CN100438629C

CN100438629C - 图像编码处理中的环路滤波方法

Info

Publication number: CN100438629C
Application number: CNB2005101062472A
Authority: CN
Inventors: 熊联欢; 徐士麟; 喻莉; 朱光喜
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Priority date: 2005-09-19
Filing date: 2005-09-19
Publication date: 2008-11-26
Anticipated expiration: 2025-09-19
Also published as: CN1867075A; RU2370816C1; WO2007033551A1

Abstract

本发明涉及一种图像编码处理中的环路滤波方法。本发明主要包括：首先，统计待滤波的编码块边界区域相似点的数量，并根据相似点的数量以及是否存在帧内块确定该编码块的块效应值；之后，根据块边界两边的象素差值情况，判断块边缘是否图像真实边缘；最后，对于图像真实边缘，则不需要滤波，而对于图像非真实边缘，则根据所述的块效应值对编码块采用对应的滤波方式进行滤波处理。由于本发明提供的环路滤波算法针对平坦区域滤波进行了改进设计，所以对平坦区域的去块效应有很好的效果。

Description

图像编码处理中的环路滤波方法

技术领域

本发明涉及图像编码处理技术领域，尤其涉及一种图像编码处理中的环路滤波方法。

背景技术

随着多媒体技术的发展和多媒体应用的迅速推广，由MPEG和ITU两个标准组织联合形成的标准制定工作组JVT制定的H.264视频图像压缩标准，以其先进的技术特点和较好的压缩性能，已经在会议电视、可视电话、流媒体、HD DVD、视频监控、数字电视、3G等领域得到了广泛应用。

H.264的压缩处理框架如图1所示，基本处理单位为16×16宏块，采用了多帧参考、帧内预测、多宏块模式、4×4整数变换和量化、环路滤波、1/4象素运动预测、CAVLC(基于上下文的变长编码算法)和CABAC(基于上下文的算术编码算法)熵编码等先进技术，其压缩效率比MPEG-2、H.263、MPEG-4ASP提高一倍多。

除此之外，中国数字音视频编解码技术标准工作组AVS从2002年开始组织制定一套类似于MPEG标准的标准系列，包括视频编码标准、音频编码标准、系统标准、数字版权保护DRM标准等部分，并于2003年12月发布了AVSpart1系统标准、AVS part2视频标准，于2004年12月发布了AVS part7视频标准。

在H.264、AVS等视频编码标准中，对图像均需要作分块处理，每个块在变换及量化之后都会不同程度的出现块效应。块效应的出现主要是由于量化时分块处理造成的量化误差引起的，所述的块效应随分块范围内图像内容的不同，有两种不同的表现形式，主要为梯形噪声和格形噪声。此类噪声将使图像边缘明显甚至出现块状区域。

所述的梯形噪声出现在图像的强边缘处。由于DCT(离散余弦变换)的许多高频系数被量化为零，使得强边缘在变换域内不能被完全数字化，又由于图像的分块处理，使得穿过块边界的强边缘的连续性不能得到保证，从而在图像强边缘处出现锯齿状噪声，使得视觉上有不自然的数据块边缘，称之为梯形噪声。

所述的格形噪声出现在图像的平坦区域。在图像的平坦区域，亮度有递增或者递减的情况下，由于量化取整时进行了四舍五入，可能导致变换域的DC(直流)系数越过了相邻量化级的判决门限，造成在重建图像中相邻两个块出现亮度突变，使得视觉上出现片状轮廓，称之为格形噪声。

为了避免块效应，在图像编码完，存储起来作为后一帧的参考帧之前，需要对图像做去方块效应的处理。在MPEG系列标准中，普遍采用了后处理滤波器(post-filtering)来克服块效应。而在H.264中，则采用了环路滤波器(loop-filter)的方式克服块效应。采用环路滤波器和采用后处理滤波器相比，前者无需专门的缓冲区来预存当前帧，因此硬件实现更加容易；再者，环路滤波器位于预测环内，可以直接影响预测帧，因此，可以起到减小残差系数的作用。

下面将对在AVS part2【1】中使用的环路滤波的实现方式进行说明，具体包括：

首先，计算块效应值和像素差值，并加以判断：

按照宏块编码信息计算块效应值Bs，如果宏块为帧内编码类型，则Bs＝2，如果宏块为帧间编码类型，且运动矢量和参考帧在块边界处有差异，则Bs＝1，否则Bs＝0；

根据量化系数QP创建两个相邻像素对差值的阈值表，将相邻像素对的差值大小与阈值表进行比较，判断图像边缘信息；

其次，便可以进行相应的滤波处理：

如果当前滤波处理的一条边的块效应值为2，并且块边界处的像素对的差值小于阈值表中定义的值，则用数对滤波器窗口对应的像素值作均值滤波，产生两对新像素值；

如果当前滤波处理的一条边的块效应值为1，并且块边界处的像素对的差值小于阈值表中定义的值，则将原像素值增加或减去一个差值，产生两对新像素值；

如果块效应值为0，或者块边界处的像素对的差值大于阈值表中定义的值，则不作滤波。

可以看出，上述现有的环路滤波过程中忽略了在平坦区域块效应更容易被人眼察觉的事实，因而并未针对平坦区域进行大强度的平滑滤波。而且，在上述方法中，滤波算子只有3级(0，1，2)，由于滤波算子过于单一，因而很难达到良好的滤波效果，进而使得相应的方法适应的场合受限。

发明内容

鉴于上述现有技术所存在的问题，本发明的目的是提供一种图像编码处理中的环路滤波方法，从而可以在平坦区域实现良好的去块效应，并可以适应更多的去块效应场合。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明提供了一种图像编码处理中的环路滤波方法，包括：

A、统计待滤波的编码块边界区域相似点的数量，并根据相似点的数量确定该编码块的块效应值；所述的相似点是指边界区域中像素差值小于预定值的两个点；

B、根据块边界两边的象素差值情况，判断块边缘是否是图像的真实边缘；

C、对于图像的真实边缘，则不需要滤波，而对于图像的非真实边缘，则根据所述的块效应值对编码块采用对应的滤波方式进行滤波处理。

所述的编码块边界为8×8块边界，或者是4×4块边界。

所述的步骤A包括：

统计编码块边界区域相似点的数量，当所述的数量值小于第一预定值时，确定块效应值为0，当所述数量值大于第一预定值小于第二预定值时，确定块效应值为1，当所述数量值大于第二预定值时，确定块效应值为2。

所述的步骤A还包括：

当所述的编码块为帧内编码块时，则将确定的块效应值加1。

所述的相似点的数量为编码块边缘同侧和两侧相似点对个数的和。

所述的方法还包括：

D、设置大于3个具体的块效应值及其对应的滤波处理方法，其中包括块效应值为0，且当块效应值为0时无需进行滤波处理。

所述的步骤D包括：

当编码块的一条边的块效应值为3时，对应的滤波处理方式为用对应的滤波窗口对像素值作均值滤波，产生3对新像素值；

当编码块的一条边的块效应值为2时，对应的滤波处理方式为用对应的滤波窗口对像素值作均值滤波，产生2对新像素值；

当编码块的一条边的块效应值为1时，对应的滤波处理方式为将原像素值增加或减去一个差值，产生2对新像素值。

本发明中，当块效应值为3时，采用八抽头滤波器进行滤波处理。

所述的步骤B包括：

判断边界处的像素对的差值是否小于预定的门限值，如果是，则确定不是图像的真实边缘，否则，确定为图像的真实边缘。

所述的预定的门限值是根据查表方法得到，具体的门限值分别保存于两个门限值表，假设分别是α、β表，α表记录了块边界两边像素差值的门限，β表记录了块内部两个像素差值的门限，两表中分别记录了两个一维数组，其长度都是量化值的取值范围，查表索引为量化步长QP加上一个偏移量。

所述的门限值表为：

索引	α	β	索引	α	β	索引	α	β	索引	α	β
索引	α	β	索引	α	β	索引	α	β	索引	α	β	0	0	0	16	4	2	32	22	6	48	46	15
1	0	0	17	4	2	33	24	7	49	48	16	0	0	0	16	4	2	32	22	6	48	46	15
1	0	0	17	4	2	33	24	7	49	48	16	2	0	0	18	5	3	34	26	7	50	50	17
3	0	0	19	5	3	35	28	7	51	52	18	2	0	0	18	5	3	34	26	7	50	50	17
3	0	0	19	5	3	35	28	7	51	52	18	4	0	0	20	6	3	36	30	8	52	53	19
5	0	0	21	7	3	37	33	8	53	54	20	4	0	0	20	6	3	36	30	8	52	53	19
5	0	0	21	7	3	37	33	8	53	54	20	6	1	1	22	8	4	38	33	8	54	55	21
7	1	1	23	9	4	39	35	9	55	56	22	6	1	1	22	8	4	38	33	8	54	55	21
7	1	1	23	9	4	39	35	9	55	56	22	8	1	1	24	10	4	40	35	9	56	57	23
9	1	1	25	11	4	41	36	10	57	58	23	8	1	1	24	10	4	40	35	9	56	57	23
9	1	1	25	11	4	41	36	10	57	58	23	10	1	1	26	12	5	42	37	10	58	59	24
11	2	1	27	13	5	43	37	11	59	60	24	10	1	1	26	12	5	42	37	10	58	59	24
11	2	1	27	13	5	43	37	11	59	60	24	12	2	1	28	15	5	44	39	11	60	61	25
13	2	2	29	16	5	45	39	12	61	62	25	12	2	1	28	15	5	44	39	11	60	61	25
13	2	2	29	16	5	45	39	12	61	62	25	14	3	2	30	18	6	46	42	13	62	63	26
15	3	2	31	20	6	47	44	14	63	64	27	14	3	2	30	18	6	46	42	13	62	63	26

；

或者，以数组的方式表示α、β表，分别为：

α表为：

byte ALPHA_TABLE[64]＝

{

0，0，0，0，0，0，1，1，

1，1，1，2，2，2，3，3，

4，4，5，5，6，7，8，9，

10，11，12，13，15，16，18，20，

22，24，26，28，30，33，33，35，

35，36，37，37，39，39，42，44，

46，48，50，52，53，54，55，56，

57，58，59，60，61，62，63，64

}；

β表为：

byte BETA_TABLE[64]＝

{

0，0，0，0，0，0，1，1，

1，1，1，1，1，2，2，2，

2，2，3，3，3，3，4，4，

4，4，5，5，5，5，6，6，

6，7，7，7，8，8，8，9，

9，10，10，11，11，12，13，14，

15，16，17，18，19，20，21，22，

23，23，24，24，25，25，26，27

}。

本发明中，当块效应值为3时，步骤C所述的滤波处理包括：

针对R0和L0采用了(1，2，2，2，1)权重系数对；

针对R1和L1采用了(1，1，2)和(1，1，4，2)权重系数对；

针对R2和L2采用了(1，1，4，2)权重系数对；

其中，R0、R1、R2和L0、L1、L2分别为块边缘右侧和左侧的象素值。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明采用的环路滤波实现方法可以使得信噪比提高0.08db左右，码率下降1.5％左右。同时，由于本发明提供的环路滤波算法针对平坦区域滤波进行了改进设计，所以对平坦区域的去块效应有很好的效果。

本发明中还将滤波级数扩展为4级(0、1、2、3)，因而还使得滤波算子更为细化，更加适应于不同的去块效应场合。

本发明对于纹理区域，由于在滤波之前检验过真实边缘，所以不会产生将真实边缘平滑的现象。

除上述优点之外，本发明还可以实现宏块级的并行处理，即在同一宏块内可以实现同时并行对多条边进行滤波处理。

附图说明

图1为H.264压缩处理框架示意图；

图2为本发明所述的方法流程图；

图3为块边界示意图；

图4为垂直边界上的8抽头滤波器所需使用的边界象素值示意图。

具体实施方式

本发明的目的在于提供一种环路滤波方法，它可以有效去除方块效应，使得解码后图像的主观质量提高，客观上峰值信噪比提高，码率下降。

下面将结合附图对本发明提供的方法的具体实现方式进行说明，其中编码块边界是8×8块边界，对于4×4块边界情形，方法类似。如图2所示，具体包括以下处理过程：

首先，需要计算块效应值strength；

步骤21：统计块边界区域相似点的个数num；

所谓相似点，是象素值差值小于预定值的点，所述的预定值可以为2、3等设定值，所述的相似点的数量为编码块边缘同侧和两侧相似点对个数的和，如图3所示，Ln、Hn、Rn、Kn(0＜＝n＜＝7)是位于块边界的32个点，则num由以下公式算出：

num = Σ_{n = 0}^{7} ((abs (L_{n} - H_{n}) < 2) ? 1 : 0) + Σ_{n = 0}^{7} ((abs (H_{n} - R_{n}) < 2) ? 1 : 0)

+ Σ_{n = 0}^{7} ((abs (R_{n} - K_{n}) < 2) ? 1 : 0) - - - (1);

其中，abs(A-B)是取A-B的绝对值操作。对于水平边界，采取同样的办法，对水平方向上的三组点作差再求和得到num，符号“？”表示其前面值大于0时，取A：B中的A值，否则取B值。

步骤22：根据统计的相似点的个数确定待滤波块的块效应值，具体为：

1、若num＜4，strength＝0；

2、若num＞＝4且num＜16，strength＝1；

3、若num＞＝16，strength＝2；

当然，也可以依据相似点的个数及其他门限值确定相应的块效应值；

步骤23：判断是否存在帧内块，如果是，则执行步骤24，否则，直接执行步骤25：

具体为如果块边缘两边的块至少有一个是采用帧内编码方式，则判断为存在帧内块。

步骤24：如果有一个块是帧内块，则将相应的strength加1，之后，再执行步骤25。

其次，便需要根据上述确定的块效应值执行滤波处理。

由于滤波是平滑操作，所以有可能将真实边缘作平滑处理，为了有效防止这种操作，在滤波之前应该针对当前边缘作真假判别。

步骤25：判断当前边缘是否为真实边缘，如果是，则执行步骤26，否则，过程结束；

具体为计算块边界两边的像素差值，判断该差值是否大于某一设定的阈值，如果大于，则是图像真实边界，不需要进行滤波，否则，确定为需要进行滤波处理的边界；

为判断是否为真实边缘，首先需要计算所述的像素差值，具体可以采用预先设定的一维线性算子。其操作对象为预先设定的一维窗口。例如，设定块边界两边的一对点，如图3所示的R0和L0，以及小块内部两对点L0和L1，R0和R1。

另外，还需要预先设定相应的判别门限值，具体的门限值分别保存于两个门限值表，假设分别是α，β表，α表记录了块边界两边像素的差值的门限，β表记录了块内部两个点的差值的门限，两表中分别记录了两个一维数组，其长度都是量化值的取值范围，在默认状态下即为64。

而且，所述的两个表中门限值的具体取值为根据方块量化的量化步长QP确定。同时，为了方便调整滤波执行的力度，还可以人为设定了两个调整滤波的偏移量。此时，所述门限值表的数组索引值就是量化值加上偏移量，默认状态下，这两个偏移量的取值都是0。在查该表时，则用QP和偏移量的和得到两个值，后作一个约束，得到两个索引值indexA和indexB。根据这两个值在α，β表中找出相应的α，β值作为判别的门限值；

其中α、β表可以分别以数组形式和列表形式如下所示：

(1)α表为：

byte ALPHA_TABLE[64]＝

{

0，0，0，0，0，0，1，1，

1，1，1，2，2，2，3，3，

4，4，5，5，6，7，8，9，

10，11，12，13，15，16，18，20，

22，24，26，28，30，33，33，35，

35，36，37，37，39，39，42，44，

46，48，50，52，53，54，55，56，

57，58，59，60，61，62，63，64

}；

(2)β表为：

byte BETA_TABLE[64]＝

{

0，0，0，0，0，0，1，1，

1，1，1，1，1，2，2，2，

2，2，3，3，3，3，4，4，

4，4，5，5，5，5，6，6，

6，7，7，7，8，8，8，9，

9，10，10，11，11，12，13，14，

15，16，17，18，19，20，21，22，

23，23，24，24，25，25，26，27

}。

如图4，以水平方向上的例子说明：用R0和L0相减，得到一差值C1；用R0减R1，得到一差值C2；用L0减L1，得到一差值C3；之后，如果C1小于α，C2小于β且C3小于β，则认为图像的特征边缘不处于块的边缘，可以进行滤波；反之则不进滤波。

当确定需要进行滤波处理时，则根据步骤22确定的块效应值进行相应的滤波处理，具体可以采用下述处理过程实现：

步骤26：判断所述的块效应值是否为0，如果是，则过程结束，这是因为当块效应值为0时无需进行滤波处理，否则，执行步骤27；

步骤27：判断所述的块效应值是否为1，如果是，则执行步骤210，否则，继续执行步骤28：

步骤28：判断所述的块效应值是否为2，如果是，则执行步骤29，否则，继续执行步骤211；

步骤29：采用块效应值为1时的滤波处理方式进行滤波处理，即采用差值滤波方式进行滤波处理。

步骤210：采用块效应值为2时的滤波处理方式进行滤波处理，即采用均值滤波方式进行滤波处理。

步骤211：采用块效应值为3时的滤波处理方式进行滤波处理，即采用均值滤波方式进行滤波处理。

本发明中采用的均值滤波方式是将对块边界两对像素(总共4个点)重新赋值，用窗口滤波公式实现对像素值的调整，其对应输出值由图3中的8个点共同决定；所述的差值滤波也是对四个点作调整，它将原始像素值加上或者减去一个差值，从而将两个像素值的差距缩小，使得视觉上块效应消除。

下面将对各块效应值对应的具体的滤波处理过程进行举例说明。

本发明中采用的滤波算子一共有3级，分别对应3个不同的非零块效应值strength。由于是8×8的块，所以滤波窗口可以扩展到8抽头滤波器。如图4所示，相应的具体的算子描述如下：

(1)当strength＝1时，采用差值滤波方式进行滤波：

所述的差值Δ1＝IClip(-C0，C0，((R0-L0)＊3+(L1-R1)+4)＞＞3)；

则滤波后，L0＝L0+Δ1，R0＝R0-Δ1；

Δ2＝IClip(-C0，C0，((L0-L1)＊3+(L2-R0)+4)＞＞3)

L1＝L1+Δ2

Δ3＝IClip(-C0，C0，((R1-R0)＊3+(L0-R2)+4)＞＞3)

R1＝R1-Δ3。

(2)当strength＝2时，采用均值滤波方式进行滤波：

R0＝aq？(R1+R0+L0+R0+2)＞＞2∶((R1＜＜1)+R0+L0+2)＞＞2；

L0＝ap？(L0+L1+R0+L0+2)＞＞2∶((L1＜＜1)+L0+R0+2)＞＞2；

R1＝aq？(R2+R0+L0+R1+2)＞＞2∶R1；

L1＝ap？(L2+L1+L0+R0+2)＞＞2∶L1；

其中，“d＝a？b∶c”的含义为当a大于0时d＝b，否则d＝c。

(3)当strength＝3时，仍采用均值滤波方式进行滤波：

R0＝aq？((R1＜＜1)+R2+((R0+L0)＜＜1)+L1+4)＞＞3∶(R1+R0+L0+R0+2)＞＞2；

L0＝ap？(L2+(L1＜＜1)+((R0+L0)＜＜1)+R1+4)＞＞3∶(L0+L1+R0+L0+2)＞＞2；

R1＝aq？(R0+R1+L0+R1+2)＞＞2∶R1；

L1＝ap？(L1+L1+L0+R0+2)＞＞2∶L1；

R2＝aq？(R0+R1+(R2＜＜2)+(R3＜＜1)+4)＞＞3∶R2；

L2＝ap？(L0+L1+(L2＜＜2)+(L3＜＜1)+4)＞＞3∶L2；

其中，aq＝(abs(R0-R2)＜β)；ap＝(abs(L0-L2)＜β)。

以上滤波处理的计算公式中C0是由查询一张滤波裁减参数表CLIP_TAB表得到，首先以QP为索引，在CLIP_TAB中查得的值即为C0，所述的CLIP_TAB表可以用数组形式和表格形式表示为：

byte CLIP_TAB[64]＝

{

0，0，0，0，0，0，0，0，

1，1，1，1，1，1，1，1，

1，1，1，1，1，1，2，2，

2，2，2，2，2，2，3，3，

3，3，3，3，3，4，4，4，

5，5，5，6，6，6，7，7，

7，7，8，8，8，9，9，9

}。

索引	CI	索引	CI	索引	CI	索引	CI
索引	CI	索引	CI	索引	CI	索引	CI	0	0	16	1	32	2	48	5
1	0	17	1	33	2	49	5	0	0	16	1	32	2	48	5
1	0	17	1	33	2	49	5	2	0	18	1	34	2	50	5
3	0	19	1	35	2	51	6	2	0	18	1	34	2	50	5
3	0	19	1	35	2	51	6	4	0	20	1	36	2	52	6
5	0	21	1	37	2	53	6	4	0	20	1	36	2	52	6
5	0	21	1	37	2	53	6	6	0	22	1	38	3	54	7
7	0	23	1	39	3	55	7	6	0	22	1	38	3	54	7
7	0	23	1	39	3	55	7	8	0	24	1	40	3	56	7
9	0	25	1	41	3	57	7	8	0	24	1	40	3	56	7
9	0	25	1	41	3	57	7	10	0	26	1	42	3	58	8
11	0	27	1	43	3	59	8	10	0	26	1	42	3	58	8
11	0	27	1	43	3	59	8	12	0	28	1	44	3	60	8
13	0	29	1	45	4	61	9	12	0	28	1	44	3	60	8
13	0	29	1	45	4	61	9	14	0	30	2	46	4	62	9
15	0	31	2	47	4	63	9	14	0	30	2	46	4	62	9

前面描述中是以对垂直边界的滤波处理过程为例进行的说明，对于水平边界，其滤波窗口处于竖直状态，但相应的滤波算子和垂直边界上的滤波算子一致，相应的滤波处理过程也相同，故不再详述。

综上所述，本发明采用的环路滤波实现方法可以在客观性能上提高0.08db左右，码率下降1.5％左右。

而且，由于本发明提供的环路滤波算法针对平坦区域滤波进行了改进设计，所以对平坦区域的去块效应有很好的效果。

将滤波级数扩展为4级(0、1、2、3)，使得滤波算子更为细化，更加适应于不同的去块效应场合。

对于纹理区域，由于在滤波之前检验过真实边缘，所以不会产生将真实边缘平滑的现象。

可以实现宏块级的并行处理，即在同一宏块内同时并行处理多条边的滤波处理。

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的保护范围为准。

Claims

1、一种图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，包括：

2、根据权利要求1所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的编码块边界为8×8块边界，或者是4×4块边界。

3、根据权利要求1所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的步骤A包括：

4、根据权利要求3所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的步骤A还包括：

当所述的编码块为帧内编码块时，则将确定的块效应值加1。

5、根据权利要求1、2、3或4所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的相似点的数量为编码块边缘同侧和两侧相似点对个数的和。

6、根据权利要求1、2、3或4所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的方法还包括：

7、根据权利要求6所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的步骤D包括：

8、根据权利要求7所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，当块效应值为3时，采用八抽头滤波器进行滤波处理。

9、根据权利要求1、2、3或4所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的步骤B包括：

10、根据权利要求9所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的预定的门限值是根据查表方法得到，具体的门限值分别保存于两个门限值表，假设分别是α、β表，α表记录了块边界两边像素差值的门限，β表记录了块内部两个像素差值的门限，两表中分别记录了两个一维数组，其长度都是量化值的取值范围，查表索引为量化步长QP加上一个偏移量。

11、根据权利要求10所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，所述的门限值表为：

索引 α β 索引 α β 索引 α β 索引 α β 0 0 0 16 4 2 32 22 6 48 46 15 1 0 0 17 4 2 33 24 7 49 48 16 2 0 0 18 5 3 34 26 7 50 50 17

3 0 0 19 5 3 35 28 7 51 52 18 4 0 0 20 6 3 36 30 8 52 53 19 5 0 0 21 7 3 37 33 8 53 54 20 6 1 1 22 8 4 38 33 8 54 55 21 7 1 1 23 9 4 39 35 9 55 56 22 8 1 1 24 10 4 40 35 9 56 57 23 9 1 1 25 11 4 41 36 10 57 58 23 10 1 1 26 12 5 42 37 10 58 59 24 11 2 1 27 13 5 43 37 11 59 60 24 12 2 1 28 15 5 44 39 11 60 61 25 13 2 2 29 16 5 45 39 12 61 62 25 14 3 2 30 18 6 46 42 13 62 63 26 15 3 2 31 20 6 47 44 14 63 64 27

；

或者，以数组的方式表示α、β表，分别为：

α表为：

byte ALPHA_TABLE[64]＝

{

0，0，0，0，0，0，1，1，

1，1，1，2，2，2，3，3，

4，4，5，5，6，7，8，9，

10，11，12，13，15，16，18，20，

22，24，26，28，30，33，33，35，

35，36，37，37，39，39，42，44，

46，48，50，52，53，54，55，56，

57，58，59，60，61，62，63，64

}；

β表为：

byte BETA_TABLE[64]＝

{

0，0，0，0，0，0，1，1，

1，1，1，1，1，2，2，2，

2，2，3，3，3，3，4，4，

4，4，5，5，5，5，6，6，

6，7，7，7，8，8，8，9，

9，10，10，11，11，12，13，14，

15，16，17，18，19，20，21，22，

23，23，24，24，25，25，26，27

}。

12、根据权利要求7所述的图像编码处理中的环路滤波方法，其特征在于，当块效应值为3时，步骤C所述的滤波处理包括：

针对R0和L0采用了(1，2，2，2，1)权重系数对；

针对R1和L1采用了(1，1，2)和(1，1，4，2)权重系数对；

针对R2和L2采用了(1，1，4，2)权重系数对；