CN104702955A - 屏幕视频的预测编码的方法与系统 - Google Patents

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Abstract

屏幕视频的预测编码的方法与系统。本揭露依据一实施例，提供一种屏幕视频的预测编码的方法，此方法利用分类器，将屏幕视频内容中多个编码区块分成多种区块类型；以及利用计算装置，根据此多个编码区块相对应的此多种区块类型，过滤此多个编码区块的每一编码区块与目前编码区块不同区块类型的至少一候选区块，并且算出基于类型的移动合并模式的第一候选移动向量集合与基于类型的进阶移动向量预测模式的第二候选移动向量集合。

Description

屏幕视频的预测编码的方法与系统
技术领域
本揭露涉及一种屏幕视频(screen video)的预测编码的方法与系统。
背景技术
屏幕视频内容编码(Screen Content Coding，SCC)常应用的服务如智能家庭、云端游戏、医疗等的关键技术。屏幕视频内容编码技术是从各种装置的屏幕提取画面，在每单位时间(例如秒)提取多张构成连续画面的视频内容后，将屏幕视频内容进行压缩编码的技术。无线多屏幕画面内容分享的产品如Media Link HD、All share Cast等，为此也订定了屏幕镜射(mirroring)服务的通信标准，如WiFi-显示器的Miracast标准、点对点(peer-to-peer，P2P)无线屏幕录影(wireless screencast)，以提供跨平台屏幕内容分享的标准。云端互动式屏幕分享服务平台则可通过互联网(Internet)将远端服务器执行的屏幕画面分享至使用者，让使用者可通过互动界面操控远端服务器，例如云端游戏、云端智能家庭、远端桌面等即是此服务的应用。
在视频编码过程中，画面间预测编码(Inter-prediction)及画面内预测编码(Intra-prediction)扮演重要的角色。画面间预测编码是利用视频内容不同时间点画面内容的关联性(时间关联性)进行压缩编码。画面内预测编码是利用同一张画面内的相邻区域画面关联性(空间关联性)进行压缩编码。视频内容编码一般利用统计参数，判断输入图像中的每一区块是空白、或是非移动区块、或是移动区块，然后挑选相对应的省略模式(Skip mode)、或是画面间编码(Intracoding)、或是画面内编码(Inter coding)。视频内容编码的另一实施范例依据输入图像的特性(例如场景统计)，将此输入图像分类成已事先定义好的类型，然后每一不同类型的图像分配不同的权重并且采用不同的编码参数。
屏幕视频内容通常包含文字(text)、线条(lines)、计算机图形(graphics)等与一般视频内容迥异的内容。文字、线条、计算机图形等此类内容非自然图像且为高频数据，其特性为容易模糊或消失。目前许多针对屏幕视频内容的编码技术已被提出，而部分编码方法已被视频编码标准如H.265/高效率视频编码(High efficiency video coding，HEVC)采用。
HEVC有多种编码模式(mode)，移动合并模式(motion merge mode)是其中一种编码模式，此移动合并模式可从时间上(不同画面)与空间上(同画面邻近区域)共7个位置的移动向量(此7个向量为邻近画面的五个移动向量与参考画面的两个移动向量)中挑出最多五个做为候选者(candidate)，例如在可供挑选的为七个编码区块(coding block)中，从同画面邻近区域的多个编码区块中最多挑选4个，从不同画面的同一相对位置各自对应的编码区块中最多挑选一个。但有可能会有一些位置不存在移动向量，所以如果可以选的话，会照特定顺序最多选到五个，然后从这五个中经由比对选出最佳配对的移动向量当成编码结果。此移动向量指向的区域与目前正要编码的区域很相似，可通过如运动补偿的方式达到压缩的效果。
进阶移动向量预测(Advanced Motion Vector Prediction，AMVP)模式是HEVC的多种编码模式的其中另一种编码模式，此AMVP模式跟邻近画面的五个移动向量与参考画面的两个移动向量比对，从而挑选出移动向量搜寻的起始点(initial point)，也就是说，与移动合并模式从相同的7个位置的移动向量挑出最多两个做为候选者，然后从这两候选者中经由比对选出最佳配对的移动向量当成编码结果。
上述这些屏幕视频内容的编码技术或产品或其他类似技术及/产品利用视窗屏幕内容的特性，针对图像内编码模式(Intra prediction)的文字、自然图片、混合自然图片与文字等图像设计独特的画面内编码(Intra coding)。例如，HEVC屏幕视频内容的编码技术针对屏幕视频内容中图像内编码模式的文字、自然图片、混合自然图片与文字混合等图像采用高编码复杂度(例如H.264的数倍)的硬件与高存储器数据存取量(例如双倍速数据传输(Double DateRat，DDR)存储器频宽的数倍)来执行编码。
发明内容
本揭露的实施例可提供一种屏幕视频的预测编码的方法与系统。
本揭露的一实施例是关于一种屏幕视频的预测编码的方法。此方法可包含:利用分类器(classifier)，将屏幕视频内容中多个编码区块(coding block)分成多种区块类型；以及利用计算装置(computing device)，根据此多个编码区块相对应的此多种区块类型，过滤此多个编码区块的每一编码区块与目前编码区块不同区块类型(block type)的至少一候选区块，并且算出基于类型的移动合并(Type-based Motion Merge，TMM)模式的第一候选移动向量集合与基于类型的进阶移动向量预测(Advanced Motion Vector Prediction，AMVP)模式的第二候选移动向量集合。
本揭露的另一实施例是关于一种屏幕视频编码的系统。此系统可包含分类器、以及计算装置。此分类器将屏幕视频内容中多个编码区块分成多种区块类型。此计算装置根据此多个编码区块相对应的此多种区块类型，过滤此多个编码区块的每一编码区块与目前编码区块不同区块类型的至少一候选区块，并且算出基于类型的移动合并(TMM)模式的第一候选移动向量集合与基于类型的进阶移动向量预测(AMVP)模式的第二候选移动向量集合。
现在配合下列图示、实施例的详细说明及权利要求书，将上述及本发明的其他优点详述于后。
附图说明
图1是依据本揭露的一实施例，说明屏幕视频内容中的文字图像内容与自然图像内容的一范例示意图。
图2是依据本揭露的一实施例，说明利用区块分类的屏幕视频的预测编码的组成部分。
图3是依据本揭露的一实施例，说明一种屏幕视频的预测编码的方法。
图4是依据本揭露的一实施例，说明一种屏幕视频的预测编码的系统。
图5是依据本揭露的一实施例，说明分类器的运作。
图6是依据本揭露的一实施例，说明计算装置执行画面间预测编码时，建置基于类型的移动合并模式的运作流程。
图7A至图7C是依据本揭露的一实施例，说明计算装置建置基于类型的移动合并模式的移动向量候选集合的一个范例示意图。
图8是依据本揭露的一实施例，说明计算装置执行画面间预测编码时，建置基于类型的进阶移动向量预测模式的运作流程。
图9是依据本揭露的一实施例，说明此基于类型的移动向量估计的运作流程。
图10A是依据本揭露的一实施例，说明跨边界的区块类型的四种情况。
图10B是依据本揭露的一实施例，说明处理跨边界的区块类型的一范例示意图。
【符号说明】
100 屏幕视频内容           110 文字图像内容的部分
120 自然图像内容的部分     112、132 区块
122 文字图像内容           1142 自然图像内容
200 利用区块分类的屏幕视频的预测编码的运作流程
210 区块类型分类
220 基于类型的移动合并模式
230 基于类型的进阶移动向量预测模式
240 基于类型的快速移动向量估计
310 利用分类器，将屏幕视频内容中多个编码区块分成多种区块类型
320 利用计算装置，依据此多个编码区块相对应的此多种区块类型，对此多个编码区块的每一编码区块过滤与目前编码区块不同区块类型的至少一候选区块，并且算出移动合并模式的第一候选区块集合以及进阶移动向量预测模式的第二候选区块集合
330 依据此编码区块相对应的该区块类型，从搜寻点集合过滤与此目前编码区块不同区块类型的搜寻点，从而搜寻到估计的移动向量
400 屏幕视频的预测编码的系统
410 分类器                 420 计算装置
412 多个编码区块           414 多种区块类型
416 已编码的参考数据       422 画面间预测结果
424 辅助信息               430 画面内预测编码模块
432 画面内预测结果
501 输入区块               510 颜色计数程序
C 颜色计数
520 判断输入区块内颜色计数C是否大于一阈值C1
530 决定出输入区块是一类型n的编码区块
540 计数输入区块的内容的频率计数超过n-1个频率计数阈值F1～Fn-1的计数，从而产生频率直方图
550 依据此频率直方图，决定此输入区块的一类型i，1≦i≦n
610 将输入的多个候选区块，利用此多个候选区块相对应的多种区块类型进行排序
620 建置基于类型的移动合并模式的候选集合
630 利用此候选集合中多个候选区块相对应的多种类型，滤除不同区块类型的候选区块相对应的候选移动向量
640 同时考虑编码(压缩)比特率R与品质失真D，进行比对利用这些候选移动向量的每一候选移动向量所得到的RD-成本
650 从中选出一或多个最新的配对的移动向量，从而形成此基于类型的移动合并模式的一候选移动向量集合
a～e 同画面邻近区域的5个位置对应的候选区块
f～g 不同画面的同一相对位置各自对应的候选区块
MVa～MVf 候选集合中的候选移动向量
820 建置基于类型的进阶移动向量预测模式的候选集合
830 利用此候选集合中多个候选区块相对应的多种类型，滤除不同区块类型的候选区块相对应的候选移动向量
850 从中选出k2个最新的配对的移动向量，做为基于类型的进阶移动向量预测模式的一候选移动向量集合
910 执行初始化程序，至少包括对于每一次的画面间预测编码程序，设定由多个搜寻点组成的搜寻点集合
920 决定此搜寻点集合中每一搜寻点对应的区块类型与目前编码区块相对应的区块类型
930 利用此多个搜寻点对应的至少一区块类型，从该搜寻点集合中滤除与该目前编码区块不同区块类型的一或多个搜寻点
940 依据该被滤除后的搜寻点集合，计算目前的移动向量
950 计算新的搜寻点集合
960 将最新的移动向量做为估计的移动向量
m、n 区块的宽与高
x、y 区块搜寻移动向量时，x-方向与y-方向的位移量
具体实施方式
以下，参考伴随的图示，详细说明依据本揭露的实施例，从而使本领域技术人员易于了解。所述的发明创意可以采用多种变化的实施方式，当不能只限定于这些实施例。本揭露省略已熟知部分(well-known part)的描述，并且相同的参考号在本揭露中代表相同的元件。
依据本揭露的实施例，提供一种屏幕视频的预测编码的实施范例，此实施范例可藉由利用屏幕视频内容包含文字、线条、计算机图形等与一般视频内容的差异，使用编码区块的区块类型提升视频编码画面间预测和/或画面内预测的效能。依据本揭露的实施例，画面间预测编码及画面内预测编码进行预测的最小单位称之为编码区块。依据本揭露的实施例，先将屏幕视频内容中多个编码区块分成多种区块类型(例如文字图像与自然图像等)后，对于此多个编码区块的每一编码区块，依据此编码区块的区块类型过滤与目前编码区块不同类型的至少一候选区块，来建置移动合并(Motion Merge)模式的第一候选移动向量集合与进阶移动向量预测(AMVP)模式的第二候选移动向量集合。此实施范例还可依据此目前编码区块的类型，过滤与此目前编码区块不同类型的搜寻点，从而快速搜寻到估计的(estimated)移动向量。
承接上述，依据本揭露的实施例，屏幕视频内容中多个视频编码区块可分成两种类型，其中一种类型是属于非自然图像内容的部分，另一种类型是属于自然图像内容的部分。例如，此多个视频编码区块的每一编码区块是文字图像内容或是自然图像内容。图1是依据本揭露的一实施例，说明屏幕视频内容中的文字图像内容与自然图像内容的一范例示意图。在图1的范例中，屏幕视频内容100包含两部分，其中一部分是文字图像内容的部分110，另一部分是自然图像内容的部分120。将文字图像内容的部分110中的区块112放大后，即为文字图像内容122。将自然图像内容的部分120中区块132放大后，即为自然图像内容142。换句话说，屏幕视频内容可包括非自然图像内容的部分与自然图像内容的部分，或是包括前述两部分的其中一部分。非自然图像内容的部分是文字、线条、计算机图形等类型的其中一类型或一类型以上组合而成的非自然图像内容。非自然图像内容的类型不限于只有前述文字、线条、计算机图形这些类型。
图2是依据本揭露的一实施例，说明利用区块分类的屏幕视频的预测编码的组成部分。参考图2，此利用区块分类的屏幕视频的预测编码的运作流程200可包含四部分，即区块类型分类(Block-type classification)210、基于类型的(Type-based)移动合并模式220、基于类型的进阶移动向量预测模式230、以及基于类型的移动向量估计(Motion Vector Estimation)240。
图3是依据本揭露的一实施例，说明一种屏幕视频的预测编码的方法。参考图3，此方法利用分类器，将屏幕视频内容中多个编码区块分成多种区块类型(步骤310)后，利用计算装置，依据此多个编码区块相对应的此多种区块类型，对此多个编码区块的每一编码区块过滤与目前编码区块(currentcoding block)不同区块类型的至少一候选区块，并且算出移动合并模式的第一候选移动向量集合以及进阶移动向量预测(AMVP)模式的第二候选移动向量集合(步骤320)。此方法还可依据此编码区块相对应的该区块类型，从搜寻点集合过滤移除与此目前编码区块不同区块类型的搜寻点，从而搜寻到估计的移动向量(步骤330)。在图10B的范例中，将再说明移动向量的搜寻。
承接上述，图4是依据本揭露的一实施例，说明一种屏幕视频的预测编码的系统。参考图4，此屏幕视频的预测编码的系统400可包含分类器410、以及计算装置420。分类器410将输入的多个编码区块412分成多种区块类型414后，将多个编码区块412与多种区块类型414提供给计算装置420。计算装置420依据多个编码区块412对应的多种区块类型414与至少一已编码的参考数据416，执行一画面间预测编码程序，包括对多个编码区块412的每一编码区块过滤与与目前编码区块不同区块类型的至少一候选区块，并且算出基于类型的移动合并模式220的第一候选移动向量集合以及基于类型的进阶移动向量预测模式230的第二候选移动向量集合。依据多种区块类型414与已编码的参考数据416，计算装置420还可自搜寻点集合中过滤与此目前编码区块不同区块类型的搜寻点，从而快速搜寻到估计的移动向量(即基于类型的移动向量估计240)。此多个编码区块412可经由分割一输入画面而形成。
承接上述，计算装置420执行画面间预测编码后，输出的画面间预测结果422例如是，但不限定于基于类型的移动合并模式220的第一候选移动向量集合、进阶移动向量预测模式230的第二候选移动向量集合、搜寻到的估计的移动向量等。已编码的参考数据416例如是，但不限定于已编码的参考区块的像素数据(reference block pixels)、已编码的参考区块的移动向量、已编码的参考区块的类型等的前述参考数据的其中一种或一种以上的组合。参考区块是参考画面中的区块可用来搜寻移动向量。如图4所示，计算装置420还可提供辅助信息(Auxiliary information)424，是否提供辅助信息424是依使用者需求做调整；当有提供辅助信息时，可用来辅助一画面内预测编码模块430的运作，例如，画面内预测编码模块430可以等待基于类型的移动向量估计240的结果。如果基于类型的移动向量估计240已经得到很好的结果，则在屏幕视频内容编码的过程中，可依据辅助信息424以及由区块-类型分类器410提供的多种区块类型，执行画面内预测编码模块430来产生画面内预测结果432。
依据本揭露的实施例，设计本揭露的分类器的基本原理是，非自然图像内容的部分通常具有少量的基础颜色(base-color)以及具有较高频率的信号。因为基础颜色的计数(count)可由简单计算而求得，并且依据基础颜色可以有效率地筛选出自然图像内容的部分。所以依据本揭露实施例，可以设定一基础颜色计数的阈值(以下称之为颜色计数阈值C1)。当一编码区块内基础颜色的计数大于等于颜色计数阈值C1时，将该编码区块分类为自然图像内容的区块；当此编码区块内基础颜色的计数小于颜色计数阈值C1时，则进一步利用此编码区块的频率信息与多个频率计数阈值，筛选出多种类型。依据本揭露的实施例，可以设定多个频率计数阈值，然后判断一编码区块的高频数目最接近哪一频率计数阈值，以决定此编码区块的类型。
图5是依据本揭露的一实施例，说明分类器的运作，其中此分类器为一n-类型分类器，n是大于等于2的正整数。在图5的范例中，区块-类型是以区块的颜色计数(color count)来分类。参考图5的范例，此n-类型分类器经由颜色计数程序(步骤510)算出输入区块501内颜色计数C，然后判断输入区块501的颜色计数C是否大于颜色计数阈值C1(步骤520)。当输入区块501内颜色计数C大于颜色计数阈值C1时，此n-类型分类器决定输入区块501是类型n的编码区块(步骤530)。当输入区块501内颜色计数C小于等于颜色计数阈值C1时，计数输入区块501的内容的频率计数(frequency count)超过n-1个频率计数阈值F1～Fn-1的计数，从而产生频率直方图(frequency histogram)(步骤540)。例如，第1频率的计数如果超过F1个，第1频率的频率计数就加1；第2频率的计数如果超过F2个，第2频率的频率计数就加1；依此类推，第n-1频率的计数如果超过Fn-1个，第n-1频率的频率计数就加1。依据此频率直方图，此n-类型分类器可决定此输入区块的一类型i，1≦i≦n(步骤550)。
例如，以2-类型分类器为例，当编码区块内基础颜色的计数大于等于颜色计数阈值C1时，将该编码区块分类为自然图像内容的区块；当此编码区块内基础颜色的计数小于颜色计数阈值C1时，则进一步利用频率信息筛选出自然图像内容的区块。因为自然图像内容的区块的高频(AC component)的直方图通常较为分散均匀，非自然图像内容的区块有大多数高频的直方图都相当集中，所以利用此特性，可以设定频率计数阈值F1，计数超过频率计数阈值F1的高频数目，然后可判断当此高频数目小于频率计数阈值F1时，即为自然图像内容的区块(例如图片区块)，否则视为非自然图像内容的区块(例如文字区块)。
承接上述，分类器410输出每一编码区块及其分类结果给模式建置与计算装置420，可使计算装置420执行画面间预测编码时，使用此分类结果提升屏幕视频内容的编码效率与速度。分类器410也可输出每一编码区块及其分类结果给画面内预测编码模块430，画面内预测编码模块430也可使用此分类结果提升屏幕视频内容的编码效率与速度。
依据本揭露的实施例，计算装置420在执行画面间预测编码程序时，利用分类器410所输出的多个编码区块的分类结果进行排序，过滤不同类型的候选区块，从而减少比对计算与存储器数据存取。图6是依据本揭露的一实施例，说明计算装置420执行画面间预测编码时，建置移动合并模式的运作流程。参考图6，在执行画面间预测编码程序时，计算装置420将输入的多个候选区块，利用此多个候选区块相对应的多种区块类型进行排序(步骤610)；建置基于类型的移动合并模式的候选集合(步骤620)，此候选集合是排序后的多个候选区块所对应的多个候选移动向量所形成的集合；以及利用此候选集合中多个候选区块相对应的多种类型，滤除不同区块类型的候选区块相对应的候选移动向量(步骤630)后，同时考虑编码(压缩)比特率R与品质失真(quality distortion)D，进行比对利用这些候选移动向量的每一候选移动向量所得到的RD-成本(步骤640)，然后从中选出一或多个最新的配对的移动向量，从而形成此基于类型的移动合并模式的候选移动向量集合(步骤650)。
承接上述，由于该候选集合是排序后的多个候选区块所对应的多个候选移动向量所形成的集合，所以可提升编码的精确度。并且，因为先滤除不同区块类型的候选区块再进行比对，所以允许此基于类型的移动合并模式的候选移动向量集合为空集合，所以可减少比对计算及存储器数据存取。
图7A至图7C是依据本揭露的一实施例，说明计算装置420建置基于类型的移动合并模式的移动向量候选集合的一个范例示意图。在图7A的范例中，不同画面与同画面邻近区域共有7个位置对应的候选区块，记为候选区块a～候选区块g。其中，候选区块a～候选区块e是同画面邻近区域的5个位置对应的候选区块，候选区块f～候选区块g是不同画面的同一相对位置(co-located)各自对应的候选区块。在图7B的范例中，未排序的候选区块a～候选区块g对应两种区块类型(类型1与类型2)，分别具有索引(index)0～索引6，及分别对应候选移动向量MVa～MVg。在图7C的范例中，先利用候选区块a～候选区块g对应的两种区块类型(类型1与类型2)进行排序。经排序后，类型1的候选区块f具有索引0，对应候选移动向量MVf；类型2的候选区块a～候选区块e以及候选区块g分别具有索引1～索引6，分别对应候选移动向量MVa～MVe以及候选移动向量MVg。将此7个依区块类型排序后的候选区块(候选区块f、候选区块a～候选区块e以及候选区块g)对应的候选移动向量(MVf、MVa～MVe以及MVg)全部纳入初始的候选集合中。
承接上述，在步骤630中，可从初始的候选集合挑出最多k1个做为候选者，k1小于初始的候选集合中候选移动向量的个数。例如，图7C的范例中，在可供挑选的此七个候选移动向量MVa～MVg中，可从MVa～MVe中最多挑选4个(例如MVa～MVd)以及从MVf～MVg中最多挑选一个(例如MVg)，再将挑选出的五个候选移动向量做为基于类型的移动合并模式的移动向量候选集合。候选移动向量MVg以及候选移动向量MVa～MVd是与编码区块相同区块类型的前5个移动向量。
承接上述，滤除不同区块类型的候选区块相对应的候选移动向量后，选出一或多个最佳配对的移动向量可包括:利用每一候选移动向量V，计算预测编码所需要的编码(压缩)比特率R(V)与预测编码所得到的品质失真D(V)、以及同时考虑编码(压缩)比特率R与品质失真D所得到的RD-成本，然后从移动合并模式的移动向量候选集合中，选出使成本RD-成本为最小的移动向量。品质与编码比特率的对应(rate vs distortion)是利用比较多的编码比特(bit,位)通常可以得到比较好的压缩品质，但可能会降低压缩率。
图8是依据本揭露的一实施例，说明计算装置执行画面间预测编码时，建置基于类型的进阶移动向量预测模式的运作流程。如图8的运作流程所示，前面第一步骤与图6的移动合并模式步骤610相同；步骤820与步骤620不同的是，建置基于类型的进阶移动向量预测模式的候选集合；步骤830与步骤630不同的是，步骤630中的候选集合来自步骤620的移动合并模式的候选集合，而步骤830中的候选集合来自步骤820的进阶移动向量预测模式的候选集合；步骤850与步骤650不同的是，从中选出k2个最新的配对的移动向量，做为基于类型的进阶移动向量预测模式的候选移动向量集合，其中k2小于基于类型的移动合并模式的移动向量候选集合中移动向量的个数。
也就是说，移动合并模式与进阶移动向量预测模式的差异是挑选候选集合的数量不同。例如，移动合并模式从7个中最多选出5个，然后再从这五个依照比对结果的RD-成本挑选出一个或多个最佳的候选区块。而先进移动向量预测模式则是从七个中最多选出两个，然后再从两个中依照比对结果的RD-成本挑选出出一个或多个最佳的候选区块。例如，在图7C的范例中，进阶移动向量预测模式最后仅挑选与编码区块相同区块类型的前面两个移动向量(区块类型1的MVf与区块类型2的MVa)做为基于类型的进阶移动向量预测模式的移动向量候选集合，即k2等于2。由于候选集合是排序后的多个候选区块所对应的多个候选移动向量所形成的集合，所以可提升编码的精确度。因为先滤除不同区块类型的候选区块再进行比对，所以允许此基于类型的进阶移动向量预测的候选移动向量集合为一空集合，所以基于类型的进阶移动向量预测模式可提升搜寻点的精确度，从而可避免落入错误的初始搜寻点的范围。
依据本揭露的实施例，基于类型的移动向量估计的设计是在移动向量估计进行时，滤除与编码区块不同区块类型的搜寻点，从而提升屏幕视频内容编码效能，例如加速搜寻的速度、降低比对与计算所需要的存储器数据存取频宽、免于落入不同区块类型的搜寻方向的区域最佳解以提升搜寻移动向量的估计结果的精确度等。如之前所述，计算装置420还可依据多种区块类型414与已编码的的参考数据416，执行基于类型的移动向量估计240。图9是依据本揭露的一实施例，说明此基于类型的移动向量估计的运作流程。
参考图9，计算装置420可执行初始化程序，此初始化程序至少包括对于搜寻移动向量的过程，设定由多个搜寻点组成的搜寻点集合S(步骤910)，其中搜寻点(search point)是此搜寻移动向量的过程中需要检查的预测区块，此预测区块的移动向量对应到一位置，也就是说，此搜寻点集合是由多个需要检查的预测区块形成的集合。当存在搜寻起始点时，决定此搜寻点集合中每一搜寻点对应的区块类型与目前编码区块相对应的区块类型(步骤920)，并且利用此多个搜寻点对应的至少一区块类型，从该搜寻点集合中滤除与该目前编码区块不同区块类型的一或多个搜寻点(步骤930)；再依据该被滤除后的搜寻点集合，计算目前的移动向量(步骤940)；以及计算新的搜寻点集合(步骤950)后，重复步骤920至步骤940，直到不存在该搜寻起始点(motion vectorpredictor)或是该新的搜寻点集合是空集合为止，然后将最新的移动向量做为估计的移动向量(步骤960)。
也就是说，计算装置420进行此基于类型的移动向量估计时，先判断是否存在搜寻起始点(也就是移动向量预测子(motion vector prediction seed))，当不存在此搜寻起始点时，不进行移动向量估计。当存在此搜寻起始点时，从搜寻点集合中滤除与目前编码区块不同区块类型的搜寻点，来加速搜寻最新的移动向量的速度以及降低比对与计算所需要的存储器数据存取频宽。
承接上述，依据本揭露的实施例，计算装置420在执行画面间预测编码程序时，利用编码区块的区块类型，在基于类型的移动合并模式的候选移动向量集合与基于类型的进阶移动向量预测模式的候选移动向量集合，前述两集合的每一集合中，滤除与目前编码区块不同区块类型的候选移动向量，来加速搜寻比对的速度。计算装置420在进行移动向量估计时，可滤除与目前编码区块不同区块类型的搜寻点，来加速搜寻比对的速度，还可以避免搜寻往不同区块类型的搜寻方向前进，所以在移动向量的搜寻过程中，可快速得到估计的移动向量的最佳解。
在移动向量的搜寻过程中，当一个以位置(0，0)为中心点的区块位移至位置(x，y)之后，可能会遇到如图10A的跨边界的区块类型的四种情况。也就是说，此区块的移动向量(以箭头表示)可能朝区块的左前方、或右前方、或左下方、或右下方共四种方向进行搜寻，但不限于此四种方向，其中虚线框代表搜寻的范围，是一跨四种不同区块类型的边界区域。依据本揭露的实施例，区块-类型分类器处理具有跨边界的区块类型的区块的设计是，计算该区块内所含的各种区块类型的计数，然后判定具有最多计数的区块类型为该区块的区块类型。图10B是依据本揭露的一实施例，说明分类器处理跨边界的区块类型的一范例示意图。
在图10B的范例中，m与n分别代表区块的宽与高，x与y分别代表区块搜寻移动向量时的x-方向与y-方向的位移量。当区块从(0，0)移动(x，y)之后，与此区块本身相同区块类型的像素(pixels)计数T(x，y)可用下列公式来算出:
T(x，y)=(m-x)(n-y)+y×(m-x)×t(0，n)+x×(n-y)×t(m，0)+x×y×t(m，n)，
其中，当以(0，0)为中心点的区块相对应的区块类型等于以(q，p)为中心点的区块相对应的区块类型时，t(q，p)的值为1，否则t(q，p)的值为0。算出T(x，y)后，当T(x，y)大于等于阈值T1时，此区块可视为与编码区块的区块类型相同，则进行比对。当T(x，y)小于T1时，则此区块可视为与编码区块不同的区块类型，并且忽略此区块。
承接上述，依据本揭露的实施例提供的利用区块分类提升屏幕视频内容编码效能的实施范例可适应于，但不限定于互动式屏幕内容分享服务平台、多媒体通信系统、通信标准系统等。例如互动式屏幕内容分享服务平台可通过互联网将服务器执行的屏幕画面分享至使用者，让使用者可通过互动界面操控该服务器。
综上所述，依据本揭露的实施例提供一种利用屏幕视频内容与一般视频内容不同的特性，将编码区块分成许多种区块类型(例如文字图像与自然图像等)，再利用编码区块的区块类型提升视频编码画面间预测和/或画面内预测的效能。此画面间预测编码程序包括利用编码区块的区块类型，过滤与目前编码区块不同区块类型的至少一候选区块，并且算出基于类型的移动合并模式的第一候选移动向量集合以及基于类型的进阶移动向量预测模式的第二候选移动向量集合。此实施范例还可依据此目前编码区块的区块类型，过滤与此目前编码区块不同区块类型的搜寻点，从而快速搜寻到估计的移动向量。
以上所述仅为依据本揭露的实施范例，当不能依此限定本揭露实施的范围。即大凡发明权利要求书所作的均等变化与修饰，皆应仍属本揭露要求保护的范围。

Claims (18)

1.一种屏幕视频的预测编码的方法，该方法包含:
利用分类器，将屏幕视频内容中多个编码区块分成多种区块类型；以及
利用计算装置，依据该多个编码区块相对应的该多种区块类型，对该多个编码区块的每一编码区块过滤与目前编码区块不同区块类型的至少一候选区块，并且算出基于类型的移动合并模式的第一候选移动向量集合与基于类型的进阶移动向量预测模式的第二候选移动向量集合。
2.如权利要求1所述的方法，其中该屏幕视频内容包括非自然图像内容与自然图像内容，或是包括前述两图像内容的其中一图像内容。
3.如权利要求1所述的方法，其中该非自然图像内容是选自文字、线条、以及计算机图形共三类型的其中一类型或一类型以上的组合。
4.如权利要求1所述的方法，其中将该多个编码区块分成多种区块类型还包括:
当该多个编码区块的每一编码区块中基础颜色的计数大于等于颜色计数阈值时，将该编码区块分类为自然图像内容的区块；以及
当该编码区块的基础颜色的计数小于该颜色计数阈值时，利用该编码区块的频率信息与多个频率计数阈值，筛选出该多种区块类型。
5.如权利要求1所述的方法，其中算出该基于类型的移动合并模式的该第一候选移动向量集合还包括:
将该多个候选区块，利用该多种区块类型进行排序；
建置该基于类型的移动合并模式的候选集合；以及
利用该候选集合中多个候选区块相对应的多种类型，滤除不同区块类型的至少一候选区块相对应的至少一候选移动向量后，再从中选出一或多个最佳配对的移动向量，从而形成该第一候选移动向量集合。
6.如权利要求1所述的方法，其中算出该基于类型的进阶移动向量预测模式的该第二候选移动向量集合还包括:
将该多个候选区块，利用该多种区块类型进行排序；
建置该基于类型的进阶移动向量预测模式的候选集合；以及
利用该候选集合中多个候选区块相对应的多种类型，滤除不同区块类型的至少一候选区块相对应的至少一候选移动向量后，再从中选出一或多个最佳配对的移动向量，从而形成该第二候选移动向量集合。
7.如权利要求1所述的方法，其中该方法还执行基于类型的移动向量估计，包括自搜寻点集合中过滤与该目前编码区块不同区块类型的至少一搜寻点，从而搜寻到估计的移动向量。
8.如权利要求1所述的方法，其中该方法还包括:
当区块是跨边界的区块时，计算该区块内所含的至少一种区块类型的计数，然后判定具有最多计数的区块类型为该区块相对应的区块类型。
9.如权利要求5所述的方法，其中该模式建置与计算装置将多个不同画面与同画面的多个邻近区域中的多个位置对应的多个候选区块全部纳入该基于类型的移动合并模式的该候选集合。
10.如权利要求6所述的方法，其中该模式建置与计算装置将多个不同画面与同画面的多个邻近区域中的多个位置对应的多个候选区块全部纳入该基于类型的进阶移动向量预测模式的该候选集合。
11.一种屏幕视频的预测编码的系统，该系统包含:
分类器，将屏幕视频内容中多个编码区块分成多种区块类型；以及
计算装置，依据该多个编码区块相对应的该多种区块类型，执行一画面间预测编码程序，包括对该多个编码区块的每一编码区块过滤与目前编码区块不同区块类型的至少一候选区块，并且算出基于类型的移动合并模式的第一候选移动向量集合与基于类型的进阶移动向量预测模式的第二候选移动向量集合。
12.如权利要求11所述的系统，其中该分类器利用该多个编码区块的每一编码区块内基础颜色的计数与频率信息、颜色计数阈值、以及多个频率计数阈值，筛选出该多种区块类型。
13.如权利要求11所述的系统，其中该计算装置还依据至少一已编码的参考数据，执行该画面间预测编码程序，该已编码的参考数据是选自于至少一已编码的参考区块的多个像素、以及该至少一参考区块的至少一移动向量、该至少一参考区块的至少一类型，的前述三种参考数据的其中一种或一种以上的组合。
14.如权利要求11所述的系统，其中该屏幕视频内容包括非自然图像内容与自然图像内容，或是包括前述两图像内容的其中一图像内容。
15.如权利要求11所述的系统，其中该计算装置还自搜寻点集合中过滤与该目前编码区块不同区块类型的至少一搜寻点，从而搜寻到估计的移动向量。
16.如权利要求11所述的系统，其中当区块是跨边界的区块时，该分类器计算该区块内所含的至少一种区块类型的计数，然后判定具有最多计数的区块类型为该区块相对应的区块类型。
17.如权利要求11所述的系统，其中该计算装置将多个不同画面与同画面的多个邻近区域中的多个位置对应的多个候选区块全部纳入该基于类型的移动合并模式的候选集合，再从中选出该一或多个最新的配对的移动向量，从而形成该第一候选移动向量集合。
18.如权利要求11所述的系统，其中该计算装置将多个不同画面与同画面的多个邻近区域中的多个位置对应的多个候选区块全部纳入该基于类型的进阶移动向量预测模式的候选集合，再从中选出该一或多个最新的配对的移动向量，从而形成该第二候选移动向量集合。
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