CN101207812B - 一种视频环路滤波方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种环路滤波方法,其通过设置一个判断步骤来对标准环路滤波算法和简化环路滤波算法进行选择,在剩余时间充足时采用标准环路滤波,不充足时则采用简化环路滤波,其中所述简化环路滤波通过对块边界某样本的条件判断来代替块边界上其他样本的判断,统一进行滤波或不滤波,从而避免了对块边界上的全部样本进行判断,因而大大的节省了系统资源,减少了环路滤波的耗时,进而也满足了实时性要求。
Description
技术领域
本发明涉及视频编解码领域,尤其涉及一种视频环路滤波方法。
背景技术
AVS(Audio Video coding Standard,数字音视频编解码标准)与其他国际流行的信源压缩标准一样,都是采用基于块的预测编码和变换编码相结合的混合编码框架。由于采用了基于块的运动补偿技术和基于块的预测残差DCT(Discrete Cosine Transform,离散余弦变换)/IDCT(inverse Discrete CosineTransformation,反离散余弦变换)变换,解码器输出图像不可避免地会出现方块效应,为了提高解码端输出图像的图像质量,需要在解码端加入去方块效应滤波器。
在前期的信源压缩标准中都采用后置滤波,解码端滤波器不需要形成统一规范。出于视频流的图像质量和压缩比等方面的考虑,现在的信源压缩标准都采用环路滤波,这就要求解码端与编码端采用相同的滤波器。虽然AVS的环路滤波器与H.264相比已经明显地降低了计算复杂度,但在AVS-P2(AVS-part2,AVS标准第二部分)解码端,环路滤波仍然能轻易占总计算复杂度的20%以上,在AVS-M(AVS-Mobile,AVS标准移动部分)中更是能达到40%。在对实时性能要求较高的场合,尤其是在资源有限的嵌入式系统中,解码器有时难以达到实时要求。
因此,亟待出现一种耗费系统资源少的简单的环路滤波方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种简单的占用资源较少的环路滤波方法。
为了解决上述技术问题,本发明提出一种视频环路滤波方法,包括以下步骤:
A、计算当前块的当前边界强度值,若该强度值为0,则结束当前边界的环路滤波,否则继续执行;
B、通过至少三组数据对当前边界是否是图像真实物体边界进行判断,若是,则结束当前边界的环路滤波,否则继续执行;
C、若当前边界强度值为2,则通过至少三组数据对当前边界两侧的图像平坦程度进行判断,若满足条件,则对当前边界进行强滤波,否则对当前边界进行弱滤波。
其中,步骤B中三组数据的判断为判断下述3个条件:
a、紧邻当前边界两侧的至少两对对应样本值的每一对的差的绝对值的加和小于全部样本值对个数与视频标准定义的第一块边界阈值的乘积;
b、紧邻当前边界一侧及次紧邻所述当前边界一侧的至少两对对应样本值的每一对的差的绝对值的加和小于全部样本值对个数与视频标准定义的第二块边界阈值的乘积;
c、紧邻当前边界另一侧及次紧邻所述当前边界另一侧的至少两对对应样本值的每一对的差的绝对值的加和小于全部样本值对个数与所述第二块边界阈值的乘积;
若同时满足上述三个条件,则认为当前边界不是图像真实边界,否则是。
其中,步骤C中三组数据的判断为判断下述3个条件:
e、紧邻当前边界的一侧与对应倒数第三紧邻所述当前边界的一侧的一对样本值的差的绝对值小于所述第二块边界阈值;
f、紧邻当前边界的另一侧与对应倒数第三紧邻所述当前边界的另一侧的一对样本值的差的绝对值小于所述第二块边界阈值;
g、紧邻当前边界两侧的对应一对样本值的差的绝对值小于所述第一块边界阈值除以4的值与2的加和;
若同时满足上述三个条件,则认为所述边缘区域不是图像真实边界,否则是。
另外,所述强滤波具体为:
紧邻当前边界一侧的样本值环路滤波后的值=(所述样本值的两倍+与所述样本值对应的次紧邻所述当前边界一侧的样本值+与所述样本值对应紧邻所述当前边界的另一侧的样本值+2)/4;
次紧邻当前边界一侧的样本值环路滤波后的值=(所述样本值的两倍+与所述样本值对应的紧邻所述当前边界一侧的样本值+与所述样本值对应紧邻所述当前边界的另一侧的样本值+2)/4;
所述弱滤波具体为:
紧邻当前边界一侧的样本值环路滤波后的值=(所述样本值+与所述样本值对应的次紧邻所述当前边界一侧的样本值的两倍+与所述样本值对应紧邻所述当前边界的另一侧的样本值+2)/4。
另一方面,当所述当前边界强度值为1时,按照视频标准中定义的边界强度值为1时对紧邻当前边界样本的环路滤波方法进行环路滤波;或者,
按照所述视频标准中所定义的边界强度为1时的环路滤波方法进行环路滤波。
具体的,所述a、b、c三个判断条件中的全部样本对相对于所述当前边界均匀分布;并且,所述对应样本值是指位于同一样本行或列的所述视频标准指定位置。
优选的,所述a、b、c三个判断条件中的样本值对数为两对,并且分布于所述当前边界的两端部。
优选的,所述e、f、g三个判断条件中所述一对样本值位于所述当前边界的中部。
另外,步骤A之前还包括以下步骤:
A0、获得当前帧从解码到重建完毕的时间,称为第一时间;
A1、判断所述第一时间是否位于设定范围内,若是,则执行后续步骤。
其中,所述设定范围为大于第一阈值时间且小于第二阈值时间的区间范围;
若所述第一时间小于第一阈值时间,则按照视频标准中定义的标准环路滤波方法进行滤波;
若所述第一时间大于第二阈值时间,则不进行环路滤波;
所述第一阈值时间和第二阈值时间为根据解码器平台的处理能力和视频流帧率而预先设定的值。
本发明对于当前块的当前边界进行滤波时,仅选取当前边界两侧的几个样本点进行判定以决定是否滤波或采用何种滤波方式,相对于现有技术中对当前边界两侧的所有样本逐一进行判断来说,大大的节省了系统资源,减少了环路滤波的耗时。
附图说明
图1是一个宏块的边界分布的一个实施例的示意图;
图2是基于图1所示宏块的一个8×8块边界结构的一个实施例的示意图;
图3是基于图2的本发明一种视频环路滤波的一个实施例的流程图;
图4是图3所示实施例中简化环路滤波步骤的一个实施例的流程图。
具体实施方式
首先,对现有技术中环路滤波的方法进行描述。
参考图1,图示了一个宏块的边界分布的一个实施例的示意图。如图所示,该宏块包括4个8×8块,分别是①、②、③、④;该宏块包括两个垂直边界1和2(图中实线部分),两个水平边界3和4(图中虚线部分);其中,2表示一整个垂直边界,而5表示2的一部分(在本实施例中为2的一半)。图中最右边的点线边界为图1所示宏块右边的宏块(图未示)的左边界,图中最下边的点线为图1所示宏块下边的宏块(图未示)的上边界,因此,所述两个点线边界为其它宏块的边界,可以类比于图1所示宏块,在此不对其说明。
参考图2,图示了基于图1所示宏块的一个8×8块边界结构的一个实施例的示意图。如图所示,实际上本实施例是将图1中垂直边界5及其两侧的各三列样本进行放大后的示意图,由于①、②均是8×8块,因此,边界5两侧的各三列样本每列均包括8行,另外由于对于边界5的滤波不涉及其两侧各三列样本以外的数据,所以,在图2中仅示出其两侧的各三列样本。
需要说明的是,本具体实施方式中用小写字母p、q表示未进行滤波前的样本值,用大写字母P、Q对应表示滤波后的样本值。
现有技术中,对边界5的滤波过程如下,参考图2,以AVS标准为例:
首先,对于第一行样本21判断下述四个条件是否全部成立:
1、Bs≠0;
2、Abs(p(0,0)-q(0,0))<α;
3、Abs(p(0,1)-p(0,0))<β;
4、Abs(q(0,1)-q(0,0))<β;
本具体实施方式中,α、β均为AVS标准中所定义的块边界阈值,其值可以参考AVS标准中的解释;Abs为求绝对值函数;Bs为边界强度;“>>”表示右移操作,其后值为右移操作次数。
如果上述4个条件均成立,则当Bs=2时,对下述2个条件进行判断:
5、Abs(p(0,2)-p(0,0))<β;
6、Abs(p(0,0)-q(0,0)<((α>>2)+2);
如果上述5、6条件全部成立,则执行下述滤波过程,执行完毕后进行后续判断:
P(0,0)=(p(0,1)+2×p(0,0)+q(0,0)+2)>>2
P(0,1)=(2×p(0,1)+p(0,0)+q(0,0)+2)>>2
如果上述5、6条件不全部成立,则执行下述滤波过程,执行完毕后进行后续判断:
P(0,0)=(2×p(0,1)+p(0,0)+q(0,0)+2)>>2
判断下述两个条件是否全部成立:
7、Abs(q(0,2)-q(0,0))<β;
8、Abs(q(0,0)-q(0,0)<((α>>2)+2);
如果上述7、8条件全部成立,则执行下述滤波过程:
Q(0,0)=(q(0,1)+2×q(0,0)+p(0,0)+2)>>2
Q(0,1)=(2×q(0,1)+q(0,0)+p(0,0)+2)>>2
如果上述7、8条件不能全部成立,则执行下述滤波过程:
Q(0,0)=(2×q(0,1)+q(0,0)+p(0,0)+2)>>2
当1、2、3、4四个条件均成立,且Bs=1时,执行下述滤波过程:
delta=Clip3(-C,C,((q(0,0)-p(0,0)×3+(p(0,1)-q(0,1))+4)>>3))
P(0,0)=Clip 1(p(0,0)+delta)
Q(0,0)=Clip 1(q(0,0)-delta)
随后,判断是否需要对p(0,1)、q(0,1)进行滤波:
情况1:如果当前边界为色度边界,则不对p(0,1)、q(0,1)进行滤波;
情况2:如果在亮度边界处有Abs(p(0,2)-p(0,0))<β,则对p(0,1)进行滤波,滤波后的值为:
P(0,1)=Clip 1(p(0,1)+Clip3(-C,C,(((P(0,0)-p(0,1))×3+(p(0,2)-Q(0,0))+4)>>3)))
情况3:如果在亮度边界处有Abs(q(0,2)-q(0,0))<β,则对q(0,1)进行滤波,滤波后的值为:
Q(0,1)=Clip 1(q(0,1)-Clip3(-C,C,(((q(0.1)-Q(0,0))×3+(P(0,0)-q(0,2))+4)>>3)))
至此,对于第一行样本21的滤波过程结束,重复上述过程对剩余7行数据进行滤波操作。
需要说明的是,上述delta、Clip1、Clip3、C(滤波裁减参数)均为AV3标准中所定义的内容,其具体解释可以参考AVS国家标准。另外,若上述对现有技术的描述有误,也以AVS国家标准内容为准。
通过以上介绍可以看出,在对图2所示第一行样本21进行滤波过程中进行了3次判断,分别是对条件1、2、3、4的判断、对条件5、6的判断、对条件7、8的判断;那么滤波完毕边界5则需要3×8=24次判断,这种频繁的判断将会占用较多的系统资源,在系统资源有限及滤波剩余时间的限制下,解码器很难实现实时性操作。
下面结合附图对本发明进行详细阐述。
首先,简要描述本发明原理。为了与上文背景技术形成对比,同样以AVS视频标准为例,但是本发明并不限于AVS标准,由于环路滤波同样应用于H.264、MPEG-4(Moving Pictures Experts Group-4,动态图象专家组标准第4版)等视频标准中,因此,本发明所述方法同样可以应用于H.264、MPEG-4等视频标准的环路滤波中。
AVS标准环路滤波算法计算复杂度高的原因很大程度上在于需要对块边界的每一个样本进行条件判断,然后再决定是否需要滤波。这种环路滤波算法不适用于在以软件流水为主要优化手段的嵌入式系统中,不能充分利用嵌入式系统的并行处理能力。由于图像的相关性,本发明通过对块边界某样本的条件判断来代替块边界上其他样本的判断,统一进行滤波或不滤波。这样,在对块边界进行一次条件判断后,只需要进行大量的乘加操作,有利于嵌入式系统的软件流水和打包优化处理,可以大大提高嵌入式系统的处理速度,此简化算法称为简化环路滤波算法。
参考图3,图示了基于图2的本发明一种视频环路滤波的一个实施例的流程图。本实施例仍然以边界5的环路滤波为例进行描述,如图所示,包括以下步骤:
步骤31,获得第一时间。该第一时间是指当前解码帧从解码开始到重建完毕的时间,该第一时间的获得可以通过设置计时器实现。
步骤32,判断步骤31中得到的第一时间是否位于第一阈值时间T1和第二阈值时间T2之间,若是则执行步骤33,否则执行步骤34。所述第一阈值时间T1和第二阈值时间T2为根据解码器平台的处理能力和视频流帧率而预先设定的值,该值的确定可以参考,但并不限定如下方法:
假设所要求的帧率为m帧/秒,则平均每帧的时间为n=1/m。由于环路滤波大约占总解码时间的15%-25%,甚至更多,下述简化环路滤波所占用的时间大约是标准环路滤波所需时间的50%左右。因此,T1一般应选取T1=0.8×n,T2一般应选取T2=0.9×n。此外,T1和T2值还可以按照经验来选取。
步骤33,进行简化环路滤波。其具体过程参考图4所示实施例,本步骤执行完毕后,执行步骤36。
步骤34,判断所述第一时间是否小于T1,若是,则执行步骤35,否则执行步骤36。
步骤35,进行标准环路滤波。其具体过程即为本具体实施方式开始所描述的现有技术中的滤波过程。
步骤36,结束。即,结束对当前边界的环路滤波。
需要说明的是,本发明所述方法实质是判断第一时间位于由T1和T2分割出的3个区间的哪一部分中,而图3所示实施例采用先判断是否位于T1和T2之间,再判断是否在小于T1的范围内,因此,对位于3个区间中的哪一个还可以采用其它的判断顺序,例如先判断是否在小于T1的范围内,再判断是否在T1和T2之间等等,本发明不限于图3所示的判断顺序。另外,对于T1和T2两个点来说,若第一时间恰好等于T1或T2,则第一时间可以判定位于与其值相等的点(T1或T2)左侧区间或右侧区间皆可。另一方面,本发明也不限于阈值时间为两个的情形,其还可以分的更细更多,均在本发明的保护范围内,其具体情形本领域技术人员完全可以根据图3所示实施例的描述简单推理得出,由于篇幅限制在此不进行过多说明。
参考图4,图示了图3所示实施例中简化环路滤波步骤的一个实施例的流程图。如图所示,包括以下步骤:
步骤331,获得当前边界强度值Bs。该Bs值的获得在相应视频标准中均有定义,在此不作过多说明。
步骤332,判断Bs是否为0,若是,则转向步骤339,否则执行步骤333。
步骤333,判断下述三个条件是否全部成立:
a、Abs(p(2,0)-q(2,0))+Abs(p(6,0)-q(6,0))<2α;
b、Abs(p(2,1)-p(2,0))+Abs(p(6,1)-p(6,0))<2β;
c、Abs(q(2,1)-q(2,0))+Abs(q(6,1)-q(6,0))<2β;
若a、b、c三个条件全部成立,则执行步骤334,否则转向步骤339。本步骤实质为对当前边界是否是图像的真实物体边界进行判断,若全部成立,则认为不是真实物体边界,否则是。所述的图像的真实物体边界是指在一帧图像中物体的真实边界
步骤334,判断Bs是否为2,若是,则执行步骤336,否则执行步骤335。
步骤335,对当前边界两侧的紧邻所述边界的各一列样本进行相应视频标准所定义的滤波操作。即,对边界5两侧的p(x,0),q(y,0)样本进行AVS标准所定义的滤波操作,其中x={0,1,2,3,4,5,6,7},y={0,1,2,3,4,5,6,7}。所述滤波操作可以参考现有技术部分或AVS标准的阐述,在此不作说明;本步骤结束后执行步骤339。
步骤336,判断下述三个条件是否全部成立:
e、Abs(p(4,2)-p(4,0))<β;
f、Abs(q(4,2)-q(4,0))<β;
g、Abs(p(4,0)-q(4,0))<((α>>2)+2);
若e、f、g三个条件全部成立,则执行步骤337,否则执行步骤338。本步骤实质为对当前边界的两侧的图像平坦程度进行判断(即对图2中的边界5的左三列和右三列数据进行判断),若条件全部成立,则进行强滤波,即步骤337的过程,否则进行弱滤波,即步骤338的过程。
步骤337,对当前边界两侧的紧邻和次紧邻所述边界的各两列样本进行滤波操作;即,对边界5两侧的p(x,0),p(x,1),q(y,0),q(y,1)样本,x={0,1,2,3,4,5,6,7}、y={0,1,2,3,4,5,6,7},进行下述滤波操作:
for(pix=0;pix≤7;pix++)
{
P(pix,0)=(p(pix,1)+2×p(pix,0)+q(pix,0)+2)>>2;
P(pix,1)=(2×p(pix,1)+p(pix,0)+q(pix,0)+2)>>2;
Q(pix,0)=(q(pix,1)+2×q(pix,0)+p(pix,0)+2)>>2;
Q(pix,1)=(2×q(pix,1)+q(pix,0)+p(pix,0)+2)>>2;
}
本步骤执行完毕后,执行步骤339。
步骤338,对当前边界两侧的紧邻所述边界的各一列样本进行滤波操作;即,对边界5两侧的p(x,0),q(y,0),x={0,1,2,3,4,5,6,7}、y={0,1,2,3,4,5,6,7},进行下述滤波操作:
for(pix=0;pix≤7;pix++)
{
P(pix,0)=(2×p(pix,1)+p(pix,0)+q(pix,0)+2)>>2;
Q(pix,0)=(2×q(pix,1)+q(pix,0)+p(pix,0)+2)>>2;
}
步骤339,结束。即结束对当前块边界的简化环路滤波。
在本发明前述的原理部分阐述到,本发明通过对块边界某样本的条件判断来代替块边界上其他样本的判断,统一进行滤波或不滤波。因此,步骤333中的三个判断条件a、b、c中的每一个通过采样两对样本点进行一次判断来代替对整个边界的八次判断,对于a来说也即:
首先,取出图2所示的第二行中的第一对样本对p(2,0)、q(2,0)执行标准中所规定的计算(类似于判断条件1的左式的计算,不同处仅在于样本对不同):
Abs(p(2,0)-q(2,0)) (aa)
然后,取出图2所示的第六行中的第二对样本对p(6,0)、q(6,0)执行标准中所规定的计算(类似于判断条件1的左式的计算,不同处仅在于样本对不同):
Abs(p(6,0)-q(6,0)) (bb)
最后,将(aa)、(bb)两式相加,判断是否小于2α;因为根据标准规定判断一对样本点是否小于α,因此,对于两对样本点的加和则判断是否小于2α。
同理,亦可得出判断条件b、c;
需要说明的是,本实施例仅列举了采样两对样本点的情况,当然也可以采样1对样本点,或者3对、4对、5对、6对、7对等等,本发明不限于此。在采样样本点时应尽量选取向对于当前边界均匀分布的样本对,和/或者距离较远的样本对,例如对于本实施例来说,选取了p(2,0)、q(2,0)对和p(6,0)、q(6,0)对,这两对数据分散于所述边界5的两端部,相隔距离较远;当然,对于选取两对样本点的情况时也不限于本实施例中的情况,还可以是p(1,0)、q(1,0)对和p(5,0)、q(5,0)对等等,原则上可以任意选取2对、3对、4对、5对、6对、7对等等,但是为了避免带来较大的误差,优选按照上述选择方法操作。
步骤336阐述了Bs=2时的滤波情况,与标准中定义的Bs=2时的情况相比,本步骤将标准中的两次判断综合为一次判断,并用对一次采样样本值进行的一次判断来代替对全部样本值的八次判断。其中,所述一次采样可以任意选取八对待选取的样本对中的任意一对,优选选取位于当前边界的中部区域的样本对,例如本实施例中的p(4,2)、p(4,0)对和q(4,2)、q(4,0)对,或者p(3,2)、p(3,0)对和q(3,2)、q(3,0)对等等。
另外,需要说明的一点是,在本发明的另一个实施例中步骤332和步骤333可以合并到一个步骤以判断是否全部成立,若成立则执行步骤334,否则执行步骤339。图4所示实施例中是通过判断Bs是否等于2来分开Bs=1和Bs=2两种情况(因为Bs取值范围为{0,1,2}),其还可以采用判断Bs是否等于1来分开Bs=1和Bs=2两种情况,这也在本发明的保护范围内。
本发明中所述的紧邻是指与当前边界紧相邻,例如图2所示中的p(x,0)列、q(x,0)列,x={0,1,2,3,4,5,6,7};次紧邻是指与当前边界的靠近程度仅次于紧邻的情况,例如图2所示中的p(x,1)列、q(x,1)列,x={0,1,2,3,4,5,6,7};倒数第三紧邻是指与当前边界的靠近程度仅次于紧邻和次紧邻的情况,例如图2所示中的p(x,2)列、q(x,2)列,x={0,1,2,3,4,5,6,7}。对于“对应”一词应理解为位于同一行/列中,且标准中定义的需要判断或滤波的列/行的锁定位置,例如对于图2所示来说,AVS标准中规定当Bs不等于0时,需要对每一行的紧邻当前边界的样本进行判断,因此,在图4实施例的判断条件a中,如果选取一个样本点p(2,0),那么与其对应的另一点同样为紧邻边界在同一行中的样本点q(2,0)。再例如,对于图2所示来说,AVS标准中规定当Bs等于2时需要对当前边界每侧紧邻边界的样本和倒数第三紧邻边界的样本进行判断,因此,在图4实施例的判断条件e中,如果选取一个样本点p(4,2),那么与其对应的另一点为紧邻边界在同一行和侧中的样本点p(4,0)。
本具体方式中仅阐述了对垂直边界进行滤波的情况,对于水平边界滤波的情况完全可以进行类比得到,在此不进行赘述。
就图4所示实施例而言,对一个块边界进行滤波时只需要进行4次判断,远远小于现有技术中的24次。当步骤332和步骤333合并时,只需3次判断,更加小于现有技术中的24次。因此,本发明能够降低对系统资源的占用,缩短滤波时间,可以很好的满足实时性的要求。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (8)
1.一种视频环路滤波方法,包括以下步骤:
A、计算当前块的当前边界强度值,若该强度值为0,则结束当前边界的环路滤波,否则继续向下执行;
B、通过三组数据对当前边界是否是图像真实物体边界进行判断,若是,则结束当前边界的环路滤波,否则继续向下执行;
C、若当前边界强度值为2,则通过三组数据对当前边界两侧的图像平坦程度进行判断,若满足条件,则对当前边界进行强滤波,否则对当前边界进行弱滤波;
其中,步骤B中三组数据的判断为判断下述3个条件:
a、紧邻当前边界两侧的至少两对对应样本值的每一对的差的绝对值的加和小于全部样本值对个数与视频标准定义的第一块边界阈值的乘积;
b、紧邻当前边界一侧及次紧邻所述当前边界一侧的至少两对对应样本值的每一对的差的绝对值的加和小于全部样本值对个数与视频标准定义的第二块边界阈值的乘积;
c、紧邻当前边界另一侧及次紧邻所述当前边界另一侧的至少两对对应样本值的每一对的差的绝对值的加和小于全部样本值对个数与所述第二块边界阈值的乘积;
若同时满足上述三个条件,则认为当前边界不是图像真实边界,否则是;
其中,步骤C中三组数据的判断为判断下述3个条件:
e、紧邻当前边界的一侧与对应倒数第三紧邻所述当前边界的一侧的一对样本值的差的绝对值小于所述第二块边界阈值;
f、紧邻当前边界的另一侧与对应倒数第三紧邻所述当前边界的另一侧的一对样本值的差的绝对值小于所述第二块边界阈值;
g、紧邻当前边界两侧的对应一对样本值的差的绝对值小于所述第一块边界阈值除以4的值与2的加和;
若同时满足上述三个条件,则对当前边界进行强滤波,否则对当前边界进行弱滤波。
2.根据权利要求1所述的视频环路滤波方法,其特征在于,所述强滤波具体为:
紧邻当前边界一侧的样本值环路滤波后的值=(所述样本值的两倍+与所述样本值对应的次紧邻所述当前边界一侧的样本值+与所述样本值对应紧邻所述当前边界的另一侧的样本值+2)/4;
次紧邻当前边界一侧的样本值环路滤波后的值=(所述样本值的两倍+与所述样本值对应的紧邻所述当前边界一侧的样本值+与所述样本值对应紧邻所述当前边界的另一侧的样本值+2)/4;
所述弱滤波具体为:
紧邻当前边界一侧的样本值环路滤波后的值=(所述样本值+与所述样本值对应的次紧邻所述当前边界一侧的样本值的两倍+与所述样本值对应紧邻所述当前边界的另一侧的样本值+2)/4。
3.根据权利要求1所述的视频环路滤波方法,其特征在于,当所述当前边界强度值为1时,按照视频标准中定义的边界强度值为1时的环路滤波方法对紧邻当前边界两侧的各一列样本进行环路滤波。
4.根据权利要求1所述的视频环路滤波方法,其特征在于,所述a、b、c三个判断条件中的全部样本对相对于所述当前边界均匀分布;并且,所述对应样本值是指位于同一样本行或列的所述视频标准指定位置。
5.根据权利要求4所述的视频环路滤波方法,其特征在于,所述a、b、c三个判断条件中的样本值对数为两对,并且分布于所述当前边界的两端部。
6.根据权利要求1所述的视频环路滤波方法,其特征在于,所述e、f、g三个判断条件中所述一对样本值位于所述当前边界的中部。
7.根据权利要求1、2、3、4、5、6中任一项所述的视频环路滤波方法,其特征在于,步骤A之前还包括以下步骤:
A0、获得当前帧从解码到重建完毕的时间,称为第一时间;
A1、判断所述第一时间是否位于设定范围内,若是,则执行后续步骤。
8.根据权利要求7所述的视频环路滤波方法,其特征在于,所述设定范围为大于第一阈值时间且小于第二阈值时间的区间范围;
若所述第一时间小于第一阈值时间,则按照视频标准中定义的标准环路滤波方法进行滤波;
若所述第一时间大于第二阈值时间,则不进行环路滤波;
所述第一阈值时间和第二阈值时间为根据解码器平台的处理能力和视频流帧率而预先设定的值。
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