CN105230015A - 自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法和装置本发明涉及一种自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法(100)和装置(200)，所述视频取样设置在最大编码单元中，该方法(100)包括：从最大编码单元抽取(103)多个视频取样；基于抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值，计算(107)抽取的多个视频取样中的第一视频取样的校正偏移；以及使用校正偏移对第一视频取样进行加权(109)。

Description

自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法和装置
技术领域
本发明涉及视频信号处理领域。
背景技术
静止画面、图像、或者视频信号帧的有损压缩方法通常导致静止画面、图像、或视频信号帧失真。这意味着，源信号和重构信号中相应的像素或视频取样的取值可能会存在差异。源信号和重构信号中相应的像素或视频取样的取值差异通常表示为误差。
在许多标准视频编解码协议中，例如H.264/AVC和H.265/HEVC，有两个主要失真来源：量化，其中量化强度可由量化参数(QP)定义；环内去块状效应自适应滤波(ADF)。
源信号和重构信号中相应的像素或视频取样的取值误差通常通过两种机制补偿：减小量化参数的取值以及环内去块状效应自适应滤波对靠近边界区域的像素或者视频取样的误差值的负面影响；以及直接补偿误差。
对于新兴的视频编码标准，如高性能视频编码(HEVC)，提出了两种直接补偿误差的方法。第一种称为取样自适应偏移(SAO)，第二种称为自适应环路滤波(ALF)。
在SAO的情况下，如果应用SAO偏移后像素或视频取样的幅度值没有限制，会导致由脉冲噪声如椒盐噪声引起的花屏。
出现这类噪声的主要原因是，考虑中的像素或视频取样和其相邻像素或视频取样之间的幅度值差异太大。为了缓解这一问题，视频编码标准，例如H.265/HEVC标准，限制了可以被分配给偏移的最大绝对值。因此，潜在的可达到的编码增益是有限的。由此，如何在编码增益中无损失地避免脉冲噪声成了一个问题。
P.List，A.Joch，J.Lainema，G.M.Karczewicz，“自适应去块滤波”，IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology，2003年7月第7期第13卷，第614-619页，使用一维图案进行像素或视频取样分类。
K.McCann，W.-J.Han，I.-K.Kim，J.-H.Min，E.Alshina，A.Alshin，T.Lee，J.Chen，V.Seregin，S.Lee，Y.-M.Hong，M.-S.Cheon，N.Shlyakhov，“Samsung’sResponsetotheCallforProposalsonVideoCompressionTechnology”，JCT-VC会议投稿，JCTVC-A124，德累斯顿，2010年4月，极端校正的方法描述。为了对重构画面的像素或视频取样进行分类，该方法使用了一组预定义的2维图案。
A.Fuldseth，G.“具有基于LCU语法的SAO”，JCT-VC会议思科投稿，JCTVC-H0067，圣何塞，2012年2月，建议不要对偏移幅度值进行编码，而是根据类别将其数值修改1或-1。
发明内容
本发明的目的是提供一种直接补偿视频信号帧误差的改进方法。
该目的是通过独立权利要求的特征来实现的。进一步的实施形式在从属权利要求，说明书和附图是明显的。
本发明基于视频信号帧中的每个视频取样可以自适应处理这一结论。
第一方面，本发明涉及一种自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法，所述视频取样设置在最大编码单元中，该方法包括：从最大编码单元抽取多个视频取样；基于抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值，计算抽取的多个视频取样中的第一视频取样的校正偏移；以及使用校正偏移对第一视频取样进行加权。因此，能够实现对视频信号帧的误差进行优化补偿。
视频信号帧可以表示在一个固定的时间瞬间的视频信号。视频信号帧可以包括静止画面或图像。
视频取样可以通过一个2维坐标表征。视频取样可以进一步由色空间表征，例如灰度色空间或者红、绿、蓝(RGB)色空间。
视频取样的取值可以是一个数字，例如20，45或236。视频取样的取值还可以相关色空间中的色通道，例如红、绿、蓝(RGB)色空间的红色通道。
最大编码单元(LCU)可以包括编码树单元(CTU)。最大编码单元的形状可以是正方形，例如16×16的视频取样或64×64的视频取样；或矩形，例如8×16的视频取样或64×32的视频取样。
根据第一方面，在该方法的第一实施形式中，该方法还包括：向所抽取的多个视频取样分配一个边缘偏移类，该边缘偏移类表示所抽取的多个视频取样的方向性图案；并从抽取的多个视频取样的多个边缘偏移类别中选择一个边缘偏移类别，边缘偏移类别表征抽取的视频取样相对于彼此的位置，多个边缘偏移类别分配到所述边缘偏移类中。因此，可以使用优化的边缘偏移类和/或优化的边缘偏移类别来执行该方法。
边缘偏移(EO)类可指示所抽取的多个视频取样的方向性图案。边缘偏移类可在从最大编码单元中抽取多个视频取样前分配。
边缘偏移(EO)类别可以表征所抽取的视频取样相对于彼此的位置。边缘偏移类别可在从最大编码单元中抽取多个视频取样后进行选择。
根据本方法的第一实施形式，在该方法的第二实施形式中，边缘偏移类表示水平方向性图案，垂直方向性图案，或者斜线方向性图案。因此，该方法可以利用视频信号帧的方向属性。
水平方向性图案可以由所抽取的多个视频取样的固定垂直坐标或固定y坐标来表征。
垂直方向性图案可以由所抽取的多个视频取样的固定水平坐标或固定x坐标来表征。
斜线方向性图案可以由所抽取的多个视频取样的水平坐标或x坐标和所抽取的多个视频取样的垂直坐标或y坐标的线性关系来表征。斜线方向性图案可以相对于水平坐标轴或x坐标轴成一个非零角度，例如135°或45°。
根据该方法的第一实施形式或该方法的第二实施形式，在该方法的第三实施形式中，边缘偏移类别表征局部谷值位置、局部峰值位置、凹角位置、凸角位置、或者抽取的视频取样相对于彼此的其它位置。因此，该方法可以利用所抽取的视频取样相对于彼此的位置属性。
所抽取的视频取样的位置可以包括所抽取的视频取样的取值的位置。
局部谷值位置可以由第一视频取样的第一取值相对于进一步抽取的视频取样的进一步的取值的局部最小值进行表征。
局部峰值位置可以由第一视频取样的第一取值相对于进一步抽取的视频取样的进一步的取值的局部最大值进行表征。
凹角位置可以由第一视频取样的第一取值和第二视频取样的第二取值相对于进一步抽取的视频取样的进一步的取值的最小值进行表征。第一视频取样的第一取值和第二视频取样的第二取值可以是相等的。
凸角位置可以由第一视频取样的第一取值和第二视频取样的第二取值相对于进一步抽取的视频取样的进一步的取值的最大值进行表征。第一视频取样的第一取值和第二视频取样的第二取值可以是相等的。
剩余的位置可以由不同于局部谷值位置、局部峰值位置、凹角位置、以及凸角位置的任何位置进行表征。
根据该方法的第一实施形式，该方法的第二实施形式，或者该方法的第三实施形式，在该方法的第四实施形式中，边缘偏移类是由率失真优化过程分配或者边缘偏移类别由率失真优化过程选择，率失真优化过程使用一个失真查找表用于分配边缘偏移类或选择边缘偏移类别。这样，可以实现边缘偏移类的优化分配以及边缘偏移类别的优化选择。
率失真优化(RDO)过程可以执行视频信号的速率和视频信号的失真之间的优化。率失真优化过程可以分配一个边缘偏移类。率失真优化过程可以进一步选择一个边缘偏移类别。
率失真优化过程可以使用失真查找表(失真LUT)分配边缘偏移类和/或选择边缘偏移类别。
根据第一方面或者任何一个第一方面的前述实施形式，在该方法的第五实施形式中，使用校正偏移对第一视频取样进行加权包括将校正偏移添加到第一视频取样的第一取值中，或者从第一视频取样的第一取值中减去校正偏移。因此，可以实现使用校正偏移对第一视频取样进行有效加权。
根据第一方面或者任何一个第一方面的前述实施形式，在该方法的第六实施形式中，从最大编码单元抽取多个视频取样包括从最大编码单元中抽取多个相邻的视频取样。因此，该方法可以利用紧邻着的视频取样的属性。
相邻视频取样可以由每个具有至少一个相邻视频取样的视频取样进行表征。
根据第一方面或者任何一个第一方面的前述实施形式，在该方法的第七实施形式中，所抽取的多个视频取样包括奇数个视频取样，特别是3个视频取样。因此，相对于所抽取的多个视频取样的进一步的视频取样，第一视频取样可以处于中心位置。
根据第一方面或者任何一个第一方面的前述实施形式，在该方法的第八实施形式中，基于允许的取值的范围或者允许的取值的列表，允许的取值的范围或者由抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值确定的允许的取值的列表，计算抽取的多个视频取样的第一视频取样的校正偏移。因此，可以简化校正偏移的计算。
允许的取值的范围(RAV)可以表征为最小值和最大值。允许的取值的范围可包括一组连续的取值集合。
允许的取值的列表(LAV)可以由一个从允许的取值的范围中抽取的不连续取值的集合表征。
根据第一方面或者任何一个第一方面的前述实施形式，在该方法的第九实施形式中，基于允许的取值的范围或者允许的取值的列表，允许的取值的范围或者由使用抽取的多个视频取样的软方案、硬方案、线性插值方案、三次插值方案、或者过滤方案确定的允许的取值的列表，计算抽取的多个视频取样的第一视频取样的校正偏移。因此，可以简化校正偏移的计算。
软方案特征如下：确定抽取的多个视频取样的最大值和抽取的多个视频取样的最小值，将第一恒定值添加到最小值，从最大值中减去第二恒定值，并将得到的范围定义为允许的取值的范围。
硬方案特征如下：确定抽取的多个视频取样的最大值和抽取的多个视频取样的最小值，确定一条横穿最大值和最小值的近似线，将第一视频取样的第一取值和近似线在第一视频取样处的取值之间的范围定义为允许的取值的范围。
线性插值方案特征如下：基于抽取的多个视频取样的取值确定一条线性插值线，并将第一视频取样的第一取值和线性插值线在第一视频取样处的取值之间的范围定义为允许的取值的范围。
三次插值方案特征如下：基于抽取的多个视频取样的取值确定一条三次插值曲线，并将第一视频取样的第一取值和三次插值曲线在第一视频取样处的取值之间的范围定义为允许的取值的范围。
过滤方案特征如下：基于抽取的多个视频取样的取值确定一条过滤曲线，并将第一视频取样的第一取值和过滤曲线在第一视频取样处的取值之间的范围定义为允许的取值的范围。
根据该方法的第八实施形式或者该方法的第九实施形式，在该方法的第十实施形式中，抽取的多个视频取样的第一视频取样的校正偏移被计算为第一视频取样的第一取值和允许的取值的范围或者允许的取值的列表中定义的多个允许的取值之间的最大偏移。因此，可以简化校正偏移的计算。
根据第一方面或者任何一个第一方面的前述实施形式，在该方法的第十一实施形式中，该方法包括：为边缘偏移类别确定强度偏移值。
根据第一方面或者任何一个第一方面的前述实施形式，在该方法的第十二实施形式中，该方法包括：为多个视频取样的每个视频取样计算偏移值特别是允许的偏移值的范围或列表。
根据第一方面或者任何一个第一方面的前述实施形式，在该方法的第十三实施形式中，该方法包括：使用校正偏移自适应地校正多个视频取样的视频取样，其中该校正偏移通过适应偏移值到允许的偏移值的范围或列表时确定。
第二方面，本发明涉及一种自适应处理视频信号帧中的视频取样的装置，所述视频取样设置在最大编码单元中，该装置包括：处理器，用于从最大编码单元抽取多个视频取样；基于抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值，计算抽取的多个视频取样中的第一视频取样的校正偏移；以及使用校正偏移对第一视频取样进行加权。因此，可以有效执行自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法。
所述处理器可用于执行计算机程序。
该装置可用于执行根据第一方面或者任何一个第一方面的实施形式的方法。
该装置进一步的特征可以从根据第一方面或者任何一个第一方面的实施形式的方法的功能得到。
根据第二方面，在该装置的第一实施形式中，该处理器还用于：向所抽取的多个视频取样分配一个边缘偏移类，该边缘偏移类表示所抽取的多个视频取样的方向性图案；该处理器进一步用于从抽取的多个视频取样的多个边缘偏移类别中选择一个边缘偏移类别，边缘偏移类别表征抽取的视频取样相对于彼此的位置，多个边缘偏移类别分配到所述边缘偏移类中。因此，可以使用优化的边缘偏移类和/或优化的边缘偏移类别来执行该方法。
根据该装置的第一实施形式，在该装置的第二实施形式中，该处理器进一步用于执行一个分配边缘偏移类或者选择边缘偏移类别的率失真优化过程，该率失真优化过程使用一个失真查找表用于分配边缘偏移类或者选择边缘偏移类别。因此，可以实现边缘偏移类的优化分配以及边缘偏移类别的优化选择。
第三方面，本发明涉及一种当在计算机上执行时，执行根据第一方面或者任何一个第一方面的实施形式的方法的计算机程序。因此，该方法能够有效地重复执行。
该计算机程序以机器可读代码的形式提供。该计算机程序可以包括一系列计算机处理器的命令。
计算机可以包括处理器、存储器、和/或输入/输出装置。
该计算机程序可以用于执行根据第一方面或者任何一个第一方面的实施形式的方法。
该计算机程序进一步的特征可以从根据第一方面或者任何一个第一方面的实施形式的方法的功能得到。
本发明可以以硬件和/或软件形式来实现。
附图说明
结合以下附图对本发明的进一步的实施例进行描述，其中：
图1示出了自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法的示意图；
图2示出了自适应处理视频信号帧中的视频取样的装置的示意图；
图3示出了基于取样自适应偏移编码方案的最大编码单元的示意图；
图4示出了边缘偏移视频取样分类的4个1维方向性图案的示意图；
图5示出了四个边缘偏移类别的示意图；
图6示出了包括边缘偏移类别的数学定义的表格；
图7示出了包括五个取样的边缘偏移视频取样分类的4个1维方向性图案的示意图；
图8示出了取样自适应偏移滤波后的最终误差的示意图；
图9示出了应用边缘偏移时像素或者视频取样的取值自适应的软方案的示意图；
图10示出了应用边缘偏移时像素或者视频取样的取值自适应的硬方案的示意图；
图11示出了五个取样的边缘偏移图案的线性插值方案的示意图；
图12示出了五个取样的边缘偏移图案的三次插值方案的示意图；
图13示出了五个取样的边缘偏移图案的过滤方案示意图；
图14示出了从一个边缘偏移类别到另一个边缘偏移类别允许的转换的示意图；
图15示出了率失真优化过程的统计估计的示意图；
图16示出了失真查找表的结构的示意图；
图17示出了增强视频解码器的示意图；以及
图18示出了一个联合解码器的示意图。
具体实施形式
图1示出了自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法100的示意图。所述视频取样可以设置在一个最大编码单元中。
该方法100包括向抽取的多个视频取样分配101一个边缘偏移类，该边缘偏移类表示所抽取的多个视频取样的方向性图案；从最大编码单元抽取103多个视频取样；从抽取的多个视频取样的多个边缘偏移类别中选择105一个边缘偏移类别，边缘偏移类别表征抽取的视频取样相对于彼此的位置，多个边缘偏移类别分配到所述边缘偏移类中；基于抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值，计算107抽取的多个视频取样中的第一视频取样的校正偏移。因此，可以确定所述多个视频取样的每个视频取样的边缘偏移类别。
该方法还包括使用校正偏移对第一视频取样进行加权109。由此，可以使用校正偏移自适应地校正所述多个视频取样的视频取样，该校正偏移通过将偏移值自适应到允许的偏移值的范围或列表时确定。
该方法还可以包括在步骤101和103之间确定边缘偏移类别的强度偏移值。
该方法还可以包括在步骤103到107之间计算所述多个视频取样中的每个视频取样的允许的偏移值的范围或者列表。
图2示出了自适应处理视频信号帧中的视频取样的装置200的示意图。所述视频取样可以设置在一个最大编码单元中。
该装置200可以包括处理器201，用于从最大编码单元抽取多个视频取样；处理器201用于，基于抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值，计算抽取的多个视频取样中的第一视频取样的校正偏移；处理器201用于，使用校正偏移对第一视频取样进行加权。
该处理器201可以进一步向所抽取的多个视频取样分配一个边缘偏移类，该边缘偏移类表示所抽取的多个视频取样的方向性图案；该处理器201可进一步用于从抽取的多个视频取样的多个边缘偏移类别中选择一个边缘偏移类别，边缘偏移类别表征抽取的视频取样相对于彼此的位置，多个边缘偏移类别分配到所述边缘偏移类中。
该处理器201可进一步用于执行一个分配边缘偏移类或者选择边缘偏移类别的率失真优化过程，该率失真优化过程使用一个失真查找表用于分配边缘偏移类或者选择边缘偏移类别。
处理器201可进一步用于执行计算机程序。
图3示出了基于取样自适应偏移编码方案的最大编码单元的示意图300。
取样自适应偏移(SAO)的思路是直接使用增加到选择的像素或视频取样的取值中的偏移或者从选择的像素或视频取样的取值中扣除的偏移，并将分类作为应用了偏移的像素或视频取样的选择机制，以对误差进行补偿。SAO包括两种类型的偏移：边缘偏移(EO)和带偏移(BO)。这些类型也称为SAO类型。
在EO的情况下，视频取样分类基于当前的视频取样和相邻的视频取样之间的比较。在BO的情况下，视频取样分类基于视频取样值。BO意味着一个偏移被添加到同一频段的所有视频取样中。例如，在H.265/HEVC标准的最终版本中，SAO可以基于最大编码单元(LCU)。这意味着可以为每个LCU计算SAO参数，LCU可以使用EO或BO进行编码。如果两种SAO类型均对率失真原理或者RD原理无用，SAO可以关掉。
SAO可以当做是一个在ADF之后环内滤波。本发明主要与EO相关。
在编码器侧的解码图像缓存(DPB)中的图像或者视频帧以及在解码器侧，使用以下公式计算SAO改变的像素或视频取样的幅度值：
pSAO＝p+ΔSAO
其中，p表示SAO滤波前像素或者视频取样的幅度值，ΔSAO表示偏移值。
图4示出了边缘偏移视频取样分类的4个1维方向性图案的示意图400。
方向性图案A与水平方向性图案(EO类＝0)相关。方向性图案B与垂直方向性图案(EO类＝1)相关。方向性图案C与135°斜线方向性图案(EO类＝2)相关。方向性图案D与45°斜线方向性图案(EO类＝3)相关。
最初，2维图案已被提议用于对像素或者视频取样进行分类。但是，这样的分类可能需要大量的计算。为了保持复杂性和编码效率之间的合理平衡，EO可以使用4个1维方向性图案用于视频取样分类：水平，垂直，135°斜线和45°斜线，其中标签“c”代表当前视频取样，标签“a”和“b”代表两个相邻的视频取样。根据这些方向性图案，可以指定四个EO类，并且每个EO类可以对应一个方向性图案。
在编码器侧，可以为启用EO的每个LCU选择一个EO类。基于率失真优化(RDO)，最佳EO类可以嵌入到比特流中作为边信息发送。对于一个给定的EO类，LCU内的各视频取样可划分到五个类别中的一个。
图5示出了四个边缘偏移类别的示意图500。
当前的视频取样值，标记为“c”，可以与所选择的1维图案上其相邻的两个视频取样进行比较。类别1和4分别与所选择的1维图案上的局部谷值和局部峰值相关联。类别2和3分别与所选择的1维图案上的凸角和凹角相关联。
与符号明确写出的BO偏移相比，EO偏移的符号可以隐式地使用他们的类别定义，即：对于EO类别1和2，偏移可以是正的，即可以大于零；而对于EO类别3和4，偏移可以是负的，即可以小于零。如果当前的视频取样不属于EO类别1至4，那么它可以属于0类，EO可能不适用该视频取样。
图6示出了包括边缘偏移类别的数学定义的表格600。
相关边缘偏移类别的数学定义如图5所示。
图7示出了包括五个视频取样的边缘偏移视频取样分类的4个1维方向性图案的示意图700。
在新兴的视频编码标准中，例如在H.265/HEVC标准的主文件中，SAO可以使用包括3个视频取样的方向性图案，即每个方向性图案的长度等于3。1维方向性图案中的视频取样数量也可以增加，例如，增加到5个视频取样。
图8示出了取样自适应偏移滤波后的最终误差的示意图800。最终误差针对不同的EO偏移值SAO滤波后的第i个像素或视频取样以及SAO滤波前像素或视频取样的误差进行描述。|Δi|表示Δi的绝对值。
EO的思路是通过固定的分类器比较每个视频取样与其相邻的视频取样以识别边缘视频取样，并且在不明确用信号指出他们的位置的情况下校正这些极端视频取样。通常，第j个类别的EO偏移的值vEO(j)与SAO滤波前第i个像素或视频取样的误差εi之间会存在差值：
Δi(j)＝εi-vEO(j)
显然，如果Δi(j)＝0第i个像素或视频取样的质量提升是最大的。这意味着SAO滤波后第i个像素或视频取样的最终误差等于0。在图800中，呈现了SAO滤波后第i个像素或视频取样的最终误差对εi和vEO的依赖关系。它示出了一个事实，即向像素或视频取样应用EO偏移后第i个像素或视频取样的最终误差会增加或变得更多。因此，自适应限制EO偏移的值以避免增加最终误差可能是合理的。
此外，属于同一个EO类和EO类别的像素或视频取样可以具有不同的εi值。在临时的SAO滤波情况下，EO偏移对于属于同一个EO类和EO类别的所有像素或视频取样可以是恒定的。目前没有任何机制允许单独改变属于同一个EO类和EO类别的每个像素或视频取样的EO偏移值。
在一种实施形式中，根据以下公式，SAO偏移值和像素或视频取样的真实误差会存在差异：
Δi＝|vSAO-εi|
其中，vSAO是SAO偏移值，εi是属于给定类别的第i个像素的真实误差的值。
在一种实施形式中，为了实现编码增益，下面的不等式应该正确：
&Sigma; i = 0 N - 1 &Delta; i 2 < &Sigma; i = 0 N - 1 &epsiv; i 2
其中，N是属于给定类别的像素或视频取样的数量。
在一种实施形式中，由于不等式中使用二次方程，误差较大(例如，3、4、5等)的像素或视频取样相比误差较小(例如，1、2)的像素或视频取样对整体失真有更大影响。
在一种实施形式中，本发明是基于这样的思想：最大化偏移值以便最小化较大误差，并使用相邻像素或视频取样的取值以及进一步的信息自适应隔离误差较低的像素或视频取样的偏移值。
图9示出了应用边缘偏移时像素或者视频取样的取值自适应的软方案的示意图900。
图10示出了应用边缘偏移时像素或者视频取样的取值自适应的硬方案的示意图1000。
图11示出了五个取样的边缘偏移图案的线性插值方案的示意图1100。
图12示出了五个取样的边缘偏移图案的三次插值方案的示意图1200。
图13示出了五个取样的边缘偏移图案的过滤方案示意图1300。
本发明的基本思路是提供自适应机制，当向考虑中的像素或视频取样应用EO偏移时，为其提供允许的取值的范围(RAV)或允许的取值的列表(LAV)。通常，该范围或者该列表可以使用所考虑的像素或视频取样的幅度值、其邻近的像素或视频取样的幅度值，以及邻近的像素或视频取样相对于彼此的位置来定义。有不同的方法去实现该机制。特别地，两种方法分别呈现于图9和图10中。
在图9所示的情况下，一个像素或视频取样的最终值应位于RAV线标记的范围内。例如该范围的最大值和最小值取决于所考虑的像素或视频取样以及其相邻的两个像素或视频取样的幅度值。所有三个像素或视频取样属于同一个EO图案。这种变形称为软方案。
在一种实施形式中，隐式地个性化应用于每个像素或视频取样的过程成为可能。像素或视频取样C的允许的取值的范围(RAV)可以基于其相邻的像素或视频取样A和B的值进行计算。
在图10所示的情况下，线性插值用于限制可以分配给所考虑的像素或视频取样的值的范围。在这种情况下，最终的视频取样值可能不超过由虚线的EO类别1和2中定义的值，也可能不小于由虚线的EO类别3和4定义的值。这种变形称为硬方案。
在一种实施形式中，向像素或视频取样值应用偏移后不应越过点虚线。因此，亟需校正向像素或视频取样值应用偏移后收到的值。该变形可以代表许多可能的隔离功能之一。更软的解决方案可以是隔离像素或视频取样的新值如果这些值不在RAV内。
值得注意的是，向像素或视频取样应用EO偏移时，定义其允许的取值的范围或列表的其它变形可能存在。例如，定义允许的取值的范围(RAV)的最小值和最大值是可能的。
在某些情况下，为了减少RDO过程的计算复杂度，引入额外的定义迭代步骤vstep参数是合理的，即EO偏移可能不取所有属于RAV的值，但这些取值是步骤vstep的倍数：
{Pmin，Pmin+vstep，Pmin+2vstep，Pmin+3vstep，...，Pmax}
在这种情况下，RAV变换为允许的取值的列表(LAV)。
考虑到这些变形有增加的EO图案长度，可以使用进一步定义RAV和LAV的变形，如图11,12,13所示。
图14示出了从一个边缘偏移类别到另一个边缘偏移类别允许的转换的示意图1400。
本发明的基本思路是限制从一个边缘偏移类别到另一个边缘偏移类别的转换。允许的转换可以包括：1到0，1到2，2到0，3到0，4到0，和4到3。禁止的转换可以包括：1到3，1到4，2到1，2到3，2到4，3到1，3到2，3到4，4到1，和4到2。
图15示出了率失真优化过程的统计估计的示意图1500。
为了实现高编码增益，一个特殊的率失真优化(RDO)过程可用于选择提供最低速率失真成本(RDC)的SAO参数。SAO参数可包含以下数据：SAO类型，选择EO时的EO类，选择EO时包括每个EO类别的EO偏移的绝对值的偏移值，其中，在这种情况下，偏移的符号可以使用EO类别，以及选择BO时每个BO带的偏移值进行定义。
SAO的RDO程序至少包括下列步骤：1.1.收集所有EO类和BO带的统计数据；2.计算不同SAO参数的RDC；3.选择提供最低RDC的SAO参数。
通常，每个RDO过程需要大量的计算。为了减少SAO的计算复杂性，可以开发一种快速失真计算算法。
为了提供一种本发明的有效实现，亟需为每个LCU的快速和稳健的模式决策执行率失真优化(RDO)。RDO的过程可以包括以下步骤：1.1.统计估计；2.参数选择。
统计估计可以如图15所示执行。
图16示出了失真查找表的结构的示意图1600。
每个具有非零类别和最大偏移的像素或视频取样都可以更新失真查找表(失真LUT)。其结构如图16所示。该表可以由一个偏移阈值进行索引，其可以等于为估计的像素或视频取样计算的最大偏移的绝对值。为SAO图案的失真LUT的每个索引存储的参数可以包括例如像素数和总共的失真。
因此，应用失真计算值来计算给定的偏移阈值的失真是可能的。因此，可以使用以下等式来获得偏移k总共的失真：
D k = &Sigma; i = 1 k c a l c D i s t ( i , d i , count i ) + &Sigma; i = k + 1 M c a l c D i s t ( k , d i , count i )
di,counti是偏移阈值i的失真和计数值，calcDist(offset,d,count)是计算给定偏移值的失真的失真函数。M表示最大偏移。
失真和计数值可以根据下面的公式进行计算：
counti＝Σ1|offset＝i
di＝Σ(cOrg-cRec)offset＝i
图16中所选择的范围表示失真计算过程中未被缩短的偏移，而存储在未选择的范围的参数可用于限定的偏移值的失真计算中。
RDO过程的参数选择步骤可以和新的失真计算程序一起进行。
图17示出了增强视频解码器的示意图1700。
根据一种实施形式，在解码器和编码器例如HEVC解码器和编码器中，iSAO模块都可以替代SAO模块。
图18示出了一个解码器的示意图1800，例如，一个联合的SAO/iSAO解码器。该iSAO解码器可执行自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法。
可以引入一个表示为偏移校正器的新模块。使用标记为额外的SAO数据的数据集合可以校正偏移值。该数据集合可以包括两个相邻像素或视频取样(A和B)的取值，以及一个给定的像素或视频取样(C)的取值和SAO类别。
根据解码器的示图，可以实现联合SAO/iSAO解码器在两个模式下工作。其中一个模式由SAO/iSAO选择信号定义。它可控制两个开关的状态，开关可以将偏移校正器连接到计算给定像素或视频取样的新值的加法器；或者选择旁路路径。
与SAO解码器相比，SAO编码器可以包括用于率失真优化(RDO)的模块来计算能提供最高编码增益的偏移。在iSAO编码器的情况下，该模块不同于临时的SAO的相应模块。iSAO的RDO过程可以是临时SAO中使用的RDO过程的一般化。因此，iSAORDO的过程也可以用于临时SAO。
与临时SAO相比，偏移值可以自适应地应用到每个像素或视频取样。偏移的实际值可以取决于两个相邻的像素或视频取样(A和B)的取值。因此，有可能计算出未被隔离的偏移的最大绝对值。
一个查找表(LUT)，其中像素或视频取样的数量以及它们的实际失真可基于它们最大的偏移绝对值存储并在计算每个图案的像素或视频取样的类别时可填入表中。使用该LUT，可能加快RDO环路的计算。此外，也可以存储从前面的阶段得到的中间计算结果，例如包括其他偏移值，以避免重新计算。
在一种实施形式中，本发明涉及视频编码，尤其涉及用于增强有损压缩后重构的图像或视频帧的过滤器。
在一种实施形式中，本发明在基于相邻像素或视频取样的幅度值以及它们相对彼此的位置应用EO偏移后，自适应限制可以被分配到像素或视频取样幅度值的取值的范围或列表。
在一种实施形式中，本发明防止出现在解码的图像或视频帧中的SAO所引起的脉冲噪声，如椒盐噪声。因此，本发明运行提高解码视频序列的主观质量。
在一种实施形式中，由于对可以分配给EO偏移的最大绝对值解除了限制，可以实现以BD率或delta码率降低来衡量的客观编码增益。
在一种实施形式中，和其它增加SAO编码效率的方法相比，该方法在编码器侧和解码器侧都具有低计算复杂度。
在一种实施形式中，本发明涉及一种对处理的视频数据自适应偏移处理的方法，包括：接收经处理的视频数据；为处理的视频数据选择区域；指定该区域的处理类以及该类的偏移值；基于所述偏移值补偿处理的视频数据的所述区域，即根据一些条件如相邻像素件的差，自适应地校正所述区域的非零类的像素。
在一种实施形式中，使用最大偏移计算执行自适应校正。
在一种实施形式中，使用最小和最大偏移进行自适应校正。
在一种实施形式中，使用长度不同于3的方向性图案。
在一种实施形式中，使用率失真优化执行类和偏移指定。
在一种实施形式中，使用硬方案定义最大偏移。
在一种实施形式中，使用软方案定义最大偏移。
在一种实施形式中，像素或视频取样插值用于定义最大偏移。
在一种实施形式中，RDO的过程使用失真LUT。
在一种实施形式中，本发明涉及一种用于提高取样自适应偏移计算的方法和装置。
在一种实施形式中，本发明允许与临时SAO相比减小的BD率。
在一种实施形式中，本发明可与临时SAO兼容。

Claims (15)

1.自适应处理视频信号帧中的视频取样的方法(100)，所述视频取样设置在最大编码单元中，所述方法(100)包括：
从最大编码单元抽取(103)多个视频取样；
基于抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值，计算(107)抽取的多个视频取样中的第一视频取样的校正偏移；以及
使用校正偏移对第一视频取样进行加权(109)。
2.根据权利要求1的所述方法(100)，还包括：
向所抽取的多个视频取样分配(101)一个边缘偏移类，该边缘偏移类表示所抽取的多个视频取样的方向性图案；以及
并从抽取的多个视频取样的多个边缘偏移类别中选择(105)一个边缘偏移类别，边缘偏移类别表征抽取的视频取样相对于彼此的位置，多个边缘偏移类别分配到所述边缘偏移类中。
3.根据权利要求2的所述方法(100)，其特征在于，边缘偏移类指示水平的方向性图案，垂直的方向性图案，或斜线方向性图案。
4.根据权利要求2或3的方法(100)，其特征在于，所述边缘偏移类别表征局部谷值位置、局部峰值位置、凹角位置、凸角位置、或者抽取的视频取样相对于彼此的其它位置。
5.根据权利要求2、3或4的方法(100)，其特征在于，所述边缘偏移类是由率失真优化过程分配或者所述边缘偏移类别由率失真优化过程选择，率失真优化过程使用一个失真查找表用于分配(101)边缘偏移类或选择(105)边缘偏移类别。
6.根据任一前述权利要求中的方法(100)，其特征在于，使用校正偏移对第一视频取样进行加权(109)包括将校正偏移添加到第一视频取样的第一取值中，或者从第一视频取样的第一取值中减去校正偏移。
7.根据任一前述权利要求中的方法(100)，其特征在于，从最大编码单元抽取(103)多个视频取样包括从最大编码单元中抽取多个相邻的视频取样。
8.根据任一前述权利要求的方法(100)，其特征在于，所抽取的多个视频取样包括奇数个视频取样，特别是3个视频取样。
9.根据任一前述权利要求的方法(100)，其特征在于，基于允许的取值的范围或者允许的取值的列表，允许的取值的范围或者由抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值确定的允许的取值的列表，计算抽取的多个视频取样的第一视频取样的校正偏移。
10.根据任一前述权利要求的方法(100)，其特征在于，基于允许的取值的范围或者允许的取值的列表，允许的取值的范围或者由使用抽取的多个视频取样的软方案、硬方案、线性插值方案、三次插值方案、或者过滤方案确定的允许的取值的列表，计算抽取的多个视频取样的第一视频取样的校正偏移。
11.根据权利要求9或10的方法(100)，其特征在于，抽取的多个视频取样的第一视频取样的校正偏移被计算为第一视频取样的第一取值和允许的取值的范围或者允许的取值的列表中定义的多个允许的取值之间的最大偏移。
12.自适应处理视频信号帧中的视频取样的装置(200)，所述视频取样设置在最大编码单元中，该装置(200)包括：
处理器(201)，用于从最大编码单元抽取(103)多个视频取样；处理器(201)用于基于抽取的多个视频取样中的第一视频取样的第一取值以及第二视频取样的第二取值，计算(107)抽取的多个视频取样中的第一视频取样的校正偏移；以及处理器(201)用于使用校正偏移对第一视频取样进行加权(109)。
13.根据权利要求12所述的装置(200)，其特征在于，处理器(201)还用于：向所抽取的多个视频取样分配(101)一个边缘偏移类，该边缘偏移类表示所抽取的多个视频取样的方向性图案；处理器(201)进一步用于从抽取的多个视频取样的多个边缘偏移类别中选择(105)一个边缘偏移类别，边缘偏移类别表征抽取的视频取样相对于彼此的位置，多个边缘偏移类别分配到所述边缘偏移类中。
14.根据权利要求13所述的装置(200)，其特征在于，处理器(201)进一步用于执行一个分配(101)边缘偏移类或者选择(105)边缘偏移类别的率失真优化过程，所述率失真优化过程使用一个失真查找表用于分配(101)边缘偏移类或者选择(105)边缘偏移类别。
15.计算机程序，用于当在计算机上执行时执行根据权利要求1至11的所述方法(100)。
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