基于长边稀疏采样与色度亮度迁移的低复杂度AV1帧内预测算法研究

为解决AV1视频编码标准中帧内预测计算复杂度高的问题，研究人员提出结合长边稀疏采样(LSS)和色度亮度迁移(CML)的低复杂度算法。实验表明，LSS减少93%加法运算，CML提升色度分量质量，整体方案节省4.97%编码时间并提升性能。该研究为高效视频压缩提供了创新技术路径。

　　

随着4K/8K超高清视频的普及，视频压缩技术面临巨大挑战。新一代开源编码标准AV1虽比HEVC提升21%性能，但编码耗时增加6倍，其复杂的帧内预测模式（如56种方向预测）成为效率瓶颈。尤其色度从亮度预测(Chroma from Luma, CfL)技术虽贡献21.67%性能增益，却因虚拟色度块构建中的大量减法运算显著增加复杂度。如何平衡AV1的编码效率与计算负担，成为亟待解决的核心问题。

中国的研究团队通过长边稀疏采样(Long-edge Sparse Sampling, LSS)和色度亮度迁移(Chroma Migrating from Luma, CML)两项创新技术破解这一难题。研究发现，LSS通过关键参考像素选择避免除法运算，减少93%加法操作；CML则利用亮度角度模式与色度空间相关性优化线性模型参数，使色度BDBR降低0.50%。成果发表于《Journal of Visual Communication and Image Representation》，为实时高清视频传输提供了关键技术支撑。

关键技术包括：1) 基于块分区条件的长边稀疏采样算法，减少DC和CfL预测的参考像素；2) 融合亮度角度模式与色度空间相关性的CML参数计算；3) 采用30段objective-1-fast测试集（含1920×1080至832×480分辨率）验证性能；4) 通过libaom v1.0.0软件对比原始AV1算法。

CFL in AV1
研究指出AV1的56方向角度预测（步长3°）和CfL技术虽提升效率，但传统虚拟色度块构建方法存在高计算复杂度。

Reference pixel selection by long-edge sparse sampling
针对非方形编码块参考像素过多问题，LSS算法通过自适应采样策略，在32×16块中将参考像素从96个降至12个，显著降低运算量。

Experiment configuration
在All Intra和Random Access配置下，LSS+CML方案使Cb分量BDBR分别降低0.65%和0.56%，Cr分量降低0.66%和0.45%，整体编码时间节省4.97%。

Conclusion and future work
该研究通过算法协同优化，首次实现AV1帧内预测中复杂度降低与性能提升的同步突破。未来可探索LSS在帧间预测的扩展应用，以及CML在VVC标准中的迁移潜力。国家自然科学基金（62001117等）和福建省自然科学基金（2024H6013）为本研究提供了关键支持。