CN107277506A - 一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法及装置 - Google Patents

一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107277506A
CN107277506A CN201710697972.4A CN201710697972A CN107277506A CN 107277506 A CN107277506 A CN 107277506A CN 201710697972 A CN201710697972 A CN 201710697972A CN 107277506 A CN107277506 A CN 107277506A
Authority
CN
China
Prior art keywords
blocks
satd
prediction unit
current prediction
optimal
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
CN201710697972.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107277506B (zh
Inventor
张昊
马学睿
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.)
Central South University
Original Assignee
Central South University
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 Central South University filed Critical Central South University
Priority to CN201710697972.4A priority Critical patent/CN107277506B/zh
Publication of CN107277506A publication Critical patent/CN107277506A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107277506B publication Critical patent/CN107277506B/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
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/513—Processing of motion vectors
    • 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
    • H04N19/103—Selection of coding mode or of prediction mode
    • H04N19/109—Selection of coding mode or of prediction mode among a plurality of temporal predictive coding modes
    • 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
    • H04N19/169—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
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/523—Motion estimation or motion compensation with sub-pixel accuracy
    • 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
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/567—Motion estimation based on rate distortion criteria

Abstract

本发明公开了一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法及装置，通过判断当前预测单元PU块中所有像素点对应的二维正交变换绝对值之和：SATDint和SATDqter之间对应的MV相关特性的大小关系，提前预测IMV的可能性，以跳过其不必要的帧间预测过程，在保证视频主观质量下降可忽略不计的情况下，从而进一步降低了新一代视频编码的计算复杂度，大幅度地缩短了帧间预测的时间，从而节省了编码时间；本方法简单易行，有利于新一代视频编码标准的产业化推广。

Description

一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法 及装置
技术领域
本发明属于视频编码领域，特别涉及一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法及装置。
背景技术
自适应运动矢量精度(AMVR，Advanced Motion Vector Resolution)是在运动估计中，完成1/4像素精度运动估计之后，由于1/4像素精度运动估计会带来比特数的增加，虽然可能失真减小了，但总体的RDcost(率失真代价)并没有减小，因此需要重新执行一次整像素运动估计并与之前获得的最优MV(运动矢量)进行比较，取RDcost最小者作为最终的最优MV。重新执行的整像素运动估计，被称之为IMV(Integer Motion Vector，整数运动矢量)。最近，新一代视频编码标准的制定引入了大量的新型编码工具，IMV技术则是其中之一。
近年来，视频技术的应用范围变得更广，如视频监控、网上可视会议、网上可视电子商务、网上政务、网上购物、网上学校、远程医疗、网上研讨会、网上展示厅、个人网上聊天、可视咨询等业务。但是要实现以上所有的功能都必须进行视频编解码，在编码传输过程中的数据量非常大，单纯扩大存储器容量、增加通信干线的是不现实的，此时需借助特殊技术对庞大的信息进行处理，数据压缩技术就是个行之有效的解决办法。通过高效的数据压缩技术，可以把信息数据量有效降低。以压缩形式进行存储、传输，既节约了存储空间和成本，也提高了通信干线的传输效率，可节省网络带宽。实时处理的音频、视频信息，通过解码技术可完成几乎无损的高质量视频、音频输出和呈现，由此可见多媒体数据压缩是非常必要的。但是，与此同时，这种视频应用扩大化的趋势对于比H.265/HEVC(高效率视频编码)编码效率更高的下一代视频编码标准提出了更强烈的要求。正是在这样的背景下，ITU-TVCEG的VCEG(视频编码专家组)和ISO/IEC的MPEG(动态图像专家组)于2016年成立了视频编码探究联合小组JVET(Joint Video Exploration Team)，旨在探讨新一代视频编码标准的研发和制定。
新一代的视频编码标准依旧采用混合编码框架，包括变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块，但是，为了提高视频压缩率，该标准采用QTBT(Quadtreeplus binary tree，四叉树加二叉树)的划分结构，取代了HEVC的四叉树划分。在QTBT结构下，去掉了多种划分类型如CU(编码单元)、PU(预测单元)和TU(变换单元)分离观念，支持更弹性的CU划分类型来更好的匹配视频数据的局部特征，同时在各个模块引入了一系列相当耗时的新型编码工具，例如基于Affine(仿射)的merge(合并)技术以及IMV(IntegerMotion Vector)技术等，这些技术在提高压缩率的同时却大幅度地提高了编码器的计算复杂度，这不利于新一代视频编码标准的产业化推广。因此，在保证视频主观质量下降可忽略不计的情况下，优化编码器并减少编码时间成为了视频编解码领域亟待研究和解决的新问题之一。
在新一代视频编码标准中引入的IMV属于运动估计(Motion Estimation，简称ME)的一部分。在新标准中，运动估计主要分为三个步骤，具体过程如下：
步骤一：执行整像素精度的运动估计，如果是B类型的slice，或者没有使用快速搜索模式，那么进行整像素精度的全搜索，如果是P类型的slice或者使用了快速搜索模式，那么进行整像素精度的快速搜索，通过比较各个MV的SAD选出最优的MV并保存相应的MV以及SAD信息；
步骤二：执行分像素精度的运动估计，即1/2和1/4像素精度运动估计。先执行1/2像素精度运动估计，再执行1/4像素精度运动估计，通过比较各个MV的SATD选出最优MV并保存相应的MV以及SATD信息；
步骤三：执行整像素精度运动估计，即IMV，若该整像素精度最优MV的率失真代价小于当前最佳MV的率失真代价，则将最优MV替换为整像素精度的MV，并保存其率失真代价以及相关信息。
通过对新一代视频编码标准的参考软件JEM的测试分析发现，在Lowdelay(低延迟)配置下，整个帧间预测的编码时间占总编码时间的40％～45％，因此，如果能通过相关信息提前预测出是否进行IMV，从而避免不必要的判断选择过程将大大提高新一代视频编码标准的编码效率。
发明内容
本发明针对新一代视频编码效率过低的缺陷，提出的一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法及装置，通过提前预测IMV的可能性，以跳过其不必要的帧间预测过程，在保证视频主观质量下降可忽略不计的情况下，降低编码器的计算复杂度，减少编码时间，提高编码效率。
一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法，包括以下步骤：
步骤1：在对视频帧图像的预测单元PU(PredictionUnit)块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，获取当前预测单元PU块分别经过整像素精度运动估计和分像素精度运动估计后，每个像素点的最优MV信息和对应的预测MV值之差的二维正交变换；
所述当前预测单元PU块中每个像素点对应的预测MV值在编码过程中利用高级运动向量预测技术AMVP(Advanced motion vector prediction)获得；
步骤2：基于步骤1获得的当前预测单元PU块各像素点所述的二维正交变换，计算当前预测单元PU块中所有像素点对应的二维正交变换绝对值之和：SATDint和SATDqter；
SATDint表示整像素MV的SATD值，SATDqter表示分像素MV的SATD值；
所述SATD表示经过哈达曼变换后的绝对误差和；
步骤3：判断公式是否成立：SATDqter<＝K*SATDint，若成立，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式，否则，进进行IMV_2N×2N模式，并根据率失真代价决策出最优MV以及当前预测单元PU块后续执行的最佳模式；
其中，Rquarter表示分像素精度运动估计的最优MV的比特数，Rinteger表示整像素精度运动估计的最优MV的比特数，λ为计算率失真优化的参数。
通过IMV之前的MV的相关特性判断是否需要执行IMV，从而跳过不必要且耗时的IMV，降低编码的计算复杂度，减少编码时间。
进一步地，在所述步骤2后，判断当前预测单元PU块的最优MV是否为整像素MV，若是，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式；否则，进入步骤3。
预测单元PU块里面的每个像素点的MV均相同；
IMV就是通过将原来的MV变为整像素MV来重新进行2NX2N预测，如果判断最终的MV是整像素MV的话，可以不用再做IMV，减少时间。
一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择装置，包括：
整像素精度运动估计模块，对视频帧图像的预测单元PU块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，在当前预测单元PU块经过整像素精度运动估计后，获得当前预测单元PU块的最优MV信息；
分像素精度运动估计模块，对视频帧图像的预测单元PU块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，在当前预测单元PU块经过分像素精度运动估计后，获得当前预测单元PU块的最优MV信息；
SATDint和SATDqter计算模块，首先利用当前预测单元PU块分别经过整像素精度运动估计和分像素精度运动估计后，获得每个像素点的最优MV信息和对应的预测MV值之差的二维正交变换，然后计算当前预测单元PU块中所有像素点对应的二维正交变换绝对值之和；
SATDint表示整像素MV的SATD值，SATDqter表示分像素MV的SATD值；
所述SATD表示经过哈达曼变换后的绝对误差和；
选择模块，依据判断条件，为当前预测单元PU块选择后续执行的模式：
若SATDqter<＝K*SATDint成立，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式，否则，进进行IMV_2N×2N模式，并根据率失真代价决策出最优MV以及当前预测单元PU块后续执行的最佳模式；
其中，Rquarter表示分像素精度运动估计的最优MV的比特数，Rinteger表示整像素精度运动估计的最优MV的比特数，λ为计算率失真优化的参数。
进一步地，所述选择模块，首先判断当前预测单元PU块的最优MV均值是否为整像素MV，若是，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式；否则，按照权3中所述的选择模块为当前预测单元PU块选择后续执行的模式。
有益效果
本发明提供了一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法及装置，通过判断当前预测单元PU块中所有像素点对应的二维正交变换绝对值之和：SATDint和SATDqter之间对应的MV相关特性的大小关系，提前预测IMV的可能性，以跳过其不必要的帧间预测过程，在保证视频主观质量下降可忽略不计的情况下，从而进一步降低了新一代视频编码的计算复杂度，大幅度地缩短了帧间预测的时间，从而节省了编码时间；本方法简单易行，有利于新一代视频编码标准的产业化推广。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
为减少编码时间，提高工作效率，本发明具体采用的技术方案为：首先判断执行完1/4像素精度运动估计时的最优MV是否是整像素MV，若是，则跳过IMV过程，继续执行下面的编码进程。否则，则首先获得整像素MV的相关信息，并计算整像素MV的SATD。然后获得最优MV的相关信息并计算最优MV的SATD。最终，判断最优MV的SATD是否小于整像素MV的K倍，若是，则直接跳过IMV过程。否则，不跳过IMV过程，继续执行。
如图1所示，一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法，具体步骤如下：
步骤1：整像素精度运动估计模块，在对视频帧图像的预测单元PU(PredictionUnit)块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，在当前预测单元PU块经过整像素精度运动估计后，获取整像素最优MV的相关信息，包括其相应的比特数Rinteger等，并计算其SATD值，公式如下：
步骤2：分像素精度运动估计模块，对视频帧图像的预测单元PU块执行帧间2Nx2N预测的分像素精度运动估计后，获取最优MV的值。
在新一代视频编码标准中，MV的值分为水平值和垂直值，分别为m_iHor和m_iVer。在存储MV的值时，是通过对整像素MV的值进行相应的移位，分别来存储1/2像素MV的值以及1/4像素MV的值。因此在获得分像素精度MV的值时，通过以下方法获得：
m_iHor'＝m_iHor&1111
m_iVer'＝m_iVer&1111
其中m_iHor'和m_iVer'分别表示分像素精度MV的值分为水平值和垂直值。在获得分像素精度MV的值之后，对其进行判断，若其值为零，即：
m_iHor'＝＝0&&m_iVer'＝＝0
则跳过下一个判断，直接跳到步骤5，否则，执行下一步。
步骤3：获取λ的值以及当前预测单元PU块的最优分像素MV的相关信息，并计算SATDqter，并判断是否满足如下条件：
SATDqter<＝K*SATDint
阈值K的计算公式如下：
其中，Rquarter表示分像素精度运动估计的最优MV的比特数，Rinteger表示整像素精度运动估计的最优MV的比特数。如果满足判断条件，则跳过IMV，跳到步骤5，否则，执行下一步。
步骤4：编码器进行IMV_2N×2N模式，并根据率失真代价决策出最优MV以及最佳模式。
步骤5：进行后续其他模式的判断。
一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择装置，包括：
整像素精度运动估计模块，对视频帧图像的预测单元PU块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，在当前预测单元PU块经过整像素精度运动估计后，获得当前预测单元PU块的最优MV信息；
分像素精度运动估计模块，对视频帧图像的预测单元PU块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，在当前预测单元PU块经过分像素精度运动估计后，获得当前预测单元PU块的最优MV信息；
SATDint和SATDqter计算模块，首先利用当前预测单元PU块分别经过整像素精度运动估计和分像素精度运动估计后，获得每个像素点的最优MV信息和对应的预测MV值之差的二维正交变换，然后计算当前预测单元PU块中所有像素点对应的二维正交变换绝对值之和；
SATDint表示整像素MV的SATD值，SATDqter表示分像素MV的SATD值；
所述SATD表示经过哈达曼变换后的绝对误差和；
选择模块，依据判断条件，为当前预测单元PU块选择后续执行的模式：
若SATDqter<＝K*SATDint成立，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式，否则，进进行IMV_2N×2N模式，并根据率失真代价决策出最优MV以及当前预测单元PU块后续执行的最佳模式；
其中，Rquarter表示分像素精度运动估计的最优MV的比特数，Rinteger表示整像素精度运动估计的最优MV的比特数，λ为计算率失真优化的参数。
所述选择模块，首先判断当前预测单元PU块的最优MV均值是否为整像素MV，若是，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式；否则，按照权3中所述的选择模块为当前预测单元PU块选择后续执行的模式。
为了验证上述方法的正确性以及有效性，本发明基于参考软件JEM4.0在VisualStudio2013软件上实现该方法。在测试最终实验结果时，考虑到在自己电脑上实验结果(主要指时间)的不稳定性，因此为了保证实验结果的稳定性，本发明的所有实验均在学校的高性能计算平台上进行，该平台硬件为曙光5000，其体系结构为混合式的集群(Cluster)架构，计算节点和八路、四核SMP胖节点组成，计算网络采用Infinband高速交换机，双精度浮点运算次数理论峰值达到10TFlops(十万亿次)、存储能力为20TB。所有实验的具体编码参数的配置选用JEM标准配置文件：encoder_lowdelay_jvet10.cfg以及对应测试序列的标准配置文件。
实验结果
为了验证方法性能的好坏，本文采用BDBR(Bjotegaard Delta Bit rate)以及ΔT两个指标来进行评估。其中，BDBR是用来评估方法对视频质量的影响，BDBR越大说明方法对视频质量的影响越大，即方法的性能越差，其主要是通过设置四组不同的量化参数QP以获取四组不同Bits以及PSNR来进行计算。ΔT则是反映当前方法对编码器效率的提升，其计算公式如下所示：
其中，TJEM代表使用不加任何快速方法的原始编码器编码所使用的时间，Tprop代表加快速方法后编码所需时间，TR则代表加快速方法后编码器在效率上提升的百分比。
通过在高性能平台上进行实验仿真，本发明的实验结果如表1所示，ΔBits％为与传统的编码器相比比特率变化百分比，ΔPSNR/dB为与传统的编码器相比峰值信噪比变化。
表1
由表1可知，加入快速方法的编码取得了良好的效果：在总体编码时间上降低了7.08％，而BDBR上升仅为0.57。由此实验结果可以看出，本发明在保证视频主观质量的前提下，提高了编码效率，达到了本发明的目的。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在对视频帧图像的预测单元PU块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，获取当前预测单元PU块分别经过整像素精度运动估计和分像素精度运动估计后，每个像素点的最优MV信息和对应的预测MV值之差的二维正交变换；
所述当前预测单元PU块中每个像素点对应的预测MV值在编码过程中利用高级运动向量预测技术AMVP获得；
步骤2：基于步骤1获得的当前预测单元PU块各像素点所述的二维正交变换，计算当前预测单元PU块中所有像素点对应的二维正交变换绝对值之和：SATDint和SATDqter；
SATDint表示整像素MV的SATD值，SATDqter表示分像素MV的SATD值；
所述SATD表示经过哈达曼变换后的绝对误差和；
步骤3：判断公式是否成立：SATDqter<＝K*SATDint，若成立，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式，否则，进进行IMV_2N×2N模式，并根据率失真代价决策出最优MV以及当前预测单元PU块后续执行的最佳模式；
其中，Rquarter表示分像素精度运动估计的最优MV的比特数，Rinteger表示整像素精度运动估计的最优MV的比特数，λ为计算率失真优化的参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤2后，判断当前预测单元PU块的最优MV均值是否为整像素MV，若是，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式；否则，进入步骤3。
3.一种基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度快速选择装置，其特征在于，包括：
整像素精度运动估计模块，对视频帧图像的预测单元PU块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，在当前预测单元PU块经过整像素精度运动估计后，获得当前预测单元PU块的最优MV信息；
分像素精度运动估计模块，对视频帧图像的预测单元PU块执行帧间2Nx2N预测的运动估计时，在当前预测单元PU块经过分像素精度运动估计后，获得当前预测单元PU块的最优MV信息；
SATDint和SATDqter计算模块，首先利用当前预测单元PU块分别经过整像素精度运动估计和分像素精度运动估计后，获得每个像素点的最优MV信息和对应的预测MV值之差的二维正交变换，然后计算当前预测单元PU块中所有像素点对应的二维正交变换绝对值之和；
SATDint表示整像素MV的SATD值，SATDqter表示分像素MV的SATD值；
所述SATD表示经过哈达曼变换后的绝对误差和；
选择模块，依据判断条件，为当前预测单元PU块选择后续执行的模式：
若SATDqter<＝K*SATDint成立，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式，否则，进行IMV_2N×2N模式，并根据率失真代价决策出最优MV以及当前预测单元PU块后续执行的最佳模式；
其中，Rquarter表示分像素精度运动估计的最优MV的比特数，Rinteger表示整像素精度运动估计的最优MV的比特数，λ为计算率失真优化的参数。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述选择模块，首先判断当前预测单元PU块的最优MV均值是否为整像素MV，若是，则当前预测单元PU块跳过IMV_2N×2N模式，继续后续模式；否则，按照权3中所述的选择模块为当前预测单元PU块选择后续执行的模式。
CN201710697972.4A 2017-08-15 2017-08-15 基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度选择方法及装置 Active CN107277506B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710697972.4A CN107277506B (zh) 2017-08-15 2017-08-15 基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度选择方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710697972.4A CN107277506B (zh) 2017-08-15 2017-08-15 基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度选择方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107277506A true CN107277506A (zh) 2017-10-20
CN107277506B CN107277506B (zh) 2019-12-03

Family

ID=60079856

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710697972.4A Active CN107277506B (zh) 2017-08-15 2017-08-15 基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度选择方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107277506B (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108012151A (zh) * 2017-12-26 2018-05-08 中南大学 一种基于贝叶斯分类的自适应运动矢量精度快速选择方法与装置
CN109905714A (zh) * 2017-12-08 2019-06-18 华为技术有限公司 帧间预测方法、装置及终端设备
CN111247804A (zh) * 2019-03-12 2020-06-05 北京大学 图像处理的方法与装置
WO2020140329A1 (zh) * 2019-01-02 2020-07-09 深圳市大疆创新科技有限公司 视频处理方法和装置
CN111416982A (zh) * 2019-01-04 2020-07-14 北京三星通信技术研究有限公司 对运动矢量信息进行编/解码的方法及装置
WO2021056215A1 (zh) * 2019-09-24 2021-04-01 深圳市大疆创新科技有限公司 运动估计方法、系统和存储介质
CN114128263A (zh) * 2019-08-12 2022-03-01 北京达佳互联信息技术有限公司 用于视频编解码中的自适应运动矢量分辨率的方法和设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101631245A (zh) * 2008-07-15 2010-01-20 索尼株式会社 运动矢量检测设备、检测方法、图像编码设备和程序
WO2011131903A1 (fr) * 2010-04-22 2011-10-27 France Telecom Procede de traitement d'une information de mouvement et procedes de codage
CN102811346A (zh) * 2011-05-31 2012-12-05 富士通株式会社 编码模式选择方法和系统
CN103475883A (zh) * 2013-09-26 2013-12-25 北京航空航天大学 一种基于运动区域划分的hevc运动估计提前终止方法
CN106028047A (zh) * 2016-05-24 2016-10-12 西安电子科技大学 一种基于Hadamard变换的帧内预测的快速模式选择和PU划分的方法
CN107040782A (zh) * 2017-04-21 2017-08-11 上海电力学院 基于拉格朗日方法的视频编码全局率失真优化方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101631245A (zh) * 2008-07-15 2010-01-20 索尼株式会社 运动矢量检测设备、检测方法、图像编码设备和程序
WO2011131903A1 (fr) * 2010-04-22 2011-10-27 France Telecom Procede de traitement d'une information de mouvement et procedes de codage
CN102811346A (zh) * 2011-05-31 2012-12-05 富士通株式会社 编码模式选择方法和系统
CN103475883A (zh) * 2013-09-26 2013-12-25 北京航空航天大学 一种基于运动区域划分的hevc运动估计提前终止方法
CN106028047A (zh) * 2016-05-24 2016-10-12 西安电子科技大学 一种基于Hadamard变换的帧内预测的快速模式选择和PU划分的方法
CN107040782A (zh) * 2017-04-21 2017-08-11 上海电力学院 基于拉格朗日方法的视频编码全局率失真优化方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109905714A (zh) * 2017-12-08 2019-06-18 华为技术有限公司 帧间预测方法、装置及终端设备
CN108012151A (zh) * 2017-12-26 2018-05-08 中南大学 一种基于贝叶斯分类的自适应运动矢量精度快速选择方法与装置
CN108012151B (zh) * 2017-12-26 2019-06-25 中南大学 一种基于贝叶斯分类的自适应运动矢量精度快速选择方法与装置
WO2020140329A1 (zh) * 2019-01-02 2020-07-09 深圳市大疆创新科技有限公司 视频处理方法和装置
CN111416982A (zh) * 2019-01-04 2020-07-14 北京三星通信技术研究有限公司 对运动矢量信息进行编/解码的方法及装置
CN111247804A (zh) * 2019-03-12 2020-06-05 北京大学 图像处理的方法与装置
CN111247804B (zh) * 2019-03-12 2023-10-13 北京大学 图像处理的方法与装置
CN114128263A (zh) * 2019-08-12 2022-03-01 北京达佳互联信息技术有限公司 用于视频编解码中的自适应运动矢量分辨率的方法和设备
WO2021056215A1 (zh) * 2019-09-24 2021-04-01 深圳市大疆创新科技有限公司 运动估计方法、系统和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN107277506B (zh) 2019-12-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107277506B (zh) 基于自适应运动矢量精度的运动矢量精度选择方法及装置
CN107147911B (zh) 基于局部亮度补偿lic的快速帧间编码模式选择方法及装置
CN101557514B (zh) 一种帧间预测编解码方法、装置及系统
CN101394566B (zh) 一种十字菱形运动估计搜索方法
CN102025995B (zh) 一种可伸缩视频编码的空间增强层快速模式选择方法
CN104639940B (zh) 一种快速hevc帧内预测模式选择方法
CN104883565A (zh) 一种高效视频编码的帧内预测模式决策方法及装置
CN102291582B (zh) 一种基于运动补偿精化的分布式视频编码方法
CN105933717A (zh) 一种编码单元的模式决策方法和装置
CN106454349B (zh) 一种基于h.265视频编码的运动估计块匹配方法
CN101888546B (zh) 一种运动估计的方法及装置
CN104980761A (zh) 用于对运动矢量进行编码和解码的方法和设备
CN104320657A (zh) Hevc无损视频编码的预测模式选择方法及相应的编码方法
CN106131546A (zh) 一种提前确定hevc合并和跳过编码模式的方法
CN104811729B (zh) 一种视频多参考帧编码方法
CN107318016A (zh) 一种基于零块分布的hevc帧间预测模式快速判定方法
CN102932642A (zh) 一种帧间编码快速模式选择方法
Zhu et al. An improved inter-frame prediction algorithm for video coding based on fractal and H. 264
CN101022555A (zh) 帧间预测编码的模式快速选择方法
CN103533355A (zh) 一种hevc快速编码方法
CN103384327A (zh) 基于自适应阈值的avs快速模式选择算法
CN105282557B (zh) 一种预测运动矢量的h.264快速运动估计方法
CN104918047B (zh) 一种双向运动估计的排除方法和装置
CN106060555A (zh) 一种基于多核处理器的编码器
CN103096064B (zh) 编码和重构像素块的方法以及相应设备

Legal Events

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