CN101228794B - 针对加权预测的可分级视频编码方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种可分级编码器和解码器以及相应的可分级视频编码和解码方法。可分级视频编码器包括编码器(100)，用于通过向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的用于对图像的较低层中的块进行编码的相同加权参数来对图像的增强层中的块进行编码。增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应。可分级视频解码器包括解码器(200)，用于通过向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的用于对图像的较低层中的块进行编码的相同加权参数来对图像的增强层中的块进行解码。增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应。

Description

针对加权预测的可分级视频编码方法及设备

相关申请的引用

本申请要求2005年7月21日申请的名为“METHOD ANDAPPARATUS FOR WEIGHTED PREDICTION FOR SCALABLEVIDEO CODING”的美国临时专利序号No.60/701,464的权益，其全部内容在此合并以作参考。

技术领域

本发明大体上涉及视频编码和解码，更具体地涉及针对加权预测的可分级视频编码和解码方法及设备。

背景技术

国际标准化组织/国际电工委员会(ISO/IEC)运动图像专家组-4(MPEG-4)的第10部分的先进视频编码(AVC)标准/国际电信联盟电信部(ITU-H)H.264标准(下文中称为“MPEG4/H.264标准”或简称为“H.264标准”)是包括加权预测(WP)工具的第一国际视频编码标准。采用加权预测来改进编码效率。作为H.264标准的修订的可分级视频编码(SVC)标准也采用加权预测。然而，SVC标准没有明确指定底层及其增强层之间的权重的关系。

在H.264标准的主要简档(profile)、扩展简档和高端简档中支持加权预测。在针对使用weighted_pred_flag字段的P和SP片以及针对使用weighting_bipred_idc字段的B片的序列参数集合中指示了对WP的使用。存在两种WP模式：显式模式和隐式模式。在P、SP和B片中支持显式模式。仅在B帧中支持隐式模式。

单一加权因数和偏移量与针对每个片中的每个颜色分量的每个参考图像索引相关联。在显式模式下，可以将这些WP参数编码在片头中。在隐式模式下，基于当前图像与其参考图像的相对距离来推导这些参数。

针对每个宏块或宏块划分，所施加的加权参数基于当前宏块或宏块划分的参考图像索引(或双向预测情况下的索引)。或者以比特流来对该参考图像索引进行编码，或者可以例如针对跳跃或直接模式的宏块来推导出该参考图像索引。由于参考图像索引基于其它所需比特流字段早已可用，所以与在比特流中需要加权参数索引相比，将参考图像索引用于加权参数所施加到的信号是比特率有效的。

多种不同的分级方法在MPEG-2和H.264标准的分级简档(profile)中已经得到了广泛研究和标准化，包括SNR分级、空间分级、时间分级、以及微粒分级，或者当前作为H.264的修订进行开发。

针对空间、时间和SNR分级，合并了很大程度的层间预测。可以使用先前层中的相应信号来预测内和间宏块。此外，可以将每一层的运动描述用于对随后的增强层的运动描述的预测。这些技术可以分成三类：层间内纹理预测、层间运动预测以及层间残留预测。

在联合可分级视频模块(JSVM)2.0中，增强层宏块可以利用使用可分级底层运动数据、如同二元(二层)空间分级的情况下使用“BASE_LAYER_MODE”或“QPEL_REFINEMENT_MODE”的层间预测。在使用层间运动预测时，将先前层中的相应(上采样的)MB中的运动向量(包括其参考图像索引及关联加权参数)用于运动预测。如果增强层及其先前层具有不同的pred_weight_table()值，则我们需要将针对同一参考图像的加权参数的不同集合存储在增强层中。

发明内容

本发明解决了现有技术中的这些和其它缺点和不足，本发明涉及针对加权预测的可分级视频编码和解码方法及设备。

根据本发明的方面，提供了一种可分级视频编码器。该可分级视频编码器包括编码器，用于通过向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的用于对图像的较低层中的块进行编码的相同加权参数，来对图像的增强层中的块进行编码。增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应。

根据本发明的另一方面，提供了一种可分级视频编码方法。该方法包括：通过向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的用于对图像的较低层中的块进行编码的相同加权参数，来对图像的增强层中的块进行编码。增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应。

根据本发明的又一方面，提供了一种用于可分级视频编码的视频信号结构，包括编码在图像的增强层中的块，该块是通过向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的用于对图像的较低层中的块进行编码的相同加权参数所产生的。增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应。

从将要结合附图进行理解的示例性实施例的详细描述中，本发明的这些和其它方面、特征以及优点将变得显而易见。

附图说明

根据以下示例性附图，可以更好地理解本发明，在附图中：

图1示出了本发明原理可应用于其中的示例性联合可分级视频模块(JSVM)2.0编码器的方框图；

图2示出了本发明原理可应用于其中的示例性解码器的方框图；

图3是用于使用根据本发明的示例性实施例的加权预测来对图像块进行可分级视频编码的示例性方法的流程图；

图4是用于使用根据本发明的示例性实施例的加权预测来对图像块进行可分级视频解码的示例性方法的流程图；

图5是根据本发明的示例性实施例的用于对level_jdc和profile_idc语句进行解码的示例性方法的流程图；

图6是根据本发明的示例性实施例的用于对增强层的加权预测约束进行解码的示例性方法的流程图。

具体实施方式

本发明涉及针对加权预测的可分级视频编码和解码方法及设备。

根据本发明的原理，公开了将底层加权参数重新用于增强层加权预测的方法及设备。有利地，根据本原理的实施例节省了编码器和解码器的成本和/或复杂度。此外，根据本原理的实施例还可以以极低的比特率来节省比特。

本描述示出了本发明的原理。因此，将被理解的是，尽管这里没有明确描述或示出，然而本领域的技术人员将能够设计出体现本发明的原理并被包括在本发明的精神和范围内的多种布置。

这里所列举的所有示例和条件语言旨在针对教导目的，以帮助读者理解本发明的原理以及发明者所贡献的概念，以便促进本领域，并且这里所列举的所有示例和条件语言都应解释为不对具体列举的示例和条件做出限制。

此外，这里列举本发明的原理、方面和实施例及其特定示例的所有声明都旨在包括结构和功能等价物。此外，该等价物旨在包括当前已知的等价物以及将来所开发的等价物，即所开发的执行相同功能的任意元件(与结构无关)。

因此，例如，本领域的技术人员将理解，这里所呈现的方框图表示体现了本发明原理的示例性电路的概念视图。类似地，将被理解的是，任何流程图、流程框图、状态转移图、伪码等表示实质上可以以计算机可读介质来表示并因而由计算机或处理器来执行的各个过程，无论是否明确地示出了该计算机或处理器。

可以通过使用专用硬件以及能够与适当软件相结合来执行软件的硬件来提供附图中所示的各个元件的功能。当由处理器提供时，这些功能可以由单个专用处理器、单个共享处理器、或多个单独的处理器(其中的一些可以共享)来提供。此外，术语“处理器”或“控制器”的显式使用不应被解释为专指能够执行软件的硬件，而且可以隐式地包括(没有限制)数字信号处理器(“DSP”)硬件、用于存储软件的只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、以及非易失性存储器。

还可以包括其它传统和/或定制的硬件。类似地，附图中所示的所有开关仅是概念上的。它们的功能可以通过程序逻辑的操作、通过专用逻辑、通过程序控制和专用逻辑的交互或甚至手动地来实现，可供实施者选择的特定技术可从上下文中得到更加具体的理解。

在本发明的权利要求中，表示成用于执行特定功能的装置的任意元件都旨在包括执行该功能的任意方式，例如包括a)执行该功能的电路元件的组合，或b)任意形式的软件，包括固件、微代码等，以及执行该软件从而执行该功能的适当电路。由该权利要求所限定的本发明在于以下事实：以权利要求所要求的方式来结合并集合由各个所列举的装置所提供的功能。因此，要注意的是，能够提供那些功能的任意装置等同于这里所示的那些装置。

根据本发明的实施例，公开了将底层加权参数重新用于增强层的方法及设备。由于底层只不过是增强层的下采样版本，因此增强层和底层针对同一参考图像具有相同的加权参数集是有益的。

此外，本原理提供了其它优点/特征。一个优点/特征是针对每个增强层仅需要存储一个加权参数集，这可以节省存储器的使用。此外，在使用层间运动预测时，解码器需要知道使用哪个加权参数集。可以利用查找表来存储必要的信息。

另一优点/特征是编码器和解码器的复杂度降低。对于解码器，本发明的实施例可以降低用于确定正确的加权参数集的解析和表查找的复杂度。对于编码器，本原理的实施例可以降低使用不同算法以及据此为加权参数估计做出判决的复杂度。在使用更新步骤并且考虑预测权重时，针对同一参考图像索引具有多个加权参数将使得在解码器处的逆更新步骤以及在编码处的更新步骤中的运动信息的推导变得更加复杂。

又一优点/特征是极低的比特率，由于加权参数并未在增强层的片头中显式传输，因此本原理的实施例还可以具有编码效率方面的小优点。

转向图1，由附图标记100总体指示本发明可应用于其中的示例性联合可分级视频模块版本2.0(下文中为“JSVM2.0”)编码器。JSVM2.0编码器100使用三个空间层和运动补偿时间滤波。JSVM编码器100包括二维(2D)抽取器104、2D抽取器106、以及运动补偿时间滤波(MCTF)模块108，其中的每个都具有用于接收视频信号数据102的输入端。

2D抽取器106的输出以信号通信的形式与MCTP模块110的输入相连。MCTP模块110的第一输出以信号通信的形式与运动编码器112的输入相连，以及MCTP模块110的第二输出以信号通信的形式与预测模块116的输入相连。运动编码器112的第一输出以信号通信的形式与多路复用器114的第一输入相连。运动编码器112的第二输出以信号通信的形式与运动编码器124的第一输入相连。预测模块116的第一输出以信号通信的形式与空间变换器118的输入相连。空间变换器118的输出以信号通信的形式与多路复用器114的第二输入相连。预测模块116的第二输出以信号通信的形式与内插器120的输入相连。内插器的输出以信号通信的形式与预测模块122的第一输入相连。预测模块122的第一输出以信号通信的形式与空间变换器126的输入相连。空间变换器126的输出以信号通信的形式与多路复用器114的第二输入相连。预测模块122的第二输出以信号通信的形式与内插器130的输入相连。内插器130的输出以信号通信的形式与预测模块134的第一输入相连。预测模块134的输出以信号通信的形式与空间变换器136的输入相连。空间变换器的输出以信号通信的形式与多路复用器114的第二输入相连。

2D抽取器104的输出以信号通信的形式与MCTF模块128的输入相连。MCTP模块128的第一输出以信号通信的形式与运动编码器124的第二输入相连。运动编码器124的第一输出以信号通信的形式与多路复用器114的第一输入相连。运动编码器124的第二输出以信号通信的形式与运动编码器132的第一输入相连。MCTP模块128的第二输出以信号通信的形式与预测模块122的第二输入相连。

MCTP模块108的第一输出以信号通信的形式与运动编码器132的第二输入相连。运动编码器132的输出以信号通信的形式与多路复用器114的第一输入相连。MCTP模块108的第二输出以信号通信的形式与预测模块134的第二输入相连。多路复用器114的输出提供了输出比特流138。

对于每个空间层，执行运动补偿时间分解。此分解提供了时间分级。可以将来自较低空间层的运动信息用于较高层的运动预测。对于纹理编码，可以将连续空间层之间的空间预测应用于消除冗余。对由层内预测或运动补偿层间预测所产生的残留信号进行转换编码。质量底层残留在每个空间层都提供了最小重构质量。如果不应用层间预测，则可以将该质量底层编码到遵从H.264标准的流中。为了质量分级，另外对质量增强层进行编码。可以选择这些增强层用于提供粗粒或微粒质量(SNR)分级。

转向图2，由附图标记200总体指示本发明可应用于其中的示例性可分级视频解码器。多路分离器202的输入端可用作到可分级视频解码器200的输入端，用于接收可分级比特流。多路分离器202的第一输出以信号通信的形式与空间逆变换SNR可分级熵解码器204的输入相连。空间逆变换SNR可分级熵解码器204的第一输出以信号通信的形式与预测模块206的第一输入相连。预测模块206的输出以信号通信的形式与逆MCTF模块208的第一输入相连。

空间逆变换SNR可分级熵解码器204的第二输出以信号通信的形式与运动向量(MV)解码器210的第一输入相连。MV解码器210的输出以信号通信的形式与逆MCTF模块208的第二输入相连。

多路分离器202的第二输出以信号通信的形式与空间逆变换SNR可分级熵解码器212的输入相连。空间逆变换SNR可分级熵解码器212的第一输出以信号通信的形式与预测模块214的第一输入相连。预测模块214的第一输出以信号通信的形式与内插模块216的输入相连。内插模块216的输出以信号通信的形式与预测模块206的第二输入相连。预测模块214的第二输出以信号通信的形式与逆MCTF模块218的第一输入相连。

空间逆变换SNR可分级熵解码器212的第二输出以信号通信的形式与MV解码器220的第一输入相连。MV解码器220的第一输出以信号通信的形式与MV解码器210的第二输入相连。MV解码器220的第二输出以信号通信的形式与逆MCTF模块218的第二输入相连。

多路分离器202的第三输出以信号通信的形式与空间逆变换SNR可分级熵解码器222的输入相连。空间逆变换SNR可分级熵解码器222的第一输出以信号通信的形式与预测模块224的输入相连。预测模块224的第一输出以信号通信的形式与内插模块226的输入相连。内插模块226的输出以信号通信的形式与预测模块214的第二输入相连。

预测模块224的第二输出以信号通信的形式与逆MCTF模块228的第一输入相连。空间逆变换SNR可分级熵解码器222的第二输出以信号通信的形式与MV解码器230的输入相连。MV解码器230的第一输出以信号通信的形式与MV解码器220的第二输入相连。MV解码器230的第二输出以信号通信的形式与逆MCTF模块228的第二输入相连。

逆MCTF模块228的输出端可用作解码器220的输出端，用于输出第0层信号。逆MCTF模块218的输出端可用作解码器200的输出端，用于输出第1层信号。逆MCTF模块208的输出端可用作解码器200的输出端，用于输出第2层信号。

在根据本原理的第一示例性实施例中，不使用新的语句。在本第一示例性实施例中，增强层重新使用底层权重。例如，可以将第一示例性实施例实现为简档或等级约束。还可以以序列或图像参数集来指示该要求。

在根据本原理的第二示例性实施例中，在如表1所示的可分级扩展的片头语句中引入了一个语句元素base_pred_weight_table_flag，使得编码器能够自适应地基于片来选择用于加权预测的模式。当base_pred_weight_table_flag不存在时，应推断base_pred_weight_table_flag等于0。当base_pred_weight_table_flag等于1时，这表示增强层重新使用来自其先前层的pred_weight_table()。

表1示出了针对加权预测的可分级视频编码的语句。

表1

slice_header_in_scalable_extension(){	C	Descriptor
			first_mb_in_slice	2	ue(v)
slice_type	2	ue(v)
			pic_parameter_set_id	2	ue(v)
if(slice_type＝＝PR){
			num_mbs_in_slice_minus1	2	ue(v)
luma_chroma_sep_flag	2	u(1)
			}

frame_num	2	u(v)
			if(！frame_mbs_only_flag){
field_pic_flag	2	u(1)
			if(field_pic_flag)
bottom_field_flag	2	u(1)
			}
if(nal_unit_type＝＝21)
			idr_pic_id	2	ue(v)
if(pic_order_cnt_type＝＝0){
			pic_order_cnt_lsb	2	u(v)
if(pic_order_present_flag &&！field_pic_flag)
			delta_pic_order_cnt_bottom	2	se(v)
}
			if(pic_order_cnt_type＝＝1&&！delta_pic_order_always_zero_flag){
delta_pic_order_cnt[0]	2	se(v)

if(pic_order_present_flag &&！field_pic_flag)
			delta_pic_order_cnt[1]	2	se(v)
}
			if(slice_type！＝PR){
if(redundant_pic_cnt_present_flag)
			redundant_pic_cnt	2	ue(v)
if(slice_type＝＝EB)
			direct_spatial_mv_pred_flag	2	u(1)
key_picture_flag	2	u(1)
			decomposition_stages	2	ue(v)
base_id_plus1	2	ue(v)
			if(base_id_plus1！＝0){
adaptive_prediction_flag	2	u(1)
			}
if(slice_type＝＝EP||slice_type＝＝EB){
			num_ref_idx_active_override_flag	2	u(1)
if(num_ref_idx_active_override_flag){
			num_ref_idx_l0_active_minus1	2	ue(v)
if(slice_type＝＝EB)
			num_ref_idx_l1_active_minus1	2	ue(v)
}
			}
ref_pic_list_reordering()	2

for(decLvl＝temporal_level；decLvl＜decomposition_stages；decLvl++){
			num_ref_idx_update_l0_active[decLvl+1]	2	ue(v)
num_ref_idx_update_l1_active[decLvl+1]	2	ue(v)
			}
if((weighted_pred_flag && slice_type＝＝EP)||(weighted_bipred_idc＝＝1 && slice_type＝＝EB))
			{
if((base_id_plus1！＝0)&&(adaptive_prediction_flag＝＝1))
			base_pred_weight_table_flag	2	u(1)
if(base_pred_weight_able_flag＝＝0)
			pred_weight_table()	2
}
			if(nal_ref_idc！＝0)
dec_ref_pic_marking()	2
			if(entropy_coding_mode_flag && slice_type！＝EI)
cabac_init_idc	2	ue(v)
			}
slice_qp_delta	2	se(v)
			if(deblocking_filter_control_present_flag){

disable_deblocking_filter_idc	2	ue(v)
			if(disable_deblocking_filter_idc！＝1){
slice_alpha_c0_offset_div2	2	se(v)
			slice_beta_offset_div2	2	se(v)
}
			}
if(slice_type！＝PR)
			if(num_ slice_groups_minus 1＞0 &&slice_group_map_type＞＝3 &&slice_group_map_type＜＝5)
slice_group_change_cycle	2	u(v)
			if(slice_type！＝PR && extended_spatial_scalability＞0){
if(chroma_format_idc＞0){
			base_chroma_phase_x_plus1	2	u(2)
base_chroma_phase_y_plus1	2	u(2)
			}
if(extended_spatial_scalability＝＝2){
			scaled_base_left_offset	2	se(v)

scaled_base_top_offset	2	se(v)
			scaled_base_right_offset	2	se(v)
scaled_base_bottom_offset	2	se(v)

}
			}
SpatialScalabilityType＝spatial_scalability_type()
			}

对于解码器，当增强层要重新使用来自底层的权重时，对pred_weight_table()执行从底(或先前)层到当前增强层中的pred_weight_table()的重新映射。将此过程用于下列情况：在第一情况中，底层和增强层中的相同参考图像索引指示不同的参考图像；或者在第二情况中，增强层中所使用的参考图像在底层中没有相应的匹配图像。对于第一情况，将图像序号(POC)编号用于将来自底层的加权参数映射到增强层中的正确参考图像索引。如果在底层中使用多个加权参数，则优选但非必要地，首先对具有最小参考图像索引的加权参数进行映射。对于第二情况，假定针对不可用于增强层的参考图像，将base_pred_weight_table_fla设置为0。pred_weight_table()从底(先前)层到当前增强层中的pred_weight_table()的重新映射推导如下。将该过程称为针对pred_weight_table()的继承过程。具体地，在base_pred_weight_table_flag等于1时，调用此继承过程。这个过程的输出如下：

-luma_weight_LX[](X为0或1)

-luma_offset_LX[](X为0或1)

-chroma_weight_LX[](X为0或1)

-chroma_offset_LX[](X为0或1)

-luma_log2_weight_denom

-chroma_log2_weight_denom

以basePic作为输出调用针对底层图像的推导过程。针对由0或1所取代的X，以下适用：

-假设base_luma_weight_LX[]是底层图像basePic的语句元素luma_weight_LX[]值的值。

-假设base_luma_offset_LX[]是底层图像basePic的语句元素luma_offset_LX[]值的值。

-假设base_chroma_weight_LX[]是底层图像basePic的语句元素chroma_weight_LX[]值的值。

-假设base_chroma_offset_LX[]是底层图像basePic的语句元素chroma_offset_LX[]值的值。

-假设base_luma_log2_weight_denom是底层图像basePic的语句元素luma_log2_weight_denom值的值。

-假设base_chroma_log2_weight_denom是底层图像basePic的语句元素chroma_log2_weight_denom的值。

-假设BaseRefPicListX是底层图像basePic的参考索引列表RefPicListX。

-对于当前片(slice)参考索引列表RefPicListX(从0循环到num_ref_idx_lX_active_minus1)中的每个参考索引，其在当前片中的关联加权参数如下继承：

-假设refPic是由refIdxLX所标记的图像

-如果存在满足以下所有条件的图像，则假设refPicBase(相应底层中的参考图像)存在。

-针对图像refPicBase的语句元素dependency_id等于图像refPic的变量DependencyIdBase。

-针对图像refPicBase的quality_level等于图像refPic的变量QualityLevelBase。

-针对图像refPicBase的语句元素fragment_order等于图像refPic的变量FragmentOrderBase。

-PicOrderCnt(refPic)的值等于PicOrderCnt(refPicBase)的值。

-存在等于参考refPicBase的相应底层参考索引列表BaseRefPicListX中的最低值的可用参考索引的索引baseRefIdxLX。

-如果发现存在refPicBase，则下列适用于：

-将baseRefIdxLX标记为不可用于本过程的后续步骤。

luma_log2_weight_denom＝

base_luma_log2_weight_denom               (1)

chroma_log2_weight_denom＝

base_chroma_log2_weight_denom             (2)

luma_weight_LX[refIdxLX]＝

base_luma_weight_LX[baseRefIdxLX]         (3)

luma_offset_LX[refIdxLX]＝

base_luma_offset_LX[baseRefIdxLX]         (4)

chroma_weight_LX[refIdxLX][0]＝

base_chroma_weight_LX[baseRefIdxLX][0]    (5)

chroma_offset_LX[refIdxLX][0]＝

base_chroma_offset_LX[baseRefIdxLX][0]    (6)

chroma_weight_LX[refIdxLX][1]＝

base_chroma_weight_LX[baseRefIdxLX][1]    (7)

chroma_offset_LX[refIdxLX][1]＝

base_chroma_offset_LX[baseRefIdxLX][1]    (8)

-否则，

luma_log2_weight_denom＝

base_luma_log2_weight_denom               (9)

chroma_log2_weight_denom＝

base_chroma_log2_weight_denom             (10)

luma_weight_LX[refIdxLX]＝

1＜＜luma_log2_weight_denom               (11)

luma_offset_LX[refIdxLX]＝0               (12)

chroma_weight_LX[refIdxLX][0]＝

1＜＜chroma_log2_weight_denom             (13)

chroma_offset_LX[refIdxLX][0]＝0          (14)

chroma_weight_LX[refIdxLX][1]＝

1＜＜chroma_log2_weight_denom             (15)

chroma_offset_LX[refIdxLX][1]＝0          (16)

下面是一个实现继承过程的示例性方法：

for(baseRetIdxLX＝0；baseRefIdxLX＜＝base_num_ref_idx_lX_active_minus 1；baseRefIdxLX++)

  base_ref_avail[baseRefIdxLX]＝1

for(refIdxLX＝0；refIdxLX＜＝num_ref_idx_lX_active_minus 1；refIdxLX++){

base_weights_avail_flag[refIdxLX]＝0

for(baseRefIdxLX＝0；baseRefIdxLX＜＝base_num_ref_idx_lX_active_minus 1；baseRefIdxLX++){

     if(base_ref_avail[baseRefIdxLX]&&(PicOrderCnt(RefPicListX[refIdxLX])＝＝

PicOrderCnt(BaseRefPicListX[baseRefIdxLX]))){

         apply equations(1)to(8)

         base_ref_avail[baseRefIdxLX]＝0

         base_weights_avail_flag[refIdxLX]＝1

         break；

      }

  }

  if(base_weights_avail_flag[refIdxLX]＝＝0){

      apply equations(9)to(16)

  }

}    (17)

如果增强层图像与底层图像具有相同的片划分，  则pred_weight_table()从底(较低)层到当前增强层中的pred_weight_table()的重新映射可以基于片来执行。然而，如果增强层和底层具有不同的片划分，则pred_weight_table()从底(较低)层到当前增强层中的pred_weight_table()的重新映射需要基于宏块来进行。例如，当底层和增强层具有相同的两个片划分时，可以每一片调用一次上述继承过程。相反地，如果底层具有两个划分，而增强层具有三个划分，则基于宏块来调用该继承过程。

转向图3，由附图标记300总体指示通过使用加权预测对图像块进行可分级视频编码的示例性方法。

开始框305开始对当前增强层(EL)图像进行编码，并将控制传递到判决框310。判决框310确定是否存在针对当前EL图像的底层(BL)图像。如果存在，则将控制传递到功能框350。否则，将控制传递到功能框315。

功能框315从BL图像中获得权重，并将控制传递到功能框320。功能框320将BL的pred_weight_table()重新映射到增强层的pred_weight_table()，并将控制传递到功能框325。功能框325将base_pred_weight_table_flag设置等于真，并将控制传递到功能框330。功能框330使用所获得的权重对参考图像进行加权，并将控制传递到功能框335。功能框335将base_pred_weight_table_flag写入片头中，并将控制传递到判决框340。判决框340确定base_pred_weight_table_flag是否为真。如果是，则将控制传递到功能框345。否则，将控制传递到功能框360。

功能框350计算针对EL图像的权重，并将控制传递到功能框355。功能框355将base_pred_weight_table_flag设置为假，并将控制传递到功能框330。

功能框345使用加权参考图像对EL图像进行编码，并将控制传递到结束框365。

功能框360将该权重写入片头，并将控制传递到功能框345。

转向图4，由附图标记400总体指示通过使用加权预测对图像块进行可分级视频解码的示例性方法。

开始框405开始对当前增强层(EL)图像进行解码，并将控制传递到功能框410。功能框410对片头中的base_pred_weight_table_flag进行解析，并将控制传递到判决框415。判决框415确定base_pred_weight_table_flag是否等于1。如果是，则将控制传递到功能框420。否则，将控制传递到功能框435。

功能框420将来自相应底层(BL)图像的权重拷贝到EL图像，并将控制传递到功能框425。功能框425将BL图像的pred_weight_table()重新映射到BL图像的pred_weight_table()，并将控制传递到功能框430。功能框430使用所获得的权重对EL图像进行加权，并将控制传递到结束框440。

功能框435对加权参数进行解析，并将控制传递到功能框430。

转向图5，由附图标记500总体指示用于对level_idc和profile_idc语句进行解码的示例性方法。

开始框505将控制传递到功能框510。功能框510对level_idc和profile_idc语句进行解析，并将控制传递到功能框515。功能框515基于由功能框510所执行的解析来确定针对增强层的加权预测约束，并将控制传递到结束框520。

转向图6，由附图标记600总体指示用于对针对增强层的加权预测约束进行解码的示例性方法。

开始框605将控制传递到功能框610。功能框610对增强层的加权预测的语句进行解析，并将控制传递到结束框615。

现在，将给出对本发明的多个附带优点/特征中的一些的描述，本发明的多个附带优点/特征中的一些已经在上述提到。例如，一个优点/特征是可分级视频编码器，其包括用于通过向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的用于对图像的较低层中的块进行编码的相同加权参数来对图像的增强层中的块进行编码的编码器，其中，增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应。另一优点/特征是如上所述的可分级视频编码器，其中该编码器通过在显式加权参数模式和隐式加权参数模式之间进行选择来对增强层中的块进行编码。又一优点/特征是如上所述的可分级视频编码器，其中该编码器施加了约束：当增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应时，始终向增强层参考图像施加与向特定较低层参考图像所施加的相同的加权参数。此外，另一优点/特征是具有如上所述的约束的可分级视频编码器，其中将该约束定义为简档或等级约束，或者以序列图像参考集来发信号通知该约束。此外，另一优点/特征是如上所述的可分级视频编码器，其中对于增强层中的片，该编码器在片头中添加语句，以便选择性地向增强层参考图像施加相同的加权参数或不同的加权参数。此外，另一优点/特征是如上所述的可分级视频编码器，其中该编码器执行将pred_weight_table()语句从较低层到增强层的pred_weight_table()语句的重新映射。此外，另一优点/特征是具有如上所述的映射的可分级视频编码器，其中该编码器使用图像序号来将加权参数从较低层重新映射到增强层中的相应参考图像索引。此外，另一优点/特征是具有如上所述的使用图像序号的重新映射的可分级视频编码器，其中首先对具有最小参考图像索引的加权参数进行重新映射。此外，另一优点/特征是具有如上所述的重新映射的可分级视频编码器，其中，针对用于增强层而在较低层中不可用的参考图像，该编码器将weighted_prediction_flag字段设置为0。此外，另一优点/特征是具有如上所述的重新映射的可分级视频编码器，其中，当用于增强层中的参考图像在较低层中缺少匹配时，则该编码器在片头中发送与用于增强层中的参考图像相对应的参考图像索引的加权参数。此外，另一优点/特征是具有如上所述的重新映射的可分级视频编码器，其中，当该图像在增强层和较低层上具有相同的片划分时，该编码器基于条来执行重新映射，以及当该图像在增强层具有相对于较低层不同的片划分时，该编码器基于宏块来执行重新映射。此外，另一优点/特征是如上所述的可分级视频编码器，其中，当该编码器向增强层参考图像施加与向特定较低层参考图像所施加的相同的加权参数时，该编码器执行pred_weight_table()从较低层到增强层的pred_weight_table()的重新映射。此外，另一优点/特征是如上所述的可分级视频编码器，其中，当该编码器向增强层参数图像施加与向特定较低层参考图像所施加的相同的加权参数时，该编码器跳过执行加权参数估计。另外，另一优点/特征是如上所述的可分级视频编码器，其中，当该编码器向增强层参考图像施加与向特定较低层参考图像所施加的相同的加权参数时，该编码器仅存储针对每个参考图像索引的一个加权参数集。此外，另一优点/特征是如上所述的可分级视频编码器，其中，当该编码器施加不同的加权参数或者该增强层没有较低层时，该编码器估计加权参数。

本发明的这些和其它特征及优点可以由相关领域的技术人员基于这里的教导很容易地确定。应理解，本发明的教导可以以各种形式的硬件、软件、固件、专用处理器或其组合来实现。

最优选地，将本发明的教导实现为硬件和软件的组合。此外，优选地将软件实现为有形地体现在程序存储单元上的应用程序。该应用程序可以上载到包括任意适当体系结构的机器并由该机器执行。优选地，在具有诸如一个或多个中央处理单元(“CPU”)、随机存取存储器(“RAM”)、以及输入/输出(“I/O”)接口之类的硬件的计算机平台上实现该机器。该计算机平台还可以包括操作***和微指令码。这里所描述的各个过程和功能可以是微指令码的一部分或应用程序的一部分，或者两者的任意组合，其可以由CPU来执行。此外，可以将各种其它***单元与该计算机平台相连，例如附加的数据存储单元和打印单元。

还应理解，因为附图中所描述的组成***组件和方法中的一些优选地以软件来实现，所以***组件或过程功能框之间的实际连接可能取决于本发明的编程方式而不同。在给定这里的教导的情况下，相关领域的技术人员将能够设想本发明的这些和类似的实现或配置。

尽管这里已经参考附图描述了示例性实施例，应理解，本发明不局限于那些精确的实施例，并且在不背离本发明的范围或精神的前提下，可以由相关领域的技术人员实现各种变化和修改。所有这些变化和修改都旨在被包括在所附权利要求中提出的本发明的范围内。

Claims (24)

1.一种可分级视频编码装置，包括：

编码器(100)，用于通过向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的用于对图像的较低层中的块进行编码的相同加权参数，来对图像的增强层中的块进行编码，其中，增强层中的块与较低层中的块相对应，并且增强层参考图像与较低层参考图像相对应，以及

当增强层参考图像与较低层参考图像不相对应时，所述编码器(100)执行参考图像加权表语句从较低层到增强层的参考图像加权表语句的重新映射，其中，增强层中的块与较低层中的块相对应。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述编码器(100)通过在显式加权参数模式与隐式加权参数模式之间进行选择来对增强层中的块进行编码。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述编码器(100)施加以下约束：当增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应时，始终向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的相同的加权参数。

4.根据权利要求3所述的装置，其中，将所述约束定义为简档和/或等级约束，和/或以序列图像参考集来发信号通知所述约束。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述编码器(100)使用图像序号来将加权参数从较低层重新映射到增强层中的相应参考图像索引。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，首先对具有最小参考图像索引的加权参数进行重新映射。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述编码器(100)针对用于增强层而在较低层中不可用的参考图像，将weighted_prediction_flag字段设置为0。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，当用于增强层中的参考图像在较低层中缺少匹配时，所述编码器(100)在片头中发送与用于增强层中的参考图像相对应的参考图像索引的加权参数。

9.根据权利要求1所述的装置，其中，当所述图像在增强层和较低层上具有相同的片划分时，所述编码器(100)基于片来执行重新映射，以及当所述图像在增强层具有相对于较低层不同的片划分时，所述编码器(100)基于宏块来执行重新映射。

10.根据权利要求1所述的装置，其中，当所述编码器向增强层参数图像施加与向较低层参考图像所施加的相同的加权参数时，所述编码器(100)跳过执行加权参数估计。

11.根据权利要求1所述的装置，其中，当所述编码器向增强层参数图像施加与向较低层参考图像所施加的相同的加权参数时，所述编码器(100)针对每个参考图像索引仅存储一个加权参数集。

12.根据权利要求1所述的装置，其中，当所述编码器施加不同的加权参数或者所述增强层没有较低层时，所述编码器(100)估计加权参数。

13.一种可分级视频编码方法，包括：

通过向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的用于对图像的较低层中的块进行编码的相同加权参数，来对图像的增强层中的块进行编码(315)，其中，增强层中的块与较低层中的块相对应，并且增强层参考图像与较低层参考图像相对应，以及

当增强层参考图像与较低层参考图像不相对应时，执行参考图像加权表语句从较低层到增强层的参考图像加权表语句的重新映射，其中，增强层中的块与较低层中的块相对应。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述编码步骤(315)通过在显式加权参数模式与隐式加权参数模式之间选择，来对增强层中的块进行编码。

15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述编码步骤(315)包括施加(310)以下约束：当增强层中的块与较低层中的块相对应，以及增强层参考图像与较低层参考图像相对应时，始终向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的相同的加权参数。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，将所述约束定义为简档和/或等级约束，和/或以序列图像参考集来发信号通知所述约束(510)。

17.根据权利要求13所述的方法，其中，所述执行步骤(320)使用图像序号来将加权参数从较低层重新映射到增强层中的相应参考图像索引。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，首先对具有最小参考图像索引的加权参数进行重新映射。

19.根据权利要求13所述的方法，其中，所述编码步骤包括：针对用于增强层而在较低层中不可用的参考图像，将weighted_prediction_flag字段设置为0。

20.根据权利要求13所述的方法，其中，所述编码步骤包括：当用于增强层中的参考图像在较低层中缺少匹配时，在片头中发送与用于增强层中的参考图像相对应的参考图像索引的加权参数。

21.根据权利要求13所述的方法，其中，当所述图像在增强层和较低层上具有相同的片划分时，基于片来执行重新映射，以及当所述图像在增强层具有相对于较低层不同的片划分时，基于宏块来执行重新映射。

22.根据权利要求13所述的方法，其中，当所述编码步骤向增强层参数图像施加与向较低层参考图像所施加的相同的加权参数时，所述编码步骤包括跳过(315)加权参数估计。

23.根据权利要求13所述的方法，其中，当所述编码步骤向增强层参考图像施加与向较低层参考图像所施加的不同的加权参数时，所述编码步骤针对每个参考图像索引仅存储一个加权参数集。

24.根据权利要求13所述的方法，其中，当所述编码步骤施加不同的加权参数或者所述增强层没有较低层时，所述编码步骤估计(350)加权参数。

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