CN101816178A - 在解码器中校正量化系数的方法和设备 - Google Patents

Abstract

提供了一种校正量化系数的方法和设备。在所述方法中，从接收的视频数据流中提取系数的统计值和量化系数，根据统计值利用系数的统计分布来确定块中每个像素位置的系数校正值，然后通过将系数校正值分别加上各像素位置的相应系数来校正系数。

Description

在解码器中校正量化系数的方法和设备

技术领域

与本发明一致的方法和设备涉及校准视频编解码器中的量化系数，更具体地讲，涉及通过使用量化系数的非均匀统计分布对用于将时域的视频数据变换到频域的视频数据然后被量化的系数进行校正。

本申请要求于2007年10月4日在韩国知识产权局提交的第10-2007-0099883号韩国专利申请的利益，该申请的公开通过引用完全包含于此。

背景技术

根据视频压缩标准(例如，运动图像专家组(MPEG)和H.26X)，通常通过对视频数据顺序执行预处理操作、变换操作、量化操作和编码操作压缩视频数据来产生传输数据流。

在变换操作中，使用各种变换方法来检测视频数据中的冗余，以增加压缩效率。具体地讲，经常使用将空域的视频数据变换成频域的系数的方法。这种方法的代表性示例是离散余弦变换(DCT)和小波变换。

在量化操作中，将获得的系数的值减小到有效比特数，这引起原始数据的丢失。由于所有的有损压缩技术包括量化操作，所以数据压缩率可被增加，而原始数据不能被完全恢复。

在视频压缩标准(例如，联合图像专家组(JPEG)、MPEG和H.26X)中，使用非均匀量化技术。在非均匀量化技术中，确定根据任何变换方法(例如，DCT)从视频数据变换然后量化的各系数的附加系数校正值，并利用附加系数调整值来校正量化系数。传统上，以各种方式来测量系数的系数校正值，并通过编码器来校正系数。

发明内容

技术方案

本发明提供了一种利用解码端校正量化系数从而提高压缩效率的方法和设备。

本发明还提供了一种这样的方法，所述方法基于数学原理利用系数的统计特性计算最佳量化系数校正值，以对被从时域的视频数据变换到频域的视频数据然后被量化的系数进行校正。

有益效果

根据本发明的校正量化系数的方法和设备通过允许解码端校正量化系数能够提高高比特率环境下的压缩效率。

另外，在校正量化系数的方法中，可实现通过基于数学原理利用系数的统计特性计算系数的量化系数校正值校正系数的最优方法。

附图说明

通过参照附图对本发明示例性实施例的详细描述，本发明的以上和其他特征将变得更清楚，其中：

图1A是根据本发明实施例的校正量化系数的设备的框图；

图1B是根据本发明另一实施例的用于校正量化系数的设备的框图；

图2是根据本发明实施例的产生视频传输数据流的设备的框图；

图3A是示出根据本发明实施例的作为实验结果测量的峰值信噪比(PSNR)的曲线图；

图3B是示出根据本发明另一实施例的作为实验结果测量的PSNR的曲线图；

图4A是示出根据本发明实施例的校正量化系数的方法的流程图；

图4B是示出根据本发明另一实施例的校正量化系数的方法的流程图；

图5是示出根据本发明实施例的产生视频传输数据流的方法的流程图。

最佳实施方式

根据本发明的一方面，提供了一种校正量化系数的方法，所述方法包括：从接收的视频数据流中提取系数的统计值和量化系数；根据统计值利用系数的统计分布来确定块中每个像素位置的系数校正值；以及通过分别将系数校正值加上各像素位置的相应系数来校正系数。

所述方法还包括对校正系数逆量化。

在提取统计值和量化系数期间，通过编码端执行离散余弦变换(DCT)从视频数据获得所述系数。

在提取统计值和量化系数期间，统计值被分别分配给块中的像素位置，每个统计值是当前帧的块中每个像素位置的系数的方差。

确定系数校正值的步骤包括：确定每个系数校正值在负方向上与数学期望成正比，如果p是依据量化参数qP的量化变量，则确定每个系数校正值在负方向上与2的p次方成反比，并确定每个系数校正值与相应量化系数的绝对值成正比。

在确定系数校正值期间，通过选择Gaussian分布作为统计分布并将所述方差应用于Gaussian分布来确定所述数学期望。

在确定系数校正值期间，通过使用Gaussian概率密度函数来确定所述数学期望。

在确定系数校正值期间，通过使用Laplace函数来确定所述数学期望。

根据本发明的另一方面，提供了一种产生视频传输数据流的方法，所述方法包括：通过将被划分成预定大小的块的视频数据以块为单位变换到频域来确定频域中的系数；确定块中每个像素位置的统计值，其中，相同的统计值分配给每个像素位置的系数；对所述系数进行量化；将统计值和量化系数记录在视频传输数据流中。

根据本发明的另一方面，提供了一种校正量化系数的设备，所述设备包括：提取单元，从接收的视频数据流中提取系数的统计值和量化系数；系数校正值确定单元，根据统计值利用系数的统计分布来确定块中每个像素位置的系数校正值；以及系数校正单元，通过将系数校正值加上各像素位置的相应系数来校正系数。

根据本发明的另一方面，提供了一种记录有程序的计算机可读记录介质，所述程序用于执行校正量化系数的方法。

具体实施方式

以下，将参照图1A至图3B描述根据本发明的校正量化系数的方法的实施例。

图1A是根据本发明实施例的校正量化系数的设备100的框图。校正设备100包括提取单元110、系数校正值确定单元120和系数校正单元130。

校正设备100在解码端(未示出)中运行，并对从编码端(未示出)接收的视频数据进行处理。

提取单元110从编码端接收视频传输数据流，从视频传输数据流中提取系数的统计值和量化系数，然后将统计值和量化系数发送到系数校正值确定单元120和系数校正单元130。

根据本发明的实施例，通过编码端执行离散余弦变换(DCT)来从视频数据获得提取的量化系数。

根据本发明的实施例，提取的统计值被分别给予块中的像素位置，每个像素值表示当前帧的每个块中像素位置的系数的方差。

系数校正值确定单元120从提取单元110接收统计值和量化系数，依据系数的统计特性利用系数的统计分布根据各个像素位置来确定系数校正值，然后将系数校正值输出到系数校正单元130。

根据本发明的实施例，系数校正值确定单元120确定每个系数校正值在负(-)方向上与数学期望成正比，在负方向上与2的p次方成反比(如果p是依据量化参数aP的量化变量)，并与通过利用时-频变换从视频数据获得然后被量化的相应系数的绝对值成正比。

或者，系数校正值确定单元120通过使用块中系数的方差、Gaussian概率密度函数或Laplace函数利用Gaussian分布来确定每个系数校正值。

稍后将使用下面的等式来描述使用系数校正值确定单元120校正系数的方法。

系数校正单元130从系数校正值确定单元120接收系数校正值，从提取单元110接收系数，然后通过将系数校正值分别加上各个像素位置的相应系数来校正系数。

图1B是根据本发明另一实施例的用于校正量化系数的设备150的框图。校正设备150包括提取单元110、系数校正值确定单元120、系数校正单元130和逆量化单元140。提取单元110、系数校正值确定单元120和系数校正单元130的操作分别与图1A中示出的提取单元110、系数校正值确定单元120和系数校正单元130的操作相同。

逆量化单元140通过对由系数校正单元130校正的系数逆量化来获得时域的数据。然后，可通过使解码端(未示出)对由编码端(未示出)量化的系数逆量化来恢复原始数据。

图2是根据本发明实施例的产生视频传输数据流的设备200的框图。产生设备200包括系数确定单元210、统计值确定单元220、量化单元230和记录单元240。

系数确定单元210接收视频数据，通过将视频数据划分成预定大小的块并以块为单位将视频数据变换到频域来确定频域中的系数，然后将该系数提供给统计值确定单元220和量化单元230。

统计值确定单元220从系数确定单元210接收系数，确定块中每个像素位置的系数的统计值，以使相同的统计值可被分配给每个像素位置，然后将确定的统计值输出到记录单元240。换句话讲，相同的统计值可被分配给每个块中相同的像素位置。

根据本发明的实施例，统计值确定单元220计算每个像素位置的系数的方差作为统计值。可分别对像素产生统计值，因此，统计值的总数量等于块中像素的总数量。

量化单元230从系数确定单元210接收系数，对系数进行量化，并将量化系数输出到记录单元240。

记录单元240从统计值确定单元220接收统计值，并从量化单元230接收量化系数，将统计值和量化系数记录在视频传输数据流中，然后输出视频传输数据流。

根据本发明的实施例，记录单元240将统计值作为系统开销数据记录在视频传输数据流中。

现在将详细描述允许系数校正值确定单元120根据系数的统计值基于系数的统计分布确定系数校正值的方法。

本发明的实施例是基于H.264视频编解码器，H.264视频编解码器通过执行DCT将视频数据变换成频域的系数。因此，现在将描述根据本发明实施例的对通过执行DCT获得的系数(即，DCT系数)确定系数校正值的方法。

然而，下面的实施例仅仅是本发明的一个实施例，可使用另一类型的视频编解码器和另一变换方法。因此，本发明不应该被解释为限于下面的实施例。

在视频压缩系统的编码端，以画面或块为单位对原始视频和预测的视频之间的差(以下，称为“差视频”)执行DCT。因此，通过执行DCT获得的DCT系数比原始视频的系数在统计方面更容易去相关。

差视频的DCT系数的统计去相关表示可将中心极限定理应用于DCT系数。由于中心极限定理对于DCT系数是有效的，所以可应用Gaussian分布以对各DCT系数确定系数校正值。

在本发明的实施例中，假设H.264视频编解码器以4×4块为单位处理视频数据。因此，如上所述，由产生设备200产生的视频传输数据流对于一帧的块中的每个像素位置具有统计值，其中，相同的统计值被分配给每个像素位置的系数。因此，视频传输数据流总共具有16个统计值，并且在每个块中使用相同的16个统计值。具体地讲，在根据本发明实施例的视频传输数据流中，将每个像素位置的系数的方差记录为统计值，因此，总共记录16个方差。

图1A中示出的校正设备100的提取单元110(或图1B中示出的校正设备150)从接收的视频传输数据流中提取用于每16个像素位置的16个方差和量化系数。可如下计算用于块的每个像素的系数校正值α：

[式1]

$\mathrm{\α}=k-\frac{\mathrm{MX}}{2^p}...\left(1\right)$

其中，X表示DCT系数，MX表示DCT系数X的数学期望。根据本发明的实施例，由系数校正值确定单元120确定的每个系数校正值在负(-)方向上与数据期望成正比。

另外，在式[1]中，p表示根据H.264视频编解码器的量化参数(即，qP)的值。在视频压缩期间设置值p。根据本发明的实施例，由系数校正值确定单元120确定的每个系数校正值在负(-)方向上与2的p次方成反比。

k表示量化的DCT系数的绝对值。根据本发明的实施例，由系数校正值确定单元120确定的每个系数校正值与系数的绝对值成正比，其中，所述系数是从经过DCT然后被量化的视频数据变换而来。

根据本发明的实施例，假设DCT系数的分布遵守Gaussian分布，系数校正值确定单元120使用下式以计算数学期望MX：

[式2]

$1=C{\∫}_{-\∞}^{+\∞}p\left(x\right)\mathrm{dx}=C{\∫}_{{(k-\frac{1}{6})}^{2p}}^{{(k+\frac{5}{6})}^{2p}}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}{e}^{-\frac{x^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}\mathrm{dx}...\left(2A\right)$

[式3]

$\mathrm{MX}={\∫}_{-\∞}^{+\∞}\mathrm{xp}\left(x\right)\mathrm{dx}=C{\∫}_{{(k-\frac{1}{6})}^{2p}}^{{(k+\frac{5}{6})}^{2p}}x\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}{e}^{-\frac{x^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}\mathrm{dx}...\left(2B\right)$

其中，C表示未知的常数，可组合式(2A)和(2B)容易地消除该常数。

另外，为了计算数学期望MX，可使用下式中表示的Gaussian概率密度函数：

[式4]

$p\left(x\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}\mathrm{\σ}}{e}^{-\frac{x^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}...\left(3\right)$

其中，σ表示方差。即，将每个像素位置的方差代替方差σ。因此，如果通过使用式(2A)和(2B)以及在式(3)中表示的Gaussian概率密度函数的组合来表示式(1)，则推导出下式：

[式5]

$a=k-\frac{\mathrm{\σ}[e^{-\frac{{(k-\frac{1}{3})}^2{2}^{2p}}{2{\mathrm{\σ}}^2}}-e^{-\frac{{(k+\frac{2}{3})}^2{2}^{2p}}{2{\mathrm{\σ}}^2}}]}{2^p\sqrt{2\mathrm{\π}}\left\{\mathrm{\Φ}\right[\frac{(k+\frac{2}{3})2^p}{\mathrm{\σ}}]-\mathrm{\Φ}[\frac{(k-\frac{1}{3})2^p}{\mathrm{\σ}}\left]\right\}}...\left(4\right)$

其中，Φ(.)表示可如下表达的Laplace函数：

[式6]

$\mathrm{\Φ}\left(x\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{\∫}_0^x{e}^{-\frac{z^2}{2}}\mathrm{dz}...\left(5\right)$

从式(4)和(5)可以看到，可仅通过使用系数的方差σ和量化变量p可确定系数校正值α。

图3A是示出根据本发明实施例的作为实验结果测量的峰值信噪比(PSNR)的变化的曲线图。

详细地讲，图3A将在H.264视频编解码器环境下根据传统方法校正量化系数时通过锚(anchor)编码获得的视频的PSNR 310与通过根据本发明校正量化系数所获得的视频的PSNR 320进行比较。在该实验中，使用“Foreman”视频，并通过在H.264视频编解码器系统中将视频划分成4×4块并使用帧内预测来校正量化系数。

曲线的x轴表示比特率，曲线的y轴表示结果视频的PSNR。根据本发明的视频的PSNR 320在4×10⁵比特/秒(bps)的比特率处高于或大于根据传统方法的视频的PSNR 310。即，在压缩率方面，本发明优于传统方法。

图3B是示出根据本发明另一实施例的作为实验结果测量的PSNR的曲线图。

详细地讲，图3B将在H.264视频编解码器环境下根据传统方法校正量化系数时通过锚编码获得的视频的PSNR 330与通过根据本发明校正量化系数所获得的视频的PSNR 340进行比较。在该实验中，在与如上参照图3A描述的环境相同的环境下对“mobile”视频执行量化系数校正。

参照图3B，根据本发明的视频的PSNR 340在7×10⁵比特/秒(bps)的比特率处高于或大于根据传统方法的视频的PSNR 330。即，在压缩率方面，本发明优于传统方法。

图3A和图3B展示与传统方法的性能相比在高比特率(即，当压缩率高时)本发明的性能较高。另外，与低比特率环境相比，在高比特率环境下，传输数据流中的统计值的包括更可忽略不计，或可更没有影响力。

图4A是示出根据本发明实施例的校正量化系数的方法的流程图。

在操作410，从接收的视频数据流中提取系数的统计值和量化系数。

在操作420，根据统计值利用系数的统计分布来确定块中每个像素位置的系数校正值。

在操作430，通过将系数校正值分别加上每个像素位置的相应系数来校正系数。

图4B是示出根据本发明另一实施例的校正量化系数的方法的流程图。

在操作410，从接收的视频数据流中提取系数的统计值和量化系数。

在操作420，根据统计值利用系数的统计分布来确定块中每个像素位置的系数校正值。

在操作430，通过将系数校正值分别加上每个像素位置的相应系数来校正系数。

在操作440，对校正的系数逆量化。

图5是示出根据本发明实施例的产生视频传输数据流的方法的流程图。

在操作510，将被划分成预定大小的块的视频数据以块为单位变换到频域，以确定频域中的系数。

在操作520，确定块中每个像素位置的系数的统计值。

在操作530，对系数进行量化。

在操作540，将每个像素位置的统计值和量化系数记录在视频传输数据流中。

本发明的以上实施例可被实现为可在计算机中执行的计算机程序。所述计算机程序可被存储在计算机可读介质中，并可通过使用计算机被执行。计算机可读介质的示例包括磁记录介质(ROM、软盘、硬盘等)、光学记录介质(CD-ROM、DVD等)。其他计算机可读介质的示例包括载波(例如，通过互联网传输)。

尽管已参照本发明的示例性实施例具体显示和描述了本发明，但本领域的普通技术人员经理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可在这里在形式和细节方面进行各种改变。

Claims (20)

1.一种校正量化系数的方法，所述方法包括：

从接收的视频数据流中提取系数的统计值和量化系数；

基于统计值利用系数的统计分布来确定块中像素位置的系数校正值；以及

通过将系数校正值加上相应像素位置的系数来校正系数。

2.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括对校正系数逆量化。

3.如权利要求1所述的方法，其中，在提取统计值和量化系数期间，通过在编码端执行离散余弦变换(DCT)从视频数据获得所述系数。

4.如权利要求1所述的方法，其中，在提取统计值和量化系数期间，统计值被分配给块中的各像素位置，所述统计值是当前帧的块中相应像素位置的系数的方差。

5.如权利要求4所述的方法，其中，确定系数校正值的步骤包括：确定系数校正值之一在负方向上与数学期望成正比，如果p是依据量化参数qP的量化变量，则确定系数校正值之一在负方向上与2的p次方成反比，并确定系数校正值之一与相应量化系数的绝对值成正比。

6.如权利要求5所述的方法，其中，在确定系数校正值期间，通过选择Gaussian分布作为统计分布并将所述方差应用于Gaussian分布来确定所述数学期望。

7.如权利要求5所述的方法，其中，在确定系数校正值期间，通过使用Gaussian概率密度函数来确定所述数学期望。

8.如权利要求5所述的方法，其中，在确定系数校正值期间，通过使用Laplace函数来确定所述数学期望。

9.一种产生视频传输数据流的方法，所述方法包括：

通过将被划分成预定大小的块的视频数据以块为单位变换到频域来确定频域中的系数；

确定块中像素位置的统计值，其中，相同的统计值分配给块中相同的像素位置中的系数；

对所述系数进行量化；

将统计值和量化系数记录在视频传输数据流中。

10.一种校正量化系数的设备，所述设备包括：

提取单元，从接收的视频数据流中提取系数的统计值和量化系数；

系数校正值确定单元，基于统计值利用系数的统计分布来确定块中像素位置的系数校正值；以及

系数校正单元，通过将系数校正值加上相应像素位置的相应系数来校正系数。

11.如权利要求10所述的设备，所述设备还包括：逆量化单元，对校正系数逆量化。

12.如权利要求10所述的设备，其中，通过在编码端执行离散余弦变换(DCT)的编码端从视频数据获得所述系数。

13.如权利要求10所述的设备，其中，统计值被分配给块中的各像素位置，所述统计值是当前帧的块中相应像素位置的系数的方差。

14.如权利要求13所述的设备，其中，系数校正值确定单元确定系数校正值之一在负方向上与数学期望成正比，如果p是依据量化参数qP的量化变量，则确定系数校正值之一在负方向上与2的p次方成反比，并确定系数校正值之一与相应量化系数的绝对值成正比。

15.如权利要求14所述的设备，其中，系数校正值确定单元通过选择Gaussian分布作为统计分布并将所述方差应用于Gaussian分布来确定所述数学期望。

16.如权利要求14所述的设备，其中，系数校正值确定单元通过使用Gaussian概率密度函数来确定所述数学期望。

17.如权利要求14所述的设备，其中，系数校正值确定单元通过使用Laplace函数来确定所述数学期望。

18.一种产生视频传输数据流的设备，所述设备包括：

系数确定单元，通过将被划分成预定大小的块的视频数据以块为单位变换到频域来确定频域中的系数；

统计值确定单元，确定块中像素位置的统计值，相同的统计值分配给块中相同的像素位置中的系数；

量化单元，对所述系数进行量化；

记录单元，将统计值和量化系数记录在视频传输数据流中。

19.一种记录有用于执行校正量化系数的方法的程序的计算机可读记录介质，所述方法包括：

从接收的视频数据流中提取系数的统计值和量化系数；

基于统计值利用系数的统计分布来确定块中像素位置的系数校正值；以及

通过将系数校正值加上相应像素位置的系数来校正系数。

20.一种记录有用于执行产生视频传输数据流的方法的程序的计算机可读记录介质，所述方法包括：

通过将被划分成预定大小的块的视频数据以块为单位变换到频域来确定频域中的系数；

确定块中像素位置的统计值，相同的统计值分配给块中相同的像素位置中的系数；

对所述系数进行量化；

将统计值和量化系数记录在视频传输数据流中。

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