CN106162184A - 一种数据块编码方法及装置 - Google Patents

一种数据块编码方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106162184A
CN106162184A CN201610616653.1A CN201610616653A CN106162184A CN 106162184 A CN106162184 A CN 106162184A CN 201610616653 A CN201610616653 A CN 201610616653A CN 106162184 A CN106162184 A CN 106162184A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data block
frequency region
frequency
transform
sub
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610616653.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106162184B (zh
Inventor
陈绍林
项小红
吴东昇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huawei Technologies Co Ltd
Original Assignee
Huawei Technologies Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huawei Technologies Co Ltd filed Critical Huawei Technologies Co Ltd
Priority to CN201610616653.1A priority Critical patent/CN106162184B/zh
Publication of CN106162184A publication Critical patent/CN106162184A/zh
Priority to US15/660,737 priority patent/US11019343B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN106162184B publication Critical patent/CN106162184B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/117—Filters, e.g. for pre-processing or post-processing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/119—Adaptive subdivision aspects, e.g. subdivision of a picture into rectangular or non-rectangular coding blocks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/12—Selection from among a plurality of transforms or standards, e.g. selection between discrete cosine transform [DCT] and sub-band transform or selection between H.263 and H.264
    • H04N19/122—Selection of transform size, e.g. 8x8 or 2x4x8 DCT; Selection of sub-band transforms of varying structure or type
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
    • H04N19/14—Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
    • H04N19/147—Data rate or code amount at the encoder output according to rate distortion criteria
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/18—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a set of transform coefficients
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/189—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding
    • H04N19/196—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding being specially adapted for the computation of encoding parameters, e.g. by averaging previously computed encoding parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/625—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using discrete cosine transform [DCT]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Discrete Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

本发明的实施例提供一种数据块编码方法及装置，涉及图像编码领域，用于在采用较高的压缩率对图像进行编码的过程中，能够有效地避免图像失真的现象。该数据块编码方法包括：判断数据块是否包括强边缘区域，强边缘区域为包括由振铃噪声产生的失真图像的区域，该数据块为待编码图像中的一个数据块；当该数据块包括强边缘区域，减小对该数据块进行编码所使用的量化参数的值并且采用减小了的量化参数的值对所述数据块进行编码，或，将该数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元，调整该多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对该数据块进行编码。

Description

一种数据块编码方法及装置
技术领域
本发明涉及图像编码领域，尤其涉及一种数据块编码方法及装置。
背景技术
目前，在传输图像时，通常基于离散余弦变换(英文全称：Discrete CosineTransform，英文简称：DCT)对图像包括的数据块进行有损编码，利用人类视觉系统(英文全称：Human Visual System，英文简称：HVS)对高频信息不太敏感的特性，通过量化掉变换域的高频系数，达到对图像压缩的目的。那么，在压缩图像的同时也引入了诸如振铃和固定模式(Fixed Pattern)等噪声，而噪声的强度随着压缩比的提高逐渐增强，严重影响了图像的主观质量。DCT变换的尺寸直接决定了振铃扩散范围。例如，H.265/高效视频编码(英文全称：High Efficiency Video Coding，英文简称：HEVC)的DCT变换尺寸最大支持32*32的数据块，与H.264/高级视频编码(英文全称：Advanced Video Coding，英文简称：AVC)的DCT变换尺寸最大为8*8的数据块相比，带来压缩率提升的同时，也引起的振铃现象也更加严重，极大影响了图像的主观质量。
因此，在采用较高的压缩率对图像进行编码的过程中，如何减小图像失真的现象是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种数据块编码方法及装置，在采用较高的压缩率对图像进行编码的过程中，能够有效地避免图像失真的现象。
上述目标和其他目标将通过独立权利要求中的特征来达成。进一步的实现方式在从属权利要求、说明书和附图中体现。
第一方面，提供一种数据块编码方法，包括：
首先，判断待编码图像包括的数据块是否包括强边缘区域，强边缘区域为包括由振铃噪声产生的失真图像的区域，当确定该数据块为包括强边缘区域的数据块，减小对该数据块进行编码所使用的量化参数的值，采用所述减小了的量化参数的值对该数据块进行编码或，当该数据块包括强边缘区域，将该数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元(英文全称：Coding Unit，英文简称：CU)，调整该多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对该数据块进行编码。
编码单元是对数据块进行编码，且包含基本的语法结构的最基本的编码单位。变换单元是在变化过程中使用的变换块。编码单元的大小与变化单元的大小可以是4*4、8*8、16*16或32*32等。
上述第一方面提供的数据块编码方法，确定组成图像的多个数据块中每个数据块是否包括强边缘区域，对包括强边缘区域的数据块通过减小量化参数的值并且采用减小了的量化参数的值对该数据块进行编码，或，将数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元，调整该多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对该数据块进行编码。由于小的编码单元可以将振铃效果抑制在一个较小的范围内，因此，通过对包含强边缘区域的数据块对应的编码单元的大小进行减少可以减小该数据块在编码过程中产生的振铃噪声，减少由振铃噪声产生的图像失真的现象，改善编码后图像质量。
结合第一方面，在第一种可实现方式中，所述判断所述数据块包括强边缘区域包括：
将数据块划分为A个子数据块；获取数据块的方差，以及A个子数据块中每个子数据块的方差；当数据块的方差大于第一阈值，且A个子数据块的方差中最大方差大于k倍的最小方差时，确定数据块包括强边缘区域，其中，A为大于等于2的正整数，K为一个整数，第一阈值由所述待编码图像中像素值使用的位宽确定。
结合第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，当数据块的方差小于或等于第一阈值，或A个子数据块的方差中最大方差小于或等于k倍的最小方差时，所述方法还包括：
将A个子数据块中的每个子数据块划分为B个次子数据块；获取每个A个子数据块的方差，以及每个子数据块包括的B个次子数据块中每个次子数据块的方差；当任一个子数据块的方差大于第一阈值，且任一个子数据块包括的B个次子数据块的方差中最大方差大于k倍的最小方差时，确定数据块包括强边缘区域。
A为大于等于2的正整数；K为经验值5、4、或3；第一阈值为32。根据经验，上述中的A推荐使用4，且数据块的大小相同，比如一个64x64的数据块可以划分中4个32x32数据块。
由上可知，本发明提出基于一个数据块局部统计量的显著变化来判断数据块中是否包含强边缘的方法逻辑实现简单，而且对噪声具有一定的鲁棒性。
结合第二种可实现方式，在第三种可实现方式中，减小对该数据块进行编码所使用的量化参数的值包括：
根据第一公式减小对数据块进行编码所使用的量化参数的值，第一公式为：
QP′＝QP-delta
其中，QP′表示调整后的量化参数的值，QP表示调整前的量化参数的值，delta表示调整幅度，调整幅度为大于0小于15的任意一个整数。
结合第二种可实现方式或第三种可实现方式，在第四种可实现方式中，根据数据块的编码单元对应的率失真代价减小该数据块的编码单元的大小包括：
根据第二公式调整该多个不同的编码单元的率失真代价，第二公式为：
RdoCostN′＝CN×RdoCostN
其中，RdoCostN′表示尺寸为N的编码单元调整后的率失真代价，CN表示尺寸为N的编码单元对应的第一调整系数，第一调整系数的值和编码单元的尺寸成正比，RdoCostN表示尺寸为N的编码单元调整前的率失真代价，N表示编码单元的尺寸。
第二方面，提供一种数据块编码方法，包括：
首先，获取变换和量化后的数据块，经过变换和量化后的数据块包括高频区域，该高频区域包括变换量化后的高频系数，该数据块为待编码图像中的一个数据块；然后，根据变换量化后的高频系数在高频区域的分布特征确定数据块包括固定模式噪声；消除引起固定模式噪声的变换量化后的高频系数；或，通过调整该数据块的变换单元(英文全称：Transform Unit，英文简称：TU)对应的率失真代价减小该数据块的变换单元的大小。由于通过量化掉可能引起的固定模式噪声的频率成分，在编码中控制固定模式噪声的出现，或者，通过调整率失真代价选择更小的变换单元，使用更小的变换单元后，量化参数不满足出现固定模式n噪声的条件，自然就消除了固定模式噪声。从而，在采用较高的压缩率对图像进行编码的过程中，能够有效地避免由固定模式噪声产生的图像失真的现象。
结合第二方面，在第一种可实现方式中，所述高频区域包括水平分量占优的高频区域、垂直分量占优的高频区域和角度方向占优的高频区域，在所述根据所述变换量化后的高频系数在所述高频区域的分布特征确定所述数据块包括固定模式噪声之前，所述方法还包括：
获取水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数a、垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数b和角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数c；
所述根据所述变换量化后的高频系数在所述高频区域的分布特征确定所述数据块包括固定模式噪声包括：
当a大于0小于第二阈值，且b等于0，以及c等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起固定模式噪声；
当b大于0小于第二阈值，且a等于0，以及c等于0时，确定所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起固定模式噪声；
当c大于0小于第二阈值，且a等于0，以及b等于0时，确定所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起固定模式噪声；
当a与b之和大于0小于第三阈值，且a大于0，b大于0，以及c等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起固定模式噪声；
当b与c之和大于0小于第三阈值，且b大于0，c大于0，以及a等于0时，确定所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起固定模式噪声；
当a与c之和大于0小于第三阈值，且a大于0，c大于0，以及b等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起固定模式噪声；
当a、b与c之和大于0小于第四阈值，且a大于0，b大于0，以及c大于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数、所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起固定模式噪声。
结合第二种可实现方式，在第三种可实现方式中，所述消除引起固定模式噪声的所述变换量化后的高频系数包括：
将所述数据块包括的高频区域的非零高频系数量化为0。
可选的，可以直接删除数据块包括的高频区域的非零高频系数，来实现消除数据块的高频区域的非零高频系数。
结合第二种可实现方式，在第四种可实现方式中，所述通过调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价减小所述数据块的变换单元的大小包括：
根据第三公式调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价，所述第三公式为：
RdoCostN′＝α×RdoCostN
其中，RdoCostN′表示大小为N的变换单元调整后的率失真代价，α表示第二调整系数，第二调整系数为大于1的整数，RdoCostN表示大小为N的变换单元调整前的率失真代价，N表示数据块的变换单元的大小。
第三方面，提供一种数据块编码装置，包括：
判断单元，用于判断数据块是否包括强边缘区域，所述强边缘区域为包括由振铃噪声产生的失真图像的区域，所述数据块为待编码图像中的一个数据块；处理单元，用于当该数据块包括强边缘区域，减小对所述数据块进行编码所使用的量化参数QP的值，并且采用该减小了的量化参数的值对该数据块进行编码，或者，将该数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元，调整该多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对该数据块进行编码。
第四方面，提供一种数据块编码装置，包括：
获取单元，用于获取变换和量化后的数据块，所述变换量化后的数据块包括高频区域，所述高频区域包括变换量化后的高频系数，所述数据块为待编码图像中的一个数据块；确定单元，用于根据变换量化后的高频系数在高频区域的分布特征确定数据块包括固定模式噪声；处理单元，用于消除引起固定模式噪声的所述变换量化后的高频系数；或，通过调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价减小所述数据块的变换单元的大小。具体的实现方式可以参考第二方面提供的数据块编码方法中的行为的功能。
需要说明的是，上述第三方面和第四方面功能模块可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。具体的，可以参考第一方面提供的数据块编码方法中数据块编码装置的行为的功能，以及第二方面提供的数据块编码方法中数据块编码装置的行为的功能。
本发明中，数据块编码装置的名字对设备本身不构成限定，在实际实现中，这些设备可以以其他名称出现。只要各个设备的功能和本发明类似，属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内。
本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种计算机设备结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种数据块编码方法流程图；
图3为本发明实施例提供的另一种数据块编码方法流程图；
图4为本发明实施例提供的一种划分数据块的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的又一种数据块编码方法流程图；
图6为本发明实施例提供的典型的固定模式噪声示意图；
图7为本发明实施例提供的一种图像处理流程示意图；
图8为本发明实施例提供的一种变换量化后的数据块的高频系数分布示意图；
图9为本发明实施例提供的再一种数据块编码方法流程图；
图10为本发明实施例提供的一种数据块编码装置结构示意图；
图11为本发明实施例提供的另一种数据块编码装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述。
本发明的基本原理在于：首先，确定组成图像的多个数据块中每个数据块是否包括强边缘区域，强边缘区域为包括由振铃噪声产生的失真图像的区域，对包括强边缘区域的数据块通过减小量化参数的值并且采用减小了的量化参数的值对该数据块进行编码，或，将该数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元，调整该多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对该数据块进行编码。从而，在采用较高的压缩率对图像进行编码的过程中，能够有效地避免由振铃噪声产生的图像失真的现象。
进一步的，在对数据块进行变换量化后，变换和量化后的数据块可能包括由固定模式噪声产生的失真图像的区域。首先，可以根据变换量化后的数据块包括的高频区域的变换量化后的高频系数在高频区域的分布特征确定数据块包括固定模式噪声，然后，消除引起固定模式噪声的变换量化后的高频系数；或，通过调整数据块的变换单元对应的率失真代价减小数据块的变换单元的大小。从而，在采用较高的压缩率对图像进行编码的过程中，能够有效地避免由固定模式噪声产生的图像失真的现象。
下面将参考附图详细描述本发明的实施方式。
如图1所示，本发明提供一种计算机设备(或系统)结构示意图，该计算机设备(或系统)用来实现本发明所述的方法。
计算机设备100包括至少一个处理器101，通信总线102，存储器103以及至少一个通信接口104。
处理器101可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器101可以是一个通用中央处理器(英文全称：Central Processing Unit，英文简称：CPU)，也可以是特定应用集成电路(英文全称：application-specific integrated circuit，英文简称：ASIC)，或一个或多个用于控制本发明方案程序执行的集成电路，例如：一个或多个微处理器(英文全称：digital signal processor，英文简称：DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(英文全称：Field Programmable Gate Array，英文简称：FPGA)。
在具体实现中，作为一种实施例，处理器101可以包括一个或多个CPU，例如图1中的CPU0和CPU1。
在具体实现中，作为一种实施例，计算机设备100可以包括多个处理器，例如图1中的处理器101和处理器105。这些处理器中的每一个可以是一个单核(single-CPU)处理器，也可以是一个多核(multi-CPU)处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
通信总线102可以是工业标准体系结构(英文全称：Industry StandardArchitecture，英文简称：ISA)总线、外部设备互连(英文全称：Peripheral Component，英文简称：PCI)总线或扩展工业标准体系结构(英文全称：Extended Industry StandardArchitecture，英文简称：EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图1中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器103可以是只读存储器(英文全称：read-only memory，英文简称：ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(英文全称：randomaccess memory，英文简称：RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(英文全称：Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，英文简称：EEPROM)、只读光盘(英文全称：Compact Disc Read-Only Memory，英文简称：CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
其中，所述存储器103用于存储可以实现本发明实施例中记载的方案的应用程序代码。所述处理器101用于执行所述存储器103中存储的应用程序代码。
所述通信接口104，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(RAN)，无线局域网(英文全称：Wireless Local Area Networks，英文简称：WLAN)等。通信接口104可以包括接收单元实现接收功能，以及发送单元实现发送功能。
需要说明的是，为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定。
实施例1
本发明实施例提供一种数据块编码方法，如图2所示，包括：
步骤201、判断数据块是否包括强边缘区域。
强边缘区域为包括由振铃噪声产生的失真图像的区域，数据块为待编码图像包括的任一数据块。
当判断数据块包括强边缘区域，执行步骤202a或/和202b；当判断数据块不包括强边缘区域，执行步骤203。
步骤202a、减小对数据块进行编码所使用的量化参数的值，采用所述减小了的量化参数的值对所述数据块进行编码。
量化参数是指在编解码过程中，对变换后的系数进行缩放所使用的变量。一般来说其值越大，对应的量化步长也越大。
步骤202b、将所述数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元，调整所述多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对所述数据块进行编码。
率失真代价是指在编码的过程中，用来判决最优编码模式的代价，一般情况下，率失真代价综合考虑编码后失真和编码过程中所使用比特数的多少。
步骤203、对数据块进行正常编码。
这样一来，首先，确定组成图像的多个数据块中每个数据块是否包括强边缘区域，然后，对包括强边缘区域的数据块通过减小量化参数的值，或，调整数据块的编码单元对应的率失真代价减小数据块的编码单元的大小。从而，在采用较高的压缩率对图像进行编码的过程中，能够有效地避免由振铃噪声产生的图像失真的现象。
需要说明的是，在对待编码图像进行编码时，需要对待编码图像包括的每个数据块进行检测，检测包括强边缘区域的数据块，对包括强边缘区域的数据块均执行步骤202a和/或步骤202b。
具体的，如图3所示，对于确定包括强边缘区域的数据块，即步骤201，可以包括以下详细步骤。
步骤2011、将数据块划分为A个子数据块。
A可以为4，大的正方形数据块一分为4个小的数据块是一种比较自然的方式。因为是以数据块的局部统计量来判断是否含有强边缘。示例的，数据块的大小可以为64*64的块，子数据块的大小可以为32*32的块。
步骤2012、获取数据块的方差，以及A个子数据块中每个子数据块的方差。
具体的，可以根据方差公式获取数据块的方差，以及A个子数据块中每个子数据块的方差。方差公式为：
V a r = 1 L × M Σ i = 0 L × M - 1 ( Pix i - P i x ‾ ) 2
其中，M表示数据块的宽，L表示数据块的高，Pixi表示像素的值，表示数据块内像素的均值。
当数据块的方差大于第一阈值，且A个子数据块的方差中最大方差大于k倍的最小方差时，执行步骤2013。当数据块的方差小于或等于第一阈值，且A个子数据块的方差中最大方差小于或等于k倍的最小方差时，说明数据块的强边缘区域可能处于子数据块的中间位置，执行步骤2014。
需要说明的是，第一阈值可以是128。根据经验所得，k为一个整数，优选地，k为3、4或5。第一阈值的确定可以结合图像中像素值使用的位宽来确定，这里我们认为使用典型8比特来表示一个像素值，其像素值的范围是0～255。
可选的，也可以根据数据块的标准差确定包括强边缘区域的数据块。根据数据块的标准差确定包括强边缘区域的数据块的具体方法与根据数据块的方差确定包括强边缘区域的数据块的具体方法相同的，在根据数据块的标准差确定包括强边缘区域的数据块时，第一阈值可以是32。
步骤2013、确定数据块包括强边缘区域。
步骤2014、将A个子数据块中的每个子数据块划分为B个次子数据块。
其中，B为大于零的整数，优选地，B为4。子数据块的大小可以为32*32的块，次子数据块可以为16*16的块。
步骤2015、获取每个所述A个子数据块的方差，以及每个子数据块包括的B个次子数据块中每个次子数据块的方差。
可以根据第一公式获取每个所述A个子数据块的方差，以及每个子数据块包括的B个次子数据块中每个次子数据块的方差。
当任一个子数据块的方差大于第一阈值，且任一个子数据块包括的B个次子数据块的方差中最大方差大于k倍的最小方差时，执行步骤2016。
步骤2016、确定数据块包括强边缘区域。
当数据块、子数据块或者次子数据块中任意一个包括强边缘区域，确定数据块包括强边缘区域。当数据块、子数据块或者次子数据块中任意一个不包括强边缘区域，对图像的数据块进行正常的编码。
具体的，对于减小对数据块进行编码所使用的量化参数的值，可以根据第一公式减小对数据块进行编码所使用的量化参数的值，所述第一公式为：
QP′＝QP-delta
其中，QP′表示调整后的量化参数的值，QP表示调整前的量化参数的值，delta表示调整幅度。根据经验，量化参数越大，越容易产生振铃现象，因此一般减小当前量化参数。根据经验，delta的范围为0到15。考虑到编码过程中，使用更小的量化参数，会占用更多的比特，优选地，delta的值为4。
图4给出了数据块为128*128像素、尺寸为64*64的最大编码单元(英文全称：Largest Coding Unit，英文简称：LCU)划分方式，在编码中，每个最大编码单元按照四叉树结构被划分为较小的CU，直到达到最大层数，比如，尺寸为64*64的最大编码单元划分为四个尺寸为32*32的编码单元，尺寸为32*32的编码单元划分为四个尺寸为16*16的编码单元，尺寸为16*16的编码单元划分为四个尺寸为8*8的编码单元。其中，CU被定义为以2的幂次方为高的正方形，其尺寸可以为64*64、32*32、16*16和8*8像素共4种模式，对应的编码层数依次是0、1、2和3。
本文为描述方便，将尺寸为64*64的CU表述为CU64，以此类推，尺寸为32*32的CU表述为CU32，尺寸为16*16的CU表述为CU16，尺寸为8*8的CU表述为CU8。
具体的，所述调整所述多个不同尺寸的编码单元的率失真代价包括：根据第二公式调整所述多个不同尺寸的编码单元的率失真代价。
比较调整后的数据块的各个层次的编码单元对应的率失真代价。将CU64的率失真代价与4个CU32的率失真代价之和进行比较，选择率失真代价较小的编码单元，同理，一个CU32的率失真代价与4个CU16的率失真代价之和进行比较，选择率失真代价较小的编码单元，以此类推，进行模式判决选择调整后的数据块的各个层次的编码单元对应的率失真代价中最小的率失真代价对应的编码单元。
所述第二公式为：
RdoCostN′＝CN×RdoCostN
其中，RdoCostN′表示尺寸为N的编码单元调整后的率失真代价，CN表示尺寸为N的编码单元对应的第一调整系数，RdoCostN表示尺寸为N的编码单元调整前的率失真代价，N表示编码单元的尺寸。
进行模式判决的模式信息包含层间四叉树的划分(编码单元大小的划分)、每一个编码单元的预测模式(帧内或帧间)以及每一个编码单元的残差四叉树(英文全称：Residual Quad-tree Transform，英文简称：RQT)划分等。
进一步的，在根据数据块的编码单元对应的率失真代价减小数据块的编码单元的大小之前，需要预先设置数据块的编码单元对应的率失真代价的调整权重。需要说明的是，为了避免由振铃噪声产生的图像失真的现象，倾向于选择较小的编码单元，因此，对于调整权重的设置，可以按照编码单元的大小逐渐减小，即C64>C32>C16>C8，示例的，C64＝2.0，C32＝1.5，C16＝1.0，C8＝0.9。根据相同的方法，可以设计控制编码过程中变换单元的大小的倾向性选择。
实施例2
本发明实施例提供一种数据块编码方法，如图5所示，包括：
步骤301、获取变换和量化后的数据块。
变换量化后的数据块包括高频区域，高频区域包括变换量化后的高频系数，数据块为待编码图像中的一个数据块。
变换是指在编码过程中将残差数据进行的特定操作，这个操作一般指的是离散余弦变化或离线正弦变换。
量化，在编码的过程中，对变换后的系数进行缩放的操作，方便进行后续的编码。
步骤302、根据变换量化后的高频系数在高频区域的分布特征确定数据块包括固定模式噪声。
固定模式噪声来源主要在使用较高的量化参数进行编码时，由于在量化后的变换系数在中高频处残留孤立或较少频率成份，该孤立频率成份在逆变换回空间域后，表现为固定模式形式。当这些重构的残差数据叠加到不包含或包含较少的纹理的预测数据块上时，在重构数据块上就表现为含有固定模式的噪声。固定模式噪声本质上属于振铃噪声，但其多出现在强纹理的区域。一般表现有：水平模式、垂直模式和包含对角和十字的网格状模式。如图6所示，典型的固定模式噪声。这些模式的产生主要是由于在量化过程中残留不同频率成份在不同位置导致的，极大影响主观图像质量。同时固定模式噪声在变换单元的尺寸大于8*8时，在有损的压缩过程中比较容易出现，且随着变换单元尺寸的增大，表现越显著，且对主观质量影响越大。
步骤303a、消除引起固定模式噪声的变换量化后的高频系数。
步骤303b、通过调整数据块的变换单元对应的率失真代价减小数据块的变换单元的大小。
调整数据块的当前变换单元对应的率失真代价，强制使其在模式判决的过程中选择较小变换单元。
对于步骤303a和303b的操作可以同时使用，也可以单独进行。
这样一来，首先，可以根据变换量化后的数据块包括的高频区域的变换量化后的高频系数在高频区域的分布特征确定数据块包括固定模式噪声，然后，消除引起固定模式噪声的变换量化后的高频系数；或，通过调整数据块的变换单元对应的率失真代价减小数据块的变换单元的大小。从而，在采用较高的压缩率对图像进行编码的过程中，能够有效地避免由固定模式噪声产生的图像失真的现象。
如图7所示，图像处理流程示意图，量化系数滤波为在现有流程中新增的模块，主要执行步骤301至步骤303b。
需要说明的是，所述高频区域包括水平分量占优的高频区域、垂直分量占优的高频区域和角度方向占优的高频区域。
如图8所示，变换量化后的数据块的高频系数分布示意图。根据数据块包括的频率成分的位置不同，将变换量化后的高频系数分成如下四个部分：区域0包含直流分量的低频系数部分；区域1含直水平分量占优的高频系数部分；区域2含直垂直分量占优的高频系数部分；区域3含直角度方向的占优的高频系数部分。其中，各部分的区域大小可以通过外部参数进行调节。根据经验，对于变换单元32，其中低频区域的宽度典型设置为4，那么高频区域宽度为28；对于变换单元16，其中低频区域宽度典型设置为4或2，那么高频区域宽度为12或14。
需要说明的是，变换量化后的数据块的高频系数分布也可以用三角形或其他形状表示。
如图9所示，在所述根据变换量化后的高频系数在高频区域的分布特征确定数据块包括固定模式噪声之前，对于步骤302，具体还包括以下详细步骤。
步骤304、获取水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数a、垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数b和角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数c。
根据所述变换量化后的高频系数在所述高频区域的分布特征确定所述数据块包括固定模式噪声具体包括：
当a大于0小于第二阈值，且b等于0，以及c等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起固定模式噪声；
当b大于0小于第二阈值，且a等于0，以及c等于0时，确定所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起固定模式噪声；
当c大于0小于第二阈值，且a等于0，以及b等于0时，确定所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起固定模式噪声；
当a与b之和大于0小于第三阈值，且a大于0，b大于0，以及c等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起固定模式噪声；
当b与c之和大于0小于第三阈值，且b大于0，c大于0，以及a等于0时，确定所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起固定模式噪声；
当a与c之和大于0小于第三阈值，且a大于0，c大于0，以及b等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起固定模式噪声；
当a、b与c之和大于0小于第四阈值，且a大于0，b大于0，以及c大于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数、所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起固定模式噪声。
所述消除引起固定模式噪声的所述变换量化后的高频系数具体包括：将所述数据块包括的高频区域的非零高频系数量化为0。
可选的，可以直接删除数据块包括的高频区域的非零高频系数，来实现消除数据块的变换量化后的高频系数。
所述通过调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价减小所述数据块的变换单元的大小具体包括：
根据第三公式调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价，所述第三公式为：
RdoCostN′＝α×RdoCostN
其中，RdoCostN′表示大小为N的变换单元调整后的率失真代价，α表示第二调整系数，所述第二调整系数为大于1的整数，RdoCostN表示大小为N的变换单元调整前的率失真代价，N表示数据块的变换单元的大小。
上述这些条件所要检测量化后系数的分布特性可以概括为：高频区域的量化系数分布不均匀或者高频区域量化系数的个数本身较少的情况。根据经验，对于变换单元32，第二阈值可以选取为3或4，第三阈值选取为5或6，第四阈值可以选取4或5。而对于变换单元16，可以采用变换单元32上相同的阈值或更小的阈值。
假设当前编码单元使用变换单元的大小为32进行编码的率失真代价为RdoCost32,对其调整方式为：
RdoCos32′＝α×RdoCost32
其中，第二调整系数α的选取为大于1的数，根据经验可以选择2。由于主要是针对变换单元32和变换单元16进行以上操作，这样操作的结果是：一般在编码的过程中倾向选择更小的编码单元(CU8或CU4)或变换单元(TU8和TU4)，达到消除和抑制固定模式噪声的目的。
实施例3
本发明实施例提供一种数据块编码装置40，如图10所示，包括：
判断单元401，用于判断数据块是否包括强边缘区域，所述强边缘区域为包括由振铃噪声产生的失真图像的区域，所述数据块为待编码图像包括的任一数据块；
处理单元402，用于当所述数据块包括强边缘区域，减小对所述数据块进行编码所使用的量化参数QP的值，采用所述减小了的量化参数的值对所述数据块进行编码，或，用于当所述数据块包括强边缘区域，将所述数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元，调整所述多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对所述数据块进行编码。在本实施例中，数据块编码装置40是以功能单元的形式来呈现。这里的“单元”可以指ASIC，执行一个或多个软件或固件程序的处理器和存储器，集成逻辑电路，和/或其他可以提供上述功能的器件。在一个简单的实施例中，本领域的技术人员可以想到数据块编码装置40可以采用图10所示的形式。判断单元401和处理单元402可以通过图1的硬件结构来实现。
实施例4
本发明实施例提供一种数据块编码装置50，如图11所示，包括：
获取单元501，用于获取变换量化后的数据块，所述变换量化后的数据块包括高频区域，所述高频区域包括变换量化后的高频系数，所述数据块为待编码图像中的一个数据块；
确定单元502，用于根据所述变换量化后的高频系数在所述高频区域的分布特征确定所述数据块包括固定模式噪声；
处理单元503，用于消除引起固定模式噪声的所述变换量化后的高频系数；或，通过调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价减小所述数据块的变换单元的大小。
在本实施例中，数据块编码装置50是以功能单元的形式来呈现。这里的“单元”可以指ASIC，执行一个或多个软件或固件程序的处理器和存储器，集成逻辑电路，和/或其他可以提供上述功能的器件。在一个简单的实施例中，本领域的技术人员可以想到数据块编码装置50可以采用图11所示的形式。获取单元501，确定单元502和处理单元503可以通过图1的硬件结构来实现。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述图10所示的数据块编码装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述方法实施例所设计的程序。通过执行存储的程序，可以实现图像处理。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述图11所示的数据块编码装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述方法实施例所设计的程序。通过执行存储的程序，可以实现图像处理。
本文中各实施例之间相同或相似的部分可以相互参考而不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (18)

1.一种数据块编码方法，其特征在于，包括：
判断数据块是否包括强边缘区域，所述强边缘区域为包括由振铃噪声产生的失真图像的区域，所述数据块为待编码图像中的一个数据块；
当所述数据块包括强边缘区域，减小对所述数据块进行编码所使用的量化参数的值，采用所述减小了的量化参数的值对所述数据块进行编码；或者，
当所述数据块包括强边缘区域，将所述数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元，调整所述多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对所述数据块进行编码。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述数据块包括强边缘区域包括：
将所述数据块划分为A个子数据块；
获取所述数据块的方差，以及所述A个子数据块中每个子数据块的方差；
当所述数据块的方差大于第一阈值，且A个所述子数据块的方差中最大方差大于k倍的最小方差时，确定所述数据块包括强边缘区域，其中，A为大于等于2的正整数，k为一个整数，第一阈值由所述待编码图像中像素值使用的位宽确定。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述数据块的方差小于或等于第一阈值，或A个所述子数据块的方差中最大方差小于或等于k倍的最小方差时，所述方法还包括：
将所述A个子数据块中的每个子数据块划分为B个次子数据块，其中，B为大于零的整数；
获取每个所述A个子数据块的方差，以及每个所述子数据块包括的B中每个次子数据块的方差；
当任一个所述子数据块的方差大于所述第一阈值，且所述任一个所述子数据块包括的A个所述次子数据块的方差中最大方差大于k倍的最小方差时，确定所述数据块包括强边缘区域。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述减小对所述数据块进行编码所使用的量化参数的值包括：
根据第一公式减小对所述数据块进行编码所使用的量化参数的值，所述第一公式为：
QP′＝QP-delta
其中，QP′表示调整后的量化参数的值，QP表示调整前的量化参数的值，delta表示调整幅度，所述调整幅度为大于0小于15的任意一个整数。
5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述调整所述多个不同尺寸的编码单元的率失真代价数据块包括：
根据第二公式调整所述多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，所述第二公式为：
RdoCostN′＝CN×RdoCostN
其中，RdoCostN′表示尺寸为N的编码单元调整后的率失真代价，CN表示尺寸为N的编码单元对应的第一调整系数，所述第一调整系数的值和编码单元的尺寸成正比，RdoCostN表示尺寸为N的编码单元调整前的率失真代价，N表示编码单元的尺寸。
6.一种数据块编码方法，其特征在于，包括：
获取变换和量化后的数据块，经过变换和量化处理后的数据块包括高频区域，所述高频区域包括变换量化后的高频系数，所述数据块为待编码图像中的一个数据块；
根据所述变换量化后的高频系数在所述高频区域的分布特征确定所述数据块包括固定模式噪声；
消除引起所述固定模式噪声的所述变换量化后的高频系数，或者，通过调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价来减小所述数据块的变换单元的大小。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述高频区域包括水平分量占优的高频区域、垂直分量占优的高频区域和角度方向占优的高频区域，在所述根据所述变换量化后的高频系数在所述高频区域的分布特征确定所述数据块包括固定模式噪声之前，所述方法还包括：
获取所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数a、所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数b和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数c；
所述根据所述变换量化后的高频系数在所述高频区域的分布特征确定所述数据块包括固定噪声包括：
当a大于0小于第二阈值，且b等于0，以及c等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起所述固定模式噪声；
当b大于0小于第二阈值，且a等于0，以及c等于0时，确定所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起所述固定模式噪声；
当c大于0小于第二阈值，且a等于0，以及b等于0时，确定所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起所述固定模式噪声；
当a与b之和大于0小于第三阈值，且a大于0，b大于0，以及c等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起所述固定模式噪声；
当b与c之和大于0小于第三阈值，且b大于0，c大于0，以及a等于0时，确定所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起所述固定模式噪声；
当a与c之和大于0小于第三阈值，且a大于0，c大于0，以及b等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起所述固定模式噪声；
当a、b与c之和大于0小于第四阈值，且a大于0，b大于0，以及c大于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数、所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起所述固定模式噪声。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述消除引起所述固定模式噪声的所述变换量化后的高频系数包括：
将所述数据块包括的高频区域的非零高频系数量化为0。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价减小所述数据块的变换单元的大小包括：
根据第三公式调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价，所述第三公式为：
RdoCostN′＝α×RdoCostN
其中，RdoCostN′表示大小为N的变换单元调整后的率失真代价，α表示第二调整系数，所述第二调整系数为大于1的整数，RdoCostN表示大小为N的变换单元调整前的率失真代价，N表示所述数据块的变换单元的大小。
10.一种数据块编码装置，其特征在于，包括：
判断单元，用于判断数据块是否包括强边缘区域，所述强边缘区域为包括由振铃噪声产生的失真图像的区域，所述数据块为待编码图像中的一个数据块；
处理单元，用于当所述数据块包括强边缘区域，减小对所述数据块进行编码所使用的量化参数的值，采用所述减小了的量化参数的值对所述数据块进行编码；或者，数据块用于当所述数据块包括强边缘区域，将所述数据块按不同的编码层划分成多个不同尺寸的编码单元，调整所述多个不同尺寸的编码单元的率失真代价，采用调整后率失真代价最小的编码单元对所述数据块进行编码。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述判断单元，具体用于：
将所述数据块划分为A个子数据块；
获取所述数据块的方差，以及所述A个子数据块中每个子数据块的方差；
当所述数据块的方差大于第一阈值，且A个所述子数据块的方差中最大方差大于k倍的最小方差时，确定所述数据块包括强边缘区域，其中，A为大于等于2的正整数，k为一个整数，第一阈值由所述待编码图像中像素值使用的位宽确定。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，当所述数据块的方差小于或等于第一阈值，或A个所述子数据块的方差中最大方差小于或等于k倍的最小方差时，所述判断单元，还用于：
将所述A个子数据块中的每个子数据块划分为B个次子数据块，其中，B为大于零的整数；
获取每个所述A个子数据块的方差，以及每个所述子数据块包括的B个次子数据块中每个次子数据块的方差；
当任一个所述子数据块的方差大于所述第一阈值，且所述任一个所述子数据块包括的A个所述次子数据块的方差中最大方差大于k倍的最小方差时，确定所述数据块包括强边缘区域。
13.根据权利要求10-12任一所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
根据第一公式减小对所述数据块进行编码所使用的量化参数的值，所述第一公式为：
QP′＝QP-delta
其中，QP′表示调整后的量化参数的值，QP表示调整前的量化参数的值，delta表示调整幅度，所述调整幅度为大于0小于15的任意一个整数。
14.根据权利要求10-12任一所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
根据第二公式调整所述多个不同的编码单元的率失真代价，所述第二公式为：
RdoCostN′＝CN×RdoCostN
其中，RdoCostN′表示尺寸为N的编码单元调整后的率失真代价，CN表示尺寸为N的编码单元对应的第一调整系数，所述第一调整系数的值和编码单元的尺寸成正比，RdoCostN表示尺寸为N的编码单元调整前的率失真代价，N表示编码单元的尺寸。
15.一种数据块编码装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取变换和量化后的数据块，所述变换量化后的数据块包括高频区域，所述高频区域包括变换量化后的高频系数，所述数据块为待编码图像中的一个数据块；
确定单元，用于根据所述变换量化后的高频系数在所述高频区域的分布特征确定所述数据块包括固定模式噪声；
处理单元，用于消除引起所述固定模式噪声的所述变换量化后的高频系数；或，通过调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价减小所述数据块的变换单元的大小。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述高频区域包括水平分量占优的高频区域、垂直分量占优的高频区域和角度方向占优的高频区域，所述获取单元，还用于：
获取所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数a、所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数b和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数的个数c；
当a大于0小于第二阈值，且b等于0，以及c等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起所述固定模式噪声；
当b大于0小于第二阈值，且a等于0，以及c等于0时，确定所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起所述固定模式噪声；
当c大于0小于第二阈值，且a等于0，以及b等于0时，确定所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数引起所述固定模式噪声；
当a与b之和大于0小于第三阈值，且a大于0，b大于0，以及c等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起所述固定模式噪声；
当b与c之和大于0小于第三阈值，且b大于0，c大于0，以及a等于0时，确定所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起所述固定模式噪声；
当a与c之和大于0小于第三阈值，且a大于0，c大于0，以及b等于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起所述固定模式噪声；
当a、b与c之和大于0小于第四阈值，且a大于0，b大于0，以及c大于0时，确定所述水平分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数、所述垂直分量占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数和所述角度方向占优的高频区域的变换量化后的非零高频系数共同引起所述固定模式噪声。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：
将所述数据块包括的高频区域的非零高频系数量化为0。
18.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于包括：
根据第三公式调整所述数据块的变换单元对应的率失真代价，所述第三公式为：
RdoCostN′＝α×RdoCostN
其中，RdoCostN′表示大小为N的变换单元调整后的率失真代价，α表示第二调整系数，所述第二调整系数为大于1的整数，RdoCostN表示大小为N的变换单元调整前的率失真代价，N表示所述数据块的变换单元的大小。
CN201610616653.1A 2016-07-28 2016-07-28 一种数据块编码方法及装置 Active CN106162184B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610616653.1A CN106162184B (zh) 2016-07-28 2016-07-28 一种数据块编码方法及装置
US15/660,737 US11019343B2 (en) 2016-07-28 2017-07-26 Data block encoding method and apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610616653.1A CN106162184B (zh) 2016-07-28 2016-07-28 一种数据块编码方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106162184A true CN106162184A (zh) 2016-11-23
CN106162184B CN106162184B (zh) 2020-01-10

Family

ID=57328158

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610616653.1A Active CN106162184B (zh) 2016-07-28 2016-07-28 一种数据块编码方法及装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11019343B2 (zh)
CN (1) CN106162184B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110581990A (zh) * 2019-09-25 2019-12-17 杭州当虹科技股份有限公司 一种适用于hevc 4k和8k超高清编码的tu递归快速算法
CN113242430A (zh) * 2021-05-31 2021-08-10 杭州当虹科技股份有限公司 视频编码方法
CN114697656A (zh) * 2020-12-31 2022-07-01 浙江宇视科技有限公司 一种编码方法、装置、电子设备及介质
CN115002461A (zh) * 2022-08-03 2022-09-02 杭州微帧信息科技有限公司 一种视频编码量化方法、装置、电子设备和存储介质

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3306922A1 (en) * 2016-10-05 2018-04-11 Thomson Licensing Method and apparatus for encoding a picture using rate-distortion based block splitting
KR20230154085A (ko) * 2018-12-17 2023-11-07 엘지전자 주식회사 고주파 제로잉을 기반으로 변환 계수 스캔 순서를 결정하는 방법 및 장치

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2827319B2 (ja) * 1989-09-06 1998-11-25 ソニー株式会社 高能率符号化装置及び方法
US6983079B2 (en) * 2001-09-20 2006-01-03 Seiko Epson Corporation Reducing blocking and ringing artifacts in low-bit-rate coding
US20090148062A1 (en) * 2007-12-07 2009-06-11 Guy Gabso System and method for detecting edges in a video signal
US20100220937A1 (en) * 2009-02-27 2010-09-02 Research In Motion Corporation Optimization of image encoding using perceptual weighting
CN101945275A (zh) * 2010-08-18 2011-01-12 镇江唐桥微电子有限公司 一种基于感兴趣区域的视频编码方法
CN102123285A (zh) * 2011-03-23 2011-07-13 深圳市融创天下科技发展有限公司 一种块效应去噪方法、装置
CN103079063A (zh) * 2012-12-19 2013-05-01 华南理工大学 一种低码率下视觉关注区域的视频编码方法
CN103888764A (zh) * 2014-03-14 2014-06-25 西安交通大学 一种自适应补偿视频压缩失真的系统及方法
US20150003518A1 (en) * 2013-06-28 2015-01-01 Research In Motion Limited Methods and devices for emulating low-fidelity coding in a high-fidelity coder
CN104270641A (zh) * 2014-09-30 2015-01-07 杭州华为数字技术有限公司 变换系数的处理方法和装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6037985A (en) * 1996-10-31 2000-03-14 Texas Instruments Incorporated Video compression
US20090074058A1 (en) 2007-09-14 2009-03-19 Sony Corporation Coding tool selection in video coding based on human visual tolerance
US8363719B2 (en) * 2007-10-29 2013-01-29 Canon Kabushiki Kaisha Encoding apparatus, method of controlling thereof, and computer program
JP5719410B2 (ja) * 2013-07-25 2015-05-20 日本電信電話株式会社 画像符号化方法、画像符号化装置及び画像符号化プログラム
US20150189269A1 (en) * 2013-12-30 2015-07-02 Google Inc. Recursive block partitioning
KR20170072637A (ko) * 2015-12-17 2017-06-27 한국전자통신연구원 영상 부호화/복호화 방법 및 그 장치

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2827319B2 (ja) * 1989-09-06 1998-11-25 ソニー株式会社 高能率符号化装置及び方法
US6983079B2 (en) * 2001-09-20 2006-01-03 Seiko Epson Corporation Reducing blocking and ringing artifacts in low-bit-rate coding
US20090148062A1 (en) * 2007-12-07 2009-06-11 Guy Gabso System and method for detecting edges in a video signal
US20100220937A1 (en) * 2009-02-27 2010-09-02 Research In Motion Corporation Optimization of image encoding using perceptual weighting
CN101945275A (zh) * 2010-08-18 2011-01-12 镇江唐桥微电子有限公司 一种基于感兴趣区域的视频编码方法
CN102123285A (zh) * 2011-03-23 2011-07-13 深圳市融创天下科技发展有限公司 一种块效应去噪方法、装置
CN103079063A (zh) * 2012-12-19 2013-05-01 华南理工大学 一种低码率下视觉关注区域的视频编码方法
US20150003518A1 (en) * 2013-06-28 2015-01-01 Research In Motion Limited Methods and devices for emulating low-fidelity coding in a high-fidelity coder
CN103888764A (zh) * 2014-03-14 2014-06-25 西安交通大学 一种自适应补偿视频压缩失真的系统及方法
CN104270641A (zh) * 2014-09-30 2015-01-07 杭州华为数字技术有限公司 变换系数的处理方法和装置

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110581990A (zh) * 2019-09-25 2019-12-17 杭州当虹科技股份有限公司 一种适用于hevc 4k和8k超高清编码的tu递归快速算法
CN110581990B (zh) * 2019-09-25 2021-07-27 杭州当虹科技股份有限公司 一种适用于hevc 4k和8k超高清编码的tu递归快速算法
CN114697656A (zh) * 2020-12-31 2022-07-01 浙江宇视科技有限公司 一种编码方法、装置、电子设备及介质
CN114697656B (zh) * 2020-12-31 2024-02-13 浙江宇视科技有限公司 一种编码方法、装置、电子设备及介质
CN113242430A (zh) * 2021-05-31 2021-08-10 杭州当虹科技股份有限公司 视频编码方法
CN113242430B (zh) * 2021-05-31 2024-05-31 杭州当虹科技股份有限公司 视频编码方法
CN115002461A (zh) * 2022-08-03 2022-09-02 杭州微帧信息科技有限公司 一种视频编码量化方法、装置、电子设备和存储介质
CN115002461B (zh) * 2022-08-03 2023-08-11 杭州微帧信息科技有限公司 一种视频编码量化方法、装置、电子设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
US20180035116A1 (en) 2018-02-01
US11019343B2 (en) 2021-05-25
CN106162184B (zh) 2020-01-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106162184B (zh) 一种数据块编码方法及装置
US11272175B2 (en) Deringing filter for video coding
RU2696552C1 (ru) Способ и устройство для видеокодирования
US10003792B2 (en) Video encoder for images
EP3068134B1 (en) Method and device for image compression
US8837840B2 (en) Method and apparatus for encoding and decoding coding unit of picture boundary
JP4747975B2 (ja) 画像処理装置および方法、プログラム、並びに、記録媒体
JP5360430B2 (ja) デブロッキングフィルタ処理装置、デブロッキングフィルタ処理方法
WO2018117938A1 (en) Deringing filter for video coding
CN106663209B (zh) 用于非均匀映射图像/视频编码中不同尺寸的量化矩阵之间的量化矩阵系数的方法和装置
JP2010509842A (ja) インループのアーチファクト除去フィルタリングのための方法および装置
EP2396770A1 (en) Adaptive quantization with balanced pixel-domain distortion distribution in image processing
US8369639B2 (en) Image processing apparatus, computer readable medium storing program, method and computer data signal for partitioning and converting an image
CN113906762A (zh) 用于视频压缩的预处理
KR101631270B1 (ko) 의사 난수 필터를 이용한 영상 필터링 방법 및 장치
JP2006067302A (ja) 画像符号化装置、画像符号化方法および画像符号化プログラム
US8442338B2 (en) Visually optimized quantization
JP6200220B2 (ja) 画像処理装置、符号化装置、復号装置、及びプログラム
US20210377523A1 (en) Encoding device, encoding method, decoding device, and decoding method
JP2013207779A (ja) 画像処理装置および画像形成装置
US20180048897A1 (en) Method and apparatus for coding a video into a bitstream
US10944967B2 (en) Encoder and decoder and methods thereof
CN115002461B (zh) 一种视频编码量化方法、装置、电子设备和存储介质
EP4413729A1 (en) Combining deblock filtering and another filtering for video encoding and/or decoding
JP2018110321A (ja) 動画像符号化装置、動画像符号化プログラム、及び動画像符号化方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant