vp9/encoder/vp9_segmentation.c

   1 /*
   2  *  Copyright (c) 2012 The WebM project authors. All Rights Reserved.
   3  *
   4  *  Use of this source code is governed by a BSD-style license
   5  *  that can be found in the LICENSE file in the root of the source
   6  *  tree. An additional intellectual property rights grant can be found
   7  *  in the file PATENTS.  All contributing project authors may
   8  *  be found in the AUTHORS file in the root of the source tree.
   9  */
  10
  11 #include <limits.h>
  12
  13 #include "vpx_mem/vpx_mem.h"
  14
  15 #include "vp9/common/vp9_pred_common.h"
  16 #include "vp9/common/vp9_tile_common.h"
  17
  18 #include "vp9/encoder/vp9_cost.h"
  19 #include "vp9/encoder/vp9_segmentation.h"
  20
  21 void vp9_enable_segmentation(struct segmentation *seg) {
  22   seg->enabled = 1;
  23   seg->update_map = 1;
  24   seg->update_data = 1;
  25 }
  26
  27 void vp9_disable_segmentation(struct segmentation *seg) {
  28   seg->enabled = 0;
  29   seg->update_map = 0;
  30   seg->update_data = 0;
  31 }
  32
  33 void vp9_set_segment_data(struct segmentation *seg, signed char *feature_data,
  34                           unsigned char abs_delta) {
  35   seg->abs_delta = abs_delta;
  36
  37   memcpy(seg->feature_data, feature_data, sizeof(seg->feature_data));
  38 }
  39 void vp9_disable_segfeature(struct segmentation *seg, int segment_id,
  40                             SEG_LVL_FEATURES feature_id) {
  41   seg->feature_mask[segment_id] &= ~(1 << feature_id);
  42 }
  43
  44 void vp9_clear_segdata(struct segmentation *seg, int segment_id,
  45                        SEG_LVL_FEATURES feature_id) {
  46   seg->feature_data[segment_id][feature_id] = 0;
  47 }
  48
  49 void vp9_psnr_aq_mode_setup(struct segmentation *seg) {
  50   int i;
  51
  52   vp9_enable_segmentation(seg);
  53   vp9_clearall_segfeatures(seg);
  54   seg->abs_delta = SEGMENT_DELTADATA;
  55
  56   for (i = 0; i < MAX_SEGMENTS; ++i) {
  57     vp9_set_segdata(seg, i, SEG_LVL_ALT_Q, 2 * (i - (MAX_SEGMENTS / 2)));
  58     vp9_enable_segfeature(seg, i, SEG_LVL_ALT_Q);
  59   }
  60 }
  61
  62 // Based on set of segment counts calculate a probability tree
  63 static void calc_segtree_probs(int *segcounts, vpx_prob *segment_tree_probs) {
  64   // Work out probabilities of each segment
  65   const int c01 = segcounts[0] + segcounts[1];
  66   const int c23 = segcounts[2] + segcounts[3];
  67   const int c45 = segcounts[4] + segcounts[5];
  68   const int c67 = segcounts[6] + segcounts[7];
  69
  70   segment_tree_probs[0] = get_binary_prob(c01 + c23, c45 + c67);
  71   segment_tree_probs[1] = get_binary_prob(c01, c23);
  72   segment_tree_probs[2] = get_binary_prob(c45, c67);
  73   segment_tree_probs[3] = get_binary_prob(segcounts[0], segcounts[1]);
  74   segment_tree_probs[4] = get_binary_prob(segcounts[2], segcounts[3]);
  75   segment_tree_probs[5] = get_binary_prob(segcounts[4], segcounts[5]);
  76   segment_tree_probs[6] = get_binary_prob(segcounts[6], segcounts[7]);
  77 }
  78
  79 // Based on set of segment counts and probabilities calculate a cost estimate
  80 static int cost_segmap(int *segcounts, vpx_prob *probs) {
  81   const int c01 = segcounts[0] + segcounts[1];
  82   const int c23 = segcounts[2] + segcounts[3];
  83   const int c45 = segcounts[4] + segcounts[5];
  84   const int c67 = segcounts[6] + segcounts[7];
  85   const int c0123 = c01 + c23;
  86   const int c4567 = c45 + c67;
  87
  88   // Cost the top node of the tree
  89   int cost = c0123 * vp9_cost_zero(probs[0]) + c4567 * vp9_cost_one(probs[0]);
  90
  91   // Cost subsequent levels
  92   if (c0123 > 0) {
  93     cost += c01 * vp9_cost_zero(probs[1]) + c23 * vp9_cost_one(probs[1]);
  94
  95     if (c01 > 0)
  96       cost += segcounts[0] * vp9_cost_zero(probs[3]) +
  97               segcounts[1] * vp9_cost_one(probs[3]);
  98     if (c23 > 0)
  99       cost += segcounts[2] * vp9_cost_zero(probs[4]) +
 100               segcounts[3] * vp9_cost_one(probs[4]);
 101   }
 102
 103   if (c4567 > 0) {
 104     cost += c45 * vp9_cost_zero(probs[2]) + c67 * vp9_cost_one(probs[2]);
 105
 106     if (c45 > 0)
 107       cost += segcounts[4] * vp9_cost_zero(probs[5]) +
 108               segcounts[5] * vp9_cost_one(probs[5]);
 109     if (c67 > 0)
 110       cost += segcounts[6] * vp9_cost_zero(probs[6]) +
 111               segcounts[7] * vp9_cost_one(probs[6]);
 112   }
 113
 114   return cost;
 115 }
 116
 117 static void count_segs(const VP9_COMMON *cm, MACROBLOCKD *xd,
 118                        const TileInfo *tile, MODE_INFO **mi,
 119                        int *no_pred_segcounts,
 120                        int (*temporal_predictor_count)[2],
 121                        int *t_unpred_seg_counts, int bw, int bh, int mi_row,
 122                        int mi_col) {
 123   int segment_id;
 124
 125   if (mi_row >= cm->mi_rows || mi_col >= cm->mi_cols) return;
 126
 127   xd->mi = mi;
 128   segment_id = xd->mi[0]->segment_id;
 129
 130   set_mi_row_col(xd, tile, mi_row, bh, mi_col, bw, cm->mi_rows, cm->mi_cols);
 131
 132   // Count the number of hits on each segment with no prediction
 133   no_pred_segcounts[segment_id]++;
 134
 135   // Temporal prediction not allowed on key frames
 136   if (cm->frame_type != KEY_FRAME) {
 137     const BLOCK_SIZE bsize = xd->mi[0]->sb_type;
 138     // Test to see if the segment id matches the predicted value.
 139     const int pred_segment_id =
 140         get_segment_id(cm, cm->last_frame_seg_map, bsize, mi_row, mi_col);
 141     const int pred_flag = pred_segment_id == segment_id;
 142     const int pred_context = vp9_get_pred_context_seg_id(xd);
 143
 144     // Store the prediction status for this mb and update counts
 145     // as appropriate
 146     xd->mi[0]->seg_id_predicted = pred_flag;
 147     temporal_predictor_count[pred_context][pred_flag]++;
 148
 149     // Update the "unpredicted" segment count
 150     if (!pred_flag) t_unpred_seg_counts[segment_id]++;
 151   }
 152 }
 153
 154 static void count_segs_sb(const VP9_COMMON *cm, MACROBLOCKD *xd,
 155                           const TileInfo *tile, MODE_INFO **mi,
 156                           int *no_pred_segcounts,
 157                           int (*temporal_predictor_count)[2],
 158                           int *t_unpred_seg_counts, int mi_row, int mi_col,
 159                           BLOCK_SIZE bsize) {
 160   const int mis = cm->mi_stride;
 161   int bw, bh;
 162   const int bs = num_8x8_blocks_wide_lookup[bsize], hbs = bs / 2;
 163
 164   if (mi_row >= cm->mi_rows || mi_col >= cm->mi_cols) return;
 165
 166   bw = num_8x8_blocks_wide_lookup[mi[0]->sb_type];
 167   bh = num_8x8_blocks_high_lookup[mi[0]->sb_type];
 168
 169   if (bw == bs && bh == bs) {
 170     count_segs(cm, xd, tile, mi, no_pred_segcounts, temporal_predictor_count,
 171                t_unpred_seg_counts, bs, bs, mi_row, mi_col);
 172   } else if (bw == bs && bh < bs) {
 173     count_segs(cm, xd, tile, mi, no_pred_segcounts, temporal_predictor_count,
 174                t_unpred_seg_counts, bs, hbs, mi_row, mi_col);
 175     count_segs(cm, xd, tile, mi + hbs * mis, no_pred_segcounts,
 176                temporal_predictor_count, t_unpred_seg_counts, bs, hbs,
 177                mi_row + hbs, mi_col);
 178   } else if (bw < bs && bh == bs) {
 179     count_segs(cm, xd, tile, mi, no_pred_segcounts, temporal_predictor_count,
 180                t_unpred_seg_counts, hbs, bs, mi_row, mi_col);
 181     count_segs(cm, xd, tile, mi + hbs, no_pred_segcounts,
 182                temporal_predictor_count, t_unpred_seg_counts, hbs, bs, mi_row,
 183                mi_col + hbs);
 184   } else {
 185     const BLOCK_SIZE subsize = subsize_lookup[PARTITION_SPLIT][bsize];
 186     int n;
 187
 188     assert(bw < bs && bh < bs);
 189
 190     for (n = 0; n < 4; n++) {
 191       const int mi_dc = hbs * (n & 1);
 192       const int mi_dr = hbs * (n >> 1);
 193
 194       count_segs_sb(cm, xd, tile, &mi[mi_dr * mis + mi_dc], no_pred_segcounts,
 195                     temporal_predictor_count, t_unpred_seg_counts,
 196                     mi_row + mi_dr, mi_col + mi_dc, subsize);
 197     }
 198   }
 199 }
 200
 201 void vp9_choose_segmap_coding_method(VP9_COMMON *cm, MACROBLOCKD *xd) {
 202   struct segmentation *seg = &cm->seg;
 203
 204   int no_pred_cost;
 205   int t_pred_cost = INT_MAX;
 206
 207   int i, tile_col, mi_row, mi_col;
 208
 209   int temporal_predictor_count[PREDICTION_PROBS][2] = { { 0 } };
 210   int no_pred_segcounts[MAX_SEGMENTS] = { 0 };
 211   int t_unpred_seg_counts[MAX_SEGMENTS] = { 0 };
 212
 213   vpx_prob no_pred_tree[SEG_TREE_PROBS];
 214   vpx_prob t_pred_tree[SEG_TREE_PROBS];
 215   vpx_prob t_nopred_prob[PREDICTION_PROBS];
 216
 217   // Set default state for the segment tree probabilities and the
 218   // temporal coding probabilities
 219   memset(seg->tree_probs, 255, sizeof(seg->tree_probs));
 220   memset(seg->pred_probs, 255, sizeof(seg->pred_probs));
 221
 222   // First of all generate stats regarding how well the last segment map
 223   // predicts this one
 224   for (tile_col = 0; tile_col < 1 << cm->log2_tile_cols; tile_col++) {
 225     TileInfo tile;
 226     MODE_INFO **mi_ptr;
 227     vp9_tile_init(&tile, cm, 0, tile_col);
 228
 229     mi_ptr = cm->mi_grid_visible + tile.mi_col_start;
 230     for (mi_row = 0; mi_row < cm->mi_rows;
 231          mi_row += 8, mi_ptr += 8 * cm->mi_stride) {
 232       MODE_INFO **mi = mi_ptr;
 233       for (mi_col = tile.mi_col_start; mi_col < tile.mi_col_end;
 234            mi_col += 8, mi += 8)
 235         count_segs_sb(cm, xd, &tile, mi, no_pred_segcounts,
 236                       temporal_predictor_count, t_unpred_seg_counts, mi_row,
 237                       mi_col, BLOCK_64X64);
 238     }
 239   }
 240
 241   // Work out probability tree for coding segments without prediction
 242   // and the cost.
 243   calc_segtree_probs(no_pred_segcounts, no_pred_tree);
 244   no_pred_cost = cost_segmap(no_pred_segcounts, no_pred_tree);
 245
 246   // Key frames cannot use temporal prediction
 247   if (!frame_is_intra_only(cm)) {
 248     // Work out probability tree for coding those segments not
 249     // predicted using the temporal method and the cost.
 250     calc_segtree_probs(t_unpred_seg_counts, t_pred_tree);
 251     t_pred_cost = cost_segmap(t_unpred_seg_counts, t_pred_tree);
 252
 253     // Add in the cost of the signaling for each prediction context.
 254     for (i = 0; i < PREDICTION_PROBS; i++) {
 255       const int count0 = temporal_predictor_count[i][0];
 256       const int count1 = temporal_predictor_count[i][1];
 257
 258       t_nopred_prob[i] = get_binary_prob(count0, count1);
 259
 260       // Add in the predictor signaling cost
 261       t_pred_cost += count0 * vp9_cost_zero(t_nopred_prob[i]) +
 262                      count1 * vp9_cost_one(t_nopred_prob[i]);
 263     }
 264   }
 265
 266   // Now choose which coding method to use.
 267   if (t_pred_cost < no_pred_cost) {
 268     seg->temporal_update = 1;
 269     memcpy(seg->tree_probs, t_pred_tree, sizeof(t_pred_tree));
 270     memcpy(seg->pred_probs, t_nopred_prob, sizeof(t_nopred_prob));
 271   } else {
 272     seg->temporal_update = 0;
 273     memcpy(seg->tree_probs, no_pred_tree, sizeof(no_pred_tree));
 274   }
 275 }
 276
 277 void vp9_reset_segment_features(struct segmentation *seg) {
 278   // Set up default state for MB feature flags
 279   seg->enabled = 0;
 280   seg->update_map = 0;
 281   seg->update_data = 0;
 282   memset(seg->tree_probs, 255, sizeof(seg->tree_probs));
 283   vp9_clearall_segfeatures(seg);
 284 }