6.3.3 环路滤波与并行化设计（In-loop Filtering & Parallelism）
去块滤波：做减法
HEVC 的去块滤波在思路上继承 H.264（6.2.4），工程上却做了减法：滤波只作用于 8×8 及以上块的边界，判定逻辑大幅简化。这并非缩水——CTU 时代的大块结构让单位面积内的块边界数量锐减，细粒度滤波的必要性随之下降；简化的判定则天然利于硬件并行实现。
SAO：滤波器家族的新成员
真正的新角色是 SAO（Sample Adaptive Offset，样点自适应偏移） [6]。它的观察视角与去块滤波不同：块效应发生在边界，而 量化失真在整个块内是系统性偏移——量化取整的截断效应会让一片区域的像素值整体偏离原值。SAO 的做法是在去块滤波之后，按类别给像素加一个补偿偏移：
- BO（Band Offset，带状偏移）：把像素值域分为 32 个带，对连续的 4 个带各加一个补偿——修正平坦区域的整体亮度漂移
- EO（Edge Offset，边缘偏移）：按四个方向（0°/90°/45°/135°）比较像素与两邻点的大小关系，分成五类（谷、凹、平、凸、峰）分别补偿——修复边缘处的振铃与模糊
补偿值由编码器统计分析后写入码流。SAO 以极低的比特开销换回可观的客观质量提升（PSNR 增益之外，主观上的 "干净感" 尤其明显），是 HEVC 工具箱中性价比的典范。
并行化：为多核时代补课
H.264 逐宏块串行依赖（帧内预测依赖左邻、CABAC 上下文逐位更新）在多核时代成了扩展瓶颈。HEVC 在规格层面补上了两课 [9]：
- Tiles（瓦片）：把一帧划分为若干 矩形独立区域，区域间的预测与熵编码依赖完全切断——每个 Tile 可以交给一个核心独立编解码。代价是 Tile 边界处的压缩效率略有损失
- WPP（Wavefront Parallel Processing，波前并行处理）：不切画面，而是让 CTU 行像波浪一样错开推进——第 n 行的处理比第 n−1 行延迟两个 CTU 起步，这样每个块的左上方依赖都已就绪。压缩效率几乎无损，线程数却可随画面行数扩展
总账：码率减半从何而来
至此可以回答 6.3 开头的问题了。HEVC 相比 H.264 约 40%~50% 的码率节省 [6]，是全书各环增量的合力：
| 来源 | 机制 | 贡献性质 |
|---|---|---|
| 大块结构 | 64×64 CTU 摊薄模式开销（对 4K 平坦区收益巨大） | 主力 |
| 帧内细化 | 35 模式 + 参考平滑 | 显著 |
| 运动信息竞争 | Merge/AMVP 大幅压缩运动矢量开销 | 显著 |
| 变换扩展 | 32×32 大变换 + 帧内 4×4 DST（残差特性更贴合） | 稳健 |
| 熵编码 | CABAC 全面取代 CAVLC + 上下文模型优化 | 稳健 |
| 环路滤波 | SAO 系统性补偿量化失真 | 增量 |
而账单的另一端是 编码复杂度数倍于 H.264、解码复杂度约 1.5~2 倍——4K 时代的每一比特节省，都是算力换的。
从 H.261 到 H.265，H.26x 家族沿着 "框架不变、工具加料" 的路线走了三十年。但 2010 年代的故事还多了一条岔路：专利授权的摩擦，催生了一个走完全不同生态路线的对手。下一节，H.266 与 AV1 同台登场。