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H.264 Quantization
H.264 Quantizer
一般的量化器，可用下面的公式来表示：
$Z=\pm \left \lfloor\frac{ \left | W \right | }{\bigtriangleup }\right \rfloor$
反量化可表示为：
$W‘ = \bigtriangleup \cdot Z$
量化步长$\bigtriangleup$决定了量化器的编码压缩率与图像精度。如果$\bigtriangleup$比较大，相应的编码长度较小，图像细节损失较多；如果$\bigtriangleup$比较小，相应的编码长度较大，图像损失细节较少。编码器需根据实际图像来改变$\bigtriangleup$值。
Quantization Offset
可以看到，这种量化器是求下整，也就是会把区间$[0,\bigtriangleup)$的值量化成0。这种量化器显然不是最优的，最优的量化器在某区间上的量化值应该为该区间的期望值。为此需要知道残差变换系数的统计分布，这个分布是经过统计实验得出来的，其中帧间比帧内分布得更为集中。
为了表明分布集中于区间的期望值，引入了参数——offset（量化偏移量）$f$。相应的量化公式变为：
$Z=\pm \left \lfloor\frac{ \left | W \right | + f }{\bigtriangleup }\right \rfloor$
反量化保持不变:
$W‘ =\pm (\bigtriangleup \cdot Z)$
H.264参考模型建议：当帧内预测时$f = \bigtriangleup/3$，帧间预测时$f = \bigtriangleup/6$。
另外参数$f$可以控制量化死区（量化后为0区域）大小。
当$f$变大时，量化死区减少；当$f$变小时，量化死区增加。死区大小可以直接影响到视频图像的主观质量。变换后，图像高频部分的数值比较小，也就是说离0值比较接近。如果死区比较大，0值附近的值会被量化为0，则图像会损失这些细节。这个特性在电影中特别有用：在电影胶片上会随机分布着一些斑点，这些斑点是胶片化学物质的结晶体，由于这些斑点与视频的内容在时间、空间上的不相关性，其值没法在预测模块中预测到。因此这些斑点表现为变换后的一些小的高频系数。为了消除这些斑点，可取较小的$f$值，这样量化死区就会较大。在字幕区域的细节比较多，可对字幕区域取比较大的$f$值。
从上方的例子可以看出，死区特征的应用是与应用直接相关的，最好能根据不同的应用相应加以调整。
我们注意到通过参数$f$可以控制量化区间的偏移，以及控制死区大小。两者耦合在一起了。JVT-K026有个直接的解耦方法：加入一个新的参数$\Theta$来控制量化死区的大小，并将量化公式修改为：
$ Z=\pm \left \lfloor\frac{ \left | W \right | + \Theta + f }{\bigtriangleup }\right \rfloor $
$ W‘ = \pm (\bigtriangleup \cdot Z - \Theta) $
但是这种方法并没有被标准采用。
Quantization Step
H．264标准共设计了52个不同的量化步长$Q_{step}$，如下表所示，其中QP是量化参数，也就是量化步长的序号。QP由小变大，意味着量化步长的增大，也就是由精细变粗糙。
QP | Qstep | QP | Qstep | QP | Qstep | QP | Qstep | QP | Qstep |
0 | 0.625 | 12 | 2.5 | 24 | 10 | 36 | 40 | 48 | 160 |
1 | 0.6875 | 13 | 2.75 | 25 | 11 | 37 | 44 | 49 | 176 |
2 | 0.8125 | 14 | 3.25 | 26 | 13 | 38 | 52 | 50 | 208 |
3 | 0.875 | 15 | 3.5 | 27 | 14 | 39 | 56 | 51 | 224 |
4 | 1 | 16 | 4 | 28 | 16 | 40 | 64 | ||
5 | 1.125 | 17 | 4.5 | 29 | 18 | 41 | 72 | ||
6 | 1.25 | 18 | 5 | 30 | 20 | 42 | 80 | ||
7 | 1.375 | 19 | 5.5 | 31 | 22 | 43 | 88 | ||
8 | 1.625 | 20 | 6.5 | 32 | 26 | 44 | 104 | ||
9 | 1.75 | 21 | 7 | 33 | 28 | 45 | 112 | ||
10 | 2 | 22 | 8 | 34 | 32 | 46 | 128 | ||
11 | 2.25 | 23 | 9 | 35 | 36 | 47 | 144 |
$Q_{step}$变化有明显的规律：QP每增加1，量化步长就增加12.25%（即$\sqrt[6]{2}-1$）;QP每增加6，量化步长就增加一倍，即$Q_{step}(QP+6) = 2Q_{step}(QP)$。这样做就可以显著减少量化表与反量化表的大小，仅用0~5这6个QP的$Q_{step}$，通过右移就可以得到剩下所有的$Q_{step}$。
在讲述变换的时候说过，变换的$\bigotimes$运算矩阵$E_f$可以合并到量化表中。下面来看一下该运算矩阵
$ E_f[i][j] = \begin{bmatrix} a^2 & \frac{1}{2}ab & a^2 & \frac{1}{2}ab\\ \frac{1}{2}ab & \frac{1}{4}b^2 & \frac{1}{2}ab & \frac{1}{4}b^2\\ a^2 & \frac{1}{2}ab & a^2 & \frac{1}{2}ab\\ \frac{1}{2}ab & \frac{1}{4}b^2 & \frac{1}{2}ab & \frac{1}{4}b^2 \end{bmatrix}$
得到量化矩阵所进行的合并运算如下
$Q(QP\%6,I,j) = \frac{E_f[i][j]}{Q_{step}(QP)}\times 2^{15+QP/6}$
以$Q(0,0,0) $为例，
$Q(0,0,0) = \frac{a^2}{Q_{step}(QP)} \times 2^{15} = \frac{0.25}{0.625}\times 2^{15} = 13107$
把0~5这6个QP的$Q_{step}$分别与$\bigotimes$运算矩阵$E_f$合并后，可以得到以下6个矩阵
$Q(0,i,j) = \begin{bmatrix}13107 & 8066&13107& 8066\\ 8066& 5243& 8066& 5243\\13107& 8066&13107& 8066\\ 8066& 5243& 8066& 5243 \end{bmatrix}$
$Q(1,i,j) =\begin{bmatrix}11916& 7490&11916& 7490\\ 7490& 4660& 7490& 4660\\11916& 7490&11916& 7490\\ 7490& 4660& 7490& 4660\end{bmatrix}$
$Q(2,i,j)= \begin{bmatrix}10082& 6554&10082& 6554\\ 6554& 4194& 6554& 4194\\10082& 6554&10082& 6554\\ 6554& 4194& 6554& 4194\end{bmatrix}$
$Q(3,i,j) =\begin{bmatrix} 9362& 5825& 9362& 5825\\ 5825& 3647& 5825& 3647\\ 9362& 5825& 9362& 5825\\ 5825& 3647& 5825& 3647\end{bmatrix} $
$Q(4,i,j) =\begin{bmatrix} 8192& 5243& 8192& 5243\\ 5243& 3355& 5243& 3355\\ 8192& 5243& 8192& 5243\\ 5243& 3355& 5243& 3355\end{bmatrix} $
$Q(5,i,j) =\begin{bmatrix} 7282& 4559& 7282& 4559\\ 4559& 2893& 4559& 2893\\ 7282& 4559& 7282& 4559\\ 4559& 2893& 4559& 2893\end{bmatrix}$
在$E_f$矩阵中，可以看到里面有3个数值$a^2, ab, b^2$，合并到量化矩阵后，就有$3 \times 52 = 156$个参数。采用了上面的QP每增加6，量化步长增加一倍的方法后，参数就只有$3 \times 6 = 18$个参数：
$QuantMatrix[6][3] = \begin{bmatrix}13107 & 5243 & 8066 \\11916 & 4660 & 7490 \\10082 & 4194 & 6554 \\9362 & 3647 & 5825 \\8192 & 3355 & 5243 \\7282 & 2893 & 4559\end{bmatrix}$
采用量化矩阵的方式后，4x4整数DCT变换的量化公式为（以下$\bigotimes$同$\cdot$）
$Z_{ij} = \frac{Y_{ij}\bigotimes E_f[i][j] + f‘}{Q_{step}(QP)}$
$ = \frac{Y_{ij}\bigotimes E_f[i][j]+f‘}{Q_{step}(QP)}\cdot \frac{2^{15+QP/6}}{2^{15+QP/6}}$
$ = \frac{Y_{ij}\bigotimes Q(QP\%6,i,j) + f}{2^{QP/6}\cdot 2^{15}}$
同样道理，逆量化公式为：
$Y‘_{ij} = \frac{[Z_{ij} \cdot R(QP\%6,I,j)]}{2^{4-QP/6}}$
逆量化矩阵为
$dequantMat[6][3]= \begin{bmatrix} 160 & 256 & 208\\ 176 & 288 & 224\\ 208 & 320 & 256\\224 & 368 & 288\\ 256 & 400 & 320\\ 288 & 464 & 368\end{bmatrix}$
Nonuniformity Quantization
非一致性量化就是4x4或8x8矩阵上各个位置的量化权重不同，通过这种方法可以在进行量化之前调整量化步长，得到更适合人类视觉系统，更真实的图像。
加入权重矩阵$W_{ij}$后，量化矩阵与逆量化矩阵分别为：
$Q(QP\%6,i,j) = \frac{1}{W_{ij}}\cdot \frac{E_f[i][j]}{Q_{step}(QP)}\times 2^{15+QP/6}$
$ R(QP\%6,i,j) = W_{ij} \cdot E‘_f[i][j] \times Q_{step}(QP) \times 2^{4-QP/6} \times 2^6$
其中$W_{ij}$会被归一为16，即$2<<4$
JM18.6参考代码如下
量化矩阵：
/*! ************************************************************************ * \brief * For calculating the quantisation values at frame level * * \par Input: * none * * \par Output: * none ************************************************************************ */void CalculateQuant4x4Param(VideoParameters *p_Vid){ QuantParameters *p_Quant = p_Vid->p_Quant; ScaleParameters *p_QScale = p_Vid->p_QScale; pic_parameter_set_rbsp_t *active_pps = p_Vid->active_pps; seq_parameter_set_rbsp_t *active_sps = p_Vid->active_sps; int i, j, k, temp; int k_mod; int present[6]; int no_q_matrix=FALSE;//FALSE means donot use default quant ,use weight qp on config files (quantMat << 4 / weight) int max_bitdepth = imax(p_Vid->bitdepth_luma, p_Vid->bitdepth_chroma); int max_qp = (3 + 6*(max_bitdepth)); if(!active_sps->seq_scaling_matrix_present_flag && !active_pps->pic_scaling_matrix_present_flag) //set to no q-matrix no_q_matrix=TRUE; else { memset(present, 0, 6 * sizeof(int)); if(active_sps->seq_scaling_matrix_present_flag) for(i=0; i<6; i++) present[i] = active_sps->seq_scaling_list_present_flag[i]; if(active_pps->pic_scaling_matrix_present_flag) for(i=0; i<6; i++) { if((i==0) || (i==3)) present[i] |= active_pps->pic_scaling_list_present_flag[i]; else present[i] = active_pps->pic_scaling_list_present_flag[i]; } } if(no_q_matrix==TRUE)//normal quant { for(k_mod = 0; k_mod <= max_qp; k_mod++) { k = k_mod % 6; set_default_quant4x4(p_Quant->q_params_4x4[0][0][k_mod], quant_coef[k], dequant_coef[k]); set_default_quant4x4(p_Quant->q_params_4x4[0][1][k_mod], quant_coef[k], dequant_coef[k]); set_default_quant4x4(p_Quant->q_params_4x4[1][0][k_mod], quant_coef[k], dequant_coef[k]); set_default_quant4x4(p_Quant->q_params_4x4[1][1][k_mod], quant_coef[k], dequant_coef[k]); set_default_quant4x4(p_Quant->q_params_4x4[2][0][k_mod], quant_coef[k], dequant_coef[k]); set_default_quant4x4(p_Quant->q_params_4x4[2][1][k_mod], quant_coef[k], dequant_coef[k]); } } else //weight quant { for(k_mod = 0; k_mod <= max_qp; k_mod++) { k = k_mod % 6; for(j=0; j<4; j++) { for(i=0; i<4; i++) { temp = (j<<2)+i; //present means we use the weight quant on the file q_matrix.cfg if((!present[0]) || p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[0]) { p_Quant->q_params_4x4[0][1][k_mod][j][i].ScaleComp = (quant_coef[k][j][i]<<4)/Quant_intra_default[temp]; p_Quant->q_params_4x4[0][1][k_mod][j][i].InvScaleComp = dequant_coef[k][j][i]*Quant_intra_default[temp]; } else { p_Quant->q_params_4x4[0][1][k_mod][j][i].ScaleComp = (quant_coef[k][j][i]<<4)/p_QScale->ScalingList4x4[0][temp]; p_Quant->q_params_4x4[0][1][k_mod][j][i].InvScaleComp = dequant_coef[k][j][i]*p_QScale->ScalingList4x4[0][temp]; } if(!present[1]) { p_Quant->q_params_4x4[1][1][k_mod][j][i].ScaleComp = p_Quant->q_params_4x4[0][1][k_mod][j][i].ScaleComp; p_Quant->q_params_4x4[1][1][k_mod][j][i].InvScaleComp = p_Quant->q_params_4x4[0][1][k_mod][j][i].InvScaleComp; } else { p_Quant->q_params_4x4[1][1][k_mod][j][i].ScaleComp = (quant_coef[k][j][i]<<4)/(p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[1] ? Quant_intra_default[temp]:p_QScale->ScalingList4x4[1][temp]); p_Quant->q_params_4x4[1][1][k_mod][j][i].InvScaleComp = dequant_coef[k][j][i]*(p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[1] ? Quant_intra_default[temp]:p_QScale->ScalingList4x4[1][temp]); } if(!present[2]) { p_Quant->q_params_4x4[2][1][k_mod][j][i].ScaleComp = p_Quant->q_params_4x4[1][1][k_mod][j][i].ScaleComp; p_Quant->q_params_4x4[2][1][k_mod][j][i].InvScaleComp = p_Quant->q_params_4x4[1][1][k_mod][j][i].InvScaleComp; } else { p_Quant->q_params_4x4[2][1][k_mod][j][i].ScaleComp = (quant_coef[k][j][i]<<4)/(p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[2] ? Quant_intra_default[temp]:p_QScale->ScalingList4x4[2][temp]); p_Quant->q_params_4x4[2][1][k_mod][j][i].InvScaleComp = dequant_coef[k][j][i]*(p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[2] ? Quant_intra_default[temp]:p_QScale->ScalingList4x4[2][temp]); } if((!present[3]) || p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[3]) { p_Quant->q_params_4x4[0][0][k_mod][j][i].ScaleComp = (quant_coef[k][j][i]<<4)/Quant_inter_default[temp]; p_Quant->q_params_4x4[0][0][k_mod][j][i].InvScaleComp = dequant_coef[k][j][i]*Quant_inter_default[temp]; } else { p_Quant->q_params_4x4[0][0][k_mod][j][i].ScaleComp = (quant_coef[k][j][i]<<4)/p_QScale->ScalingList4x4[3][temp]; p_Quant->q_params_4x4[0][0][k_mod][j][i].InvScaleComp = dequant_coef[k][j][i]*p_QScale->ScalingList4x4[3][temp]; } if(!present[4]) { p_Quant->q_params_4x4[1][0][k_mod][j][i].ScaleComp = p_Quant->q_params_4x4[0][0][k_mod][j][i].ScaleComp; p_Quant->q_params_4x4[1][0][k_mod][j][i].InvScaleComp = p_Quant->q_params_4x4[0][0][k_mod][j][i].InvScaleComp; } else { p_Quant->q_params_4x4[1][0][k_mod][j][i].ScaleComp = (quant_coef[k][j][i]<<4)/(p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[4] ? Quant_inter_default[temp]:p_QScale->ScalingList4x4[4][temp]); p_Quant->q_params_4x4[1][0][k_mod][j][i].InvScaleComp = dequant_coef[k][j][i]*(p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[4] ? Quant_inter_default[temp]:p_QScale->ScalingList4x4[4][temp]); } if(!present[5]) { p_Quant->q_params_4x4[2][0][k_mod][j][i].ScaleComp = p_Quant->q_params_4x4[1][0][k_mod][j][i].ScaleComp; p_Quant->q_params_4x4[2][0][k_mod][j][i].InvScaleComp = p_Quant->q_params_4x4[1][0][k_mod][j][i].InvScaleComp; } else { p_Quant->q_params_4x4[2][0][k_mod][j][i].ScaleComp = (quant_coef[k][j][i]<<4)/(p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[5] ? Quant_inter_default[temp]:p_QScale->ScalingList4x4[5][temp]); p_Quant->q_params_4x4[2][0][k_mod][j][i].InvScaleComp = dequant_coef[k][j][i]*(p_QScale->UseDefaultScalingMatrix4x4Flag[5] ? Quant_inter_default[temp]:p_QScale->ScalingList4x4[5][temp]); } } } } }}
量化偏移矩阵
/*! ************************************************************************ * \brief * Init quantization offset parameters * * \par Input: * none * * \par Output: * none ************************************************************************ */void InitOffsetParam (QuantParameters *p_Quant, InputParameters *p_Inp){ int i, k; int max_qp_luma = (4 + 6*(p_Inp->output.bit_depth[0])); int max_qp_cr = (4 + 6*(p_Inp->output.bit_depth[1])); for (i = 0; i < (p_Inp->AdaptRoundingFixed ? 1 : imax(max_qp_luma, max_qp_cr)); i++) { if (p_Inp->OffsetMatrixPresentFlag) { memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][0][0]),&(p_Quant->OffsetList4x4input[0][0]), 400 * sizeof(short)); // 25 * 16 memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][0][0]),&(p_Quant->OffsetList8x8input[0][0]), 960 * sizeof(short)); // 15 * 64 } else { if (p_Inp->OffsetMatrixFlat == 1) { // 0 (INTRA4X4_LUMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][0][0]),&(Offset_intra_flat_intra[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 1; k < 3; k++) // 1,2 (INTRA4X4_CHROMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_intra_flat_chroma[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 3; k < 9; k++) // 3,4,5,6,7,8 (INTRA4X4_LUMA/CHROMA_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_intra_flat_inter[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 9; k < 25; k++) // 9,10,11,12,13,14 (INTER4X4) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_inter_flat[0]), 16 * sizeof(short)); // 0 (INTRA8X8_LUMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][0][0]),&(Offset8_intra_flat_intra[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 1; k < 3; k++) // 1,2 (INTRA8X8_LUMA_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_intra_flat_inter[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 3; k < 5; k++) // 3,4 (INTER8X8_LUMA_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_inter_flat[0]), 64 * sizeof(short)); // 5 (INTRA8X8_CHROMAU_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][5][0]),&(Offset8_intra_flat_chroma[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 6; k < 8; k++) // 6,7 (INTRA8X8_CHROMAU_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_intra_flat_inter[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 8; k < 10; k++) // 8,9 (INTER8X8_CHROMAU_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_inter_flat[0]), 64 * sizeof(short)); // 10 (INTRA8X8_CHROMAV_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][10][0]),&(Offset8_intra_flat_chroma[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 11; k < 13; k++) // 11,12 (INTRA8X8_CHROMAV_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_intra_flat_inter[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 13; k < 15; k++) // 8,9 (INTER8X8_CHROMAV_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_inter_flat[0]), 64 * sizeof(short)); } else if (p_Inp->OffsetMatrixFlat == 2) { // 0 (INTRA4X4_LUMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][0][0]),&(Offset_intra_default_intra[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 1; k < 3; k++) // 1,2 (INTRA4X4_CHROMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_intra_flat_chroma[0]), 16 * sizeof(short)); memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][3][0]),&(Offset_intra_default_inter[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 4; k < 6; k++) // 4,5 (INTRA4X4_CHROMA_INTERP) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_intra_flat_inter[0]), 16 * sizeof(short)); memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][6][0]),&(Offset_intra_default_inter[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 7; k < 9; k++) // 7,8 (INTRA4X4_CHROMA_INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_intra_flat_inter[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 9; k < 25; k++) // 9,10,11,12,13,14 (INTER4X4) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_inter_default[0]), 16 * sizeof(short)); // 0 (INTRA8X8_LUMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][0][0]),&(Offset8_intra_default_intra[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 1; k < 3; k++) // 1,2 (INTRA8X8_LUMA_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_intra_default_inter[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 3; k < 5; k++) // 3,4 (INTER8X8_LUMA_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_inter_default[0]), 64 * sizeof(short)); // 5 (INTRA8X8_CHROMAU_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][5][0]),&(Offset8_intra_flat_chroma[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 6; k < 8; k++) // 6,7 (INTRA8X8_CHROMAU_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_intra_flat_inter[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 8; k < 10; k++) // 8,9 (INTER8X8_CHROMAU_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_inter_default[0]), 64 * sizeof(short)); // 10 (INTRA8X8_CHROMAV_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][10][0]),&(Offset8_intra_flat_chroma[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 11; k < 13; k++) // 11,12 (INTRA8X8_CHROMAV_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_intra_flat_inter[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 13; k < 15; k++) // 8,9 (INTER8X8_CHROMAV_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_inter_default[0]), 64 * sizeof(short)); } else { // 0 (INTRA4X4_LUMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][0][0]),&(Offset_intra_default_intra[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 1; k < 3; k++) // 1,2 (INTRA4X4_CHROMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_intra_default_chroma[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 3; k < 9; k++) // 3,4,5,6,7,8 (INTRA4X4_LUMA/CHROMA_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_intra_default_inter[0]), 16 * sizeof(short)); for (k = 9; k < 25; k++) // 9,10,11,12,13,14 (INTER4X4) memcpy(&(p_Quant->OffsetList4x4[i][k][0]),&(Offset_inter_default[0]), 16 * sizeof(short)); // 0 (INTRA8X8_LUMA_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][0][0]),&(Offset8_intra_default_intra[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 1; k < 3; k++) // 1,2 (INTRA8X8_LUMA_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_intra_default_inter[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 3; k < 5; k++) // 3,4 (INTER8X8_LUMA_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_inter_default[0]), 64 * sizeof(short)); // 5 (INTRA8X8_CHROMAU_INTRA) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][5][0]),&(Offset8_intra_default_chroma[0]), 64 * sizeof(short)); for (k = 6; k < 8; k++) // 6,7 (INTRA8X8_CHROMAU_INTERP/INTERB) memcpy(&(p_Quant->OffsetList8x8[i][k][0]),&(Offset8_intra_default_inter[0]), 64 * sizeof(short)); 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int qp_per, qp; int img_type = ((p_Vid->type == SI_SLICE) ? I_SLICE : (p_Vid->type == SP_SLICE ? P_SLICE : p_Vid->type)); int max_qp_scale = imax(p_Vid->bitdepth_luma_qp_scale, p_Vid->bitdepth_chroma_qp_scale); int max_qp = 51 + max_qp_scale; InputParameters *p_Inp = p_Vid->p_Inp; p_Vid->AdaptRndWeight = p_Inp->AdaptRndWFactor [p_Vid->nal_reference_idc != 0][img_type]; p_Vid->AdaptRndCrWeight = p_Inp->AdaptRndCrWFactor[p_Vid->nal_reference_idc != 0][img_type]; if (img_type == I_SLICE ) { for (qp = 0; qp < max_qp + 1; qp++) { k = p_Quant->qp_per_matrix [qp]; qp_per = Q_BITS + k - OffsetBits; k = p_Inp->AdaptRoundingFixed ? 0 : qp; // Intra4x4 luma update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[0][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 0], qp_per); // Intra4x4 chroma u update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[1][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 1], qp_per); // Intra4x4 chroma v update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[2][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 2], qp_per); } } else if (img_type == B_SLICE) { for (qp = 0; qp < max_qp + 1; qp++) { k = p_Quant->qp_per_matrix [qp]; qp_per = Q_BITS + k - OffsetBits; k = p_Inp->AdaptRoundingFixed ? 0 : qp; // Inter4x4 luma update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[0][0][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][12], qp_per); // Intra4x4 luma update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[0][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 6], qp_per); // Inter4x4 chroma u update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[1][0][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][13], qp_per); // Intra4x4 chroma u update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[1][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 7], qp_per); // Inter4x4 chroma v update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[2][0][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][14], qp_per); // Intra4x4 chroma v update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[2][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 8], qp_per); } } else { for (qp = 0; qp < max_qp + 1; qp++) { k = p_Quant->qp_per_matrix [qp]; qp_per = Q_BITS + k - OffsetBits; k = p_Inp->AdaptRoundingFixed ? 0 : qp; // Inter4x4 luma update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[0][0][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 9], qp_per); // Intra4x4 luma update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[0][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 3], qp_per); // Inter4x4 chroma u update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[1][0][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][10], qp_per); // Intra4x4 chroma u update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[1][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 4], qp_per); // Inter4x4 chroma v update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[2][0][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][11], qp_per); // Intra4x4 chroma v update_q_offset4x4(p_Quant->q_params_4x4[2][1][qp], p_Quant->OffsetList4x4[k][ 5], qp_per); } }}
H.264 Quantization