CN109803141A - 用于编码视频的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

视频编码装置包括至少一个处理器。该至少一个处理器被配置为基于通过使用第一量化参数从输入数据生成的量化系数的特性来调整第一量化参数的尺寸，以将调整后的尺寸的第一量化参数确定为最终量化参数，并通过使用最终量化参数来量化输入数据以生成输出数据。

Description

用于编码视频的装置和方法
相关申请的交叉引用
本专利申请要求2017年11月17日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2017-0154286的优先权，其公开内容通过引用整体并入本文。
技术领域
本公开的实施例涉及用于处理图像的方法和装置。更具体地，本公开的实施例涉及用于编码视频的方法和装置。
背景技术
视频编码可以指从由一系列图像数据组成的图像数据或视频数据生成具有比原始数据小的容量的编码数据的过程。取决于视频编码方式，通过解码编码数据或比特流而生成的解码数据可以与原始数据相同或不同。例如，从根据无损压缩编码的数据解码的数据可以与原始数据相同，但是根据有损压缩编码的数据解码的数据可以与原始数据不同。
与视频编码相关联的主要问题之一是减小解码数据和原始数据之间的差异同时减小根据有损压缩编码的数据的尺寸(即，比特流的比特率)的问题。
发明内容
本公开的实施例提供了一种用于有效地选择量化参数的方法和装置。
本公开的实施例要解决的技术问题不限于上述技术问题，并且可以从以下实施例推导出其他技术问题。
根据示例性实施例，视频编码装置可包括至少一个处理器。该至少一个处理器可以被配置为基于通过使用第一量化参数从输入数据生成的量化系数的特性来调整第一量化参数的尺寸，以将调整后的尺寸的第一量化参数确定为最终量化参数并且通过使用最终量化参数来量化输入数据以生成输出数据。
根据示例性实施例，由至少一个处理器执行的视频编码方法可包括：通过使用第一量化参数对输入数据执行量化以生成量化系数；基于通过使用第一量化参数生成的量化系数的特性来调整第一量化参数的尺寸；确定调整尺寸的第一量化参数作为最终量化参数；和通过使用最终量化参数来量化输入数据以生成输出数据。
根据示例性实施例，由至少一个处理器执行的视频编码方法可包括：确定与编码单元相关联的至少一个变换单元；对包括在所述至少一个变换中的多条残差数据执行频率变换以生成与至少一个变换单元关联的变换系数；通过使用第一量化参数对变换系数进行量化，生成量化系数；基于通过使用第一量化参数生成的量化系数的特征调整第一量化参数的尺寸，以确定最终量化参数；并通过使用所确定的最终量化参数来量化变换系数。
附图说明
通过参考附图详细描述本发明构思的示例性实施例，本文描述的发明构思的上述和其他目的和特征将变得显而易见。
图1示出了根据实施例的视频编码装置的框图。
图2A示出了根据实施例的视频编码装置。
图2B是根据实施例的说明在图2的视频编码装置中执行的视频编码方法的流程图。
图3是示出根据实施例的基于通过使用初始量化参数生成的量化系数的特性来调整初始量化参数的操作的概念图。
图4A示出了根据实施例的用于描述通过使用初始量化参数生成的恢复数据和通过使用另一量化参数生成的恢复数据彼此完全相同的情况的进展。在图4A的实施例中，另一量化参数的尺寸大于初始量化参数的尺寸。
图4B示出根据实施例的用于描述通过使用初始量化参数生成的恢复数据和通过使用另一量化参数生成的恢复数据彼此不同的情况的进展。在图4B的实施例中，另一量化参数的尺寸大于参考范围内的初始量化参数的尺寸。
图5是示出根据实施例的用于基于通过使用初始量化参数生成的量化系数来确定最终量化参数的方法的流程图。
图6示出根据实施例的用于基于通过使用初始量化参数生成的量化系数的特性来输出最终量化参数的决策模型。
图7示出了根据实施例的每个深度的编码单元/分区。
图8示出根据实施例的编码单元和变换单元之间的关系。
图9示出了根据实施例的另一视频编码装置的框图。
图10是示出视频编码装置对图像进行编码的方法的流程图。
图11示出了根据实施例的另一视频解码装置的框图。
图12是示出视频解码装置对图像进行解码的方法的流程图。
图13示出了根据实施例的执行视频编码方法和视频解码方法的电子系统的示例性配置的框图。
具体实施方式
下面，将详细且清楚地描述本公开的实施例，使得本领域技术人员(下文中称为“普通的技术人员”)容易地实现本文描述的发明构思。
下面，说明书中使用的术语“单元”或“模块”可以表示硬件组件或电子电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)。这些术语还可以指由硬件组件或电子电路执行的软件指令的组合，以及硬件组件或电子电路和/或存储软件指令的存储器。
图1示出了根据实施例的视频编码装置的框图。
视频编码装置10可以是处理视频数据(或图像数据)的各种装置之一。根据实施例，视频编码装置10可以是包括用于输出视频数据的显示器的类型。例如，视频编码装置10可以是移动电话、台式个人计算机(PC)、膝上型PC、平板电脑等。视频编码装置10还可以是包括用于生成视频数据的相机模块的类型，例如数码相机、数字便携式摄像机、智能手机等。此外，视频编码装置10可以是执行视频编码的服务器，以便通过诸如网络的通信信道发送数据。此外，视频编码装置10可以用一个或多个半导体芯片作为包括在上述装置中的部件来实现，并且可以包括计算机可读存储介质，其存储利用可由用于执行视频编码的处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)等执行的指令实现的软件。
视频编码装置10可包括至少一个处理器。图1中所示的模块可以由一个处理器实现，并且可以用不同的处理器独立地实现，并且还可以是这些处理器和由处理器执行的软件以及存储由处理器执行的软件的存储器的组合。
视频编码装置10可通过对原始视频数据5进行编码来产生经编码数据(例如，经编码的比特流)。量化模块300的量化参数决策模块320可产生对应于块的量化参数QP。例如，可以生成量化参数QP以针对不同的相应块具有不同的值。根据实施例的视频编码装置10可以包括控制模块100、变换模块200、量化模块300、去量化模块400、逆变换模块500、去块/SAO滤波器模块600(样本自适应偏移滤波器模块)、解码帧缓冲器700、帧内预测模块800和帧间预测模块900，并且可以包括操作块以操作数据的加法或减法。
控制模块100可以控制视频编码。例如，控制模块100可以接收原始视频数据5，并且可以将控制信号发送到视频编码装置10中包括的其他模块，如虚线所示。
变换模块200可以通过变换残差数据D_RES来生成输入数据D_IN。残差数据D_Res是表示原始数据D_ORG和预测数据D_PRE之间的差的数据。例如，变换模块200可以通过对残差数据D_RES执行离散余弦变换(DCT)来生成输入数据D_IN。因此，空间域的残差数据D_RES可以被变换为频域的输入数据D_IN。
量化模块300(或量化器)可以通过量化输入数据D_IN来获得输出数据D_OUT。例如，量化模块300可以根据量化参数QP量化输入数据D_IN。如稍后将描述的，量化模块300可以生成调整的量化参数，以改善从输出数据D_OUT生成的编码数据的视频质量。也就是说，量化模块300可以生成调整后的量化参数，其被调整以改善从比特流解码的数据的视频质量，并且可以通过根据调整的量化参数量化输入数据D_IN来获得输出数据D_OUT。如图1中所示，量化模块300可以包括量化参数决策模块320和量化处理器340。
量化参数决策模块320可基于量化系数的特性来决定量化参数。例如，量化参数决策模块320可以通过使用给定的初始量化参数来量化频域的输入数据D_IN以生成量化系数，并且可以参考所生成的量化系数的特性来增大或减小初始量化参数。也就是说，可以基于所生成的量化系数的特性来增加或减少初始量化参数，使得如果特性不同，则不会发生增加或减少，或者将增加或减少不同的量或程度。
量化处理器340可以通过根据量化参数量化输入数据D_IN来获得输出数据D_OUT。
去量化模块400和逆变换模块500可以执行与量化模块300和变换模块200相反的操作。例如，去量化模块400可以对输出数据D_OUT进行去量化。并且逆变换模块500可以通过逆变换由去量化模块400生成的数据(即，频域的数据)来生成空间域的数据。由逆变换模块500生成的数据可以是解码的残差数据。
去块/SAO滤波器模块600和解码帧缓冲器700可产生并存储经解码的帧数据以用于帧间预测。去块/SAO滤波器模块600可以对与预测数据D_PRE和由去量化模块400去量化的残差数据的和相对应的数据进行滤波，然后由逆变换模块500进行逆变换。因此，由于构成一帧的块的误差可能会减少。这可能意味着生成指示更好质量的图像的帧数据。解码帧缓冲器700可存储由去块/SAO滤波器模块600产生的帧数据，且可将所存储的帧数据提供到帧间预测模块900。
帧内预测模块800可基于数据产生帧内预测数据，所述数据对应于预测数据D_PRE、由去量化模块400解码然后由逆变换模块500逆变换的残差数据、以及原始数据D_ORG的和。举例来说，帧内预测模块800可通过执行帧内估计和帧内预测来产生帧内预测数据。
帧间预测模块900可以基于从解码帧缓冲器700提供的帧数据和原始数据D_ORG来生成帧间预测数据。举例来说，帧间预测模块900可通过执行运动估计和运动补偿来产生帧间预测数据。
帧内预测数据和帧间预测数据之一可以由控制模块100选择作为预测数据D_PRE，并且可以用于从原始数据D_ORG生成残差数据D_RES。
在图1中，原始数据D_ORG可以是包括在构成原始视频数据5的一帧的多个块之一中的图像数据。例如，可以针对多个帧中的每个帧的多个块中的每个块对包括多个帧的原始视频数据5进行编码。因此，原始数据D_ORG、预测数据D_PRE、残差数据D_RES、输入数据D_IN和输出数据D_OUT可以对应于一个块。量化模块300的量化参数决策模块320可以决定对应于块的量化参数。例如，可以确定量化参数对于不同的相应块具有不同的值。
图2A表示根据实施例的视频编码装置。
视频编码装置2000可以对视频数据进行编码，并且可以输出编码的比特流。根据实施例的视频编码装置2000可以包括图1的视频编码装置10的全部或部分(例如，图1的量化模块300)。因此，视频编码装置2000可以执行参考图1描述的视频编码装置10的全部或部分操作。
视频编码装置2000可以包括至少一个处理器2300。下面将描述的视频编码装置2000的操作可以由至少一个处理器2300执行。
输入数据2100可以包括通过对关于原始数据生成的残差数据执行频率变换而生成的变换系数，但不限于此。
视频编码装置2000可以通过使用初始量化参数(QP0)2050对输入数据2100执行量化，并且可以生成量化系数2500。
根据实施例的初始量化参数2050可以是根据输入数据2100预先确定的量化参数。例如，初始量化参数2050可以是基本上为每个编码单元或为每个变换单元确定的值。根据实施例的视频编码装置2000可以基于通过对原始视频数据进行编码而生成的比特流的比特率来确定初始量化参数2050。在比特率中存在足够余量的情况下，可以确定初始量化参数2050相对较小；如果不是，则可以确定初始量化参数2050相对较大。根据实施例，关于初始量化参数2050的信息可以被编码并以比特流的形式发送到视频解码装置。
视频编码装置2000可基于量化系数2500调整初始量化参数2050的尺寸。经调整尺寸的初始量化参数还可被确定为将用于输入数据2100的量化的最终量化参数(QP1)2700。视频编码装置2000可以通过使用最终量化参数2700来量化输入数据2100，并且可以获得输出数据2900。下面，将参考图2B更全面地描述视频编码装置2000的操作。
图2B是示出根据实施例的在视频编码装置中执行的视频编码方法的流程图。
在操作S2200中，视频编码装置2000可以通过使用初始量化参数对输入数据执行量化，并且可以生成量化系数。下面，假设初始量化参数具有值22。
参见图3，变换系数3200和变换系数3600表示根据实施例的输入数据。变换系数3200和变换系数3600中的每一个可以是通过对针对原始数据生成的残差数据执行频率变换而获得的系数。变换系数3200和变换系数3600中的每一个可以由16个系数组成，并且16个系数可以以二维排列的形式示出(例如，TC(i，j)，0<＝i<4并且0<＝j<4)或者以一维排列的形式示出(例如，TC(k)，0<＝k<15)。然而，变换系数3200和变换系数3600的组成和形式可以不限于此。
量化系数3400和量化系数3800分别指示通过使用初始量化参数3300量化变换系数3200和变换系数3600的结果。量化系数3400和量化系数3800中的每一个可以由16个系数组成，并且16个系数可以以二维排列的形式示出(例如，QC(i，j)，0<＝i<4并且0<＝j<4)或者以一维排列的形式示出(例如，QC(k)，0<＝k<15)。然而，量化系数3400和量化系数3800的组成和形式可以不限于此。下面，第(x，y)位置的系数可以表示系数A(i，j)中第x行和第y列的值(即，A(x，y))(0<＝i<4且0<＝j<4)。
可以通过使用以下等式从量化参数QP获得用于执行量化的量化步长Qstep。
[等式(1)]
例如，对应于初始量化参数3300的量化步长可以被确定为“8”，并且如果初始量化参数增加到“28”，则对应于初始量化参数3300的量化步长可以增加到“16”。因此，量化参数的尺寸的增加可意味着量化步长的尺寸的增加。此外，将量化步长的尺寸增加两倍可意味着将现有量化参数的尺寸增加到与尺寸增加两倍的量化步长相对应的尺寸。
量化系数3400和量化系数3800可以分别通过使用以下等式对变换系数3200和变换系数3600进行量化来获得。
[等式(2)]
Qcoeff＝lower bound(Tcoeff+(Rcoeff X Qstep))/Qstep)
Qcoeff：量化系数，Tcoeff：变换系数，Rcoeff：量化的舍入偏移量，以及Qstep：量化步长
在操作S2400中，视频编码装置2000可以基于在操作S2200中生成的量化系数的特性来调整初始量化参数的尺寸。
返回图3，视频编码装置2000可以基于量化系数3400将初始量化参数3300增加6，以确定要用于变换系数3200的量化的最终量化参数3500(例如，28)。例如，视频编码装置2000可以基于量化系数3800将初始量化参数3300增加6，以确定要用于变换系数3600的量化的最终量化参数3900(例如，28)。
在操作S2400中，视频编码装置2000可以确定通过使用初始量化参数恢复输入数据而要生成的恢复数据和通过使用另一量化参数恢复输入数据而生成的恢复数据在参考范围内是否彼此相同或彼此不同。另一量化参数的尺寸大于初始量化参数的尺寸。视频编码装置2000可以预先确定通过使用不同量化参数(例如，初始量化参数和具有调整尺寸的另一量化参数)生成的多条恢复数据在参考范围内是彼此相同还是彼此不同。视频编码装置可以仅参考在操作S2200中生成的量化参数来确定要生成的多条恢复数据是彼此相同还是彼此不同，而无需实际生成恢复数据的过程以及比较生成的恢复数据与相应的数据。
下面，将参考图4A更全面地描述一个实施例。可以通过对量化系数4100执行逆量化来生成恢复数据4200，量化系数4100是通过使用初始量化参数量化变换系数4000而生成的。可以通过对量化系数4300执行逆量化来生成恢复数据4400，量化系数4300是通过使用尺寸大于初始量化参数的另一量化参数(例如，28)量化变换后的系数4000而生成的。恢复数据4200与恢复数据4400相同。
因此，视频编码装置2000可以将尺寸大于初始量化参数的另一量化参数决定为用于量化变换系数4000的最终量化参数，从而提高编码效率。也就是说，由于恢复数据4200与恢复数据4400相同，即使通过使用尺寸大于初始量化参数的另一量化参数来执行编码和解码，与通过使用初始量化参数执行编码和解码的情况相比，也可能不会发生图像劣化。
下面，将参考图4B更全面地描述另一个实施例。可以通过对量化系数4600执行逆量化来生成恢复数据4700，量化系数4600是通过使用初始量化参数量化变换系数4500而生成的。可以通过对量化系数4800执行逆量化来生成恢复数据4900，量化系数4800是通过使用尺寸大于初始量化参数的尺寸的另一量化参数(例如，28)量化变换后的系数4500而生成的。由于(1,3)位置处的值是“8”和“0”，因此恢复数据4700和恢复数据4900彼此不同。然而，即使在这种情况下，视频编码装置2000也可以将尺寸大于初始量化参数的另一量化参数决定为用于量化变换系数4500的最终量化参数，从而提高编码效率。
也就是说，在恢复数据4700和恢复数据4900之间的差异在参考范围内的情况下，即使恢复数据4700和恢复数据4900彼此不一致，视频编码装置2000也可以确定从比特率的减小获得的增益提供的优势大于由于使用另一量化参数的增加而导致的图像劣化的劣势。根据实施例，恢复数据4700和恢复数据4900之间的差异在参考范围内的情况可以包括不同系数的数量小或不同系数指示高频带的分量的情况。然而，当恢复数据(例如，恢复数据4700和恢复数据4900)之间的差异在参考范围内时的情况可以不限于此。
根据另一实施例，视频编码装置2000可通过使用决策模型来调整初始量化参数的尺寸。参考图6，决策模型6000可以接收在操作S2200中生成的量化系数，并且可以考虑编码效率和图像的劣化程度来输出最终量化参数。最终量化参数可以是通过增大或减小初始量化参数而获得的值。
可以基于机器学习生成决策模型6000。机器学习可以意指用于自己分类/学习输入数据的特征的算法技术。例如，与决策模型6000相关联的机器学习可以通过使用主成分分析(PCA)技术、深度网络学习技术和奇异值分解(SVD)技术中的任何一种、使用与许多量化系数相关联的数据作为输入来执行。
可以执行与决策模型6000相关联的机器学习以基于关于量化系数的信息来决定用于生成与输入数据对应的参考质量或更高质量的恢复数据的最终量化参数。例如，与决策模型6000相关联的机器学习可以包括允许决策模型6000通过使用图3的量化系数3400以及对应于量化系数3400的最终量化参数3500来学习的操作。此外，与决策模型6000相关联的机器学习可以包括允许决策模型6000通过使用图3的变换系数3600以及对应于量化系数3600的最终量化参数3900来学习的操作。
在上述方式中，可以通过使用无数量化系数和与其对应的最终量化参数来执行与决策模型6000相关联的机器学习。当执行机器学习时，可以一致地更新决策模型6000。
如上所述，视频编码装置2000可基于量化系数4100或仅与量化系数4100相关联的特性来调整初始量化参数的尺寸而不实际执行逆量化处理。因此，可以省略为确定另一个量化参数而执行的复杂操作(例如，计算失真率成本)。将参考图5更全面地描述根据实施例的用于调整初始量化参数的尺寸的确定基准。
在操作S2600中，视频编码装置2000可以将调整后尺寸的初始量化参数确定为最终量化参数。
在操作S2800中，视频编码装置2000可以通过使用在操作S2600中确定的最终量化参数来量化输入数据，并且可以获得输出数据。根据实施例的视频编码装置2000可以将在操作S2200中生成的每个量化系数除以相同的值“K”(K是正实数)，并且可以将相除结果值确定为输出数据。这里，可以根据调整初始量化参数的程度(例如，量化步长的增量)来不同地确定“K”。参见图4A和4B，视频编码装置2000可以仅执行将在操作S2200中生成的量化系数4100或量化系数4600中的每一个除以“2”的操作，而不是执行通过使用确定的最终量化参数量化变换后的系数4000或变换后的系数4500的操作。因此，视频编码装置2000可以将如此获得的量化系数4300或量化系数4800确定为输出数据。
图5是示出根据实施例的用于基于通过使用初始量化参数生成的量化系数来确定最终量化参数的方法的流程图。
图5的操作S5410、操作S5420、操作S5430、操作S5450、操作S5460和操作S5480可以属于图2B的操作S2400。然而，图5的操作S5410、操作S5420、操作S5430、操作S5450、操作S5460和操作S5480可以不是图2B的操作S2400的必要组件。图5的操作S5410、操作S5420、操作S5430、操作S5450、操作S5460和操作S5480的顺序可以改变。例如，在操作S2400中可以省略操作S5410、操作S5420、操作S5430、操作S5450、操作S5460和操作S5480中的一个或多个，或者除了操作S5410、操作S5420、操作S5430、操作S5450、操作S5460和操作S5480之外的任何其他操作可以添加到操作S2400。
在操作S5410中，视频编码装置2000可以通过使用初始量化参数对输入数据执行量化，并且可以生成量化系数。
在操作S5420中，视频编码装置2000可以确定在操作S5410中生成的所有量化系数是否是偶数。所有量化系数是偶数的情况可以意味着存在用于压缩输入数据而没有数据丢失的另一量化参数(例如，图4A的量化参数(QP)28)，并且另一量化参数具有比初始量化参数更大的值。如果在操作S5410中生成的所有量化系数都是偶数，则可以执行操作S5430；如果不是，则可以在操作S5450中确定另一条件。
在操作S5430中，视频编码装置2000可以增加初始量化参数的尺寸。例如，如果在操作S5410中生成的量化系数中具有最小尺寸的量化系数是2n(n是正整数)，则视频编码装置2000可以将量化步长增加多达2n倍。回到图3，由于通过使用初始量化参数3300量化变换系数3200而生成的所有量化系数3400是偶数，并且量化系数3400中具有最小尺寸的量化系数是“2”，则视频编码装置2000可以将初始量化参数增加到对应于是初始量化参数3300的尺寸(例如，8)的两倍的量化步长(例如，16)的尺寸的值(例如，28)。
在操作S5450中，视频编码装置2000可以仅基于量化系数的特征来确定从比特率的减少获得的增益提供的优势是否超过由于初始量化参数的增加导致的图像劣化的劣势。因此，视频编码装置2000可以确定是否调整初始量化参数的尺寸，而没有计算失真率成本。
在操作S5420中，视频编码装置2000可以确定在操作S5410中生成的量化系数中的作为奇数的量化系数的数量是否不大于参考值。回到参照图3，视频编码装置2000可以确定所生成的16个量化系数中的作为奇数的量化系数的数量是否不大于3。通过量化初始量化参数3300生成的量化系数3800中的(1,3)处的系数是奇数“1”。这可意味着在通过使用具有大于初始量化参数3300的值的另一量化参数来量化输入数据的情况下关于输入数据发生损失(即，图像劣化)。
然而，如上所述，在通过使用初始量化参数获得的量化系数中的作为奇数的量化系数的数量小于参考值的情况下，视频编码装置2000可以确定从比特率的降低获得的增益提供的优势比由于初始量化参数的增加而导致的图像劣化的劣势多。
然而，例外地，即使量化系数中的奇数的量化系数的数量大于参考值，如果大多数奇数系数是指示高频带的分量的系数，则视频编码装置2000可以确定人感觉到的图像的劣化程度是微小的。原因在于人对高频带中的图像劣化的敏感性低于低频带中的图像的劣化。即使在这种情况下，视频编码装置2000也可以确定从比特率的降低获得的增益提供的优势超过由于初始量化参数的增加导致的图像劣化的劣势。
如果确定从比特率的减小获得的增益提供的优势超过由于初始量化参数的增加导致的图像劣化的劣势，则可以执行操作S5460；如果不是，则可以执行操作S5480。
在操作S5460中，视频编码装置2000可以增加初始量化参数的尺寸。例如，如果在操作S5410中生成的量化系数中具有最小尺寸的量化系数是2n，则视频编码装置2000可以将量化步长增加多达2n倍。回到图3，量化系数3800由通过使用初始量化参数3300量化变换系数3600而生成的16个量化系数组成。量化系数3800中的仅16个量化系数中的“1”是奇数。另外，作为偶数的量化系数3800中的16个量化系数中的最小值为“2”。因此，视频编码装置2000可将初始量化参数增加到对应于初始量化参数3300的尺寸(例如，8)的两倍的尺寸(例如，16)的值(例如，28)。
在操作S5480中，视频编码装置2000可以通过使用决策模型来增加初始量化参数的尺寸。例如，视频编码装置2000可以通过使用基于机器学习技术学习的决策模型(例如，图6的6000)输出与在操作S5410中生成的量化系数对应的最终量化参数。
图7示出了根据实施例的每个深度的编码单元/分区。
根据实施例的视频编码装置2000可以使用基于层的编码单元，以便考虑图像特性来执行编码。编码单元的最大高度、最大宽度和最大深度可以根据图像的特性自适应地确定，并且可以根据用户的要求进行各种设置。可以根据预设编码单元的最大尺寸来确定每个深度的编码单元的尺寸。
根据实施例的编码单元的层结构7000示出了编码单元的最大高度和最大宽度是“64”并且最大深度是“3”的情况。最大深度表示从最大编码单元到最小编码单元的总分割次数。由于根据实施例沿着编码单元的层结构7000的垂直轴的深度变得更深，所以划分每个深度的编码单元的高度和宽度中的每一个。此外，沿着编码单元的层结构7000的水平轴示出了用于针对每个深度的编码单元的预测编码的预测单元/分区。
作为编码单元的层结构7000的最大编码单元的编码单元1310的深度为“0”，并且编码单元的尺寸，即，宽度×高度，为64×64。深度沿着垂直轴变得更深，并且存在深度为1的编码单元1320(尺寸为32×32)、深度为2的编码单元1330(尺寸为16×16)和深度为3的编码单元1340(尺寸为8×8)。深度为3的编码单元1340(尺寸为8×8)是最小编码单元。
对于每个深度，编码单元的预测单元/分区沿水平轴布置。如果深度为0的编码单元1310(其尺寸为64×64)是预测单元，则可以将预测单元划分为包括在64×64尺寸的编码单元1310中的64×64尺寸的预测区、64×32尺寸的预测区1312、32×64尺寸的预测区1314、32×32尺寸的预测区1316。
同样地，如果深度为1的尺寸为32×32的编码单元1320是预测单元，则可以将预测单元划分为包括在32×32尺寸的编码单元1320中的32×32尺寸的预测区、32×16尺寸的预测区1322、16×32尺寸的预测区1324、16×16尺寸的预测区1326。
同样地，如果深度为2的尺寸为16×16的编码单元1330是预测单元，则预测单元可以被划分为包括在16×16尺寸的编码单元1330中的16×16尺寸的预测区、16×8尺寸的预测区1332、8×16尺寸的预测区1334、8×8尺寸的预测区1336。
同样地，如果深度为3的尺寸为8×8的编码单元1340是预测单元，则可以将预测单元划分为包括在8x8尺寸的编码单元1340中的8×8尺寸的预测区、8×4尺寸的预测区1342、4×8尺寸的预测区1344、4×4尺寸的预测区1346。
随着深度变得更深，用于包括相同范围和尺寸的数据的每个深度的编码单元的数量增加。例如，关于深度1的一个编码单元包括的数据，需要四个深度为2的编码单元。
图8示出根据实施例的编码单元和变换单元之间的关系。
根据实施例的视频编码装置2000可以针对每个最大编码单元，通过尺寸小于或等于最大编码单元的编码单元对图像进行编码或解码。可以基于不大于每个编码单元的数据单元来选择用于变换编码处理的变换单元的尺寸。
例如，当当前编码单元8000的尺寸是64×64时，根据实施例的视频编码装置2000可以通过使用尺寸为32×32的变换单元8200来执行变换。
此外，根据实施例的视频编码装置2000可以通过使用32×32,16×16,8×8和4x4的每个变换单元的变换来编码尺寸为64×64的编码单元8000的数据，然后可以选择其中原始数据和编码数据之间的差异最小的变换单元。
对应于原始数据和预测数据之间的差异的残差数据可以包括在变换单元中。根据实施例的视频编码装置2000可以对变换单元的残差数据执行频率变换，以生成变换后的系数(例如，图3的3200或3600)。此外，视频编码装置2000可以量化基于通过上述量化参数决定方法确定的量化参数而生成的变换系数。
图9示出了根据实施例的另一视频编码装置的框图。
视频编码装置9000可以包括预测模块9200、变换模块9400、量化模块9600和量化参数决策模块9800。视频编码装置9000示出了图1的视频编码装置10的实施例。因此，即使在下面省略，以上关于图1的视频编码装置10给出的描述也可以应用于图9的视频编码装置9000。下面，将参考图10的流程图描述视频编码装置9000的操作。
图10是示出视频编码装置对图像进行编码的方法的流程图。
在操作S10100中，预测模块9200可以对当前编码单元的至少一个预测单元执行帧内预测或运动预测，并且可以为每个预测单元生成预测数据。作为运动预测结果生成的预测单元的预测数据可以表示当前预测单元和参考预测单元之间的残差数据。
在操作S10200中，变换模块9400可以相对于包括由预测模块9200生成的预测数据的当前编码单元，决定将在其上执行变换的树结构的至少一个变换单元。变换模块9400可以对包括在当前编码单元中的至少一个变换单元执行变换，以生成变换后的系数(例如，图3的3200或3600)。
在操作S10300中，量化参数决策模块9800可通过相对于至少一个变换单元调整初始量化参数的尺寸来决定最终量化参数。在操作S10200中，在确定与当前编码单元相关联的多个变换单元的情况下，可以针对多个变换单元不同地确定最终量化参数。例如，量化参数决策模块9800可以通过使用初始量化参数对当前变换单元执行量化，并且可以基于所生成的量化变换系数来调整初始量化参数的尺寸。可以将调整后的尺寸的初始量化参数确定为当前变换单元的最终量化参数。参考图2A至6更全面地描述量化参数决策模块9800决定最终量化参数的操作。
在操作S10400中，量化模块9600可以通过使用由量化参数决策模块9800确定的量化参数来对变换后的系数执行量化，并且可以生成量化的变换系数。
图11示出了根据实施例的另一视频解码装置的框图。
视频解码装置11000可以接收在视频编码装置9000中生成的比特流，并且可以对接收的比特流进行解码以恢复图像。
根据实施例的视频解码装置11000可以包括量化参数决策模块11200、逆量化模块11400、逆变换模块11600和重建模块11800。下面，将参考图12的流程图描述视频解码装置11000的操作。
图12是示出视频解码装置对图像进行解码的方法的流程图。
在操作S12100中，量化参数决策模块11200可以确定当前编码单元中包括的至少一个变换单元。
在操作S12200中，量化参数决策模块11200可以确定如此确定的至少一个变换单元的量化参数。在操作S12100中，在确定与当前编码单元相关联的多个变换单元的情况下，可以分别针对多个变换单元中的不同变换单元不同地确定量化参数。根据实施例的量化参数决策模块11200可以基于与从比特流接收的初始量化参数的差值来确定当前变换单元的另一量化参数。根据实施例，初始量化参数可以从包含关于当前变换单元所属的编码单元的信息的编码单元的头部获得。
在操作S12300中，逆量化模块11400可以通过使用由量化参数决策模块11200确定的量化参数对至少一个变换单元执行逆量化。可以通过逆量化恢复变换的系数，并且恢复变换系数可以称为恢复系数。可以通过使用第一量化参数来生成第一恢复系数。可以通过使用诸如最终量化参数的第二量化参数来生成第二恢复系数。
在操作S12400中，逆变换模块11600可以对由逆量化模块11400恢复的变换系数执行逆变换，以恢复包括在变换单元中的残差数据。
在操作S12500中，重建模块11800可以对当前编码单元的至少一个预测单元执行帧内预测或运动补偿，并且可以基于在操作S12400中针对每个预测单元恢复的残差数据来恢复图像数据。
图13示出了根据实施例的执行视频编码方法和视频解码方法的电子系统的示例性配置的框图。
电子系统1000可以包括主处理器1101、工作存储器1200、存储装置1300、通信块1400、用户接口1500和总线1600。例如，电子系统1000可以是以下电子设备之一：诸如台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能电话、可穿戴设备、视频游戏控制台、工作站、服务器和电动车辆。根据实施例的电子系统10000可以包括参考图1至9描述的视频编码装置中的至少一个。例如，电子系统1000可以包括图2A的视频编码装置2000，但不限于此。
主处理器1101可以控制电子系统1000的整体操作。主处理器1101可以处理各种算术运算和/或逻辑运算。为此，主处理器1101可以包括专用逻辑电路(例如，现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成芯片(ASIC))。例如，主处理器1101可以包括一个或多个处理器核，并且可以用通用处理器、专用处理器或应用处理器来实现。
在实施例中，主处理器1101可以通过执行存储在存储设备1300中的指令来执行上述视频编码方法。例如，主处理器1101可以通过使用参考图5描述的量化参数确定方法来确定输入数据的量化参数，并可以通过使用所确定的量化参数对输入数据进行编码。
主处理器11010可以包括GPU(未示出)。例如，GPU可以执行与图形处理相关联的程序指令。GPU可以从外部接收图形数据，并且可以将GPU处理的图形数据发送到外部。在实施例中，GPU可以执行参考图1至9描述的视频编码方法。例如，GPU可以通过对从外部接收的原始数据进行编码来生成比特流。
工作存储器1200可以存储要在电子系统1000的操作中使用的数据。例如，工作存储器1200可以临时存储由主处理器1101处理或将要处理的数据。工作存储器1200可以临时存储由主处理器1101生成的视频比特流或由主处理器1101处理的视频比特流。工作存储器1200可以包括：易失性存储器，例如动态随机存取存储器(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)等；和/或非易失性存储器，例如相变RAM(PRAM)、磁阻RAM(MRAM)、电阻RAM(ReRAM)、铁电RAM(FRAM)等。
存储装置1300可以包括至少一个存储器装置和控制器。存储装置1300的存储器装置可以存储数据而不管电源如何。例如，存储装置1300可以包括非易失性存储装置，诸如闪存、PRAM、MRAM、ReRAM、FRAM等。例如，存储装置1300可以包括诸如固态驱动器(SSD)、卡存储器、嵌入式存储器等的存储介质。根据实施例，存储装置1300可以存储通过对上述原始数据或视频数据进行编码而生成的比特流。
通信块1400可以与电子系统1000的外部设备/系统通信。例如，通信块1400可以支持各种无线通信协议中的至少一种，例如长期演进(LTE)、全球互操作性、微波接入(WiMax)、全球移动通信系统(GSM)、码分多址(CDMA)、蓝牙、近场通信(NFC)、无线保真(Wi-Fi)和射频识别(RFID)，和/或可以支持各种有线通信协议中的至少一种，例如传输控制协议/因特网协议(TCP/IP)、通用串行总线(USB)和火线接口(Firewire)。
用户接口1500可以在用户和电子系统1000之间执行通信仲裁。例如，用户接口1500可以包括输入接口，诸如键盘、鼠标、小键盘、按钮、触摸板、触摸屏、触摸垫、触摸球、相机、麦克风、陀螺仪传感器和振动传感器。例如，用户接口1500可以包括输出接口，诸如液晶显示(LCD)设备、发光二极管(LED)显示设备、有机LED(OLED)显示设备、有源矩阵OLED(AMOLED)显示设备、扬声器和电机。
总线1600可以提供电子系统1000的组件之间的通信路径。电子系统1000的组件可以基于总线1600的总线格式彼此交换数据。例如，总线格式可以包括一个或多个各种接口协议，如USB、小型计算机系统接口(SCSI)、外围组件互连快速(PCI e)、移动PCI e(M-PCIe)、高级技术附件(ATA)、并行ATA(PATA)、串行ATA(SATA)、串行连接SCSI(SAS)、集成驱动电子装置(IDE)、增强型IDE(EIDE)、非易失性存储器(NVMe)和通用闪存(UFS)。
同时，上面描述的视频编码方法和视频解码方法可以用计算机可读记录介质中的计算机可读代码来实现。计算机可读记录介质可以包括存储数据的所有种类的存储装置。计算机可读记录介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘、光学数据存储装置和载波(例如通过互联网的数据传输)。此外，在计算机可读记录介质中，可以以分布式方式存储和执行计算机可以读出的一个或多个程序。
以上描述旨在提供用于实现本文描述的发明构思的示例性配置和操作。除了上述实施例之外，本公开的范围和精神可以包括能够通过简单地改变或修改上述实施例而获得的实现。此外，本公开的范围和精神可以包括能够通过之后容易地改变或修改上述实施例来实施的各种实现。

Claims (20)

1.一种视频编码装置，包括至少一个处理器，其中，所述至少一个处理器被配置为：
基于通过使用第一量化参数从输入数据生成的量化系数的特性来调整第一量化参数的尺寸；
确定调整尺寸的第一量化参数作为最终量化参数；和
通过使用最终量化参数来量化输入数据以生成输出数据。
2.如权利要求1所述的视频编码装置，其中，如果基于通过使用第一量化参数生成的量化系数的特性确定通过使用第一量化参数恢复输入数据生成的第一恢复数据和通过使用第二量化参数恢复输入数据生成的第二恢复数据彼此相同或在参考范围内彼此不同，则所述至少一个处理器将第一量化参数的尺寸增加到第二量化参数的尺寸，和
其中第二量化参数的尺寸大于第一量化参数的尺寸。
3.如权利要求2所述的视频编码装置，其中，如果通过使用第一量化参数生成的所有量化系数是偶数，则所述至少一个处理器确定第一恢复数据和第二恢复数据是彼此相同的。
4.如权利要求3所述的视频编码装置，其中第二量化参数是对应于量化步长的值，第二量化参数的量化步长的尺寸是与第一量化参数对应的量化步长的尺寸的两倍。
5.如权利要求2所述的视频编码装置，其中，如果通过使用第一量化参数生成的量化系数中的作为奇数的量化系数的数量不大于参考值，则所述至少一个处理器确定第一恢复数据和第二恢复数据在参考范围内彼此不同。
6.如权利要求2所述的视频编码装置，其中，如果通过使用第一量化参数生成的量化系数中的作为奇数的量化系数是指示高频带的分量的系数，则所述至少一个处理器确定第一恢复数据和第二恢复数据在参考范围内彼此不同。
7.如权利要求1所述的视频编码装置，其中，所述至少一个处理器还被配置为通过使用基于机器学习生成的决策模型来调整第一量化参数，以及
其中，决策模型接收通过使用第一量化参数生成的量化系数，以输出最终量化参数。
8.如权利要求7所述的视频编码装置，其中，通过使用主成分分析技术、深度网络学习技术和奇异值分解技术中的至少一种技术来生成决策模型。
9.一种视频编码方法，由至少一个处理器执行，该方法包括：
通过使用第一量化参数对输入数据执行量化以生成量化系数；
基于通过使用第一量化参数生成的量化系数的特性来调整第一量化参数的尺寸；
确定调整尺寸的第一量化参数作为最终量化参数；和
通过使用最终量化参数来量化输入数据以生成输出数据。
10.如权利要求9所述的方法，其中，调整第一量化参数的尺寸包括：
基于通过使用第一量化参数生成的量化系数的特性确定通过使用第一量化参数恢复输入数据生成的第一恢复数据和通过使用第二量化参数恢复输入数据生成的第二恢复数据是否彼此相同或者在参考范围内彼此不同；和
如果确定第一恢复数据和第二恢复数据彼此相同或在参考范围内彼此不同，则将第一量化参数的尺寸增加到第二量化参数的尺寸，
其中第二量化参数的尺寸大于第一量化参数的尺寸。
11.如权利要求10所述的方法，其中，所述确定包括：
如果通过使用第一量化参数生成的所有量化系数是偶数，则确定第一恢复数据和第二恢复数据彼此相同。
12.如权利要求11所述的方法，其中，第二量化参数是对应于量化步长的值，第二量化参数的量化步长的尺寸是与第一量化参数对应的量化步长的尺寸的两倍。
13.如权利要求10所述的方法，其中，所述确定包括：
如果通过使用第一量化参数生成的量化系数中的作为奇数的量化系数的数量不大于参考值，则确定第一恢复数据和第二恢复数据在参考范围内彼此不同。
14.如权利要求10所述的方法，其中，所述确定包括：
如果通过使用第一量化参数生成的量化系数中的作为奇数的量化系数是指示高频带的分量的系数，则确定第一恢复数据和第二恢复数据在参考范围内彼此不同。
15.如权利要求9所述的方法，其中，调整第一量化参数的尺寸包括：
通过使用基于机器学习生成的决策模型来调整第一量化参数。
16.如权利要求15所述的方法，其中，通过使用主成分分析技术、深度网络学习技术和奇异值分解技术中的至少一种技术来生成所述决策模型。
17.一种视频编码方法，由至少一个处理器执行，该方法包括：
确定与编码单元相关联的至少一个变换单元；
对包括在所述至少一个变换单元中的多条残差数据执行频率变换，以生成与所述至少一个变换单元相关联的变换系数；
通过使用第一量化参数对变换系数进行量化，以生成量化系数；
基于通过使用第一量化参数生成的量化系数的特性来调整第一量化参数的尺寸，以确定最终量化参数；和
通过使用所确定的最终量化参数来量化变换系数。
18.如权利要求17所述的方法，其中，确定最终量化参数包括：
基于通过使用第一量化参数生成的量化系数的特性确定通过使用第一量化参数恢复变换系数生成的第一恢复系数和通过使用第二量化参数恢复变换系数生成的第二恢复系数是否彼此相同或者在参考范围内彼此不同；和
如果确定第一恢复系数和第二恢复系数彼此相同或者在参考范围内彼此不同，则将第一量化参数的尺寸增加到第二量化参数的尺寸，
其中第二量化参数的尺寸大于第一量化参数的尺寸。
19.如权利要求18所述的方法，其中，所述确定包括：
如果通过使用第一量化参数生成的所有量化系数是偶数，或者通过使用第一量化参数生成的量化系数中的作为偶数的量化系数的数量不大于参考值，则确定第一恢复系数和第二恢复系数彼此相同或在参考范围内彼此不同。
20.如权利要求17所述的方法，其中，如果确定与编码单元相关联的多个变换单元，则分别针对多个变换单元中的不同变换单元不同地确定最终量化参数。
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