CN114071138A - 帧内预测编码方法、帧内预测编码装置和计算机可读介质 - Google Patents

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CN114071138A CN202010771430.9A CN202010771430A CN114071138A CN 114071138 A CN114071138 A CN 114071138A CN 202010771430 A CN202010771430 A CN 202010771430A CN 114071138 A CN114071138 A CN 114071138A
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Abstract

本公开提供了一种帧内预测编码方法，包括：获取第一目标块的纹理信息，根据纹理信息确定第一目标块的备选块划分方式；确定由第一目标块根据备选块划分方式划分得到的第二目标块的最佳预测模式；根据全部第二目标块在各自的最佳预测模式下所对应的编码比特数和失真度，确定出第一目标块的最优块划分模式。本公开还提供了一种帧内预测编码装置和计算机可读介质。

Description

帧内预测编码方法、帧内预测编码装置和计算机可读介质
技术领域
本公开涉及图像视频编码技术领域，特别涉及一种帧内预测编码方法、帧内预测编码装置和计算机可读介质。
背景技术
随着图像视频技术的发展，图像视频市场中出现了众多运用超高清(Ultra-HighDefinition,简称UHD)技术和虚拟现实(Virtual Reality,简称VR)技术进行制作的优质媒体素材和资源，由于该类媒体资源可以提供更逼真的视觉感受，其在用户端越来越受欢迎。由于这些图像视频具有高分辨率和广泛的亮度动态范围，相较于传统的低清晰度视频资源，其所需要传输的数据量大大增加，而高效视频编码(High Efficiency Video Coding,简称HEVC)标准，即H.265标准，没有足够的压缩能力来满足未来市场的需求。针对这一问题，联合视频探索专家组基于高效视频编码标准发展了新一代视频编码标准------多功能视频编码(Versatile Video Coding,简称VVC)标准；另外，中国数字音视频编解码技术标准页提出新一代AVS3视频编码，致力于进一步提升视频编码压缩性能，使其应用于更广泛的视频编码领域。
预测技术是多功能视频编码和AVS3视频编码等视频编码技术的重要组成部分，包括帧内预测和帧间预测。其中，帧内预测主要用来消除视频序列中的空间冗余信息，在相关编码标准中，为了增加压缩编码性能，将帧内预测细致化，其帧内预测变得更为灵活复杂，导致帧内预测所需编码时间更多，帧内预测编码复杂度大幅增加。
发明内容
本公开旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种帧内预测编码方法、帧内预测编码装置和计算机可读介质。
为实现上述目的，第一方面，本公开实施例提供了一种帧内预测编码方法，包括：
获取第一目标块的纹理信息，根据所述纹理信息确定所述第一目标块的备选块划分方式，其中，所述第一目标块为一帧图像的任意一个编码块，所述纹理信息包括：所述第一目标块在至少两个目标划分方向上的纹理相关性；
确定由所述第一目标块根据所述备选块划分方式划分得到的第二目标块的最佳预测模式；
根据全部所述第二目标块在各自的最佳预测模式下所对应的编码比特数和失真度，确定出所述第一目标块的最优块划分模式。
第二方面，本公开实施例还提供了一种帧内预测编码装置，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的帧内预测编码方法。
第三方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的帧内预测编码方法中的步骤。
本公开具有以下有益效果：
本公开实施例提供了一种帧内预测编码方法、帧内预测编码装置和计算机可读介质,可通过获取编码块的纹理信息，根据其纹理信息中包括的多个划分方向上的纹理相关性筛选其块划分方式，实现对非优选块划分方式的删减，减少帧内预测编码时间，同时降低编码复杂度，增加编码效率。
附图说明
图1为本公开实施例提供的一种帧内预测编码方法的流程图；
图2为本公开实施例中步骤S1的一种具体实施方法流程图；
图3为本公开实施例中步骤S1的另一种具体实施方法流程图；
图4为本公开实施例提供的一种编码块的块划分示意图；
图5为本公开实施例中步骤S2的一种具体实施方法流程图；
图6为本公开实施例中步骤S202的一种具体实施方法流程图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，下面结合附图对本公开提供的帧内预测编码方法、帧内预测编码装置和计算机可读介质进行详细描述。
在下文中将参考附图更充分地描述示例实施例，但是所述示例实施例可以以不同形式来体现且不应当被解释为限于本文阐述的实施例。反之，提供这些实施例的目的在于使本公开透彻和完整，并将使本领域技术人员充分理解本公开的范围。
本文所使用的术语仅用于描述特定实施例，且不意欲限制本公开。如本文所使用的，单数形式“一个”和“该”也意欲包括复数形式，除非上下文另外清楚指出。还将理解的是，当本说明书中使用术语“包括”和/或“由……制成”时，指定存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。
将理解的是，虽然本文可以使用术语第一、第二等来描述各种元件，但这些元件不应当受限于这些术语。这些术语仅用于区分一个元件和另一元件。因此，在不背离本公开的指教的情况下，下文讨论的第一元件、第一组件或第一模块可称为第二元件、第二组件或第二模块。
除非另外限定，否则本文所用的所有术语(包括技术和科学术语)的含义与本领域普通技术人员通常理解的含义相同。还将理解，诸如那些在常用字典中限定的那些术语应当被解释为具有与其在相关技术以及本公开的背景下的含义一致的含义，且将不解释为具有理想化或过度形式上的含义，除非本文明确如此限定。
本公开所提供的帧内预测编码方法、帧内预测编码装置和计算机可读介质，可用于获取编码块的纹理信息，根据其纹理信息中包括的多个划分方向上的纹理相关性筛选其块划分方式，实现对非优选块划分方式的删减。
图1为本公开实施例提供的一种帧内预测编码方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
步骤S1、获取第一目标块的纹理信息，根据纹理信息确定第一目标块的备选块划分方式。
其中，第一目标块为一帧图像的任意一个编码块(例如是该帧图像整体，或者是从该帧图像中划分出的需要进一步划分的编码块)，纹理信息包括第一目标块在至少两个目标划分方向上的纹理相关性，或称纹理复杂度。针对不同的编码块，纹理信息不同则编码块对应的块划分方式也不同；针对单一编码块，在某个目标划分方向上的纹理相关性越高，则选择在该方向进行块划分的倾向越高，根据第一目标块在至少两个目标划分方向上的纹理相关性确定第一目标块的块划分方式，即根据第一目标块在各目标划分方向上的纹理相关性，选择在纹理相关性最高的一个目标划分方向，或较高的多个目标划分方向上进行第一目标块的块划分。
步骤S2、确定由第一目标块根据备选块划分方式划分得到的第二目标块的最佳预测模式。
其中，最佳预测模式信息包括最终的预测候选模式列表。
步骤S3、根据全部第二目标块在各自的最佳预测模式下所对应的编码比特数和失真度，确定出第一目标块的最优块划分模式。
其中，在各第二目标块已选择最佳预测模式的基础上，遍历对应的备选块划分模式，例如二叉树划分、三叉树划分和扩展四叉树划分，根据所需要的编码比特数和编码后编码块的失真度确定代价最小的最优块划分模式。
本公开实施例提供了一种帧内预测编码方法，该方法可用于获取第一目标块的纹理信息，根据其纹理信息中包括的多个目标划分方向上的纹理相关性确定其块划分方式，即快速块划分，实现对非优选块划分方式的删减，减少帧内预测编码时间，同时降低编码复杂度，增加编码效率。
图2为本公开实施例中步骤S1的一种具体实施方法流程图。如图2所示，在步骤S1中，获取第一目标块的纹理信息的步骤，具体包括：
步骤S1a、获取第一目标块的像素信息，对像素信息进行灰度映射，并根据灰度映射结果计算得到第一目标块在各目标划分方向上的灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,简称GLCM)。
在一些实施例中，当存在两个不同的目标划分方向时，取x轴方向为水平向右，y轴方向为垂直向下，采用如下公式：
P(i，j)＝#{(x1，y1)，(x2，y2)∈M×N|f(x1，y1)＝j，f(x2，y2)＝i}
计算得到第一目标块在一个目标划分方向上的灰度共生矩阵内的元素，其中，P(i，j)表示对应灰度共生矩阵内的元素，i和j为对应的灰度，#()表示该括号内参数的数量，f(x，y)即为第一目标块，第一目标块的大小为M×N。
步骤S1b、根据各灰度共生矩阵分别计算得到第一目标块在各目标划分方向上的纹理相关性。
在一些实施例中，可根据灰度共生矩阵计算出单个编码块在四个方向上的相关性，四个方向分别对应直角坐标系中0°、45°、90°和135°四个角度，相关性表示灰度共生矩阵行列灰度关系的相似度，即反映该编码块在对应方向上的纹理相关性，具体地，采用如下公式：
Figure BDA0002616778000000031
计算得到第一目标块一个目标划分方向上块像素的相关性，即纹理相关性，其中，COR表示在对应方向上的相关性，μi和μj为均值，σi和σj为方差。
本公开实施例提供了一种帧内预测编码方法，该方法可用于通过计算灰度共生矩阵及由灰度共生矩阵得到的相关性来获取纹理信息，实现第一目标块的纹理分析。
图3为本公开实施例中步骤S1的另一种具体实施方法流程图。具体地，纹理信息包括第一目标块在两个目标划分方向上的纹理相关性；如图3所示，在步骤S1中，根据纹理信息确定第一目标块的备选块划分方式的步骤，具体包括：
步骤S101、判断第一目标块在两个目标划分方向上的纹理相关性的差值的绝对值是否大于或等于预先设置的纹理相关性阈值。
在一些实施例中，该纹理相关性阈值是根据量化参数(QP)进行设置的，针对不同的量化参数范围设置不同的纹理相关性阈值。
在步骤S101中，若判断出第一目标块在两个目标划分方向上的纹理相关性的差值的绝对值大于或等于纹理相关性阈值，则确定出仅在纹理相关性较大的目标划分方向上进行第一目标块的块划分，即步骤S1确定出第一目标块的备选块划分方式为仅在纹理相关性较大的目标划分方向上进行块划分，后续执行步骤S102；在一些实施例中，若判断出第一目标块在两个目标划分方向上的纹理相关性的差值的绝对值小于纹理相关性阈值，则从全部划分模式中确定最优块划分模式，全部划分模式包括四叉树(Quadtree,简称QT)划分和/或与两个目标划分方向分别对应的块划分模式。
其中，一般来说，在某目标划分方向上进行块划分是指，块划分的划分线平行于该目标划分方向。
在一些实施例中，第一目标块为矩形，其四条边中有两条边平行于水平方向，另外两条边平行于垂直方向，两个目标划分方向分别为水平方向和垂直方向。
其中，第一目标块对应的该帧图像也可以是矩形，其四条边中有两条边划定以上水平方向，另外两条边划定以上垂直方向。当然，应当理解，以上所描述的两个目标划分方向，水平方向和垂直方向仅用于指示两个相互垂直的相对方向，与该帧图像和编码块的形状没有必然关系。
步骤S102、生成备选块划分模式列表。
其中，该备选块划分模式列表中记载有与纹理相关性较大的目标划分方向相对应的备选块划分模式，备选块划分模式包括二叉树(Binary Tree,简称BT)划分、扩展二叉树(Extended Binary Tree,简称EBT)划分、三叉树(Triple Tree,简称TT)划分和扩展四叉树(Extended Quadtree,简称EQT)划分中的至少一者。
在一些实施例中，预先已存储有备选块划分候选模式列表，该备选块划分候选模式列表中记载有步骤S101中所描述的全部划分模式，当在步骤S101中确定出仅在纹理相关性较大的目标划分方向上进行第一目标块的块划分，则将备选块划分候选模式列表中的其他目标划分方向所对应的块划分模式删除，生成备选块划分模式列表。
图4为本公开实施例提供的一种编码块的块划分示意图。如图4所示，分别示出了全部划分模式中可包括的不划分、水平二叉树划分、垂直二叉树划分、水平扩展四叉树划分、垂直扩展四叉树划分和四叉树划分后的编码块，其中，当两个目标划分方向分别为水平方向和垂直方向时，由于备选块划分模式强调方向性，其可包括水平二叉树划分或垂直二叉树划分中的一者，以及水平扩展四叉树划分或垂直扩展四叉树划分中的一者。
本公开实施例提供了一种帧内预测编码方法，该方法可用于通过判别第一目标块在两个目标划分方向上的纹理相关性的关系，当满足相应条件时，确定出仅在纹理相关性较大的目标划分方向上进行第一目标块的块划分，实现对块划分方式的筛选，对非优选块划分方式进行删减，减少帧内预测编码时间，降低编码复杂度，增加编码效率。
图5为本公开实施例中步骤S2的一种具体实施方法流程图。如图5所示，步骤S2，确定由第一目标块根据备选块划分方式划分得到的第二目标块的最佳预测模式的步骤，具体包括：步骤S201、获取第二目标块的粗选模式(Rough Mode Decision,简称RMD)信息，并确定粗选代价最小模式。
其中，粗选过程的代价计算与率失真优化过程的代价计算相似，粗选代价最小模式在一定程度上反映了当前编码块的最佳预测模式。
步骤S202、获取第二目标块的最可能模式(Most Probable Modes,简称MPMs)信息，并根据粗选模式信息和最可能模式信息生成第二目标块的备选预测模式信息。
其中，第二目标块的最可能模式信息是根据其相邻编码块的最佳预测模式信息确定的，根据空间相似性，最可能模式在一定程度上也反映当前块的最佳预测模式。
步骤S203、根据备选预测模式信息对第二目标块进行率失真优化，并确定出率失真代价(Rate Distortion cost，简称RDcost)最小的最佳预测模式。
图6为本公开实施例中步骤S202的一种具体实施方法流程图。具体地，粗选模式信息包括粗选模式对应的第一候选模式列表，最可能模式信息包括最可能模式对应的第二候选模式列表，最佳预测模式信息包括率失真优化(Rate Distortion Optimization,简称RDO)过程对应的第三候选模式列表；如图6所示，在步骤S202中，根据粗选模式信息和最可能模式信息生成第二目标块的备选预测模式信息的步骤，具体包括：
步骤S2021、当最可能模式信息中记载有粗选代价最小模式时，根据第二候选模式列表更新第三候选模式列表。
在步骤S2021中，在进行关系分析后，若粗选代价最小模式属于最可能模式对应的候选模式列表，则最佳预测模式只需在第二候选模式列表中进行搜索，而不需要合并粗选过程确定的候选预测模式。
步骤S2022、当最可能模式信息中未记载有粗选代价最小模式时，根据第一候选模式列表和第二候选模式列表更新第三候选模式列表。
其中，在步骤S2022之后，遍历第三候选模式列表中的候选模式，以确定出率失真代价最小的最佳预测模式。
需要说明的是，帧内预测是一个串行过程，块划分的进程直接影响后续的模式选择。在删除部分块划分模式的情况下，对于删除的这部分块划分模式，预测模式选择将不再起作用；对于未删除的块划分模式，预测模式选择将降低其编码复杂度。因此，两种本公开实施例中的块划分方式确定步骤和预测模式确定步骤所对应的算法并用的性能并不等同于进行算法简单叠加的性能，在实际测试过程中，两种算法并用的性能优于算法简单叠加的性能。
本公开实施例提供了一种帧内预测编码方法，该方法可用于在对块划分方式进行筛选的基础上，根据粗选模式信息和最可能模式信息之间的关系，确定最佳预测模式信息，即快速预测模式选择，减少编码时间，实现快速帧内预测编码。
本公开实施例还提供了一种帧内预测编码装置，包括：
一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当该一个或多个程序被该一个或多个处理器执行，使得该一个或多个处理器实现如上述实施例中的任一帧内预测编码方法。
本公开实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如上述实施例中的任一帧内预测编码方法中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
本文已经公开了示例实施例，并且虽然采用了具体术语，但它们仅用于并仅应当被解释为一般说明性含义，并且不用于限制的目的。在一些实例中，对本领域技术人员显而易见的是，除非另外明确指出，否则可单独使用与特定实施例相结合描述的特征、特性和/或元素，或可与其他实施例相结合描述的特征、特性和/或元件组合使用。因此，本领域技术人员将理解，在不脱离由所附的权利要求阐明的本公开的范围的情况下，可进行各种形式和细节上的改变。

Claims (9)

1.一种帧内预测编码方法，包括：
获取第一目标块的纹理信息，根据所述纹理信息确定所述第一目标块的备选块划分方式，其中，所述第一目标块为一帧图像的任意一个编码块，所述纹理信息包括：所述第一目标块在至少两个目标划分方向上的纹理相关性；
确定由所述第一目标块根据所述备选块划分方式划分得到的第二目标块的最佳预测模式；
根据全部所述第二目标块在各自的最佳预测模式下所对应的编码比特数和失真度，确定出所述第一目标块的最优块划分模式。
2.根据权利要求1所述的帧内预测编码方法，其中，所述获取第一目标块的纹理信息的步骤，包括：
获取所述第一目标块的像素信息，对所述像素信息进行灰度映射，并根据灰度映射结果计算得到所述第一目标块在各所述目标划分方向上的灰度共生矩阵；
根据各所述灰度共生矩阵分别计算得到所述第一目标块在各所述目标划分方向上的纹理相关性。
3.根据权利要求1所述的帧内预测编码方法，其中，所述纹理信息包括：所述第一目标块在两个目标划分方向上的纹理相关性；
所述根据所述纹理信息确定所述第一目标块的备选块划分方式的步骤，包括：
判断所述第一目标块在两个所述目标划分方向上的纹理相关性的差值的绝对值是否大于或等于预先设置的纹理相关性阈值；
若判断出所述第一目标块在两个所述目标划分方向上的纹理相关性的差值的绝对值大于或等于所述纹理相关性阈值，确定出仅在纹理相关性较大的目标划分方向上进行所述第一目标块的块划分。
4.根据权利要求3所述的帧内预测编码方法，其中，所述第一目标块为矩形，其四条边中有两条边平行于水平方向，另外两条边平行于垂直方向，两个所述目标划分方向分别为水平方向和垂直方向。
5.根据权利要求3所述的帧内预测编码方法，其中，在所述确定出仅在纹理相关性较大的目标划分方向上进行所述第一目标块的块划分的步骤之后，所述根据所述纹理信息确定所述第一目标块的备选块划分方式的步骤，还包括：
生成备选块划分模式列表，所述备选块划分模式列表中记载有与纹理相关性较大的目标划分方向相对应的备选块划分模式，所述备选块划分模式包括：二叉树划分、扩展二叉树划分、三叉树划分和扩展四叉树划分中的至少一者。
6.根据权利要求1所述的帧内预测编码方法，其中，所述确定由所述第一目标块根据所述备选块划分方式划分得到的第二目标块的最佳预测模式的步骤，包括：
获取所述第二目标块的粗选模式信息，并确定粗选代价最小模式；
获取所述第二目标块的最可能模式信息，并根据所述粗选模式信息和所述最可能模式信息生成所述第二目标块的备选预测模式信息；
根据所述备选预测模式信息对所述第二目标块进行率失真优化，并确定出率失真代价最小的最佳预测模式。
7.根据权利要求6所述的帧内预测编码方法，其中，所述粗选模式信息包括：粗选模式对应的第一候选模式列表；所述最可能模式信息包括：最可能模式对应的第二候选模式列表；所述备选预测模式信息包括：率失真优化过程对应的第三候选模式列表；
所述根据所述粗选模式信息和所述最可能模式信息生成所述第二目标块的备选预测模式信息的步骤，包括：
当所述最可能模式信息中记载有所述粗选代价最小模式时，根据所述第二候选模式列表更新所述第三候选模式列表；
当所述最可能模式信息中未记载有所述粗选代价最小模式时，根据所述第一候选模式列表和所述第二候选模式列表更新所述第三候选模式列表。
8.一种帧内预测编码装置，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的帧内预测编码方法。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的帧内预测编码方法中的步骤。
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CN115118977A (zh) * 2022-08-29 2022-09-27 华中科技大学 针对360度视频的帧内预测编码方法、***及介质
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