6.1 去块滤波

6.1 去块滤波

本节摘要：块效应是块编码框架的原罪——每个块独立预测与量化，边界两侧的误差不连续，人眼对这种"接缝"极其敏感。去块滤波（DBF）在重建环路上第一顺位工作：判断哪条边界真有痕迹、痕迹多强，再对边界两侧像素做有分寸的低通平滑。本节讲清VVC去块的判定规则、滤波器设计与执行顺序，并回答"为什么它永远排第一"。

第6章第一站。先处理最扎眼的块边界，6.2节再用SAO与ALF收拾更细腻的统计性痕迹。

块效应从哪来

复盘一下生产链路：第2章把画面切成大小不一的块，每块独立预测、独立量化（第5章）。量化是"有损"的那一刀——每块的残差被不同强度地舍入，重建后边界两侧的误差不连续：一侧偏高、一侧偏低，肉眼看到一条明暗接缝。QP越高（第5.2节），舍入越狠，接缝越亮。

还有一个放大器：边界两侧的块往往用不同预测模式（一侧帧间一侧帧内），预测起点本就不同，误差落差更大。

判定：不是每条边界都要熨

帧里大量的"块边界"落在平坦区域或本来就有真实边缘的地方——乱熨会毁掉真边缘（过度模糊）。所以去块滤波分两步走：先判定，后滤波。

判定看三样东西：

1. 边界两侧块的编码信息——两侧是否至少一方采用帧内、残差是否存在、QP多大（QP大说明量化狠、痕迹可能重）；
2. 边界两侧像素梯度的绝对值——跨边界像素差大，可能是真边缘（不熨）或重痕迹（要熨），需要结合下面的相对量判断；
3. 跨边界梯度与沿边界梯度的比值——真边缘通常沿边界方向也连续，而块痕迹只在跨边界方向跳变。用β（阈值族）与α（阈值族）两组参数把边界分档，决定"不滤波/弱滤波/强滤波"。

VVC的判定简化：HEVC要为每条边界查多组阈值表，VVC把决策逻辑重排，减少了分支与查表次数——解码端"判定"本身的算力被显著压缩（这属于第9.3节复杂度账里少有的"做减法"条目）。

滤波：有分寸的低通

判定通过后，对边界两侧各若干像素做低通平滑。VVC的设计要点：

• 亮度滤波器抽头更长：HEVC最多触及边界两侧各4个像素，VVC扩展到更多像素——因为VVC的块更碎（QTMT），痕迹更细密，需要更宽的熨斗；
• 强度分档：弱滤波只动最贴近边界的像素（轻度接缝），强滤波动得更宽（重度接缝），档位由判定阶段给出；
• 色度单独一套：色度分辨率低（4:2:0）、人眼敏感度不同，色度去块规则更保守；
• 并行受限的串行本质：滤波会修改像素，而修改结果影响下一条边界的判定——所以去块天然串行。标准用CTU行错峰（第2.2节）让它与解码流水线重叠，这也是VPDU约束在滤波环节的投影。

图解：判定与分档

为什么去块永远排第一

滤波顺序是去块 → SAO → ALF（6.2节），这个顺序不可调换，原因有两层：

其一，污染源要最先清除。块边界的不连续如果不先熨平，SAO的分类（按像素特征归类）与ALF的滤波都会把"接缝"当成内容特征来处理，轻则浪费算力，重则沿接缝产生二次伪影。

其二，算力预算的排布。去块判定便宜、覆盖全图；SAO中等；ALF最贵但逐块可选。把便宜的放前面做粗筛，后面的贵工具只在确有残留痕迹的块上启用——这又是一套"漏斗"（第4.3节的漏斗思想在此重现）。

💡 历史注脚：去块滤波从H.263时代后期进入标准，二十多年来一直在"判定规则"上做精细化而非"滤波器本身"上动刀——因为滤波器本质就是低通，没有太多花样；难的是判断哪里该熨哪里不该。理解了这一点，看VVC去块的改动清单（判定简化、抽头加长）就不会觉得"平淡"——它恰恰说明这个工具已经高度成熟。

实战视角：什么时候你会"看见"去块

调试或评估中直接观察去块效果的三种场合：

1. 高QP低码率流：把9.2节式的实验拉到高QP段，关掉去块对比主观质量——块效应立刻铺满画面，这是验证滤波开关最粗暴有效的实验；
2. 屏幕内容：文字边缘本来就是锐利跳变，去块的"真边缘保护"判定在这里最容易误判——第7章SCC对边界处理有专门考虑；
3. 解码器对齐测试：去块判定依赖大量邻域状态，是实现偏差的高发区；开源解码器的回归测试集里，去块相关用例占比很大（第10.1节会看到实例）。

快速自测（伪代码思路）：

for 每条块边界:
    if 两侧都是零残差 且 都用相同帧间模式:
        跳过判定，直接不滤波        # 最常见的快速通道
    else:
        查编码信息 → 计算梯度 → 比阈值
        分档 → 执行对应强度低通
        用修改后的像素参与下一条边界判定   # 串行性来源
​

拓展讨论：为什么去块不换成神经网络滤波

第10.4节会讲神经编码的未来，这里先把一个常见追问拦在门口：既然AI滤波研究火热，去块为什么不换成网络？三个现实理由：

其一，覆盖面。去块要处理全图每一条边界，每秒数十帧×数百万像素的吞吐，网络推理的算力预算在端侧不存在（9.3节账本）；低通滤波器加查表判定恰好卡在算力甜点上。其二，确定性。去块结果写回参考帧缓存（本章开头的"环路"含义），网络输出的微小不确定会随编码链路累积放大——确定性语法在环路内不是可选项。其三，收益上限。去块对付的块效应机理明确、波形规整，经典低通已接近对症下药；网络的非线性优势在统计性痕迹（振铃、纹理糊化）上更值钱——那是ALF及其后继（第10.4节的神经增强滤波）的战场。

两问两答

问：主观上最明显的去块效果出现在哪？
低码率暗部场景。暗部码字少，量化误差相对幅度大，块边界在平坦暗区最扎眼；开与关去块在这类素材上的AB对比肉眼立辨——也是验证解码链路滤波是否生效的最快素材选择。

问：去块强度有编码器参数可调吗？
有。PPS/条带级的去块参数偏移（8.1节表里的去块参数）允许产品按内容微调——屏幕内容偏保守（护锐利边缘）、自然视频偏积极。但幅度有限，去块的核心行为由标准定死——这是"实现自由度"与"码流一致性"的边界样本。

本节要点回顾

• 块效应是独立量化的原罪：边界两侧误差不连续，QP越高越明显，预测模式差异会放大它；
• 判定重于滤波：三查（编码信息、绝对梯度、梯度比值）区分真边缘与块痕迹，VVC把判定分支精简；
• 抽头加长是VVC主变化：块更碎，痕迹更细密，熨斗要更宽；
• 顺序不可调换：先清除结构性接缝，SAO与ALF才能正确工作；
• 去块高度成熟：二十多年演进集中在判定规则，工具本身没有悬念。