CN109194957A - 一种解码端帧间预测图像的增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种解码端帧间预测图像的增强方法，其使预测精度提升，从而提高压缩性能。包括步骤：(1)输入初始预测图像块Y，计算每个像素yi,j的几何信息和yi,j表示Y中第i行和第j列的元素，若当前图像块为Skip模式，转入步骤(2)，否则转入步骤(3)；(2)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f1中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)，对于Skip模式下的增强滤波器组记为f1，非Skip模式下的增强滤波器组为f2，增强滤波器由同样的分类方法和维纳滤波得到；(3)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f2中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)；(4)输出增强图像块YE。

Description

一种解码端帧间预测图像的增强方法
技术领域
本发明属于图像处理的技术领域，具体地涉及一种解码端帧间预测图像的增强方法。
背景技术
从2003年以来，H.264/AVC作为视頻标准，在互联网、数字电视、移动网络等领域得到了广泛的应用。然而随着网络与信息技术的发展，人们需要越来越多的高质量视频多媒体信息。随着1080p高清视频的普及，人们开始追求更高质量的视频体验，如4K(分辨率为3840x2160)，甚至8K(分辨率为7680x4320)；同时人们对数字视频帧率(frame rate)要求也逐渐提高，由30fps逐渐提高到60fps甚至120fps；随着智能手机，平板电脑，VR头盔和高清摄像机的广泛应用，大量的高清视频随之产生。传统视频压缩编码技术H.264/AVC已经不能满足高清视频的压缩存储与传输的需求，因此国际视频编准化组织MPEG(Moving PicturesExperts Group)和VCEG(Video Coding Experts Group)制定了新的视频压缩标准HEVC(High Efficiency Video Coding)。在相同客观质量下，HEVC相对于H.264可以节省50％的码率。
在HEVC中采用固定一维7抽头和8抽头可分离滤波器组合产生1/2和1/4像素的亮度值。对于亮度分量采用三个固定抽头系数的滤波器来通过插值得到亚像素值，这三组滤波器如表1所示，抽头数分别是7,8和7。其中第一组滤波器抽头系数的倒序就是第三组滤波器抽头系数。
表1 HEVC亮度分量插值滤波器系数
HEVC亚像素运动补偿采用最高精度为1/4亚像素的运动补偿。进行亚像素运动补偿首先需要估计出亚像素，HEVC亮度分量亚像素如图1所示。HEVC亮度分量亚像素示意图，大写字母表示整数像素，小写字母表示亚像素，其中亚像素a0,0，b0,0，c0,0，d0,0，h0,0和n0,0由公式(1)得到，在公式(1)中，>>表示右移操作运算。
其它e0,0，f0,0，g0,0，i0,0，j0,0，k0,0，p0,0，q0,0和r0,0亚像素由公式(2)得到。由于帧间预测以块为基本编码单元进行整像素运动补偿和亚像素运动补偿，整个编码单元共享相同运动矢量信息，由公式(1)和公式(2)可知，插值并没有根据物体的边缘进行相适应的插值,插值明显使物体边缘模糊，这样将造成插值在物体边缘的预测精度下降。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种解码端帧间预测图像的增强方法，其使预测精度提升，从而提高压缩性能。
本发明的技术解决方案是：这种解码端帧间预测图像的增强方法，包括以下步骤：
(1)输入初始预测图像块Y，计算每个像素yi,j的几何信息和yi,j表示Y中第i行和第j列的元素，若当前图像块为Skip模式，转入步骤(2)，否则转入步骤(3)；
(2)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f1中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)，对于Skip模式下的增强滤波器组记为f1，非Skip模式下的增强滤波器组为f2，增强滤波器由同样的分类方法和维纳滤波得到；
(3)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f2中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)；
(4)输出增强图像块YE。
本发明利用预测图像的亚像素运动矢量和局部几何信息来恢复图像的边缘信息，使预测精度提升，从而提高压缩性能。
还提供了另一种解码端帧间预测图像的增强方法，包括以下步骤：
(I)解码视频流的参数信息,包括VPS,SPS和PPS信息；
(II)解码图像块的分割情况；
(III)解码当前块是否为Skip模式，如果是进入步骤(IV)，否则进入步骤(VII)；
(IV)解码当前块运动矢量信息和当前块是否需要增强，并根据运动矢量信息得到初始预测Y1；
(V)如果当前块需要增强,则根据当前块亚像素运动矢量和Y1的局部几何信息,对Y1增强得到Y1E；若当前块不需要增强,则保持Y1不变；
(VI)输出重建图像块C1；
(VII)解码当前块是否为Inter预测模式：若当前块是Inter预测模式，则解码当前块运动矢量MV相关信息、当前块是否需要增强信息和残差信息，由MV信息得到初始预测块Y2，由残差信息得到R2，进入步骤(VIII)；若当前块不是Inter预测模式，则进入步骤(X)；
(VIII)如果当前块需要增强,则根据当前块亚像素运动矢量和Y2的局部几何信息，对Y2增强得到Y2E；若当前块不需要增强，则保持Y2不变，进入步骤(IX)；
(IX)输出重建块C2；
(X)解码帧内预测方向和残差信息，得到预测块Y3和残差块R3，输出重建块C3，C3＝Y3+R3。
附图说明
图1是HEVC亮度分量亚像素示意图。
图2是本发明的流程图。
图3示出了本发明与HEVC比较(Kimono测试序列,QP＝22,27,32和37)。
图4示出了本发明与HEVC比较(NebutaFestival测试序列,QP＝22,27,32和37)。
具体实施方式
这种解码端帧间预测图像(帧间预测图像:是指由运动矢量和参考帧生成的图像,不包括残差。)的增强方法，包括以下步骤：
(1)输入初始预测图像块Y，计算每个像素yi,j的几何信息和yi,j表示Y中第i行和第j列的元素，若当前图像块为Skip模式，转入步骤(2)，否则转入步骤(3)；
(2)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f1中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)，对于Skip模式下的增强滤波器组记为f1，非Skip模式下的增强滤波器组为f2，增强滤波器由同样的分类方法(基于局部几何性质和亚像素运动矢量)和维纳滤波得到；
(3)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f2中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)；
(4)输出增强图像块YE。
本发明利用预测图像的亚像素运动矢量和局部几何信息来恢复图像的边缘信息，使预测精度提升，从而提高压缩性能。
优选地，所述步骤(1)中，由公式(3)计算其水平方向和竖直方向的梯度，
令gi,j,x表示yi,j水平方向的梯度信息，gi,j,y表示竖直方向上的梯度信息，令表示yi,j周围的梯度信息，由公式(4)给出，其中T表示转置，
令对Gi,j进行特征根分解，设Gi,j的特征根为λi,j,1和λi,j,2(λi,j,1≥λi,j,2)，λi,j,1称为主特征值,λi,j,2称为次特征值,λi,j,1和λi,j,2分别对应的特征向量为ηi,j,1和ηi,j,2，其中ηi,j,1表示主梯度方向，ηi,j,2表示次梯度方向；设ηi,j,1＝(ηi,j,1,x,ηi,j,1,y)，令θi,j表示yi,j的主梯度方向的角度，由公式(5)给出，
令λ′i,j,1表示yi,j主梯度方向相对强度，由公式(6)给出，
令μi,j表示yi,j的主次特征值的一致性，由公式(7)给出，
对θi,j，λ′i,j,1和μi,j分别量化，λ′i,j,1∈[0,1]，μi,j∈[0,1]，令 和分别表示θi,j，λ′i,j,1和μi,j量化后的值，由公式(8)给出,在公式(8)中floor表示向下取整，
优选地，所述步骤(1)中，θi,j，λ′i,j,1和μi,j分别分为了24,3和3类，对像素yi,j的局部几何信息由和表示，同时将亚像素运动矢量MVfrac也加入分类信息，对于像素yi,j的分类由MVfrac,和决定，一共有3456(16×24×3×3)种分类，同时根据是否是yi,j像素所在的块是否是Skip模式新增一种分类，像素一共分成6912(3456×2)种类；每一种的像素分类对应着一个增强滤波器，一共有6912种增强滤波器，每个增强滤波器的尺寸为3x3，对于Skip模式下的增强滤波器组记为3456个，非Skip模式下的增强滤波器组为3456个，滤波器组f1和f2为离线增强滤波器，不需要传输,编解码端共享增强滤波器。
如图2所示，还提供了另一种解码端帧间预测图像的增强方法，包括以下步骤：
(I)解码视频流的参数信息,包括VPS,SPS和PPS信息；
(II)解码图像块的分割情况；
(III)解码当前块是否为Skip模式，如果是进入步骤(IV)，否则进入步骤(VII)；
(IV)解码当前块运动矢量信息和当前块是否需要增强，并根据运动矢量信息得到初始预测Y1；
(V)如果当前块需要增强,则根据当前块亚像素运动矢量和Y1的局部几何信息,对Y1增强得到Y1E；若当前块不需要增强,则保持Y1不变；
(VI)输出重建图像块C1；
(VII)解码当前块是否为Inter预测模式：若当前块是Inter预测模式，则解码当前块运动矢量MV相关信息、当前块是否需要增强信息和残差信息，由MV信息得到初始预测块Y2，由残差信息得到R2，进入步骤(VIII)；若当前块不是Inter预测模式，则进入步骤(X)；
(VIII)如果当前块需要增强,则根据当前块亚像素运动矢量和Y2的局部几何信息，对Y2增强得到Y2E；若当前块不需要增强，则保持Y2不变，进入步骤(IX)；
(IX)输出重建块C2；
(X)解码帧内预测方向和残差信息，得到预测块Y3和残差块R3，输出重建块C3，C3＝Y3+R3。
优选地，所述步骤(II)中，图像块的分割情况为CU的分割情况。
优选地，所述步骤(VI)中，若当前块需要增强则C1＝Y1E，否则C1＝Y1。
优选地，所述步骤(IX)中，若当前块需要增强则C2＝Y2E+R2，否则C2＝Y2+R2。
为了验证所提方案的有效性，将所得的解码器对应的编码方案与HEVC参考代码HM12.1做了比较，所提出的算法只应用到亮度分量。
采用lowdelay_P_main配置文件，测试了低码率(量化参数QP＝22,27,32和37)和高码率(QP＝10,14,18和22)，采用BD-Rate标准[5]评价实验结果，测试集来源于HEVC标准测试集。
所提出的算法在低码率下取得最高增益的序列为NebutaFestival，比HEVC码率节省11.16％，平均取得了3.43％的增益。所提出的算法在高码率下取得最高增益的序列为Kimono，比HEVC码率节省7.59％，平均取得了4.52％的增益。图3和图4展示了Kimono和NebutaFestival在低码率下所提出的方法和HEVC算法客观质量PSNR和Bitrate曲线，由曲线可知在同等码率情况下，所提出算法的客观质量PSNR都高于HEVC。
表2：本发明的算法在低码率下与HEVC比较
表3：本发明的算法在高码率下与HEVC比较
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。

Claims (7)

1.一种解码端帧间预测图像的增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)输入初始预测图像块Y，计算每个像素yi,j的几何信息和yi,j表示Y中第i行和第j列的元素，若当前图像块为Skip模式，转入步骤(2)，否则转入步骤(3)；
(2)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f1中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)，对于Skip模式下的增强滤波器组记为f1，非Skip模式下的增强滤波器组为f2，增强滤波器由同样的分类方法和维纳滤波得到；
(3)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f2中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)；
(4)输出增强图像块YE。
2.根据权利要求1所述的解码端帧间预测图像的增强方法，其特征在于，所述步骤(1)中，由公式(3)计算其水平方向和竖直方向的梯度，
令gi,j,x表示yi,j水平方向的梯度信息，gi,j,y表示竖直方向上的梯度信息，令表示yi,j周围的梯度信息，由公式(4)给出，其中T表示转置，
令对Gi,j进行特征根分解，设Gi,j的特征根为λi,j,1和λi,j,2(λi,j,1≥λi,j,2)，λi,j,1称为主特征值,λi,j,2称为次特征值,λi,j,1和λi,j,2分别对应的特征向量为ηi,j,1和ηi,j,2，其中ηi,j,1表示主梯度方向，ηi,j,2表示次梯度方向；设ηi,j,1＝(ηi,j,1,x,ηi,j,1,y)，令θi,j表示yi,j的主梯度方向的角度，由公式(5)给出，
令λ′i,j,1表示yi,j主梯度方向相对强度，由公式(6)给出，
令μi,j表示yi,j的主次特征值的一致性，由公式(7)给出，
对θi,j，λ′i,j,1和μi,j分别量化，λ′i,j,1∈[0,1]，μi,j∈[0,1]，令 和分别表示θi,j，λ′i,j,1和μi,j量化后的值，由公式(8)给出,在公式(8)中floor表示向下取整，
3.根据权利要求2所述的解码端帧间预测图像的增强方法，其特征在于，所述步骤(1)中，θi,j，λ′i,j,1和μi,j分别分为了24,3和3类，对像素yi,j的局部几何信息由和表示，同时将亚像素运动矢量MVfrac也加入分类信息，对于像素yi,j的分类由MVfrac,和决定，一共有3456种分类，同时根据是否是yi,j像素所在的块是否是Skip模式新增一种分类，像素一共分成6912种类；每一种的像素分类对应着一个增强滤波器，一共有6912种增强滤波器，每个增强滤波器的尺寸为3x3，对于Skip模式下的增强滤波器组记为3456个，非Skip模式下的增强滤波器组为3456个。
4.一种解码端帧间预测图像的增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
(I)解码视频流的参数信息,包括VPS,SPS和PPS信息；
(II)解码图像块的分割情况；
(III)解码当前块是否为Skip模式，如果是进入步骤(IV)，否则进入步骤(VII)；
(IV)解码当前块运动矢量信息和当前块是否需要增强，并根据运动矢量信息得到初始预测Y1；
(V)如果当前块需要增强,则根据当前块亚像素运动矢量和Y1的局部几何信息,对Y1增强得到Y1E；若当前块不需要增强,则保持Y1不变；
(VI)输出重建图像块C1；
(VII)解码当前块是否为Inter预测模式：若当前块是Inter预测模式，则解码当前块运动矢量MV相关信息、当前块是否需要增强信息和残差信息，由MV信息得到初始预测块Y2，由残差信息得到R2，进入步骤(VIII)；若当前块不是Inter预测模式，则进入步骤(X)；
(VIII)如果当前块需要增强,则根据当前块亚像素运动矢量和Y2的局部几何信息，对Y2增强得到Y2E；若当前块不需要增强，则保持Y2不变，进入步骤(IX)；
(IX)输出重建块C2；
(X)解码帧内预测方向和残差信息，得到预测块Y3和残差块R3，输出重建块C3，C3＝Y3+R3。
5.根据权利要求4所述的解码端帧间预测图像的增强方法，其特征在于，所述步骤(II)中，图像块的分割情况为CU的分割情况。
6.根据权利要求5所述的解码端帧间预测图像的增强方法，其特征在于，所述步骤(VI)中，若当前块需要增强则C1＝Y1E，否则C1＝Y1。
7.根据权利要求6所述的解码端帧间预测图像的增强方法，其特征在于，所述步骤(IX)中，若当前块需要增强则C2＝Y2E+R2，否则C2＝Y2+R2。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101789119A (zh) * 2009-01-23 2010-07-28 华为技术有限公司 确定图像插值过程中的滤波器系数的方法及装置
US20140037171A1 (en) * 2012-08-06 2014-02-06 Himanshu Bhat System for Accelerated Segmented MR Image Data Acquisition
CN103597831A (zh) * 2011-06-20 2014-02-19 联发科技（新加坡）私人有限公司 方向帧内预测方法及其装置
CN104361363A (zh) * 2014-11-25 2015-02-18 中国科学院自动化研究所 深度反卷积特征学习网络、生成方法及图像分类方法
CN105741328A (zh) * 2016-01-22 2016-07-06 西安电子科技大学 基于视觉感知的拍摄图像质量评价方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101789119A (zh) * 2009-01-23 2010-07-28 华为技术有限公司 确定图像插值过程中的滤波器系数的方法及装置
CN103597831A (zh) * 2011-06-20 2014-02-19 联发科技（新加坡）私人有限公司 方向帧内预测方法及其装置
US20140037171A1 (en) * 2012-08-06 2014-02-06 Himanshu Bhat System for Accelerated Segmented MR Image Data Acquisition
CN104361363A (zh) * 2014-11-25 2015-02-18 中国科学院自动化研究所 深度反卷积特征学习网络、生成方法及图像分类方法
CN105741328A (zh) * 2016-01-22 2016-07-06 西安电子科技大学 基于视觉感知的拍摄图像质量评价方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张涛: "视频压缩中的高效帧内编码技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库》 *
施云惠等: "基于再生核W空间的图像插值算法", 《计算机仿真》 *

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