。但是，转换后 SATD值并不满足该条件，如果在整象素中运用SATD搜索，容易陷入局部最优点。而在亚象素中，待搜索点不多，各点处的SAD差异相对不大，可以用 SATD选择码流较少的匹配位置。

note:

SAD（Sum of Absolute Difference）
SAE（Sum of Absolute Error)即绝对误差和 
SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）即hadamard变换后再绝对值求和 
SSD（Sum of Squared Difference）
SSE（Sum of Squared Error)即差值的平方和
MAD（Mean Absolute Difference）
MAE（Mean Absolute Error)即平均绝对差值 
MSD（Mean Squared Difference）
MSE（Mean Squared Error）即平均平方误差