beyond VVC SCC技术学习：

一、IBC技术原理

•帧内块拷贝(Intra block copy, IBC)是VVC针对屏幕内容类型的视频序列的编码（Screen content coding）的扩展工具，它显著提高了屏幕内容序列的编码效率。

•IBC 是一种块级的编码模式，和帧间技术类似，编码端执行运动搜索（块匹配，Block Maching, BM）为每个CU找到其最佳的块向量（Block Vector（BV），也可以称为运动向量Motion Vector（MV）），块向量是从当前块指向参考块的向量。和帧间技术不同的地方在于，IBC的最佳块向量是在当前 CU所处帧（即当前编码帧）的重建区域搜索得到的，而帧间的运动向量是通过当前编码帧在时间域上的相邻参考帧搜索得到的。

•块向量用于指示从当前块到参考块的位移，参考块在当前图片内部已经重建。

•编码的 CU 的亮度块向量是整数精度。色度块向量也四舍五入到整数精度。

•与 AMVR 结合使用时，IBC 模式可以在 1 像素和 4 像素运动矢量精度之间切换。

•IBC 编码的 CU 被视为除帧内或帧间预测模式之外的第三预测模式。

•IBC 模式适用于宽度和高度均小于或等于 64 亮度样本的 CU。

二、IBC预测流程

1、构建IBC的Merge单向候选列表

LO L1

构建常规Merge单向候选列表

构建顺序为：空域候选，HMVP（列表长度为5），0MV

对于Merge模式，最多添加6个候选

对于AMVP模式，添加2个候选作为基础BV

同时，对于IBC AMVP模式，需要通过运动估计来搜索最佳块运动向量。IBC的运动估计方法包括基于哈希的运动估计（hash-based search）和基于块匹配的运动搜索（block matching based local search）。对于AMVP模式，首先使用基于哈希的搜索来执行块向量搜索。如果哈希搜索没有返回有效的候选者，则执行基于块匹配的本地搜索。在基于哈希（hash-based）的搜索中，当前块和参考块之间的散列键匹配（32 位 CRC）被扩展到所有允许的块大小。当前图片中每个位置的哈希键计算基于 4x4 子块。对于更大尺寸的当前块，当所有4×4子块的哈希键与对应参考位置的哈希键匹配时，确定哈希键与参考块的哈希键匹配。如果发现多个参考块的哈希键与当前块的哈希键匹配，则计算每个匹配参考的块向量成本，并选择成本最小的一个。

2、利用BV推导预测样本

单树划分：对亮度和色度像素均进行预测，色度BV为亮度BV的缩放BV

双树划分：仅对亮度像素进行预测

3、IBC的参考区域

为了减少内存消耗和解码器复杂度，VVC 中的 IBC 只允许预定义区域的重构部分。包括当前 CTU 的区域和左侧 CTU 的某些区域。

下图说明了 IBC 模式的参考区域，CTU大小为128x128，下图指两个CTU，其中每个小块代表 64x64 亮度样本单位。

IBC最大的CU尺寸为64x64

X表示不可参考区域。

三、ECM中IBC的改动

1、参考区域的改动

•对于要编码的CTU（M，N），参考区域包括(m–2,n–2)…(W,n–2),(0,n–1)…(W,n–1),(0,n)…(m,n)，其中W表示当前tile、slice或picture内的最大水平索引。

•此设置可确保对于128大小的CTU，IBC在当前ETM平台中不需要额外的内存。

•每个样本块矢量搜索（或称为本地搜索）范围限于水平[–(C << 1), C >> 2] 和垂直[–C, C >> 2]，以适应参考领域扩展，其中C表示CTU大小。

•对于256大小的CTU

•上面的两行 CTU 可能需要额外的内存。为了防止IBC占用额外内存，当CTU大小为256x256时，参考区域修改为右图所示。