CN107197253B - 一种基于kb滤波器的qtbt快速判决方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法及***，该***包括获取模块、选取模块、查找模块及判断模块。该方法包括采用KB滤波器对视频帧图像进行滤波处理后得到滤波图像；选取相对应的高频点阈值；查找出图像区域的高频点最大值；判断查找出的高频点最大值是否小于选取出的高频点阈值，若是，则跳出当前编码单元划分递归程序；反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归。通过使用本发明的方法及***，能够基于图像特征来对CU是否继续进行划分递归进行预判，大大减少视频编码时间。本发明作为基于KB滤波器的QTBT快速判决方法及***可广泛应用于QTBT算法视频编码领域中。
Description
技术领域
本发明涉及视频编码技术，尤其涉及一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法及***，其应用于视频编码单元CU划分过程中。
背景技术
技术词解释：
KB滤波器：全称为Ker-Bohme滤波器，其是一个高通滤波器，因其在提取图像特征方面具有优越性能，其在图像隐写分析中得到广泛使用。
2015年，国际电信联盟电信标准化部(ITU-T)的视频编码专家组(VCEG)和国际标准化组织/国际电工委员会(ISO/IEC)的运动图象专家组(MPEG)成立了Joint VideoExploration Team(JVET)联合视频研究工作组，该工作组主要是为了下一代视频编解码做准备。该工作组的参考软件JEM是在HEVC的参考软件HM上做的一系列改进，在原先HM的基础上，JVET工作组在其中添加了许多新的工具，例如：QTBT(Quadtree plus binary tree)算法、OBMC(Overlapped block motion compensation)算法等。除此之外，随着高分辨率视频的普及，原先的64x64划分已经不能满足高清视频的划分需求，所以对于下一代视频编码标准来说，需要支持更大的编码树单元CTU(coding tree unit)划分，因此在JEM4.0中，默认的编码树单元CTU是128x128，同时也可支持更大的256x256类型。另外，帧内预测模式也提高到了67种预测模式并且加入了四抽头的插值滤波，可以更好地提高预测精度。随着这系列工具的加入，JEM4.0与HM相比，在性能上最高可以得到28％的BD-Rate(RA(randomaccess)随机访问配置)性能增加，但是在带来性能增加的同时，编码器的复杂度也随着提高，所以有效地减少编码时间也是在准备下一代视频编码标准的过程中必须重视的问题之一。
在JEM中，与HM相比，变化最大的就是QTBT算法，它改变了原先视频编解码的划分编码单元CU(coding unit)总体框架，由原先的四叉树划分改变为二叉树与四叉树的结合，如图1所示，一个编码树单元CTU可被正方形划分成四个编码单元CU，也可被矩形划分成2个编码单元CU，分为垂直划分和水平划分，编码单元CU一旦采用矩形划分，则不再进行正方形的四叉树划分，这种划分方式相比之前的四叉树划分来说更加灵活并且更加精细，可以给编码器带来平均4％的BD-Rate编码性能提升，但是同时因为有了更多种划分的尝试，编码时间也是成倍的增加，所以针对这一具有高复杂度高性能的编码工具，本设计提出了基于Ker-Bohme滤波器的QTBT快速判决算法来达到减少编码时间的效果。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法，从而提高编码单元CU的划分效率，以达到减少编码时间的效果。
本发明的目的是提供一种基于KB滤波器的QTBT快速判决***，从而提高编码单元CU的划分效率，以达到减少编码时间的效果。
本发明所采用的技术方案是：一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法，该方法的步骤包括有：
获取第一图像，其中，所述第一图像指的是采用Ker-Bohme滤波器对视频帧图像进行滤波处理后得到的滤波图像；
根据当前编码单元的块大小，选取相对应的高频点阈值；
查找出图像区域的高频点最大值，其中，所述图像区域指的是在第一图像中与当前编码单元相对应的图像区域；
判断查找出的高频点最大值是否小于选取出的高频点阈值，若是，则跳出当前编码单元划分递归程序；反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归。
进一步，所述获取第一图像这一步骤，其具体包括：
将视频帧图像以镜像方式扩充1行和1列后得到扩充图像；
将Ker-Bohme滤波器的核矩阵与扩充图像进行卷积后得到滤波图像，所述得到的滤波图像为所需获取的第一图像。
进一步，所述Ker-Bohme滤波器的核矩阵KB如下所示：
进一步，该方法的步骤还包括有高频点阈值获取这一步骤，所述高频点阈值获取这一步骤包括有：
采用Ker-Bohme滤波器分别对多个样本视频帧图像进行滤波出后得到多个滤波样本图像；
根据预设的块大小，对多个滤波样本图像进行切割划分，从而得到多个矩形图像块；
对每一个矩形图像块进行高频点最大值的查找，从而查找出每一个矩形图像块中的高频点最大值；
按照查找出的多个高频点最大值的数值，从而对多个矩形图像块进行排序；
采用二分查找法的方式来对排序后的矩形图像块进行查询搜索，从而查找出符合预设条件的矩形图像块；
将查找出的矩形图像块中的高频点最大值作为与预设的块大小相对应的高频点阈值。
进一步，所述预设的块大小包括有8x8、8x16、16x8、8x32、32x8、16x16、16x32、32x16、32x32、16x64、64x16、32x64、64x32以及64x64。
本发明所采用的另一技术方案是：一种基于KB滤波器的QTBT快速判决***，该***包括：
获取模块，用于获取第一图像，其中，所述第一图像指的是采用Ker-Bohme滤波器对视频帧图像进行滤波处理后得到的滤波图像；
选取模块，用于根据当前编码单元的块大小，选取相对应的高频点阈值；
查找模块，用于查找出图像区域的高频点最大值，其中，所述图像区域指的是在第一图像中与当前编码单元相对应的图像区域；
判断模块，用于判断查找出的高频点最大值是否小于选取出的高频点阈值，若是，则跳出当前编码单元划分递归程序；反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归。
进一步，所述获取模块具体包括：
图像扩充子模块，用于将视频帧图像以镜像方式扩充1行和1列后得到扩充图像；
滤波子模块，用于将Ker-Bohme滤波器的核矩阵与扩充图像进行卷积后得到滤波图像，所述得到的滤波图像为所需获取的第一图像。
进一步，所述Ker-Bohme滤波器的核矩阵KB如下所示：
进一步，该***还包括高频点阈值获取模块，所述高频点阈值获取模块具体包括：
第一获取子模块，用于采用Ker-Bohme滤波器分别对多个样本视频帧图像进行滤波出后得到多个滤波样本图像；
第二获取子模块，用于根据预设的块大小，对多个滤波样本图像进行切割划分，从而得到多个矩形图像块；
第三获取子模块，用于对每一个矩形图像块进行高频点最大值的查找，从而查找出每一个矩形图像块中的高频点最大值；
排序子模块，用于按照查找出的多个高频点最大值的数值，从而对多个矩形图像块进行排序；
查找子模块，用于采用二分查找法的方式来对排序后的矩形图像块进行查询搜索，从而查找出符合预设条件的矩形图像块；
阈值确定子模块，用于将查找出的矩形图像块中的高频点最大值作为与预设的块大小相对应的高频点阈值。
进一步，所述预设的块大小包括有8x8、8x16、16x8、8x32、32x8、16x16、16x32、32x16、32x32、16x64、64x16、32x64、64x32以及64x64。
本发明的有益效果是：通过使用本发明的方法，能够在进行QTBT算法的编码单元划分递归过程中，对编码单元是否需要进行进一步递归划分进行预判，当判断出当前编码单元无需继续进行划分递归时，则跳出当前编码单元划分递归程序，反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归，由此可见，在QTBT算法的编码单元划分过程中，通过使用本发明方法，可以在保证不降低视频编码质量的基础上，减少编码单元划分递归的操作，减少视频编码的时间，从而大大提高视频编码的效率。
本发明的另一有益效果是：利用本发明的***在QTBT算法的编码单元划分递归过程中，能够实现对编码单元是否需要进行进一步递归划分进行预判，当判断出当前编码单元无需继续进行划分递归时，则跳出当前编码单元划分递归程序，反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归，由此可见，通过使用本发明***在QTBT算法的编码单元划分过程中，能在保证不降低视频编码质量的基础上，减少编码单元划分递归的操作，减少视频编码的时间，从而大大提高视频编码的效率。
附图说明
图1是QTBT算法的划分递归原理示意图；
图2是本发明一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法的步骤流程示意图；
图3是本发明一种基于KB滤波器的QTBT快速判决***的结构框图；
图4是本发明一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法的一具体实施例步骤流程图；
图5是采用KB滤波器对视频帧图像进行滤波处理的原理示意图；
图6是视频帧图像的原图与滤波图像的对比示意图；
图7是滤波图像中云朵高频点的示意图；
图8是采用本发明在QTBT算法的编码单元划分递归过程中的原理示意图。
具体实施方式
如图2所示，一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法，该方法的步骤包括有：
获取第一图像，其中，所述第一图像指的是采用Ker-Bohme滤波器对视频帧图像进行滤波处理后得到的滤波图像；
根据当前编码单元的块大小，选取相对应的高频点阈值；
查找出图像区域的高频点最大值，其中，所述图像区域指的是在第一图像中与当前编码单元相对应的图像区域；
判断查找出的高频点最大值是否小于选取出的高频点阈值，若是，则跳出当前编码单元划分递归程序；反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归。
如图3所示，一种基于KB滤波器的QTBT快速判决***，该***包括：
获取模块，用于获取第一图像，其中，所述第一图像指的是采用Ker-Bohme滤波器对视频帧图像进行滤波处理后得到的滤波图像；
选取模块，用于根据当前编码单元的块大小，选取相对应的高频点阈值；
查找模块，用于查找出图像区域的高频点最大值，其中，所述图像区域指的是在第一图像中与当前编码单元相对应的图像区域；
判断模块，用于判断查找出的高频点最大值是否小于选取出的高频点阈值，若是，则跳出当前编码单元划分递归程序；反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归。
结合以下具体实施例来对本发明做进一步具体阐述。
对于视频编解码而言，一般越是平坦的地方，划分的编码单元CU会越大，反之，对于细节处的划分，则会将其划分成多个小编码单元CU，也就是会划分的更加精细，来确保视频信息可以完整的进行传输。在JEM中，其不止只有四叉树划分，还会存在二叉树划分，需要尝试的划分变多了，即需要做的率失真代价RD-Cost的检查过程也相应的增加。因此，基于图像特征来提前决策编码单元CU的QTBT划分，能在保证不降低视频编码质量的基础上，提前将无需再进行划分的当前编码单元CU跳出划分递归。针对此原理，提出了本发明方案。
本发明的设计原理是在基于Ker-Bohme滤波当前视频帧的前提下，根据得到的图像特征，快速决策是否需要进一步对编码单元CU递归划分，若达到本设计要求，则跳出当前编码单元划分递归程序，以达到减少编码时间的目的。
如图4所示，一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法，该方法的步骤具体如下所示。
第一部分：Ker-Bohme滤波处理
S101、获取第一图像，其中，所述第一图像指的是采用Ker-Bohme滤波器对视频帧图像进行滤波处理后得到的滤波图像，所述滤波图像为一像素图。
本发明设计是基于提取图像特征来进行快速判决的方法，因此，针对图像特征的提取，本发明中采用一种有效的高通滤波器—Ker-Bohme滤波器来实现，其中，所述Ker-Bohme滤波器的核矩阵KB如下所示：
然后通过利用这一核矩阵KB与原始的视频帧图像进行卷积后得到的滤波图像，可以有效地保留图像的高频信号，其中，所述卷积的公式为：Z＝KB*Y；
因此，对于步骤S101，其具体实现步骤包括有：
S1011、将视频帧图像以镜像方式扩充1行和1列后得到扩充图像；
S1012、将Ker-Bohme滤波器的核矩阵与扩充图像进行卷积后得到滤波图像，所述得到的滤波图像为所需获取的第一图像；
如图5所示，实线框中表示的是原始的视频帧图像图片，虚线框中表示的是用KB核矩阵对图像像素进行卷积的过程，KB核矩阵将按照箭头方向遍历整张扩充图片进行卷积，以得到与原始块(原始的视频帧图像)大小相应大小的滤波图像；
例如，在图5中KB核矩阵与左上角像素做卷积得到滤波图像的第一个像素点p(0,0)，具体实现过程如以下第一公式所示：
然后，KB核可以按步长为1的距离向右移动，并与扩充图像的像素点进行卷积，按照第一公式的方法，得到第一行的滤波像素值，直到KB核矩阵的第三列与扩充图像的最后一列重合，接着KB核矩阵，将按步长为1的距离向下移动1行，并返回扩充像素的第一列，重新按照之前的向右移动方式，得到第二行的滤波像素值，如此，KB核矩阵之后将按步长为1的距离向右向下移动，分别与扩充图像的像素点进行卷积，按照上述第一公式的计算方法，最终便可得到一张与原图一样大小的滤波图像；如图6所示(左边为原图，右边为滤波图像)，经过滤波后，可以明显观察到图像的轮廓，并且保留图像的细节，如图6中左上角的云朵，在滤波后的图像中，仍然可以看到其中的高频点，如图7所示。由此可见，获取滤波后的图像像素之后，即获取第一图像之后，便可以得到具体的高频信息，这样在选择块划分时可以充分利用这些高频信息来用于预判，从而快速判断编码单元CU是否可无需做进一步递归划分，达到在保证不降低视频编码质量的基础上，减少编码时间的效果。
第二部分：QTBT快速判决方法
根据第一部分的内容所述，编解码器在编码每一帧前，先对图像进行镜像扩充，然后对其进行KB核滤波，得到一张滤波后的像素图，而滤波之后会进入到编码图像的编码单元CU划分阶段，开始QTBT块递归划分。
S102、在编码单元CU划分阶段中，根据当前的编码单元CU的块大小，选取相对应的高频点阈值T，其中，块大小不同，其所对应的高频点阈值不同。
对于高频点阈值获取这一步骤S100，其在执行QTBT快速判决之前实现，并且其具体包括：
S1001、采用Ker-Bohme滤波器分别对多个样本视频帧图像进行滤波出后得到多个滤波样本图像；
S1002、根据预设的块大小，对多个滤波样本图像进行切割划分，从而得到多个矩形图像块；
S1003、对每一个矩形图像块进行高频点最大值的查找，从而查找出每一个矩形图像块中的高频点最大值；
S1004、按照查找出的多个高频点最大值的数值，从而对多个矩形图像块进行排序；
S1005、采用二分查找法的方式来对排序后的矩形图像块进行查询搜索，从而查找出符合预设条件的矩形图像块，其中，所述预设条件为无需再划分可认为是平坦的矩形图像块；
S1006、将查找出的矩形图像块中的高频点最大值作为与预设的块大小相对应的高频点阈值；
在本实施例中，样本视频帧图像采用10000张512x512的图像，首先将10000张512x512的样本视频帧图像分别进行KB滤波(即采用Ker-Bohme滤波器分别对10000张512x512的样本视频帧图像分别进行滤波处理)，得到多个滤波样本图像；然后，根据预设的块大小，对得到的多个滤波样本图像进行切割划分，得到若干个不同大小的块，例如需要切割成32x16块时，即此时预设的块大小为32x16，这样会切割出5120000个矩形图像块；接着，由于每一个矩形图像块中会有一个高频点最大值，因此，查找出每一个矩形图像块中的高频点最大值；跟着，将这些矩形图像块按照其自身高频点最大值的数值大小进行排序；再采用二分查找法的方式来对排序后的矩形图像块进行查询搜索，找出不需要再划分可以认为是平坦的矩形图像块，并将这一矩形图像块中的高频值最大值作为当前块类型32x16所对应的高频点阈值T。
对于上述预设的块大小，其包括有8x8、8x16、16x8、8x32、32x8、16x16、16x32、32x16、32x32、16x64、64x16、32x64、64x32以及64x64，即需要针对以下表格1所示的块大小，来进行高频点阈值训练。表1如下所示：
表1
可见，最终一共会得到14种块大小所对应的高频点阈值。由于根据JEM4.0中QTBT的默认参数可知，当块大小为64x8以及8x64时，二叉树划分的深度一定大于3，不满足QTBT算法中所设定可继续进行划分的条件，也就是说，该块大小的编码单元CU(即64x8编码单元以及8x64编码单元)不用再继续进行划分检测，因此，对于块大小为64x8以及8x64这两种情况，无需获取其所对应的高频点阈值。另外，对于不同块大小所对应的高频点阈值，其应遵循的原则为：块越大，高频点阈值需越小；例如，块大小为64x64所对应的高频点阈值需小于块大小为32x32所对应的高频点阈值，块大小为64x32所对应的高频点阈值需小于64x16所对应的高频点阈值，因此，对于步骤S100，其应优选还包括调整步骤，所述调整步骤为，当查找出的高频点阈值不符合上述预设的原则时，则对查找出的高频点阈值进行调整。
S103、查找出在第一图像中与当前编码单元CU相对应的图像区域，其所对应的高频点最大值HFPmax；
S104、判断查找出的高频点最大值HFPmax是否小于选取出的高频点阈值T，若是，则跳出当前编码单元划分递归程序；反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归，检查各划分的率失真代价RDcost，直到找到最佳划分方式，如图8中左图所示。其中，所述的划分递归包括有二叉树水平划分递归、二叉树垂直划分递归以及四叉树划分递归。
由上述可得，通过将本发明设计应用在QTBT算法的编码单元划分过程中，可减少划分递归的执行，达到在保证视频信息完整传输的基础上，大大减少视频编码的时间，提高视频编码处理效率。
另外，对于本发明设计中所提及的QTBT算法，其在JEM4.0中的QTBT默认参数如下表2所示：
表2
并且，在QTBT算法中，其递归划分规则具体为：当编码单元CU的宽Width满足公式(1)时，并且二叉树划分深度BTDepth满足公式(2)时，才会进行垂直二叉树划分；当编码单元CU的高Height满足公式(3)时，并且二叉树划分深度BTDepth满足公式(2)时，才会进行水平二叉树划分；其中，所述公式(1)～(4)如下所示：
minBTSize<Width≤maxBTSize (1)
BTDepth<maxBTDepth (2)
minBTSize<Height≤maxBTSize (3)
Width>minQTSize (4)
而一旦采用了二叉树划分，则之后不会再采用四叉树划分。其中，所述四叉树划分的条件是满足公式(4)，且对于需进行四叉树划分的块而言，编码单元CU块的宽和高必须都是相等的，所以仅需判断宽Width即可。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (8)
1.一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法，其特征在于：该方法的步骤包括有：
获取第一图像，其中，所述第一图像指的是采用Ker-Bohme滤波器对视频帧图像进行滤波处理后得到的滤波图像；
根据当前编码单元的块大小，从预先获取得到的高频点阈值中选取相对应的高频点阈值；
查找出图像区域的高频点最大值，其中，所述图像区域指的是在第一图像中与当前编码单元相对应的图像区域；
判断查找出的高频点最大值是否小于选取出的高频点阈值，若是，则跳出当前编码单元划分递归程序；反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归；
该方法的步骤还包括有高频点阈值获取这一步骤，所述高频点阈值获取这一步骤包括有：
采用Ker-Bohme滤波器分别对多个样本视频帧图像进行滤波出后得到多个滤波样本图像；
根据预设的块大小，对多个滤波样本图像进行切割划分，从而得到多个矩形图像块；
对每一个矩形图像块进行高频点最大值的查找，从而查找出每一个矩形图像块中的高频点最大值；
按照查找出的多个高频点最大值的数值，从而对多个矩形图像块进行排序；
采用二分查找法的方式来对排序后的矩形图像块进行查询搜索，从而查找出符合预设条件的矩形图像块；
将查找出的矩形图像块中的高频点最大值作为与预设的块大小相对应的高频点阈值。
2.根据权利要求1所述一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法，其特征在于：所述获取第一图像这一步骤，其具体包括：
将视频帧图像以镜像方式扩充1行和1列后得到扩充图像；
将Ker-Bohme滤波器的核矩阵与扩充图像进行卷积后得到滤波图像，所述得到的滤波图像为所需获取的第一图像。
3.根据权利要求2所述一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法，其特征在于：所述Ker-Bohme滤波器的核矩阵KB如下所示：
。
4.根据权利要求1-3任一项所述一种基于KB滤波器的QTBT快速判决方法，其特征在于：所述预设的块大小包括有8x8、8x16、16x8、8x32、32x8、16x16、16x32、32x16、32x32、16x64、64x16、32x64、64x32以及64x64。
5.一种基于KB滤波器的QTBT快速判决***，其特征在于：该***包括：
获取模块，用于获取第一图像，其中，所述第一图像指的是采用Ker-Bohme滤波器对视频帧图像进行滤波处理后得到的滤波图像；
选取模块，用于根据当前编码单元的块大小，从预先获取得到的高频点阈值中选取相对应的高频点阈值；
查找模块，用于查找出图像区域的高频点最大值，其中，所述图像区域指的是在第一图像中与当前编码单元相对应的图像区域；
判断模块，用于判断查找出的高频点最大值是否小于选取出的高频点阈值，若是，则跳出当前编码单元划分递归程序；反之，则按照QTBT算法对当前编码单元继续进行划分递归；
该***还包括高频点阈值获取模块，所述高频点阈值获取模块具体包括：
第一获取子模块，用于采用Ker-Bohme滤波器分别对多个样本视频帧图像进行滤波出后得到多个滤波样本图像；
第二获取子模块，用于根据预设的块大小，对多个滤波样本图像进行切割划分，从而得到多个矩形图像块；
第三获取子模块，用于对每一个矩形图像块进行高频点最大值的查找，从而查找出每一个矩形图像块中的高频点最大值；
排序子模块，用于按照查找出的多个高频点最大值的数值，从而对多个矩形图像块进行排序；
查找子模块，用于采用二分查找法的方式来对排序后的矩形图像块进行查询搜索，从而查找出符合预设条件的矩形图像块；
阈值确定子模块，用于将查找出的矩形图像块中的高频点最大值作为与预设的块大小相对应的高频点阈值。
6.根据权利要求5所述一种基于KB滤波器的QTBT快速判决***，其特征在于：所述获取模块具体包括：
图像扩充子模块，用于将视频帧图像以镜像方式扩充1行和1列后得到扩充图像；
滤波子模块，用于将Ker-Bohme滤波器的核矩阵与扩充图像进行卷积后得到滤波图像，所述得到的滤波图像为所需获取的第一图像。
7.根据权利要求6所述一种基于KB滤波器的QTBT快速判决***，其特征在于：所述Ker-Bohme滤波器的核矩阵KB如下所示：
。
8.根据权利要求5-7任一项所述一种基于KB滤波器的QTBT快速判决***，其特征在于：所述预设的块大小包括有8x8、8x16、16x8、8x32、32x8、16x16、16x32、32x16、32x32、16x64、64x16、32x64、64x32以及64x64。
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