CN109561308B - 带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，包括：选取N种采样方式对当前MB进行采样，其中N的取值为大于1的自然数；对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；求取所述当前MB的残差绝对值和；根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的采样方式。本发明对当前MB采取多种采样方式，获取当前MB的预测残差和SAD，当处理纹理较为复杂的压缩图像时，对处于当前待压缩图像纹理边界处的当前MB，由于当前MB与周围MB不在相同的纹理区域，导致当前MB与周围MB的相关性较差，而本发明根据纹理的渐变原理，不依赖于当前MB周围的MB，而是通过当前MB自身的纹理特性获得预测残差，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度。

Description

带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法
技术领域
本发明涉及一种压缩技术领域，特别涉及一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法。
背景技术
在通信技术飞速发展的今天，多媒体已经融入到了人们的生活工作当中。随着视频从模拟到数字化的转变，同时人们也对视频质量的清晰度、流畅度、实时度的要求越来越高。数字化的视频信息数据量巨大，且会占用极大的存储空间和信道带宽，制约视频通信行业的扩展。在带宽受限的信道中，采用压缩编码技术减少传输数据量，是提高通信速度的重要手段。
带宽压缩技术的目标是用较小的逻辑面积成本，尽可能的提高压缩倍数，减少双倍速率同步动态随机存储器(Double Data Rate ,简称DDR)占用。带宽压缩技术的基本思想是在保证视觉效果的前提下，尽可能的减少视频数据的相关性，也就是说去除冗余信息。所谓的视频数据冗余信息主要是针对空间、时间以及视觉上的冗余，视频压缩实质上就是减少这些冗余量，从而以最小的码元包含最大的信息。对原始数据变换、量化、熵编码，消除视频数据的冗余，达到压缩的目的。带宽压缩主要由四个部分组成，包含：预测模块、量化模块、码控模块和熵编码模块。目前预测模块的算法主要分为两类，纹理相关预测和像素值相关预测。
现有的纹理相关预测方法中，对于图像中纹理边界处的宏块 (Macroblock,简称MB)，由于当前MB与周围MB不在相同的纹理区域，因此当前MB与周围MB之间的相关性较差，即不能通过当前MB与周围MB相关性，获取较小的预测残差。
发明内容
因此，为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本发明提出一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法。
具体地，本发明一个实施例提出的一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，包括：
选取N种采样方式对当前MB进行采样，其中N的取值为大于1的自然数；
对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；
求取所述当前MB的残差绝对值和；
根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的采样方式。
在本发明的一个实施例中，所述采样方式为等距离采样方式。
在本发明的一个实施例中，对所述当前MB进行预测，获取当前MB的预测残差，包括：
对所述当前MB的采样点进行预测，利用像素值求差获取所述当前MB采样点的第一预测残差。
在本发明的一个实施例中，对所述当前MB进行预测，获取当前MB的预测残差，包括：
对所述当前MB的非采样点进行预测，利用预测公式获取所述当前MB非采样点的第二预测残差。
在本发明的一个实施例中，利用点对点预测方式对所述当前MB的采样点进行预测。
在本发明的一个实施例中，所述点对点预测方式是将所述当前MB的像素与所述当前MB正上方相邻MB中垂直位置的像素进行预测。
在本发明的一个实施例中，，所述预测公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中，sample0和sample1为连续的采样点的像素分量重建值，i为非采样点索引，num为非采样点数量，Res为第二预测残差。
在本发明的一个实施例中，根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的采样方式，包括：
将所述残差绝对值的最小值对应的采样方式确定为所述当前MB的采样方式。
在本发明的一个实施例中，所述等距离采样方式，包括，
将所述当前MB的首位像素和末位像素均设定为采样点。
基于此，本发明具备如下优点：
本发明采用的预测方法与现有方法相比，当处理纹理较为复杂的压缩图像时，对处于当前待压缩图像纹理边界处的当前MB，根据纹理的渐变原理，通过当前MB自身的纹理特性自适应的获取预测残差，从而避免因周围MB与当前MB相关性较差，不能获取较小的预测残差，利用本发明的自适应纹理渐变预测方法提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，增大带宽压缩率。
通过以下参考附图的详细说明，本发明的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本发明的范围的限定，这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。
附图说明
下面将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的说明。
图1为本发明实施例提供的一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种自适应纹理渐变预测方法的采样方式示意图；
图3为本发明实施例提供的一种自适应纹理渐变预测方法示意图。
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，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
实施例一
请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法流程示意图；本实施例对本发明提供的一种预测方法进行详细描述，该预测方法包括如下步骤：
步骤1、选取N种采样方式对当前MB进行采样，其中N的取值为大于1的自然数；
步骤2、对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；
步骤3、求取所述当前MB的残差绝对值和；
步骤4、根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的采样方式。
优选地，所述采样方式为等距离采样方式。
其中，步骤2可以包括如下步骤：
步骤21、对所述当前MB的采样点进行预测，利用像素值求差获取所述当前MB采样点的第一预测残差。
步骤22、对所述当前MB的非采样点进行预测，利用预测公式获取所述当前MB非采样点的第二预测残差。
优选地，利用点对点预测方式对所述当前MB的采样点进行预测。
优选地，所述点对点预测方式是将所述当前MB的像素与所述当前MB正上方相邻MB中垂直位置的像素进行预测。
优选地，所述预测公式为：
Figure 473858DEST_PATH_IMAGE002
其中，sample0和sample1为连续的采样点的像素分量重建值，i为非采样点索引，num为非采样点数量，Res为第二预测残差。
其中，步骤4可以包括如下步骤：
步骤41、将所述残差绝对值的最小值对应的采样方式确定为所述当前MB的采样方式。
优选地，所述等距离采样方式包括，将所述当前MB的首位像素和末位像素均设定为采样点。
实施例二
请参见图2和图3，图2为本发明实施例提供的一种自适应纹理渐变预测方法的采样方式示意图；图3为本发明实施例提供的一种自适应纹理渐变预测方法示意图。本实施例在上述实施例的基础上对本发明提供的一种预测方法进行详细描述，该预测方法包括如下步骤：
步骤1、定义MB的大小
定义MB的大小为m*n个像素分量，其中m≥1，n≥1；
优选的，可以定义MB的大小为8*1个像素分量，16*1个像素分量，32*1个像素分量，64*1个像素分量；本实施例以MB的大小为16*1个像素分量为例说明，其它不同大小的MB同理。MB中的像素分量按照从0到15的序号从左至右依次排列，每一个序号位置对应一个像素分量。
步骤2、定义采样方式
根据MB中存在的纹理相关性，MB中的像素距离越近，MB的纹理渐变的一致性概率越高，反之MB中的像素距离越远，MB的纹理渐变的一致性概率越低，据此将MB中的像素分量进行等距离采样，可以选取多种等距离采样方式。
优选地，如图2所示，本实施例将MB中的16*1个像素分量进行等距离采样，以全采样、1/2采样、1/4采样、1/8采样和1/16采样五种等距离采样方式举例说明，其它等距离采样方式同理，其中，
全采样是将MB中序号为0到15对应位置的16个像素分量全部进行采样；
1/2采样是将MB中序号为0、2、4、6、8、10、12、14、15对应位置的9个像素分量进行采样；
1/4采样是将MB中序号为0、4、8、12、15对应位置的5个像素分量进行采样；
1/8采样是将MB中序号为0、8、15对应位置的3个像素分量进行采样；
1/16采样是将MB中序号为0、15对应位置的2个像素分量进行采样。
步骤3、将步骤2中选取的多种等距离采样方式进行处理获取预测残差。
本实施例以一种等距离采样方式的处理过程为例进行说明，其他种类的等距离采样方式的处理过程相同。具体如下：
步骤31、如图3所示，设当前的等距离采样为1/4采样，将当前MB中的采样点与当前MB正上方相邻MB中垂直位置的点进行预测，求得预测残差；
将当前MB中的非采样点，利用如下公式求得预测残差。
Figure 390998DEST_PATH_IMAGE002
其中，sample0和sample1为连续的采样点的像素分量重建值，i为非采样点索引，num为非采样点数量。
进一步地，像素分量重建值可以指的是已压缩编码MB解码端重建得到的像素分量值。
步骤32、采用步骤31中的等距离采样方式的处理过程获取当前MB所有像素分量的预测残差，同时求取当前MB的残差绝对值和（sum of absolute difference，简称SAD），即将当前MB中每个像素分量的预测残差取绝对值后进行相加运算；
步骤33、重复步骤31~步骤33，获取当前MB的多种等距离采样方式的预测残差与SAD，在本实施例中即获取当前MB的5种采样的5组预测残差和SAD。
步骤4、将步骤3中获取的SAD最小值所对应的采样方式确定为当前MB的最终采样方式。
步骤5、将当前MB的采样方式和预测残差写入码流。
综上所述，本文中应用了具体个例对本发明基于带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法进行了阐述，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，本发明的保护范围应以所附的权利要求为准。

Claims (1)

1.一种带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法，其特征在于，包括：
选取N种等距离采样方式对当前MB进行采样，其中N的取值为大于1的自然数；所述等距离采样方式包括，将所述当前MB的首位像素和末位像素均设定为采样点；N种等距离采样方式包括全采样、1/2采样、1/4采样、1/8采样和1/16采样；
对所述当前MB进行预测，获取所述当前MB的预测残差；求取所述当前MB的残差绝对值和；根据所述残差绝对值和确定所述当前MB的采样方式，包括：对所述当前MB的采样点进行预测，利用像素值求差获取所述当前MB采样点的第一预测残差；对所述当前MB的非采样点进行预测，利用预测公式获取所述当前MB非采样点的第二预测残差；利用点对点预测方式对所述当前MB的采样点进行预测；所述点对点预测方式是将所述当前MB的像素与所述当前MB正上方相邻MB中垂直位置的像素进行预测；所述预测公式为：Resi＝(sample1-sample0)*(i+1)/(num+1)；sample0和sample1为连续的采样点的像素分量重建值，像素分量重建值指的是已压缩编码MB解码端重建得到的像素分量值；i为非采样点索引，num为非采样点数量，Res为第二预测残差；获取当前MB所有像素分量的预测残差，同时将当前MB中每个像素分量的预测残差取绝对值后进行相加运算得到当前MB的残差绝对值和SAD；获取当前MB的多种等距离采样方式的预测残差与SAD；将获取的SAD最小值所对应的采样方式确定为当前MB的最终采样方式。
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