Quellcodebibliothek Statistik Leitseite products/Sources/formale Sprachen/C/Firefox/third_party/aom/av1/encoder/   (Browser von der Mozilla Stiftung Version 136.0.1©)  Datei vom 10.2.2025 mit Größe 42 kB image not shown  

Quelle  palette.c   Sprache: C

 
/*
 * Copyright (c) 2016, Alliance for Open Media. All rights reserved.
 *
 * This source code is subject to the terms of the BSD 2 Clause License and
 * the Alliance for Open Media Patent License 1.0. If the BSD 2 Clause License
 * was not distributed with this source code in the LICENSE file, you can
 * obtain it at www.aomedia.org/license/software. If the Alliance for Open
 * Media Patent License 1.0 was not distributed with this source code in the
 * PATENTS file, you can obtain it at www.aomedia.org/license/patent.
 */


#include <math.h>
#include <stdlib.h>

#include "av1/common/pred_common.h"

#include "av1/encoder/block.h"
#include "av1/encoder/cost.h"
#include "av1/encoder/encoder.h"
#include "av1/encoder/intra_mode_search.h"
#include "av1/encoder/intra_mode_search_utils.h"
#include "av1/encoder/palette.h"
#include "av1/encoder/random.h"
#include "av1/encoder/rdopt_utils.h"
#include "av1/encoder/tx_search.h"

#define AV1_K_MEANS_DIM 1
#include "av1/encoder/k_means_template.h"
#undef AV1_K_MEANS_DIM
#define AV1_K_MEANS_DIM 2
#include "av1/encoder/k_means_template.h"
#undef AV1_K_MEANS_DIM

static int int16_comparer(const void *a, const void *b) {
  return (*(int16_t *)a - *(int16_t *)b);
}

/*!\brief Removes duplicated centroid indices.
 *
 * \ingroup palette_mode_search
 * \param[in]    centroids          A list of centroids index.
 * \param[in]    num_centroids      Number of centroids.
 *
 * \return Returns the number of unique centroids and saves the unique centroids
 * in beginning of the centroids array.
 *
 * \attention The centroids should be rounded to integers before calling this
 * method.
 */

static int remove_duplicates(int16_t *centroids, int num_centroids) {
  int num_unique;  // number of unique centroids
  int i;
  qsort(centroids, num_centroids, sizeof(*centroids), int16_comparer);
  // Remove duplicates.
  num_unique = 1;
  for (i = 1; i < num_centroids; ++i) {
    if (centroids[i] != centroids[i - 1]) {  // found a new unique centroid
      centroids[num_unique++] = centroids[i];
    }
  }
  return num_unique;
}

static int delta_encode_cost(const int *colors, int num, int bit_depth,
                             int min_val) {
  if (num <= 0) return 0;
  int bits_cost = bit_depth;
  if (num == 1) return bits_cost;
  bits_cost += 2;
  int max_delta = 0;
  int deltas[PALETTE_MAX_SIZE];
  const int min_bits = bit_depth - 3;
  for (int i = 1; i < num; ++i) {
    const int delta = colors[i] - colors[i - 1];
    deltas[i - 1] = delta;
    assert(delta >= min_val);
    if (delta > max_delta) max_delta = delta;
  }
  int bits_per_delta = AOMMAX(av1_ceil_log2(max_delta + 1 - min_val), min_bits);
  assert(bits_per_delta <= bit_depth);
  int range = (1 << bit_depth) - colors[0] - min_val;
  for (int i = 0; i < num - 1; ++i) {
    bits_cost += bits_per_delta;
    range -= deltas[i];
    bits_per_delta = AOMMIN(bits_per_delta, av1_ceil_log2(range));
  }
  return bits_cost;
}

int av1_index_color_cache(const uint16_t *color_cache, int n_cache,
                          const uint16_t *colors, int n_colors,
                          uint8_t *cache_color_found, int *out_cache_colors) {
  if (n_cache <= 0) {
    for (int i = 0; i < n_colors; ++i) out_cache_colors[i] = colors[i];
    return n_colors;
  }
  memset(cache_color_found, 0, n_cache * sizeof(*cache_color_found));
  int n_in_cache = 0;
  int in_cache_flags[PALETTE_MAX_SIZE];
  memset(in_cache_flags, 0, sizeof(in_cache_flags));
  for (int i = 0; i < n_cache && n_in_cache < n_colors; ++i) {
    for (int j = 0; j < n_colors; ++j) {
      if (colors[j] == color_cache[i]) {
        in_cache_flags[j] = 1;
        cache_color_found[i] = 1;
        ++n_in_cache;
        break;
      }
    }
  }
  int j = 0;
  for (int i = 0; i < n_colors; ++i)
    if (!in_cache_flags[i]) out_cache_colors[j++] = colors[i];
  assert(j == n_colors - n_in_cache);
  return j;
}

int av1_get_palette_delta_bits_v(const PALETTE_MODE_INFO *const pmi,
                                 int bit_depth, int *zero_count,
                                 int *min_bits) {
  const int n = pmi->palette_size[1];
  const int max_val = 1 << bit_depth;
  int max_d = 0;
  *min_bits = bit_depth - 4;
  *zero_count = 0;
  for (int i = 1; i < n; ++i) {
    const int delta = pmi->palette_colors[2 * PALETTE_MAX_SIZE + i] -
                      pmi->palette_colors[2 * PALETTE_MAX_SIZE + i - 1];
    const int v = abs(delta);
    const int d = AOMMIN(v, max_val - v);
    if (d > max_d) max_d = d;
    if (d == 0) ++(*zero_count);
  }
  return AOMMAX(av1_ceil_log2(max_d + 1), *min_bits);
}

int av1_palette_color_cost_y(const PALETTE_MODE_INFO *const pmi,
                             const uint16_t *color_cache, int n_cache,
                             int bit_depth) {
  const int n = pmi->palette_size[0];
  int out_cache_colors[PALETTE_MAX_SIZE];
  uint8_t cache_color_found[2 * PALETTE_MAX_SIZE];
  const int n_out_cache =
      av1_index_color_cache(color_cache, n_cache, pmi->palette_colors, n,
                            cache_color_found, out_cache_colors);
  const int total_bits =
      n_cache + delta_encode_cost(out_cache_colors, n_out_cache, bit_depth, 1);
  return av1_cost_literal(total_bits);
}

int av1_palette_color_cost_uv(const PALETTE_MODE_INFO *const pmi,
                              const uint16_t *color_cache, int n_cache,
                              int bit_depth) {
  const int n = pmi->palette_size[1];
  int total_bits = 0;
  // U channel palette color cost.
  int out_cache_colors[PALETTE_MAX_SIZE];
  uint8_t cache_color_found[2 * PALETTE_MAX_SIZE];
  const int n_out_cache = av1_index_color_cache(
      color_cache, n_cache, pmi->palette_colors + PALETTE_MAX_SIZE, n,
      cache_color_found, out_cache_colors);
  total_bits +=
      n_cache + delta_encode_cost(out_cache_colors, n_out_cache, bit_depth, 0);

  // V channel palette color cost.
  int zero_count = 0, min_bits_v = 0;
  const int bits_v =
      av1_get_palette_delta_bits_v(pmi, bit_depth, &zero_count, &min_bits_v);
  const int bits_using_delta =
      2 + bit_depth + (bits_v + 1) * (n - 1) - zero_count;
  const int bits_using_raw = bit_depth * n;
  total_bits += 1 + AOMMIN(bits_using_delta, bits_using_raw);
  return av1_cost_literal(total_bits);
}

// Extends 'color_map' array from 'orig_width x orig_height' to 'new_width x
// new_height'. Extra rows and columns are filled in by copying last valid
// row/column.
static inline void extend_palette_color_map(uint8_t *const color_map,
                                            int orig_width, int orig_height,
                                            int new_width, int new_height) {
  int j;
  assert(new_width >= orig_width);
  assert(new_height >= orig_height);
  if (new_width == orig_width && new_height == orig_height) return;

  for (j = orig_height - 1; j >= 0; --j) {
    memmove(color_map + j * new_width, color_map + j * orig_width, orig_width);
    // Copy last column to extra columns.
    memset(color_map + j * new_width + orig_width,
           color_map[j * new_width + orig_width - 1], new_width - orig_width);
  }
  // Copy last row to extra rows.
  for (j = orig_height; j < new_height; ++j) {
    memcpy(color_map + j * new_width, color_map + (orig_height - 1) * new_width,
           new_width);
  }
}

// Bias toward using colors in the cache.
// TODO(huisu): Try other schemes to improve compression.
static inline void optimize_palette_colors(uint16_t *color_cache, int n_cache,
                                           int n_colors, int stride,
                                           int16_t *centroids, int bit_depth) {
  if (n_cache <= 0) return;
  for (int i = 0; i < n_colors * stride; i += stride) {
    int min_diff = abs((int)centroids[i] - (int)color_cache[0]);
    int idx = 0;
    for (int j = 1; j < n_cache; ++j) {
      const int this_diff = abs((int)centroids[i] - (int)color_cache[j]);
      if (this_diff < min_diff) {
        min_diff = this_diff;
        idx = j;
      }
    }
    const int min_threshold = 4 << (bit_depth - 8);
    if (min_diff <= min_threshold) centroids[i] = color_cache[idx];
  }
}

/*!\brief Calculate the luma palette cost from a given color palette
 *
 * \ingroup palette_mode_search
 * \callergraph
 * Given the base colors as specified in centroids[], calculate the RD cost
 * of palette mode.
 */

static inline void palette_rd_y(
    const AV1_COMP *const cpi, MACROBLOCK *x, MB_MODE_INFO *mbmi,
    BLOCK_SIZE bsize, int dc_mode_cost, const int16_t *data, int16_t *centroids,
    int n, uint16_t *color_cache, int n_cache, bool do_header_rd_based_gating,
    MB_MODE_INFO *best_mbmi, uint8_t *best_palette_color_map, int64_t *best_rd,
    int *rate, int *rate_tokenonly, int64_t *distortion, uint8_t *skippable,
    int *beat_best_rd, PICK_MODE_CONTEXT *ctx, uint8_t *blk_skip,
    uint8_t *tx_type_map, int *beat_best_palette_rd,
    bool *do_header_rd_based_breakout, int discount_color_cost) {
  if (do_header_rd_based_breakout != NULL) *do_header_rd_based_breakout = false;
  optimize_palette_colors(color_cache, n_cache, n, 1, centroids,
                          cpi->common.seq_params->bit_depth);
  const int num_unique_colors = remove_duplicates(centroids, n);
  if (num_unique_colors < PALETTE_MIN_SIZE) {
    // Too few unique colors to create a palette. And DC_PRED will work
    // well for that case anyway. So skip.
    return;
  }
  PALETTE_MODE_INFO *const pmi = &mbmi->palette_mode_info;
  if (cpi->common.seq_params->use_highbitdepth) {
    for (int i = 0; i < num_unique_colors; ++i) {
      pmi->palette_colors[i] = clip_pixel_highbd(
          (int)centroids[i], cpi->common.seq_params->bit_depth);
    }
  } else {
    for (int i = 0; i < num_unique_colors; ++i) {
      pmi->palette_colors[i] = clip_pixel(centroids[i]);
    }
  }
  pmi->palette_size[0] = num_unique_colors;
  MACROBLOCKD *const xd = &x->e_mbd;
  uint8_t *const color_map = xd->plane[0].color_index_map;
  int block_width, block_height, rows, cols;
  av1_get_block_dimensions(bsize, 0, xd, &block_width, &block_height, &rows,
                           &cols);
  av1_calc_indices(data, centroids, color_map, rows * cols, num_unique_colors,
                   1);
  extend_palette_color_map(color_map, cols, rows, block_width, block_height);

  RD_STATS tokenonly_rd_stats;
  int this_rate;

  if (do_header_rd_based_gating) {
    assert(do_header_rd_based_breakout != NULL);
    const int palette_mode_rate = intra_mode_info_cost_y(
        cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, discount_color_cost);
    const int64_t header_rd = RDCOST(x->rdmult, palette_mode_rate, 0);
    // Less aggressive pruning when prune_luma_palette_size_search_level == 1.
    const int header_rd_shift =
        (cpi->sf.intra_sf.prune_luma_palette_size_search_level == 1) ? 1 : 0;
    // Terminate further palette_size search, if the header cost corresponding
    // to lower palette_size is more than *best_rd << header_rd_shift. This
    // logic is implemented with a right shift in the LHS to prevent a possible
    // overflow with the left shift in RHS.
    if ((header_rd >> header_rd_shift) > *best_rd) {
      *do_header_rd_based_breakout = true;
      return;
    }
    av1_pick_uniform_tx_size_type_yrd(cpi, x, &tokenonly_rd_stats, bsize,
                                      *best_rd);
    if (tokenonly_rd_stats.rate == INT_MAX) return;
    this_rate = tokenonly_rd_stats.rate + palette_mode_rate;
  } else {
    av1_pick_uniform_tx_size_type_yrd(cpi, x, &tokenonly_rd_stats, bsize,
                                      *best_rd);
    if (tokenonly_rd_stats.rate == INT_MAX) return;
    this_rate = tokenonly_rd_stats.rate +
                intra_mode_info_cost_y(cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost,
                                       discount_color_cost);
  }

  int64_t this_rd = RDCOST(x->rdmult, this_rate, tokenonly_rd_stats.dist);
  if (!xd->lossless[mbmi->segment_id] && block_signals_txsize(mbmi->bsize)) {
    tokenonly_rd_stats.rate -= tx_size_cost(x, bsize, mbmi->tx_size);
  }
  // Collect mode stats for multiwinner mode processing
  const int txfm_search_done = 1;
  store_winner_mode_stats(
      &cpi->common, x, mbmi, NULL, NULL, NULL, THR_DC, color_map, bsize,
      this_rd, cpi->sf.winner_mode_sf.multi_winner_mode_type, txfm_search_done);
  if (this_rd < *best_rd) {
    *best_rd = this_rd;
    // Setting beat_best_rd flag because current mode rd is better than best_rd.
    // This flag need to be updated only for palette evaluation in key frames
    if (beat_best_rd) *beat_best_rd = 1;
    memcpy(best_palette_color_map, color_map,
           block_width * block_height * sizeof(color_map[0]));
    *best_mbmi = *mbmi;
    memcpy(blk_skip, x->txfm_search_info.blk_skip,
           sizeof(x->txfm_search_info.blk_skip[0]) * ctx->num_4x4_blk);
    av1_copy_array(tx_type_map, xd->tx_type_map, ctx->num_4x4_blk);
    if (rate) *rate = this_rate;
    if (rate_tokenonly) *rate_tokenonly = tokenonly_rd_stats.rate;
    if (distortion) *distortion = tokenonly_rd_stats.dist;
    if (skippable) *skippable = tokenonly_rd_stats.skip_txfm;
    if (beat_best_palette_rd) *beat_best_palette_rd = 1;
  }
}

static inline int is_iter_over(int curr_idx, int end_idx, int step_size) {
  assert(step_size != 0);
  return (step_size > 0) ? curr_idx >= end_idx : curr_idx <= end_idx;
}

// Performs count-based palette search with number of colors in interval
// [start_n, end_n) with step size step_size. If step_size < 0, then end_n can
// be less than start_n. Saves the last numbers searched in last_n_searched and
// returns the best number of colors found.
static inline int perform_top_color_palette_search(
    const AV1_COMP *const cpi, MACROBLOCK *x, MB_MODE_INFO *mbmi,
    BLOCK_SIZE bsize, int dc_mode_cost, const int16_t *data,
    int16_t *top_colors, int start_n, int end_n, int step_size,
    bool do_header_rd_based_gating, int *last_n_searched, uint16_t *color_cache,
    int n_cache, MB_MODE_INFO *best_mbmi, uint8_t *best_palette_color_map,
    int64_t *best_rd, int *rate, int *rate_tokenonly, int64_t *distortion,
    uint8_t *skippable, int *beat_best_rd, PICK_MODE_CONTEXT *ctx,
    uint8_t *best_blk_skip, uint8_t *tx_type_map, int discount_color_cost) {
  int16_t centroids[PALETTE_MAX_SIZE];
  int n = start_n;
  int top_color_winner = end_n;
  /* clang-format off */
  assert(IMPLIES(step_size < 0, start_n > end_n));
  /* clang-format on */
  assert(IMPLIES(step_size > 0, start_n < end_n));
  while (!is_iter_over(n, end_n, step_size)) {
    int beat_best_palette_rd = 0;
    bool do_header_rd_based_breakout = false;
    memcpy(centroids, top_colors, n * sizeof(top_colors[0]));
    palette_rd_y(cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, centroids, n,
                 color_cache, n_cache, do_header_rd_based_gating, best_mbmi,
                 best_palette_color_map, best_rd, rate, rate_tokenonly,
                 distortion, skippable, beat_best_rd, ctx, best_blk_skip,
                 tx_type_map, &beat_best_palette_rd,
                 &do_header_rd_based_breakout, discount_color_cost);
    *last_n_searched = n;
    if (do_header_rd_based_breakout) {
      // Terminate palette_size search by setting last_n_searched to end_n.
      *last_n_searched = end_n;
      break;
    }
    if (beat_best_palette_rd) {
      top_color_winner = n;
    } else if (cpi->sf.intra_sf.prune_palette_search_level == 2) {
      // At search level 2, we return immediately if we don't see an improvement
      return top_color_winner;
    }
    n += step_size;
  }
  return top_color_winner;
}

// Performs k-means based palette search with number of colors in interval
// [start_n, end_n) with step size step_size. If step_size < 0, then end_n can
// be less than start_n. Saves the last numbers searched in last_n_searched and
// returns the best number of colors found.
static inline int perform_k_means_palette_search(
    const AV1_COMP *const cpi, MACROBLOCK *x, MB_MODE_INFO *mbmi,
    BLOCK_SIZE bsize, int dc_mode_cost, const int16_t *data, int lower_bound,
    int upper_bound, int start_n, int end_n, int step_size,
    bool do_header_rd_based_gating, int *last_n_searched, uint16_t *color_cache,
    int n_cache, MB_MODE_INFO *best_mbmi, uint8_t *best_palette_color_map,
    int64_t *best_rd, int *rate, int *rate_tokenonly, int64_t *distortion,
    uint8_t *skippable, int *beat_best_rd, PICK_MODE_CONTEXT *ctx,
    uint8_t *best_blk_skip, uint8_t *tx_type_map, uint8_t *color_map,
    int data_points, int discount_color_cost) {
  int16_t centroids[PALETTE_MAX_SIZE];
  const int max_itr = 50;
  int n = start_n;
  int top_color_winner = end_n;
  /* clang-format off */
  assert(IMPLIES(step_size < 0, start_n > end_n));
  /* clang-format on */
  assert(IMPLIES(step_size > 0, start_n < end_n));
  while (!is_iter_over(n, end_n, step_size)) {
    int beat_best_palette_rd = 0;
    bool do_header_rd_based_breakout = false;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      centroids[i] =
          lower_bound + (2 * i + 1) * (upper_bound - lower_bound) / n / 2;
    }
    av1_k_means(data, centroids, color_map, data_points, n, 1, max_itr);
    palette_rd_y(cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, centroids, n,
                 color_cache, n_cache, do_header_rd_based_gating, best_mbmi,
                 best_palette_color_map, best_rd, rate, rate_tokenonly,
                 distortion, skippable, beat_best_rd, ctx, best_blk_skip,
                 tx_type_map, &beat_best_palette_rd,
                 &do_header_rd_based_breakout, discount_color_cost);
    *last_n_searched = n;
    if (do_header_rd_based_breakout) {
      // Terminate palette_size search by setting last_n_searched to end_n.
      *last_n_searched = end_n;
      break;
    }
    if (beat_best_palette_rd) {
      top_color_winner = n;
    } else if (cpi->sf.intra_sf.prune_palette_search_level == 2) {
      // At search level 2, we return immediately if we don't see an improvement
      return top_color_winner;
    }
    n += step_size;
  }
  return top_color_winner;
}

// Sets the parameters to search the current number of colors +- 1
static inline void set_stage2_params(int *min_n, int *max_n, int *step_size,
                                     int winner, int end_n) {
  // Set min to winner - 1 unless we are already at the border, then we set it
  // to winner + 1
  *min_n = (winner == PALETTE_MIN_SIZE) ? (PALETTE_MIN_SIZE + 1)
                                        : AOMMAX(winner - 1, PALETTE_MIN_SIZE);
  // Set max to winner + 1 unless we are already at the border, then we set it
  // to winner - 1
  *max_n =
      (winner == end_n) ? (winner - 1) : AOMMIN(winner + 1, PALETTE_MAX_SIZE);

  // Set the step size to max_n - min_n so we only search those two values.
  // If max_n == min_n, then set step_size to 1 to avoid infinite loop later.
  *step_size = AOMMAX(1, *max_n - *min_n);
}

static inline void fill_data_and_get_bounds(const uint8_t *src,
                                            const int src_stride,
                                            const int rows, const int cols,
                                            const int is_high_bitdepth,
                                            int16_t *data, int *lower_bound,
                                            int *upper_bound) {
  if (is_high_bitdepth) {
    const uint16_t *src_ptr = CONVERT_TO_SHORTPTR(src);
    *lower_bound = *upper_bound = src_ptr[0];
    for (int r = 0; r < rows; ++r) {
      for (int c = 0; c < cols; ++c) {
        const int val = src_ptr[c];
        data[c] = (int16_t)val;
        *lower_bound = AOMMIN(*lower_bound, val);
        *upper_bound = AOMMAX(*upper_bound, val);
      }
      src_ptr += src_stride;
      data += cols;
    }
    return;
  }

  // low bit depth
  *lower_bound = *upper_bound = src[0];
  for (int r = 0; r < rows; ++r) {
    for (int c = 0; c < cols; ++c) {
      const int val = src[c];
      data[c] = (int16_t)val;
      *lower_bound = AOMMIN(*lower_bound, val);
      *upper_bound = AOMMAX(*upper_bound, val);
    }
    src += src_stride;
    data += cols;
  }
}

/*! \brief Colors are sorted by their count: the higher the better.
 */

struct ColorCount {
  //! Color index in the histogram.
  int index;
  //! Histogram count.
  int count;
};

static int color_count_comp(const void *c1, const void *c2) {
  const struct ColorCount *color_count1 = (const struct ColorCount *)c1;
  const struct ColorCount *color_count2 = (const struct ColorCount *)c2;
  if (color_count1->count > color_count2->count) return -1;
  if (color_count1->count < color_count2->count) return 1;
  if (color_count1->index < color_count2->index) return -1;
  return 1;
}

static void find_top_colors(const int *const count_buf, int bit_depth,
                            int n_colors, int16_t *top_colors) {
  // Top color array, serving as a priority queue if more than n_colors are
  // found.
  struct ColorCount top_color_counts[PALETTE_MAX_SIZE] = { { 0 } };
  int n_color_count = 0;
  for (int i = 0; i < (1 << bit_depth); ++i) {
    if (count_buf[i] > 0) {
      if (n_color_count < n_colors) {
        // Keep adding to the top colors.
        top_color_counts[n_color_count].index = i;
        top_color_counts[n_color_count].count = count_buf[i];
        ++n_color_count;
        if (n_color_count == n_colors) {
          qsort(top_color_counts, n_colors, sizeof(top_color_counts[0]),
                color_count_comp);
        }
      } else {
        // Check the worst in the sorted top.
        if (count_buf[i] > top_color_counts[n_colors - 1].count) {
          int j = n_colors - 1;
          // Move up to the best one.
          while (j >= 1 && count_buf[i] > top_color_counts[j - 1].count) --j;
          memmove(top_color_counts + j + 1, top_color_counts + j,
                  (n_colors - j - 1) * sizeof(top_color_counts[0]));
          top_color_counts[j].index = i;
          top_color_counts[j].count = count_buf[i];
        }
      }
    }
  }
  assert(n_color_count == n_colors);

  for (int i = 0; i < n_colors; ++i) {
    top_colors[i] = top_color_counts[i].index;
  }
}

void av1_rd_pick_palette_intra_sby(
    const AV1_COMP *cpi, MACROBLOCK *x, BLOCK_SIZE bsize, int dc_mode_cost,
    MB_MODE_INFO *best_mbmi, uint8_t *best_palette_color_map, int64_t *best_rd,
    int *rate, int *rate_tokenonly, int64_t *distortion, uint8_t *skippable,
    int *beat_best_rd, PICK_MODE_CONTEXT *ctx, uint8_t *best_blk_skip,
    uint8_t *tx_type_map) {
  MACROBLOCKD *const xd = &x->e_mbd;
  MB_MODE_INFO *const mbmi = xd->mi[0];
  assert(!is_inter_block(mbmi));
  assert(av1_allow_palette(cpi->common.features.allow_screen_content_tools,
                           bsize));
  assert(PALETTE_MAX_SIZE == 8);
  assert(PALETTE_MIN_SIZE == 2);

  const int src_stride = x->plane[0].src.stride;
  const uint8_t *const src = x->plane[0].src.buf;
  int block_width, block_height, rows, cols;
  av1_get_block_dimensions(bsize, 0, xd, &block_width, &block_height, &rows,
                           &cols);
  const SequenceHeader *const seq_params = cpi->common.seq_params;
  const int is_hbd = seq_params->use_highbitdepth;
  const int bit_depth = seq_params->bit_depth;
  const int discount_color_cost = cpi->sf.rt_sf.use_nonrd_pick_mode;
  int unused;

  int count_buf[1 << 12];  // Maximum (1 << 12) color levels.
  int colors, colors_threshold = 0;
  if (is_hbd) {
    int count_buf_8bit[1 << 8];  // Maximum (1 << 8) bins for hbd path.
    av1_count_colors_highbd(src, src_stride, rows, cols, bit_depth, count_buf,
                            count_buf_8bit, &colors_threshold, &colors);
  } else {
    av1_count_colors(src, src_stride, rows, cols, count_buf, &colors);
    colors_threshold = colors;
  }

  uint8_t *const color_map = xd->plane[0].color_index_map;
  int color_thresh_palette = x->color_palette_thresh;
  // Allow for larger color_threshold for palette search, based on color,
  // scene_change, and block source variance.
  // Since palette is Y based, only allow larger threshold if block
  // color_dist is below threshold.
  if (cpi->sf.rt_sf.use_nonrd_pick_mode &&
      cpi->sf.rt_sf.increase_color_thresh_palette && cpi->rc.high_source_sad &&
      x->source_variance > 50) {
    int64_t norm_color_dist = 0;
    if (x->color_sensitivity[0] || x->color_sensitivity[1]) {
      norm_color_dist = x->min_dist_inter_uv >>
                        (mi_size_wide_log2[bsize] + mi_size_high_log2[bsize]);
      if (x->color_sensitivity[0] && x->color_sensitivity[1])
        norm_color_dist = norm_color_dist >> 1;
    }
    if (norm_color_dist < 8000) color_thresh_palette += 20;
  }
  if (colors_threshold > 1 && colors_threshold <= color_thresh_palette) {
    int16_t *const data = x->palette_buffer->kmeans_data_buf;
    int16_t centroids[PALETTE_MAX_SIZE];
    int lower_bound, upper_bound;
    fill_data_and_get_bounds(src, src_stride, rows, cols, is_hbd, data,
                             &lower_bound, &upper_bound);

    mbmi->mode = DC_PRED;
    mbmi->filter_intra_mode_info.use_filter_intra = 0;

    uint16_t color_cache[2 * PALETTE_MAX_SIZE];
    const int n_cache = av1_get_palette_cache(xd, 0, color_cache);

    // Find the dominant colors, stored in top_colors[].
    int16_t top_colors[PALETTE_MAX_SIZE] = { 0 };
    find_top_colors(count_buf, bit_depth, AOMMIN(colors, PALETTE_MAX_SIZE),
                    top_colors);

    // The following are the approaches used for header rdcost based gating
    // for early termination for different values of prune_palette_search_level.
    // 0: Pruning based on header rdcost for ascending order palette_size
    // search.
    // 1: When colors > PALETTE_MIN_SIZE, enabled only for coarse palette_size
    // search and for finer search do_header_rd_based_gating parameter is
    // explicitly passed as 'false'.
    // 2: Enabled only for ascending order palette_size search and for
    // descending order search do_header_rd_based_gating parameter is explicitly
    // passed as 'false'.
    const bool do_header_rd_based_gating =
        cpi->sf.intra_sf.prune_luma_palette_size_search_level != 0;

    // TODO(huisu@google.com): Try to avoid duplicate computation in cases
    // where the dominant colors and the k-means results are similar.
    if ((cpi->sf.intra_sf.prune_palette_search_level == 1) &&
        (colors > PALETTE_MIN_SIZE)) {
      // Start index and step size below are chosen to evaluate unique
      // candidates in neighbor search, in case a winner candidate is found in
      // coarse search. Example,
      // 1) 8 colors (end_n = 8): 2,3,4,5,6,7,8. start_n is chosen as 2 and step
      // size is chosen as 3. Therefore, coarse search will evaluate 2, 5 and 8.
      // If winner is found at 5, then 4 and 6 are evaluated. Similarly, for 2
      // (3) and 8 (7).
      // 2) 7 colors (end_n = 7): 2,3,4,5,6,7. If start_n is chosen as 2 (same
      // as for 8 colors) then step size should also be 2, to cover all
      // candidates. Coarse search will evaluate 2, 4 and 6. If winner is either
      // 2 or 4, 3 will be evaluated. Instead, if start_n=3 and step_size=3,
      // coarse search will evaluate 3 and 6. For the winner, unique neighbors
      // (3: 2,4 or 6: 5,7) would be evaluated.

      // Start index for coarse palette search for dominant colors and k-means
      const uint8_t start_n_lookup_table[PALETTE_MAX_SIZE + 1] = { 0, 0, 0,
                                                                   3, 3, 2,
                                                                   3, 3, 2 };
      // Step size for coarse palette search for dominant colors and k-means
      const uint8_t step_size_lookup_table[PALETTE_MAX_SIZE + 1] = { 0, 0, 0,
                                                                     3, 3, 3,
                                                                     3, 3, 3 };

      // Choose the start index and step size for coarse search based on number
      // of colors
      const int max_n = AOMMIN(colors, PALETTE_MAX_SIZE);
      const int min_n = start_n_lookup_table[max_n];
      const int step_size = step_size_lookup_table[max_n];
      assert(min_n >= PALETTE_MIN_SIZE);
      // Perform top color coarse palette search to find the winner candidate
      const int top_color_winner = perform_top_color_palette_search(
          cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, top_colors, min_n, max_n + 1,
          step_size, do_header_rd_based_gating, &unused, color_cache, n_cache,
          best_mbmi, best_palette_color_map, best_rd, rate, rate_tokenonly,
          distortion, skippable, beat_best_rd, ctx, best_blk_skip, tx_type_map,
          discount_color_cost);
      // Evaluate neighbors for the winner color (if winner is found) in the
      // above coarse search for dominant colors
      if (top_color_winner <= max_n) {
        int stage2_min_n, stage2_max_n, stage2_step_size;
        set_stage2_params(&stage2_min_n, &stage2_max_n, &stage2_step_size,
                          top_color_winner, max_n);
        // perform finer search for the winner candidate
        perform_top_color_palette_search(
            cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, top_colors, stage2_min_n,
            stage2_max_n + 1, stage2_step_size,
            /*do_header_rd_based_gating=*/false, &unused, color_cache, n_cache,
            best_mbmi, best_palette_color_map, best_rd, rate, rate_tokenonly,
            distortion, skippable, beat_best_rd, ctx, best_blk_skip,
            tx_type_map, discount_color_cost);
      }
      // K-means clustering.
      // Perform k-means coarse palette search to find the winner candidate
      const int k_means_winner = perform_k_means_palette_search(
          cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, lower_bound, upper_bound,
          min_n, max_n + 1, step_size, do_header_rd_based_gating, &unused,
          color_cache, n_cache, best_mbmi, best_palette_color_map, best_rd,
          rate, rate_tokenonly, distortion, skippable, beat_best_rd, ctx,
          best_blk_skip, tx_type_map, color_map, rows * cols,
          discount_color_cost);
      // Evaluate neighbors for the winner color (if winner is found) in the
      // above coarse search for k-means
      if (k_means_winner <= max_n) {
        int start_n_stage2, end_n_stage2, step_size_stage2;
        set_stage2_params(&start_n_stage2, &end_n_stage2, &step_size_stage2,
                          k_means_winner, max_n);
        // perform finer search for the winner candidate
        perform_k_means_palette_search(
            cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, lower_bound, upper_bound,
            start_n_stage2, end_n_stage2 + 1, step_size_stage2,
            /*do_header_rd_based_gating=*/false, &unused, color_cache, n_cache,
            best_mbmi, best_palette_color_map, best_rd, rate, rate_tokenonly,
            distortion, skippable, beat_best_rd, ctx, best_blk_skip,
            tx_type_map, color_map, rows * cols, discount_color_cost);
      }
    } else {
      const int max_n = AOMMIN(colors, PALETTE_MAX_SIZE),
                min_n = PALETTE_MIN_SIZE;
      // Perform top color palette search in ascending order
      int last_n_searched = min_n;
      perform_top_color_palette_search(
          cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, top_colors, min_n, max_n + 1,
          1, do_header_rd_based_gating, &last_n_searched, color_cache, n_cache,
          best_mbmi, best_palette_color_map, best_rd, rate, rate_tokenonly,
          distortion, skippable, beat_best_rd, ctx, best_blk_skip, tx_type_map,
          discount_color_cost);
      if (last_n_searched < max_n) {
        // Search in descending order until we get to the previous best
        perform_top_color_palette_search(
            cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, top_colors, max_n,
            last_n_searched, -1, /*do_header_rd_based_gating=*/false, &unused,
            color_cache, n_cache, best_mbmi, best_palette_color_map, best_rd,
            rate, rate_tokenonly, distortion, skippable, beat_best_rd, ctx,
            best_blk_skip, tx_type_map, discount_color_cost);
      }
      // K-means clustering.
      if (colors == PALETTE_MIN_SIZE) {
        // Special case: These colors automatically become the centroids.
        assert(colors == 2);
        centroids[0] = lower_bound;
        centroids[1] = upper_bound;
        palette_rd_y(cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, centroids, colors,
                     color_cache, n_cache, /*do_header_rd_based_gating=*/false,
                     best_mbmi, best_palette_color_map, best_rd, rate,
                     rate_tokenonly, distortion, skippable, beat_best_rd, ctx,
                     best_blk_skip, tx_type_map, NULL, NULL,
                     discount_color_cost);
      } else {
        // Perform k-means palette search in ascending order
        last_n_searched = min_n;
        perform_k_means_palette_search(
            cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, lower_bound, upper_bound,
            min_n, max_n + 1, 1, do_header_rd_based_gating, &last_n_searched,
            color_cache, n_cache, best_mbmi, best_palette_color_map, best_rd,
            rate, rate_tokenonly, distortion, skippable, beat_best_rd, ctx,
            best_blk_skip, tx_type_map, color_map, rows * cols,
            discount_color_cost);
        if (last_n_searched < max_n) {
          // Search in descending order until we get to the previous best
          perform_k_means_palette_search(
              cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost, data, lower_bound, upper_bound,
              max_n, last_n_searched, -1, /*do_header_rd_based_gating=*/false,
              &unused, color_cache, n_cache, best_mbmi, best_palette_color_map,
              best_rd, rate, rate_tokenonly, distortion, skippable,
              beat_best_rd, ctx, best_blk_skip, tx_type_map, color_map,
              rows * cols, discount_color_cost);
        }
      }
    }
  }

  if (best_mbmi->palette_mode_info.palette_size[0] > 0) {
    memcpy(color_map, best_palette_color_map,
           block_width * block_height * sizeof(best_palette_color_map[0]));
    // Gather the stats to determine whether to use screen content tools in
    // function av1_determine_sc_tools_with_encoding().
    x->palette_pixels += (block_width * block_height);
  }
  *mbmi = *best_mbmi;
}

void av1_rd_pick_palette_intra_sbuv(const AV1_COMP *cpi, MACROBLOCK *x,
                                    int dc_mode_cost,
                                    uint8_t *best_palette_color_map,
                                    MB_MODE_INFO *const best_mbmi,
                                    int64_t *best_rd, int *rate,
                                    int *rate_tokenonly, int64_t *distortion,
                                    uint8_t *skippable) {
  MACROBLOCKD *const xd = &x->e_mbd;
  MB_MODE_INFO *const mbmi = xd->mi[0];
  assert(!is_inter_block(mbmi));
  assert(av1_allow_palette(cpi->common.features.allow_screen_content_tools,
                           mbmi->bsize));
  PALETTE_MODE_INFO *const pmi = &mbmi->palette_mode_info;
  const BLOCK_SIZE bsize = mbmi->bsize;
  const SequenceHeader *const seq_params = cpi->common.seq_params;
  int this_rate;
  int64_t this_rd;
  int colors_u, colors_v;
  int colors_threshold_u = 0, colors_threshold_v = 0, colors_threshold = 0;
  const int src_stride = x->plane[1].src.stride;
  const uint8_t *const src_u = x->plane[1].src.buf;
  const uint8_t *const src_v = x->plane[2].src.buf;
  uint8_t *const color_map = xd->plane[1].color_index_map;
  RD_STATS tokenonly_rd_stats;
  int plane_block_width, plane_block_height, rows, cols;
  av1_get_block_dimensions(bsize, 1, xd, &plane_block_width,
                           &plane_block_height, &rows, &cols);

  mbmi->uv_mode = UV_DC_PRED;
  if (seq_params->use_highbitdepth) {
    int count_buf[1 << 12];      // Maximum (1 << 12) color levels.
    int count_buf_8bit[1 << 8];  // Maximum (1 << 8) bins for hbd path.
    av1_count_colors_highbd(src_u, src_stride, rows, cols,
                            seq_params->bit_depth, count_buf, count_buf_8bit,
                            &colors_threshold_u, &colors_u);
    av1_count_colors_highbd(src_v, src_stride, rows, cols,
                            seq_params->bit_depth, count_buf, count_buf_8bit,
                            &colors_threshold_v, &colors_v);
  } else {
    int count_buf[1 << 8];
    av1_count_colors(src_u, src_stride, rows, cols, count_buf, &colors_u);
    av1_count_colors(src_v, src_stride, rows, cols, count_buf, &colors_v);
    colors_threshold_u = colors_u;
    colors_threshold_v = colors_v;
  }

  uint16_t color_cache[2 * PALETTE_MAX_SIZE];
  const int n_cache = av1_get_palette_cache(xd, 1, color_cache);

  colors_threshold = colors_threshold_u > colors_threshold_v
                         ? colors_threshold_u
                         : colors_threshold_v;
  if (colors_threshold > 1 && colors_threshold <= 64) {
    int r, c, n, i, j;
    const int max_itr = 50;
    int lb_u, ub_u, val_u;
    int lb_v, ub_v, val_v;
    int16_t *const data = x->palette_buffer->kmeans_data_buf;
    int16_t centroids[2 * PALETTE_MAX_SIZE];

    uint16_t *src_u16 = CONVERT_TO_SHORTPTR(src_u);
    uint16_t *src_v16 = CONVERT_TO_SHORTPTR(src_v);
    if (seq_params->use_highbitdepth) {
      lb_u = src_u16[0];
      ub_u = src_u16[0];
      lb_v = src_v16[0];
      ub_v = src_v16[0];
    } else {
      lb_u = src_u[0];
      ub_u = src_u[0];
      lb_v = src_v[0];
      ub_v = src_v[0];
    }

    for (r = 0; r < rows; ++r) {
      for (c = 0; c < cols; ++c) {
        if (seq_params->use_highbitdepth) {
          val_u = src_u16[r * src_stride + c];
          val_v = src_v16[r * src_stride + c];
          data[(r * cols + c) * 2] = val_u;
          data[(r * cols + c) * 2 + 1] = val_v;
        } else {
          val_u = src_u[r * src_stride + c];
          val_v = src_v[r * src_stride + c];
          data[(r * cols + c) * 2] = val_u;
          data[(r * cols + c) * 2 + 1] = val_v;
        }
        if (val_u < lb_u)
          lb_u = val_u;
        else if (val_u > ub_u)
          ub_u = val_u;
        if (val_v < lb_v)
          lb_v = val_v;
        else if (val_v > ub_v)
          ub_v = val_v;
      }
    }

    const int colors = colors_u > colors_v ? colors_u : colors_v;
    const int max_colors =
        colors > PALETTE_MAX_SIZE ? PALETTE_MAX_SIZE : colors;
    for (n = PALETTE_MIN_SIZE; n <= max_colors; ++n) {
      for (i = 0; i < n; ++i) {
        centroids[i * 2] = lb_u + (2 * i + 1) * (ub_u - lb_u) / n / 2;
        centroids[i * 2 + 1] = lb_v + (2 * i + 1) * (ub_v - lb_v) / n / 2;
      }
      av1_k_means(data, centroids, color_map, rows * cols, n, 2, max_itr);
      optimize_palette_colors(color_cache, n_cache, n, 2, centroids,
                              cpi->common.seq_params->bit_depth);
      // Sort the U channel colors in ascending order.
      for (i = 0; i < 2 * (n - 1); i += 2) {
        int min_idx = i;
        int min_val = centroids[i];
        for (j = i + 2; j < 2 * n; j += 2)
          if (centroids[j] < min_val) min_val = centroids[j], min_idx = j;
        if (min_idx != i) {
          int temp_u = centroids[i], temp_v = centroids[i + 1];
          centroids[i] = centroids[min_idx];
          centroids[i + 1] = centroids[min_idx + 1];
          centroids[min_idx] = temp_u, centroids[min_idx + 1] = temp_v;
        }
      }
      av1_calc_indices(data, centroids, color_map, rows * cols, n, 2);
      extend_palette_color_map(color_map, cols, rows, plane_block_width,
                               plane_block_height);
      pmi->palette_size[1] = n;
      for (i = 1; i < 3; ++i) {
        for (j = 0; j < n; ++j) {
          if (seq_params->use_highbitdepth)
            pmi->palette_colors[i * PALETTE_MAX_SIZE + j] = clip_pixel_highbd(
                (int)centroids[j * 2 + i - 1], seq_params->bit_depth);
          else
            pmi->palette_colors[i * PALETTE_MAX_SIZE + j] =
                clip_pixel((int)centroids[j * 2 + i - 1]);
        }
      }

      if (cpi->sf.intra_sf.early_term_chroma_palette_size_search) {
        const int palette_mode_rate =
            intra_mode_info_cost_uv(cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost);
        const int64_t header_rd = RDCOST(x->rdmult, palette_mode_rate, 0);
        // Terminate further palette_size search, if header cost corresponding
        // to lower palette_size is more than the best_rd.
        if (header_rd >= *best_rd) break;
        av1_txfm_uvrd(cpi, x, &tokenonly_rd_stats, bsize, *best_rd);
        if (tokenonly_rd_stats.rate == INT_MAX) continue;
        this_rate = tokenonly_rd_stats.rate + palette_mode_rate;
      } else {
        av1_txfm_uvrd(cpi, x, &tokenonly_rd_stats, bsize, *best_rd);
        if (tokenonly_rd_stats.rate == INT_MAX) continue;
        this_rate = tokenonly_rd_stats.rate +
                    intra_mode_info_cost_uv(cpi, x, mbmi, bsize, dc_mode_cost);
      }

      this_rd = RDCOST(x->rdmult, this_rate, tokenonly_rd_stats.dist);
      if (this_rd < *best_rd) {
        *best_rd = this_rd;
        *best_mbmi = *mbmi;
        memcpy(best_palette_color_map, color_map,
               plane_block_width * plane_block_height *
                   sizeof(best_palette_color_map[0]));
        *rate = this_rate;
        *distortion = tokenonly_rd_stats.dist;
        *rate_tokenonly = tokenonly_rd_stats.rate;
        *skippable = tokenonly_rd_stats.skip_txfm;
      }
    }
  }
  if (best_mbmi->palette_mode_info.palette_size[1] > 0) {
    memcpy(color_map, best_palette_color_map,
           plane_block_width * plane_block_height *
               sizeof(best_palette_color_map[0]));
  }
}

void av1_restore_uv_color_map(const AV1_COMP *cpi, MACROBLOCK *x) {
  MACROBLOCKD *const xd = &x->e_mbd;
  MB_MODE_INFO *const mbmi = xd->mi[0];
  PALETTE_MODE_INFO *const pmi = &mbmi->palette_mode_info;
  const BLOCK_SIZE bsize = mbmi->bsize;
  int src_stride = x->plane[1].src.stride;
  const uint8_t *const src_u = x->plane[1].src.buf;
  const uint8_t *const src_v = x->plane[2].src.buf;
  int16_t *const data = x->palette_buffer->kmeans_data_buf;
  int16_t centroids[2 * PALETTE_MAX_SIZE];
  uint8_t *const color_map = xd->plane[1].color_index_map;
  int r, c;
  const uint16_t *const src_u16 = CONVERT_TO_SHORTPTR(src_u);
  const uint16_t *const src_v16 = CONVERT_TO_SHORTPTR(src_v);
  int plane_block_width, plane_block_height, rows, cols;
  av1_get_block_dimensions(bsize, 1, xd, &plane_block_width,
                           &plane_block_height, &rows, &cols);

  for (r = 0; r < rows; ++r) {
    for (c = 0; c < cols; ++c) {
      if (cpi->common.seq_params->use_highbitdepth) {
        data[(r * cols + c) * 2] = src_u16[r * src_stride + c];
        data[(r * cols + c) * 2 + 1] = src_v16[r * src_stride + c];
      } else {
        data[(r * cols + c) * 2] = src_u[r * src_stride + c];
        data[(r * cols + c) * 2 + 1] = src_v[r * src_stride + c];
      }
    }
  }

  for (r = 1; r < 3; ++r) {
    for (c = 0; c < pmi->palette_size[1]; ++c) {
      centroids[c * 2 + r - 1] = pmi->palette_colors[r * PALETTE_MAX_SIZE + c];
    }
  }

  av1_calc_indices(data, centroids, color_map, rows * cols,
                   pmi->palette_size[1], 2);
  extend_palette_color_map(color_map, cols, rows, plane_block_width,
                           plane_block_height);
}

Messung V0.5
C=89 H=88 G=88

¤ Dauer der Verarbeitung: 0.31 Sekunden  ¤

*© Formatika GbR, Deutschland






Wurzel

Suchen

Beweissystem der NASA

Beweissystem Isabelle

NIST Cobol Testsuite

Cephes Mathematical Library

Wiener Entwicklungsmethode

Haftungshinweis

Die Informationen auf dieser Webseite wurden nach bestem Wissen sorgfältig zusammengestellt. Es wird jedoch weder Vollständigkeit, noch Richtigkeit, noch Qualität der bereit gestellten Informationen zugesichert.

Bemerkung:

Die farbliche Syntaxdarstellung und die Messung sind noch experimentell.