CN101317458A - 在编码过程中实现自适应量化的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

一种在编码过程中实现自适应量化的方法。该方法包括以下步骤：首先获取当前块的相邻块的参数信息；根据相邻块的参数信息确定当前块的量化模式；利用确定的量化模式对当前块的变换系数进行量化。其中相邻块的编码类型、运动矢量等都作为当前块量化模式确定的参数信息。本发明还公开了一种在编码过程中实现自适应量化的装置。本发明可以使用不同的量化模式对同一个图像序列的不同部分进行自适应的量化，在相同的编码码率下，编码图像的主观质量得到了提高。

Description

在编码过程中实现自适应量化的方法及装置 技术领域 本发明涉及编码技术领域， 尤其涉及一种用于图像等编码过程中的量 化模式决策的技术。 发明背景 在图像编解码技术中， 针对图像的编码通常需要将图象分成编码块后 再进行编码处理。 对于分为编码块的图像经过正交变换处理将得到相应的 块变换系数， 所述的块变换系数再经过量化取整计算， 以及熵编码便可以 最后得到该图像对应的压缩编码后的码流， 从而实现了针对图像的编码操 作。
在视频压缩编码的框架中， 对于帧内编码， 量化的数据是图像块变换 系数值， 对于帧间编码量化的数据是残差系数。 由于图像的内容信息都存 储于变换系数或残差系数中， 因此， 在针对图像的编码过程中， 可以通过 控制量化实现针对编码后的图像质量的控制。
本发明所述的图象包含静止图象， 活动图象的一幅， 活动图象的相邻 两幅图象的残差图象， 活动图象中任意幅图象经过运算所得的目标图象等 等。
在编码中， 对于变换系数的量化操作通常是通过量化矩阵实现的， 例 如可以采用下式进行量化：
其中， coe(/, )为图像块经过变换后的第 ( /)位置像素的值， 简称为变换 系数， 为量化矩阵， 为量化取整后的变换系数值， 简称为量化 后系数值， [·]为取整计算。 由于不同内容的图像的细节代表不同图像的频率， 且人眼对图像不同 部分的主观感觉不同， 因此， 针对不同内容的图像， 应当采用不同的符合 人眼特性的量化方法。
目前， 在 JPEG (联合图象专家组） , MPEG1 ( MPEG, 运动图象专 家组） ， MPEG2， MPEG4等图象编码标准中， 对于编码图像的量化均采 用固定的量化矩阵实现， 其中， JPEG图象编码标准中是将量化矩阵放在图 像头， 而在 MPEG1、 MPEG2、 MPEG4等图象编码标准中则是将量化矩阵 放在序列头中； 因此， 对于序列图像而言， MPEG图象编码标准的量化矩 阵是每个序列拥有一个， 即针对同一序列采用同一个固定的量化矩阵实现 针对图像的量化处理。
由于人眼在观看图像时对图像质量的评价是按照人眼察觉到的图像主 观质量进行评价的。 因而， 只有采用符合人眼的视觉特性的量化方法对图 像进行量化处理， 才能获得较好的主观图像质量。 即针对一个图像序列来 说， 需要选择适合的量化矩阵对其进行量化处理， 这样， 才能够获得令人 满意的主观图像质量。
然而， 由于在一个序列中的图像内容并不是完全相同， 而是同样会有 较大的变化， 即在同一个图像序列中图像的细节各不相同， 因此， 如果对 于整个序列均采用同一个量化矩阵实现量化处理， 显然无法达到最佳的量 化编码后的图像主观质量。 发明内容 ..... 本发明实施例提供了一种在编码过程中实现自适应量化的方法及装 置， 以在相同的编码码率条件下， 提高编码后的图像主观质量。
本发明实施例提供了一种在编码过程中实现自适应量化的方法包括： 获取当前块的相邻块的参数信息；
根据所述的相邻块的参数信息确定当前块的量化模式； 利用确定的量化模式对当前块的变换系数进行量化。
本发明实施例提供了一种在编码过程中实现自适应量化的装置， 包括： 邻块参数信息获取单元， 用于获取当前块的相邻块的参数信息； 量化模式决策单元， 用于根据所述的邻块参数信息获取单元获取的相 邻块的参数信息确定当前块的量化模式；
量化处理单元， 用于利用所述的量化模式决策单元确定的量化模式对 当前块的变换系数进行量化。
由本发明实施例提供的技术方案可以看出， 由于本发明实施例是根据 人眼的视觉特性实现， 即在编码过程中选择适合的量化矩阵对其进行量化 处理， 因此， 在编码时， 对图像序列量化能够艮好地适应于图像的内容特 征， 从而在相同的编码码率条件下， 能够使得编码后的图像的主观质量得 到较大的提高。 附图简要说明 图 1为当前块及相邻块的布局结构示意图；
图 2为本发明实施例提供的装置的结构示意图。 实施本发明的方式 本发明实施例应用的量化模式包括但不限于量化矩阵、 量化参数和量 化步长等形式， 通过确定的量化模式可以实现对图象的编解码操作。
本发明实施例中具体是根据图像信息确定相应的量化模式， 从而使图 像中的每个区域， 能够获得在一定范围内的最佳量化模式； 其中， 所述的 图像信息包括但不限于图像内容信息， 图像编码信息。 因此， 利用本发明 实施例提供的量化模式对图像区域进行量化计算， 可以在相同的码率条件 下， 令编码后图像的主观质量得到较大提高。 本发明实施例提供的实现自适应量化的方法， 即量化模式决策方法包 括以下几种具体的实现方式：
方式一
可以根据当前块的相邻块的分块模式信息决策当前块是否釆用不同的 量化模式， 以及当确定采用不同的量化模式时， 确定具体需要采用的量化 模式的盾量， 进而确定需要选择的量化模式； 所述的块大小可以为 Ai x N , M,N = 2,4,8,16或其它尺寸； 所述的分块模式信息包括但不限于： 分块大小、 分块类型、 分块的方向特征、 相邻块的分块模式分布等信息中的至少一项； 在该方式中， 具体还可以根据不同的帧类型， 在帧内和帧间根据当前 块的相邻块的分块模式信息决策当前块是否采用不同的量化模式； 所述的 帧类型包括但不限于 I帧、 P帧、 B帧等任何含有分块模式信息的帧形式。
方式二
才艮据当前块的相邻块的运动矢量信息决策当前块是否采用不同的量化 模式， 以及当确定采用不同的量化模式时， 确定具体需要采用的量化模式 的质量， 进而确定需要选择的量化模式； 所述的运动矢量信息包括但不限 于运动矢量大小、 运动矢量方向、 相邻块的运动矢量分布等。
该方式二的具体实现还可以根据不同的帧类型， 以及当前块的相邻块 运动矢量信息决策当前块是否采用不同的量化模式； 其中， 所述的帧类型 包括但不限于 P帧、 B帧等任何含有运动矢量信息的帧形式。
方式二
根据当前块以及相邻块信息综合决策当前块采用的量化模式质量， 进 而确定相应的量化模式。 本发明实施例提供一种内容自适应的量化实现的方案， 即通过对图象 序列中不同内容的部分采用不同的量化模式， 从而可以在相同码率下大大 提高编码图像的主观质量。
具体来说， 本发明实施例是利用编码过程中的相邻块的参数信息， 对 当前编码块的量化模式进行决策。 相邻块的参数信息包括但不限于： 相邻 块的分块模式信息、 相邻块的预测信息和相邻块的运动矢量信息等其中至 少一项。 相邻块的这些信息均可以反映当前编码块的图像性质， 因此， 通 过这些信息中的至少一项可以作为确定当前块的量化模式的依据。
综合考虑人的视觉特性， 对应的在对当前块进行量化模式决策时需要 遵循的准则包含但不限于以下几种：
( 1 )对于图象的细节部分应该尽量的保存， 对应的采用的量化模式应 该保留更多的高频信息， 即采用高质量的量化模式。
( 2 )对于图像的运动边缘部分， 应该保留更多的高频信息， 同样需要 釆用高质量的量化模式。
( 3 )对于运动比较剧烈的区域， 适当的客观质量的下降并不能对主观 质量有很大的影响， 因此， 可以采用比较粗糙些的量化模式， 即采用低质 量的量化模式。
在上述三种情况中， 针对图像不同部分的特征， 可以采用不同质量的 量化模式； 其中， 所述的高质量的量化模式和低质量的量化模式可以预先 设定， 同时， 还可以设置更多级的不同质量的量化模式， 例如， 设置高、 中、 低三种质量的量化矩阵， 作为各当前块可以选择应用的量化模式。 具 体可以在系统中首先设置多种量化质量的量化模式， 并设定对应的选择每 种量化质量的量化模式相邻块的参数信息条件或者当前块和相邻块的参数 信息条件， 之后， 便可以根据相邻块的参数信息或者当前块和相邻块的参 数信息确定当前块采用的量化模式。
例如， 对于不同质量的量化矩阵， 可以划分为以下几类量化模式：
( 1 )量化模式 0:
为默认的量化模式， 即在编码宏块时釆用的量化矩阵与当前默认的量 化矩阵相同；
( 2 )量化模式 1: 保留细节的模式， 即在编码宏块时釆用的量化矩阵应当使量化后的编 码图像保留图像细节， 这种量化模式是一种高质量的量化模式；
( 3 )量化模式 2:
非细节量化模式， 即当前编码宏块不是图像细节， 量化编码图像无需 保留图像细节， 这种量化模式是一种低质量的量化模式。
之后， 再设定选择不同量化模式的参数信息条件， 这样， 便可以在编 码端和解码端根据参数信息条件选择当前块采用的量化模式。
也就是说， 在实际编码过程中， 利用相邻块的参数信息， 通过预先设 定的准则， 对当前块的量化模式进行决策， 即预先设定相邻块的参数信息 对应的不同质量的量化模式作为决策准则。 设定的准则包括： 当相邻块的 参数信息符合什么样的要求时， 确定当前块需要采用预定的高质量的量化 模式， 当相邻块的参数信息符合什么情况时， 确定当前块需要采用预定的 低质量的量化模式。 其中所述的高质量的量化模式是指保留更多的频率信 息， 具有较高图像保真度的量化模式； 所述的低质量的量化模式是指丟掉 一些频率信息， 图像保真度低的量化模式。
而且， 对于不同的帧类型， 即针对帧内编码和帧间编码需要采用不同 的量化模式决策准则。 例如， 在帧内编码图像时， 对于图像细节部分模式 信息一般比较复杂， 因此如果各个相邻宏块（即相邻块） 的分块模式信息 各不相同， 则当前块需要采用比较高质量的量化模式； 在帧间编码图像时， 对于图像细节区域的预测模式比较复杂， 可以利用相邻块的分块尺寸信息 和相邻块的模式信息作为量化模式决策的根据。 为便于对本发明实施例的理解， 下面将对本发明实施例具体实现量化 模式决策处理过程进行描述， 主要包括以下几种处理情况：
对不同的帧类型采取不一样的决策准则；
不同的帧类型， 即帧内编码和帧间编码两种类型， 决策准则可以是不 同的， 上述的相邻宏块定义如附图 1 , 在帧内编码图像中， 相邻块的帧内预 测模式、 分块类型可以作为决策的依据； 在帧间编码图像中， 相邻块的帧 间预测模式（包括分块尺寸、 分块类型） 、 和运动矢量等信息可以用来作 为决策的依据。
在图 1中， 当前块为 E, E的邻近块为 A, B, C, D; 而且， A、 B、 C、 D、 E的块尺寸大小可以相同或不同。 其中， 当前块 E的垂直方向邻近块为 A 与 D; 当前块 E的水平方向邻近块为 B与 D或者 0与0。 所述邻近块可以是 E 的直接相邻块或间接相邻块； 所述的 E的直接相邻块， 即 E的相邻边界块； 所述的 E的间接相邻块， 即 E的相邻边界块的相邻块。
下面对不同帧类型的决策方式进行说明：
(一）对帧内编码图象的量化模式决策；
即当前帧是帧内编码图象， 如 I帧， 则采用帧内量化模式决策确定当前 块相应的量化模式， 所述的帧内编码块是指釆用帧内预测模式的块。
具体为对帧内编码图像， 图像细节部分预测模式比较复杂， 相邻块的 模式信息一般都不相同， 因此如果相邻宏块的预测模式不相同， 说明当前 宏块可能是图象的细节区域或区域边缘， 则对当前宏块采用高质量的保留 细节的量化模式； 例如， 在图 1中， 只有当相邻宏块的预测模式信息满足下 列条件之一时， 对当前宏块选择低质量的非细节的量化模式：
( 1 ) E的垂直方向的邻近块采用的量化模式相同， 如块 A和块 D采用的 量化模式相同；
( 2 ) E的水平方向的邻近块采用的量化模式相同， 如块 B (或者块 C)和 块 D釆用的量化模式相同；
所述的预测模式相同是指两个块的预测模式一样， 例如， 两个块均为 采用的垂直预测模式， 或均为水平预测模式。
(二）对帧间编码图象的量化模式决策；
即当前帧是帧间编码图象， 如 P帧、 B帧， 则采用帧间量化模式决策 确定当前块相应的量化模式。 具体为对帧间编码图像， 其图像细节部分的块模式信息一般比较复 杂， 因此如果相邻宏块的帧间编码模式不相同， 当前宏块可能是细节区域 或者是区域的边缘， 则对当前宏块采用保留细节的高质量的量化模式， 例 如， 在图 1中， 只有当相邻宏块的预测模式信息满足下列条件之一时候， 对 当前宏块可以选择非细节的低质量的量化模式：
( 1 )相邻的块 A， B, C, D中没有一个帧内编码块；
( 2 )相邻的块 ， B, C, D中没有一个小尺寸模式编码块；
( 3 )垂直方向的邻近块， 如 A和 D的都为大尺寸模式编码块；
( 4 )水平方向的邻近块， 如 B (或者 C )和 D的都为大尺寸模式编码块。 此外， 根据人的视觉特性， 对运动剧烈的区域不敏感， 因此， 对这些 部分可以采用质量低的量化模式。
而且， 已经编码相邻块中， 每个宏块都含有运动矢量， 每个运动矢量 都含有运动矢量大小和运动矢量方向， 因此， 相邻每个宏块的运动矢量、 相邻宏块的运动矢量分布可以用来估计当前编码区域的运动特性， 因此也 可以用来作为帧间编码量化模式决策的依据。
所述的编码块模式包括但不限于编码块的分块尺寸和预测模式等信 息； 所谓块尺寸是指帧内编码块的帧内预测补偿或帧间编码块运动补偿所 使用的块的大小， 在目前的编码体系中帧间编码大都支持多尺寸块的运动 补偿， 所谓小尺寸模式块是指采用的尺寸较小的块， 如 4x4块； 所谓大尺寸 模式块是指釆用尺寸较大的块， 如 16x16块， SKIP块等。
通过上述处理过程可以得到当前块的量化模式， 进而可以对系数数据 进行量化。 下面将以 H.264/AVC标准为例， 对所述发明实现量化模式决策的过程 进行说明。
对不同的帧类型采取不一样的决策准则；
所述的帧类型， 在 H.264/AVC中包括 I帧， P帧， B帧等。 上述的相邻宏 块定义仍如附图 1 : 在 I帧中， 相邻宏块帧内预测模式可以作为决策的依据； 在 P帧中， 帧间预测模式， 运动矢量等信息可以用来作为决策的依据。 所述 的帧内相邻宏块的预测模式， 在 H.264/AVC中， 对 4x4的编码块， 为 9种预 测方向； 所述的帧间预测模式， 在 H.264/AVC中， 支持多尺寸的运动补偿 技术， 块尺寸有 16x16,16x8,8x16,8x8....等相关信息。
在 H.264/AVC中， 帧间预测图像中可以有帧内预测模式的块。 所述的 小尺寸模式块， 在 H.264/AVC中可以指 8x8以及 8x8以下尺寸的模式。 所述 的大尺寸模式块， 在 H.264/AVC中可以指 8x8以上尺寸的模式块。
下面将以假定 E的邻近块是与 E的边界直接相邻的边界块的情况为例对 本发明实施例进行说明。
(一）若当前帧为 I帧， 则采用帧内量化模式决策
对帧内编码图像， 图像细节部分预测模式比较复杂， 相邻块的模式信 息一般都不相同。 因此如果相邻宏块的模式不相同， 则采用高质量的量化 模式。 在图 1中， 只有当相邻宏块的模式信息满足下列条件之一时， 才可以 选择低质量的量化模式：
( 1 )垂直相邻边界的块模式相同， 如块 A与块 D的模式相同， 所述模 式相同， 例如均为水平方向预测模式等；
( 2 )水平相邻边界的块模式相同，如块 B (或块 C )与块 D的模式相同， 例如， 均为水平方向预测模式等。
参照前面描述的量化模式 0、 1、 2, 针对图 1 , 具体可以通过以下决策 方式确定当前块 E采用的量化模式：
( 1 ) A、 B、 C、 D中有一个是无方向模式或均值（DC )模式， 则对 E采用量化模式 0, 即默认的量化模式；
( 2 )若垂直相邻边界的块模式相同， 如 、 D的宏块模式相同， 例如， 均为水平方向预测模式等， 或者若水平相邻边界的块模式相同， 如^ D的 宏块模式相同， 或者 B、 C的宏块模式相同， 则对 E采用量化模式 0, 即默认 量化模式；
(3) B、 C、 D不满足以上 （1 )和 （2)条件， 则对 E采用量化 模式 1， 即保留细节的量化模式。
(二）若当前帧是 P帧， 采用帧间量化模式决策
在图 1中， 只有当相邻宏块的模式信息满足下列条件之一时候， 才选择 较低的量化模式：
( 1 )相邻的块 A， B， C， D中没有一个帧内编码块 ；
(2)相邻的块 A, B, C, D 中没有一个小尺寸模式块；
(3)垂直相邻边界的块模式相同， 如 A与 D的模式相同， 都为大尺寸 模式块；
(4)水平相邻边界的块模式相同， 如 B (或 C)与 D的模式相同， 都为 大尺寸模式块。
仍参照前面描述包括量化模式 0、 1、 2三种， 则在 P帧中， 对当前块 E 默认采用量化模式 0, 且针对当前块 E的量化决策方式包括：
(1) 若八、 B、 C、 D中有一个是帧内编码块， 则对 E釆用量化模式 1, 即保留细节模式；
(2)若 、 B、 C、 D中有一个是小尺寸块， 如 4x4块模式或 8x8块模式， 则对 E釆用量化模式 1， 即保留细节模式；
(3)若垂直相邻边界的块或 /与水平相邻边界的块为 skip模式， 如垂直 相邻边界的块 A与 D为 skip模式，或 /与水平相邻边界的块 B (或 C)与 D为 skip 模式，说明当前块 E的预测模式也可能是 skip模式， skip模式说明当前宏块 E 正好对应于前一帧已编码的某一宏块，但是无法判断当前宏块 E是否是图像 细节， 因此， 对 E采用量化模式 0， 即默认量化模式； 对 E也采用量化模式 1, 即保留细节模式。
(4)若垂直相邻边界的块或者水平相邻边界的块为大尺寸块模式， 如 A、 D为 16x16块模式或日、 D为 16x16块模式， 或者 B、 C为 16x16块模式， 说明当前宏块 E很可能是非细节区域，则对 E采用量化模式 2， 即非保留细节 的量化模式；
( 5 )若 、 B、 C、 D不满足以上 （1 ) ~ ( 4 ) 关系， 则对 E采用的量 化模式 1 , 即保留细节的量化模式。
同样， 若当前帧是 B帧， 则针对当前块 E也采用帧间量化模式决策， 具 体的决策方式如下：
( 1 )若垂直相邻边界的块或 /与水平相邻边界的块为 skip模式， 如垂直 相邻边界的块 A、 D为 skip模式或 /与水平相邻边界的块 B (或 C ) 、 D为 skip 模式， 则对 E采用量化模式 0， 即默认的量化模式；
( 2 )若垂直相邻边界的块或 /与水平相邻边界的块为 16x16模式， 如垂 直相邻边界的块 、 D为 16x16模式或 /与水平相邻边界的块 B (或 C)、 D为 16x16模式， 则对 E采用量化模式 2， 即非保留细节的量化模式；
( 3 ) 若 、 B、 C、 D不满足以上（1 )和 （2 ) 关系， 则对 E采用量化 模式 1 , 即保留细节的量化模式。
本发明实施例还提供一种在编码过程中实现自适应量化的装置， 用于 才艮据邻近块的编码参数信息决策当前块的量化模式， 如图 2所示， 该装置的 具体实现结构包括：
邻块参数信息获取单元， 用于获取当前块的相邻块的参数信息； 而且， 所述的邻块参数信息获取单元具体可以为邻近宏块编码信息提取器等； 量化模式决策单元， 用于根据所述的邻块参数信息获取单元获取的相 邻块的参数信息确定当前块的量化模式； 而且， 所述的量化模式决策单元 具体可以包括帧内编码量化模式决策器、 帧间编码量化模式决策器和当前 块的量化模式确定单元；
量化处理单元， 用于利用所述的量化模式决策单元确定的量化模式对 当前块的变换系数进行量化； 而且， 所述的量化处理单元具体可以为量化 器或反量化器。 所述的装置还可以包括帧类型分类器， 用于将量化模式决策单元提供 帧类型参数信息。
下面将对所述量化模式决策装置具体包含的各部分分别进行说明： 所述的帧类型分类器， 用于获取当前编码块所在的帧的类型， 如 I帧、 P帧或 B帧等； 并将当前编码块所在的帧的类型信息通知帧内编码量化模式 决策器和帧间编码量化模式决策器； 不同的帧类型， 将影响判决器的选择 和量化模式决策的结果。
所述的邻近宏块编码信息提取器， 用于获取当前编码块的邻近已编码 块的参数信息， 所述的参数信息包括邻近块的分块模式信息、 邻近块的预 测信息、 邻近块的运动矢量信息和邻近块采用的量化模式信息中的至少一 项； 并将所述的参数信息通知帧内编码量化模式决策器和帧间编码量化模 式决策器； 以便于根据不同的邻近已编码块的编码参数信息， 选择决策器 中的不同的判决器。
所述的帧内编码量化模式决策器， 用于根据帧类型和获取的邻近块的 帧内编码信息来决策当前的编码块量化模式； 所述的邻近块的帧内编码信 息包括分块尺寸信息、 分块模式信息、 块的帧内预测方向信息、 或者量化 模式信息； 典型的， 帧内量化模式决策器可以根据输入的邻近块的帧内编 码信息的不同， 划分为邻近块尺寸判决器、 邻近块类型判决器和 /或邻近块 帧内预测模式（或方向）判决器等。
所述的帧间编码量化模式决策器， 用于根据帧类型和获取的邻近块的 帧间编码信息来决策当前的编码块量化模式； 所述的邻近块的帧间编码信 息包括分块尺寸信息、 分块模式信息、 块的帧间预测方向信息、 块的运动 矢量方向、 大小信息、 邻近块的量化模式信息等； 典型的， 帧间量化模式 决策器可以才艮据输入的邻近块的帧间编码信息的不同， 划分为邻近块尺寸 判决器、 邻近块类型判决器、 邻近块帧间预测模式（或方向）判决器和 /或 邻近块的运动矢量判决器等。 所述的当前块的量化模式确定单元， 用于根据帧内编码量化模式决策 器或帧间编码量化模式决策器的输出以最终选择确定当前块的量化模式， 为若干量化模式中的一类， 用于输入到量化器中， 更新量化器的参数值， 以控制后续量化器的量化质量； 所述的量化模式可以为多种， 典型的模式 包括， 保留图像细节的量化模式、 非保留图像细节的量化模式、 与默认量 化相同的量化模式等。
该量化模式决策装置的工作原理是， 根据帧类型和邻近已编码块的编 码参数信息， 选择适当的量化模式判决器。
( 1 )若是帧内编码图像， 则选择帧内量化模式决策器， 再根据邻近块 的帧内编码信息， 选择邻近块尺寸判决器、 邻近块类型判决器、 邻近块帧 内预测模式 （或方向）判决器等中的一种判决器， 并输出模式决策结果； 其中，
邻近块尺寸判决器， 用于根据邻近块尺寸信息进行量化模式决策； 邻近块类型判决器， 用于根据邻近块类型信息进行量化模式决策； 邻近块帧内预测模式判决器， 用于根据邻近块帧内预测模式信息进行 量化模式决策。
( 2 )若是帧间编码图像， 则根据当前编码块的类型选择使用帧内编码 量化模式决策器， 还是帧间编码量化模式决策器：
( 21 )若当前编码块使用帧内编码， 则使用帧内编码量化模式决策器， 此时决策器结构可以与 （1 )相同， 但是， 输入使用的邻近块的编码信息可 以与 （1 )不同； 对帧间编码图像使用帧内编码量化模式决策器时， 邻近块 的编码参数信息可以包括更多的形式，如邻近块的尺寸可以包括 8x8、 16x8、 8x16、 16x16等不同的方式;
( 22 )若当前编码块使用帧间编码， 则使用帧间编码量化模式决策器； 具体根据邻近块的帧间编码信息， 选择邻近块尺寸判决器、 邻近块类型判 决器、 邻近块帧间预测模式 （或方向）判决器、 邻近块的运动矢量判决器 等中的一种判决器， 输出模式决策结果；
其中，
邻近块尺寸判决器， 用于根据邻近块尺寸信息进行量化模式决策； 邻近块类型判决器， 用于根据邻近块类型信息进行量化模式决策； 邻近块帧间预测模式判决器， 用于根据邻近块帧间预测模式信息进行 量化模式决策；
邻近块的运动矢量判决器， 用于根据邻近块的运动矢量信息进行量化 模式决策。
综上所述， 本发明实施例提供的量化模式决策方案， 具有以下优点： 使用这种量化模式决策方法可以在图象编码时得到基于宏块尺寸的自 适应量化， 即每个宏块可以拥有独立的量化模式；
而且， 在图像块级编码过程中， 可以在达到宏块级自适应量化的同时， 在图像级和宏块级码流中， 无需传送量化矩阵， 使得在图象块级没有额外 的码流开销；
另外， 本发明实施例是根据人眼的视觉特性实现， 这样， 在编码时， 使得对图像序列量化能够很好地适应于图像的内容特征， 从而在相同的编 码码率条件下， 使编码后的图像的主观质量得到较大的提高。
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)

  1. 权利要求
    1、 一种在编码过程中实现自适应量化的方法， 其特征在于， 包括： 获取当前块的相邻块的参数信息；
    根据所述的相邻块的参数信息确定当前块的量化模式；
    利用确定的量化模式对当前块的变换系数进行量化。
    2、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述的参数信息包括： 帧类型信息、 相邻块的分块模式信息、 相邻块的预测信息、 相邻块的 运动矢量信息和相邻块釆用的量化模式信息中的至少一项。
    3、 根据权利要求 2所述的方法， 其特征在于， 所述的分块模式信息包 括以下至少一项：
    才艮据分块尺寸确定的分块大小；
    根据已编码分块的模式类型确定的分块类型；
    根据已编码分块的模式类型的分块方向信息确定的分块的方向特征； 根据图像中相邻块的分块模式的分块模式信息的空间分布关系特征确 定相邻块的分块模式分布信息。
    4、 4艮据权利要求 2所述的方法， 其特征在于， 所述的运动矢量信息包 括以下至少一项：
    运动矢量大小、 运动矢量方向、 相邻块的运动矢量分布。
    5、 根据权利要求 1至 4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述的确定 当前块的量化模式的步骤包括：
    在帧内和帧间根据所述的相邻块的参数信息确定当前块的量化模式。
    6、 根据权利要求 5所述的编码器中的自适应量化的实现方法， 其特征 在于， 所述的确定当前块的量化模式的步骤具体包括：
    在帧内和帧间根据当前块的相邻块的分块模式信息确定当前块采用的 量化模式的质量， 进而确定对应的量化模式；
    和 /或， 在帧内和帧间根据当前块的相邻块的运动矢量信息确定当前块釆用的 量化模式的质量， 进而确定对应的量化模式；
    和 /或，
    在帧内和帧间根据当前块以及相邻块的分块模式信息以及运动矢量信 息确定当前块采用的量化模式质量， 进而确定对应的量化模式。
    7、 根据权利要求 1至 4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述的方法 还包括： 设置各种帧类型对应的选择量化模式的方式；
    且所述的确定当前块的量化模式的步骤包括：
    根据帧内编码图像以及帧间编码图像对应的选择量化模式的方式为当 前块选择相应的量化模式。
    8、 根据权利要求 1至 4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述的确定 当前块的量化模式的步骤包括：
    为每个图象分块独立确定具有相应的量化质量的量化模式。
    9、 根据权利要求 1至 4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述的量化 模式为： 量化矩阵、 量化参数或量化步长。
    10、 根据权利要求 1至 4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述的方 法还包括：
    设置多种量化质量的量化模式， 并设定对应的选择每种量化质量的量 化模式的相邻块的参数信息条件， 或者， 设定对应的选择每种量化质量的 量化模式的当前块和相邻块的参数信息条件。
    11、 一种在编码过程中实现自适应量化的装置， 其特征在于， 包括： 邻块参数信息获取单元， 用于获取当前块的相邻块的参数信息； 量化模式决策单元， 用于根据所述的邻块参数信息获取单元获取的相 邻块的参数信息确定当前块的量化模式；
    量化处理单元， 用于利用所述的量化模式决策单元确定的量化模式对 当前块的变换系数进行量化。 12、 根据权利要求 11所述的装置， 其特征在于， 所述的邻块参数信息 获取单元为邻近宏块编码信息提取器， 用于获取当前编码块的邻近已编码 块的参数信息并通知量化模式决策单元， 所述的参数信息包括邻近块的分 块模式信息、 邻近块的预测信息、 邻近块的运动矢量信息和邻近块采用的 量化模式信息中的至少一项。
    13、 才艮据权利要求 11所述的装置， 其特征在于， 所述的装置还包括帧 类型分类器， 用于获取当前编码块所在的帧的类型， 并通知量化模式决策 单元。
    14、 ^^据权利要求 11、 12或 13所述的装置， 其特征在于， 所述的量化 模式决策单元包括：
    帧内编码量化模式决策器， 用于根据帧类型和获取的邻近块的帧内编 码信息来决策当前的编码块量化模式；
    帧间编码量化模式决策器， 用于根据帧类型和获取的邻近块的帧间编 码信息来决策当前的编码块量化模式；
    当前块的量化模式确定单元， 用于根据帧内编码量化模式决策器或帧 间编码量化模式决策器的输出选择确定当前块的量化模式， 并输出给量化 处理单元。
    15、 居权利要求 14所述的装置， 其特征在于， 所述的帧内量化模式 决策器具体包括邻近块尺寸判决器、 邻近块类型判决器和邻近块帧内预测 模式判决器中的至少一个， 其中，
    邻近块尺寸判决器， 用于根据邻近块尺寸信息进行量化模式决策； 邻近块类型判决器， 用于根据邻近块类型信息进行量化模式决策； 邻近块帧内预测模式判决器， 用于根据邻近块帧内预测模式信息进行 量化模式决策。
    16、 才艮据权利要求 14所述的装置， 其特征在于， 所述的帧间量化模式 决策器具体包括邻近块尺寸判决器、 邻近块类型判决器、 邻近块帧间预测 模式判决器和邻近块的运动矢量判决器中的至少一个， 其中， 邻近块尺寸判决器， 用于根据邻近块尺寸信息进行量化模式决策； 邻近块类型判决器， 用于 4艮据邻近块类型信息进行量化模式决策； 邻近块帧间预测模式判决器， 用于根据邻近块帧间预测模式信息进行 量化模式决策；
    邻近块的运动矢量判决器， 用于才艮据邻近块的运动矢量信息进行量化 模式决策。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103004208A (zh) * 2011-07-18 2013-03-27 松下电器产业株式会社 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置及图像编解码装置
CN105915908A (zh) * 2010-12-09 2016-08-31 索尼公司 图像处理装置和图像处理方法
CN107257488A (zh) * 2011-06-21 2017-10-17 英迪股份有限公司 基于四叉树编码和解码自适应量化参数的方法及装置

Families Citing this family (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102611892B (zh) * 2006-03-16 2014-10-08 华为技术有限公司 在编码过程中实现自适应量化的方法及装置
US20070225585A1 (en) * 2006-03-22 2007-09-27 Washbon Lori A Headset for electrodes
US8711925B2 (en) 2006-05-05 2014-04-29 Microsoft Corporation Flexible quantization
US8897359B2 (en) 2008-06-03 2014-11-25 Microsoft Corporation Adaptive quantization for enhancement layer video coding
US8687702B2 (en) * 2008-10-27 2014-04-01 Advanced Micro Devices, Inc. Remote transmission and display of video data using standard H.264-based video codecs
BRPI1011698B1 (pt) 2009-03-23 2019-04-02 Ntt Docomo, Inc. Método de decodificação preditiva de imagem, dispositivo de decodificação preditiva de imagem, método de codificação preditiva de imagem, e dispositivo de codificação preditiva de imagem
KR101457418B1 (ko) * 2009-10-23 2014-11-04 삼성전자주식회사 계층적 부호화 단위의 크기에 따른 비디오 부호화 방법과 그 장치, 및 비디오 복호화 방법과 그 장치
US8712173B2 (en) * 2010-03-12 2014-04-29 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Methods for processing 2Nx2N block with N being positive integer greater than four under intra-prediction mode and related processing circuits thereof
MX355733B (es) 2010-06-10 2018-04-27 Thomson Licensing Métodos y aparatos para determinar predictores de parametro de cuantificación a partir de una pluralidad de parametros de cuantificación contiguos.
SG187094A1 (en) 2010-07-20 2013-03-28 Ntt Docomo Inc Image prediction encoding device, image prediction encoding method, image prediction encoding program, image prediction decoding device, image prediction decoding method, and image prediction decoding program
UA109312C2 (uk) 2011-03-04 2015-08-10 Імпульсно-кодова модуляція з квантуванням при кодуванні відеоінформації
AU2015200683B2 (en) * 2011-03-09 2016-06-09 Nec Corporation Video encoding device, video decoding device, video encoding method, and video decoding method
KR20130108457A (ko) * 2011-03-09 2013-10-02 닛본 덴끼 가부시끼가이샤 영상 부호화 장치, 영상 복호 장치, 영상 부호화 방법 및 영상 복호 방법
JP2013038768A (ja) * 2011-07-13 2013-02-21 Canon Inc 画像符号化装置、画像符号化方法及びプログラム、画像復号装置、画像復号方法及びプログラム
US9628789B2 (en) * 2011-11-18 2017-04-18 Qualcomm Incorporated Reference mode selection in intra mode coding
US9781418B1 (en) * 2012-06-12 2017-10-03 Google Inc. Adaptive deadzone and rate-distortion skip in video processing
US9020291B2 (en) 2012-08-31 2015-04-28 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Resized image compression based on frequency content
CN103118255A (zh) * 2013-01-25 2013-05-22 深圳广晟信源技术有限公司 基于凹模型的自适应量化的方法及装置
US9661329B2 (en) * 2014-04-30 2017-05-23 Intel Corporation Constant quality video coding
CN105338352B (zh) * 2014-07-24 2019-04-19 华为技术有限公司 一种视频编码中自适应反量化方法及装置
US10417525B2 (en) 2014-09-22 2019-09-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Object recognition with reduced neural network weight precision
GB2533155B (en) * 2014-12-12 2021-09-15 Advanced Risc Mach Ltd Video data processing system
CN105872539B (zh) * 2015-02-08 2020-01-14 同济大学 图像编码方法和装置及图像解码方法和装置
US10390022B2 (en) 2015-03-19 2019-08-20 Lg Electronics Inc. Method for processing video signal and device therefor
KR102169435B1 (ko) * 2016-03-21 2020-10-23 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드 가중된 행렬 계수의 적응형 양자화
KR102587638B1 (ko) * 2016-06-09 2023-10-10 인텔 코포레이션 비디오 코딩을 위해 이웃 블록 패턴을 이용하는 모션 추정 방법 및 시스템
CN116708784A (zh) * 2016-07-12 2023-09-05 韩国电子通信研究院 图像编码/解码方法以及用于该方法的记录介质
US10609367B2 (en) * 2016-12-21 2020-03-31 Qualcomm Incorporated Low-complexity sign prediction for video coding
CN108600756B (zh) * 2018-05-04 2019-10-29 上海大学 基于蒙特卡洛法马尔可夫链的编码参数自适应调整方法
US10674152B2 (en) 2018-09-18 2020-06-02 Google Llc Efficient use of quantization parameters in machine-learning models for video coding
US11025907B2 (en) * 2019-02-28 2021-06-01 Google Llc Receptive-field-conforming convolution models for video coding
US10869036B2 (en) 2018-09-18 2020-12-15 Google Llc Receptive-field-conforming convolutional models for video coding
US11818479B2 (en) 2020-05-14 2023-11-14 Board Of Trustees Of Michigan State University Sigma Delta quantization for images
CN117413523A (zh) * 2021-06-04 2024-01-16 华为技术有限公司 3d地图的编解码方法及装置

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4774574A (en) * 1987-06-02 1988-09-27 Eastman Kodak Company Adaptive block transform image coding method and apparatus
US5157488A (en) * 1991-05-17 1992-10-20 International Business Machines Corporation Adaptive quantization within the jpeg sequential mode
US5398078A (en) * 1991-10-31 1995-03-14 Kabushiki Kaisha Toshiba Method of detecting a motion vector in an image coding apparatus
US5231484A (en) * 1991-11-08 1993-07-27 International Business Machines Corporation Motion video compression system with adaptive bit allocation and quantization
KR100203710B1 (ko) * 1996-04-30 1999-06-15 전주범 비트 발생량 조절기능을 갖는 영상 부호화 시스템
DE69721373T2 (de) * 1996-05-14 2004-04-15 Daewoo Electronics Corp. Quantisierer für ein Videokodierungssystem
KR100371130B1 (ko) 1996-05-28 2003-02-07 마쯔시다덴기산교 가부시키가이샤 화상예측 복호화 장치 및 그 방법과 화상예측 부호화 장치및 그 방법
US6343098B1 (en) * 1998-02-26 2002-01-29 Lucent Technologies Inc. Efficient rate control for multi-resolution video encoding
US6256423B1 (en) * 1998-09-18 2001-07-03 Sarnoff Corporation Intra-frame quantizer selection for video compression
US6782135B1 (en) * 2000-02-18 2004-08-24 Conexant Systems, Inc. Apparatus and methods for adaptive digital video quantization
IL158970A0 (en) * 2001-05-22 2004-05-12 Soliton Holdings Corp Method for digital quantization
DE60217522T2 (de) 2001-08-17 2007-10-18 Broadcom Corp., Irvine Verbessertes verfahren zur verschleierung von bitfehlern bei der sprachcodierung
US20040125204A1 (en) * 2002-12-27 2004-07-01 Yoshihisa Yamada Moving picture coding apparatus and moving picture decoding apparatus
ES2401991T3 (es) * 2002-04-26 2013-04-26 Ntt Docomo, Inc. Dispositivo para la codificación de imágenes, procedimiento para la codificación de imágenes y programa para la codificación de imágenes
CN1240025C (zh) * 2003-04-25 2006-02-01 北京工业大学 基于视频内容的视频编码方法
US7397855B2 (en) * 2004-04-14 2008-07-08 Corel Tw Corp. Rate controlling method and apparatus for use in a transcoder
US8548055B2 (en) * 2005-03-10 2013-10-01 Qualcomm Incorporated Encoding of multimedia data
EP1995971B1 (en) * 2006-03-16 2016-11-16 Huawei Technologies Co., Ltd. A method and device for realizing quantization in coding-decoding
CN102611892B (zh) * 2006-03-16 2014-10-08 华为技术有限公司 在编码过程中实现自适应量化的方法及装置
US8711925B2 (en) * 2006-05-05 2014-04-29 Microsoft Corporation Flexible quantization
US8811495B1 (en) * 2007-02-06 2014-08-19 Geo Semiconductor Inc. Skipped video data recovery using multiple alternative recovery modes
US8422803B2 (en) * 2007-06-28 2013-04-16 Mitsubishi Electric Corporation Image encoding device, image decoding device, image encoding method and image decoding method
US8270920B2 (en) * 2008-06-05 2012-09-18 Broadcom Corporation Systems and methods for receiving and transferring video information
US8804821B2 (en) * 2008-09-26 2014-08-12 Microsoft Corporation Adaptive video processing of an interactive environment
JP5597968B2 (ja) * 2009-07-01 2014-10-01 ソニー株式会社 画像処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
WO2011013192A1 (ja) * 2009-07-27 2011-02-03 株式会社東芝 画像符号化方法および画像復号方法
US20120114034A1 (en) * 2010-11-08 2012-05-10 Mediatek Inc. Method and Apparatus of Delta Quantization Parameter Processing for High Efficiency Video Coding
KR20130058524A (ko) * 2011-11-25 2013-06-04 오수미 색차 인트라 예측 블록 생성 방법
KR101418096B1 (ko) * 2012-01-20 2014-07-16 에스케이 텔레콤주식회사 가중치예측을 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 장치

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105915908A (zh) * 2010-12-09 2016-08-31 索尼公司 图像处理装置和图像处理方法
CN107257488A (zh) * 2011-06-21 2017-10-17 英迪股份有限公司 基于四叉树编码和解码自适应量化参数的方法及装置
CN107257488B (zh) * 2011-06-21 2020-04-17 英迪股份有限公司 基于四叉树编码和解码自适应量化参数的方法及装置
USRE49330E1 (en) 2011-06-21 2022-12-06 Dolby Laboratories Licensing Corporation Method and apparatus for adaptively encoding and decoding a quantization parameter based on a quadtree structure
CN103004208A (zh) * 2011-07-18 2013-03-27 松下电器产业株式会社 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置及图像编解码装置
CN103004208B (zh) * 2011-07-18 2017-09-12 太阳专利托管公司 图像编码方法和装置、图像解码方法和装置

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