CN104519352A

CN104519352A - 一种判别最佳预测模式的方法及装置

Info

Publication number: CN104519352A
Application number: CN201410790311.2A
Authority: CN
Inventors: 钟俊华; 陈小桥; 张鹏
Original assignee: Vimicro Corp
Current assignee: Vimicro Corp
Priority date: 2014-12-17
Filing date: 2014-12-17
Publication date: 2015-04-15

Abstract

本发明实施例提供了一种最佳预测模式判别方法及装置，缩短预测时间，以满足高清序列的实时编解码。其中，所述最佳预测模式判别方法，包括：将SVAC帧内预测划分为最佳预测模式判别和预测值计算两个子步骤；同一时间单元内既计算当前帧的预测值，又确定下一帧所需要最佳预测模式。

Description

一种判别最佳预测模式的方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及图像重建技术，特别涉及一种判别最佳预测模式的方法及装置。

技术背景

SVAC标准中，采用重建图像数据作为预测参考像素来进行最佳预测模式预测。图1所示为现有技术中预测方法流程图。如图1所示，每一个块在预测时都需要经过变换、量化后再生成重建数据作为接下来的块预测的参考像素。具体而言，每一个块都需要经过最佳预测模式判别(Choose Intraprediction)——预测计算(Intra prediction)——变换(T)——量化(Q)——反量化(Q’)——T’(反变换)——滤波前的重构图像(uF’)——最佳预测模式判别(Choose Intra prediction)，最终获得最佳预测模式。整个计算过程按照拉格朗日率失真优化(RDO)模式判别方法进行的，完成一个块的预测所需要的时间很长。

然而，对于如SVAC标准这样用于安防视频编解码的标准，对实时性要求较高，为此，需要一种新的判别最佳预测模式的方式，以缩短预测时间。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种最佳预测模式判别方法及装置，缩短预测时间，以满足高清序列的实时编解码。

本发明实施例提供的一种最佳预测模式判别方法，包括：

将SVAC帧内预测划分为最佳预测模式判别和预测值计算两个子步骤；同一时间单元内既计算当前帧的预测值，又确定下一帧所需要最佳预测模式。

本发明实施例提供的一种最佳预测模式判别装置，包括：模式判别模块、预测值计算模块、存储器；其中，

存储器用于存放当前块的原始图像数据以及邻近块的参考像素；

模式判别模块用于从存储器中读出当前块的原始图像数据，根据不同预测模式计算出相应的SAD，通过比较SAD选择出最佳的预测模式，将当前块的最佳预测模式发送到预测值计算模块，供下一周期的预测值计算模块使用；

预测值计算模块用于从存储器读取邻近块的参考像素，根据上一周期模式判别模块发送的邻近块的最佳预测模式，计算出邻近块的预测值。

在宏块进行帧内预测的过程中，利用本发明实施例提供的方法，可以节约每个块进行预测的周期数，大大减少预测的时间；提升SVAC编解码的效率，以满足高清序列实时的要求。

附图说明

图1是现有技术中最佳预测模式判别方法的硬件实现示意图。

图2是本发明实施例中一种最佳预测模式判别方法的示意图。

图3是本发明实施例中一种最佳预测模式判别方法的时序示意图。

图4是本发明实施例中一种最佳预测模式判别装置的结构示意图。

图5是本发明实施例中一种预测值计算模块的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

本发明实施例提供的判别最佳预测模式方法，将SVAC帧内预测模块划分为最佳预测模式判别和预测值计算两个子步骤，同一时间单元内既可以计算当前帧的预测值，又可以确定下一帧所需要最佳预测模式，相比于现有技术，整个预测时间可以缩小一半左右。

图2所示为本发明实施例中一种判别最佳预测模式方法的示意图。如图2所示，本发明实施例提供的预测方法将把帧内预测分成两个流水级处理，第一个流水级判别最佳预测模式，第二个流水级使用前一个流水级判别出的最佳预测模式计算出预测值。

具体而言，在最佳预测模式判别阶段，读取原始图像数据作为当前块的预测参考像素，根据SVAC标准提供的5种亮度模式和4种色度模式算法，分别计算出各模式的预测值，再计算SAD，选择SAD最小的模式作为当前块的最佳预测模式。

在预测值计算阶段，读取重建图像数据作为当前块的预测参考像素，再根据上一个流水级中最佳预测模式阶段判别的最佳预测模式，计算出当前块的预测值，并把预测值送给SVAC的其它模块。

在本发明一实施例中，通过分析SVAC标准提供的帧内预测各模式的计算公式，可以将亮度预测和色度预测的所有模式总结如下表：

表一：亮度预测和色度预测的各模式公式特征

注:上表中各数值含义可参考SVAC标准文本。

从上表的亮度预测和色度预测的各模式公式特征可知，可将所有预测模式的计算分成5类，且这5类都满足同一个“运算原则”——“先求和，再移位”，因此，帧内预测的可重构计算可以以(A+2*B+C+2)>>2为核心进行设计。

具体而言：

1)对于垂直和水平预测，预测值直接等于参考像素值，不需要其它计算。

2)对于DC模式，当左边块和上边块参考都不可用时，预测值是常数，不需要其它计算。

3)对于DC模式，当左边块和上边块均可用时，需要计算两次(A+2*B+C+2)>>2，再求和，并且右移1位。

4)对于DC模式，当左边块和上边块仅一个可用时，计算一次(A+2*B+C+2)>>2。

5)对于plane模式(色度为mode 3)，predMatrix[x,y]＝Clip1((ia+(x-3)*ib+(y-3)*ic+16)>>5)(x,y＝0…7)；其中，ia＝(r[8]+c[8])<<4，ib＝(17*ih+16)>>5，ic＝(17*iv+16)>>5。

可见对于同一个块，ia、ib和ic三个值是固定的。假设A＝ia+(-3)*ib+(-3)*ic+16，则第一行的8个像素均可以由A得到，即：

predMatrix[x,0]＝Clip1((ia+(x-3)*ib+(-3)*ic+16)>>5)＝Clip1((A+x*ib)>>5)(x＝0…7)。

而从第二行开始，每一行的预测值均是由前一行对应位置的预测值加上ic得到，例如第二行：

predMatrix[x,1]＝Clip1((ia+(x-3)*ib+(-2)*ic+16)>>5)＝Clip1(predMatrix[x,0]+ic)>>5)(x＝0…7)。

由此可见，在plane预测模式中，最关键的是计算出第一行的第一个像素的预测值，而同一块中其它像素的预测值可以通过加上ib或ic来求得。因为对于同一块，ia，ib，ic和A四个值是固定的，所以在进行plane预测前，先用预处理单元把ia，ib，ic和A四个值计算出来，最后再利用如上公式可以进行预测值的计算。

图3是本发明实施例中一种最佳预测模式判别方法的时序示意图。图3所示，经过这样的流水级安排后，在计算第2个宏块(Macro Block，MB)的最佳预测模式的同时，计算第1个MB的预测值；同理，在计算第3个MB的最佳预测模式的同时，计算第2个MB的预测值；依次类推，当计算第n个MB的最佳预测模式的同时，进行第n-1个MB的预测值计算。因此，完成n个MB帧内预测所需要的时间是n+1个单位时间，其中每个单位时间为帧内预测完成一个MB最佳预测模式判别的时间。

图4是本发明实施例中一种最佳预测模式判别装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：模式判别模块、预测值计算模块、存储器。存储器用于存放预测所需要的邻近参考像素和邻近块最佳预测模式。在一实施例中，可以将存储器划为存储原始图像数据的NB RAM以及存放邻近参考像素的NE RAM。模式判别模块从共享的NB RAM中读出原始图像数据，根据不同预测模式计算出相应的SAD，通过比较SAD选择出最佳的预测模式，将最佳预测模式送给预测值计算模块。在一实施例中，模式判别模块还进一步确定相应的最佳划分模式，其中，最佳划分模式指的是帧内预测(INTRAPREDICTION)中宏块划分模式，比如4*4模式或8*8模式。预测值计算模块从NE RAM中读取重构参考像素，并根据接收到的最佳预测模式，或者最佳预测模式和最佳划分模式，最后计算预测值。

图5所示为本发明一实施例中预测值计算模块的结构示意图。如图5所示，该预测值计算模块有多个选择器、加法器、移位器以及寄存器构成。其中在一实施例中，具有2个选择器，一个选择器用于从NE RAM读取的重构参考像素中选择出需要用来计算的像素，另一个选择器用于实现选择0还是选择移位后的结果，多个加法器用于实现加法功能，移位器用于实现移位功能，寄存器用于存储中间计算结果。利用图5所示的预测值计算模块可以同时计算出8个像素点的预测值。

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、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种判别最佳预测模式的方法，其特征在于，包括:

将SVAC帧内预测划分为最佳预测模式判别和预测值计算两个子步骤；同一单元时间内既计算当前块的预测值，又确定下一块所需要最佳预测模式。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定下一块所需要最佳预测模式为：

读取所述下一块的原始图像数据作为下一块的预测参考像素，根据SVAC标准提供的模式算法以及SAD算法，计算所述下一块的最佳预测模式。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据SVAC标准提供的色度模式算法以及SAD算法，计算所述下一块的最佳预测模式为：

根据SVAC标准提供的5种亮度模式和4种色度模式算法，分别计算出所述5种亮度模式和4种色度模式的预测值，再计算每种模式预测值的SAD，选择SAD最小的模式作为所述下一块的最佳预测模式。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述5种亮度模式和4种色度模式的预测值计算满足“先求和，再移位”的运算原则。

5.如权利要求1、2、3或4所述的方法，其特征在于，所述计算当前块的预测值包括：

读取当前块的重构图像数据，根据上一时间单元内确定的当前块的最佳预测模式，计算出当前块的预测值。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述最佳预测模式判别阶段进一步确定帧内预测中最佳宏块划分模式，则所述预测值计算阶段根据上一时间单元内确定的当前块的最佳预测模式以及最佳宏块划分模式计算出当前块的预测值。

7.如权利要求1、2、3或4所述的方法，其特征在于，所述同一单位时间为帧内预测完成一个块最佳预测模式判别所需的时间。

8.一种判别最佳预测模式的装置，其特征在于，包括：模式判别模块、预测值计算模块、存储器；其中，

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述存储器包括存储当前块原始图像数据的NB RAM以及存放邻近块参考像素的NE RAM。

10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预测值计算模块包括至少一个选择器、加法器、移位器以及寄存器。