CN111131821B - 依赖性量化下的去方块滤波 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及依赖性量化下的去方块滤波，公开了视频处理方法、装置和计算机程序产品。所述视频处理方法包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所述一个或多个去方块滤波参数，对当前视频块执行去方块滤波处理。

Description

依赖性量化下的去方块滤波
相关申请的交叉引用
根据适用的专利法和/或巴黎公约的规定，本申请及时要求于2018年10月31日提交的国际专利申请号PCT/CN2018/112945的优先权和利益。将国际专利申请号PCT/CN2018/112945的全部公开以引用方式并入本文，作为本申请公开的一部分。
技术领域
本文件涉及视频和图像编码技术。
背景技术
数字视频在互联网和其它数字通信网络上占最大的带宽使用。随着能够接收和显示视频的连接用户设备数量的增加，预计数字视频使用的带宽需求将继续增长。
发明内容
所公开的技术可以由视频或图像解码器或编码器实施例使用，其中量化参数在依赖性量化的编码工具下。
在一个示例的方面，公开了一种处理视频的方法。该方法包括由处理器执行使用依赖性标量量化来处理第一视频块的确定；由处理器基于使用依赖性标量量化来处理第一视频块的确定，来确定要用于第一视频块的去方块滤波的第一量化参数(QP)；根据所述第一QP，使用去方块滤波，对第一视频块执行进一步处理。
在另一个示例的方面，公开了一种视频处理方法。该方法包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所述一个或多个去方块滤波参数，对当前视频块执行去方块滤波处理。
在另一个示例的方面，公开了一种视频处理方法。该方法包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定是否应用去方块滤波处理，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及基于确定使用去方块滤波处理，对当前视频块执行去方块滤波处理。
在另一个示例的方面，公开了一种视频处理方法。该方法包括：在对当前视频块启用依赖性标量量化的情况下，确定要在该当前视频块的依赖性标量量化中使用的量化参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所确定的量化参数，对当前视频块进行依赖性标量量化，其中，所确定的量化参数还应用于当前视频块的使用量化参数作为输入参数的、与依赖性标量量化不同的视频处理。
在另一个示例的方面，公开了一种视频处理方法。该方法包括：在对当前视频块启用依赖性标量反量化的情况下，确定要在当前视频块的依赖性标量反量化中使用的量化参数，其中与依赖性标量反量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所确定的量化参数，对当前视频块进行依赖性标量反量化，其中，所确定的量化参数还应用于当前视频块的使用量化参数作为输入参数的、与依赖性标量反量化不同的视频处理。
在另一示例的方面，上述方法可以由包括处理器的视频解码器装置实现。
在另一示例的方面，上述方法可以由包括处理器的视频编码器装置实现。
在另一个示例的方面，上述方法可以由视频系统中的装置来实现，该装置包括处理器和其上具有指令的非暂时性存储器，其中所述指令在由处理器执行时使处理器实现上述的方法。
在又一示例的方面，这些方法可以以处理器可执行指令的形式实施并存储在计算机可读程序介质上。
在本文件中进一步描述这些以及其它方面。
附图说明
图1示出了在依赖性量化中使用的两个标量量化器的示例。
图2示出了依赖性量化的状态转换和量化器选择的示例。
图3示出了去方块滤波处理的整体处理流程的示例。
图4示出了Bs计算的流程图的示例。
图5示出了在编码树单元(CTU)边界处用于Bs计算的参考信息的示例。
图6示出了滤波开/关决策和强/弱滤波选择中涉及的像素的示例。
图7示出了4：2：2色度格式的去方块行为的示例。
图8是视频处理装置的示例的框图。
图9示出视频编码器的示例实现方式的框图。
图10是视频处理方法的示例的流程图。
图11是视频处理方法的示例的流程图。
图12是视频处理方法的示例的流程图。
图13是视频处理方法的示例的流程图。
图14是视频处理方法的示例的流程图。
具体实施方式
本文件提供了可以由图像或视频比特流的解码器使用的各种技术，以改善解压缩或解码的数字视频或图片的质量。为简洁起见，在本文中使用术语“视频”以包括图片序列(传统上称为视频)和单独图像。此外，视频编码器也可以在编码过程期间实现这些技术，以便重构解码帧用于进一步的编码。
在本文件中使用章节标题是为了易于理解，并且不将实施例和技术限于相应的章节。因此，一个章节的实施例可以与其它章节的实施例组合。
1.概要
本专利文件涉及视频编码技术。具体而言，涉及在利用依赖性量化时量化参数的使用。其可应用于例如HEVC的现有的视频编码标准，或待最终确定的标准(多功能视频编码)。其也可以适用于未来的视频编码标准或视频编解码器。
2.背景技术
视频编码标准主要是通过开发公知的ITU-T和ISO/IEC标准而发展起来的。ITU-T开发了H.261和H.263，ISO/IEC开发了MPEG-1和MPEG-4视觉，并且两个组织联合开发了H.262/MPEG-2视频、H.264/MPEG-4高级视频编码(AVC)和H.265/HEVC标准。自H.262以来，视频编码标准基于混合视频编码结构，其中采用了时域预测加变换编码。为了探索HEVC之外的未来视频编码技术，VCEG和MPEG于2015年联合成立了联合视频探索小组(JVET)。此后，JVET采用了许多新方法并将其纳入到名为联合探索模型(JEM)的参考软件中。2018年4月，创立VCEG(Q6/16)与ISO/IEC JTC1SC29/WG11(MPEG)之间的联合视频专家团队(JVET)，致力于VVC标准，目标为与HEVC相比降低50％的比特率。
图9是视频编码器的示例实现方式的框图。图9示出了编码器实现方式具有内置的反馈路径，其中视频编码器还执行视频解码功能(重构视频数据的压缩表示，以用于下一视频数据的编码)。
2.1依赖性标量量化
提出了依赖性标量量化，其是指这样一种方法：其中变换系数的可允许重构值的集合取决于在重构顺序上在当前变换系数级之前的变换系数级的值。与传统的非依赖性标量量化(如HEVC和VTM-1中使用的)相比，此方法的主要效果是，可允许的重构矢量(由变换块的所有重构变换系数给出)在N维矢量空间中(N表示变换块中变换系数的数量)被更密集地封包。这意味着，对于每N维单位体积的给定平均数量的可允许重构矢量，输入矢量和最接近的重构矢量之间的平均距离(或MSE失真)减小(对于输入矢量的典型分布)。最终，这种效果可以导致速率失真效率的改善。
通过以下方式实现依赖性标量量化的方法：(a)定义具有不同重构级的两个标量量化器，以及(b)定义在两个标量量化器之间切换的处理。
图1是所提出的依赖性量化方法中使用的两个标量量化器的图示。
在图1中示出了所使用的两个标量量化器，分别由Q0和Q1表示。可用重构级的位置由量化步长Δ唯一地指定。如果我们忽略变换系数的实际重构使用整数算术这一事实，则两个标量量化器Q0和Q1的特征如下：
Q0：第一量化器Q0的重构级由量化步长Δ的偶整数倍给出。当使用该量化器时，根据以下公式计算重构变换系数t'
t'＝2·k·Δ,
其中，k表示相关联的变换系数级(发送的量化索引)。
Q1：第二量化器Q1的重构级由量化步长Δ的奇整数倍、以及等于零的重构级给出。变换系数级k到重构变换系数t'的映射由下式指定
t'＝(2·k–sgn(k))·Δ,
其中，sgn(·)表示符号函数
sgn(x)＝(k＝＝0？0:(k<0？–1:1))。
所使用的标量量化器(Q0或Q1)未在比特流中显式地用信令通知。相反，通过在编码/重构顺序上在当前变换系数之前的变换系数级的奇偶校验位，来确定对当前变换系数使用的量化器。
图2是所提出的依赖性量化的状态转换和量化器选择的示例。
如图2所示，两个标量量化器(Q0和Q1)之间的切换是经由具有四个状态的状态机实现的。状态可以采用四个不同的值：0、1、2、3。其是通过在编码/重构顺序上在当前变换系数之前的变换系数级的奇偶校验位来确定的。在变换块的反量化开始时，将状态设置为等于0。以扫描顺序(即，以与对变换系数熵解码相同的顺序)来重构变换系数。在重构了当前变换系数后，如图2所示，状态被更新，其中k表示变换系数级的值。注意，下一状态仅取决于当前状态和当前变换系数级k的奇偶校验位(k&1)。用k表示当前变换系数级的值，状态更新可以写为
state＝stateTransTable[state][k&1],
其中，stateTransTable表示图2中所示的表，并且运算符&指定二进制补码算术中的按位“与”运算符。可替代地，也可以如下指定状态转换，而不用进行表查找：
state＝(32040>>((state<<2)+((k&1)<<1)))&3
此时，16比特值32040指定状态转换表。
状态唯一地指定了所使用的标量量化器。如果当前变换系数的状态等于0或1，则使用标量量化器Q0。否则(状态等于2或3)，使用标量量化器Q1。
详细的缩放(scaling)过程描述如下。
7.3.4.9残差编码语法
Figure GDA0004051859810000051
Figure GDA0004051859810000061
Figure GDA0004051859810000071
Figure GDA0004051859810000081
8.4.3变换系数的缩放处理
该处理的输入是：
亮度位置(xTbY,yTbY)，其指定相对于当前图片的左上亮度样点的当前亮度变换块的左上样点，
变量nTbW，其指定变换块宽度，
变量nTbH，其指定变换块高度，
变量cIdx，其指定当前块的颜色分量，
变量bitDepth，其指定当前颜色分量的比特深度。
该处理的输出是具有元素d[x][y]的缩放变换系数的(nTbW)x(nTbH)阵列d。
量化参数qP的推导如下：
如果cIdx等于0，则适用以下公式：
qP＝Qp′Y  (8-383)
否则，如果cIdx等于1，则适用以下公式：
qP＝Qp′Cb  (8-384)
否则(cIdx等于2)，则适用以下公式：
qP＝Qp′Cr  (8-385)
变量bdShift、rectNorm和bdOffset的推导如下：
bdShift ＝ bitDepth + ( ( ( Log2( nTbW ) + Log2( nTbH ) ) & 1 ) * 8 +(8-386)
(Log2(nTbW)+Log2(nTbH))/2)-5+dep_quant_enabled_flag
rectNorm ＝ ( ( Log2( nTbW ) + Log2( nTbH ) ) & 1 ) ＝ ＝ 1 ？ 181 : 1(8-387)
bdOffset ＝ ( 1 << bdShift ) >> 1  (8-388)
列表levelScale[]被指定为levelScale[k]＝{40,45,51,57,64,72}，其中，k＝0..5。
对于x＝0..nTbW-1、y＝0..nTbH-1，缩放变换系数d[x][y]的推导，适用以下公式：
中间缩放因子m[x][y]被设置为等于16。
缩放因子ls[x][y]的推导如下：
–如果dep_quant_enabled_flag等于1，则适用以下公式：
ls[ x ][ y ] ＝ ( m[ x ][ y ] * levelScale[ (qP + 1) ％ 6 ] ) << ((qP + 1) / 6 ) (8-389)
–否则(dep_quant_enabled_flag等于0)，则适用以下公式：
ls[ x ][ y ] ＝ ( m[ x ][ y ] * levelScale[ qP ％ 6 ] ) << ( qP / 6 )(8-390)
值dnc[x][y]的推导如下：
dnc[x][y]＝(TransCoeffLevel[xTbY][yTbY][cIdx][x][y]*ls[x][y]*rectNorm
+bdOffset ) >> bdShift  (8-391)
缩放变换系数d[x][y]的推导如下：
d[ x ][ y ] ＝ Clip3( CoeffMin, CoeffMax, dnc[ x ][ y ] )  (8-392)
假设量化参数(QP)QPC是当前CU所使用的QP，在依赖性量化中，其实际上根据公式8-389使用QPC+1进行量化。但是，如果不使用依赖性量化，则将QPC用于量化。
2.2去方块滤波
以与解码过程相同的顺序，对每个CU执行去方块滤波处理。首先对垂直边缘进行滤波(水平滤波)，然后对水平边缘进行滤波(垂直滤波)。对于亮度和色度分量两者，将滤波应用于确定要滤波的8×8块边界。为了降低复杂度，不处理4×4块边界。
图3示出了去方块滤波处理的总体处理。边界可以具有三个滤波状态值：无滤波、弱滤波和强滤波。每个滤波决策基于边界强度Bs、以及阈值β和tC。
图3是去方块滤波处理的整体处理流程的示例。
2.2.1边界决策
去方块滤波处理涉及两种边界：TU边界和PU边界。还考虑CU边界，因为CU边界也必然是TU和PU边界。当PU形状为2NxN(N>4)且RQT深度等于1时，滤波还涉及8x8块网格处的TU边界和CU内部每个PU之间的PU边界。
2.2.2边界强度计算
边界强度(Bs)反映边界可能需要多强的滤波处理。Bs的值为2表示强滤波，1表示弱滤波，0表示无去方块滤波。
令P和Q定义为滤波所涉及的块，其中P代表位于边界左侧(垂直边缘情况)或上方(水平边缘情况)的块，而Q代表位于边界右侧(垂直边缘情况)或上方(水平边缘情况)的块。图4示出了如何基于帧内编码模式、非零变换系数的存在、参考图片、运动矢量的数量和运动矢量差来计算Bs值。
在CTU边界处，如图5所示，重复使用关于左侧或上方的每隔一块(在4×4网格上)的信息，以便降低行缓冲存储器需求。图5是在CTU边界处用于Bs计算的参考信息的示例。
阈值变量
滤波开/关决策、强和弱滤波选择以及弱滤波过程涉及阈值β′和tC′。这些是从亮度量化参数Q的值中推导出的，如表2-1所示。Q的推导过程在2.2.3.1节中描述。
表2-1
Q 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
β′ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 7 8
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Q 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
β′ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4
Q 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53
β′ 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 - -
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 5 5 6 6 7 8 9 10 11 13 14 16 18 20 22 24  
变量β是从β'中推导出的，如下所示：
β＝β′*(1<<(BitDepthY-8))
变量tC是从tC′中推导出的，如下所示：
tC＝tC′*(1<<(BitDepthY-8))
如下描述了如何推导tC′和β′。
2.2.3.1tC′和β′
在第8.7.2.5.3小节中描述了针对tC′和β′的HEVC设计的解码处理。
8.7.2.5.3亮度块边缘的决策处理
该处理的输入是：
–亮度图像样点阵列recPictureL，
–亮度位置(xCb,yCb)，其指定相对于当前图片的左上角亮度样点的当前亮度编码块的左上角样点，
–亮度位置(xBl,yBl)，其指定相对于当前亮度编码块的左上角样点的当前亮度块的左上角样点，
–变量edgeType，其指定是对垂直(EDGE_VER)还是水平(EDGE_HOR)边缘进行滤波，
–变量bS，其指定边界滤波强度。
该处理的输出是：
–包含决策的变量dE、dEp和dEq，
–变量β和tC。
如果edgeType等于EDGE_VER，则样点值pi,k和qi,k(i＝0..3且k＝0和3)的推导如下：
qi,k＝recPictureL[xCb+xBl+i][yCb+yBl+k]  (8-284)
pi,k＝recPictureL[xCb+xBl-i-1][yCb+yBl+k]  (8-285)
否则(edgeType等于EDGE_HOR)，则样点值pi,k和qi,k(i＝0..3且k＝0和3)的推导如下：
qi,k＝recPictureL[xCb+xBl+k][yCb+yBl+i]  (8-286)
pi,k＝recPictureL[xCb+xBl+k][yCb+yBl-i-1]  (8-287)
变量QpQ和QpP分别被设置为等于包括含有样点q0,0和p0,0的编码块的编码单元的QpY值。
变量qPL的推导如下：
qPL＝((QpQ+QpP+1)>>1)  (8-288)
如表8-11中规定，基于亮度量化参数Q来确定变量β'的值，推导如下：
Q＝Clip3(0,51,qPL+(slice_beta_offset_div2<<1))  (8-289)
其中，slice_beta_offset_div2是包含样点q0,0的条带的语法元素slice_beta_offset_div2的值。
变量β的推导如下：
β＝β′*(1<<(BitDepthY-8))  (8-290)如表8-11中规定，基于亮度量化参数Q来确定变量tC'的值，推导如下：
Q＝Clip3(0,53,qPL+2*(bS-1)+(slice_tc_offset_div2<<1))(8-291)
其中，slice_tc_offset_div2是包含样点q0,0的条带的语法元素slice_tc_offset_div2的值。
变量tC的推导如下：
tC＝tC′*(1<<(BitDepthY-8)  (8-292)
取决于edgeType的值，适用以下公式：
–如果edgeType等于EDGE_VER，则应用以下有序步骤：
变量dpq0、dpq3、dp、dq和d的推导如下：
dp0＝Abs(p2,0-2*p1,0+p0,0)  (8-293)
dp3＝Abs(p2,3-2*p1,3+p0,3)  (8-294)
dq0＝Abs(q2,0-2*q1,0+q0,0)  (8-295)
dq3＝Abs(q2,3-2*q1,3+q0,3)  (8-296)
dpq0＝dp0+dq0  (8-297)
dpq3＝dp3+dq3  (8-298)
dp＝dp0+dp3  (8-299)
dq＝dq0+dq3  (8-300)
d＝dpq0+dpq3  (8-301)
将变量dE、dEp和dEq设置为等于0。
当d小于β时，适用以下有序步骤：
将变量dpq设置为等于2*dpq0。
对于样点位置(xCb+xBl,yCb+yBl)，用样点值pi,0、qi,0(其中i＝0..3)、变量dpq、β和tC作为输入调用8.7.2.5.6小节中规定的亮度样点的决策处理，并将输出分配给决策dSam0。
将变量dpq设置为等于2*dpq3。
对于样点位置(xCb+xBl,yCb+yBl+3)，用样点值pi,3、qi,3(其中i＝0..3)、变量dpq、β和tC作为输入调用8.7.2.5.6小节中规定的亮度样点的决策处理，并将输出分配给决策dSam3。
将变量dE设置为等于1。
当dSam0等于1并且dSam3等于1时，将变量dE设置为等于2。
当dp小于(β+(β>>1))>>3时，将变量dEp设置为等于1。
当dq小于(β+(β>>1))>>3时，将变量dEq设置为等于1。
–否则(edgeType等于EDGE_HOR)，适用以下有序步骤：
变量dpq0、dpq3、dp、dq和d的推导如下：
dp0＝Abs(p2,0-2*p1,0+p0,0)(8-302)
dp3＝Abs(p2,3-2*p1,3+p0,3)(8-303)
dq0＝Abs(q2,0-2*q1,0+q0,0)(8-304)
dq3＝Abs(q2,3-2*q1,3+q0,3)(8-305)
dpq0＝dp0+dq0(8-306)
dpq3＝dp3+dq3(8-307)
dp ＝ dp0 + dp3  (8-308)
dq ＝ dq0 + dq3  (8-309)
d ＝ dpq0 + dpq3 (8-310)
将变量dE、dEp和dEq设置为等于0。
当d小于β时，适用以下有序步骤：
将变量dpq设置为等于2*dpq0。
对于样点位置(xCb+xBl，yCb+yBl)，用样点值p0,0、p3,0、q0,0和q3,0、变量dpq、β和tC作为输入调用8.7.2.5.6小节中规定的亮度样点的决策处理，并将输出分配给决策dSam0。
将变量dpq设置为等于2*dpq3。
对于样点位置(xCb+xBl+3，yCb+yBl)，用样点值p0,3、p3,3、q0,3和q3,3、变量dpq、β和tC作为输入调用8.7.2.5.6小节中规定的亮度样点的决策处理，并将输出分配给决策dSam3。
将变量dE设置为等于1。
当dSam0等于1并且dSam3等于1时，将变量dE设置为等于2。
当dp小于(β+(β>>1))>>3时，将变量dEp设置为等于1。
当dq小于(β+(β>>1))>>3时，将变量dEq设置为等于1。
下表8-11示出了从输入Q推导出阈值变量β'和tC'。
表8-11
Q 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
β′ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 7 8
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Q 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
β′ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4
Q 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53
β′ 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 - -
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 5 5 6 6 7 8 9 10 11 13 14 16 18 20 22 24  
2.2.4对于4行的滤波开/关决策
滤波开/关决策是使用4行分组为一个单元而进行的，以降低计算复杂度。图6说明了该决策中涉及的像素。第一个4行的两个红色框中的6个像素用于确定这4行的滤波是开还是关。第二组4行的两个红色框中的6个像素用于确定第二组4行的滤波是开还是关。
图6示出了开/关决策和强/弱滤波选择中涉及的像素的示例。
定义以下变量：
dp0＝|p2,0-2*p1,0+p0,0|
dp3＝|p2,3-2*p1,3+p0,3|
dq0＝|q2,0-2*q1,0+q0,0|
dq3＝|q2,3-2*q1,3+q0,3|
如果dp0+dq0+dp3+dq3<β，则开启第一个四行的滤波，并应用强/弱滤波选择处理。如果不满足此条件，则不对第一个4行进行滤波。
此外，如果满足条件，则变量dE、dEp1和dEp2被设置如下：
dE被设置为等于1
如果dp0+dp3<(β+(β>>1))>>3，则变量dEp1被设置为等于1
如果dq0+dq3<(β+(β>>1))>>3，则变量dEq1被设置为等于1
以与上面所描述的类似的方式，对于第二组4行做出滤波开/关决策。
2.2.5对于4行的强/弱滤波选择
如果开启滤波，则在强滤波和弱滤波之间做出决策。涉及的像素与用于滤波开/关决策的像素相同。如果满足以下两组条件，则使用强滤波对第一个4行进行滤波。否则，使用弱滤波。
1)2*(dp0+dq0)<(β>>2),|p30-p00|+|q00-q30|<(β>>3)以及|p00-q00|<(5*tC+1)>>1
2)2*(dp3+dq3)<(β>>2),|p33-p03|+|q03-q33|<(β>>3)以及|p03-q03|<(5*tC+1)>>1
以类似的方式，做出对于第二组4行选择强滤波还是弱滤波的决策。
2.2.6强滤波
对于强滤波，通过以下公式获得滤波后的像素值。注意，对于每个P和Q块，分别使用四个像素作为输入来修改三个像素。
p0’＝(p2+2*p1+2*p0+2*q0+q1+4)>>3
q0’＝(p1+2*p0+2*q0+2*q1+q2+4)>>3
p1’＝(p2+p1+p0+q0+2)>>2
q1’＝(p0+q0+q1+q2+2)>>2
p2’＝(2*p3+3*p2+p1+p0+q0+4)>>3
q2’＝(p0+q0+q1+3*q2+2*q3+4)>>3
2.2.7弱滤波
Δ被定义如下。
Δ＝(9*(q0-p0)-3*(q1-p1)+8)>>4
当abs(Δ)小于tC*10时，
Δ＝Clip3(-tC,tC,Δ)
p0’＝Clip1Y(p0+Δ)
q0’＝Clip1Y(q0-Δ)
如果dEp1等于1，
Δp＝Clip3(-(tC>>1),tC>>1,(((p2+p0+1)>>1)-p1+Δ)>>1)
p1’＝Clip1Y(p1+Δp)
如果dEq1等于1，
Δq＝Clip3(-(tC>>1),tC>>1,(((q2+q0+1)>>1)-q1-Δ)>>1)
q1’＝Clip1Y(q1+Δq)
注意，对于每个P和Q块，分别使用三个像素作为输入来修改最多两个像素。
2.2.8色度滤波
用于色度滤波的边界强度Bs从亮度继承而来。如果Bs>1，则执行色度滤波。不对色度执行滤波选择处理，因为仅可以应用一次滤波。滤波后的样点值p0’和q0’的推导如下。
Δ＝Clip3(-tC,tC,((((q0-p0)<<2)+p1-q1+4)>>3))
p0’＝Clip1C(p0+Δ)
q0’＝Clip1C(q0-Δ)
当使用4：2：2色度格式时，每个色度块均具有矩形形状，并使用最多两个正方形变换对其进行编码。此处理在色度的变换块之间引入了另外的边界。这些边界不被去方块(图7中水平穿过中心的粗虚线)。
图7是4：2：2色度格式的去方块行为的示例。
2.3量化参数值范围的扩展
QP范围从[0,51]扩展到[0,63]，并且tC'和β'的推导如下。β和tC的表的大小分别从52和54增加到64和66。
8.7.2.5.3亮度块边缘的决策过程
变量qPL的推导如下：
qPL＝((QpQ+QpP+1)>>1)  (2-38)
变量β'的值是根据表2-3的规定，基于如下推导的亮度量化参数Q而确定的：
Q＝Clip3(0,63,qPL+(slice_beta_offset_div2<<1))  (2-39)
其中，slice_beta_offset_div2是包含样点q0,0的条带的语法元素slice_beta_offset_div2的值。
变量β的推导如下：
β＝β′*(1<<(BitDepthY-8))  (2-40)
变量tC'的值是根据表2-3的规定，基于如下推导的亮度量化参数Q而确定的：
Q＝Clip3(0,65,qPL+2*(bS-1)+(slice_tc_offset_div2<<1))(2-41)
其中，slice_tc_offset_div2是包含样点q0,0的条带的语法元素slice_tc_offset_div2的值。
变量tC的推导如下：
tC＝tC′*(1<<(BitDepthY-8))  (2-42)
下面的表2-3是根据输入Q对阈值变量β'和tC'的推导。
表2-3
Q 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
β′ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 7 8
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Q 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
β′ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4
Q 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
β′ 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66- 68- 70 72 74
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 5 5 6 6 7 8 9 10 11 13 14 16 18 20 22 24 26 28 30
Q 57 58 59 60 61 62 63 64 65
β′ 76 78 80 82 84 86 88 - -
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 32 34 36 38 40 42 44 46 48  
2.4上下文变量的初始化
在基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)中，上下文变量的初始状态取决于条带的QP。初始化过程描述如下。
9.3.2.2上下文变量的初始化过程
该过程的输出是由ctxTable和ctxIdx索引的初始化的CABAC上下文变量。
在上下文变量的初始化中使用8比特变量initValue的值，这些上下文变量被分配给7.3.8.1至7.3.8.11小节中的所有语法元素，但end_of_slice_segment_flag、end_of_sub_stream_one_bit和pcm_flag除外。
对于每个上下文变量，初始化两个变量pStateIdx和valMps。
注1–如9.3.4.3小节进一步描述的，变量pStateIdx对应于概率状态索引，且变量valMps对应于最可能符号的值。
根据8比特表条目initValue，两个4比特变量slopeIdx和offsetIdx的推导如下：
slopeIdx＝initValue>>4
offsetIdx＝initValue&15  (9-4)
在上下文变量的初始化中使用的变量m和n从lopedIdx和offsetIdx推导，如下所述：
m＝slopeIdx*5-45
n ＝ ( offsetIdx << 3 ) – 16  (9-5)
分配给pStateIdx和valMps进行初始化的两个值从SliceQpY推导，其在公式7-40中推导。给定变量m和n，初始化被指定为如下：
preCtxState＝Clip3(1,126,((m*Clip3(0,51,SliceQpY))>>4)+n)
valMps＝(preCtxState<＝63)？0:1
pStateIdx ＝ valMps ？ ( preCtxState - 64 ) : ( 63 - preCtxState )(9-6)
有由变量initType指定的、三种初始化类型中的每一种需要初始化的ctxIdx。还有包含初始化所需的initValue值的表编号。对于P和B条带类型，initType的推导取决于cabac_init_flag语法元素的值。变量initType的推导如下：
if(slice_type＝＝I)
initType＝0
else if(slice_type＝＝P)
initType ＝ cabac_init_flag ？ 2 : 1  (9-7)
else
initType＝cabac_init_flag？1:2
3.实施例解决的问题的示例
在依赖性量化中，QPC+1被用于量化。但是，在去方块滤波处理中，使用了QPC，这是不一致的。
另外，如果在去方块滤波处理中使用QPC+1，由于QPC可以被设置为最大值，即63，所以如何处理Q和tC/β之间的映射表是未知的。
4.实施例的示例
为了解决该问题，可以将多种方法应用于去方块滤波处理，其依赖于要滤波的块的量化参数。也可以适用于其它类型的过程，例如双边滤波，其取决于与一个块相关联的量化参数。
以下详细列出的技术应被视为解释一般概念的示例。这些发明不应狭义地解释。此外，可以以任何方式组合技术。将允许的最小和最大QP分别表示为QPmin和QPmax。将当前CU的用信令通知的量化参数表示为QPC，且量化/反量处理程依赖于QPC+N来推导量化步长(例如，当前依赖性量化设计中，N＝1)。将Tc’[n]和β’[n]表示为Tc’和β’表的第n个条目。
1.提议是否以及如何应用去方块滤波可以取决于是否使用了依赖性标量量化。
a.例如，去方块滤波中使用的QP取决于dep_quant_enabled_flag等于0还是1。
2.提议在依赖性量化、去方块滤波或/和使用QP作为输入参数的任何其它处理中，使用一个相同的QP。
a.在一个示例中，在依赖性量化中使用QPC而不是QPC+N。N是整数，例如1、3、6、7或-1、-3、-6、-7。
b.在一个示例中，在去方块滤波或/和使用QP作为输入参数的任何其它处理中使用QPC+N。
c.在使用QPC+N之前，将其裁剪到有效范围。
3.提议在依赖性量化中使用QPC+N时，对于依赖性量化，将允许的QP范围设置为[QPmin–N,QPmax–N]而不是[QPmin,QPmax]。
a.可替代的，将允许的QP范围设置为[Max(QPmin–N,QPmin),Min(QPmax–N,QPmax)]。
4.提议与不使用依赖性量化相比，当使用依赖性量化时，使用更弱/更强的去方块滤波。
a.在一个示例中，当启用依赖性量化时，编码器选择更弱/更强的去方块滤波，并将其信令通知给解码器。
b.在一个示例中，当启用依赖性量化时，在编码器和解码器两者处隐式地使用更小/更大的阈值Tc和β。
5.当在去方块滤波处理中使用QPC+N时，Tc’和β’表中可能需要更多的条目(例如表2-3)用于QPmax+N。
a.可替代的，可以使用相同的表，但是，无论何时QPC+N首先被裁剪到相同的范围[QPmin,QPmax]。
b.在一个示例中，Tc'表被扩展为：tc'[66]＝50且tc'[67]＝52。
c.在一个示例中，Tc’表扩展为：tc’[66]＝49且tc’[67]＝50。
d.在一个示例中，Tc’表扩展为：tc’[66]＝49且tc’[67]＝51。
e.在一个示例中，Tc’表扩展为：tc’[66]＝48且tc’[67]＝50。
f.在一个示例中，Tc’表扩展为：tc’[66]＝50且tc’[67]＝51。
g.在一个示例中，β'表扩展为：β′[64]＝90且β′[65]＝92。
h.在一个示例中，β’表扩展为：β’[64]＝89且β’[65]＝90。
i.在一个示例中，β’表扩展为：β’[64]＝89且β’[65]＝91。
j.在一个示例中，β’表扩展为：β’[64]＝88且β’[65]＝90。
k.在一个示例中，β'表扩展为：β′[64]＝90且β′[65]＝91。
6.当启用依赖性量化时，CABAC上下文的初始化取决于QPC+N而不是QPC。
7.基于是否使用依赖性量化，高层信令通知的量化参数可以被指派不同的语义。
a.在一个示例中，对于图片参数集/图片头中指示的qp(即，HEVC中的init_qp_minus26)，其可以具有不同的语义。
i.当依赖性量化为OFF时，init_qp_minus26加26指定参考PPS的每个条带的SliceQpY的初始值、或参考PPS/图片标头的所有片(tile)的量化参数的初始值。
ii.当依赖性量化为ON时，init_qp_minus26加27指定参考PPS的每个条带的SliceQpY的初始值、或参考PPS/图片标头的所有片的量化参数的初始值。
b.在一个示例中，对于条带标头/片标头/片组标头中指示的增量qp
(即，HEVC中的slice_qp_delta)，其可以具有不同的语义。
i.当依赖性量化为OFF时，slice_qp_delta指定QpY的初始值，该初始值将被用于条带/片/片组中的编码块，直到在编码单元层中被CuQpDeltaVal的值修改。条带/片/片组的QpY量化参数的初始值SliceQpY如下推导：
SliceQpY＝26+init_qp_minus26+slice_qp_delta
ii.当依赖性量化为ON时，slice_qp_delta指定QpY的初始值，该初始值将被用于条带/片/片组中的编码块，直到在编码单元层中被CuQpDeltaVal的值修改。条带/片/片组的QpY量化参数的初始值SliceQpY如下推导：
SliceQpY＝26+init_qp_minus26+slice_qp_delta+1
8.可以在SPS/PPS/VPS/序列标头/图片标头/条带标头/片组标头/CTU组等中，用信令通知是启用还是禁用所提出的方法。
5.另一实施例的示例
在一个实施例中，在去方块滤波中使用QPC+1。新添加的部分突出显示。
8.7.2.5.3亮度块边缘的决策处理
该处理的输入是：
亮度图像样点阵列recPictureL，
–亮度位置(xCb,yCb)，其指定相对于当前图片的左上角亮度样点的当前亮度编码块的左上角样点，
–亮度位置(xBl,yBl)，其指定相对于当前亮度编码块的左上角样点的当前亮度块的左上角样点，
–变量edgeType，其指定是对垂直(EDGE_VER)还是水平(EDGE_HOR)边缘进行滤波，
–变量bS，其指定边界滤波强度。
该处理的输出是：
–包含决策的变量dE、dEp和dEq，
–变量β和tC。
如果edgeType等于EDGE_VER，则样点值pi,k和qi,k(i＝0..3且k＝0和3)的推导如下：
qi,k＝recPictureL[xCb+xBl+i][yCb+yBl+k]  (8-284)
pi,k＝recPictureL[xCb+xBl-i-1][yCb+yBl+k]  (8-285)
否则(edgeType等于EDGE_HOR)，则样点值pi,k和qi,k(i＝0..3且k＝0和3)的推导如下：
qi,k＝recPictureL[xCb+xBl+k][yCb+yBl+i]  (8-286)
pi,k＝recPictureL[xCb+xBl+k][yCb+yBl-i-1]  (8-287)
变量QpQ和QpP分别被设置为等于包括含有样点q0,0和p0,0的编码块的编码单元的QpY值。
如果包括含有样点q0,0的编码块的编码单元的dep_quant_enabled_flag等于1，则将QpQ设置为等于QpQ+1。如果包括含有样点p0,0的编码块的编码单元的dep_quant_enabled_flag等于1，则QpP设置等于QpP+1。
变量qPL的推导如下：
qPL＝((QpQ+QpP+1)>>1)  (8-288)
如表8-11中规定，基于亮度量化参数Q来确定变量β'的值，推导如下：
Q ＝ Clip3( 0, 51, qPL + ( slice_beta_offset_div2 << 1 ) )  (8-289)
其中，slice_beta_offset_div2是包含样点q0,0的条带的语法元素slice_beta_offset_div2的值。
变量β的推导如下：
β ＝ β′ * ( 1 << ( BitDepthY - 8) )  (8-290)
如表8-11中规定，基于亮度量化参数Q来确定变量tC'的值，推导如下：
Q＝Clip3(0,53,qPL+2*(bS-1)+(slice_tc_offset_div2<<1))(8-291)
其中，slice_tc_offset_div2是包含样点q0,0的条带的语法元素slice_tc_offset_div2的值。
变量tC的推导如下：
tC ＝ tC′ * ( 1 << ( BitDepthY - 8)  (8-292)
取决于edgeType的值，适用以下公式：
–如果edgeType等于EDGE_VER，则应用以下有序步骤：
变量dpq0、dpq3、dp、dq和d的推导如下：
dp0 ＝ Abs( p2,0 - 2 * p1,0 + p0,0 )  (8-293)
dp3 ＝ Abs( p2,3 - 2 * p1,3 + p0,3 )  (8-294)
dq0 ＝ Abs( q2,0 - 2 * q1,0 + q0,0 )  (8-295)
dq3 ＝ Abs( q2,3 - 2 * q1,3 + q0,3 )  (8-296)
dpq0 ＝ dp0 + dq0  (8-297)
dpq3 ＝ dp3 + dq3  (8-298)
dp ＝ dp0 + dp3  (8-299)
dq ＝ dq0 + dq3  (8-300)
d ＝ dpq0 + dpq3  (8-301)
将变量dE、dEp和dEq设置为等于0。
当d小于β时，适用以下有序步骤：
将变量dpq设置为等于2*dpq0。
对于样点位置(xCb+xBl,yCb+yBl)，用样点值pi,0、qi,0(其中i＝0..3)、变量dpq、β和tC作为输入调用8.7.2.5.6小节中规定的亮度样点的决策处理，并将输出分配给决策dSam0。
将变量dpq设置为等于2*dpq3。
对于样点位置(xCb+xBl,yCb+yBl+3)，用样点值pi,3、qi,3(其中i＝0..3)、变量dpq、β和tC作为输入调用8.7.2.5.6小节中规定的亮度样点的决策处理，并将输出分配给决策dSam3。
将变量dE设置为等于1。
当dSam0等于1并且dSam3等于1时，将变量dE设置为等于2。
当dp小于(β+(β>>1))>>3时，将变量dEp设置为等于1。
当dq小于(β+(β>>1))>>3时，将变量dEq设置为等于1。
–否则(edgeType等于EDGE_HOR)，适用以下有序步骤：
变量dpq0、dpq3、dp、dq和d的推导如下：
dp0＝Abs(p2,0-2*p1,0+p0,0) (8-302)
dp3＝Abs(p2,3-2*p1,3+p0,3)  (8-303)
dq0＝Abs(q2,0-2*q1,0+q0,0)  (8-304)
dq3＝Abs(q2,3-2*q1,3+q0,3)  (8-305)
dpq0＝dp0+dq0  (8-306)
dpq3＝dp3+dq3  (8-307)
dp＝dp0+dp3  (8-308)
dq＝dq0+dq3  (8-309)
d＝dpq0+dpq3  (8-310)
将变量dE、dEp和dEq设置为等于0。
当d小于β时，适用以下有序步骤：
将变量dpq设置为等于2*dpq0。
对于样点位置(xCb+xBl，yCb+yBl)，用样点值p0,0、p3,0、q0,0和q3,0、变量dpq、β和tC作为输入调用8.7.2.5.6小节中规定的亮度样点的决策处理，并将输出分配给决策dSam0。
将变量dpq设置为等于2*dpq3。
对于样点位置(xCb+xBl+3，yCb+yB)，用样点值p0,3、p3,3、q0,3和q3,3、变量dpq、β和tC作为输入调用8.7.2.5.6小节中规定的亮度样点的决策处理，并将输出分配给决策dSam3。
将变量dE设置为等于1。
当dSam0等于1并且dSam3等于1时，将变量dE设置为等于2。
当dp小于(β+(β>>1))>>3时，将变量dEp设置为等于1。
当dq小于(β+(β>>1))>>3时，将变量dEq设置为等于1。
下表8-11示出了从输入Q推导出阈值变量β'和tC'。
表8-11
Q 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
β′ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 7 8
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Q 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
β′ 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4
Q 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53
β′ 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 - -
<![CDATA[t<sub>C</sub>′]]> 5 5 6 6 7 8 9 10 11 13 14 16 18 20 22 24  
图8是视频处理装置800的框图。装置800可以用于实现本文描述的方法中的一种或多种。装置800可以实施在智能手机、平板电脑、计算机、物联网(IoT)接收器等中。装置800可以包括一个或多个处理器802、一个或多个存储器804和视频处理硬件806。一个或多个处理器802可以被配置为实现本文件中描述的一种或多种方法。一个或多个存储器804可以用于存储用于实现本文描述的方法和技术的数据和代码。视频处理硬件806可以用于在硬件电路中实现本文件中描述的一些技术。
图10是处理视频的方法1000的流程图。方法1000包括：执行(1005)使用依赖性标量量化来处理第一视频块的确定；基于使用依赖性标量量化来处理第一视频块的确定，确定(1010)要用于第一视频块的去方块滤波的第一量化参数(QP)；以及根据第一QP，使用去方块滤波对第一视频块执行(1015)进一步处理。
参考方法1000，在本文件的第4节中描述了确定用于编码的候选及其使用的一些示例。例如，如第4节所描述的，可以取决于依赖性标量量化的使用，来确定用于去方块滤波的量化参数。
参考方法1000，可以在视频比特流中编码视频块，其中可以通过使用与运动信息预测有关的比特流生成规则来实现比特效率。
该方法可以包括：其中，使用依赖性标量量化的确定基于标志信号的值。
该方法可以包括：其中，用于去方块滤波的第一QP用于第一视频块的依赖性标量量化和其它处理技术。
该方法可以包括：其中，第一QP是QPc。
该方法可以包括：其中，第一QP是QPc+N，其中N是整数。
该方法可以包括：其中，QPc+N是从在先值修改而来，以适合在阈值范围内。
该方法可以包括：其中，阈值范围是[Max(QPmin–N,QPmin),Min(QPmax–N,QPmax)]。
该方法可以包括：由处理器确定不使用依赖性标量量化来处理第二视频块；以及使用另一种去方块滤波对第二视频块执行进一步处理，其中，基于依赖性标量量化被用于第一视频块，用于第一视频块的去方块滤波比用于处理第二视频块的所述另一种去方块滤波更强或更弱。
该方法可以包括：其中，去方块滤波由编码器选择，该方法还包括：向解码器信令通知对于第一视频块启用了依赖性标量量化。
该方法可以包括：其中，基于依赖性标量量化的使用，编码器和解码器使用更小或更大的阈值Tc和β。
该方法可以包括：其中，第一QP是QPc+N，并且对于QPmax+N，额外的条目被用于Tc'和β'表。
该方法可以包括：其中，第一QP是QPc+N，并且基于QPc+N被裁剪为阈值范围内，对于QPmax+N，Tc’和β’表是相同的。
该方法可以包括：其中，将Tc’表扩展为：tc’[66]＝50且tc’[67]＝52。
该方法可以包括：其中，将Tc’表扩展为：tc’[66]＝49且tc’[67]＝50。
该方法可以包括：其中，将Tc’表扩展为：tc’[66]＝49且tc’[67]＝51。
该方法可以包括：其中，将Tc’表扩展为：tc’[66]＝48且tc’[67]＝50。
该方法可以包括：其中，将Tc’表扩展为：tc’[66]＝50且tc’[67]＝51。
该方法可以包括：其中，将β'表扩展为：β'[64]＝90且β'[65]＝92。
该方法可以包括：其中，将β'表扩展为：β'[64]＝89且β'[65]＝90。
该方法可以包括：其中，将β'表扩展为：β'[64]＝89且β'[65]＝91。
该方法可以包括：其中，将β'表扩展为：β'[64]＝88且β'[65]＝90。
该方法可以包括：其中，将β'表扩展为：β'[64]＝90且β'[65]＝91。
该方法可以包括：其中，基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)的初始化基于第一QP为QPc+N、并且使用依赖性标量量化来处理第一视频块。
该方法可以包括：其中，基于依赖性标量量化的使用，用语义来信令通知使用依赖性标量量化来处理第一视频块的确定。
该方法可以包括：其中，在图片参数集或图片标头中指示第一QP。
该方法可以包括：其中，基于依赖性量化处于关闭，图片参数集或图片标头指示init_qp_minus26加26，init_qp_minus26加26指定参考PPS的条带的SliceQpy的初始值、或者PPS或图片标头中所参考的片(tile)的量化参数的初始值。
该方法可以包括：其中，基于依赖性量化被使用，图片参数集或图片标头指示init_qp_minus26加27，init_qp_minus26加27指定参考PPS的条带的SliceQpy的初始值、或者PPS或图片标头中所参考的片的量化参数的初始值。
该方法可以包括：其中，第一QP在条带标头、片标头或片组标头中指示。
该方法可以包括：其中，基于依赖性量化处于关闭，条带标头、片标头、或片组标头指示slice_qp_delta，slice_qp_delta指定QpY的初始值，QpY的初始值用于条带、片、或片组中的编码块，直到在编码单元层中被CuQpDeltaVal的值修改，其中QpY的初始值为SliceQpY，其中SliceQpY＝26+init_qp_minus26+slice_qp_delta。
该方法可以包括：其中，基于依赖性量化被使用，条带标头、片标头、或片组标头指示slice_qp_delta，slice_qp_delta指定QpY的初始值，QpY的初始值用于条带、片、或片组中的编码块，直到在编码单元层中被CuQpDeltaVal的值修改，其中QpY的初始值为SliceQpY，其中SliceQpY＝26+init_qp_minus26+slice_qp_delta+1。
该方法可以包括：其中，该方法基于在SPS、PPS、VPS、序列标头、图片标头、条带标头、片组标头、或编码树单元(CTU)组中被信令通知而被应用。
图11是用于处理视频的视频处理方法1100的流程图。方法1100包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定(1105)要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所述一个或多个去方块滤波参数，对当前视频块执行(1110)去方块滤波处理。
该方法可以包括：其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，确定对应于更弱的去方块滤波的一个或多个去方块滤波参数；或者在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，确定对应于更强的去方块滤波的一个或多个去方块滤波参数。
该方法可以包括：其中，所述更强的去方块滤波修改较多的像素，而所述更弱的去方块滤波修改较少的像素。
该方法可以包括：其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，选择更小的阈值Tc和β；或者在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，选择更大的阈值Tc和β。
该方法可以包括：其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定所述一个或多个去方块滤波参数中包含的量化参数。
该方法可以包括：其中，在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，将用于去方块滤波处理的量化参数设置为等于QPc+N，其中，QPc是用信令通知的当前视频块的量化参数，QPc+N是用于依赖性标量量化的量化参数，N是整数且N>＝1。
该方法可以包括：其中，在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，映射表中设置有至少一个额外的条目，其中，所述映射表指示量化参数与阈值β’之间的映射关系，或者指示量化参数与阈值Tc’之间的映射关系。
该方法可以包括：其中，根据以下选项中的任何一种来扩展所述映射表：tc'[66]＝50且tc'[67]＝52、tc'[66]＝49且tc'[67]＝50、tc'[66]＝49且tc'[67]＝51、tc'[66]＝48且tc'[67]＝50、tc'[66]＝50且tc'[67]＝51。
该方法可以包括：其中，根据以下选项中的任何一种来扩展所述映射表：β’[64]＝90且β’[65]＝92、β’[64]＝89且β’[65]＝90、β’[64]＝89且β’[65]＝91、β’[64]＝88且β’[65]＝90、β’[64]＝90且β’[65]＝91。
该方法可以包括：其中，在QPc+N大于QPmax或小于QPmin的情况下，将QPc+N裁剪到范围[QPmin，QPmax]内，其中，QPmin和QPmax分别是最小可允许的量化参数和最大可允许的量化参数。
图13是用于处理视频的视频处理方法1300的流程图。方法1300包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定(1305)是否应用去方块滤波处理，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及基于确定应用去方块滤波处理，对当前视频块执行(1310)去方块滤波处理。
图12是用于处理视频的视频处理方法1200的流程图。方法1200包括：在对当前视频块启用依赖性标量量化的情况下，确定(1205)要在该当前视频块的依赖性标量量化中使用的量化参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所确定的量化参数，对当前视频块进行(1210)依赖性标量量化，其中，所确定的量化参数还应用于使用量化参数作为当前视频块的输入参数的、与依赖性标量量化不同的视频处理。
该方法可以包括：其中，与依赖性标量量化不同的视频处理包括去方块滤波处理。
该方法可以包括：其中，在对当前视频块启用依赖性标量量化的情况下，所确定的量化参数是QPc，其中，QPc是用信令通知的当前视频块的量化参数。
该方法可以包括：其中，在对当前视频块启用依赖性标量量化的情况下，所确定的量化参数是QPc+N，其中，QPc是用信令通知的当前视频块的量化参数，且N为整数。
该方法可以包括：在使用QPc+N之前将其裁剪到阈值范围。
该方法可以包括：其中，所述阈值范围为[QPmin，QPmax]，其中，QPmin和QPmax分别是所允许的最小和最大量化参数。
该方法可以包括：其中，在对当前视频块启用依赖性标量量化的情况下，依赖性标量量化的所允许的QPc范围为[QPmin-N，QPmax-N]，其中，QPmin和QPmax分别是在对当前视频块未启用依赖性标量量化的情况下所允许的QPc的最小值和最大值。
该方法可以包括：其中，在对当前视频块启用依赖性标量量化的情况下，依赖性标量量化的所允许的QPc范围为[Max(QPmin–N,QPmin),Min(QPmax–N,QPmax)]，其中，QPmin和QPmax分别是在对当前视频块未启用依赖性标量量化的情况下所允许的QPc的最小值和最大值。
该方法可以包括：其中，在启用依赖性标量量化的情况下，基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)的初始化基于QPc+N。
该方法可以包括：其中，基于是否启用依赖性标量量化，高层量化参数指派不同的语义。
该方法可以包括：其中，在图片参数集或图片标头中通过第一参数信令通知所述量化参数。
该方法可以包括：其中，所述第一参数是init_qp_minus26，并且在禁用依赖性标量量化的情况下，init_qp_minus26加26指定参考图片参数集的条带的初始量化参数值SliceQpY、或参考图片参数集或图片标头的片的量化参数的初始值。
该方法可以包括：其中，所述第一参数是init_qp_minus26，并且在启用依赖性标量量化的情况下，init_qp_minus26加27指定参考图片参数集的条带的初始量化参数值SliceQpY、或参考图片参数集或图片标头的片的量化参数的初始值。
该方法可以包括：其中，在图片参数集或图片标头中通过第二参数信令通知所述量化参数。
该方法可以包括：其中，所述第二参数是slice_qp_delta，并且在禁用依赖性标量量化的情况下，slice_qp_delta用于推导初始量化参数值QpY，该初始量化参数值QpY用于条带、片或片组中的编码块，直到在编码单元层中被CuQpDeltaVal的值修改，其中QpY的初始值设置为等于SliceQpY，并且SliceQpY＝26+init_qp_minus26+slice_qp_delta。
该方法可以包括：其中，所述第二参数是slice_qp_delta，并且在启用依赖性标量量化的情况下，slice_qp_delta用于推导初始量化参数值QpY，该初始量化参数值QpY用于条带、片或片组中的编码块，直到在编码单元层中被CuQpDeltaVal的值修改，其中QpY的初始值设置为等于SliceQpY，并且SliceQpY＝26+init_qp_minus26+slice_qp_delta+1。
该方法可以包括：其中，当所述方法在SPS、PPS、VPS、序列标头、图片标头、条带标头、片组标头、或编码树单元(CTU)组中用信令通知的情况下，应用所述方法。
图14是用于处理视频的视频处理方法1400的流程图。方法1400包括：在对当前视频块启用依赖性标量反量化的情况下，确定(1405)要在当前视频块的依赖性标量反量化中使用的量化参数，其中与依赖性标量反量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所确定的量化参数，对当前视频块进行(1410)依赖性标量反量化，其中，所确定的量化参数还应用于当前视频块的使用量化参数作为输入参数的、与依赖性标量反量化不同的视频处理。
应当理解，当被压缩的编码单元的形状与传统的正方形块或半正方形的矩形块显著不同时，在视频编码器或解码器中可以实施所公开的技术以改善压缩效率。例如，使用诸如尺寸为4×32或32×4的单元的长的或高的编码单元的新编码工具可以受益于所公开的技术。
应当理解，所公开的技术可以实施在包括处理器和其上具有指令的非暂时性存储器的视频系统中，其中，所述指令在由处理器执行时，使处理器实现上述公开的方法。
本文中公开的和其它描述的技术方案、示例、实施例、模块和功能操作可以在数字电子电路、或计算机软件、固件或硬件中实现，包括本文中所公开的结构及其结构等效体，或其中一个或多个的组合。公开的实施例和其它实施例可以实现为一个或多个计算机程序产品，即一个或多个编码在计算机可读介质上的计算机程序指令的模块，以供数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作。计算机可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、存储设备、影响机器可读传播信号的物质组成或其中一个或多个的组合。术语“数据处理装置”包括用于处理数据的所有装置、设备和机器，包括例如可编程处理器、计算机或多处理器或计算机组。除硬件外，该装置还可以包括为计算机程序创建执行环境的代码，例如，构成处理器固件的代码、协议栈、数据库管理系统、操作系统或其中一个或多个的组合。传播信号是人为产生的信号，例如机器产生的电信号、光学信号或电磁信号，生成这些信号以对信息进行编码，以便传输到适当的接收装置。
计算机程序(也称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)可以用任何形式的编程语言(包括编译语言或解释语言)编写，并且可以以任何形式部署，包括作为独立程序或作为模块、组件、子程序或其它适合在计算环境中使用的单元。计算机程序不一定与文件系统中的文件对应。程序可以存储在保存其它程序或数据的文件的部分中(例如，存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)、专用于该程序的单个文件中、或多个协调文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或部分代码的文件)中。计算机程序可以部署在一台或多台计算机上来执行，这些计算机位于一个站点上或分布在多个站点上，并通过通信网络互连。
本文中描述的处理和逻辑流可以通过一个或多个可编程处理器执行，该处理器执行一个或多个计算机程序，通过在输入数据上操作并生成输出来执行功能。处理和逻辑流也可以通过特殊用途的逻辑电路来执行，并且装置也可以实现为特殊用途的逻辑电路，例如，FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。
例如，适于执行计算机程序的处理器包括通用和专用微处理器，以及任何类型数字计算机的任何一个或多个。通常，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者接收指令和数据。计算机的基本元件是执行指令的处理器和存储指令和数据的一个或多个存储设备。通常，计算机还将包括一个或多个用于存储数据的大容量存储设备，例如，磁盘、磁光盘或光盘，或通过操作耦合到一个或多个大容量存储设备来从其接收数据或将数据传输到一个或多个大容量存储设备，或两者兼有。然而，计算机不一定具有这样的设备。适用于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器设备，包括例如半导体存储器设备，例如EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，例如内部硬盘或可移动磁盘；磁光磁盘；以及CDROM和DVD-ROM光盘。处理器和存储器可以由专用逻辑电路来补充，或合并到专用逻辑电路中。
虽然本专利文件包含许多细节，但不应将其解释为对任何发明或权利要求范围的限制，而应解释为对特定发明的特定实施例的特征的描述。本专利文件在单独实施例的上下文描述的某些特征也可以在单个实施例中组合实施。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种功能也可以在多个实施例中单独实施，或在任何合适的子组合中实施。此外，尽管上述特征可以描述为在某些组合中起作用，甚至最初要求是这样，但在某些情况下，可以从组合中删除权利要求组合中的一个或多个特征，并且权利要求的组合可以指向子组合或子组合的变体。
同样，尽管附图中以特定顺序描述了操作，但这不应理解为要获得想要的结果必须按照所示的特定顺序或顺序执行此类操作，或执行所有说明的操作。此外，本专利文件所述实施例中各种系统组件的分离不应理解为在所有实施例中都需要这样的分离。
仅描述了一些实现和示例，其它实现、增强和变体可以基于本专利文件中描述和说明的内容做出。

Claims (11)

1.一种视频处理方法，包括：
基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数，其中，通过两个不同的标量量化器来实现依赖性标量量化，与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级，通过在当前变换系数之前的变换系数级来确定对当前变换系数使用的量化器；以及
根据所述一个或多个去方块滤波参数，对当前视频块执行去方块滤波处理；
其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：
基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定所述一个或多个去方块滤波参数中包含的量化参数；
其中，在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，将用于去方块滤波处理的量化参数设置为等于QPc+N，其中，QPc是用信令通知的当前视频块的量化参数，QPc+N是用于依赖性标量量化的量化参数，N是整数且N>＝1。
2.根据权利要求1所述的视频处理方法，其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：
在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，确定对应于更弱的去方块滤波的一个或多个去方块滤波参数；或者
在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，确定对应于更强的去方块滤波的一个或多个去方块滤波参数。
3.根据权利要求2所述的视频处理方法，其中，所述更强的去方块滤波修改较多的像素，而所述更弱的去方块滤波修改较少的像素。
4.根据权利要求1所述的视频处理方法，其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：
在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，选择更小的阈值Tc和β；或者
在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，选择更大的阈值Tc和β。
5.根据权利要求1所述的视频处理方法，其中，在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，映射表中设置有至少一个额外的条目，其中，所述映射表指示量化参数与阈值β’之间的映射关系，或者指示量化参数与阈值Tc’之间的映射关系。
6.根据权利要求5所述的视频处理方法，其中，根据以下选项中的任何一种来扩展所述映射表：tc'[66]＝50且tc'[67]＝52、tc'[66]＝49且tc'[67]＝50、tc'[66]＝49且tc'[67]＝51、tc'[66]＝48且tc'[67]＝50、tc'[66]＝50且tc'[67]＝51。
7.根据权利要求5所述的视频处理方法，其中，根据以下选项中的任何一种来扩展所述映射表：β’[64]＝90且β’[65]＝92、β’[64]＝89且β’[65]＝90、β’[64]＝89且β’[65]＝91、β’[64]＝88且β’[65]＝90、β’[64]＝90且β’[65]＝91。
8.根据权利要求1所述的视频处理方法，其中，在QPc+N大于QPmax或小于QPmin的情况下，将QPc+N裁剪到范围[QPmin，QPmax]内，其中，QPmin和QPmax分别是最小可允许的量化参数和最大可允许的量化参数。
9.一种视频处理方法，包括：
基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定是否应用去方块滤波处理，其中，通过两个不同的标量量化器来实现依赖性标量量化，与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级，通过在当前变换系数之前的变换系数级来确定对当前变换系数使用的量化器；以及
基于确定应用去方块滤波处理，对当前视频块执行去方块滤波处理；
其中，确定应用去方块滤波处理具体包括：
基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定去方块滤波参数中包含的量化参数；
其中，在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，将用于去方块滤波处理的量化参数设置为等于QPc+N，其中，QPc是用信令通知的当前视频块的量化参数，QPc+N是用于依赖性标量量化的量化参数，N是整数且N>＝1。
10.一种视频系统中的装置，所述装置包括处理器和其上具有指令的非暂时性存储器，其中，所述指令在由处理器执行时，使处理器实现根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
11.一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有计算机程序产品，所述计算机程序产品包括用于执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法的程序代码。
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