CN104919795A - 使用至少评估后的视觉质量的视频编码方法和相关视频编码装置 - Google Patents

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Abstract

一种视频编码方法包含至少以下步骤：利用视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及参考至少评估后的视觉质量用于执行样本自适应偏置滤波。另一视频编码方法包含以下步骤：利用视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及参考至少评估后的视觉质量用于决定与样本自适应偏置滤波关联的目标编码参数。

Description

使用至少评估后的视觉质量的视频编码方法和相关视频编码装置
交叉参考相关引用
本申请要求2013年3月11日提交的序列号为61/776,053的美国临时申请以及2014年3月10日提交的序列号为14/201,944的美国申请的优先权，上述申请参考并入本文。
技术领域
所公开的本发明的实施例关于视频编码，且更特别地，关于使用由一个或多个视觉质量度量确定的至少评估后的视觉质量的视频编码方法和相关视频编码装置。
背景技术
现有的视频编码标准通常采取基于块(或基于编码单元)的编码技术，以开发空间冗余。例如，基本方法是将整个来源帧分割为多个块(编码单元)，对每个块(编码单元)执行预测，使用离散余弦转换来转换每个块(编码单元)的残值，以及执行量化和熵编码。除此之外，重建帧在编码回路中生成，以提供参考像素数据用于编码后续块(编码单元)。对于某些视频编码标准，环路滤波器可用于增强重建帧的图像质量。例如，解块(de-blocking)滤波器包含于H.264编码回路，以及解块滤波器和样本自适应偏置(Sample Adaptive Offset，SAO)滤波器包含于高效率视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)编码回路中。
通常来讲，编码回路由多个处理阶段组成，包含转换、量化、帧内/帧间预测等。基于现有的视频编码标准，一个处理阶段基于从来源帧(即，即将被编码的输入帧)和参考帧(即，在编码过程中生成的重建帧)派生的基于像素的失真值来选择视频编码模式。例如，基于像素的失真值可以是绝对差值的总和(SAD)，转换后的差值的总和(SATD)或平方差值的总和(SSD)。然而，基于像素的失真值仅仅考虑来源帧和参考帧的像素之间的像素值差值，且有时不相关于从解码一个编码后的帧生成的重建帧的实际视觉质量。具体地，基于实验结果，不同的处理后的图像，从原始图像派生的并具有相对于原始图像的相同的基于像素的失真(例如，相同的均方差(MSE))的每个图像，可对观看者呈现不同的视觉质量。即，较小的基于像素的失真不代表人类视觉系统中更好的视觉质量。因此，编码后的帧由于最小基于像素的失真值选择的基于视频编码模式而生成，且每个编码后的帧不保证从解码编码后的帧生成的重建帧具有最佳视觉质量。
发明内容
根据本发明的示范性实施例，提出一种使用由一个或多个视觉质量度量获得的至少评估后的视觉质量的视频编码方法和相关视频编码装置。
根据本发明的第一方面，揭示一种示范性视频编码方法。示范性视频编码方法包含：利用视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及参考至少评估后的视觉质量用于执行样本自适应偏置滤波。
根据本发明的第二方面，揭示了另一示范性视频编码方法。示范性视频编码方法包含：利用视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及参考至少评估后的视觉质量用于决定与样本自适应偏置滤波关联的目标编码参数。
根据本发明的第三方面，揭示了一种示范性视频编码装置。示范性视频编码装置包含视觉质量评估模块和编码电路。视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及编码电路，包含编码，编码电路用于参考至少评估后的视觉质量用于执行样本自适应偏置滤波。
根据本发明的第四方面，揭示了另一示范性视频编码装置。示范性视频编码装置包含视觉质量评估模块和编码电路。视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及编码电路，包含编码回路，编码电路用于参考至少评估后的视觉质量用于决定与样本自适应偏置滤波关联的目标编码参数。
在阅读了图示于各种图和附图中的优先实施例的以下详细描述后，本发明的这些和其它目的将对本领域的普通技术人员变得明显。
附图说明
图1是根据本发明的实施例图示视频编码装置的方框图。
图2是图示为从分区重建帧获得的每个区域决定多级区域大小的现有的视频编码设计的示意图。
图3是图示为从分区重建帧获得的每个区域决定SAO类型的现有的视频编码设计的示意图。
图4是图示为从分区重建帧获得的每个区域决定多级区域大小的提出的基于视觉质量的视频编码设计的示意图。
图5是图示为从分区重建帧获得的每个区域决定SAO类型的提出的基于视觉质量的视频编码设计的示意图。
图6是图示根据本发明的第一实施例的视频编码方法的流程图。
图7是图示根据本发明的第二实施例的视频编码方法的流程图。
具体实施方式
遍及整篇描述和权利要求的某些术语用于指代特定部件。如本领域的技术人员意识到的，制造商可用不同的名称指代部件。此文档不打算区别名称不同但功能相同的部件。在权利要求和下文的描述中，术语“包括”和“包含”用于开放方式，且因此应该解释为意思是“包含，但不限于”。而且，术语“耦合”意于表示间接或直接电连接。因此，如果一个装置耦合到另一装置，那个连接可以通过直接电连接，或通过经由其它装置和连接的间接电连接。
本发明的概念将人类视觉系统的特性并入视频编码过程，以改进视频压缩效率或视觉质量。更具体地，视觉质量评估涉及到视频编码过程，以便从解码一编码后的帧生成的重建帧能够具有增强的视觉质量。所提出的基于视觉质量的视频编码设计的进一步细节描述于下。
图1是根据本发明的实施例图示视频编码装置的方框图。视频编码装置100用于编码来源帧IMGIN，以生成承载对应于来源帧IMGIN的编码后的帧信息的比特流BS。在本实施例中，视频编码装置100包含编码电路102和视觉质量评估模块104。以示例的方式，但并非限制，编码电路102的架构可以基于任何现有的视频编码架构来配置。应该注意到，编码电路102可遵循现有的视频编码架构，以具有实施于其中的多个处理阶段；然而，此并非表示包含于编码电路102的每个处理阶段必须使用现有的设计来实施。例如，与由视觉质量评估模块104执行的视觉质量评估关联的和/或由视觉质量评估模块104获得的视觉质量影响/控制的任何处理阶段，仍然落入本发明的范围。
如图1所示，编码电路102包含由拆分模块111、减法器(即，用于执行减法操作的加法器)112、转换模块113、量化模块114、逆量化模块116、逆转换模块117、加法器118、解块滤波器119、样本自适应偏置(SAO)滤波器120、帧缓冲器121、帧间预测模块122、帧内预测模块123组成的编码回路，其中帧间预测模块122包含运动估计单元124和运动补偿单元125。编码电路102还包含熵编码模块115，用于通过对从量化模块114生成的量化后的因子执行熵编码，以生成比特流BS。应该注意到，解块滤波器119和SAO滤波器120的一个或所有可以省略/旁路以用于某些应用。即，依据实际设计要求，解块滤波器119和/或SAO滤波器120是可选的。本领域技术人员应该容易理解包含于编码电路102中的处理阶段的基本操作，为了简洁，此处省略进一步的描述。关于由视觉质量评估模块104确定的视觉质量影响/控制的一个或多个处理阶段，进一步的描述将在下文给出。
本发明的一个关键特征是使用视觉质量评估模块104，以基于涉及编码电路102的回路中的数据来评估视觉质量。在一个实施例中，涉及编码回路中并由视觉质量评估模块104的数据可以是来源帧IMGIN的原始数据。在另一实施例中，涉及编码回路中并由视觉质量评估模块104的数据可以是从来源帧IMGIN的原始数据派生的处理后的数据。例如，用于评估视觉质量的处理后的数据可以是由转换模块113生成的转换后的因子、由量化模块114生成的量化后的因子、在可选的解块滤波器119之前的重建后的像素数据、在可选的解块滤波器119之后的重建后的像素数据、在可选的SAO滤波器120之前的重建后的像素数据、在可选的SAO滤波器120之后的重建后的像素数据、储存于帧缓冲器121中的重建后的像素数据、由运动补偿单元125生成的运动补偿后的像素数据或由帧内预测模块123生成的帧内预测像素数据。
由视觉质量评估模块104执行的视觉质量评估可计算一个或多个视觉质量度量，以决定一个评估后的视觉质量。例如，评估后的视觉质量是从检查影响人类视觉感觉的至少一个图像特性派生的，且至少一个图像特性可包含锐利度、噪声、模糊、边缘、动态范围、阻挡伪迹、平均强度(例如，照度/亮度)、色温、场景组合(例如，风景、肖像、夜景等)、人脸、动物存在、吸引更多或更少兴趣的图像内容(例如，感兴趣的区域(ROI))、空间遮蔽(即，更复杂文本的人类视觉的不灵敏度)、时间遮蔽(即，告诉运动对象的人类视觉的不灵敏度)或频率遮蔽(即，更高像素值变化的人类视觉的不灵敏度)。以示例的方式，噪声度量可以通过计算ISO 15739视觉的噪声值VN来获得，其中备选地，噪声度量可以通过计算其它视觉的噪声度量来获得，例如，S-CIELAB度量、vSNR(视觉的信噪比)度量或基于Keelan NPS(噪声电力频谱)的度量。锐利度/模糊度量可以通过测量边缘宽度来获得。边缘度量可以是通过测量纹波或边缘附近的振荡获得的振铃度量(ringing metric)。
在一个示范性设计中，视觉质量评估模块104根据涉及编码电路102的编码回路中的数据，计算单个视觉质量度量(例如，一个前述视觉质量度量)，并仅仅基于单个视觉质量度量，确定每个评估后的视觉质量。换句话说，一个评估后的视觉质量可以仅仅通过参考单个视觉质量度量来获得。
在另一示范性设计中，视觉质量评估模块104根据涉及编码电路102的编码回路中的数据，计算多个不同的视觉质量度量(例如，许多前述视觉质量度量)，并基于不同的视觉质量度量，确定每个评估后的视觉质量。换句话说，一个评估后的视觉质量可以通过参考多个视觉质量度量的组合来获得。例如，视觉质量评估模块104可以用于将多个预定义的权重因素分配到多个视觉质量度量(例如，噪声度量和锐利度度量)，并通过从权重因素和视觉质量度量派生的加权的总和来决定一个评估后的视觉质量。对于另一示例，视觉质量评估模块104可采用Minkowski式子以分别为不同的视觉质量度量确定多个非线性权重因素；并且然后根据相应非线性权重因素通过结合各别的视觉质量度量确定一个评估后的视觉质量。具体地，基于Minkowski式子，评估后的视觉质量ΔQm使用以下式子来计算： ΔQ m = ( Σ i ( ΔQ i ) n m ) 1 / n m , 其中， n m = 1 + 2 · tanh ( ( Δ Q ) m a x 16.9 ) , ΔQi是从不同的视觉质量度量的每个中派生的，以及16.9是基于精神物理学实验的单个通用参数。对于又一示例，视觉质量评估模块104可采用基于训练的方式(例如，支持向量机器(support vector machine,SVM))，以确定多个训练后的权重因素，分别用于不同的视觉质量度量；并且然后根据相应训练的权重因素，通过结合不同的视觉质量度量确定一个评估后的视觉质量。具体地，采用监督式的学习模型和关联的学习算法，以分析不同的视觉质量度量和识别的图案，并因此确定训练后的权重因素。
在评估后的视觉质量由视觉质量评估模块104生成后，评估后的视觉质量由SAO滤波器120参考，以控制/配置SAO滤波的操作。由于评估后的视觉质量涉及作出视频编码模式决定用于SAO滤波，来源帧IMGIN基于人类视觉系统编码，以由此允许解码后的/重建帧具有增强的视觉质量。
例如，SAO滤波器120可决定多级区域大小和/或从多个SAO类型中选择一个SAO类型，多个SAO类型包含至少一个类型用于带偏置(Band Offset，BO)，至少一个类型用于边缘偏置(Edge Offset，EO)以及一个类型用于无处理(No processing offset，OFF)，其中在多级区域大小和区域的SAO类型决定的过程中，评估后的视觉质量在此情况下可为重建帧中的每个区域提供视觉质量信息。请参考图2-5。图2是图示为从分区重建帧获得的每个区域决定多级区域大小的现有的视频编码设计的示意图。图3是图示为从分区重建帧获得的每个区域决定SAO类型的现有的视频编码设计的示意图。图4是图示为从分区重建帧获得的每个区域决定多级区域大小的提出的基于视觉质量的视频编码设计的示意图。图5是图示为从分区重建帧获得的每个区域决定SAO类型的提出的基于视觉质量的视频编码设计的示意图。以HEVC为例，帧可以分割为最大编码单元(Largest coding unit，LCU)，且LCU可以进一步分割为较小的块，即，编码单元(coding unit，CU)。就现有的基于失真的SAO滤波操作而言，编码器根据从上到下的拆分方式将重建帧IMGREC分割为基于LCU的区域，并决定哪种SAO类型用于每个区域；或编码器根据从下到上的合并方式，将重建帧IMGREC的基于LCU的区域合并为更大的基于LCU的区域，并决定哪种SAO类型用于每个区域。更具体地，以从上到下的拆分方式为例，编码器为重建帧IMGREC决定最佳LCU四分树分区以及基于基于像素的失真为每个区域决定SAO类型。因此，现有的视频编码设计为重建帧IMGREC中的每个可能的区域分区计算基于像素的失真值(C，R)，其中R表示重建帧的区域中的像素，C表示来源帧的同位区域中的像素，且失真值(C，R)可以是SAD值或其它差值度量。例如，显示于图2中的Jx表示重建帧IMGREC中的每个可能的区域分区的失真值(C，R)，其中x＝0～20。如果J0>J1+J2+J3+J4，位于级别0的一个区域(即，重建帧IMGREC的整个区域)拆分为级别1的四个较小的区域。类似地，如果J3>J13+J14+J17+J18，位于级别1的区域(即，重建帧IMGREC的局部区域)拆分为级别2的四个较小的区域。以此方式，重建帧IMGREC的最佳LCU四分树分区可以基于每个可能的区域分区的基于像素的失真来决定。如图3所示，具有最佳LCU四分树分区的重建帧IMGREC可包含区域R1、R2、R3、R4、R5、R6和R7，其中显示于图3中的每个小块是一个LCU。
现有的视频编码设计也基于基于像素的失真为重建帧IMGREC中的每个区域决定SAO类型。例如，关于每个区域R1-R7，编码器估计从使用每个SAO类型得到的基于像素的失真值(C，R)，并选择一个具有基于最小像素的失真的SAO类型，以为区域设置最终SAO类型，其中R表示使用测试过的SAO类型获得的重建帧的区域中的像素，C表示来源帧的同位区域中的像素，以及失真值(C，R)可以是SAD值或其它差值度量。如图3所示，区域R1和R6将由SAO滤波使用BO类型来处理，区域R2、R4和R5将由SAO滤波使用EO类型来处理，以及区域R3和R7将由SAO滤波使用OFF类型来处理。
如可以从图2和图3看出的，每个区域的多级区域大小和SAO类型是没有实际考虑人类视觉感觉而确定的。因此，从现有的基于失真的SAO滤波器生成的重建帧可能不具有最佳视觉质量。
与现有的视频编码设计相反，本发明提出使用从涉及编码单元102的编码回路中的数据派生的评估后的视觉质量VQ(C或R’)，以决定重建帧IMGREC中的每个区域的多级区域大小和/或SAO类型，其中一个评估后的视觉质量VQ(C或R’)可以通过单个视觉质量度量或多个视觉质量度量的组合来获得，R’表示从来源帧IMGIN的原始数据派生的处理后的数据(特别地，从处理来源帧IMGIN中的一个同位区域的像素数据派生的处理后的数据)，以及C表示来源帧IMGIN的原始数据(特别地，来源帧IMGIN中的一个同位区域的像素数据)。例如，显示于图4中的Kx表示重建帧IMGREC中的每个可能的区域分区的视觉质量VQ(C或R’)，其中x＝0～20。类似地，每个区域可以由从上到下的拆分方式或从下到上的合并方式来确定。例如，如果K0>K1+K2+K3+K4，位于级别0的一个区域(即，重建帧IMGREC的整个区域)拆分为级别1的四个较小的区域。类似地，如果K3>K13+K14+K17+K18，位于级别1的区域(即，重建帧IMGREC的局部区域)拆分为级别2的四个较小的区域。以此方式，重建帧IMGREC的最佳LCU四分树分区可以基于每个可能的区域分区的评估后的视觉质量由SAO滤波器120来决定。如图5所示，具有最佳LCU四分树分区的重建帧IMGREC可包含区域R1’、R2’、R3’、R4’、R5’、R6’和R7’，其中显示于图5中的每个小块是一个LCU。
SAO滤波器120也基于视觉质量为重建帧IMGREC中的每个区域决定SAO类型。例如，关于每个区域R1’-R7’，SAO滤波器120估计用于每个SAO类型的一个视觉质量VQ(C或R’)，并选择具有最佳视觉质量的一个SAO类型，以设置此区域的最终SAO类型，其中R’表示使用测试过的SAO类型获得的重建帧的区域中的像素，以及C表示来源帧的同位区域中的像素。如图5所示，区域R1’、R2’和R4’将由SAO使用EO类型滤波处理，区域R3’和R6’将由SAO使用BO类型滤波处理，以及区域R5’和R7’将由SAO使用OFF类型滤波处理。
在备选设计中，评估后的视觉质量(例如，VQ(C或R’))和基于像素的失真(例如，失真(C，R))可以用于决定重建帧IMGREC中的多级区域大小和/或每个区域的SAO类型。例如，SAO滤波器120参考评估后的视觉质量，以找出第一SAO滤波设定(例如，多级区域大小/SAO类型的第一设定)，参考基于像素的失真，以找出第二SAO滤波设定(例如，多级区域大小/SAO类型的第二设定)，并最终选择第一SAO滤波设定和第二SAO滤波设定中的一个作为目标SAO滤波设定(例如，多级区域大小/SAO类型的最终设定)。
对于另一示例，SAO滤波器120根据评估后的视觉质量和基于像素的失真中的一个执行粗决定，以从所有N个可能的SAO滤波设定中选择M个粗SAO滤波设定(例如，多级区域大小/SAO类型的粗设定)，并根据评估后的视觉质量和基于像素的失真中的另一个执行细决定，以从粗SAO滤波设定中确定P个细SAO滤波设定(例如，多级区域大小/SAO类型的细设定)(N>M&M>P≧1)，其中目标SAO滤波设定(例如，多级区域大小/SAO类型的目标设定)是从P个细SAO滤波设定中派生的。在P＝1的情况中，如果粗决定是基于评估后的视觉质量所作出的，则目标SAO滤波设定是基于基于像素的失真直接由细决定所确定的；或如果粗决定是基于基于像素的失真所作出的，则目标SAO滤波设定是基于评估后的视觉质量直接由细决定所确定的。
图6是图示根据本发明的第一实施例的视频编码方法的流程图。假设结果大体上相同，则不要求步骤以显示于图6中的精确顺序来执行。视频编码方法可简短地概括如下。
步骤600：开始。
步骤602：基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量，其中涉及编码回路中的数据可以是来源帧的原始数据或从来源帧的原始数据派生的处理后的数据，且每个评估后的视觉质量可以从单个视觉质量度量或多个视觉质量度量的组合获得。
步骤604：检查是否基于像素的失真应该用于SAO滤波决定。如果是，进入步骤606；否则，进入步骤610。
步骤606：基于来源帧的原始数据的至少部分(即，部分或所有)和从来源帧的原始数据派生的处理后的数据的至少部分(即，部分或所有)，计算基于像素的失真。
步骤608：参考评估后的视觉质量和计算的基于像素的失真用于执行SAO滤波。例如，评估后的视觉质量和计算的基于像素的失真可用于决定多级区域大小和/或SAO类型。进入步骤612。
步骤610：参考评估后的视觉质量用于执行SAO滤波。例如，评估后的视觉质量可用于决定多级区域大小和/或SAO类型。
步骤612：结束。
本领域的技术人员在阅读以上短路后，可容易理解图6中的每个步骤的细节，为了简洁，此处省略进一步的描述。
如上所述，由视觉质量评估模块104确定的评估后的视觉质量在SAO滤波中可以由SAO滤波器120参考。然而，此并非用于作为本发明的限制。在第二应用中，SAO滤波器120可用于参考由视觉质量评估模块104确定的前述视觉质量，用于决定与SAO滤波关联的目标编码参数，其中，目标编码参数可以是SAO参数。此外，基于评估后的视觉质量的目标编码参数组可以包含于通过编码来源帧IMGIN生成的比特流BS。即，目标编码参数是信令参数，其传送到视频解码装置，以促进解码器侧视频处理操作。由于由视觉质量评估模块104执行的视觉质量评估已经详细描述于上，为了简洁，指向基于一个或多个视觉质量度量获得评估后的视觉质量的进一步描述在此处省略。
在备选设计中，评估后的视觉质量(基于涉及编码回路中的数据获得)和基于像素的失真(基于来源帧的原始数据的至少部分和从来源帧的原始数据派生的处理后的数据的至少部分生成)用于决定与SAO滤波关联的目标编码参数(例如，运动向量组)，其中，基于评估后的视觉质量和基于像素的失真的目标编码参数组可包含于比特流BS中并传送到视频解码装置。
例如，SAO滤波器120参考评估后的视觉质量，以决定具有最佳视觉质量的第一参数设置，参考计算后的基于像素的失真，以决定具有最小失真的第二参数设置，并最终选择第一参数设置和第二参数设置中的一个以设置目标编码参数。对于另一示例，SAO滤波器120根据评估后的视觉质量和基于像素的失真中的一个执行粗决定，以确定多个粗参数设置，并根据评估后的视觉质量和基于像素的失真中的另一个执行细决定，以从粗参数设置中确定至少一个细参数设置，其中目标编码参数(即，SAO参数)是从至少一个细参数设置中派生的。
图7是图示根据本发明的第二实施例的视频编码方法的流程图。假设结果大体上相同，则不要求步骤以显示于图7中的精确顺序来执行。视频编码方法可简短地概括如下。
步骤700：开始。
步骤702：基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量，其中涉及编码回路中的数据可以是来源帧的原始数据或从来源帧的原始数据派生的处理后的数据，且每个评估后的视觉质量可以从单个视觉质量度量或多个视觉质量度量的组合获得。
步骤704：检查基于像素的失真是否应该用于编码参数决定。如果是，进入步骤706；否则，进入步骤710。
步骤706：基于来源帧的原始数据的至少部分(即，部分或所有)和从来源帧的原始数据派生的处理后的数据的至少部分(即，部分或所有)，计算基于像素的失真。
步骤708：参考评估后的视觉质量和计算的基于像素的失真，用于决定与视频编码中的SAO滤波关联的目标编码参数(例如，SAO参数)。进入步骤712。
步骤710：参考评估后的视觉质量用于决定与视频编码中的SAO滤波关联的目标编码参数(例如，SAO参数)。
步骤712：结束。
本领域的技术人员在阅读以上短路后，可容易理解图7中的每个步骤的细节，为了简洁，此处省略进一步的描述。
本领域技术人员将容易观察到，在保留本发明的教导之下，可以对装置和方法进行许多修改和替换。因此，以上揭示应该解释为仅仅由所附的权利要求的精神和界限所限制。

Claims (26)

1.一种视频编码方法，其特征在于，包含：
利用视觉质量评估模块来基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及
参考至少评估后的视觉质量用于执行样本自适应偏置滤波。
2.如权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，涉及所述编码回路中的所述数据是来源帧的原始数据。
3.如权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，其特征在于，涉及所述编码回路中的所述数据是从来源帧的原始数据派生的处理后的数据。
4.如权利要求3所述的视频编码方法，其特征在于，所述处理后的数据包含转换后的因子、量化后的因子、重建后的像素数据、运动补偿后的像素数据或帧内预测后的像素数据。
5.如权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，所述评估后的视觉质量是从检查影响人类视觉感觉的至少一个图像特性派生的，且所述至少一个图像特性包含锐利度、噪声、模糊、边缘、动态范围、阻挡伪迹、平均强度、色温、场景组合、人脸、动物出现、吸引更多或更少兴趣的图像内容、空间遮蔽、时间遮蔽或频率遮蔽。
6.如权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，所述评估视觉质量的步骤包含：
根据涉及所述编码回路中的所述数据计算单个视觉质量度量；
以及
仅仅基于所述单个视觉质量度量确定每个评估后的视觉质量。
7.如权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，所述评估视觉质量的步骤包含：
根据涉及所述编码回路中的所述数据计算多个不同的视觉质量度量；以及
基于所述不同的视觉质量度量确定每个评估后的视觉质量。
8.如权利要求7所述的视频编码方法，其特征在于，所述基于所述不同的视觉质量度量确定每个评估后的视觉质量的步骤包含：
确定多个权重因素；以及
通过根据所述权重因素结合所述不同的视觉质量度量，确定每个评估后的视觉质量。
9.如权利要求8所述的视频编码方法，其特征在于，所述权重因素通过训练来确定。
10.如权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，所述执行样本自适应偏置滤波的步骤包含：
决定多级区域大小；或
从多个样本自适应偏置类型中选择一个样本自适应偏置，所述多个样本自适应偏置类型包含用于带偏置的至少一个类型、用于边缘偏置的至少一个类型以及用于无处理的一个类型。
11.如权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，还包括：
基于来源帧的原始数据的至少部分和从所述来源帧的所述原始数据派生的处理后的数据的至少部分计算基于像素的失真；
其中所述执行样本自适应偏置滤波的步骤包含：
根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真执行所述样本自适应偏置滤波。
12.如权利要求11所述的视频编码方法，其特征在于，所述根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真执行样本自适应偏置滤波步骤包含：
根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真中的一个执行粗决定，以确定多个粗样本自适应偏置滤波设定；以及
根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真中的另一个执行细决定，以从所述多个粗样本自适应偏置滤波设定中确定至少一个细样本自适应偏置滤波设定，其中目标样本自适应偏置滤波设定是从所述至少一个细样本自适应偏置滤波设定派生的。
13.一种视频编码方法，其特征在于，包含：
利用视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及
参考至少评估后的视觉质量用于决定与样本自适应偏置滤波关联的目标编码参数。
14.如权利要求13所述的视频编码方法，其特征在于，所述目标编码参数是包含于通过编码来源帧生成的比特流中。
15.如权利要求13所述的视频编码方法，其特征在于，涉及所述编码回路中的所述数据是来源帧的原始数据。
16.如权利要求13所述的视频编码方法，其特征在于，涉及所述编码回路中的所述数据是从来源帧的原始数据派生的处理后的数据。
17.如权利要求16所述的视频编码方法，其特征在于，所述处理后的数据包含转换后的因子、量化后的因子、重建后的像素数据、运动补偿后的像素数据或帧内预测后的像素数据。
18.如权利要求13所述的视频编码方法，其特征在于，所述评估后的视觉质量是从检查影响人类视觉感觉的至少一个图像特性派生的，且所述至少一个图像特性包含锐利度、噪声、模糊、边缘、动态范围、阻挡伪迹、平均强度、色温、场景组合、人脸、动物出现、吸引更多或更少兴趣的图像内容、空间遮蔽、时间遮蔽或频率遮蔽。
19.如权利要求13所述的视频编码方法，其特征在于，所述评估视觉质量的步骤包含：
根据涉及所述编码回路中的所述数据计算单个视觉质量度量；
以及
仅仅基于所述单个视觉质量度量确定每个评估后的视觉质量。
20.如权利要求13所述的视频编码方法，其特征在于，所述评估视觉质量的步骤包含：
根据涉及所述编码回路中的所述数据计算多个不同的视觉质量度量；以及
基于所述不同的视觉质量度量确定每个评估后的视觉质量。
21.如权利要求20所述的视频编码方法，其特征在于，所述基于所述不同的视觉质量度量确定每个评估后的视觉质量的步骤包含：
确定多个权重因素；以及
通过根据所述权重因素结合所述不同的视觉质量度量，确定每个评估后的视觉质量。
22.如权利要求21所述的视频编码方法，其特征在于，所述权重因素通过训练来确定。
23.如权利要求13所述的视频编码方法，其特征在于，还包括：
基于来源帧的原始数据的至少部分和从所述来源帧的所述原始数据派生的处理后的数据的至少部分计算基于像素的失真；
其中所述决定所述目标编码参数的步骤包含：
根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真决定所述目标编码参数。
24.如权利要求23所述的视频编码方法，其特征在于，所述根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真决定所述目标编码参数的步骤：
根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真中的一个执行粗决定，以确定多个粗参数设定；以及
根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真中的另一个执行细决定，以从所述粗参数设定确定至少一个细参数设定，其中所述目标编码参数是从所述至少一个细参数设定派生的。
25.一种视频编码装置，其特征在于，包含：
视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及
编码电路，包含所述编码回路，所述编码电路用于参考至少评估后的视觉质量用于执行样本自适应偏置滤波。
26.一种视频编码装置，其特征在于，包含：
视觉质量评估模块，用于基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；以及
编码电路，包含所述编码回路，所述编码电路用于参考至少评估后的视觉质量用于决定与样本自适应偏置滤波关联的目标编码参数。
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Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140254659A1 (en) 2013-03-11 2014-09-11 Mediatek Inc. Video coding method using at least evaluated visual quality and related video coding apparatus
US20150063461A1 (en) * 2013-08-27 2015-03-05 Magnum Semiconductor, Inc. Methods and apparatuses for adjusting macroblock quantization parameters to improve visual quality for lossy video encoding
US10356405B2 (en) 2013-11-04 2019-07-16 Integrated Device Technology, Inc. Methods and apparatuses for multi-pass adaptive quantization
RU2016134947A (ru) 2014-01-31 2018-03-01 Дана-Фарбер Кансер Институт, Инк. Производные диаминопиримидин бензолсульфона и их применение
JP2017504651A (ja) 2014-01-31 2017-02-09 ダナ−ファーバー キャンサー インスティテュート， インコーポレイテッド ジアゼパン誘導体の使用
US10757437B2 (en) * 2014-07-17 2020-08-25 Apple Inc. Motion estimation in block processing pipelines
US9894130B2 (en) * 2014-09-23 2018-02-13 Intel Corporation Video quality enhancement
US11306105B2 (en) 2015-09-11 2022-04-19 Dana-Farber Cancer Institute, Inc. Cyano thienotriazolodiazepines and uses thereof
SG10202007099TA (en) 2015-09-11 2020-08-28 Dana Farber Cancer Inst Inc Acetamide thienotriazoldiazepines and uses thereof
WO2017052405A1 (en) 2015-09-25 2017-03-30 Huawei Technologies Co., Ltd. Apparatus and method for video motion compensation
CN108028937B (zh) 2015-09-25 2020-07-24 华为技术有限公司 视频运动补偿装置和方法
AU2015410095C1 (en) 2015-09-25 2020-01-16 Huawei Technologies Co., Ltd. Adaptive sharpening filter for predictive coding
CN107925772B (zh) 2015-09-25 2020-04-14 华为技术有限公司 利用可选插值滤波器进行视频运动补偿的装置和方法
RU2696309C1 (ru) 2015-09-25 2019-08-01 Хуавэй Текнолоджиз Ко., Лтд. Устройство и способ компенсации движения видео
CN114957291A (zh) 2015-11-25 2022-08-30 达纳-法伯癌症研究所股份有限公司 二价溴结构域抑制剂及其用途
CN107580225A (zh) * 2016-07-05 2018-01-12 晨星半导体股份有限公司 位元分配方法及视频编码装置
EP3506633A1 (en) 2017-12-19 2019-07-03 Axis AB Video encoding method and system
KR102481445B1 (ko) * 2018-03-13 2022-12-27 삼성전자주식회사 디스플레이장치 및 그 제어방법
CN109447126A (zh) * 2018-09-27 2019-03-08 长威信息科技发展股份有限公司 一种实体和实体属性动态聚合构造人物画像的方法及设备
CN109712134B (zh) * 2018-12-28 2020-11-06 武汉虹识技术有限公司 虹膜图像质量评价方法、装置及电子设备
CN110008281A (zh) * 2019-04-08 2019-07-12 珠海格力电器股份有限公司 一种基于Redis数据库可视化数据的处理方法及装置
EP3739880A1 (en) 2019-05-14 2020-11-18 Axis AB Method, device and computer program product for encoding a distorted image frame
CN111814840A (zh) * 2020-06-17 2020-10-23 恒睿(重庆)人工智能技术研究院有限公司 一种人脸图像质量评估方法、系统、设备和介质
TWI749676B (zh) * 2020-08-03 2021-12-11 緯創資通股份有限公司 影像品質評估裝置及其影像品質評估方法
US20230407239A1 (en) * 2020-11-13 2023-12-21 Teewinot Life Sciences Corporation Tetrahydrocannabinolic acid (thca) synthase variants, and manufacture and use thereof
US20220182643A1 (en) * 2020-12-04 2022-06-09 Ofinno, Llc No Reference Image Quality Assessment Based Decoder Side Inter Prediction
US11729424B2 (en) * 2020-12-04 2023-08-15 Ofinno, Llc Visual quality assessment-based affine transformation
CN113382185B (zh) * 2021-06-09 2022-06-28 豪威科技(武汉)有限公司 数据生成、训练、成像方法、存储介质和拍摄装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030206664A1 (en) * 2002-05-01 2003-11-06 Cristina Gomila Deblocking filter conditioned on pixel brightness
TW201134223A (en) * 2010-03-29 2011-10-01 Univ Nat Taiwan Perceptual video encoding system and circuit thereof

Family Cites Families (69)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6160846A (en) 1995-10-25 2000-12-12 Sarnoff Corporation Apparatus and method for optimizing the rate control in a coding system
US6233283B1 (en) * 1998-06-23 2001-05-15 Lucent Technologies Inc. Layered video coding using perceptual coding criteria for error resilience in packet networks
WO2003053066A1 (en) 2001-12-17 2003-06-26 Microsoft Corporation Skip macroblock coding
US20030128754A1 (en) * 2002-01-09 2003-07-10 Hiroshi Akimoto Motion estimation method for control on the basis of scene analysis in video compression systems
US7319415B2 (en) 2002-05-01 2008-01-15 Thomson Licensing Chroma deblocking filter
AU2003280512A1 (en) 2002-07-01 2004-01-19 E G Technology Inc. Efficient compression and transport of video over a network
US7038710B2 (en) 2002-07-17 2006-05-02 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Method and apparatus for measuring the quality of video data
CN1206864C (zh) 2002-07-22 2005-06-15 中国科学院计算技术研究所 结合率失真优化的码率控制的方法及其装置
MXPA05004956A (es) 2002-11-06 2005-09-20 Agency Science Tech & Res Un metodo para generar un mapa de significancia orientado a la calidad, para valorar la calidad de una imagen o video.
WO2004049243A1 (en) 2002-11-25 2004-06-10 Sarnoff Corporation Method and apparatus for measuring quality of compressed video sequences without references
US7995849B2 (en) 2003-03-17 2011-08-09 Qualcomm, Incorporated Method and apparatus for improving video quality of low bit-rate video
US7496141B2 (en) 2004-04-29 2009-02-24 Mediatek Incorporation Adaptive de-blocking filtering apparatus and method for MPEG video decoder
DE602004002935T2 (de) 2004-04-30 2007-02-01 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd., Kadoma Bearbeitung von Tickern in Videosequenzen
US7924918B2 (en) 2004-11-29 2011-04-12 Ntt Docomo, Inc. Temporal prediction in video coding
US8768084B2 (en) 2005-03-01 2014-07-01 Qualcomm Incorporated Region-of-interest coding in video telephony using RHO domain bit allocation
CN101164342B (zh) 2005-03-01 2011-03-02 高通股份有限公司 使用ρ域位分配的视频电话中的关注区编码方法及装置
US8693537B2 (en) 2005-03-01 2014-04-08 Qualcomm Incorporated Region-of-interest coding with background skipping for video telephony
US8077775B2 (en) 2006-05-12 2011-12-13 Freescale Semiconductor, Inc. System and method of adaptive rate control for a video encoder
CN101090502B (zh) 2006-06-13 2010-05-12 中兴通讯股份有限公司 一种预测质量可控的快速运动估值方法
KR101373934B1 (ko) 2006-07-10 2014-03-12 톰슨 라이센싱 멀티 패스 비디오 인코더에서 성능 향상을 위한 방법 및 장치
US9001899B2 (en) 2006-09-15 2015-04-07 Freescale Semiconductor, Inc. Video information processing system with selective chroma deblock filtering
KR101349836B1 (ko) 2006-11-17 2014-01-10 엘지전자 주식회사 비디오 신호의 디코딩/인코딩 방법 및 장치
KR101370287B1 (ko) 2006-11-22 2014-03-07 세종대학교산학협력단 디블록킹 필터링 방법 및 장치
US8204129B2 (en) * 2007-03-27 2012-06-19 Freescale Semiconductor, Inc. Simplified deblock filtering for reduced memory access and computational complexity
BRPI0817767A2 (pt) 2007-10-16 2020-01-28 Thomson Licensing métodos e aparelhos para remoção de artefato para capacidade de escalonamento de profundidade de bit
US20110211637A1 (en) * 2007-11-20 2011-09-01 Ub Stream Ltd. Method and system for compressing digital video streams
WO2009093472A1 (ja) 2008-01-24 2009-07-30 Panasonic Corporation 動画像圧縮装置
CN101232619B (zh) 2008-01-25 2011-05-11 浙江大学 嵌入帧内编码块的视频编码方法
US7873727B2 (en) 2008-03-13 2011-01-18 Board Of Regents, The University Of Texas Systems System and method for evaluating streaming multimedia quality
CN101325711A (zh) 2008-07-16 2008-12-17 上海大学 基于时空掩盖效应的自适应码率控制方法
US8326075B2 (en) 2008-09-11 2012-12-04 Google Inc. System and method for video encoding using adaptive loop filter
US8385404B2 (en) 2008-09-11 2013-02-26 Google Inc. System and method for video encoding using constructed reference frame
CN101489130B (zh) 2009-01-21 2010-09-15 西安交通大学 基于图像边缘差异统计特性的全参考型图像质量评价方法
US8515181B2 (en) 2009-02-11 2013-08-20 Ecole De Technologie Superieure Method and system for determining a quality measure for an image using a variable number of multi-level decompositions
US8111300B2 (en) 2009-04-22 2012-02-07 Qualcomm Incorporated System and method to selectively combine video frame image data
US20110255589A1 (en) 2009-08-03 2011-10-20 Droplet Technology, Inc. Methods of compressing data and methods of assessing the same
EP2486727A4 (en) 2009-10-05 2014-03-12 Icvt Ltd METHOD AND SYSTEM FOR PROCESSING AN IMAGE
JP2011139208A (ja) 2009-12-28 2011-07-14 Sony Corp 画像処理装置および方法
US9185430B2 (en) 2010-03-15 2015-11-10 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Deblocking filtering method and deblocking filter
US20110280321A1 (en) 2010-05-12 2011-11-17 Shu-Hsien Chou Deblocking filter and method for controlling the deblocking filter thereof
US9357228B2 (en) * 2010-05-27 2016-05-31 The Hong Kong University Of Science And Technology Motion estimation of images
US9235774B2 (en) * 2010-06-10 2016-01-12 Thomson Licensing Methods and apparatus for determining quantization parameter predictors from a plurality of neighboring quantization parameters
US8446524B2 (en) * 2010-06-21 2013-05-21 Realtek Semiconductor Corp. Apparatus and method for frame rate conversion
US9813738B2 (en) 2010-10-05 2017-11-07 Hfi Innovation Inc. Method and apparatus of adaptive loop filtering
US9037743B2 (en) 2010-10-28 2015-05-19 Avvasi Inc. Methods and apparatus for providing a presentation quality signal
US9060174B2 (en) 2010-12-28 2015-06-16 Fish Dive, Inc. Method and system for selectively breaking prediction in video coding
GB2487197B (en) * 2011-01-11 2015-06-17 Canon Kk Video encoding and decoding with improved error resilience
US20120177104A1 (en) 2011-01-12 2012-07-12 Madhukar Budagavi Reduced Complexity Adaptive Loop Filter (ALF) for Video Coding
CN102685472B (zh) 2011-03-08 2014-11-05 华为技术有限公司 数据传输的方法、装置和系统
US9025675B2 (en) 2011-06-22 2015-05-05 Texas Instruments Incorporated Systems and methods for reducing blocking artifacts
US10298939B2 (en) * 2011-06-22 2019-05-21 Qualcomm Incorporated Quantization in video coding
US9641866B2 (en) * 2011-08-18 2017-05-02 Qualcomm Incorporated Applying partition-based filters
US9344743B2 (en) 2011-08-24 2016-05-17 Texas Instruments Incorporated Flexible region based sample adaptive offset (SAO) and adaptive loop filter (ALF)
US10070152B2 (en) 2011-08-24 2018-09-04 Texas Instruments Incorporated Sample adaptive offset (SAO) parameter signaling
WO2013030833A1 (en) 2011-08-29 2013-03-07 I.C.V.T. Ltd. Controlling a video content system
US20130083844A1 (en) 2011-09-30 2013-04-04 In Suk Chong Coefficient coding for sample adaptive offset and adaptive loop filter
US9185404B2 (en) 2011-10-07 2015-11-10 Qualcomm Incorporated Performing transform dependent de-blocking filtering
US9357235B2 (en) 2011-10-13 2016-05-31 Qualcomm Incorporated Sample adaptive offset merged with adaptive loop filter in video coding
WO2013074365A1 (en) 2011-11-18 2013-05-23 Dolby Laboratories Licensing Corporation Subjective based post-filter optimization
WO2013103893A1 (en) 2012-01-05 2013-07-11 General Instrument Corporation Devices and methods for multipass sample adaptive offset coding
US9282328B2 (en) 2012-02-10 2016-03-08 Broadcom Corporation Sample adaptive offset (SAO) in accordance with video coding
US9380302B2 (en) 2012-02-27 2016-06-28 Texas Instruments Incorporated Sample adaptive offset (SAO) parameter signaling
US20130243090A1 (en) * 2012-03-13 2013-09-19 Yan Xin Li Block-matching Motion Estimation Method and Apparatus
US11317101B2 (en) * 2012-06-12 2022-04-26 Google Inc. Inter frame candidate selection for a video encoder
US20130343447A1 (en) 2012-06-25 2013-12-26 Broadcom Corporation Adaptive loop filter (ALF) padding in accordance with video coding
US8848061B2 (en) * 2012-06-27 2014-09-30 Apple Inc. Image and video quality assessment
US20140056363A1 (en) 2012-08-23 2014-02-27 Yedong He Method and system for deblock filtering coded macroblocks
US9681154B2 (en) 2012-12-06 2017-06-13 Patent Capital Group System and method for depth-guided filtering in a video conference environment
US20140254659A1 (en) * 2013-03-11 2014-09-11 Mediatek Inc. Video coding method using at least evaluated visual quality and related video coding apparatus

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030206664A1 (en) * 2002-05-01 2003-11-06 Cristina Gomila Deblocking filter conditioned on pixel brightness
TW201134223A (en) * 2010-03-29 2011-10-01 Univ Nat Taiwan Perceptual video encoding system and circuit thereof

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