CN104937937B - 使用至少评估后的视觉质量的视频编码方法 - Google Patents

使用至少评估后的视觉质量的视频编码方法 Download PDF

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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运动估计。另一中视频编码方法包含至少以下步骤：利用视觉质量评估模块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，用于决定与运动估计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
交叉参考相关引用
本申请要求2013年3月11日提交的申请号为No.61/776,053的美国临时申请以及2014年3月2日提交的申请号为No.14/194,812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，揭示了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运动估计，该运动估计依据多个候选运动向量的评估的视觉质量信息从该多个候选运动向量中选择具有最佳视觉质量的候选运动向量，作为该当前块的目标运动向量。
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，用于决定与运动估计关联的目标编码参数，其中该参考至少评估后的视觉质量，用于决定与运动估计关联的目标编码参数的步骤包含：该运动估计依据多个候选运动向量的评估的视觉质量信息从该多个候选运动向量中选择具有最佳视觉质量的候选运动向量，从该具有最佳视觉质量的该候选运动向量获得具有最佳视觉质量的该目标编码参数。
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，包含编码回路，用于参考至少评估后的视觉质量用于执行运动估计，其中该编码电路依据多个候选运动向量的评估的视觉质量信息从该多个候选运动向量中选择具有最佳视觉质量的候选运动向量，作为该当前块的目标运动向量。
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，用于决定与运动估计关联的目标编码参数，其中该编码电路依据多个候选运动向量的评估的视觉质量信息从该多个候选运动向量中选择具有最佳视觉质量的候选运动向量，从该具有最佳视觉质量的该候选运动向量获得具有最佳视觉质量的该目标编码参数。
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示图示现有的基于失真的运动估计的示意图。
图3是图示根据本发明的实施例的所提出的基于视觉质量的运动估计的示意图。
图4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5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，视觉质量评价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 (ringingmetric)。
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：
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(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运动估计单元124参考，以控制/配置运动估计的操作。连续的视频帧可包含相同的对象 (其是静止的或运动的)。由运动估计单元124执行的运动估计检查图像序列中的对象的运动，以尝试获得表示对象的所估计运动的(运动)向量。接下来，由运动补偿单元125执行的运动补偿使用所获得的对象运动的知识以实现数据压缩。由于评估后的视觉质量涉及到为运动估计作出运动向量决定，所以，来源帧IMGIN是基于人类视觉系统的特性来编码，以由此允许解码后的/重建帧具有增强了的视觉质量。
例如，运动估计单元124可决定来源帧IMGIN中的当前块的目标运动向量(例如，最佳运动向量)，其中评估后的视觉质量在此情况下可为多个候选运动向量提供视觉质量信息。请结合图3参考图2。图2是图示基于现有的失真的运动估计的示意图。图3是图示根据本发明实施例的基于所提出的视觉质量的运动估计的示意图。为了为来源帧中的当前块BKc(例如，当前帧)找出最佳运动向量，检查参考帧(例如，以前的重建帧)中的搜寻范围SR中的所有参考块，其中在每个参考块和当前块BKc 之间有一个候选运动向量。现有的视频编码设计为搜寻范围SR中的每个参考块，计算基于像素的失真值失真(C，R)，其中C表示来源帧中的像素(特别地，当前块 BKc的像素)，R表示参考帧的像素(特别地，参考块的像素)，以及失真值失真(C， R)可以是SAD值、SATD值或SSD值。接下来，现有的视频编码设计通过选择具有基于最小像素的失真(即，)的候选运动向量，为当前块BKc决定最佳运动向量MVt。如图2所示，当用作预测块用于当前块 BKc时，参考块BKr具有基于最小像素的失真值，但并不具有最佳视觉质量。与现有的视频编码设计相对，本发明提出使用从涉及编码电路102的编码回路的数据派生的评估后的视觉质量VQ(C或R’)，以为当前块BKc找出最佳运动向量，其中搜寻范围SR中的每个参考块的一个评估后的视觉质量VQ(C或R’)可由单个视觉质量度量或多个视觉质量度量的组合来获得，C表示来源帧IMGIN的原始数据(特别地，当前块BKc的像素数据)，以及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，从由视频编码处理当前块BKc和/或参考块BKr’的像素数据派生的处理后的数据)。优选，运动估计单元124通过选择具有最佳视觉质量(即，)的候选运动向量，为当前块BKc决定最佳运动向量MVt’。如图3所示，当用作当前块BKc的估计的块时，参考块BKr’可不具有基于最小像素的失真值，但具有最佳视觉质量。
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))均用于决定来源图像IMGIN中的当前块的最佳运动向量，其中评估后的视觉质量在此情况下可为多个候选运动向量提供视觉质量信息，以及基于像素的失真在此情况下可为多个运动向量提供失真信息。例如，运动估计单元124 参考评估后的视觉质量，以找出第一候选运动向量(例如，显示于图3中的MVt’)，参考计算后的基于像素的失真，以找出第二候选运动向量(例如，显示于图2中的 MVt)，并最终选择第一候选运动向量和第二候选运动向量中的一个作为当前块BKc 的最佳运动向量。对于另一示例，运动估计单元124根据评估后的视觉质量和计算后的基于像素的失真，执行粗决定，以为当前块BKc从对应于搜寻范围SR中的所有N 个参考块的候选运动向量中选择M个粗略的候选运动向量，并根据另一评估后的视觉质量和基于像素的失真，执行精细的决定，以从粗略的候选运动向量中确定P个精细的候选运动向量(N>M&M>P≧1)，其中当前块BKc的目标运动向量(即，最佳运动向量)是从P个精细的候选运动向量中派生的。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，则当前块BKc的最佳运动向量是基于基于像素的失真直接由精细的决定所确定的；或如果粗决定是基于基于像素的失真所作出的，则当前块BKc的最佳运动向量是基于评估后的视觉质量直接由精细的决定所确定的。
图4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4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400：开始。
步骤402：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404：检查基于像素的失真是否应该用于运动向量决定。如果是，进入步骤406；否则，进入步骤410。
步骤406：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408：参考评估后的视觉质量和计算后的基于像素的失真，用于执行运动估计。例如，评估后的视觉质量和计算后的基于像素的失真可用于为来源帧中的块决定运动向量。进入步骤412。
步骤410：参考评估后的视觉质量用于执行运动估计。例如，评估后的视觉质量可用于为来源帧中的块决定运动向量。
步骤412：结束。
本领域的技术人员在阅读以上短路后，可容易理解图4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运动估计中可以由运动估计单元124参考。然而，此并非用于作为本发明的限制。在第二应用中，运动估计单元124可用于参考由视觉质量评估模块104确定的前述视觉质量，用于决定与运动估计关联的目标编码参数，其中评估后的视觉质量在此情况下可为候选运动向量提供视觉质量信息，以及目标编码参数可以是运动向量组。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)用于决定与运动估计关联的目标编码参数(例如，运动向量组)，其中，评估后的视觉质量在此情况下可为候选运动向量提供视觉质量信息，以及计算后的基于像素的失真在此情况下可为候选运动向量提供失真信息。此外，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，运动估计单元124参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，运动估计单元124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略决定，以确定多个粗略参数设置，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，以从粗略参数设置中确定至少一个精细参数设置，其中目标编码参数 (即，运动向量组)是从至少一个精细参数设置中派生的。
图5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5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500：开始。
步骤502：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504：检查基于像素的失真是否用于编码参数决定。如果是，进入步骤506；否则，进入步骤510。
步骤506：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508：参考评估后的视觉质量和计算后的基于像素的失真，用于决定与视频编码中的运动估计关联的目标编码参数(例如，运动向量组)。进入步骤512。
步骤510：参考评估后的视觉质量用于决定与视频编码中的运动估计关联的目标编码参数(例如，运动向量组)。
步骤512：结束。
本领域的技术人员在阅读以上短路后，可容易理解图5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 (23)

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基于涉及编码回路中的数据来评估视觉质量；
检查基于像素的失真是否应该用于运动向量决定；
如果是，则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，计算基于像素的失真，并且参考评估后的视觉质量和计算后的基于像素的失真执行运动估计；以及
如果否，则参考评估后的视觉质量执行运动估计。
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，涉及所述编码回路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，所述执行运动估计的步骤包含：
决定至少一个运动向量。
11.如权利要求1所述的视频编码方法，其特征在于，根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真，执行所述运动估计的步骤包含：
根据所述评估后的视觉质量和所述基于像素的失真中的一个，执行粗决定，以确定多个粗略候选运动向量；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，以从所述多个粗略候选运动向量确定至少一个精细候选运动向量，其中目标运动向量是从所述至少一个精细候选运动向量派生。
12.一种视频编码方法，其特征在于，包含：
利用视觉质量评估模块基于涉及编码回路中的数据评估视觉质量；
检查基于像素的失真是否用于编码参数决定；
如果是，则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，计算基于像素的失真，并且参考评估后的视觉质量和计算后的基于像素的失真，用于决定与视频编码中的运动估计关联的目标编码参数；以及
如果否，则参考评估后的视觉质量用于决定与视频编码中的运动估计关联的目标编码参数。
13.如权利要求12所述的视频编码方法，其特征在于，所述目标编码参数包含于通过编码来源帧生成的比特流中。
14.如权利要求12所述的视频编码方法，其特征在于，涉及所述编码回路的所述数据是来源帧的原始数据。
15.如权利要求12所述的视频编码方法，其特征在于，涉及所述编码回路的所述数据是从来源帧的原始数据派生的处理后的数据。
16.如权利要求15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。
17.如权利要求12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。
18.如权利要求12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。
19.如权利要求12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。
20.如权利要求19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。
21.如权利要求20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。
22.如权利要求12所述的视频编码方法，其特征在于，所述目标编码参数是运动向量组。
23.如权利要求12所述的视频编码方法，其特征在于，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，以确定多个粗略参数设置；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，以从所述多个粗略参数设置中确定至少一个精细参数设置，其中目标编码参数是从所述至少一个精细参数设置中派生。
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