CN102469308A - 一种视频编码帧内预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种视频编码帧内预测方法，所述方法包括：在亮度预测上，根据图像特征、编码像素与已编码邻近预测像素的关联度、次邻近已编码预测像素信息，采用不同的亮度预测模式；在色度预测上，采用基于子块的色度帧内预测模式，根据当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离，相关度也随之降低的特点，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测。采用本发明方法进行帧内预测，可以预测更精确，从而提升编码效果。本发明实施例的帧内预测既是完整的帧内预测体系，同时其中每一个预测模式又可以独立使用。

Description

一种视频编码帧内预测方法
技术领域
本发明涉及视频编码领域，尤其涉及一种视频编码帧内预测方法。 
背景技术
在视频编码中，通常使用帧内预测来消除图像的空间冗余度，使用帧间预测来消除时间冗余度。其中帧内预测的帧由于还将作为帧间预测的参考帧，所以其编码性能显得尤为重要。基于YUV420格式的视频源，常规的帧内预测分为亮度分量预测和色度分量预测。由于视频源具有不同的图像特征，有平坦纹理简单的区域也有纹理复杂的细节区域。基于这个实际情况，常规的亮度的帧内预测也分为适用于相对平坦区域的16x16亮度预测、适用于纹理信息较多的4x4亮度预测模式。同时，由于人眼对亮度信息较为敏感，对色度则具有相对较弱的敏感度，色度预测设计的一般较为简单。 
目前，常规的空间域帧内预测方法仅利用当前块周围已编码的最邻近像素进行预测，进行帧内预测，一方面其仅考虑当前编码块的像素与其已编码邻近像素的关联度，而忽略了预测像素与已编码邻近像素的关联度会随着距离的远离这种相关度也随之降低。另一方面，其也没有考虑图像特征，这使得当视频源存在极度相似的区域时，不能将空间冗余度极大的消除，从而制约了压缩性能的优化实现。 
发明内容
本发明实施例的目的在于提出一种视频编码帧内预测方法，旨在解决现有技术忽略了预测像素与已编码邻近像素的关联度会随着距离的远离而降低的特性，且没有考虑图像特征，使得当视频源存在极度相似的区域时，不能将空间冗余度最大限度地消除，从而制约了压缩性能的优化实现问题。 
本发明实施例方法是这样实现的，一种视频编码帧内预测方法，所述方法包括： 
在亮度预测上，根据图像特征、编码像素与已编码邻近预测像素的关联度、次邻近已编码预测像素信息，采用不同的亮度预测模式； 
在色度预测上，采用基于子块的色度帧内预测模式，根据当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离，相关度也随之降低的特点，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测。 
对16x16亮度块的预测，结合图像特征，采用帧内H_Skip、V_Skip模式，结合图像特征及预测像素与已编码邻近像素的关联度，采用第一渐变模式，第一递进DC模式。 
对4x4亮度块的预测，根据预测像素与已编码邻近像素的关联度、次邻近已编码像素信息进行预测，根据不同的预测方向采用不同的4x4亮度块预测模式。 
在色度预测上，将当前编码宏块的色度信息，均匀划分为4个子块，根据当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离这种相关度也随之降低的特点，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测，包括以下预测模式：基于子块的递进DC模式、第二渐变模式、基于子块的上侧模式、基于子块的左侧模式。 
本发明的有益效果：本发明实施例提出一种新的帧内预测方法，它结合了图像特征、编码像素与已编码邻近预测像素的关联度，并利用了次邻近已编码预测像素信息。其中帧内H_Skip、V_Skip模式它结合了图像特性，扩展Skip模式到帧内预测，其优势在图像区域相似性较多的视频源中，较为明显。而其他的亮度预测模式，则考虑了编码像素与已编码邻近预测像素的关联度，并利用了次邻近已编码预测像素信息，使得预测更为精确。 
在色度预测上则提出了基于子块的色度预测模式。该方法考虑到：一方面人眼对色度信息相对不敏感，另一方面由于目前采用的YUV420格式的编码源，在色度上采样点间距大，所以在色度预测上需要及时更新所需的预测像素值。结合如上特点，本发明实施例提出了基于子块的色度帧内预测模式，它首先将当前编码色度块均匀划分为4个子块；考虑到当前当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离这种相关度也随之降低，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测，以此提升编码效果。本发明实施例的帧内预测既是完整的帧内预测体系，同时其中每一个预测模式又可以独立使用。 
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。应当理解，此处所描写的具体实施例，仅仅用于解释本发明，并不用以限制本发明。 
本发明实施例提出一种新的帧内预测方法，它结合了图像特征、编码像素与已编码邻近预测像素的关联度，并利用了次邻近已编码预测像素信息。其中帧内H_Skip、V_Skip模式它结合了图像特性，扩展Skip模式到帧内预测，其优势在图像区域相似性较多的视频源中，较为明显。而其他的亮度预测模式，则考虑了编码像素与已编码邻近预测像素的关联度，并利用了次邻近已编码预测像素信息，使得预测更为精确。 
在色度预测上则提出了基于子块的色度预测模式。该方法考虑到：一方面人眼对色度信息相对不敏感，另一方面由于目前采用的YUV420格式的编码源，在色度上采样点间距大，所以在色度预测上需要及时更新所需的预测像素值。结合如上特点，本发明实施例提出了基于子块的色度帧内预测模式，它首先将当前编码色度块均匀划分为4个子块；考虑到当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离这种相关度也随之降低，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测，以此提升编码效果。本发明实施例的帧内预测既是完整的帧内预测体系，同时其中每一个预测模式又可以独立使用。 
本发明实施例提出一种视频编码帧内预测方法，包含亮度预测和色度预测两部分。对于亮度分量，有两种预测类型：16x16亮度块和4x4小亮度块，一般来说，对含有较多空域细节信息的宏块采用4x4小亮度块进行预测，而对于较平坦的区域采用16x16亮度块进行预测；色度预测独立于亮度，两个色度分量U、V使用相同的预测模式，因此可使用8x8色度块作为帧内预测编码的基本单位。 
下面分别对亮度预测(16x16亮度块、4x4小亮度块)和色度预测(8x8色 度块)的具体实施方法进行进一步说明。 
S1、亮度预测 
S11，对16x16亮度块的预测，结合图像特征，采用帧内H_Skip、V_Skip模式，适用图像特征近似宏块；结合图像特征及预测像素与已编码邻近像素的关联度，采用第一渐变模式，第一递进DC模式； 
帧内编码的压缩率都远远低于帧间编码的压缩率，一方面是由于帧内相关性低于帧间相关性，另一方面是因为帧内仍然存在信息的冗余度未被充分压缩。为了描述16x16的亮度帧内预测，将当前编码宏块MB的亮度信息及进行帧内预测所需要的预测像素标注如下： 
Figure BSA00000347768200041
其中MB为当前编码宏块， 
A0～A15为：当前编码宏块的上侧第一行像素值，即为当前编码宏块最邻近行像素值 
B0～B15为：当前编码宏块的左侧第一列像素值，即为当前编码宏块最邻近列像素值 
C0～C15为：当前编码宏块的上侧第二行像素值，即为当前编码宏块次邻近行像素值 
D0～D15为：当前编码宏块的左侧第二列像素值，即为当前编码宏块次邻近列像素值 
X为：当前编码宏块的左上角像素值 
S111，帧内H_Skip、V_Skip模式： 
帧内H_Skip、V_Skip模式：当前编码宏块的像素直接利用左侧、上侧已编码宏块的信息表示。 
具体实施如下： 
if(左侧子块已编码)Pr ed[i][j]＝Mbleft[i][j] 
if(上侧子块已编码)Pr ed[i][j]＝Mbup[i][j] 
Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值，[i][j]：像素位于当前宏块的位置 
Mbleft：当前编码宏块的左侧已编码宏块 
Mbup：当前编码宏块的上侧已编码宏块 
16x16的亮度预测模式一般适用于平坦的区域，而在图像序列中往往存在水平、垂直方向极度近似的宏块，这种相似性，使得我们可以进一步在帧内压缩相似性，而且在低码率下，或者从人类视觉的敏感度上都存在可行性。结合如上特性，本发明实施例提出了水平、垂直方向上的帧内Skip模式即帧内H_Skip、V_Skip模式，该模式可再不影响视觉效果和总体码率不够分配时，进一步压缩帧内信息的冗余度。 
S112，第一渐变模式： 
第一渐变模式：当前编码宏块的像素直接利上侧及左侧已编码宏块中，最接近当前宏块的像素均值的线性函数描述。 
具体实施如下： 
if(上侧及左侧子块已编码) 
    mean_U＝mean(A0，A1，A2，...，A15) 
    mean_L＝mean(B0，B1，B2，...，B15) 
    Pr ed[i][j]＝((16-j)*mean_U+(16-i)*mean_L)/(32-i-j) 
    mean：求均值 
Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
i：像素位于当前宏块的行 
j：像素位于当前宏块的列 
在极度近似区域可以利用上述模式进行帧内预测，而对于具有渐变特点的宏块，则可以利用本发明实施例的渐变模式进行冗余信息的压缩。 
S113，第一递进DC模式： 
第一递进DC模式：当前编码宏块的像素直接利上侧及左侧已编码宏块中，最接近当前宏块的各两行、两列像素变化的均值来描述。 
具体实施如下： 
    sum_du＝sum(2*A0-C0，2*A1-C1，2*A2-C2，...，2*A15-C15) 
    sum_dl＝sum(2*B0-D0，2*B1-D1，2*B2-D2，...，2*B15-D15) 
if(上侧及左侧子块已编码) 
Pr ed[i][j]＝mean(sum_du，sum_dl) 
else if(仅上侧子块已编码) 
     Pr ed[i][j]＝mean(sum_du) 
else if(左侧子块已编码) 
     Pr ed[i][j]＝mean(sum_dl) 
     else 
            Pr ed[i][j]＝128 
     sum：求和 
     Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
     i：像素位于当前宏块的行 
     j：像素位于当前宏块的列 
     mean：求均值 
S12，对4x4亮度块的预测，分别考虑了预测像素与已编码邻近像素的关联度、次邻近已编码像素信息进行预测，根据不同的预测方向提出了9种模式。 
当纹理较为复杂时，就需要采用子块形式的帧内预测，考虑到像素之间的相关度与其位置息息相关，所以，本发明实施例在亮度4x4及色度预测中，为了描述4x4的亮度帧内预测，将当前编码4x4子块的亮度信息及进行帧内预测所需要的预测像素标注如下： 
Figure BSA00000347768200061
A B C D E F G H为：当前编码宏块的上侧第一行像素值，即为当前编码宏块最邻近行像素值 
A1 B1 C1 D1 E1 F1 G1 H1为：当前编码宏块的上侧第二行像素值，即为 当前编码宏块次邻近行像素值 
I J K L为：当前编码宏块的左侧第一列像素值，即为当前编码宏块最邻近列像素值 
I1 J1 K1 L1为：当前编码宏块的左侧第二列像素值，即为当前编码宏块次邻近列像素值 
X为：当前编码宏块的左上角像素值 
X1为：X上侧像素值 
X2为：X1左侧像素值 
S121，第二递进DC模式 
第二递进DC模式：即当前编码子块的像素直接利上侧及左侧已编码子 
块中，最接近当前宏块的各两行、两列像素变化的均值来描述。 
具体实施如下： 
    sum_du4＝sum(A*2-A1，B*2-B1，C*2-C1，D*2-D1) 
    sum_dl4＝sum(I*2-I1，J*2-J1，K*2-K1，L*2-L1) 
    if(上侧及左侧子块已编码) 
    Pr ed[i][j]＝mean(sum_du4，sum_dl4) 
    else if(仅上侧子块已编码) 
Pr ed[i][j]＝mean(sum_du4)
    else if(左侧子块已编码) 
Pr ed[i][j]＝mean(sum_dl4)
    else 
            Pr ed[i][j]＝128 
      sum：求和 
      Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
      i：像素位于当前宏块的行 
      j：像素位于当前宏块的列 
      mean：求均值 
S122，加权Up模式 
加权Up模式：该模式考虑当前编码子块的像素与其已编码邻近像素、次邻近已编码像素的关联度信息进行预测，即当前编码子块的像素直接利上 侧已编码子块中最邻近及次邻近像素的线性函数来描述。 
具体实施如下： 
if(上侧子块已编码) 
Pr ed [ 0 ] [ j ] Pr ed [ 1 ] [ j ] Pr ed [ 2 ] [ j ] Pr ed [ 3 ] [ j ] = ( A B C D * 7 + A 1 B 1 C 1 D 1 ) / 8
else 
Pr ed [ 0 ] [ j ] Pr ed [ 1 ] [ j ] Pr ed [ 2 ] [ j ] Pr ed [ 3 ] [ j ] = 128 128 128 128
Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
j：像素位于当前宏块的列 
S123，加权Left模式 
加权Left模式：该模式考虑当前编码子块的像素与其已编码邻近像素、次邻近已编码像素的关联度信息进行预测，即当前编码子块的像素直接利左侧已编码子块中最邻近及次邻近像素的线性函数来描述。 
具体实施如下： 
if(左侧子块已编码) 
Pr ed [ i ] [ 0 ] Pr ed [ i ] [ 1 ] Pr ed [ i ] [ 2 ] Pr ed [ i ] [ 3 ] = ( I J K L * 7 + I 1 J 1 K 1 L 1 ) / 8
else 
Pr ed [ i ] [ 0 ] Pr ed [ i ] [ 1 ] Pr ed [ i ] [ 2 ] Pr ed [ i ] [ 3 ] = 128 128 128 128
Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
i：像素位于当前宏块的行 
S124，第一加权模式 
第一加权模式：该模式考虑当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息进行预测，同时考虑到随着距离的远离这种相关度也随之降低。考虑到此，第一加权模式即当前编码子块的像素直接利上侧、右上侧已编码子块中最邻近素的线性函数来描述，在编码像素与已编码像素距离变远后，直接用当前子块已编码像素的预测值，替换当前子块最邻最近已编码像素。具体实施如下： 
if(上侧、右上侧子块已编码) 
Pr ed[0][0]＝(A+C+2*B+2)/4； 
Pr ed[0][1]＝(B+D+2*C+2)/4； 
Pr ed[0][2]＝(C+E+2*D+2)/4； 
Pr ed[0][3]＝(D+F+2*E+2)/4； 
Pr ed[1][0]＝(Pr ed[0][0]+2*(Pr ed[0][1])+Pr ed[0][2]+2)/4； 
Pr ed[1][1]＝(Pr ed[0][1]+2*(Pr ed[0][2])+Pr ed[0][3]+2)/4； 
temp[0]＝(E+2*F+G+2)/4； 
temp[1]＝(F+2*G+H+2)/4； 
temp[2]＝(G+3*H+2)/4； 
temp[3]＝H； 
temp[4]＝(temp[0]+temp[1]*2+temp[2]+2)/4； 
temp[5]＝(temp[1]+temp[2]*2+temp[3]+2)/4； 
temp[6]＝(temp[2]+temp[3]*3+2)/4； 
temp[7]＝H； 
temp[8]＝(temp[4]+temp[5]*2+temp[6]+2)/4； 
temp[9]＝(temp[5]+temp[6]*2+temp[7]+2)/4； 
Pr ed[1][2]＝(Pr ed[0][2]+2*Pr ed[0][3]+temp[0]+2)/4； 
Pr ed[1][3]＝(Pr ed[0][3]+2*temp[0]+temp[1]+2)/4； 
Pr ed[2][0]＝(Pr ed[1][0]+2*(Pr ed[1][1])+Pr ed[1][2]+2)/4； 
Pr ed[2][1]＝(Pr ed[1][1]+2*(Pr ed[1][2])+Pr ed[1][3]+2)/4； 
Pr ed[2][2]＝(Pr ed[1][2]+2*Pr ed[1][3]+temp[4]+2)/4； 
Pr ed[2][3]＝(Pr ed[1][3]+2*temp[4]+temp[5]+2)/4； 
Pr ed[3][0]＝(Pr ed[2][0]+2*Pr ed[2][1]+Pr ed[2][2]+2)/4； 
Pr ed[3][1]＝(Pr ed[2][1]+2*Pr ed[2][2]+Pr ed[2][3]+2)/4； 
Pr ed[3][2]＝(Pr ed[2][2]+2*(Pr ed[2][3])+temp[8]+2)/4； 
Pr ed[3][3]＝(Pr ed[2][3]+2*temp[8]+temp[9]+2)/4； 
Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
temp[]：为当前模式的中间变量，其是为了在实现编码像素与已编码像素距离变远后，直接用当前子块已编码像素的预测值，替换当前子块最邻最近已编码像素这一功能的清晰描述，而设置的中间变量。 
i：像素位于当前宏块的行 
j：像素位于当前宏块的列 
S125，第二加权模式 
第二加权模式：该模式考虑当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息进行预测，同时考虑到随着距离的远离这种相关度也随之降低。考虑到此，第二加权模式即当前编码子块的像素直接利上侧、右上侧已编码子块中最邻近素的线性函数来描述，在编码像素与已编码像素距离变远后，直接用当前子块已编码像素的预测值，替换当前子块最邻最近已编码像素。具体实施如下： 
if(上侧子块已编码) 
Pr ed[0][0]＝(A+B+1)/2； 
Pr ed[0][1]＝(B+C+1)/2； 
Pr ed[0][2]＝(C+D+1)/2； 
Pr ed[0][3]＝(D+E+1)/2； 
Pr ed[1][0]＝(Pr ed[0][0]+Pr ed[0][1]+1)/2； 
Pr ed[1][1]＝(Pr ed[0][1]+Pr ed[0][2]+1)/2； 
Pr ed[1][2]＝(Pr ed[0][2]+Pr ed][0][3]+1)/2； 
Pr ed[1][3]＝(D+2*E+F+2)/4； 
Pr ed[2][0]＝(Pr ed[1][0]+Pr ed[1][1]+1)/2； 
Pr ed[2][1]＝(Pr ed[1][1]+Pr ed[1][2]+1)/2； 
Pr ed[2][2]＝(Pr ed[1][2]+Pr ed[1][3]+1)/2； 
Pr ed[2][3]＝(Pr ed[1][3]*4+D+2*E+F+4)/8； 
Pr ed[3][0]＝(Pr ed[2][0]+Pr ed][2][1]+1)/2； 
Pr ed[3][1]＝(Pr ed[2][1]+Pr ed[2][2]+1)/2； 
Pr ed[3][2]＝(Pr ed[2][2]+Pr ed[2][3]+1)/2； 
Pr ed[3][3]＝(Pr ed*8+(G+F)*3+E+H+8)/16； 
    Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
    temp[]：当前模式的中间变量 
    i：像素位于当前宏块的行 
    j：像素位于当前宏块的列 
S126，第三加权模式 
第三加权模式：该模式考虑当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息进行预测，同时考虑到随着距离的远离这种相关度也随之降低。考虑到此，第三加权模式即当前编码子块的像素直接利左侧已编码子块中最邻近素的线性函数来描述，在编码像素与已编码像素距离变远后，直接用当前子块已编码像素的预测值，替换当前子块最邻最近已编码像素。具体实施如下： 
if(左侧子块已编码) 
Pr ed[0][0]＝(I+J+1)/2； 
Pr ed[0][1]＝(I+2*J+K+2)/4； 
Pr ed[1][0]＝(J+K+1)/2； 
Pr ed[0][2]＝(J+K+Pr ed[1][0]*2+2)/4； 
Pr ed[1][1]＝(J+2*K+L+2)/4； 
Pr ed[2][1]＝(K+2*L+L+2)/4； 
Pr ed[0][3]＝(Pr ed[0][1]+2*Pr ed[1][1]+Pr ed[2][1]+2)/4； 
Pr ed[2][0]＝(K+L+1)/2； 
Pr ed[1][2]＝(Pr ed[1][1]+Pr ed[2][1]+1)/2； 
Pr ed[3][1]＝L； 
Pr ed[1][3]＝(Pr ed[1][1]+2*Pr ed[2][1]+Pr ed[3][1]+2)/4； 
Pr ed[3][0]＝Pr ed[2][2]＝Pr ed[2][3]＝Pr ed[3][2]＝Pr ed[3][3]＝L； 
     Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
     i：像素位于当前宏块的行 
     j：像素位于当前宏块的列 
S127，第四加权模式 
第四加权模式：该模式考虑当前编码子块的像素与其已编码邻近、次邻近像素的关联度信息进行预测。考虑到此，第四加权模式即当前编码子块的像素直接利上侧、左侧、左上侧已编码子块中最邻近、次邻近像素的线性函数来描述。具体实施如下： 
if(上侧及左侧子块已编码) 
Pr ed[3][0]＝(J1++2*K+2)/3； 
Pr ed[2][0]＝Pr ed[3][1]＝(I1+2*J+2)/3； 
Pr ed[1][0]＝Pr ed[2][1]＝Pr ed[3][2]＝(X2+2*I+2)/3； 
Pr ed[0][0]＝Pr ed[1][1]＝Pr ed[2][2]＝Pr ed[3][3]＝(I+2*X+A+2)/4； 
Pr ed[0][1]＝Pr ed[1][2]＝Pr ed[2][3]＝(X1+2*A+2)/3； 
Pr ed[0][2]＝Pr ed[1][3]＝(A1+2*B+2)/3； 
Pr ed[0][3]＝(B1+2*C+2)/3； 
     Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
     i：像素位于当前宏块的行 
     j：像素位于当前宏块的列 
S128，第五加权模式 
第五加权模式：该模式考虑当前编码子块的像素与其已编码邻近、次邻近像素的关联度信息进行预测。考虑到此，第五加权模式即当前编码子块的像素直接利上侧、左侧、左上侧已编码子块中最邻近、次邻近像素的线性函数来描述。具体实施如下： 
if(上侧及左侧子块已编码) 
Pr ed[0][0]＝Pr ed[2][1]＝(X+A*2+X1+2)/4； 
Pr ed[0][1]＝Pr ed[2][2]＝(A+B*2+A1+2)/4； 
Pr ed[0][2]＝Pr ed[2][3]＝(B+C+1)/2； 
Pr ed[0][3]＝(C+D+1)/2； 
Pr ed[1][0]＝Pr ed[3][1]＝(I+2*X+X1+2)/4； 
Pr ed[1][1]＝Pr ed[3][2]＝(A1+2*A+X+2)/4； 
Pr ed[1][2]＝Pr ed[3][3]＝(B1+2*B+A+2)/4； 
Pr ed[1][3]＝(C1+2*C+B+2)/4； 
Pr ed[2][0]＝(X+2*I+J+2)/4； 
Pr ed[3][0]＝(I+2*J+K+2)/4； 
     Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
     i：像素位于当前宏块的行 
     j：像素位于当前宏块的列 
S129，第六加权模式 
第六加权模式：该模式考虑当前编码子块的像素与其已编码邻近、次邻近像素的关联度信息进行预测。考虑到此，第六加权模式即当前编码子块的像素直接利上侧、左侧、左上侧已编码子块中最邻近、次邻近像素的线性函数来描述。具体实施如下： 
if(上侧及左侧子块已编码) 
Pr ed[0][0]＝(X+I+1)/2 
Pr ed[1][2]＝(X+I*3+2)/4 
Pr ed[0][1]＝(3*X+A+2)/4； 
Pr ed[1][3]＝(X+A*3+2)/4； 
Pr ed[0][2]＝(X1+X+A+B+2)/4； 
Pr ed[0][3]＝(A1+A+B+C+2)/4； 
Pr ed[1][0]＝(I1+I+J*2+2)/4； 
Pr ed[2][2]＝(I+J+1)/2； 
Pr ed[1][1]＝(X2+I*3+2)/4； 
Pr ed[2][3]＝(X2+I+1)/2； 
Pr ed[2][0]＝(J+K*2+J1+2)/4； 
Pr ed[3][2]＝(J+K+1)/2； 
Pr ed[2][1]＝(I1+2*J+J1+2)/4； 
Pr ed[3][3]＝(I1+J+J1+1)/3； 
Pr ed[3][0]＝(K+L*2+K1+2)/4； 
Pr ed[3][1]＝(J1+2*K+K1+2)/4； 
     Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
     i：像素位于当前宏块的行 
     j：像素位于当前宏块的列 
S2、色度帧内预测 
S21，首先将当前编码色度块均匀划分为4个子块；考虑到当前编码色度块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离这种相关度也随之降低，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测，以此提升编码效果。 
一方面人眼对色度信息相对不敏感，另一方面由于目前采用的YUV420格式的编码源在色度上采样点间距大，所以在色度预测上需要及时更新所需的预测像素值。结合如上特点，本发明实施例提出了基于子块的色度帧内预测模式。为了描述8x8的色度帧内预测，将当前编码宏块MB的色度信息及进行帧内预测所需要的预测像素标注如下： 
Figure BSA00000347768200141
Block11、Block12、Block21、Block22为：对当前编码色度块作均匀划分的4个子块，称为色度子块 
A B C D E F G H为：当前编码色度块上侧第一行像素值 
I J K L M N O P为：当前编码色度块左侧第一列像素值 
X为：当前编码色度块左上角像素值 
S211，基于子块的递进DC模式 
基于子块的递进DC模式：当前编码色度块的的左上子块像素直接利上侧及左侧已编码色度块中，最接近当前编码色度块的的行、列像素的均值来描述；而余下的三个子块则分别利用最接近当前编码色度子块的的行、列像素的均值及最邻近当前编码色度子块已编码子块的均值来描述。 
具体实施如下： 
a)Block11 
if(上侧及左侧子块已编码) 
Pr ed11[i][j]＝mean(A，B，C，D，I，J，K，L) 
else if(仅上侧子块已编码) 
Pr ed11[i][j]＝mean(A，B，C，D) 
else if(仅左侧子块已编码) 
Pr ed11[i][j]＝mean(I，J，K，L) 
else 
Pr ed11[i][j]＝128 
     Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
     i：像素位于当前色度块的行 
     j：像素位于当前色度块的列 
     mean：求均值 
b)Block12 
if(上侧子块已编码) 
Pr ed12[i][j]＝mean(E，F，G，H，Pr ed11) 
else 
Pr ed12[i][j]＝Pr ed11
      Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
      i：像素位于当前色度块的行 
      j：像素位于当前色度块的列 
      mean：求均值 
c)Block21 
if(左侧子块已编码) 
Pr ed21[i][j]＝mean(M，N，O，P，Pr ed11) 
else 
Pr ed21[i][j]＝Pr ed11
     Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
     i：像素位于当前色度块的行 
     j：像素位于当前色度块的列 
     mean：求均值 
c)Block22 
  Pr ed22[i][j]＝mean(Pr ed12，Pr ed21) 
    Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
    i：像素位于当前色度块的行 
    j：像素位于当前色度块的列 
    mean：求均值 
S212，第二渐变模式 
在8x8的色度预测中，对于具有渐变特点的宏块，则可以利用本发明实施例的渐变模式进行冗余信息的压缩。第二渐变模式：即当前编码色度块的的像素直接利上侧及左侧已编码色度块中，最接近当前色度块的像素均值的线性函数描述。 
具体实施如下： 
mean_u＝mean(A，B，C，D，E，F，G，H)
mean_l＝mean(I，J，K，L，M，N，O，P)
Block11、Block12、Block21、Block22 
Pr ed[i][j]＝((8-j)*mean_u+(8-i)*mean_h)/(16-i-j) 
       Pr ed[i][j]：当前编码像素的预测值， 
       i：像素位于当前色度块的行 
       j：像素位于当前色度块的列 
       mean：求均值 
S213，基于子块的上侧模式 
一方面人眼对色度信息相对不敏感，另一方面在色度上采样点间距大，预测过于粗糙会引入极大的预测误差。基于此，本发明实施例提出了基于子块的上侧模式，即当前编码色度块的的像素直接利用上侧已编码色度块的最邻近子块信息表示。具体实施如下： 
Figure BSA00000347768200171
Block11 Block12 Block21 Block22为：对当前编码色度块作均匀划分的4个子块，即每个大小均为4x4 
UP11 UP12为：当前编码色度块的上侧两个子块，大小均为4x4 
Left11 UP12为：当前编码色度块的左侧两个子块，大小均为4x4 
if(上侧已编码) 
Pr ed11[i][j]＝UP11[i][j] 
Pr ed12[i][j]＝UP12[i][j] 
Pr ed21[i][j]＝UP11[3][j] 
Pr ed22[i][j]＝UP12[3][j] 
 Pr ed11[i][j]：当前编码色度子块Block11的像素预测值 
 Pr ed12[i][j]：当前编码色度子块Block12的像素预测值 
 Pr ed21[i][j]：当前编码色度子块Block21的像素预测值 
 Pr ed22[i][j]：当前编码色度子块Block22的像素预测值 
 UP11[i][j]：当前编码色度子块Block11上侧子块的像素预测值 
 UP12[i][j]：当前编码色度子块Block12上侧子块的像素预测值 
 UP11[3][j]：当前编码色度子块Block11上侧子块中第4行的像素预测值 
 UP12[3][j]：当前编码色度子块Block12上侧子块中第4行的像素预测值 
 i：像素位于当前色度块的行 
 j：像素位于当前色度块的列 
S214，基于子块的左侧模式 
一方面人眼对色度信息相对不敏感，另一方面在色度上采样点间距大，预 测过于粗糙会引入极大的预测误差。基于此，本发明实施例提出了、基于子块的左侧模式，即当前编码色度块的的像素直接利用左侧已编码色度块的最邻近子块信息表示。具体实施如下： 
if(左侧已编码) 
Pr ed11[i][j]＝Left11[i][j]    Pr ed21[i][j]＝Left21[i][j] 
Pr ed12[i][j]＝Left11[i][3]    Pr ed22[i][j]＝Left21[i][3] 
Pr ed11[i][j]：当前编码色度子块Block11的像素预测值 
Pr ed12[i][j]：当前编码色度子块Block12的像素预测值 
Pr ed21[i][j]：当前编码色度子块Block21的像素预测值 
Pr ed22[i][j]：当前编码色度子块Block22的像素预测值 
Left11[i][j]：当前编码色度子块Block11左侧子块的像素预测值 
Left21[i][j]：当前编码色度子块Block21左侧子块的像素预测值 
Left11[i][3]：当前编码色度子块Block11左侧子块中第4列的像素预测值 
Left21[i][3]：当前编码色度子块Block21左侧子块中第4列的像素预测值 
i：像素位于当前色度块的行 
j：像素位于当前色度块的列 
本领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序指令相关硬件来完成的，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质可以为ROM、RAM、磁盘、光盘等。 
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (19)

1.一种视频编码帧内预测方法，其特征在于，所述方法包括：
在亮度预测上，根据图像特征、编码像素与已编码邻近预测像素的关联度、次邻近已编码预测像素信息，采用不同的亮度预测模式；
在色度预测上，采用基于子块的色度帧内预测模式，根据当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离，相关度也随之降低的特点，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测。
2.如权利要求1所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，所述亮度预测分为对16x16亮度块的预测和对4x4亮度块的预测。
3.如权利要求2所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
对16x16亮度块的预测，结合图像特征，采用帧内H_Skip、V_Skip模式，结合图像特征及预测像素与已编码邻近像素的关联度，采用第一渐变模式，第一递进DC模式。
4.如权利要求3所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述H_Skip、V_Skip模式为，当前编码宏块的像素直接利用左侧、上侧已编码宏块的信息表示。
5.如权利要求3所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述第一渐变模式为：当前编码宏块的像素直接利上侧及左侧已编码宏块中，最接近当前宏块的像素均值的线性函数描述。
6.如权利要求3所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述第一递进DC模式为：当前编码宏块的像素直接利上侧及左侧已编码宏块中，最接近当前宏块的各两行、两列像素变化的均值来描述。
7.如权利要求2所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
对4x4亮度块的预测，根据预测像素与已编码邻近像素的关联度、次邻近已编码像素信息进行预测，根据不同的预测方向采用不同的4x4亮度块预测模式。
8.如权利要求7所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，所述不同4x4亮度块预测模式包括第二递进DC模式、加权Up模式、加权Left模式、第一加权模式、第二加权模式、第三加权模式、第四加权模式、第五加权模式、第六加权模式。
9.如权利要求8所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述第二递进DC模式为：当前编码子块的像素直接利上侧及左侧已编码子块中，最接近当前宏块的各两行、两列像素变化的均值来描述。
10.如权利要求8所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述加权Up模式为：当前编码子块的像素直接利上侧已编码子块中最邻近及次邻近像素的线性函数来描述。
11.如权利要求8所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述加权Left模式为：当前编码子块的像素直接利左侧已编码子块中最邻近及次邻近像素的线性函数来描述。
12.如权利要求8所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述第一加权模式、第二加权模式为：当前编码子块的像素直接利上侧、右上侧已编码子块中最邻近素的线性函数来描述，在编码像素与已编码像素距离变远后，直接用当前子块已编码像素的预测值，替换当前子块最邻最近已编码像素，其中第一加权模式和第二加权模式采用不同的线性函数。
13.如权利要求8所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述第三加权模式为：当前编码子块的像素直接利左侧已编码子块中最邻近素的线性函数来描述，在编码像素与已编码像素距离变远后，直接用当前子块已编码像素的预测值，替换当前子块最邻最近已编码像素。
14.如权利要求8所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述第四加权模式、第五加权模式、第六加权模式为：当前编码子块的像素直接利上侧、左侧、左上侧已编码子块中最邻近、次邻近像素的线性函数来描述，所述第四加权模式、第五加权模式、第六加权模式采用不同的线性函数。
15.如权利要求1所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，所述“在色度预测上，采用基于子块的色度帧内预测模式，根据当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离，相关度也随之降低的特点，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测”具体为：将当前编码宏块的色度信息，均匀划分为4个子块，根据当前编码子块的像素与其已编码邻近像素的关联度信息随着距离的远离这种相关度也随之降低的特点，对不同的编码子块用不同的预测像素进行预测，包括以下预测模式：基于子块的递进DC模式、第二渐变模式、基于子块的上侧模式、基于子块的左侧模式。
16.如权利要求15所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，所述基于子块的递进DC模式为：当前编码宏块的左上子块像素直接利上侧及左侧已编码宏块中，最接近当前宏块的行、列像素的均值来描述；而余下的三个子块则分别利用最接近当前宏块的行、列像素的均值及当前编码宏块已编码子块的均值来描述。
17.如权利要求15所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述第二渐变模式为：当前编码色度块的的像素直接利上侧及左侧已编码色度块中，最接近当前色度块的像素均值的线性函数描述。
18.如权利要求15所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述基于子块的上侧模式为：当前编码色度块的的像素直接利用上侧已编码色度块的最邻近子块信息表示。
19.如权利要求15所述的视频编码帧内预测方法，其特征在于，
所述基于子块的左侧模式模式为：当前编码色度块的的像素直接利用左侧已编码色度块的最邻近子块信息表示。
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