CN109510986B - 带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，包括：确定当前MB的采样方式；利用所述采样方式确定所述当前MB的采样点；选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；计算所述当前MB的残差绝对值和；根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的预测方式。本发明通过定义MB的采样方式，计算当前预测宏块的预测残差和SAD。与现有的方法相比，当待压缩图像的纹理较为复杂时，对处于当前图像的纹理边界处的MB，根据纹理的渐变原理，不依赖于当前MB的周围的MB，而是通过当前MB自身的纹理特性获得预测残差，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，增大带宽压缩率。

Description

带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法
技术领域
本发明涉及一种压缩技术领域，特别涉及一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法。
背景技术
随着多媒体技术和网络技术的飞速发展和广泛应用，通过网络来传输的视频数据变得越来越多。由于原始的视频数据所需带宽极大，同时有具有很大的冗余性，因此通常将视频数据经过编码压缩后再进行传输，在这种情况下，利用芯片内的带宽压缩技术来提高图像的存储空间和传输带宽就显得尤为必要。
带宽压缩技术的目标是用较小的逻辑面积成本，尽可能的提高压缩倍数，减少双倍速率同步动态随机存储器(Double Data Rate,简称DDR)占用。带宽压缩主要由四个部分组成，包含：预测模块、量化模块、码控模块和熵编码模块。其中预测模块作为一个重要的模块，是利用图像相邻像素间存在的空间冗余度。虽然图像数据是无规律的，但是从表达信息的位和像素来说必然存在一些像素是相同或一小块图形是相同的，根据像素间的相关性进行预测，预测差值的标准差要远小于原始图像数据的标准差，因此对预测差值进行编码，更有利于使图像数据的理论熵达到最小，达到提高压缩效率的目的。目前预测模块的算法主要分为两类，纹理相关预测和像素值相关预测。
现有的纹理相关预测方法中，对于图像中纹理边界处的宏块(Macro block,简称MB)，由于当前MB与周围MB不在相同的纹理区域，因此当前MB与周围MB之间的相关性较差，即不能通过当前MB与周围MB相关性，获取较小的预测残差。
发明内容
因此，为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本发明提出一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法。
具体地，本发明一个实施例提出的一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，包括：
确定当前MB的采样方式；
利用所述采样方式确定所述当前MB的采样点；
选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；
计算所述当前MB的残差绝对值和；
根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的预测方式。
在本发明的一个实施例中，利用所述采样方式确定所述当前MB的采样点，包括：
利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点。
在本发明的一个实施例中，利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点，包括：
将所述当前MB的当前像素分量的像素值与所述当前像素分量相邻的像素分量的像素值求差获取所述当前MB的像素差值；
将所述像素差值中的连续值的最后一位设定为像素值拐点；
设定所述像素值拐点所对应的所述当前MB的像素分量为所述当前MB的采样点。
在本发明的一个实施例中，将所述像素差值中的连续值的最后一位设定为像素值拐点，包括：
将所述像素差值中的连续正值的最后一位正值设为第一像素值拐点；
将所述像素差值中的连续负值的最后一位负值设为第二像素值拐点。
在本发明的一个实施例中，选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差，包括：
选取预测方式对所述当前MB进行预测，计算所述当前MB采样点的预测残差；
选取预测方式对所述当前MB进行预测，计算所述当前MB非采样点的预测残差。
在本发明的一个实施例中，所述预测方式包括N种角度预测方式。
在本发明的一个实施例中，所述角度预测方式包括45度纹理预测、90度纹理预测及135度纹理预测。
在本发明的一个实施例中，所述45度纹理预测包括：
选取所述当前MB正上方相邻的MB；
选取正上方相邻MB中处于所述当前MB采样点45度方向的像素分量；
将所述采样点的像素值与所述45度方向的像素分量的像素值进行预测。
在本发明的一个实施例中，所述90度纹理预测包括：
选取所述当前MB正上方相邻的MB；
选取正上方相邻MB中处于所述当前MB采样点90度方向的像素分量；
将所述采样点的像素值与所述90度方向的像素分量的像素值进行预测。
在本发明的一个实施例中，所述135度纹理预测包括：
选取所述当前MB正上方相邻的MB；
选取正上方相邻MB中处于所述当前MB采样点135度方向的像素分量；
将所述采样点的像素值与所述135度方向的像素分量的像素值进行预测。
基于此，本发明具备如下优点：
本发明通过定义MB的采样方式和像素分量预测的参考方式，计算当前宏块的预测残差和SAD。与现有方法相比，当待压缩图像的纹理较为复杂时，对处于当前图像的纹理边界处的MB，根据纹理的渐变原理，不依赖于当前MB的周围MB，而是通过当前MB自身的纹理特性获得预测残差，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，增大带宽压缩率。
通过以下参考附图的详细说明，本发明的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本发明的范围的限定，这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。
附图说明
下面将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的说明。
图1为本发明实施例提供的一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的再一种自适应纹理渐变预测方法示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
实施例一
请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法流程示意图；本实施例对本发明提供的一种预测方法进行详细描述，该预测方法包括如下步骤：
步骤1、确定当前MB的采样方式；
步骤2、利用所述采样方式确定所述当前MB的采样点；
步骤3、选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；
步骤4、计算所述当前MB的残差绝对值和；
步骤5、根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的预测方式。
其中，步骤2可以包括如下步骤：
步骤21、利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点。
其中，步骤21可以包括如下步骤：
步骤211、将所述当前MB的当前像素分量的像素值与所述当前像素分量相邻的像素分量的像素值求差获取所述当前MB的像素差值；
步骤212、将所述像素差值中的连续值的最后一位设定为像素值拐点；
步骤213、设定所述像素值拐点所对应的所述当前MB的像素分量为所述当前MB的采样点。
其中，步骤212可以包括如下步骤：
步骤2121、将所述像素差值中的连续正值的最后一位正值设为第一像素值拐点；
步骤2122、将所述像素差值中的连续负值的最后一位负值设为第二像素值拐点。
其中，步骤3可以包括：
步骤31、选取预测方式对所述当前MB进行预测，计算所述当前MB采样点的预测残差；
步骤32、选取预测方式对所述当前MB进行预测，计算所述当前MB非采样点的预测残差。
优选地，所述预测方式包括N种角度预测方式。
优选地，所述角度预测方式包括45度纹理预测、90度纹理预测及135度纹理预测。
优选地，所述45度纹理预测包括：
选取所述当前MB正上方相邻的MB；
选取正上方相邻MB中处于所述当前MB采样点45度方向的像素分量；
将所述采样点的像素值与所述45度方向的像素分量的像素值进行预测。
优选地，所述90度纹理预测包括：
选取所述当前MB正上方相邻的MB；
选取正上方相邻MB中处于所述当前MB采样点90度方向的像素分量；
将所述采样点的像素值与所述90度方向的像素分量的像素值进行预测。
优选地，所述135度纹理预测包括：
选取所述当前MB正上方相邻的MB；
选取正上方相邻MB中处于所述当前MB采样点135度方向的像素分量；
将所述采样点的像素值与所述135度方向的像素分量的像素值进行预测。
实施例二
请参见图2，图2为本发明实施例提供的一种自适应纹理渐变预测方法示意图。本实施例在上述实施例的基础上，对本发明提出的一种预测方法进行详细描述。该预测方法包括如下步骤：
步骤1、定义MB大小；
定义MB的大小为m*n个像素分量，其中m≥1，n≥1；
优选的，可以定义MB的大小为8*1个像素分量，16*1个像素分量，32*1个像素分量，64*1个像素分量；本实施例以MB的大小为16*1个像素分量为例说明，其它不同大小的MB同理。
如图2所示，MB中的16*1个像素分量的像素值按照从左至右的顺序依次设定为12、14、15、18、20、23、15、10、4、0、2、2、4、5、5、6。
步骤2、定义采样方式；
步骤201、根据MB中存在的纹理相关性，检测MB的纹理渐变性，确定MB的纹理渐变点，将MB的纹理渐变点设定为像素值拐点。
具体地，将当前MB中的当前像素分量的像素值减去当前MB中相邻像素分量的像素值，如图2所示，将图中当前MB中的当前像素分量的像素值减去当前MB中前一像素分量的像素值，求解当前MB的像素残差值。当前MB中对应位置的像素残差值从左至右依次为12、2、1、3、2、3、-8、-5、-6、-4、2、0、2、1、0、1。
步骤202、设定像素残差值中的连续正值或连续负值的最后一个值为像素值拐点，其中像素残差值为0的值不设定为像素值拐点。
步骤203、将像素值拐点所对应的当前像素分量所对应的位置设定为采样点，同时将当前像素分量中处于首位和末位的点设定为采样点。
优选地，如图2所示，所求得的像素残差值中的像素值拐点为3和-4，将像素值拐点3和像素值拐点-4所对应的当前像素分量23、0以及首位和末位的像素分量设定为采样点。原始点所对应的像素分量12、23、0、6形成4个采样点。
步骤3、将当前MB中的采样点与正上方MB进行预测。预测方式为135度预测、45度预测和90度预测三种角度预测方式。即将当前MB中的采样点与当前MB正上方相邻MB中采样点对应的45度的像素分量点、90度的像素分量点和135度的像素分量点分别进行预测，求解预测残差以及残差绝对值和(sum of absolute difference，简称SAD)。具体地，可以将当前MB中的采样点与当前MB正上方相邻MB中采样点对应的45度的像素分量点、90度的像素分量点和135度的像素分量点分别相减，获取预测残差；分别将每种预测方式下的每个采样点的预测残差取绝对值后相加，获取残差绝对值和。最终选取SAD最小的一种预测方式作为当前MB的采样点预测方式，获取该预测方式的预测残差。
步骤4、对于当前MB中的非采样点，利用公式求解非采样点的预测残差，公式为：
Resi＝(sample1-sample0)*(i+1)/(num+1)
其中，公式中的sample0和sample1为当前MB连续的采样点的像素分量重建值，i为非采样点索引，num为非采样点数量。
进一步地，像素分量重建值可以指的是已压缩编码MB解码端重建得到的像素分量值。
步骤5、将当前MB中除首位的采样点、预测方式和预测残差写入码流。
综上所述，本文中应用了具体个例对本发明基于带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，本发明的保护范围应以所附的权利要求为准。

Claims (2)

1.一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，其特征在于，包括：
确定当前MB的采样方式；
利用所述采样方式确定所述当前MB的采样点，包括：利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点；其中，所述利用像素值拐点采样方式确定所述当前MB的采样点，包括：将所述当前MB的当前像素分量的像素值与所述当前像素分量相邻的像素分量的像素值求差获取所述当前MB的像素差值；将所述像素差值中的连续值的最后一位设定为像素值拐点；设定所述像素值拐点所对应的所述当前MB的像素分量为所述当前MB的采样点；
选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；
计算所述当前MB的残差绝对值和；
根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的预测方式；
其中，选取预测方式对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差，计算所述当前MB的残差绝对值和；根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的预测方式；包括：
选取预测方式对所述当前MB进行预测，计算所述当前MB采样点的预测残差；所述预测方式为135度预测、45度预测和90度预测三种角度预测方式，所述当前MB采样点的预测残差的计算方法包括：将所述当前MB中的采样点与所述当前MB正上方相邻MB中采样点对应的45度的像素分量点、90度的像素分量点和135度的像素分量点分别相减，获取预测残差；分别将每种预测方式下的每个采样点的预测残差取绝对值后相加，获取残差绝对值和；最终选取残差绝对值和最小的一种预测方式作为所述当前MB的采样点预测方式，获取该预测方式的预测残差；
选取预测方式对所述当前MB进行预测，利用公式求解非采样点的预测残差，公式为：
Resi＝(sample1-sample0)*(i+1)/(num+1)
其中，公式中的sample0和sample1为当前MB连续的采样点的像素分量重建值，i为非采样点索引，num为非采样点数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述像素差值中的连续值的最后一位设定为像素值拐点，包括：
将所述像素差值中的连续正值的最后一位正值设为第一像素值拐点；
将所述像素差值中的连续负值的最后一位负值设为第二像素值拐点。
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