CN100411442C - 一种视频图象编码方法 - Google Patents

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Abstract

一种视频编码方法，该方法先对图像进行宏块预测和补偿处理，然后对预测差值进行8×8DCT-like整数变换处理，再对变换系数分别进行量化和熵编码处理。该方法采用了一种新的8×8DCT-like整数变换方法和相应的逆变换、量化、逆量化方法，该变换方法的变换矩阵元素较为简单，计算复杂度较低，变换过程只涉及到加法和乘法运算，变换性能较为接近于8×8DCT，从而具有类似于DCT的较好的去相关性能，可以得到较好的视频压缩效果。

Description

一种视频图象编码方法
技术领域
本发明涉及视频处理领域，具体地说，是一种视频图象编码方法。
技术背景
目前，视频领域的技术突飞猛进，关于视频编码的技术方案很多，但由于余弦变换具有较好的去相关性能，并且，易于快速实现，因此，在视频编码领域得到了非常广泛的应用，现有的视频压缩标准MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4(Part 2)、H.261、H.263都是基于8×8离散数字余弦变换(8×8DCT)的，其一般的处理框架示意图如图1所示。
H.263的编码压缩框架如图2所示，其中的“T”指的就是图象数据或预测差值数据的8×8DCT变换。
余弦变换的一般表示方式为：
F ( u ) = 2 n C ( u ) Σ x = 0 n - 1 f ( x ) cos ( 2 x + 1 ) uπ 2 n , u＝0，…，n
其中：
Figure C0312095200052
由于DCT变换要进行复杂的浮点运算，在IDCT中还存在由于失配而造成的精度不高问题，因此，一些专家分别提出了一些变换性能接近于DCT变换的整数变换方法，以降低计算复杂度，提高变换精度。
在文献1[[1]Mathias Wien，Claudia Mayer，Jens-Rainer Ohm，“IntegerTransforms for H.26L using Adaptive Block Transforms”，ITU-T Q 15/SG 16，DocumentQ15-K-24，Portland，August 2000.]给出了一种逼近二维8×8离散数字余弦变换(2D8×8DCT-like)的整数变换方法，其变换矩阵为：
C = 17 17 17 17 17 17 17 17 24 20 12 6 - 6 - 12 20 - 24 23 7 - 7 - 23 - 23 - 7 7 23 20 - 6 - 24 - 12 12 24 6 - 20 17 - 17 - 17 17 17 - 17 - 17 17 12 - 24 6 20 - 20 - 6 24 - 12 7 - 23 23 - 7 - 7 23 - 23 7 6 - 12 20 - 24 24 - 20 12 - 6
还给出了相应的逆变换、量化和逆量化方法。
文献[1]所给出的2D 8×8DCT-like整数变换方法，虽然其变换性能比较接近于DCT变换，但其变换矩阵元素还较为复杂，变换计算处理过程和量化处理过程也较为复杂。
发明内容
本发明的目的就是给出了一种基于8×8DCT-like整数变换的视频图象编码方法，为此，本发明采用如下技术方案：
一种视频图象编码方法，包括以下步骤：
a、将输入视频图象分割成16×16宏块，并对I帧图象进行帧内象素预测和补偿处理，对P帧图象进行帧间运动估计及运动补偿处理，得到预测差值数据；
b、变换器对输入预测差值数据进行变换处理，得到变换系数；
c、对变换系数进行量化及熵编码处理，并将编码码流传递给接收端；
d、接收端对编码码流进行熵解码及逆量化处理，得到逆量化后系数；
e、逆变换器对逆量化后系数进行逆变换处理，得到预测差值数据；
f、对逆变换处理后的预测差值数据进行帧内象素补偿或帧间运动补偿，得到解码后的视频图象，并将解码后的视频图象输出；
其特征在于所述的步骤b，采用2D 8×8DCT-like整数变换方法对视频图象进行变换处理，其变换计算采用如下公式：
Y = ( 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 x 00 x 01 x 02 x 03 x 04 x 05 x 06 x 07 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 x 20 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 x 26 x 27 x 30 x 31 x 32 x 33 x 34 x 35 x 36 x 37 x 40 x 41 x 42 x 43 x 44 x 45 x 46 x 47 x 50 x 51 x 52 x 53 x 54 x 55 x 56 x 57 x 60 x 61 x 62 x 63 x 64 x 65 x 66 x 67 x 70 x 71 x 72 x 73 x 74 x 75 x 76 x 77 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 T ⊗ E )
所述的步骤e，采用2D 8×8IDCT-like逆变换方法对视频图象进行逆变换处理，其逆变换采用如下公式：
X = 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 T ( y 00 y 01 y 02 y 03 y 04 y 05 y 06 y 07 y 10 y 11 y 12 y 13 y 14 y 15 y 16 y 17 y 20 y 21 y 22 y 23 y 24 y 25 y 26 y 27 y 30 y 31 y 32 y 33 y 34 y 35 y 36 y 37 y 40 y 41 y 42 y 43 y 44 y 45 y 46 y 47 y 50 y 51 y 52 y 53 y 54 y 55 y 56 y 57 y 60 y 61 y 62 y 63 y 64 y 65 y 66 y 67 y 70 y 71 y 72 y 73 y 74 y 75 y 76 y 77 ⊗ E ) 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2
其中X为图象数据矩阵或预测差值数据矩阵，Y为相应的变换系数矩阵，表示两个矩阵对应位置的元素相乘；
E = a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 6 be 12 e 2 36
其中 a = 2 4 , b = 5 5 , c = 5 10 , d = 3 170 85 , e = 3 170 85 , f = 3 170 170 , g = 170 85 .
所述的视频图象编码方法，在方法实施过程中，做如下近似取值：
E ≈ 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 .
所述的
Figure C03120952000810
相乘处理并入到量化和逆量化处理过程中。
本发明所提出的2D 8×8DCT-like整数变换方法，与现有技术相比较，其变换矩阵元素更为简单，变换和量化过程更为方便，基于本专利所提出的2D8×8DCT-like整数变换方法和量化方法的视频压缩方法，可以得到更好的计算性能和更好的处理结果。
附图说明
图1是基于DCT的视频编码框架示意图；
图2是现有技术中H.263视频编码示意图；
图3是本发明对视频图象进行编码处理的示意图；
图4是本发明对视频图象进行编码处理的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图来说明本发明的具体实施方式。
如图3及图4所示，是本发明对视频图象进行编码处理的示意图及流程图，从图中可以看出，本发明主要包括以下步骤：
a、将输入视频图象分割成16×16宏块，并对I帧图象进行帧内象素预测和补偿，对P帧图象进行帧间运动估计及运动补偿，得到预测差值数据；
b、变换器对输入预测差值数据进行变换处理，得到变换系数；
c、对变换系数进行量化及熵编码处理，并将编码码流传递给接收端；
d、接收端对编码码流进行熵解码及逆量化处理，得到逆量化后系数；
e、逆变换器对逆量化后系数进行逆变换处理，得到预测差值数据；
f、对逆变换处理后的预测差值数据进行帧内象素补偿或帧间运动补偿，得到解码后的视频数据，并将解码后的视频图象输出。
对于b和e，本发明中，采用一种新的变换方法和相应的逆变换方法，提出一种新的2D 8×8DCT-like整数变换方法和相应的量化方法，下面具体介绍一下：其中X为8×8图象数据矩阵或预测差值数据矩阵，Y为相应的8×8变换系数矩阵。
我们知道，2D 8×8正向DCT变换方法为：
Y = AX A T
= a a a a a a a a d e f g - g - f - e - d b c - c - b - b - c c b e - g - d - f f d g - e a - a - a a a - a - a a f - d g e - e - g d - f c - b b - c - c b - b c g - f e - d d - e f - g x 00 x 01 x 02 x 03 x 04 x 05 x 06 x 07 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 x 20 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 x 26 x 27 x 30 x 31 x 32 x 33 x 34 x 35 x 36 x 37 x 40 x 41 x 42 x 43 x 44 x 45 x 46 x 47 x 50 x 51 x 52 x 53 x 54 x 55 x 56 x 57 x 60 x 61 x 62 x 63 x 64 x 65 x 66 x 67 x 70 x 71 x 72 x 73 x 74 x 75 x 76 x 77 a d b e a f c g a e c - g - a - d - b - f a f - c - d - a g b e a g - b - f a e - c - d a - g - b f a - e - c d a - f - c d - a - g b - e a - e c g - a d - b f a - d b - e a - f c - g - - - ( 1 )
其中 a = 1 2 2 , b = 1 2 cos ( π 8 ) , c = 1 2 cos ( 3 π 8 ) , d = 1 2 cos ( π 16 ) , e = 1 2 cos ( 3 π 16 ) , f = 1 2 cos ( 5 π 16 g = 1 2 cos ( 7 π 16 ) .
(1)式可以改写为：
Y = BCX C T B
= a 0 0 0 0 0 0 0 0 d 0 0 0 0 0 0 0 0 b 0 0 0 0 0 0 0 0 e 0 0 0 0 0 0 0 0 a 0 0 0 0 0 0 0 0 d 0 0 0 0 0 0 0 0 b 0 0 0 0 0 0 0 0 e 1 1 1 1 1 1 1 1 1 e d f d g d - g d - f d - e d - 1 1 c b - c b - 1 - 1 - c b c b 1 1 - g e - d e - f e f e d e g e - 1 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 f d - 1 g d e d - e d - g d 1 - f d c b - 1 1 - c b - c b 1 - 1 c b g e - f e 1 - d e d e - 1 f e - g e x 00 x 01 x 02 x 03 x 04 x 05 x 06 x 07 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 x 20 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 x 26 x 27 x 30 x 31 x 32 x 33 x 34 x 35 x 36 x 37 x 40 x 41 x 42 x 43 x 44 x 45 x 46 x 47 x 50 x 51 x 52 x 53 x 54 x 55 x 56 x 57 x 60 x 61 x 62 x 63 x 64 x 65 x 66 x 67 x 70 x 71 x 72 x 73 x 74 x 75 x 76 x 77
1 1 1 1 1 1 1 1 1 e d f d g d - g d - f d - e d - 1 1 c b - c b - 1 - 1 - c b c b 1 1 - g e - d e - f e f e d e g e - 1 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 f d - 1 g d e d - e d - g d 1 - f d c b - 1 1 - c b - c b 1 - 1 c b g e - f e 1 - d e d e - 1 f e - g e T a 0 0 0 0 0 0 0 0 d 0 0 0 0 0 0 0 0 b 0 0 0 0 0 0 0 0 e 0 0 0 0 0 0 0 0 a 0 0 0 0 0 0 0 0 d 0 0 0 0 0 0 0 0 b 0 0 0 0 0 0 0 0 e
由于 e d ≈ 0.8478 , f d ≈ 0.5665 , c b ≈ 0.4142 , 若令 e d = 1 , f d = 1 2 , c b = 1 2 , 并设 g e = x , 则由ATA＝I可得 x = 1 3 , 于是有 a = 1 2 2 = 2 4 , b = 5 5 , c = 5 10 , d = 3 170 85 , e = 3 170 85 , f = 3 170 170 g = 170 85 , 从而得到：
Y = BCX C T B = ( CXC T ) ⊗ E
= ( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 - 1 3 - 1 2 - 1 - 1 1 1 2 - 1 2 - 1 - 1 - 1 2 1 2 1 1 - 1 3 - 1 - 1 2 1 2 1 1 3 - 1 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 1 2 - 1 1 3 1 - 1 - 1 3 1 - 1 2 1 2 - 1 1 - 1 2 - 1 2 1 - 1 1 2 1 3 - 1 2 1 - 1 1 - 1 1 2 - 1 3 x 00 x 01 x 02 x 03 x 04 x 05 x 06 x 07 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 x 20 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 x 26 x 27 x 30 x 31 x 32 x 33 x 34 x 35 x 36 x 37 x 40 x 41 x 42 x 43 x 44 x 45 x 46 x 47 x 50 x 51 x 52 x 53 x 54 x 55 x 56 x 57 x 60 x 61 x 62 x 63 x 64 x 65 x 66 x 67 x 70 x 71 x 72 x 73 x 74 x 75 x 76 x 77 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 - 1 3 - 1 2 - 1 - 1 1 1 2 - 1 2 - 1 - 1 - 1 2 1 2 1 1 - 1 3 - 1 - 1 2 1 2 1 1 3 - 1 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 1 2 - 1 1 3 1 - 1 - 1 3 1 - 1 2 1 2 - 1 1 - 1 2 - 1 2 1 - 1 1 2 1 3 - 1 2 1 - 1 1 - 1 1 2 - 1 3 T )
⊗ a 2 ad ab ae a 2 ad ab ae ad d 2 bd de ad d 2 bd de ab bd b 2 be ab bd b 2 be ae de be e 2 ae de be e 2 a 2 ad ab ae a 2 ad ab ae ad d 2 bd de ad d 2 bd de ab bd b 2 be ab bd b 2 be ae de be e 2 ae de be e 2
= ( C 1 X C 1 T ) ⊗ E 1
= ( 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 x 00 x 01 x 02 x 03 x 04 x 05 x 06 x 07 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 x 20 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 x 26 x 27 x 30 x 31 x 32 x 33 x 34 x 35 x 36 x 37 x 40 x 41 x 42 x 43 x 44 x 45 x 46 x 47 x 50 x 51 x 52 x 53 x 54 x 55 x 56 x 57 x 60 x 61 x 62 x 63 x 64 x 65 x 66 x 67 x 70 x 71 x 72 x 73 x 74 x 75 x 76 x 77 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 T )
⊗ a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36
于是，得到如下2D 8×8DCT-like整数变换和量化方法：
正向变换：
Y = ( C 1 X C 1 T ) ⊗ E 1
= ( 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 x 00 x 01 x 02 x 03 x 04 x 05 x 06 x 07 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 x 20 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 x 26 x 27 x 30 x 31 x 32 x 33 x 34 x 35 x 36 x 37 x 40 x 41 x 42 x 43 x 44 x 45 x 46 x 47 x 50 x 51 x 52 x 53 x 54 x 55 x 56 x 57 x 60 x 61 x 62 x 63 x 64 x 65 x 66 x 67 x 70 x 71 x 72 x 73 x 74 x 75 x 76 x 77 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 T )
⊗ a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 - - - ( 2 )
逆向变换：
X = C 1 T ( Y ⊗ E 1 ) C 1
= 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 - 6 6 - 6 3 - 3 - 2 T
( y 00 y 01 y 02 y 03 y 04 y 05 y 06 y 07 y 10 y 11 y 12 y 13 y 14 y 15 y 16 y 17 y 20 y 21 y 22 y 23 y 24 y 25 y 26 y 27 y 30 y 31 y 32 y 33 y 34 y 35 y 36 y 37 y 40 y 41 y 42 y 43 y 44 y 45 y 46 y 47 y 50 y 51 y 52 y 53 y 54 y 55 y 56 y 57 y 60 y 61 y 62 y 63 y 64 y 65 y 66 y 67 y 70 y 71 y 72 y 73 y 74 y 75 y 76 y 77 ⊗ a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 6 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 )
1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 - - - ( 3 )
其中： E 1 ≈ 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 . 00171 0.0059
其相乘处理可以并入到对变换系数的量化处理过程中。
下面我们来看一个例子。为了便于说明问题，给出一个数据相差较大的8×8图象矩阵：
X = 117 120 109 77 73 64 54 60 139 123 102 74 75 60 64 87 109 100 93 85 70 68 97 103 97 117 117 78 74 94 103 79 164 149 88 87 99 91 74 68 147 97 90 102 84 72 82 102 95 92 116 119 114 122 137 150 111 112 140 150 157 163 161 157
经过DCT变换后的系数矩阵为：
Y 0 = 821.3750 62.6179 49.6950 - 2.7600 4.3750 1.5789 3.3636 5.9850 - 122.0037 91.8527 31.8023 - 6.4128 - 13.8361 - 16.3052 - 4.1639 4.3819 51.7449 - 42.7379 - 28.7305 - 19.7096 6.1113 - 1.0702 12.1202 5.0589 - 48.1767 64.2286 15.5556 17.7153 23.6346 - 6.4475 1.8404 - 4.9528 29.6250 19.3788 - 27.5027 19.7915 - 31.3750 - 14.1192 - 3.3556 - 2.0230 - 19.1515 - 45.1924 - 14.6669 - 27.3522 - 27.9928 11.3236 5.0013 3.5050 - 11.2860 - 0.5628 - 0.6298 - 2.2846 15.7340 14.3038 - 0.2695 - 1.3258 8.7752 - 0.5228 2.2702 10.0288 5.5691 - 7.7676 - 9.8236 - 5.8917
经过(2)式所述DCT-like整数变换后的系数矩阵为：
Y 1 = 821.3750 61.3273 49.3584 - 0.9756 4.3750 2.8997 6.8817 13.8481 - 120.7034 90.4175 31.3614 - 6.9679 - 14.2546 - 12.8207 - 0.8208 16.3725 52.4433 - 42.3567 - 29.4000 - 20.4345 4.9833 - 0.5130 10.0500 0.1881 - 52.8179 60.2862 14.1417 14.7382 20.0811 - 6.0534 3.1806 2.6609 29.6250 19.4307 - 27.2104 18 . 2654 - 31.3750 - 16.0703 - 5.2997 - 0.2981 - 44.8497 - 51.1884 - 16.2279 - 29.1519 - 28.1027 14.5553 3.7278 - 1.2213 - 7.5936 - 3.6936 - 2.7000 - 1.9665 16.1364 14.4495 0.4000 - 1.0602 - 5.7723 9.3222 6.2928 7.1272 2 . 7913 - 10.0949 - 9.7641 - 4.3660
两者的差为：
Y 0 - Y 1 = 0.0000 1.2906 0.3366 - 1.7844 0.0000 - 1.3208 - 3.5181 - 7.8631 - 1.3003 1.4352 0.4409 0.5551 0.4185 - 3.4845 - 3.3431 - 11.9906 - 0 . 6984 - 0.3812 0.6695 0.7249 1.1280 - 0.5572 2.0702 4.8708 4.6412 3.9424 1.4139 2.9771 3.5535 - 0.3941 - 1.3402 - 7.6137 0.0000 - 0.0519 - 0.2923 1.5261 0.0000 1.9511 1.9441 - 1.7249 25.6982 5.9960 1.5610 1.7997 3.1099 - 3.2317 1.2735 4.7263 - 3.6924 3.1308 2.0702 - 0.3181 - 0.4024 - 0.1457 - 0.6695 - 0.2656 14.5475 - 9.8448 - 4.0226 2.9016 2.7778 2.3273 - 0.0595 - 1.5257
通过该例可以看出，本发明所给出的8×8整数变换的变换性能与DCT变换较为接近，从而也具有较好的去相关性能，但具有比DCT低得多的计算复杂度。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (3)

1. 一种视频图象编码方法，包括以下步骤：
a、将输入视频图象分割成16×16宏块，并对I帧图象进行帧内象素预测和补偿处理，对P帧图象进行帧间运动估计及运动补偿处理，得到预测差值数据；
b、变换器对输入预测差值数据进行变换处理，得到变换系数；
c、对变换系数进行量化及熵编码处理，并将编码码流传递给接收端；
d、接收端对编码码流进行熵解码及逆量化处理，得到逆量化后系数；
e、逆变换器对逆量化后系数进行逆变换处理，得到预测差值数据；
f、对逆变换处理后的预测差值数据进行帧内象素补偿或帧间运动补偿，得到解码后的视频图象，并将解码后的视频图象输出；
其特征在于所述的步骤b，采用逼近二维8×8离散数字余弦变换的整数变换方法对视频图象进行变换处理，其变换计算采用如下公式：
Y = ( 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 x 00 x 01 x 02 x 03 x 04 x 05 x 06 x 07 x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 x 20 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 x 26 x 27 x 30 x 31 x 32 x 33 x 34 x 35 x 36 x 37 x 40 x 41 x 42 x 43 x 44 x 45 x 46 x 47 x 50 x 51 x 52 x 53 x 54 x 55 x 56 x 57 x 60 x 61 x 62 x 63 x 64 x 65 x 66 x 67 x 70 x 71 x 72 x 73 x 74 x 75 x 76 x 77 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 T ⊗ E )
所述的步骤e，采用逼近二维8×8离散数字余弦逆变换的整数逆变换方法对视频图象进行逆变换处理，其逆变换采用如下公式：
X = 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2 T ( y 00 y 01 y 02 x 03 y 04 y 05 y 06 y 07 y 10 y 11 y 12 y 13 y 14 y 15 y 16 y 17 y 20 y 21 y 22 y 23 y 24 y 25 y 26 y 27 y 30 y 31 y 32 y 33 y 34 y 35 y 36 y 37 y 40 y 41 y 42 y 43 y 44 y 45 y 46 y 47 y 50 y 51 y 52 y 53 y 54 y 55 y 56 y 57 y 60 y 61 y 62 y 63 y 64 y 65 y 66 y 67 y 70 y 71 y 72 y 73 y 74 y 75 y 76 y 77 ⊗ E ) 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6 3 2 - 2 - 3 - 6 - 6 2 1 - 1 - 2 - 2 - 1 1 2 6 - 2 - 6 - 3 3 6 2 - 6 1 - 1 - 1 1 1 - 1 - 1 1 3 - 6 2 6 - 6 - 2 6 - 3 1 - 2 2 - 1 - 1 2 - 2 1 2 - 3 6 - 6 6 - 6 3 - 2
其中：X为图象数据矩阵或预测差值数据矩阵，Y为相应的变换系数矩阵，T表示矩阵的转置，
Figure C031209520003C2
表示两个矩阵对应位置的元素相乘，
E = a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 a 2 ad 6 ab 2 ae 6 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ad 6 d 2 36 bd 12 de 36 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ab 2 bd 12 b 2 4 be 12 ae 6 de 36 be 12 e 2 36 ae 6 de 36 be 12 e 2 36
其中 a = 2 4 , b = 5 5 , c = 5 10 , d = 3 170 85 , e = 3 170 85 , f = 3 170 170 , g = 170 85 .
2. 如权利要求1所述的视频图象编码方法，其特征在于在方法实施过程中，做如下近似取值：
E ≈ 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0 . 1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.1250 0.0271 0.0791 0.0271 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0791 0.0171 0.0500 0.0171 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 0.0271 0.0059 0.0171 0.0059 .
3. 如权利要求1所述的视频图象编码方法，其特征在于将所述的
Figure C031209520004C2
相乘处理并入到量化和逆量化处理过程中。
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