CN105847809A - 一种编码方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种编码方法和装置，其中的方法具体包括：获取至少两个待编码图像的量化参数；根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；在所述一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度的编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；在二通编码过程中，根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流。本发明实施例能够提高编码器的多核CPU的利用率。

Description

一种编码方法和装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种编码方法和装置。
背景技术
随着互联网的快速发展，视频量也随着急速增长，业界为了适应视频量的这种增长，采用了新一代视频编码标准HEVC(高效视频编码标准，HighEfficiency Video Coding)/H.265。
现在的一种H.265的编码方法中往往采用并行编码方式，但是这种并行编码方式待编码的图像与图像之间存在时域依赖性，例如：当前存在待编码的图像1和图像2，图像1为图像2的时域参考，则图像2要在图像1编码到一定程度时，方可开始编码。另外，帧内的行与行之间存在行间依赖性，例如：当前存在待编码的第一行和第二行，则第二行要在第一行编码到一定程度时，方可开始编码。
综上，上述时域依赖性及行间依赖性的存在，使得现有的编码方法没有办法充分的利用编码设备的多核CPU，因此编码设备的CPU的利用率较低。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种编码方法，以解决现有的编码设备的CPU的利用率较低的问题，以提高编码器的多核CPU的利用率。
相应的，本发明实施例还提供了一种编码装置，用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题，本发明公开了一种编码方法，包括：
获取至少两个待编码图像的量化参数；
根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；
在所述一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度的编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；
在二通编码过程中，根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流。
优选的，在所述一通编码过程中，根据所述编码单元的宽度，及所述编码单元对应的所述率失真花费建立率失真花费阈值函数；
则所述根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流的步骤，包括：
根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式；
根据所述最终预测模式及所述最终变换模式对编码单元进行编码。
优选的，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述划分模式为不划分，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
确定所述率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述划分模式为划分，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述最优模式为merge模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试merge模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述最优模式为2N×2N模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试2N×2N模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述最优模式为除merge模式及2N×2N模式以外的模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试merge模式、2N×2N模式及所述最优模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所述编码单元的预测运动向量、最优运动向量和参考索引；或者，
当所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，执行正式的运动估计过程。
优选的，所述方法还包括：
在一通编码过程中，所述编码单元的所有行同时独立编码。
本发明还公开了一种编码装置，包括：
获取模块，用于获取至少两个待编码图像的量化参数；
参考图像获得模块，用于根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；
第一确定模块，用于在一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度的编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；
第二确定模块，用于在二通编码过程中，根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流。
优选的，所述装置还包括：
函数建立模块，用于在所述一通编码过程中，根据所述编码单元的宽度，及所述编码单元对应的所述率失真花费建立率失真花费阈值函数；
则所述第二确定模块，包括：
确定单元，用于根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式；
第一编码单元，用于根据所述最终预测模式及所述最终变换模式对编码单元进行编码。
优选的，所述确定单元，包括：
第一测试子单元，用于当所述划分模式为不划分，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
第一确定子单元，用于确定所述率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述确定单元，包括：
第二测试子单元，用于当所述划分模式为划分，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
第二确定子单元，用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述确定单元，包括：
第三测试子单元，用于当所述最优模式为merge模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试merge模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式，确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式；
第三确定子单元，用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述确定单元，包括：
第四测试子单元，用于当所述最优模式为2N×2N模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试2N×2N模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
第四确定子单元，用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述确定单元，包括：
第五测试子单元，用于当所述最优模式为除merge模式及2N×2N模式以外的模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试merge模式、2N×2N模式及所述最优模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别所有模式对应的预测模式及变换模式；
第五确定子单元，用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
优选的，所述确定单元，包括：
第六测试子单元，用于在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所述编码单元的预测运动向量、最优运动向量和参考索引；或者，
在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，执行正式的运动估计过程。
优选的，在所述一通编码过程中，所述编码单元的所有行同时独立编码。
与现有技术相比，本发明实施例包括以下优点：
综上，本发明实施例提供的一种编码方法和装置，采用待编码图像对应的失真图像用作一通编码过程中待编码图像的伪参考图像，并使用上述伪参考图像代替一通编码过程中的参考图像，在一通编码过程中并行的确定待编码图像对应各宽度编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式，在二通编码过程中根据一通中确定的各种约束进行正确编码。相对于现有的并行编码方法中，各待编码图像间存在时域依赖性，本发明实施例中参考图像用作一通编码过程中待编码图像的伪参考图像，而伪参考图像在一通编码过程中代替了真正的参考图像，也即本发明实施例中的参考图像即为失真图像，由于失真图像是在执行一通编码过程之前获得的，因此待编码图像之间不存在时域依赖性，即消除了待编码图像间的时域依赖性，以使得在一通编码过程中对待编码图像进行的操作是并行的。极大地提高了编码器的并行度，进而消除了阻碍使用多核CPU的时域依赖性方面的障碍，进而提高了编码器的多核CPU的利用率。
附图说明
图1是本发明的一种编码方法实施例一的步骤流程图；
图2是本发明获得待编码图像的失真图像的过程示意图；
图3是本发明实施例中一种编码示例的示意图；
图4是本发明的一种编码方法实施例二的步骤流程图；
图5是本发明的一种编码装置实施例一的结构示意图；
图6是本发明的一种编码装置实施例二的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1，示出了本发明的一种编码方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101、获取至少两个待编码图像的量化参数；
本发明实施例可以应用于视频编码器的视频编码中，用于对视频图像进行编码。
本发明实施例中，具体可以由视频编码器中的码率控制模块根据编码器当前的状态，待编码图像的情况和系统的设定自动计算，以获取待编码图像的量化参数，本发明实施例对上述获取待编码图像的量化参数的过程在此不再赘述，参照现有通过码率控制模块获取量化参数的过程即可。
步骤102、根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；
本发明实施例中，通过量化参数获得待编码图像对应的失真图像的过程具体可以包括：根据上述量化参数分别对待编码图像进行直接的8×8DCT(离散余弦变换，Discrete Cosine Transform)变换或者4×4DCT变换，对上述变换结果进行量化，对量化结果进行反量化，对反量化结果进行8×8DCT反变换或者4×4DCT反变换，即得到对应的待编码图像的失真图像。
参照图2，示出了本发明获得待编码图像的失真图像的过程示意图，其中，视频编码器将一个待编码图像分成互不重叠的8×8块，然后从左到右、从上到下依次处理每个8×8块。对于每个8×8块，编码器取出其8×8数据f(i,j)，对其执行8×8DCT变换，得到变换系数矩阵F(u,v)，然后对F(u,v)用量化参数qp量化得到量化系数矩阵再对用量化参数qp执行反量化，得到重构变换系数矩阵对执行反DCT变换得到重构的8×8图像块矩阵就是这个8×8块的失真块，把它放回失真图像中，互不重叠的8×8块即组成该待编码图像的失真图像。
本发明实施例中，假设存在待编码图像I0，I1和I2，其对应生成失真图像I0h，I1h和I2h的过程是完全并行的，且在编码过程中，可以确定待编码图像I2以失真图像I0h为参考图像，待编码图像I1以失真图像I0h和I2h为参考图像。
步骤103、在一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；
在本发明的一种可选实施例中，在一通编码过程中，所述待编码单元的所有行同时独立编码。
本发明实施例中，设编码单元的每一行都是第一行，则该行不存在上一行的各种预测，因此，编码单元的行与行之间不存在行间依赖性，且由于采用待编码图像的失真图像作为参考图像，因此待编码图像之间不存在时域依赖性，因此上述确定待编码图像对应各宽度编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式的过程即可以是并行的。
步骤104、在二通编码过程中，根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流。
本发明实施例中，在二通编码过程中，使用上述一通编码过程first pass确定的各宽度编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式为参考信息对编码图像进行正确的视频编码流程，以生成待编码图像的最终编码码流。
需要说明的是，在二通编码过程中，编码过程所采用的参考图像是解码重构图像，即和传统的编码器中所用的参考图像一样。由于此解码重构图像并不是本发明实施例的发明点，因此上述解码重构图像的获取过程参照现有传统编码器中的参考图像的获取过程即可，本发明实施例在此对此不再赘述。
参照图3，示出了本发明实施例中一种编码示例的示意图，其中，待编码图像为I0f，I1f和I2f，其对应的失真图像I0h，I1h和I2h，在一通编码过程first pass中，待编码图像I2f以失真图像I0h为参考图像，待编码图像I1f以失真图像I0h和I2h为参考图像。
综上，本发明实施例提供的一种编码方法，采用待编码图像对应的失真图像用作一通编码过程中待编码图像的伪参考图像，并使用上述伪参考图像代替一通编码过程中的参考图像，在一通编码过程中并行的确定待编码图像对应各宽度编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式，在二通编码过程中根据一通中确定的各种约束进行正确编码。相对于现有的并行编码方法中，各待编码图像间存在时域依赖性，本发明实施例中参考图像用作一通编码过程中待编码图像的伪参考图像，而伪参考图像在一通编码过程中代替了真正的参考图像，也即本发明实施例中的参考图像即为失真图像，由于失真图像是在执行一通编码过程之前获得的，因此待编码图像之间不存在时域依赖性，即消除了待编码图像间的时域依赖性，以使得在一通编码过程中对待编码图像进行的操作是并行的。极大地提高了编码器的并行度，进而消除了阻碍使用多核CPU的时域依赖性方面的障碍，进而提高了编码器的多核CPU的利用率。
需要说明的是，在实际的测试中，一通编码过程first pass的复杂度达到二通编码过程second pass的5倍以上，也就是说，二通编码过程second pass的复杂度降低到了普通编码模块的五分之一，所以只要核数够多，这个新的编码体系结构能使编码器的编码速度达到原来的五倍。在实际的32核机器测试中，所有CPU能基本全负荷占满，速度达到普通编码的2-3倍，这是因为一通编码过程first pass成为瓶颈所致，如果核数更多，它能显著跑的更快。
方法实施例二
参照图4，示出了本发明的一种编码方法实施例二的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤401、获取至少两个待编码图像的量化参数；
步骤402、根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；
步骤403、在一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；
步骤404、在一通编码过程中，根据所述编码单元的宽度，及所述编码单元对应的所述率失真花费建立率失真花费阈值函数；
步骤405、在二通编码过程中，根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式；
步骤406、在二通编码过程中，根据所述预测模式及所述变换模式对编码单元进行编码。
相对于方法实施例一，本发明实施例增加了步骤404，并通过步骤405和步骤406对在二通过编码过程中，根据所述一通编码过程first pass中确定的所述各宽度编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式生成所述待编码图像的编码码流进行了细化。
本发明实施例中，根据所述编码单元的宽度，及所述编码单元对应的所述率失真花费建立率失真花费阈值函数Th(width，per)，其含义为当前待编码图像中宽度为width的编码单元，率失真花费在Th(width，per)之下的百分比为per。
本发明实施例中，一个编码单元CU是采用当前尺寸编码还是划分为4个子编码单元CU进行编码是通过计算率失真花费来决定的。首先计算当前编码单元CU的率失真花费cost_n_cur，然后将当前编码单元CU划分成四个子编码单元CU，然后对4个子编码单元CU按顺序进行独立的递归编码(也即，四个子编码单元CU如果还可以继续划分，要考虑其划分的情况和当前情况，选择最优的编码方式)，得到四个子编码单元CU的率失真花费cost_n+1_0、cost_n+1_1、cost_n+1_2和cost_n+1_3。然后得到cost_n+1＝cost_n+1_0+cost_n+1_1+cost_n+1_2+cost_n+1_3。最后比较cost_n_cur和cost_n+1，哪个更小就选择那个方式，也即若cost_n_cur更小，则当前编码单元选择不划分，若cost_n+1更小，则将当前编码单元进行划分成四个子编码单元CU。
现代视频编码标准基本都是建立在块基运动补偿和DCT变换编码混合框架上。在这种框架中，一个块的编码分为两个步骤，第一步是预测，第二步是对残差(即源图像块减去预测)进行DCT变换编码。对于H.265的基本编码单元CU来说也是如此。
编码单元CU的预测是通过预测单元(PU)的概念实现的。预测单元PU从编码单元CU开始划分，参照图5，示出了本发明预测单元PU的八种划分模式，具体可以包括：PART_2Nx2N、PART_2NxN、PART_Nx2N、PART_NxN、PART_2NxnU、PART_2NxnD、PART_nIx2N、PART_nRx2N。预测具体包括有帧内预测和帧间预测两种。帧间预测最多可以有除PART_NxN外共七种模式，而帧内预测最多只有PART_2Nx2N和PART_NxN两种模式，编码单元CU只能在帧间或帧内预测中选择一种预测模式，然后再选择一种相应的PU划分模式作为其预测分割方式。
本发明实施例中，选择哪种预测单元PU预测模式是由率失真花费决定的，通常，一个编码器依次遍历帧间预测七种预测单元PU分割模式(INTER_2Nx2N、INTER_2NxN、INTER_Nx2N、INTER_2NxnU、INTER_2NxnD、INTER_nLx2N、INTER_nRx2N)的所有或部分，然后遍历帧内预测两种预测单元PU分割模式(INTRA_2Nx2N、INTRA_NxN)的所有或部分，逐个计算其率失真花费，并选择产生最小率失真花费的那种预测单元PU划分模式为最终预测单元PU划分模式。
在本发明的一种可选实施例中，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，具体可以包括：
步骤A1、当所述划分模式为不划分，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
步骤A2、确定所述率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
本发明实施例中，对于某一个宽度为width的编码单元CU，当其一通编码过程first pass中的划分模式为不划分且rd costfstpass＜Th(width,per0)成立时，那么二通编码过程second pass只测试不划分对应的预测模式及变换模式，其中rd costfstpass为当前编码单元CU在一通编码过程first pass时的率失真花费，per0是个固定的百分比阈值，其与当前编码单元CU的宽度相关，也即当前宽度为width的编码单元，其率失真花费在率失真花费阈值函数Th(width，per)之下对应的百分比阈值为per0；
否则，如果rd costfstpass≥Th(width,per0)，那么二通编码过程second pass既要测试不划分对应的预测模式及变换模式，也要测试划分对应的预测模式及变换模式，从而确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式，并根据确定的预测模式及变换模式进行正确的编码。
在本发明的一种可选实施例中，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，具体可以包括：
步骤B1、当所述划分模式为划分，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
步骤B2、确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
本发明实施例中，对于某一个宽度为width的编码单元CU，当其一通编码过程first pass确定的划分模式为划分且rd costfstpass＜Th(width,per1)成立时，那么二通编码过程second pass只测试划分对应的预测模式及变换模式，其中rd costfstpass为当前编码单元CU在一通编码过程first pass中的率失真花费，per1是个固定的百分比阈值，它和当前编码单元CU的宽度相关，也即当前宽度为width的编码单元，其率失真花费在率失真花费阈值函数Th(width，per)之下对应的百分比阈值为per1；
否则，如果rd costfstpass≥Th(width,per1)，那么二通编码过程second pass既要测试不划分对应的预测模式及变换模式，也要测试划分的情况对应的预测模式及变换模式，从而确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式，并根据确定的预测模式及变换模式进行正确的编码。
在本发明的一种可选实施例中，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，具体可以包括：
步骤C1、当所述最优模式为merge模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试merge模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式，确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式；
步骤C2、确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
本发明实施例中，对于某一个宽度为width的编码单元CU，当其一通编码过程first pass的最优模式为merge且rd costfstpass＜Th(width,per2)成立时，那么二通编码过程second pass只测试merge模式对应的预测模式及变换模式，其中rd costfstpass为当前编码单元CU在一通编码过程first pass时的率失真花费，per2是个固定的百分比阈值，它和当前编码单元CU的宽度相关，也即当前宽度为width的编码单元，其率失真花费在率失真花费阈值函数Th(width，per)之下对应的百分比阈值为per2；
否则如果rd costfstpass≥Th(width,per2)，那么二通编码过程second pass要测试所有模式对应的预测模式及变换模式，从而确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式，并根据确定的预测模式及变换模式进行正确的编码。
在本发明的一种可选实施例中，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，具体可以包括：
步骤D1、当所述最优模式为2N×2N模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试2N×2N模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
步骤D2、确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
本发明实施例中，对于某一个宽度为width的编码单元CU，当其一通编码过程first pass的最优模式为2Nx2N且rd costfstpass＜Th(width,per3)成立时，那么二通编码过程second passs只测试merge和2Nx2N模式对应的预测模式及变换模式，其中rd costfstpass为当前编码单元CU在一通编码过程first pass时的率失真花费，per3是个固定的百分比阈值，它和当前编码单元CU的宽度相关，也即当前宽度为width的编码单元，其率失真花费在率失真花费阈值函数Th(width，per)之下对应的百分比阈值为per3；
否则如果rd costfstpass≥Th(width,per3)，那么二通编码过程second pass要测试所有模式对应的预测模式及变换模式，从而确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式，并根据确定的预测模式及变换模式进行正确的编码。
在本发明的一种可选实施例中，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，具体可以包括：
步骤E1、当最优模式为除merge模式及2N×2N模式以外的模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试merge模式、2N×2N模式及所述最优模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别所有模式对应的预测模式及变换模式；
步骤E2、确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
本发明实施例中，对于某一个宽度为width的编码单元CU，当其一通编码过程first pass的最优模式既不是merge也不是2Nx2N且rd costfstpass＜Th(width,per4)成立时，那么二通编码过程second pass只测试merge、2Nx2N和first pass最优模式对应的预测模式及变换模式，其中rdcostfstpass为当前编码单元CU在一通编码过程first pass时的率失真花费，per4是个固定的百分比阈值，它和当前编码单元CU的宽度相关，也即当前宽度为width的编码单元，其率失真花费在率失真花费阈值函数Th(width，per)之下对应的百分比阈值为per4；
否则，如果rd costfstpass≥Th(width,per4)，那么二通编码过程second pass要测试所有模式对应的预测模式及变换模式，从而确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式，并根据确定的预测模式及变换模式进行正确的编码。
在本发明的一种可选实施例中，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，具体可以包括：
步骤P1、当所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，运动估计模块测试所述编码单元的预测运动向量、最优运动向量和参考索引；或者，
步骤P2、当所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，运动估计模块执行正式的运动估计过程。
本发明实施例中，对于某一个宽度为width的编码单元CU，当其rd costfstpass＜Th(width,per5)成立时，那么二通编码过程second pass的运动估计模块只测试当前PU的预测运动向量和一通编码过程first pass的最优运动向量和参考索引，其中rd costfstpass为当前编码单元CU在一通编码过程first pass时的率失真花费，per5是个固定的百分比阈值，它和当前编码单元CU的宽度相关，也即当前宽度为width的编码单元，其率失真花费在率失真花费阈值函数Th(width，per)之下对应的百分比阈值为per5；
否则如果rd costfstpass≥Th(width,per5)，那么二通编码过程second pass运动估计模块要执行正式的运动估计过程。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
装置实施例一
参照图5，示出了本发明一种编码装置实施例一的结构示意图，具体可以包括：获取模块501、参考图像获得模块502、第一确定模块503、及第二确定模块504；其中，
上述获取模块501，可以用于获取至少两个待编码图像的量化参数；
参考图像获得模块502，可以用于根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；
第一确定模块503，可以用于在一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度的编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；
第二确定模块504，可以用于在二通编码过程中，根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流。
装置实施例二
参照图6，示出了本发明一种编码装置实施例二的结构示意图，具体可以包括：获取模块601、参考图像获得模块602、第一确定模块603、建立模块604及第二确定模块605；其中，
上述获取模块601，可以用于获取至少两个待编码图像的量化参数；
参考图像获得模块602，可以用于根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；
第一确定模块603，可以用于在一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度的编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；
函数建立模块604，可以用于在一通编码过程中，根据所述编码单元的宽度，及所述编码单元对应的所述率失真花费建立率失真花费阈值函数；
第二确定模块605，可以用于在二通编码过程中，根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流；
其中，上述第二确定模块605，具体可以包括：
确定单元6051，可以用于根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式；
第一编码单元6052，可以用于根据所述最终预测模式及所述最终变换模式对编码单元进行编码。
在本发明的一种可选实施例中，上述确定单元6051，具体可以包括：
第一测试子单元，可以用于当所述划分模式为不划分，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
第一确定子单元，可以用于确定所述率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
在本发明的一种可选实施例中，上述确定单元6051，具体可以包括：
第二测试子单元，可以用于当所述划分模式为划分，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
第二确定子单元，可以用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
在本发明的一种可选实施例中，上述确定单元6051，具体可以包括：
第三测试子单元，可以用于当所述最优模式为merge模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试merge模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式，确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式；
第三确定子单元，可以用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
在本发明的一种可选实施例中，上述确定单元6051，具体可以包括：
第四测试子单元，可以用于当所述最优模式为2N×2N模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试2N×2N模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
第四确定子单元，可以用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
在本发明的一种可选实施例中，上述确定单元6051，具体可以包括：
第五测试子单元，可以用于当最优模式为除merge模式及2N×2N模式以外的模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试merge模式、2N×2N模式及所述最优模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别所有模式对应的预测模式及变换模式；
第五确定子单元，可以用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
在本发明的一种可选实施例中，上述确定单元6051，具体可以包括：
第六测试子单元，可以用于在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所述编码单元的预测运动向量、最优运动向量和参考索引；或者，
在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，执行正式的运动估计过程。
在本发明的一种可选实施例中，在所述一通编码过程中，所述编码单元的所有行同时独立编码。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种编码方法和一种编码装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (18)

1.一种编码方法，其特征在于，包括：
获取至少两个待编码图像的量化参数；
根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；
在所述一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度的编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；
在二通编码过程中，根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述一通编码过程中，根据所述编码单元的宽度，及所述编码单元对应的所述率失真花费建立率失真花费阈值函数；
则所述根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流的步骤，包括：
根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式；
根据所述最终预测模式及所述最终变换模式对编码单元进行编码。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述划分模式为不划分，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
确定所述率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述划分模式为划分，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述最优模式为merge模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试merge模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述最优模式为2N×2N模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试2N×2N模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述最优模式为除merge模式及2N×2N模式以外的模式，则在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试merge模式、2N×2N模式及所述最优模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式的步骤，包括：
当所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所述编码单元的预测运动向量、最优运动向量和参考索引；或者，
当所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，执行正式的运动估计过程。
9.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在一通编码过程中，所述编码单元的所有行同时独立编码。
10.一种编码装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取至少两个待编码图像的量化参数；
参考图像获得模块，用于根据所述量化参数获得所述待编码图像对应的失真图像，所述失真图像用于作为一通编码过程中待编码图像的伪参考图像；
第一确定模块，用于在一通编码过程中，使用所述伪参考图像代替真正的参考图像，并根据所述参考图像确定所述待编码图像对应不同宽度的编码单元的率失真花费、最优模式及划分模式；
第二确定模块，用于在二通编码过程中，根据所述一通编码过程中确定的所述各宽度的编码单元的划分模式、最优模式及率失真花费为参考信息执行正式编码过程，生成所述待编码图像的编码码流。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
函数建立模块，用于在所述一通编码过程中，根据所述编码单元的宽度，及所述编码单元对应的所述率失真花费建立率失真花费阈值函数；
则所述第二确定模块，包括：
确定单元，用于根据所述编码单元的划分模式、最优模式、率失真花费及其在率失真花费阈值函数中对应的阈值，确定所述编码单元的最终预测模式及最终变换模式；
第一编码单元，用于根据所述最终预测模式及所述最终变换模式对编码单元进行编码。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
第一测试子单元，用于当所述划分模式为不划分，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
第一确定子单元，用于确定所述率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
第二测试子单元，用于当所述划分模式为划分，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试划分对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试不划分及划分对应的预测模式及变换模式；
第二确定子单元，用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
第三测试子单元，用于当所述最优模式为merge模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试merge模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式，确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式；
第三确定子单元，用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
15.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
第四测试子单元，用于当所述最优模式为2N×2N模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试2N×2N模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所有模式对应的预测模式及变换模式；
第四确定子单元，用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
16.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
第五测试子单元，用于当所述最优模式为除merge模式及2N×2N模式以外的模式，在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别测试merge模式、2N×2N模式及所述最优模式对应的预测模式及变换模式；在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，分别所有模式对应的预测模式及变换模式；
第五确定子单元，用于确定率失真花费最小的预测模式及变换模式为所述最终预测模式及最终变换模式。
17.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
第六测试子单元，用于在所述率失真花费小于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，测试所述编码单元的预测运动向量、最优运动向量和参考索引；或者，
在所述率失真花费大于等于所述在率失真花费阈值函数中对应的阈值时，执行正式的运动估计过程。
18.根据权利要求11至17任一所述的装置，其特征在于，在所述一通编码过程中，所述编码单元的所有行同时独立编码。
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