CN109644274A - 利用样本自适应偏移的视频译码的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

样本自适应偏移(SAO)可以用于视频译码中的伪像减少。基于样本统计设计SAO中的类别可以提高SAO效率。在一个实施例中，可以初始确定BO或EO的类别，例如，如HEVC中规定的那样。对于被确定为具有非零偏移的类别，可以将具有最高样本数的类别划分成两个子类别，并且对于每个子类别对偏移进行编码。此外，具有最少样本数的类别可以使用零偏移。在另一实施例中，可以使初始类别均匀化以形成新类别，使得每个新类别具有基本相同的样本数。在样本数或基于梯度的值的数量的基础上的直方图可以分别用于调整BO或EO的类别。

Description

利用样本自适应偏移的视频译码的方法和装置
技术领域
本实施例一般地涉及视频编码和解码的方法和装置，并且更具体地涉及利用样本自适应偏移(SAO)的视频编码和解码的方法和装置。
背景技术
为了实现高压缩效率，图像和视频译码方案通常采用预测和变换来影响(leverage)视频内容中的空间和时间冗余。通常，使用帧内或帧间预测来开发帧内或帧间相关，然后对原始图像与预测图像之间的差异(通常表示为预测误差或预测残差)进行变换、量化和熵译码。为了重建视频，通过与预测、变换、量化和熵译码相对应的逆处理来对压缩数据进行解码。
在视频编码或解码中，可以在译码块的重建之后应用环内(in-loop)滤波。经滤波的重建图片可以存储在解码图片缓冲器中以用于输出和用于预测(如果被指示的话)。
可以使用不同的环内滤波器。例如，在高效视频译码(HEVC)中，指定两个连续的环内滤波器。首先，将去块滤波器应用于块边缘，以便减少可见块效应伪像的量。另外，应用SAO滤波。SAO将重建样本分类成不同的类别，获得每个类别的偏移，然后将偏移添加到类别的每个样本。SAO滤波可以进一步减少译码伪像。
发明内容
根据本原理的一般方面，呈现了一种在视频编码或解码中处理视频数据的方法，包括：访问图片的区域中的样本子集；使用样本子集中的样本值的统计，将样本子集划分成至少第一子类别和第二子类别，使得第一子类别中的样本数满足预定条件；以及基于第一偏移来调整第一子类别中的样本的值，并且基于第二偏移来调整第二子类别中的样本的值。
可以在第一样本值处划分第一子类别和第二子类别，该第一样本值是样本值集合之中的最大样本值，该样本值集合中的每一个，N1，满足第一条件：其值小于N1的样本的数量小于子集中的第一比例的样本数，并且其中子集中小于第一样本值的样本在第一子类别中。
也可以在第二样本值处划分第一子类别和第二子类别，该第二样本值是样本值集合之中的最小样本值，该样本值集合中的每一个，N2，满足第二条件：其值小于N2的样本的数量大于子集中的第二比例的样本数，并且其中子集中小于第二样本值的样本在第一子类别中。
在划分之后，第一子类别可以具有与第二子类别基本相同的样本数。
根据本原理的另一一般方面，视频信号被格式化为包括图片的区域中的样本子集的编码，其中样本子集包括至少第一子类别和第二子类别，并且其中第一子类别中的样本数满足预定条件；以及用于调整第二子类别中的样本的值的第二偏移。
图片的区域可以是译码树块、切片或不同的译码单元。划分可以基于样本值的直方图。该方法可以用于针对编码或解码的环内滤波。当用于编码时，还可以将第一偏移和第二偏移编码到比特流中；并且当用于解码时，可以从比特流解码第一偏移和第二偏移。
根据实施例，图片的区域包括两个或更多个样本类别，在两个或更多个类别之中具有最多样本数的第一类别，以及在两个或更多个类别中具有最少样本数的第二类别，并且其中第一类别对应于样本子集，该方法还包括在排除第一类别之后调整在两个或更多个类别中剩余的类别中的样本的值。剩余类别还可以排除第二类别。
第一类别可以是第一频带的样本值，并且第二类别可以是第二频带的样本值，并且第一频带和第二频带可以具有相同范围的样本值。
为了确定是否执行划分，可以将第一子类别中的样本数和第二子类别中的样本数中的至少一个与第二类别中的样本数进行比较。当第一子类别中的样本数和第二子类别中的样本数都大于第二类别中的样本数时，可以在没有显式信令的情况下执行划分。否则，可以在没有显式信令的情况下禁用划分。也可以基于显式信令来执行或禁用划分。
根据实施例，第一子类别与第一范围的样本值相关联，并且第二子类别与第二范围的样本值相关联。
根据另一实施例，第一子类别与第一范围的基于梯度的值相关联，并且第二子类别与第二范围的基于梯度的值相关联。基于梯度的值可以被计算为梯度的绝对值的平均值、梯度的绝对值的差、梯度的绝对值的最小值、或梯度的绝对值的最大值。
根据实施例，在没有符号的显式信令的情况下通过正偏移来调整样本的第一子类别和第二子类别。根据另一实施例，在没有符号的显式信令的情况下通过负偏移来调整样本的第一子类别和第二子类别。
本实施例还提供了一种用于根据上述方法对视频数据进行编码或解码的装置。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有用于根据上述方法对视频数据进行编码或解码的指令。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有根据上述方法生成的比特流。
本实施例还提供了一种用于传送根据上述方法生成的视频信号的装置。
附图说明
图1图示了示例性HEVC视频编码器的框图。
图2图示了示例性HEVC视频解码器的框图。
图3是图示出EO(边缘偏移)样本分类的四个1D定向图案的图示示例。
图4是图示出正偏移用于类别1和类别2、而负偏移用于类别3和类别4的图示示例。
图5A是图示出具有关联的起始频带位置和四个连续频带的偏移的BO(频带偏移)的图示示例，并且图5B是图示出具有非连续频带的BO的图示示例。
图6图示了使用SAO对比特流进行解码的示例性方法。
图7A是图示出包括译码树块(CTB)的图片的一部分的图示示例，并且图7B图示了获得SAO参数的示例性方法。
图8图示了对当前CTB的亮度分量的SAO参数进行解码的示例性方法。
图9图示了示例性CTB和关联的32个频带的直方图。
图10A图示了根据本原理的实施例的在解码器处调整BO类别的示例性方法，图10B图示了根据本原理的实施例的重新定义类别的示例，并且图10C图示了根据本原理的实施例的将频带划分成两个子带的示例。
图11图示了根据本原理的实施例的使类别均匀化的示例。
图12A图示了根据本原理的实施例的调整EO类别的示例性方法，并且图12B图示了根据本原理的实施例的调整类别的示例。
图13图示了示例性经修改EO分类。
图14图示了示例性***的框图，其中可以实现本原理的示例性实施例的各个方面。
具体实施方式
图1示出了示例性HEVC编码器100。为了对具有一个或多个图片的视频序列进行编码，将图片分割成一个或多个切片，其中每个切片可以包括一个或多个切片片段。将切片片段组织成译码单元、预测单元和变换单元。
在本申请中，术语“重建的”和“解码的”可以互换使用。通常但不是必需地，在编码器侧使用术语“重建的”，而在解码器侧使用“解码的”。
HEVC规范在“块”与“单元”之间进行区分，其中“块”寻址样本阵列(例如，亮度，Y)中的特定区域，而“单元”包括所有编码色彩分量(Y，Cb，Cr或单色)的同位(collocated)块、与块相关联的语法元素和预测数据(例如，运动矢量)。
对于译码，将图片分割成具有可配置大小的方形的译码树块(CTB)，并且将连续的译码树块集合分组成切片。译码树单元(CTU)包含编码色彩分量的CTB。CTB是分割成译码块(CB)的四叉树的根，并且将译码块分割成一个或多个预测块(PB)并形成分割成变换块(TB)的四叉树的根。对应于译码块、预测块和变换块，译码单元(CU)包括预测单元(PU)和树形结构的变换单元(TU)集合，PU包括所有色彩分量的预测信息，并且TU包括每个色彩分量的残差译码语法结构。亮度分量的CB、PB和TB的大小适用于对应的CU、PU和TU。在本申请中，术语“块”可以用于指代CTU、CU、PU、TU、CB、PB和TB中的任何一个。另外，“块”也可以用于指代如H.264/AVC或其他视频译码标准中指定的宏块、分区和子块，并且更一般地指代各种大小的数据阵列。
在示例性编码器100中，如下所述，由编码器元件对图片进行编码。要编码的图片以CU为单位进行处理。使用帧内或帧间模式对每个CU进行编码。在以帧内模式对CU进行编码时，其执行帧内预测(160)。在帧间模式中，执行运动估计(175)和补偿(170)。编码器判定(105)使用帧内模式或帧间模式中的哪一个对CU进行编码，并且通过预测模式标志来指示帧内/帧间判定。通过从原始图像块中减去(110)预测块来计算预测残差。
根据相同切片内的重建的相邻样本来预测帧内模式中的CU。在HEVC中，35个帧内预测模式的集合是可用的，其包括DC、平面和33个角度预测模式。根据与当前块相邻的行和列来重建帧内预测参考。使用来自先前重建块的可用样本，该参考在水平和垂直方向上延伸超过块大小的两倍。在角度预测模式用于帧内预测时，可以沿着由角度预测模式指示的方向来复制参考样本。
可以使用两个不同选项对当前块的适用亮度帧内预测模式进行译码。如果适用模式被包括在三个最可能模式(MPM)的构建列表中，则通过MPM列表中的索引来以信号通知模式。否则，通过模式索引的固定长度二进制化来以信号通知模式。从顶部和左侧相邻块的帧内预测模式导出三个最可能模式。
对于帧间CU，将对应的译码块进一步分割成一个或多个预测块。在PB级上执行帧间预测，并且对应的PU包含关于如何执行帧间预测的信息。
可以以两种方法、即“合并模式”和“高级运动矢量预测(AMVP)”来以信号通知运动信息(即，运动矢量和参考图片索引)。
在合并模式中，视频编码器或解码器基于已译码块来组装候选列表，并且视频编码器以信号通知候选列表中的候选之一的索引。在解码器侧，基于以信号通知的候选来重建运动矢量(MV)和参考图片索引。
在AMVP中，视频编码器或解码器基于根据已译码块确定的运动矢量来组装候选列表。然后，视频编码器以信号通知候选列表中的索引以识别运动矢量预测器(MVP)并以信号通知运动矢量差(MVD)。在解码器侧，将运动矢量(MV)重建为MVP+MVD。
在HEVC中，用于运动补偿的运动信息的精度是针对亮度分量的四分之一样本(也称为四分之一像素或1/4像素)和针对色度分量的八分之一样本(也称为1/8像素)。7抽头或8抽头内插滤波器用于分数样本(fractional-sample)位置的内插，即，对于亮度可以寻址水平和垂直方向二者上的全样本定位的1/4、1/2和3/4。
然后，对预测残差进行变换(125)和量化(130)。对量化的变换系数以及运动矢量和其他语法元素进行熵译码(145)以输出比特流。编码器也可以跳过变换并且在4×4TU的基础上将量化直接应用于非变换的残差信号。编码器也可以绕过变换和量化二者，即，在不应用变换或量化处理的情况下直接对残差进行译码。在直接PCM译码中，不应用预测，并且将译码单元样本直接译码到比特流中。
编码器对编码块进行解码以提供用于进一步预测的参考。对量化的变换系数进行解量化(140)和逆变换(150)以对预测残差进行解码。将解码预测残差和预测块组合(155)，重建图像块。例如，将环内滤波器(165)应用于重建图片，以执行去块/SAO滤波以减少编码伪像。将滤波图像存储在参考图片缓冲器(180)处。
图2图示了示例性HEVC视频解码器200的框图。在示例性解码器200中，如下所述，由解码器元件对比特流进行解码。视频解码器200通常执行与如图1中描述的编码通道对等的解码通道，其执行视频解码，如编码视频数据的部分。
具体地，解码器的输入包括视频比特流，其可以由视频编码器100生成。首先对比特流进行熵解码(230)以获得变换系数、运动矢量和其他译码信息。对变换系数进行解量化(240)和逆变换(250)以对预测残差进行解码。将解码预测残差和预测块组合(255)，重建图像块。预测块可以从帧内预测(260)或运动补偿预测(即，帧间预测)(275)获得(270)。如上所述，AMVP和合并模式技术可以用于导出用于运动补偿的运动矢量，运动补偿可以使用内插滤波器来计算参考块的子整数样本的内插值。将环内滤波器(265)应用于重建图像。将滤波图像存储在参考图片缓冲器(280)处。
在HEVC中，在CTU的基础上，SAO是基于样本的滤波操作。在激活的情况下，在去块滤波器之后立即应用SAO。每个CTU可以停用SAO。指定两个SAO模式：边缘偏移(EO)和频带偏移(BO)。对于EO，样本分类基于要滤波的图片中的局部定向结构。对于BO，样本分类基于样本值。用于EO或BO的参数可以被显式地译码或者从邻域导出。SAO可以应用于亮度分量和色度分量，其中SAO模式对于Cb分量和Cr分量是相同的。针对每个色彩分量单独地配置SAO参数。
边缘偏移
对于样本分类，EO使用四个1D定向图案：水平、垂直、135°对角线和45°对角线，如图3中所示，其中标记“pc”表示当前样本，并且标记“p0”和“p1”表示两个相邻样本。基于方向指定四个EO类，并且每个EO类对应于一个方向。在比特流中以信号通知所选EO类作为边信息。
表1
对于给定的EO类，基于局部梯度，将CTB内的每个样本分类成五(NC＝5)个类别中的一个。具体地，将标记为“pc”的当前样本值与其沿所选1D方向的两个相邻者进行比较。在表1中总结样本的归类规则。同样如图4中所示，类别1和类别4分别与沿所选1D图案的局部谷和局部峰相关联，类别2和类别3分别与沿所选1D图案的凹角和凸角相关联。如果当前样本值不属于类别1-4(即，当前样本值与其两个相邻者相同，或者如果p0<pc<p1或p0>pc>p1)，则它在类别0中并且不应用SAO(即，偏移为0)。对于类别1-4，对偏移进行编码。为了便于表示，具有经编码偏移的类别可以称为“以信号通知的类别”。
频带偏移
对于BO，将样本值的范围(例如，8比特中的0-255)均匀地分离成32个频带，并且通过添加偏移off(n)，n＝1，...，4，来修改属于(NC-1)＝4个连续频带的样本值，如图5A中所示。仅将四个连续频带的偏移和起始频带位置以信号通知解码器。起始频带位置指示具有编码偏移的第一频带的位置。对于(NC-1)个频带中的每一个，对一个偏移进行译码，并且剩余频带具有等于零的偏移。当起始频带位置接近最后的频带位置时，偏移值可以对应于非连续频带，如图5B的示例中所描绘，因为频带被管理为循环缓冲器。对于BO注意，这四个以信号通知的频带可以视为四个类别，并且剩余频带可以视为另一类别。在本申请中，我们可互换地使用术语“频带”和“类别”。
图6图示了使用SAO对比特流进行解码的示例性方法600。在对比特流进行解码(610)之后，使用SAO对重建样本进行进一步滤波。应注意，术语“解码的”或“重建的”可以意指比特流部分地为“解码的”，例如，在去块滤波之后但是在SAO滤波之前获得的信号、以及重建样本可以与用于显示的最终解码输出不同。
如果对于切片激活SAO，则解码器检查(620)是否对于当前CTB激活SAO。如果SAO被激活，则解码器将CTB中的样本归类(630)成NC＝5个类别。可以获得(640)每个类别的偏移值off(n)。在步骤650，对于具有类别c(s)的样本s，可以将样本调整为s＝s+off(c(s))。如上所述，样本偏移可以是0并且不调整对应的样本。经滤波的重建样本用作解码器的最终输出。
编码器可以执行与方法600类似的处理。在编码器侧，实现步骤610以获得重建样本，例如，SAO滤波处理使用来自去块滤波器的重建样本作为输入。在比特流中对偏移值进行编码。经滤波的重建样本可以用作其他图片的参考。
图7A图示了图片的一部分，其包括位置(rx，ry)处的CTB，以及位置(rx-1，ry)处的相邻左侧CTB和位置(rx，ry-1)处的相邻上方CTB。根据HEVC标准，SAO参数在比特流中显式地编码，或者从先前编码的相邻左侧或上方CTU导出(合并模式)。图7B图示了获得SAO参数的示例性方法700。
对于要解码的当前CTB，可以从比特流解码(710)语法元素sao_merge_left_flag。如果sao_merge_left_flag等于1(720)，则相邻左侧CTB的SAO参数用于当前CTB(760)，并且解码移动到下个CTB。如果sao_merge_left_flag等于0，则可以从比特流解码(730)语法元素sao_merge_up_flag。如果sao_merge_up_flag等于1(740)，则将相邻上方CTB的SAO参数用于当前CTB(770)，并且解码移动到下个CTB。如果语法元素sao_merge_left_flag或sao_merge_up_flag都不等于1，则从比特流解码(750)当前CTB的SAO参数。
图8图示了对位置(rx，ry)处的当前CTB的亮度分量的SAO参数进行解码的示例性方法800。可以类似地对色度分量的SAO参数进行解码。方法800可以用于执行方法700中的步骤750。
可以从比特流解码(810)语法元素sao_type_idx_luma，其指定亮度分量的偏移类型，并且将变量saoTypeIdx[0][rx][ry]设置为等于sao_type_idx_luma。如果saoTypeIdx[0][rx][ry]等于0(820)，则不应用SAO。如果saoTypeIdx[0][rx][ry]不等于0，则解码器可以从比特流解码(830)四个SAO绝对偏移值，sao_offset_abs[0][rx][ry][i]，i＝0..3。
如果saoTypeIdx[0][rx][ry]等于1(840)，则应用BO，并且解码器解码(860，870)多达用于非零偏移值的四个偏移符号(sao_offset_sign[0][rx]ry][i])和起始频带位置(sao_band_position[0][rx][ry])。如果saoTypeIdx[0][rx][ry]不等于1(840)，则应用EO并且解码(850)SAO EO类(sao_eo_class_luma)。对于EO，在当前样本与基于EO类选择的两个相邻样本之间的关系的基础上，如前所述，可以如表1中所示的那样判定类别并且可以从类别推断偏移的符号。
重新定义类别
本原理针对视频编码和解码中的SAO。在一个实施例中，可以根据重建样本的统计来重新定义SAO类别。
图9图示了示例性CTB和关联的32个SAO频带的直方图，其中直方图中的条形计数频带中的样本数。用于以信号通知偏移的起始频带位置也在图9中示出。
在该示例中，针对4个频带：c1、c2、c3和c4，对偏移进行编码。当对偏移进行编码时，存在与对偏移值进行编码相关联的编码成本。另一方面，通过对偏移值进行编码，可以校正对应类别中的样本值，从而可以减少伪像。通常，SAO的效率是偏移值的编码成本与通过校正样本值带来的伪像减少之间的折衷。当在一个类别中存在更多样本时，可以校正更多样本，导致更高的伪像减少。因此，当在一个类别中存在更多样本时，SAO可以更有效。
在图9的示例中，频带c3具有小的样本数。为了便于表示，在这四个以信号通知的频带内，我们将具有最大样本数的频带称为CAT-high，并且将具有最小样本数的频带称为CAT-low。
在一个实施例中，我们提出根据重建样本的统计来重新定义以信号通知的类别。可以通过调整编码成本与伪像减少之间的折衷来提高SAO的效率。因为重新定义类别可以提高偏移在应用于频带时的精度，所以我们也将重新定义类别的方法称为“高精度”处理。
图10A图示了根据本原理的实施例的在解码器处调整BO类别的示例性方法1000。在步骤1010，解码器可以解码起始频带位置和(NC-1)个偏移。在步骤1020，解码器解码sao_high_precision标志，其通知解码器是否应用所提出的高精度处理(1030)。如果标志为真，则对于这些(NC-1)个频带，解码器计数(1040)频带中的样本数，并且将具有最高样本数的频带确定为CAT-high，以及将具有最小样本数的频带确定为CAT-low。
分析(1050)频带CAT-high中的样本的统计，以将频带划分成两个子带，CAT-high1和CAT-high2。在一个示例中，可以生成频带CAT-high中的样本的直方图，其中直方图中的直条(bin)对应于一个样本值。基于直方图，可以将频带CAT-high划分成具有基本相同的样本数的两个子带。
例如，使用累积直方图，可以在其累积直方图值最接近50％的样本值处划分CAT-high。在划分之后，频带CAT-high变为两个子带，频带CAT-low被移除(即，偏移为零)，因此具有非零偏移的类别的总数保持在(NC-1)。在步骤1050，然后通过接收到的偏移来调整重新定义的类别的样本值。
在变型中，可以跳过步骤1020和1030并且总是应用高精度处理。在另一变型中，跳过步骤1020和1030，并且解码器在基于CAT-low和CAT-high1(或CAT-high2)的比较的基础上判定是否执行高精度处理。例如，如果CAT-high1或CAT-high2中的样本数小于CAT-low中的样本数(即min(nCAT-high1，nCAT-high2)<nCAT-low)，其中nCAT-high1、nCAT-high2和nCAT-low分别是CAT-high1、CAT-high2和CAT-low中的样本数，则禁用高精度处理，否则启用高精度处理。在该示例中，可以在编码器和解码器二者处执行同一处理，即，将nCAT-high1和nCAT-high2与nCAT-low进行比较，并且不需要显式信令来指示是否使用高精度处理。
图10B图示了根据本原理的实施例的重新定义BO的类别的示例。这里，c1是CAT-high，并且c3是CAT-low。将CAT-high划分成两个子带，c11和c12。将接收到的四个偏移分别应用于子带(c11和c12)和频带(c2和c4)。如从图10B可以看出的那样，CAT-high直方图的左侧部分具有较大的值(即，在CAT-high的较低范围处的较密集的样本值)。在划分CAT-high之后，左侧的子带(c11)比右侧的子带(c12)窄。因此，当样本更密集地分布时，频带变得更窄。通过将偏移与小范围的样本值相关联，可以更准确地确定偏移并且样本的校正可以更有效。
可以分析累积直方图以确定进行CAT-high的划分的阈值。在一个实现方式中，将阈值确定为满足cumul(th)≤50％的最高“th”值，其中cumul(x)是x处的累积直方图值，如图10C中所示。在该示例中，37.5％的样本落入CAT-high1，并且62.5％的样本落入CAT-high2。因此，虽然重新定义方法试图将频带CAT-high划分成具有相同的样本数的两个子带，但是由于样本数的离散性质，两个子带中的样本数可能并不总是精确相同。
我们在不同的测试条件下对一些序列进行实验。针对一个序列，对于亮度分量，CAT-high1中的样本的比率对于QP＝22、27、32和37分别为37.74％、34.33％、38,28％和41.92％，对于Cb色度分量，CAT-high1中的样本的比率对于QP＝22、27、32和37分别为39.78％、41.71％、42.73％和41.11％，对于Cr色度分量，CAT-high1中的样本的比率对于QP＝22、27、32和37分别为39.62％、41.51％、42.38％和42.48％。
当直方图的直条更精细时(例如，直条表示一样本而不是两个样本)，两个子带中的样本数可以更接近(即，更相等)。
在其他实施例中，我们可以选择“th”作为满足cumul(th)≥50％的最低值。更一般地，对划分阈值的选择可以视为满足某些条件的值，例如，满足cumul(th)≤cum_th％的最高“th”值，满足cumul(th)≥cum_th％的最低值，其中cum_th可以如上所述等于50或者被设置为其他值。
在图10A和图10B中，关于BO描述重新定义类别。对于EO，尽管仍然可以基于每个类别中的样本数来确定CAT-high和CAT-low，但是可以基于各个类别中的梯度来收集用于划分类别CAT-high的统计。例如，编码器或解码器可以使用以下中的一个或多个来分析从梯度导出的值C的累积直方图：
-梯度的绝对值的平均值：C＝AVG(abs(pc-p0)，abs(pc-p1))
-梯度的绝对值的差：C＝abs(abs(pc-p0)-abs(pc-p1))
-梯度的绝对值的最小值：C＝MIN(abs(pc-p0)，abs(pc-p1))
-梯度的绝对值的最大值：C＝MAX(abs(pc-p0)，abs(pc-p1))
-对于CAT_Half_Valley(EO类别2)和CAT_Half_Peak(EO类别3)，使用C＝MAX(abs(pc-p0)，abs(pc-p1))作为准则；对于其他类别，使用C＝MIN(abs(pc-p0)，abs(pc-p1))作为准则。
-样本值本身：C＝pc
当CAT-high划分成两个子类别时，类别CAT-high的直方图可以基于值C，并且直方图中的直条表示具有特定值C的样本数或者基于梯度的值C的范围。通过基于梯度划分CAT-high，可以在较小的子类别中包含更多的主要梯度(即，具有更高的概率)，因此可以针对这样的子类别更准确地设计偏移。对于EO，解码器解码偏移值，推断偏移的符号，并且将偏移应用于重新定义的类别。
在编码器侧，应该与解码器一致地重新定义类别。使用方法1000作为示例，在编码器中执行步骤1020-1050以匹配解码器。不使用步骤1010，而是对起始频带位置和(NC-1)个偏移进行编码。可以基于RDO(速率失真优化)来确定sao_high_precision_flag的值。如上面针对解码器侧所讨论的那样，可以跳过标志，并且编码器可以总是执行高精度处理，或者编码器可以基于nCAT-high1、nCAT-high2与nCAT-high2之间的比较来判定是否执行高精度处理。
在以上讨论中，将类别CAT-high划分成两个子类别，并且移除类别CAT-low。在变型中，可以保留类别CAT-low。在这种情况下，类别数增加并且附加的偏移要被编码。
JVET是2015年10月成立的关于ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG的未来视频译码的联合视频探索小组。JVET小组的参考软件被命名为联合探索模型(JEM)。为了测试所提出的方法，我们在典型的测试条件下应用与方法1000相对应的编码方法和JEM 2.0中的变型(不移除CAT-low)。该方法适用于所有三个色彩分量。存在约0.30％的比特率减少与编码或解码运行时间的小的增加。因此，本实施例可以以非常小的计算复杂度成本来提高压缩效率。
均匀化类别
在另一实施例中，为了提高BO的效率，可以选择频带使得样本数在四个频带中更均匀地分布。如图11的示例中所示，使用样本的直方图和累积直方图，原始等长度频带(c1、c2、c3和c4)变为可变长度频带(c1’、c2’、c3’和c4’)。在该示例中，使用这四个频带中的样本数来构建直方图和累积直方图，并且直方图的直条对应于一个样本值。根据累积直方图，使用其对应的直方图值分别最接近25％、50％和75％的样本值来划分频带，以便使这四个类别中的样本均匀化。如上所讨论的，为了细化BO中的类别，可以使用不同的技术来从累积直方图判定四个频带。同样因为样本数的离散性质，均匀化之后的比例可能不精确地为25％、50％和75％。
图12A图示了根据本原理的实施例的使EO的类别均匀化的示例性方法1200。在步骤1210，编码器或解码器根据表1将重建样本归类成5个类别。
对于未归类为“平原”的样本，可以如下计算(1220)值C：
-如果样本为类别1或类别2：C＝-MIN(abs(pc-p0)，abs(pc-p1))
-如果样本为类别3或类别4：C＝+MIN(abs(pc-p0)，abs(pc-p1))如前所讨论的，也可以使用不同方法基于梯度来计算值C。类别1和类别2的值“C”的累积直方图以及类别3和类别4的值“C”的累积直方图可以被构建(1230)，并且分别用于确定两个阈值TH1和TH2。特别地，使用其累积直方图值(对于类别1和类别2)最接近50％的值C作为TH1(1240)，并且使用(1240)其累积直方图值(对于类别3和类别4)最接近50％的值C作为TH2。
注意，这里我们可以将组合的类别1和类别2视为“正偏移”类别，并且将组合的类别3和类别4视为“负偏移”类别。在均匀化之后，基于梯度，将“正偏移”类别划分成两个子类别，其将与正偏移相关联。类似地，基于梯度，将“负偏移”类别划分成另外的两个子类别，其将与负偏移相关联，如图12B中的示例所示。因此，关于HEVC中的EO，不需要传送偏移的符号。
然后，将样本重新分配(1250)到这四个均匀化(在样本数方面)类别中。针对这(NC-1)个类别中的每一个对偏移进行编码/解码(1260)，并且使用偏移来调整对应类别中的样本值。
对于图11和图12，使一范围的类别(即，BO的4个以信号通知的频带和EO的类别1-4)均匀化。可以如HEVC中那样确定或以信号通知该范围，例如，对于BO，该范围可以包括(1<<(bitdepth-3))个样本，并且将下限确定为起始频带位置。替选地，可以使用在编码器或解码器处先验已知的不同值来设置该范围，例如，对于EO，值C的范围可以是[1-(1<<bitdepth)，(1<<bitdepth)-1]。此外，可以与HEVC中的不同地定义EO类别。
经修改EO归类
表2示出了对于给定类别，EO的不同归类，也如图13中所示。注意，引入了阈值“th”，其允许修改表1的EO归类。例如，当p0和pc的差大于“th”并且p1和pc的差大于“th”时，将“类别1”分配给样本p0。当th＝0时，如表2中的EO归类与表1中的一个相同。归类为“平原”的样本具有推断为零的偏移(参见图13中的“无偏移”类别)。
表2
针对具有高比特深度的视频内容，例如，10比特或12比特视频，对于如HEVC中定义的类别2和类别3具有相同值的两个相邻样本的概率趋于减小，因为图片中的噪声可能增加。因此，引入阈值可以抵制高比特深度视频中的随机噪声的影响，并且可以增加归类成类别2或类别3的样本的数量。此外，在计算基于梯度的值C时，例如，针对如前所讨论的使类别重新定义或均匀化，阈值“th”的引入允许为类别2和类别3获得C的非零值。
对阈值“th”的选择可以取决于编码器或解码器的内容或先验已知。例如，值“th”可以取决于视频数据的比特深度。如前所讨论的那样，值“th”可以是比特深度的先验已知函数。例如，如果比特深度不大于8，则将“th”设置为0，而如果比特深度大于8，则将“th”设置为1<<(bitdepth-9)以抵消由随机噪声引起的波动。
关于JVET中使用的视频序列的公共测试集的统计示出，类“EO_45”和类“EO_135”包含比类“EO_0”和类“EO_90”少的半峰和半谷。实际上，“EO_45”和“EO_135”中的相邻样本p0(或p1)与当前样本pc之间的距离大于“EO_0”和“EO_90”中的该距离。因此，“EO_45”和“EO_135”中的相邻样本(p0和p1)与当前样本pc的较不相关，并且找到精确匹配的概率较低。引入取决于类的阈值可以改善当前区域的分类和对最佳方向的选择。例如，针对类“EO_135”和“EO_45”设置比针对其他类更大的“th”可以使定向类内的类别均匀化并产生更好的统计。此外，“th”的值也可以编码在比特流中，例如，在PPS(图片参数集)中或者在切片首标中。
经修改EO归类可以用于替代HEVC EO。参考图6，可以针对每个经修改EO类别对偏移进行编码或解码，同时推断偏移值的符号。在方法600中，可以使用经修改归类将样本归类。另外，经修改EO归类可以与如上所讨论的重新定义方法或均匀化方法一起使用。例如，可以将方法1000或方法1200调整为使用EO的经修改归类。
如前所讨论的那样，可以整合EO归类。例如，可能存在针对“正偏移”的第一类别，其包括如表2中所示的类别1和类别2，针对“负偏移”的第二类别，其包括如表2中所示的类别3和类别4，以及针对“无偏移”的第三类别。这些类别可以单独使用或者与重新定义或均匀化方法结合使用。
在JEM2.0中，在典型测试条件下，我们对于BO应用了如图11中所示的编码方法，并且对于EO应用了具有经修改归类(th＝1)的与方法1200相对应的编码方法。该方法适用于所有三个色彩分量。我们注意到，存在约0.40％的比特率减少与编码或解码运行时间的小的增加。
在另一实施例中，EO归类保留如HEVC中定义的“经典”类别，并且添加一个或多个额外类别。例如，半峰和半谷保持不变，具有精确相等的相邻样本，如表1中所示，但是可以添加附加的类，即“几乎半峰”和“几乎半谷”，这取决于阈值“th”，如表3中所示。
表3中所示的EO归类包括7个类别，其中类别1和类别6分别对应于如表1中所示的类别1和类别4，组合的类别2和类别3对应于如表2中所示的类别2，并且组合的类别4和类别5对应于如表2中所示的类别2。通过包括两个附加类别并因此引入发送两个附加偏移的成本，该归类可以使得SAO处理能够为新类别导出更准确的偏移。此外，当考虑用于SAO的区域随着新译码方案变得更大时，附加类别允许编码器即使具有附加语法也能找到更好的速率失真折中。
表3
在本申请中使用各种数值，例如，用于分类的阈值，在直方图中的直条中使用的样本数，类别数(即，NC＝5)，或者用于重新定义或均匀化类别的累积直方图值。应注意，特定值用于示例性目的，并且本原理不限于这些特定值。例如，当以上讨论使用8比特YUV视频作为示例来示出存在32个频带或者示出存在具有以信号通知的偏移的四个类别时，本原理也可以应用于不同的视频格式，在其他比特深度或色彩空间中，或者不同数量的频带或类别。
在上文中，在CTU级执行编码SAO参数。当在不同的级(例如但不限于，切片级或图片级)执行SAO编码时，也可以应用本原理。
在上文中，关于HEVC标准描述了各种实施例。例如，如上所述的确定SAO的类别的各种方法可以用于修改如图1和图2中所示的HEVC编码器和解码器的环内滤波模块(165，265)。然而，本原理不限于HEVC，并且可以应用于其他标准、建议书及其扩展。根据本原理的SAO滤波也可以应用为例如图像去噪中的一般图像处理方法。上述各种实施例可以单独使用或组合使用。例如，BO可以选择使用将频带划分成两个子带，而EO可以选择使用将类别均匀化。
图14图示了示例性***的框图，其中可以实现本原理的示例性实施例的各个方面。***1400可以实施为包括下面描述的各种组件并且被配置为执行上述处理的设备。这样的设备的示例包括但不限于个人计算机、膝上型计算机、智能电话、平板计算机、数字多媒体机顶盒、数字电视接收器、个人视频记录***、连接的家用电器和服务器。***1400可以通信地耦接到其他类似***，以及经由如图14中所示并且如本领域技术人员已知的通信信道耦接到显示器，以实现上述示例性视频***。
***1400可以包括至少一个处理器1410，其被配置为执行加载在其中的指令，以用于实现如上所述的各种处理。处理器1410可以包括嵌入式存储器、输入输出接口和本领域已知的各种其他电路。***1400也可以包括至少一个存储器1420(例如，易失性存储器设备，非易失性存储器设备)。***1400可以另外包括储存设备1440，其可以包括非易失性存储器，包括但不限于EEPROM、ROM、PROM、RAM、DRAM、SRAM、闪速存储器、磁盘驱动器和/或光盘驱动器。作为非限制性示例，储存设备1440可以包括内部储存设备、附接储存设备和/或网络可访问储存设备。***1400也可以包括编码器/解码器模块1430，其被配置为处理数据以提供经编码视频或经解码视频。
编码器/解码器模块1430表示可以包括在设备中以执行编码和/或解码功能的模块。编码器100和解码器200可以用在编码器/解码器模块1430中。如已知的那样，设备可以包括编码和解码模块中的一个或二者。另外，编码器/解码器模块1430可以实现为***1400的单独元件，或者可以作为硬件和软件的组合并入处理器1410内，如本领域技术人员已知的那样。
要加载到处理器1410上以执行上文描述的各种处理的程序代码可以存储在储存设备1440中，并且随后加载到存储器1420上以供处理器1410执行。根据本原理的示例性实施例，处理器1410、存储器1420、储存设备1440和编码器/解码器模块1430中的一个或多个可以在执行上文讨论的处理期间存储各种项中的一个或多个，包括但不限于输入视频、比特流、等式、公式、矩阵、变量、运算和运算逻辑。
***1400也可以包括通信接口1450，其使得能够经由通信信道1460与其他设备进行通信。通信接口1450可以包括但不限于被配置为从通信信道1460传送和接收数据的收发器。通信接口可以包括但不限于调制解调器或网卡，并且通信信道可以实现在有线和/或无线介质中。***1400的各种组件可以使用各种合适的连接(包括但不限于内部总线、布线和印刷电路板)而连接或通信地耦接在一起。
可以通过由处理器1410实现的计算机软件、通过硬件或者通过硬件和软件的组合来执行根据本原理的示例性实施例。作为非限制性示例，可以通过一个或多个集成电路来实现根据本原理的示例性实施例。存储器1420可以是适合于技术环境的任何类型，并且可以使用任何适当的数据储存技术来实现，诸如作为非限制性示例的光学存储器设备、磁存储器设备、基于半导体的存储器设备、固定存储器和可移动存储器。处理器1410可以是适合于技术环境的任何类型，并且可以涵盖作为非限制性示例的微处理器、通用计算机、专用计算机和基于多核架构的处理器中的一个或多个。
以上描述了各种方法，并且每个方法包括用于实现所描述的方法的一个或多个步骤或动作。除非为了方法的正确操作需要步骤或动作的特定顺序，否则可以修改或组合特定步骤和/或动作的顺序和/或使用。
在此描述的实现方式可以例如以方法或处理、装置、软件程序、数据流或信号来实现。即使仅在单一形式的实现方式的背景下进行了讨论(例如，仅作为方法进行了讨论)，但是所讨论的特征的实现方式也可以以其他形式(例如，装置或程序)来实现。装置例如可以实现在适当的硬件、软件和固件中。方法例如可以实现在诸如例如处理器(其通常指代处理设备，包括例如计算机、微处理器、集成电路或可编程逻辑器件)之类的装置中。处理器还包括通信设备，诸如例如计算机、蜂窝电话、便携式/个人数字助理(“PDA”)，以及便于最终用户之间的信息通信的其他设备。
对本原理的“一个实施例”或“实施例”或“一个实现方式”或“实现方式”的引用以及其其他变型意指结合实施例描述的特定特征、结构、特性等包括在本原理的至少一个实施例中。因此，在整个说明书中出现在各处的短语“在一个实施例中”或“在实施例中”或“在一个实现方式中”或“在实现方式中”以及任何其他变型的出现不一定都指代相同的实施例。
另外，本申请或其权利要求可以涉及“确定”各种信息。确定信息可以包括例如估计信息、计算信息、预测信息或从存储器取回信息中的一个或多个。
此外，本申请或其权利要求可以涉及“访问”各种信息。访问信息可以包括例如接收信息、(例如，从存储器)取回信息、存储信息、处理信息、传送信息、移动信息、复制信息、擦除信息、计算信息、确定信息、预测信息或估计信息中的一个或多个。
另外，本申请或其权利要求可以涉及“接收”各种信息。与“访问”一样，接收旨在为广义术语。接收信息可以包括例如访问信息或(例如，从存储器)取回信息中的一个或多个。此外，在诸如例如存储信息、处理信息、传送信息、移动信息、复制信息、擦除信息、计算信息、确定信息、预测信息或估计信息的操作期间，典型地以某种方式涉及“接收”。
如对于本领域技术人员将明显的那样，实现方式可以产生被格式化为携带例如可以被存储或传送的信息的各种信号。信息可以包括例如用于执行方法的指令或者由所描述的实现方式之一产生的数据。例如，可以将信号格式化为携带所描述的实施例的比特流。可以将这样的信号格式化为例如电磁波(例如，使用频谱的射频部分)或者基带信号。格式化可以包括例如对数据流进行编码以及以经编码数据流来调制载波。信号携带的信息例如可以是模拟或数字信息。如已知的那样，可以通过各种不同的有线或无线链路来传送信号。信号可以存储在处理器可读介质上。

Claims (27)

1.一种处理视频数据的方法(1000，1200)，包括：
访问图片的区域中的样本子集，其中所述图片的区域包括两个或更多个样本类别，并且其中第一类别对应于所述样本子集；
使用所述样本子集中的样本值的统计，将所述样本子集划分(1050，1240)成至少第一子类别和第二子类别，使得所述第一子类别中的样本数满足条件；以及
基于第一偏移来调整(1060)所述第一子类别中的样本的值，并且基于第二偏移来调整所述第二子类别中的样本的值。
2.如权利要求1所述的方法，其中在第一样本值处划分所述第一子类别和所述第二子类别，所述第一样本值是样本值集合之中的最大样本值，所述样本值集合中的每一个，N1，满足第一条件：其值小于N1的样本的数量小于所述子集中的第一比例的样本数，并且其中所述子集中小于所述第一样本值的样本在第一子类别中。
3.如权利要求1所述的方法，其中在第二样本值处划分所述第一子类别和所述第二子类别，所述第二样本值是样本值集合之中的最小样本值，所述样本值集合中的每一个，N2，满足第二条件：其值小于N2的样本的数量大于所述子集中的第二比例的样本数，并且其中所述子集中小于所述第二样本值的样本在第一子类别中。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述第一子类别具有与所述第二子类别基本相同的样本数。
5.如权利要求1所述的方法，第一类别在所述两个或更多个类别之中具有最多样本数，以及第二类别在所述两个或更多个类别之中具有最少样本数，还包括：
在排除所述第一类别之后，调整(1060)在所述两个或更多个类别中剩余的类别中的样本的值。
6.如权利要求5所述的方法，其中剩余类别还排除所述第二类别。
7.如权利要求2-6中任一项所述的方法，其中所述第一类别包括具有第一频带的样本值的样本，并且所述第二类别包括具有第二频带的样本值的样本，所述第一频带和所述第二频带具有相同范围的样本值。
8.如权利要求2-7中任一项所述的方法，还包括：
比较所述第一子类别中的样本数和所述第二子类别中的样本数中的至少一个；以及
基于所述第二类别中的样本数来确定是否执行划分。
9.如权利要求8所述的方法，其中当第一子类别中的样本数和第二子类别中的样本数都大于第二类别中的样本数时，在没有显式信令的情况下执行划分。
10.如权利要求1-9中任一项所述的方法，其中所述第一子类别与第一范围的样本值相关联，并且所述第二子类别与第二范围的样本值相关联。
11.如权利要求1所述的方法，其中所述第一子类别与第一范围的基于梯度的值相关联，并且所述第二子类别与第二范围的基于梯度的值相关联。
12.如权利要求1-11中任一项所述的方法，还包括以下之一：
将所述第一偏移和所述第二偏移编码(1260)到比特流中；以及
从比特流解码(1010，1260)所述第一偏移和所述第二偏移。
13.如权利要求1-10中任一项所述的方法，其中所述划分基于样本值的直方图。
14.一种用于处理视频数据的装置(1400)，包括至少一个存储器和一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为：
访问图片的区域中的样本子集，其中所述图片的区域包括两个或更多个样本类别，并且其中第一类别对应于所述样本子集；
使用所述样本子集中的样本值的统计，将所述样本子集划分成至少第一子类别和第二子类别，使得所述第一子类别中的样本数满足条件；以及
基于第一偏移来调整所述第一子类别中的样本的值，并且基于第二偏移来调整所述第二子类别中的样本的值。
15.如权利要求14所述的装置，其中在第一样本值处划分所述第一子类别和所述第二子类别，所述第一样本值是样本值集合之中的最大样本值，所述样本值集合中的每一个，N1，满足第一条件：其值小于N1的样本的数量小于所述子集中的第一比例的样本数，并且其中所述子集中小于所述第一样本值的样本在第一子类别中。
16.如权利要求14所述的装置，其中在第二样本值处划分所述第一子类别和所述第二子类别，所述第二样本值是样本值集合之中的最小样本值，所述样本值集合中的每一个，N2，满足第二条件：其值小于N2的样本的数量大于所述子集中的第二比例的样本数，并且其中所述子集中小于所述第二样本值的样本在第一子类别中。
17.如权利要求14所述的装置，其中所述第一子类别具有与所述第二子类别基本相同的样本数。
18.如权利要求14所述的装置，第一类别在所述两个或更多个类别之中具有最多样本数，以及第二类别在所述两个或更多个类别之中具有最少样本数，还包括：
在排除所述第一类别之后，调整(1060)在所述两个或更多个类别中剩余的类别中的样本的值。
19.如权利要求18所述的装置，其中剩余类别还排除所述第二类别。
20.如权利要求15-18中任一项所述的装置，其中所述第一类别包括具有第一频带的样本值的样本，并且所述第二类别包括具有第二频带的样本值的样本，所述第一频带和所述第二频带具有相同范围的样本值。
21.如权利要求15-20中任一项所述的装置，其中所述一个或多个处理器还被配置为：
比较所述第一子类别中的样本数和所述第二子类别中的样本数中的至少一个；以及
基于所述第二类别中的样本数来确定是否执行划分。
22.如权利要求21所述的装置，其中当第一子类别中的样本数和第二子类别中的样本数都大于第二类别中的样本数时，在没有显式信令的情况下执行划分。
23.如权利要求14-22中任一项所述的装置，其中所述第一子类别与第一范围的样本值相关联，并且所述第二子类别与第二范围的样本值相关联。
24.如权利要求14所述的装置，其中所述第一子类别与第一范围的基于梯度的值相关联，并且所述第二子类别与第二范围的基于梯度的值相关联。
25.如权利要求14-24中任一项所述的装置，其中所述一个或多个处理器还被配置为执行以下之一：
将所述第一偏移和所述第二偏移编码到比特流中；以及
从比特流解码所述第一偏移和所述第二偏移。
26.如权利要求14-23中任一项所述的装置，其中所述划分基于样本值的直方图。
27.一种视频信号，其被格式化为包括：
图片的区域中的样本子集的编码，其中所述图片的区域包括两个或更多个样本类别，并且其中第一类别对应于所述样本子集，
其中所述样本子集包括至少第一子类别和第二子类别，以及
其中所述第一子类别中的样本数满足条件；
用于调整所述第一子类别中的样本的值的第一偏移；以及
用于调整所述第二子类别中的样本的值的第二偏移。
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