CN104104961A - 一种视频编码方法、解码方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例提供一种视频编码方法、解码方法和装置，应用于信号处理领域，能够增强视频解码性能，提高解码精确度。所述视频解码方法，应用于解码端，包括：根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。本发明实施例提供的视频编码方法、解码方法和装置用于视频的编码和解码。

Description

一种视频编码方法、解码方法和装置
技术领域
本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种视频编码方法、解码方法和装置。
背景技术
随着互联网的迅猛发展以及人们物质精神文化的日益丰富，在互联网中针对视频，尤其是高清视频的应用需求越来越多，而高清视频的数据量非常大，要想高清视频能在带宽有限的互联网中传输，首先需要解决的问题就是高清视频的编码问题。
现有技术中，主流的视频编码方案均采用基于图像块的运动补偿预测技术来去除视频序列中的图像间的冗余信息。所述图像可以看作一个二维采样点阵列，图像块也可以看作一个二维采样点阵列，其中图像块为图像的一个区域，采样点一般也可以视为像素(Pixel)，像素是用来计算数码影像的一种单位。例如，一幅图像可以记作Pic(x，y)，x＝0..W-1，y＝0..H-1，其中Pic(x，y)表示在以该图像的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(x，y)的采样点的值，W和H分别表示该二维采样点阵列的宽度和高度。再例如，一个图像块可以记作Blk(x，y)，x＝0..w-1，y＝0..h-1，其中Blk(x，y)为以该图像块的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(x，y)的采样点的值，而w和h的分别表示该二维采样点阵列的宽度和高度。例如，如果对图像的亮度信号进行采样的话，那么该采样点的值就是亮度值。
在编码视频序列中一幅图像的一个图像块Blk(x，y)，即将图像块Blk(x，y)作为目标区域时，可以在参考图像中搜索匹配块Blk′(x，y)作为参考区域，并基于匹配块产生所述目标区域的预测Pred(x，y)，从而仅需要对基于该预测确定的预测误差进行编码操作并传输到解码端。匹配块在参考图像中的位置由运动矢量描述。所述参考图像指在编码或解码目标图像时已经重建完成的邻近图像，此时，参考区域可以为参考图像中的一个图像块，与所述目标区域在内容特征上相匹配。指示匹配块来源的信息叫做运动信息，可以包括运动矢量以及其它辅助信息。运动信息需要传输到解码端，使得解码端可以进行与编码端相同的运动补偿操作获得所述图像块的预测。结合运动补偿得到的预测以及解码得到的预测误差，解码端就可以获得所述图像块的重建从而完成所述图像块的解码操作。
具有独立运动信息的图像块称作运动划分。运动划分可以是方块也可以是非方形的矩形块。运动划分是运动补偿预测的基本单元。为便于实现，主流的视频编码方案均采用矩形运动划分。
现有技术的视频编码、解码方法中，编码端利用参考图像与目标图像之间存在较强的时间相关性，在参考图像中找到与目标图像中的图像块，即目标区域的内容特征匹配的参考区域，根据参考区域的内容特征确定所述目标区域的运动划分，例如，在参考区域中显示桌子上左右共放置两个杯子，基于图像内容特征进行图像分割时，可以把该参考区域分为桌子、左边的杯子以及右边的杯子共3个图像块，将所述3个图像块作为目标区域的3个运动划分。在确定所述目标区域的运动划分后，编码端为所述目标区域的每一个运动划分搜索得到其运动信息，并将该运动信息编码、传输到解码端。同时，编码端搜索确定参考区域运动矢量并传输到解码端，使得解码端与编码端可以确定相同的参考区域，进一步使用相同的参考区域内容特征分析方法确定目标区域的运动划分，在确定了运动划分的个数后，解码端根据相应的运动信息对目标区域进行运动补偿操得到与运动划分个数相同的预测，将所述预测组合得到目标区域的最终预测，并根据该最终预测进行目标区域的重建。
但是，该方法中的视频的编码端进行图像分割是基于图像内容特征而没有考虑运动特性，分割得到的运动划分的运动信息对目标区域的描述准确度较低，相应的，解码端得到的运动信息准确度较低，从而影响视频解码性能，解码精度较低。
发明内容
本发明的实施例提供一种视频编码方法、解码方法和装置，能够增强视频解码性能，提高解码精确度。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
第一方面，提供一种视频解码方法，应用于解码端，包括：
根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
结合第一方面的第一种可实现方式，所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
结合第一种可实现方式的第二种可实现方式，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
结合第一种可实现方式的第三种可实现方式，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
结合第三种可实现方式的第四种可实现方式，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
结合第二或四种可实现方式的第五种可实现方式，
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
结合第二或四种可实现方式的第六种可实现方式，
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
结合第二或四种可实现方式的第七种可实现方式，
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
结合第二或四种可实现方式的第八种可实现方式，
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
第二方面，提供一种视频编码方法，应用于编码端，包括：
确定目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
结合第二方面的第一种可实现方式，所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
结合第一种可实现方式的第二种可实现方式，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
结合第一种可实现方式的第三种可实现方式，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
结合第三种可实现方式的第四种可实现方式，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
结合第二或四种可实现方式的第五种可实现方式，
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
结合第二或四种可实现方式的第六种可实现方式，
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
结合第二或四种可实现方式的第七种可实现方式，
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
结合第二或四种可实现方式的第八种可实现方式，
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
结合第二方面、第一至八种可实现方式的第九种可实现方式，
所述确定目标区域的N个运动信息包括：
获取目标区域的N个备选运动信息集，每个所述备选运动信息集中存在至少1个备选运动信息；
分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息；
分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测；
获取所述预测选择参考；
将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测；
确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
结合第二方面、第一至九种可实现方式的第十种可实现方式，
在所述确定目标区域的N个运动信息之后，所述方法还包括：
根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息；
将所述N个运动相关信息转换为二进制字写入码流。
第三方面，提供一种视频解码装置，包括：
第一获取单元，用于根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
补偿单元，用于分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
第二获取单元，用于获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
确定单元，用于根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
结合第三方面的第一种可实现方式，
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述确定单元具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
结合第一种可实现方式的第二种可实现方式，
所述确定单元具体包括：
处理子单元，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较子单元，用于比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
结合第一种可实现方式的第三种可实现方式，
所述确定单元具体包括：
确定子单元，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
获取子单元，用于用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
结合第三种可实现方式的第四种可实现方式，
所述确定子单元具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
结合第二或四种可实现方式的第五种可实现方式，
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
结合第二或四种可实现方式的第六种可实现方式，
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
结合第二或四种可实现方式的第七种可实现方式，
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
结合第二或四种可实现方式的第八种可实现方式，
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
第四方面，提供一种视频编码装置，包括：
第一获取单元，用于确定目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
补偿单元，用于分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
第二获取单元，用于获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
确定单元，用于根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
结合第四方面的第一种可实现方式，所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述确定单元具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
结合第一种可实现方式的第二种可实现方式，
所述确定单元具体包括：
处理子单元，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较子单元，用于比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
结合第一种可实现方式的第三种可实现方式，
所述确定单元包括：
确定子单元，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
获取子单元，用于用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
结合第三种可实现方式的第四种可实现方式，
所述确定子单元具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
结合第二或四种可实现方式的第五种可实现方式，
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
结合第二或四种可实现方式的第六种可实现方式，
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
结合第二或四种可实现方式的第七种可实现方式，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
结合第二或四种可实现方式的第八种可实现方式，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
结合第二方面、第一至八种可实现方式的第九种可实现方式，
所述第一获取单元具体用于：
获取目标区域的N个备选运动信息集，每个所述备选运动信息集中存在至少1个备选运动信息；
分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息；
分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测；
获取所述预测选择参考；
将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测；
确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
结合第二方面、第一至九种可实现方式的第十种可实现方式，
所述装置还包括：
第三获取单元，用于在所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测之后，根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息；
写入单元，用于将所述N个运动相关信息转换为二进制字写入码流。
本发明的实施例提供一种视频编码方法、解码方法和装置，所述视频解码方法，应用于解码端，包括：根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。这样一来，针对一个目标区域存在预设个数的运动信息，并将根据所述预设个数的运动信息得到的预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频解码性能，提高解码精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种视频解码方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种视频编码方法流程图；
图3为本发明实施例提供的另一种视频编码方法流程图；
图4为本发明实施例提供的一种获取目标区域的N个运动信息的方法流程图；
图5为本发明实施例提供的每个预测组合中的N个预测的示意图；
图6为本发明实施例提供的一种目标区域的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的另一种目标区域的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种目标区域的最终预测获取方法示意图；
图9为本发明实施例提供的另一种目标区域的最终预测获取方法示意图；
图10为本发明实施例提供的另一种视频解码方法流程图；
图11为本发明实施例提供的一种视频解码装置结构示意图；
图12为本发明实施例提供的一种视频解码装置的确定单元结构示意图；
图13为本发明实施例提供的另一种视频解码装置的确定单元结构示意图
图14为本发明实施例提供的一种视频编码装置结构示意图；
图15为本发明实施例提供的一种视频编码装置的确定单元结构示意图；
图16为本发明实施例提供的另一种视频编码装置的确定单元结构示意图；
图17为本发明实施例提供的另一种视频编码装置结构示意图；
图18为本发明实施例的另一种视频解码装置结构示意图；
图19为本发明实施例的又一种视频编码装置结构示意图；
图20为本发明实施例的又一种视频解码装置结构示意图；
图21为本发明实施例的再一种视频编码装置结构示意图；
图22为本发明实施例的再一种视频解码装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种视频解码方法，应用于解码端，如图1所示，包括：
101、根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数。
特别的，所述目标区域可以由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。
102、分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
由于所述目标区域由多个基本预测单元构成的，当确定了目标区域的N个预测，相应的基本预测单元的N个预测也随之确定，该基本预测单元为构成所述目标区域的多个基本预测单元中的任意一个。
103、获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值。
所述目标区域的参考区域为与该目标区域对应的图像区域，可以是与所述目标区域在内容特征上相匹配的图像块。相应的，所述目标区域的参考区域也可以视为由多个基本预测单元构成的，在本发明实施例中，目标区域的参考区域中与所述目标区域的基本预测单元位于同一位置的的基本预测单元中所有采样点的值称为基本预测单元的预测选择参考。
104、根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
示例的，可以根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测，由于所述目标区域由多个基本预测单元构成，在确定了所述基本预测单元的最终预测之后，所述目标区域的最终预测也随之确定。
这样一来，针对一个目标区域存在预设个数的运动信息，并将根据所述预设个数的运动信息得到的预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频解码性能，提高解码精确度。
进一步的，所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测可以包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
需要说明的是，在步骤104中，还可以通过获取权重因子的方法来确定所述目标区域的最终预测。具体的，可以首先根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子，例如，根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。然后，可以用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
在本发明实施例中，所述基本预测单元可以由一个或多个采样点构成，所述“多个”为至少两个。特别的，基本预测单元与基本预测单元的参考区域具有空间上的对应关系，基本预测单元的N个预测也具有空间上的对应关系。因为构成所述基本预测单元的采样点的个数可以不同，相应的，得到所述基本预测单元的N个预测误差的方法也不同。
示例的，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差，需要说明的是，所述绝对差值指的是差值的绝对值。；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，也可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
特别的，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，可以先分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；然后，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
本发明实施例提供一种视频编码方法，应用于编码端，如图2所示，包括：
201、确定目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数。
具体的，可以获取目标区域的N个备选运动信息集，每个所述备选运动信息集中存在至少1个备选运动信息；分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息；分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测；获取所述预测选择参考；将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测；确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
特别的，所述目标区域可以由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。
202、分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
由于所述目标区域由多个基本预测单元构成的，当确定了目标区域的N个预测，相应的基本预测单元的N个预测也随之确定，该基本预测单元为构成所述目标区域的多个基本预测单元中的任意一个。
203、获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值。
204、根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
示例的，可以根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测，由于所述目标区域由多个基本预测单元构成，在确定了所述基本预测单元的最终预测之后，所述目标区域的最终预测也随之确定。
这样一来，针对一个目标区域存在预设个数的运动信息，并将根据所述预设个数的运动信息得到的预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频编码性能，提高编码精确度。
进一步的，所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测可以包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
需要说明的是，在步骤204中，还可以通过获取权重因子的方法来确定所述目标区域的最终预测。具体的，可以首先根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子，例如，根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。然后，可以用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
在本发明实施例中，所述基本预测单元可以由一个或多个采样点构成，所述“多个”为至少两个。特别的，基本预测单元与基本预测单元的参考区域具有空间上的对应关系，基本预测单元的N个预测也具有空间上的对应关系。因为构成所述基本预测单元的采样点的个数可以不同，相应的，得到所述基本预测单元的N个预测误差的方法也不同。
示例的，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，也可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
特别的，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
进一步的，在步骤204中确定目标区域的N个运动信息之后，编码端还需要根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息；然后将所述N个运动相关信息转换为二进制字写入码流，以便于解码端获取所述码流，并根据码流中的N个运动相关信息进行目标区域的解码。
由于在视频编、解码过程中，为了保持视频进行编码的区域和视频解码得到的区域的一致性，对于同一目标区域，视频的编码和解码过程是对应的，所述目标区域指当前进行编码或解码处理的图像中的区域，可以是一个矩形图像块，也可以是一个任意形状的连通或非连通图像区域，本发明实施例假设所述目标区域是一个4x4大小的图像块，该图像块中共16个采样点，每个采样点为1个像素，本发明实施例提供的另一种视频编码方法，应用于编码端，如图3所示，包括：
301、确定目标区域的N个运动信息。
在目前主流的视频编码方案中，运动信息可以包括预测方向指示、参考图像索引与运动矢量。预测方向可分为单向预测和双向预测，所述单向预测指目标区域的预测Pred(x，y)仅从一个目标区域的匹配区域B1k′(x，y)中产生，所述目标区域的匹配区域为与所述目标区域在内容特征上相匹配的图像区域，例如可直接可以直接使用匹配区域B1k′(x，y)的采样点的值作为预测Pred(x，y)。所述双向预测指目标区域的预测从两个目标区域的匹配区域B1k1′(x，y)与B1k2′(x，y)中产生，例如预测Pred(x，y)可以是B1k1′(x，y)与B1k2′(x，y)的加权均值。所述单向预测又可以分为前向预测与后向预测。通常的，视频编码方法中，可以存在两种参考图像列表，分别为前向参考图像列表，即列表0(list0)和后向参考图像列表，即列表1(list1)，所述前向参考图像列表和所述后向参考图像列表用于管理编码目标图像时所使用的参考图像，需要说明的是，所述目标区域为所述目标图像中的一个图像区域，所述目标区域的匹配区域为参考图像中的一个图像区域。所述前向预测指使用前向参考图像列表，即列表0中的参考图像产生预测；后向预测指使用后向参考图像列表，即列表1中的参考图像产生预测。双向预测指同时使用列表0或列表1中的参考图像产生预测。显然，当仅存在一个参考图像列表的情况下，则无需传输预测方向指示。对于单向预测，运动信息中需要存在一个参考图像索引指示在列表0或列表1中所选择的参考图像；对于双向预测，运动信息中需要存在两个参考图像索引，分别指示在列表0或列表1中所选择的参考图像。显然，当参考图像列表中仅包含一个参考图像时，则无需传输参考图像索引。MV(Motionvector，运动矢量)包括水平方向分量MVx和竖直方向分量MVy，可记作(MVx，MVy)。对于单向预测，需要一个运动矢量指示所述一个参考区域在所选择的列表0或列表1中的参考图像中的位移；对于双向预测，需要两个运动矢量，分别指示所述两个参考区域在所选择的列表0中的参考图像与列表1中的参考图像中的位移。本发明实施例中运动信息可以包括预测方向指示、参考图像索引与运动矢量中的一项或多项，本发明对此不做限制。例如，在预测方向为单向预测的情况下，如果参考图象列表中仅有一个参考图像，则运动信息仅包含一个运动矢量。
需要说明的是，所述N为大于等于2的整数，所述N可以为预设个数，具体的，所述运动信息的具体数量N可以在编、解码端均预先设定，也可以在编码端随机设定，并将该具体数量N传输给解码端。所述N个运动信息的提取可以是在预设位置统一提取的，也可以是在多个备选运动信息中比较筛选得到的。
当所述N个运动信息为在多个备选运动信息中比较筛选得到时，运动信息充分体现了视频中目标区域的运动特性，因此运动信息的准确度较高，从而增强视频编码性能，提高编码精确度。
示例的，获取目标区域的N个运动信息的方法如图4所示，包括：
3011、获取目标区域的N个备选运动信息集。
特别的，所述目标区域可以由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。在本发明实施例中，所述基本预测单元可以由一个或多个采样点构成，所述“多个”为至少两个。
具体的，可以根据给定规则确定目标区域的N个备选运动信息集，示例的，可以在目标区域的参考图像中设置一个指定搜索窗口，将目标区域在所述指定搜索窗口内的所有可能的匹配块对应的运动信息分别作为每个备选运动信息集中的备选运动信息。也可以在目标区域的参考图像中设置N个指定搜索窗口，将目标区域在N个指定搜索窗口中的每个所述指定搜索窗口内的所有可能的匹配块对应的运动信息分别作为N个备选运动信息集中每个备选运动信息集的备选运动信息。在指定搜索窗口进行运动信息搜索时，可以采用预设的运动搜索算法遍历该指定搜索窗口所有运动信息，示例的，所述运动搜索算法可以是全搜索、三步搜索或菱形搜索等等，本发明对此不做限制。
3012、分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息。
例如，假设N个备选运动信息集中每一个备选运动信息集均有K个备选运动信息，那么所述W个运动信息组合为从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息组合得到的，而所有可能的组合的数量W等于K的N次幂。
需要说明的是，N个备选运动信息集中各个备选运动信息集中的备选运动信息的数量可以不相同，示例的，假设N为预设个数，且N等于3，根据给定规则确定目标区域的3个备选运动信息集为备选运动信息集A、B和C，其中备选运动信息集A中存在1个备选运动信息，备选运动信息集B中存在3个备选运动信息，备选运动信息集C中存在2个备选运动信息，那么从分别备选运动信息集A、B和C的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息组合得到W个运动信息组合，则W＝1×3×2＝6，6个运动信息组合中的每个运动信息组合中存在3个运动信息。
3013、分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测。
实际应用中，由于每一个运动信息组合又包含多个运动信息，那么所述使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合即根据多个运动信息获取目标区域的相应的预测，其中，根据给定的一个运动信息获取目标区域的一个预测存在多种已有方法，本发明实施例采用的方法可以参考现有技术中任意一种目标区域的预测获取方法。
示例的，假设运动信息t为W个运动信息组合中的任意的一个运动信息组合中的一个运动信息，在具体使用所述运动信息t对所述目标区域进行运动补偿操作获取所述目标区域的相应的一个预测时，如果该运动信息t中的预测方向指示为单向预测，则可以根据该运动信息t确定一个匹配区域，如果该运动信息t中的预测方向指示为双向预测操，可以根据该运动信息t确定两个匹配区域。在获取一个匹配区域的情况下可将该匹配区域的采样点的值，即采样值进行适当的处理后作为所述目标区域的一个预测，也可将该匹配区域的采样点的值直接作为所述目标区域的一个预测。在获取两个匹配区域的情况下可将这两个匹配区域的采样点的值进行加权平均或其它处理操作后作为所述目标区域的一个预测。
由于本发明实施例中所述目标区域是一个4x4大小的图像块，那么，W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个预测组合中的N个预测可以如图5所示，所述N个预测分别为Pred1(x，y)至PredN(x，y)，其中Pred1(x，y)为以该目标区域的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(x，y)的采样点的预测值，而x＝0..3，y＝0..3。图5中的“x”形符号表示一个采样点，即一个像素。即，每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
3014、获取目标区域的预测选择参考。
所述目标区域的预测选择参考指目标区域的参考区域中所有采样点的值。示例的，可使用Ref(x，y)表示所述目标区域的预测选择参考，其中x和y描述所述目标区域的参考区域中采样点的位置，Ref(x，y)表示在坐标位置为(x，y)的采样点的值。所述目标区域的参考区域是与目标区域对应的图像区域，为与所述目标区域在内容特征上相匹配的图像块。在分层编码(scalable video coding)或解码的情况下，参考区域可以是相对于目标图像的较低层级的图像中的区域中的与所述目标区域在空间上具有对应关系的图象区域。在目标图像与其较低层级图像分辨率相同的情况下，所述对应关系可以是目标区域和较低层级的图像中的区域在其各自的图象内具有相同位置坐标；在目标图像与其较低层级图像分辨率不同的情况下，所述对应关系可以看作是经适当缩放后两个图像分辨率相同的情况下，目标区域和较低层级的图像中的区域在其各自的图象内具有相同位置坐标。在单层编码或解码的情况下，参考区域可以是目标图像的参考图像中的区域。一般情况下，参考区域中的图像内容纹理特征以及运动特征都与目标区域内的图像内容纹理特征以及运动特征具有极高的相似性。在单层编码或解码的情况下，参考区域可以由一个指示信息确定。所述指示信息可以是运动信息。
由于所述目标区域的参考区域也可以视为由多个基本预测单元构成的，在本发明实施例中，在获取了目标区域的预测选择参考后，相应的就可以得到基本预测单元的预测选择参考。
3015、将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测。
所述目标区域可以由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。
示例的，可以根据每个所述预测组合中所述基本预测单元的N个预测与基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的待选预测，由于所述目标区域由多个基本预测单元构成，在确定了所述基本预测单元的待选预测之后，每个所述预测组合对应的目标区域的待选预测也随之确定。
进一步的，所述根据每个所述预测组合中所述基本预测单元的N个预测与基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的待选预测可以包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的待选预测。
需要说明的是，还可以通过获取权重因子的方法来确定所述目标区域的待选预测。具体的，可以首先根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子，例如，根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。然后，可以用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
因为构成所述基本预测单元的采样点的个数可以不同，相应的，得到所述基本预测单元的N个预测误差的方法也不同。
示例的，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，也可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
特别的，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
在获取了每个所述预测组合对应的目标区域的待选预测后，将各个待选预测与目标区域的采样点的值分别进行比较确定符合预设条件的优选预测。具体的，可以根据每个待选预测和目标区域的采样点的值计算得到W个预测组合对应的预测误差，并进一步根据预设条件，如SAD(Sum of absolute difference，绝对差总和)，MME(Meansquare error，均方误差)准则来衡量所有运动信息组合的预测误差的大小，从中选择预测误差最小的预测误差对应的待选预测作为优选预测。
3016、确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
302、分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测。
所述目标区域的N个预测中每个目标区域的预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
实际应用中，所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测即分别根据所述每个运动信息获取目标区域的相应的预测，其中，根据给定的一个运动信息获取目标区域的一个预测存在多种已有方法，本发明实施例采用的方法可以参考现有技术中任意一种目标区域的预测获取方法。
示例的，假设运动信息s为所述N个运动信息中的的任意一个运动信息，在具体使用所述运动信息s对所述目标区域进行运动补偿操作获取所述目标区域的相应的一个预测时，如果该运动信息s指示单向预测操作则可以根据该运动信息s确定一个匹配区域，如果该运动信息s指示双向预测操作则可以根据该运动信息s确定两个匹配区域。在获取一个匹配区域的情况下可将该匹配区域的采样点的值，即采样值进行适当的处理后作为所述目标区域的一个预测，也可将该匹配区域的采样点的值直接作为所述目标区域的一个预测。在获取两个匹配区域的情况下可将这两个匹配区域的采样点的值进行加权平均或其它处理操作后作为所述目标区域的一个预测。
由于本发明实施例中所述目标区域是一个4x4大小的图像块，那么，N个运动信息中的每个运动信息对目标区域进行运动补偿操作得到N个预测，所述N个预测也可以如图5所示，所述N个预测分别为Pred1(x，y)至PredN(x，y)，其中Pred1(x，y)为以该目标区域的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(x，y)的采样点的预测值，而x＝0..3，y＝0..3。图5中的“x”形符号表示一个采样点，即一个像素。由于所述目标区域由多个基本预测单元构成，当目标区域的N个预测确定后，相应的，每个基本预测单元的N个预测也随之确定，如图5所示，若所述基本预测单元由一个采样点构成，假设所述采样点U在以该目标区域的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(0，3)，则所述采样点U的N个预测分别为Pred1(0，3)至PredN(0，3)。若所述基本预测单元由2x2共4个采样点构成，则基本预测单元V的N个预测分别为目标区域右下角位置的基本预测单元的采样点的值，例如，所述基本预测单元V的第1个预测可以为Pred1(2，0)、Pred1(2，1)、Pred1(3，0)和Pred1(3，1)的采样点的值。
303、获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值。
可选的，步骤303可参考本实例中步骤3014的相关描述，在此不再赘述。
304、根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
示例的，可以根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测。
进一步的，所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测可以包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
需要说明的是，本发明中所述“基本预测单元的预测选择参考”与“基本预测单元的N个预测”中所述的基本预测单元位于同一位置，存在空间上的相关性。假设所述目标区域的预测选择参考使用Ref(x，y)表示，所述N为3，所述目标区域的N个预测分别为Pred1(x，y)至Pred3(x，y)。分别求基本预测单元的3个预测与该基本预测单元的预测选择参考的误差得到基本预测单元的3个预测误差，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，示例的，所述基本预测单元的3个预测与该基本预测单元的预测选择参考可以如图6所示，例如一个基本预测单元为采样点Q，假设所述采样点Q在以该目标区域的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(0，3)，则所述基本预测单元的3个预测分别为Pred1(0，3)，Pred2(0，3)，Pred3(0，3)，该基本预测单元的预测选择参考为Ref(0，3)。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，示例的，所述基本预测单元的3个预测与该基本预测单元的预测选择参考可以如图7所示，假设所述基本预测单元由2x2共4个采样点构成，如图7中实线框内的采样点构成的单元，例如一个基本预测单元为虚线框内的采样点构成的区域P，则该基本预测单元的3个预测分别为目标区域左上角位置的所述区域P中的采样点的值，例如，所述基本预测单元中的第1个预测可以为Pred1(0，2)、Pred1(1，2)、Pred1(0，3)和Pred1(1，3)的采样点的值。该基本预测单元的预测选择参考为Ref(0，2)、Ref(1，2)、Ref(0，3)和Ref(1，3)的采样点的值。
在本发明实施例中，所述基本预测单元可以由一个或多个采样点构成，所述“多个”为至少两个。因为构成所述基本预测单元的采样点的个数可以不同，相应的，得到所述基本预测单元的N个预测误差的方法也不同。
示例的，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差，例如，如图6所示，针对基本预测单元为采样点Q，可以分别获取Pred1(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值，Pred2(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值，Pred3(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值作为该基本预测单元的3个预测误差。
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。例如，如图6所示，针对基本预测单元为采样点Q，可以分别获取Pred1(0，3)与Ref(0，3)的差值的平方，Pred2(0，3)与Ref(0，3)的差值的平方，Pred3(0，3)与Ref(0，3)的差值的平方作为该基本预测单元的3个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，也可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差。即可以通过滤波处理使用位于(x，y)处的采样点邻近位置如(x，y-1)，(x-1，y)，(x+1，y)，(x，y+1)的差值辅助确定位于(x，y)位置的采样点的差值，然后再求所述差值的绝对值。例如，如图6所示，针对基本预测单元为采样点Q，可以分别获取Pred1(0，3)与Ref(0，3)的差值，Pred2(0，3)与Ref(0，3)的差值，Pred3(0，3)与Ref(0，3)的差值，然后对这3个差值进行滤波处理，需要说明的是，在获取上述3个差值的过程中，目标区域中其他基本预测单元的差值也相应获取，获取方法与基本预测单元为采样点Q时差值的获取方法相同，这样，目标区域中所有基本预测单元的差值都得到之后，才能通过滤波处理并取绝对值得到每个基本预测单元的3个预测误差，例如，在对Pred1(0，3)与Ref(0，3)的差值进行滤波处理并取绝对值时，可以获取采样点Q所在位置(0，3)的邻近位置(0，2)、(1，3)的差值，分别为Pred1(0，2)与Ref(0，3)的差值和Pred1(1，3)与Ref(0，3)的差值，然后根据预设的准则，通过所述两个差值来辅助确定基本预测单元为采样点Q处的滤波后的差值，并对所述滤波后的差值取绝对值得到基本预测单元为采样点Q的1个预测误差。
或者，可以分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。例如，如图6所示，针对基本预测单元为采样点Q，可以分别获取目标区域中采样点Q所在位置(0，3)的邻近位置(0，2)、(1，3)的采样点的值，然后根据预设的准则，通过所述两个采样点的值来辅助确定本预测单元为采样点Q的采样点的值，然后分别获取目标区域的预测选择参考中采样点Q所在位置(0，3)的邻近位置(0，2)、(1，3)的采样点的值，然后根据预设的准则，通过所述两个采样点的值来辅助确定本预测单元为采样点Q的预测选择参考中采样点的值，然后求滤波处理后所述基本预测单元的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到该基本预测单元的1个预测误差。
通过上述滤波处理可以减少极端值的出现，提高预测误差的准确性。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，在具体计算过程中，可以视为每个运动划分的精细度为一个采样点，即每个运动划分精细到一个采样点的大小，因此所述目标区域可以是一个矩形图像块，也可以是一个任意形状的连通或非连通图像区域，当运动划分的精细度为一个采样点时，运动信息可以准确描述运动对象的边界，因而能够提高视频编、解码性能。
特别的，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，示例的，如图7所示，针对基本预测单元为虚线框内的采样点构成的区域P，首先，分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值，即Pred1(0，2)与Ref(0，2)的绝对差值A1，Pred2(0，2)与Ref(0，2)的绝对差值B1和Pred3(0，2)与Ref(0，2)的绝对差值C1；Pred1(1，2)与Ref(1，2)的绝对差值A2，Pred，2(1，2)与Ref(1，2)的绝对差值B2和Pred3(1，2)与Ref(1，2)的绝对差值C2；Pred1(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值A3，Pred2(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值B3和Pred3(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值C3；Pred1(1，3)和Ref(1，3)的绝对差值A4，Pred，2(1，3)和Ref(1，3)的绝对差值B4，Pred3(1，3)和Ref(1，3)的绝对差值C4，得到的N个绝对差值集合分别为(A1，A2，A3，A4)，(B1，B2，B3，B4)和(C1，C2，C3，C4)。然后分别获取所述3个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和，即A1+A2+A3+A4，B1+B2+B3+B4和C1+C2+C3+C4，得到基本预测单元的3个预测误差。或，也可以分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。具体方法可参考上述实施例，本发明对此不再详述。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，在具体计算过程中，可以视为每个运动划分的精细度为一个基本预测单元，因此所述目标区域可以是一个矩形图像块，也可以是一个任意形状的连通或非连通图像区域。
由于所述目标区域由多个基本预测单元构成，在确定了所述基本预测单元的最终预测之后，所述目标区域的最终预测也随之确定。例如，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，根据图6中目标区域的3个预测中位于同一位置的采样点与所述预测选择参考中相应的采样点比较后，得到如图8所示的结果，预测Pred1(x，y)中存在8个基本预测单元的最终预测，分别为(0，0)，(1，0)，(2，0)，(0，1)，(0，2)，(1，2)(2，2)和(3，2)位置的采样点的值，预测Pred2(x，y)中存在4个基本预测单元的最终预测，分别为(2，1)，(0，3)，(1，3)和(3，3)位置的采样点的值，预测Pred3(x，y)中存在4个基本预测单元的最终预测，分别为(3，0)，(1，1)，(3，1)和(2，3)位置的采样点的值，当得到所述目标区域的多个基本预测单元的最终预测，组合便可得到如图8所示的最终预测Pred(x，y)。
再例如，当所述基本预测单元由2x2共4个采样点构成时，根据图7中目标区域的3个预测中每个基本预测单元的3个预测与所述基本预测单元的预测选择参考比较后，得到如图9所示的结果，预测Pred1(x，y)中存在1个基本预测单元的最终预测，即目标区域左上角位置的基本预测单元的采样点的值，预测Pred2(x，y)中存在2个基本预测单元的最终预测，分别为目标区域左下角和右下角位置的基本预测单元的采样点的值，预测Pred3(x，y)中存在1个基本预测单元的最终预测，即目标区域右上角位置的基本预测单元的采样点的值，当得到所述目标区域的多个基本预测单元的最终预测，组合便可得到如图9所示的最终预测Pred(x，y)。
特别的，还可以通过获取权重因子的方法来确定所述目标区域的最终预测。具体的，可以首先根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子，所述权重因子可以按照基本预测单元的预测与预测选择参考的相似性来确定的，例如，根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。然后，可以用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。例如，当N为3时，分别计算基本预测单元的3个预测中每一个预测与基本预测单元预测选择参考的预测误差ErrorM(x，y)＝Ref(x，y)-PM(x，y)，M＝1..3，并将得到的每个基本预测单元的3个预测误差的倒数作为权重因子，特别的，可以对基本预测单元的3个预测误差的倒数进行归一化处理再作为权重因子，即权重因子WM(x，y)＝ErrorM(x，y)-1/∑ErrorM(x，y)-1。接着用得到的基本预测单元的3个权重因子对所述基本预测单元的3个预测PM(x，y)，M＝1..3，进行加权平均进行得到该基本预测单元的最终预测Pred(x，y)，即Pred(x，y)＝W1(x，y)*P1(x，y)+W2(x，y)*P2(x，y)+W3(x，y)*P3(x，y)，由于确定目标区域中的各个基本预测单元的最终预测，所述目标区域的最终预测也相应确定。
305、根据所述目标区域的最终预测对所述目标区域进行重建。
所述重建过程可以包括多项操作，例如，首先可以从目标区域的采样点的值中减去所述最终预测Pred(x，y)，获得原始预测误差，接着可以对所述原始预测误差进行变换、量化、扫描等操作得到重建数值。然后，可以基于所述重建数值进行反扫描、反量化、反变换处理后得到所述目标区域的预测误差，并基于所述预测误差Resi(x，y)与以及所述最终预测来实现所述目标区域的重建，可选的，可将所述预测误差Resi(x，y)与所述最终预测Pred(x，y)叠加，并进行适当的截断操作，以获取所述重建Reco(x，y)。特别的，还可以对所述重建Reco(x，y)进行各种环路滤波处理。
重建得到的目标区域为重建得到的目标图像的一部分，而重建得到的目标图像可以存储在参考图像列表中，作为后序处理图像的参考图像。
306、根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息，并将所述N个运动相关信息转换为二进制字写入码流。
编码端需要对得到的N个运动信息进行编码。当目标图像仅有一个时域参考图像时，则目标区域的运动信息只包括运动矢量。则所述运动相关信息为运动矢量。在直接编码运动矢量的情况下，编码端可以将N个运动矢量逐个转换为二进制字串，并将这些二进制字串写入码流，以便于解码端获取所述码流，并根据码流中的N个运动相关信息，即运动矢量进行目标区域的解码。在差分编码运动矢量的情况下，编码端可以分别对多个运动矢量中的每一个执行预测编码操作得到运动矢量预测误差作为运动相关信息，将所述运动矢量预测误差转换为二进制字串并写入码流，以便于解码端获取所述码流，并根据码流中的N个运动相关信息，即运动矢量预测误差进行目标区域的解码。
所述码流的生成过程可以参考现有技术，本发明只是示意性说明，对此不做限制。
需要说明的是，在步骤305进行所述原始预测误差进行变换、量化、扫描等操作得到重建数值后，还可以将这组重建数值转换为二进制符号字串写入码流，用于解码端对所述目标区域的解码。
需要说明的是，本发明实施例提供的视频解码方法步骤的先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减，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，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本发明的保护范围之内，示例的，在步骤3016之后，可以直接后将获取的优选预测作为最终预测，直接执行步骤305和306，这样可以减少编码端步骤的复杂度。
相应的，对于同一目标区域，即所述目标区域是一个4x4大小的图像块，本发明实施例提供的另一种视频解码方法，应用于解码端，如图10所示，包括：
401、根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息。
需要说明的是，所述目标区域可以由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。所述N为大于等于2的整数，所述N可以为预设个数，具体的，所述运动信息的具体数量N可以在编、解码端均预先设定，也可以在编码端随机设定，并将该具体数量N传输给解码端。
当目标图像仅有一个时域参考图像，则其中的目标区域的运动信息只包括运动矢量。在直接编码运动矢量的情况下，解码端可以直接从码流中获取的运动相关信息为N个运动矢量，并将所述N个运动矢量直接作为所述目标区域的N个运动信息。在差分编码运动矢量的情况下，解码端可以从码流中获取的运动相关信息为N个运动矢量差，结合给定规则推导得到的N个运动矢量预测，最后将运动矢量差与运动矢量预测叠加以确定N个运动矢量，将所述N个运动矢量作为N个运动信息。所述从码流中获取运动信息的方法只是示意性说明，本发明对此不做限制。
402、分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测。
所述目标区域的N个预测中每个目标区域的预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
实际应用中，所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测即分别根据所述每个运动信息获取目标区域的相应的预测，其中，根据给定的一个运动信息获取目标区域的一个预测存在多种已有方法，本发明实施例采用的方法可以参考现有技术中任意一种目标区域的预测获取方法。
示例的，假设运动信息s为所述N个运动信息中的的任意一个运动信息，在具体使用所述运动信息s对所述目标区域进行运动补偿操作获取所述目标区域的相应的一个预测时，如果该运动信息s指示单向预测操作则可以根据该运动信息s确定一个匹配区域，如果该运动信息s指示双向预测操作则可以根据该运动信息s确定两个匹配区域。在获取一个匹配区域的情况下可将该匹配区域的采样点的值，即采样值进行适当的处理后作为所述目标区域的一个预测，也可将该匹配区域的采样点的值直接作为所述目标区域的一个预测。在获取两个匹配区域的情况下可将这两个匹配区域的采样点的值进行加权平均或其它处理操作后作为所述目标区域的一个预测。
由于本发明实施例中所述目标区域是一个4x4大小的图像块，那么，N个运动信息中的每个运动信息对目标区域进行运动补偿操作得到N个预测，所述N个预测也可以如图5所示，所述N个预测分别为Pred1(x，y)至PredN(x，y)，其中Pred1(x，y)为以该目标区域的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(x，y)的采样点的预测值，而x＝0..3，y＝0..3。图5中的“x”形符号表示一个采样点，即一个像素。由于所述目标区域由多个基本预测单元构成，当目标区域的N个预测确定后，相应的，每个基本预测单元的N个预测也随之确定，如图5所示，若所述基本预测单元由一个采样点构成，假设所述采样点U在以该目标区域的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(0，3)，则所述采样点U的N个预测分别为Pred1(0，3)至PredN(0，3)。若所述基本预测单元由2x2共4个采样点构成，则基本预测单元V的N个预测分别为目标区域右下角位置的基本预测单元的采样点的值，例如，所述基本预测单元V的第1个预测可以为Pred1(2，0)、Pred1(2，1)、Pred1(3，0)和Pred1(3，1)的采样点的值。
403、获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值。
所述目标区域的预测选择参考指目标区域的参考区域中所有采样点的值。示例的，可使用Ref(x，y)表示所述目标区域的预测选择参考，其中x和y描述所述目标区域的参考区域中采样点的位置，Ref(x，y)表示在坐标位置为(x，y)的采样点的值。所述目标区域的参考区域是与目标区域对应的图像区域，为与所述目标区域在内容特征上相匹配的图像块。在分层编码(scalable video coding)或解码的情况下，参考区域可以是相对于目标图像的较低层级的图像中的区域中的与所述目标区域在空间上具有对应关系的图象区域。在目标图像与其较低层级图像分辨率相同的情况下，所述对应关系可以是目标区域和较低层级的图像中的区域在其各自的图象内具有相同位置坐标；在目标图像与其较低层级图像分辨率不同的情况下，所述对应关系可以看作是经适当缩放后两个图像分辨率相同的情况下，目标区域和较低层级的图像中的区域在其各自的图象内具有相同位置坐标。在单层编码或解码的情况下，参考区域可以是目标图像的参考图像中的区域。一般情况下，参考区域中的图像内容纹理特征以及运动特征都与目标区域内的图像内容纹理特征以及运动特征具有极高的相似性。
由于所述目标区域的参考区域也可以视为由多个基本预测单元构成的，在本发明实施例中，在获取了目标区域的预测选择参考后，相应的就可以得到基本预测单元的预测选择参考。
404、根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
示例的，可以根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测。
进一步的，所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测可以包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
需要说明的是，本发明中所述“基本预测单元的预测选择参考”与“基本预测单元的N个预测”中所述的基本预测单元位于同一位置，存在空间上的相关性。假设所述目标区域的预测选择参考使用Ref(x，y)表示，所述N为3，所述目标区域的N个预测分别为Pred1(x，y)至Pred3(x，y)。分别求基本预测单元的3个预测与该基本预测单元的预测选择参考的误差得到基本预测单元的3个预测误差，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，示例的，所述基本预测单元的3个预测与该基本预测单元的预测选择参考可以如图6所示，例如一个基本预测单元为采样点Q，假设所述采样点Q在以该目标区域的二维采样点阵列的宽度方向和高度方向建立的坐标系中，坐标位置为(0，3)，则所述基本预测单元的3个预测分别为Pred1(0，3)，Pred2(0，3)，Pred3(0，3)，该基本预测单元的预测选择参考为Ref(0，3)。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，示例的，所述基本预测单元的3个预测与该基本预测单元的预测选择参考可以如图7所示，假设所述基本预测单元由2x2共4个采样点构成，如图7中实线框内的采样点构成的单元，例如一个基本预测单元为虚线框内的采样点构成的区域P，则该基本预测单元的3个预测分别为目标区域左上角位置的所述区域P中的采样点的值，例如，所述基本预测单元中的第1个预测可以为Pred1(0，2)、Pred1(1，2)、Pred1(0，3)和Pred1(1，3)的采样点的值。该基本预测单元的预测选择参考为Ref(0，2)、Ref(1，2)、Ref(0，3)和Ref(1，3)的采样点的值。
在本发明实施例中，所述基本预测单元可以由一个或多个采样点构成，所述“多个”为至少两个。因为构成所述基本预测单元的采样点的个数可以不同，相应的，得到所述基本预测单元的N个预测误差的方法也不同。
示例的，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差，例如，如图6所示，针对基本预测单元为采样点Q，可以分别获取Pred1(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值，Pred2(0，3)与Ref(0，3)的差值，Pred3(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值作为该基本预测单元的3个预测误差。
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。例如，如图6所示，针对基本预测单元为采样点Q，可以分别获取Pred1(0，3)与Ref(0，3)的差值的平方，Pred2(0，3)与Ref(0，3)的差值的平方，Pred3(0，3)与Ref(0，3)的差值的平方作为该基本预测单元的3个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，也可以分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差。即可以通过滤波处理使用位于(x，y)处的采样点邻近位置如(x，y-1)，(x-1，y)，(x+1，y)，(x，y+1)的差值辅助确定位于(x，y)位置的采样点的差值，然后再求所述差值的绝对值。例如，如图6所示，针对基本预测单元为采样点Q，可以分别获取Pred1(0，3)与Ref(0，3)的差值，Pred2(0，3)与Ref(0，3)的差值，Pred3(0，3)与Ref(0，3)的差值，然后对这3个差值进行滤波处理，需要说明的是，在获取上述3个差值的过程中，目标区域中其他基本预测单元的差值也相应获取，获取方法与基本预测单元为采样点Q时差值的获取方法相同，这样，目标区域中所有基本预测单元的差值都得到之后，才能通过滤波处理并取绝对值得到每个基本预测单元的3个预测误差，例如，在对Pred1(0，3)与Ref(0，3)的差值进行滤波处理并取绝对值时，可以获取采样点Q所在位置(0，3)的邻近位置(0，2)、(1，3)的差值，分别为Pred1(0，2)与Ref(0，3)的差值和Pred1(1，3)与Ref(0，3)的差值，然后根据预设的准则，通过所述两个差值来辅助确定基本预测单元为采样点Q处的滤波后的差值，并对所述滤波后的差值取绝对值得到基本预测单元为采样点Q的1个预测误差。
或者，可以分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。例如，如图6所示，针对基本预测单元为采样点Q，可以分别获取目标区域中采样点Q所在位置(0，3)的邻近位置(0，2)、(1，3)的采样点的值，然后根据预设的准则，通过所述两个采样点的值来辅助确定本预测单元为采样点Q的采样点的值，然后分别获取目标区域的预测选择参考中采样点Q所在位置(0，3)的邻近位置(0，2)、(1，3)的采样点的值，然后根据预设的准则，通过所述两个采样点的值来辅助确定本预测单元为采样点Q的预测选择参考中采样点的值，然后求滤波处理后所述基本预测单元的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到该基本预测单元的1个预测误差。
通过上述滤波处理可以减少极端值的出现，提高预测误差的准确性。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，在具体计算过程中，可以视为每个运动划分的精细度为一个采样点，因此所述目标区域可以是一个矩形图像块，也可以是一个任意形状的连通或非连通图像区域，当运动划分的精细度为一个采样点时，运动信息可以准确描述运动对象的边界，因而能够提高视频编、解码性能。
特别的，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，可以分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，示例的，如图7所示，针对基本预测单元为虚线框内的采样点构成的区域P，首先，分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值，即Pred1(0，2)与Ref(0，2)的绝对差值A1，Pred2(0，2)与Ref(0，2)的绝对差值B1和Pred3(0，2)与Ref(0，2)的绝对差值C1；Pred1(1，2)与Ref(1，2)的绝对差值A2，Pred，2(1，2)与Ref(1，2)的绝对差值B2和Pred3(1，2)与Ref(1，2)的绝对差值C2；Pred1(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值A3，Pred2(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值B3和Pred3(0，3)与Ref(0，3)的绝对差值C3；Pred1(1，3)和Ref(1，3)的绝对差值A4，Pred，2(1，3)和Ref(1，3)的绝对差值B4，Pred3(1，3)和Ref(1，3)的绝对差值C4，得到的N个绝对差值集合分别为(A1，A2，A3，A4)，(B1，B2，B3，B4)和(C1，C2，C3，C4)。然后分别获取所述3个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和，即A1+A2+A3+A4，B1+B2+B3+B4和C1+C2+C3+C4，得到基本预测单元的3个预测误差。或，也可以分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。具体方法可参考上述实施例，本发明对此不再详述。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，在具体计算过程中，可以视为每个运动划分的精细度为一个基本预测单元，因此所述目标区域可以是一个矩形图像块，也可以是一个任意形状的连通或非连通图像区域。
由于所述目标区域由多个基本预测单元构成，在确定了所述基本预测单元的最终预测之后，所述目标区域的最终预测也随之确定。例如，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，根据图6中目标区域的3个预测中位于同一位置的采样点与所述预测选择参考中相应的采样点比较后，得到如图8所示的结果，预测Pred1(x，y)中存在8个基本预测单元的最终预测，分别为(0，0)，(1，0)，(2，0)，(0，1)，(0，2)，(1，2)(2，2)和(3，2)位置的采样点的值，预测Pred2(x，y)中存在4个基本预测单元的最终预测，分别为(2，1)，(0，3)，(1，3)和(3，3)位置的采样点的值，预测Pred3(x，y)中存在4个基本预测单元的最终预测，分别为(3，0)，(1，1)，(3，1)和(2，3)位置的采样点的值，当得到所述目标区域的多个基本预测单元的最终预测，组合便可得到如图8所示的最终预测Pred(x，y)。
再例如，当所述基本预测单元由2x2共4个采样点构成时，根据图7中目标区域的3个预测中每个基本预测单元的3个预测与所述基本预测单元的预测选择参考比较后，得到如图9所示的结果，预测Pred1(x，y)中存在1个基本预测单元的最终预测，即目标区域左上角位置的基本预测单元的采样点的值，预测Pred2(x，y)中存在2个基本预测单元的最终预测，分别为目标区域左下角和右下角位置的基本预测单元的采样点的值，预测Pred3(x，y)中存在1个基本预测单元的最终预测，即目标区域右上角位置的基本预测单元的采样点的值，当得到所述目标区域的多个基本预测单元的最终预测，组合便可得到如图9所示的最终预测Pred(x，y)。
特别的，还可以通过获取权重因子的方法来确定所述目标区域的最终预测。具体的，可以首先根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子，所述权重因子可以按照基本预测单元的预测与预测选择参考的相似性来确定的，例如，根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。然后，可以用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。例如，当N为3时，分别计算基本预测单元的3个预测中每一个预测与基本预测单元预测选择参考的预测误差ErrorM(x，y)＝Ref(x，y)-PM(x，y)，M＝1..3，并将得到的每个基本预测单元的3个预测误差的倒数作为权重因子，特别的，可以对基本预测单元的3个预测误差的倒数进行归一化处理再作为权重因子，即权重因子WM(x，y)＝ErrorM(x，y)-1/∑ErrorM(x，y)-1。接着用得到的基本预测单元的3个权重因子对所述基本预测单元的3个预测PM(x，y)，M＝1..3，进行加权平均进行得到该基本预测单元的最终预测Pred(x，y)，即Pred(x，y)＝W1(x，y)*P1(x，y)+W2(x，y)*P2(x，y)+W3(x，y)*P3(x，y)，由于确定目标区域中的各个基本预测单元的最终预测，所述目标区域的最终预测也相应确定。
405、根据所述目标区域的最终预测对所述目标区域进行重建。
解码端可从码流中获取所述目标区域的预测误差信息，并基于所获取预测误差信息确定所述目标区域的预测误差Resi(x，y)。所述目标区域的预测误差信息可以是编码端对所述原始预测误差进行变换、量化、扫描等操作得到的重建数值转换得到的二进制符号字串。从码流中获取所述目标区域的预测误差信息可以是从二进制码流中获取所述二进制符号字串。所述基于所获取预测误差信息确定所述目标区域的预测误差可以是从所述二进制符号字串转换得到所述重建数值，并将所述重建数值经过反扫描、反量化、反变换处理后得到所述目标区域的预测误差。若码流中不存在预测误差信息，则无需上述确定预测误差的操作。
可选的，可将所述预测误差Resi(x，y)与所述最终预测Pred(x，y)叠加，并进行适当截断操作，以获取所述重建Reco(x，y)。若不存在预测误差，则可以直接将所述最终预测作为所述目标区域的重建。特别的，还可以对所述重建Reco(x，y)进行各种环路滤波处理。
需要说明的是，本发明实施例提供的视频解码方法步骤的先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减，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，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此不再赘述。
本发明实施例提供的视频编、解码方法，针对一个目标区域存在预设个数的运动信息，并将根据所述预设个数的运动信息得到的预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频解码性能，提高解码精确度。
本发明实施例提供一种视频解码装置50，如图11所示，包括：
第一获取单元501，用于根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数。
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。
补偿单元502，用于分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
第二获取单元503，用于获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值。
确定单元504，用于根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
这样一来，第一获取单元针对一个目标区域获取预设个数的运动信息，确定单元将补偿单元根据所述预设个数的运动信息得到的预测与第二获取单元获取的所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频解码性能，提高解码精确度。
进一步的，确定单元504具体用于：根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
如图12所示，所述确定单元504具体包括：
处理子单元5041，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差。
比较子单元5042，用于比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
进一步的，如图13所示，所述确定单元504还可以包括：
确定子单元5043，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；所述确定子单元5043具体用于：根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
获取子单元5044，用于用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
特别的，所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。当所述基本预测单元由一个采样点构成时，所述处理子单元5041具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
所述确定子单元5043具体也可以用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，所述处理子单元5041具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
所述确定子单元5043具体也可以用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，所述处理子单元5041具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
所述确定子单元5043具体也可以用于：分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本发明实施例提供的视频解码装置，第一获取单元针对一个目标区域获取预设个数的运动信息，确定单元将补偿单元根据所述预设个数的运动信息得到的预测与第二获取单元获取的所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频编、解码性能，提高解码精确度。
本发明实施例提供一种视频编码装置60，如图14所示，包括：
第一获取单元601，用于确定目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数。
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。
补偿单元602，用于分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
第二获取单元603，用于获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值。
确定单元604，用于根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
这样一来，第一获取单元针对一个目标区域获取预设个数的运动信息，确定单元将补偿单元根据所述预设个数的运动信息得到的预测与第二获取单元获取的所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频编码性能，提高解码精确度。
进一步的，所述确定单元604具体用于：根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测。
如图15所示，所述确定单元604具体包括：
处理子单元6041，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较子单元6042，用于比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
进一步的，如图16所示，所述确定单元604还可以包括：
确定子单元6043，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子。所述确定子单元6043具体用于：根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
获取子单元6044，用于用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。当所述基本预测单元由一个采样点构成时，所述处理子单元6041具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
所述确定子单元6043还可以具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，所述处理子单元6041具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
所述确定子单元6043还可以具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，所述处理子单元6041具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
所述确定子单元6043还可以具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
需要说明的是，所述第一获取单元601具体用于：获取目标区域的N个备选运动信息集，每个所述备选运动信息集中存在至少1个备选运动信息；分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息；分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测；获取所述预测选择参考；将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测；确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
需要说明的是，如图17所示，所述编码装置60还包括：
第三获取单元605，用于在所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测之后，根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息。
写入单元606，用于将所述N个运动相关信息转换为二进制字写入码流。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本发明实施例提供的视频编码装置中，第一获取单元针对一个目标区域获取预设个数的运动信息，确定单元将补偿单元根据所述预设个数的运动信息得到的预测与第二获取单元获取的所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频解码性能，提高解码精确度。
需要说明的是，上述视频编码装置可以为编码器。
本发明实施例一种视频解码装置70，如图18所示，包括：
处理器701，用于根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数。
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。
所述处理器701还用于分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
所述处理器701还用于获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值。
所述处理器701还用于根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
这样一来，处理器针对一个目标区域获取预设个数的运动信息，将根据所述预设个数的运动信息得到的预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频解码性能，提高解码精确度。
所述处理器701具体用于：根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测。
所述处理器701具体用于：根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，所述处理器701具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，所述处理器701具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，所述处理器701具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
进一步的，所述处理器701还用于：根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
具体的，可以根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和处理器的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
需要说明的是，上述视频编码装置可以为解码器。
本发明实施例提供一种视频编码装置80，如图19所示，包括：
处理器801，用于确定目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数。
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2。
所述处理器801还用于分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值。
所述处理器801还用于获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值。
所述处理器801还用于根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
这样一来，处理器针对一个目标区域获取预设个数的运动信息，将根据所述预设个数的运动信息得到的预测与获取的所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测，相较于现有技术，不需要进行图像分割，同时根据多个运动信息对同一目标区域的描述得到的多个预测更为准确，根据所述多个预测与所述预测选择参考确定所述目标区域的最终预测的准确度更高，因此能够增强视频编码性能，提高解码精确度。
所述处理器801具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测。
所述处理器801具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。当所述基本预测单元由一个采样点构成时，所述处理器801具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，所述处理器801具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，所述处理器801具体用于：分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
所述处理器801还可以用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
具体的，可以根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
需要说明的是，所述处理器801还可以用于：获取目标区域的N个备选运动信息集，每个所述备选运动信息集中存在至少1个备选运动信息；分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息；分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测；获取所述预测选择参考；将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测；确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
所述处理器801还可以用于：在所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测之后，根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息；将所述N个运动相关信息转换为二进制字写入码流。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和处理器的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
需要说明的是，上述视频编码装置可以为编码器。
图20描述了本发明另一个实施例提供的视频解码装置90的结构，包括至少一个处理器901(例如CPU)，至少一个网络接口902或者其他通信接口，存储器903，和至少一个通信总线904，用于实现这些装置之间的连接通信。处理器901用于执行存储器903中存储的可执行模块，例如计算机程序。存储器903可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个网络接口902(可以是有线或者无线)实现该解码装置90与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
在一些实施方式中，存储器903存储了程序9031，程序9031可以被处理器901执行，这个程序9031包括：
根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
需要说明的是，上述视频编码装置可以为解码器。
图21描述了本发明另一个实施例提供的视频编码装置100的结构，包括至少一个处理器1001(例如CPU)，至少一个网络接口1002或者其他通信接口，存储器1003，和至少一个通信总线1004，用于实现这些装置之间的连接通信。处理器1001用于执行存储器1003中存储的可执行模块，例如计算机程序。存储器1003可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个网络接口1002(可以是有线或者无线)实现该解码装置100与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
在一些实施方式中，存储器1003存储了程序10031，程序10031可以被处理器1001执行，这个程序10031包括：
确定目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
所述确定目标区域的N个运动信息包括：
获取目标区域的N个备选运动信息集，每个所述备选运动信息集中存在至少1个备选运动信息；
分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息；
分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测；
获取所述预测选择参考；
将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测；
确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
在所述确定目标区域的N个运动信息之后，所述方法还包括：
根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息；
将所述N个运动相关信息转换为二进制字写入码流。
实际应用中，在目标区域是矩形图像块的情况下，视频解码装置01的结构如图22所示，包括：熵解码单元011，反扫描单元012，反量化单元013，反变换单元014，预测单元015，组合单元016和帧存储件017。所述视频解码装置01可以位于手机、平板电脑等手持终端设备以及具有视频播放功能的穿戴式终端设备中，也可位于笔记本电脑、台式电脑、通信网络的媒体处理功能节点等装置中，当编码端生成的码流经过熵解码单元011时，由所述熵解码单元011对该码流进行熵解码处理得到一组预测误差的重建数值和头信息(包括运动信息)，这一组预测误差的重建数值可以看作是一个1维系数向量，然后所述1维系数向量经过反扫描单元012，由所述反扫描单元012进行反扫描处理得到2维系数块，该2维系数块经过反量化单元013的反量化处理和反变换单元013的反变换处理得到目标区域的预测误差，同时，所述头信息经过预测单元015处理得到目标区域的最终预测，所述处理过程可以参照本发明实施例提供的视频解码方法，所述预测误差与所述最终预测经由组合单元016组合得到经重建的块，所述经重建的块由帧存储件017进行存储，可以在视频播放时显示在所述手机、笔记本电脑等装置的显示器上，也可以在后续预测单元015对头信息进行处理时，辅助确定最终预测。特别的，本发明实施例中，图11中的第一获取单元501的功能可以在视频解码装置01的熵解码单元011实现，补偿单元502、第二获取单元503和确定单元504的功能都可以在视频解码装置01的预测单元015实现。
需要说明的是，上述本发明实施例揭示的方法或者装置可以应用于处理器中。该处理器可以是一种集成电路芯片，例如手机终端处理芯片，也可以为上述手机终端芯片中所集成的专用图形图像视频处理芯片，具有视频信号的处理能力。上述本发明实施例揭示的方法或者装置还可以软件方式所实现，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成，例如集成有该指令程序的终端或者电脑。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可解程门阵列(FPGA)或者其他可解程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器例或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件解码处理器执行完成，或者用解码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可解程只读存储器或者电可擦写可解程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中，结合其硬件完成上述方法的步骤。
需要说明的是，本发明涵盖本文所述的方法及装置可构建于例如(但不限于)以下各种各样的电子装置中或与其相关联：移动电话(包括智能手机)，个人数据助理(PDA)，手持式或便携式计算机，照相机，MP4播放器，摄录机，电视监视器，平板显示器，计算机监视器，电子照片等具有视频处理功能的产品或设备。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (40)

1.一种视频解码方法，应用于解码端，其特征在于，包括：
根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
6.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
7.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
8.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
9.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
10.一种视频编码方法，应用于编码端，其特征在于，包括：
确定目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子包括：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
15.根据权利要求12或14所述的方法，其特征在于，
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
16.根据权利要求12或14所述的方法，其特征在于，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
17.根据权利要求12或14所述的方法，其特征在于，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
18.根据权利要求12或14所述的方法，其特征在于，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差包括：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
19.根据权利要求10至18任意一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述确定目标区域的N个运动信息包括：
获取目标区域的N个备选运动信息集，每个所述备选运动信息集中存在至少1个备选运动信息；
分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息；
分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测；
获取所述预测选择参考；
将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测；
确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
20.根据权利要求10至19任意一项权利要求所述的方法，其特征在于，在所述确定目标区域的N个运动信息之后，所述方法还包括：
根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息；
将所述N个运动相关信息转换为二进制字串写入码流。
21.一种视频解码装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于根据编码端生成的码流中的运动相关信息获取目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
补偿单元，用于分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
第二获取单元，用于获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
确定单元，用于根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
22.根据权利要求21所述的视频解码装置，其特征在于，
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述确定单元具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
23.根据权利要求22所述的视频解码装置，其特征在于，
所述确定单元具体包括：
处理子单元，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较子单元，用于比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
24.根据权利要求22所述的视频解码装置，其特征在于，
所述确定单元具体包括：
确定子单元，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
获取子单元，用于用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
25.根据权利要求24所述的视频解码装置，其特征在于，
所述确定子单元具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
26.根据权利要求23或25所述的视频解码装置，其特征在于，
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
27.根据权利要求23或25所述的视频解码装置，其特征在于，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
28.根据权利要求23或25所述的视频解码装置，其特征在于，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
29.根据权利要求23或25所述的视频解码装置，其特征在于，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
30.一种视频编码装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于确定目标区域的N个运动信息，所述N为大于等于2的整数；
补偿单元，用于分别使用所述N个运动信息中的每个运动信息对所述目标区域进行运动补偿操作得到目标区域的N个预测，所述目标区域的N个预测中的每个预测包括所述目标区域中所有采样点的预测值；
第二获取单元，用于获取所述目标区域的预测选择参考，所述目标区域的预测选择参考为所述目标区域的对应的参考区域中所有采样点的值；
确定单元，用于根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测。
31.根据权利要求30所述的视频编码装置，其特征在于，
所述目标区域由M个基本预测单元构成，所述M大于等于2；
所述确定单元具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的最终预测；
其中，所述基本预测单元的N个预测中的每个预测由所述基本预测单元中所有采样点的预测值组成，所述基本预测单元的预测选择参考为与所述基本预测单元对应的参考区域的所有采样点的值。
32.根据权利要求31所述的视频编码装置，其特征在于，
所述确定单元具体包括：
处理子单元，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
比较子单元，用于比较所述基本预测单元的N个预测误差，获取最小的预测误差所对应的基本预测单元的预测作为所述基本预测单元的最终预测。
33.根据权利要求31所述的视频编码装置，其特征在于，所述确定单元包括：
确定子单元，用于根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考确定所述基本预测单元的N个权重因子；
获取子单元，用于用所述N个权重因子对所述基本预测单元的N个预测进行加权平均得到所述基本预测单元的最终预测。
34.根据权利要求33所述的视频编码装置，其特征在于，
所述确定子单元具体用于：
根据所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考计算得到基本预测单元的N个预测误差；
分别求所述基本预测单元N个预测误差的倒数得到所述基本预测单元的N个权重因子。
35.根据权利要求32或34所述的视频编码装置，其特征在于，
所述基本预测单元由一个或多个采样点构成。
36.根据权利要求32或34所述的视频编码装置，其特征在于，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的差值的平方得到所述基本预测单元的N个预测误差。
37.根据权利要求32或34所述的视频编码装置，其特征在于，当所述基本预测单元由一个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的差值，并对每个所述差值进行滤波处理并取绝对值得到所述基本预测单元的N个预测误差；
或，分别对所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值进行滤波处理，对所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值进行滤波处理，分别求滤波处理后所述基本预测单元的N个预测中的采样点的值与滤波处理后所述基本预测单元的预测选择参考中的采样点的值的绝对差值得到所述基本预测单元的N个预测误差。
38.根据权利要求32或34所述的视频编码装置，其特征在于，当所述基本预测单元由多个采样点构成时，
所述处理子单元或确定子单元具体用于：
分别求所述基本预测单元的N个预测与所述基本预测单元的预测选择参考中位于同一位置的采样点的值的绝对差值得到N个绝对差值集合，每个所述绝对差值集合包括组成所述基本预测单元的所有采样点的绝对差值；
分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的平方之和得到基本预测单元的N个预测误差，
或，分别获取所述N个绝对差值集合中每个绝对差值集合中所有绝对差值的高阶范数作得到基本预测单元的N个预测误差。
39.根据权利要求30至38任意一项权利要求所述的视频编码装置，其特征在于，所述第一获取单元具体用于：
获取目标区域的N个备选运动信息集，每个所述备选运动信息集中存在至少1个备选运动信息；
分别从所述N个备选运动信息集的每个备选运动信息集中选取1个备选运动信息，得到W个运动信息组合，每个所述运动信息组合中存在N个运动信息；
分别使用所述W个运动信息组合中的每个运动信息组合对目标区域进行运动补偿操作得到W个预测组合，每个所述预测组合包括目标区域的N个预测；
获取所述预测选择参考；
将每个所述预测组合中所述目标区域的N个预测与所述预测选择参考分别进行比较确定符合预设条件的优选预测；
确定所述优选预测对应的运动信息组合中的N个运动信息为所述目标区域的N个运动信息。
40.根据权利要求30至39任意一项权利要求所述的视频编码装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三获取单元，用于在所述根据所述目标区域的N个预测与所述目标区域的预测选择参考确定所述目标区域的最终预测之后，根据所述N个运动信息得到N个运动相关信息；
写入单元，用于将所述N个运动相关信息转换为二进制字写入码流。
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