CN111447452A - 数据编码方法及系统 - Google Patents

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CN111447452A CN202010238519.9A CN202010238519A CN111447452A CN 111447452 A CN111447452 A CN 111447452A CN 202010238519 A CN202010238519 A CN 202010238519A CN 111447452 A CN111447452 A CN 111447452A
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Abstract

本公开提供一种数据编码方法及系统,涉及电子信息技术领域,能够解决计算机图像在编码、解码处理过程中效率低的问题。具体技术方案为:在获取目标帧图像后,将目标帧图像进行宏块划分,并确定每个宏块对应的类型;根据不同类型的目标宏块和目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的预测模式和预测宏块,再根据目标宏块与预测宏块之间的差值,获取目标残差宏块;最后通过对目标残差宏块的编码实现对目标帧图像的编码。本公开用于计算机图像的编码处理。

Description

数据编码方法及系统
技术领域
本公开涉及电子信息技术领域,尤其涉及数据编码方法及系统。
背景技术
计算机图像有自然图像和计算机合成图像两大类。自然图像指的是自然界真实存在的景色,人们生活中看到的电影、电视内容均为自然图像。计算机合成图像是采用计算机图形学技术,通过计算机上显卡计算得到的人造图像,例如办公软件Word的界面,游戏画面,网页文字,CAD软件的矢量图、渲染图等等。
现有技术中,关于视频图像的压缩技术的处理对象是自然图像。在编码中,每帧图像中的每个部分都被视为同等地位,均采用统一的方法对数据进行压缩,其压缩方法多是帧内压缩或者帧间运动估计压缩编码。其实这是和普通视频内容的特点有关的。传统视频内容非常复杂,可能含有多种元素,也难以将其具体划分开来区别处理。目前MPEG2,H.264,H.265等这些主流的视频编码标准都是针对自然图像实现的压缩算法。因为计算机合成图像的特性与自然图像不同,如果基于一般的图像处理规则对算机合成图像进行编码解码处理,则会造成计算机合成图像的编码解码处理效率低。
发明内容
本公开实施例提供一种数据编码方法及系统,能够解决针对于计算机图像在编码、解码处理过程中效率低的问题。所述技术方案如下:
根据本公开实施例的第一方面,提供一种数据编码方法,该方法包括:
获取目标帧图像,并将该目标帧图像划分为至少一个目标宏块,该目标帧图像通过采集终端设备的显示图像生成;
根据预设算法,当该目标宏块为文字类型宏块时,对该目标宏块进行量化处理,获取该目标宏块对应的目标颜色;
并根据该目标颜色和该目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的第一预测模式及该第一预测模式对应的第一预测宏块;
根据该目标宏块与该第一预测宏块,生成该目标宏块对应的第一残差宏块;
当该目标宏块为图像类型宏块时,根据该目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的第二预测模式及该第二预测模式对应的第二预测宏块;
根据该目标宏块与该第二预测宏块,生成该目标宏块对应的第二残差宏块;
通过对该第一残差宏块和该第二残差宏块进行编码,实现对该目标帧图像的编码。
本公开所提供的方案在对计算机图像进行编码处理时,充分考虑了计算机图像所包含的宏块之间的特性与关联性;首先根据宏块的特性,将宏块分按特性两类分别编码,再根据宏块之间的关联性,在获取预测宏块的过程中,能够根据预测规则,根据目标宏块、目标宏块的相邻宏块,及相邻宏块对应的参考宏块之间的关联性,对目标宏块进行预测,并可以细分为图像帧内的预测、图像帧间的预测,进一步的在具体对目标宏块编码时,不将其预测规则局限于其中一种模式,而是将帧内、帧间、同类块、异类块之间的预测和参考相结合,通过上述的处理,能够高效的获取更为准确的预测宏块,基于该预测宏块与目标宏块的残差宏块,实现对目标帧图像的编码处理,从而实现了一种适用于计算机合成图像的,高效快速且压缩度高的编码方案。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种数据编码系统,该系统包括:第一编码器、第二编码器和第三编码器,该第三编码器分别与第一编码器和第二编码器相连接;
该第三编码器,用于获取目标帧图像,并将该目标帧图像划分为至少一个目标宏块,该目标帧图像通过采集终端设备的显示图像生成;
并将该目标宏块中的文字类型宏块向第一编码器发送,将该目标宏块中的图像类型宏块向第二编码器发送;
并接收该第一编码器发送的第一残差宏块,及第二编码器发送的第二残差宏块;
并通过对该第一残差宏块和该第二残差宏块进行编码,实现对目标帧图像的编码;
该第一编码器,用于接收文字类型的宏块,并根据预设算法,当该目标宏块对应类型为文字类型时,获取该宏块对应的目标颜色;
并根据该目标颜色和该目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的第一预测模式及该第一预测模式对应的第一预测宏块;
根据该目标宏块与该第一预测宏块,生成该目标宏块对应的第一残差宏块;
该第二编码器,用于接收图像类型的宏块,当该目标宏块类型为图像类型时,根据该目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的第二预测模式及该第二预测模式对应的第二预测宏块;
根据该目标宏块与该第二预测宏块,生成该目标宏块对应的第二残差宏块。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是本公开实施例提供的一种数据编码方法的流程图;
图2是本公开实施例提供的一种数据编码方法中获取目标颜色的流程图;
图3是本公开实施例提供的一种数据编码方法中获取第一预测模式的流程图;
图4是本公开实施例提供的一种数据编码方法的中预测图像示意图;
图5是本公开实施例提供的一种数据编码方法的中可参考宏块示意图;
图6是本公开实施例提供的一种数据编码方法中获取第二预测模式的流程图;
图7是本公开实施例提供的一种数据编码系统的结构图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开实施例提供一种数据编码方法,如图1所示,该数据编码方法包括以下步骤:
101、获取目标帧图像,并将该目标帧图像划分为至少一个目标宏块。
该目标帧图像通过采集终端设备的显示图像生成。
本方案提出的方法是针对于计算机合成图像,如,“屏幕视频图像”,“屏幕视频图像”指的是计算机桌面产生的图像,属于一种计算机合成图像。由于H.264等主流视频编码标准并没有考虑到屏幕视频对象的特性,因此在对这类图像的压缩上有较大的局限和缺陷,导致压缩性能差。
本公开中提及的将该目标帧图像划分为至少一个目标宏块,可以是将图像进行M*N的宏块划分,M和N任意取值均可适用。例如,可以采用16*16像素大小的规格进行宏块划分。
进一步的,在对目标帧图像进行宏块划分之后,本公开还会对宏块按照文字和图片宏块的特性进行分类,其对应的分类方法有多种,例如按宏块内高梯度像素的比例划分等等,本公开不做具体的限制。
102、根据预设算法,当该目标宏块对应类型为文字类型时,对该宏块进行量化处理,获取该宏块对应的目标颜色。
本公开所提供的目标颜色包括:基本色和逃逸色,具体的在本公开实施范围内的基本色和逃逸色的定义为:文字块最主要的特征是主要的能量集中在较少的几种像素中,例如屏幕显示为一篇白底黑字的文章,我们可以认为主要能量集中在白色像素和黑色像素中,由此我们定义能量集中的像素域为基本色,其他的定义为逃逸色。其定义的算是基于调色板编码算法,该算法的基本思想是选取图像中出现次数最多的几种灰度值作为基本颜色(base color),并为其分别指定索引值建立调色板。
本公开所提供的方法中对目标宏块进行量化处理过程可以包括:在一个文字宏块内,将颜色出现次数最多的4种颜色成为基本色,将基本色以0、1、2、3为代号标记,剩下的杂项色点成为逃逸色,标记为4。这个过程叫做量化过程。本方案的量化过程会借助宏块间预测,直接获取预测的基本色进行量化,提高了量化效率。
本公开所提供的方法中获取该宏块对应的目标颜色,可以先判断目边宏块是否符合预测条件,该预测条件可以是目标宏块是否存在邻块A、B、C,则,包括以下的步骤:
若目标宏块不符合预设条件,则根据X块内的像素数据来获取基本色,如根据像素对应的直方图获取基本色;
若目标宏块符合预测条件,则获取目标宏块对应的相邻宏块
根据预测条件,确定该相邻宏块是否可以作为颜色参考宏块;
根据附图2此处以目标宏块对应的相邻宏块包括:A相邻宏块、B相邻宏块、C相邻宏块为例进行阐述颜色预测的过程:
步骤一、获取相邻宏块对应的类型,及相邻宏块对应的基本色,并判断相邻宏块是否为文字类型的宏块及基本色是否相同。
即:A相邻宏块、B相邻宏块、C相邻宏块是否均为文字类型的宏块,且基本色相同。
若目标宏块对应的相邻宏块均是文字类型宏块,且各宏块中的基本色相同则根据相邻宏块确定基本色,具体的确定过程可通过图像帧内的基本色预测流程确定;
若目标宏块对应的相邻宏块不是文字类型宏块,或各相邻宏块中的基本色不相同,则获取相邻宏块对应的参考宏块,并根据参考宏块确定目标宏块的基本色。
其中上述的帧间的基本色预测流程是,通过对比相邻宏块中每种颜色出现的频率与目标宏块中每种颜色出现的频率,确定目标宏块中出频率最高的颜色,并将其确定为基本色,具体的处理过程包括:
本公开预设一个投票队列,一个计数器,当前像素的计数值标记为CNT;并规定周期性的进行目标宏块内像素的直方图统计,这个统计周期标记为C1,即最多每C1个帧就会强制进行一次直方图统计过程,避免了基本色预测误差出现递延;
设定阈值N1,并根据相邻宏块中基本色逐点遍历目标宏块中的颜色;
如果目标宏块中颜色与相邻宏块中基本色相比一致时,则标记该基本色对应的票数为目标投票数,若目标投票数的数目大于N1,则表明该颜色的预测值是可信度高,可采纳的。
步骤二、根据相邻宏块中颜色预测目标宏块中的基本色。
获取当前统计次数;
当该当前统计次数未到达预设周期值时,则根据该相邻宏块的目标颜色逐一对比该目标宏块中的像素点颜色,获取对比结果;
若该对比结果显示,该目标宏块中与该相邻宏块的目标颜色相同的像素点大于预设值,则确定该相邻宏块的目标颜色为该目标宏块的目标颜色;
例如:若当前颜色统计次数未到达了宏块直方图统计周期,即CNT<C1,则获取根据相邻宏块的基本色队列的投票结果,如投票结果显示,可相邻宏块的基本色队列中某个颜色的目标投票数大于阈值N1,则以预测值即A相邻宏块、B相邻宏块、C相邻宏块的基本色作为目标宏块的基本色,并将统计次数的CNT计数加1,标记一轮帧内的基本色预测完成。
若当前的统计周期已到达强制统计直方图的周期点,通过对目标宏块进行像素直方图统计,获取目标宏块的基本色,并根据目标宏块的基本色和相邻宏块的基本色的相比较,如果相同则在队列中投票1,不同则投票0,获取投票结果后将统计周期的数值CNT清零,以便于重新计算该统计周期。
步骤三、根据相邻宏块对应的参考宏块确定目标宏块的基本色,即根据帧间的基本色预测获取,具体步骤包括:
先判断相邻宏块对应的参考宏块是否存在。
在相邻宏块对应的参考宏块存时,获取该参考宏块的宏块类型和基本色;
若该参考宏块的宏块类型是文字类型,且基本色相同,则与先判断直方图统计是否到达强制统计周期,若已经到达该统计周期则转进行目标宏块的直方图统计并得到基本色,然后通过目标宏块的基本色与参考宏块基本色的比较统计数据,确定目标宏块的基本色。
现有技术中获取目标宏块的基本色,其实现方案均是将每个宏块逐个分量、逐个像素进行统计,从最终的直方图中得出出现最多的若干个作为基本色;这种技术没有考虑并消除文字块之间的空间冗余,消耗了大量的计算量,而本公开提供的颜色预测过程,只有在无法达到预测条件或预测值不满足条件的情况下,才会进行整个宏块的像素统计以获取基本色数据,一旦具备预测条件,则会使用预测数据作为基本色,在实际计算机图像场景中,尤其是含有文字类的计算机图像中,这种方法会大幅节约计算量,提高效率。而且基于预测的方法获取到4个基本色后,解码端也可以通过同样的预测方法获取,无需将这4个基本色编入码流,也进一步压缩了编码体积。
103、通过该宏块相邻的宏块获取该宏块对应的第一预测模式。
根据该目标颜色和该第一预测模式,获取第一预测宏块,因为当目标宏块为文字宏块时,其包含的颜色较少,因此可以用预测索引宏块来提高预测的效率。
本公开所提供的方法中获取该宏块对应的第一预测模式,可以先判断目标宏块是否具备可预测的条件,其中预设条件包括该目标宏块是否具有相邻宏块:
在不具备模式预测的条件时,可通过遍历若干种预设预测模式,求出目标宏块对应的每种模式下的SATD(残差变换绝对值和:sum of absolute transformed difference)值,取值最小的那个模式作为当前块的最佳预测模式;该若干种预设预测模式可以包括:Vertical(垂直预测),Horizontal(水平预测),DC(平均值预测),Planar(平面预测)。
在目标宏块具备预测条件时,则根据目标宏块与相邻宏块间关系,获取第一预测模式。
接下来根据附图3进一步阐释,在目标宏块具备预测条件时,根据宏块间关系获取目标宏块的过程包括:
步骤一、判断目标宏块是否存在相邻宏块,例如,相邻宏块可以是第一相邻宏块和第二相邻宏块,分别位于目标宏块的左侧和上侧;
如果第一相邻宏块和第二相邻宏块均不存在,说明目标宏块是目标帧图像中第一个宏块,则根据预设预测模式设置第一预测模式如可以设置为平均值预测模式;
同时,根据预设值生成预测模块,如根据预设像素值1将预测索引宏块全部填充为1,从而获取预设索引宏块。
步骤二、若存在第一相邻宏块和第二相邻宏块,则根据预设算法判断第一相邻宏块和第二相邻宏块中是否有文字类型的宏块。
步骤三、如果第一相邻宏块和第二相邻宏块均为文字类型的宏块,则获取第一相邻宏块和第二相邻宏块对应的预测模式,并将预测模式中模式值较小的作为目标宏块的第一预测模式,从而提高预测的效率。
进一步的,在确定第一预测模式后,根据第一相邻宏块和第二相邻宏块和目标颜色,获取目标宏块的第一预测宏块,并根据第一预测宏块获取预测索引宏块。
步骤四、如果第一相邻宏块和第二相邻宏块只有一个宏块为文字类型的宏块,则获取该文字类型宏块对应的预测模式,并将该预测模式作为目标宏块的第一预测模式。
并,根据该文字类型对应的宏块和目标颜色,获取第一预测宏块,并根据第一预测宏块获取预测索引宏块。
步骤五、如果第一相邻宏块和第二相邻宏块均不是文字类型的宏块,则判断目标宏块是否存在参考帧,即,确定该第一相邻宏块是否存在第一参考宏块及第二相邻宏块是否存在第二参考宏块;
若该第一参考宏块和该第二参考宏块存在时,则根据第一预测算法,该第一参考宏块和该第二参考宏块确定第一预测模式;
若该第一参考宏块和第二参考宏块不存在时,则根据该第一相邻宏块和第二相邻宏块图像,确定第一预测模式。
步骤六、若该第一参考宏块和第二参考宏块不存在时,根据预测算法和该目标宏块,确定该第一相邻宏块和第二相邻宏块是否为可参考宏块;
当该第一相邻宏块和第二相邻宏块中至少一个宏块为可参考宏块时,则根据该可参考宏块对应的预测模式确定第一预测模式;
当该第一相邻宏块和第二相邻宏块均不是可参考宏块时,则根据预设预测模式设置第一预测模式,如可以将第一预测模式设置为平均值预测模式;
同时,根据预设值生成第一预测宏块,如根据预设像素值1将预测索引宏块全部填充为1,从而获取第一预测宏块。
进一步的,上述确定该第一参考宏块和第二参考宏块是否为可参考宏块的过程可以包括:
分别计算该目标宏块与第一相邻宏块在目标区域中的第一高梯度像素数据G1和该目标宏块与第二相邻宏块在目标区域中的第二高梯度像素数据G2;
当该第一高梯度像素对应的数量小于预设值,则标记该第一相邻宏块为可参考宏块;
当该第二高梯度像素对应的数量小于预设值,则标记该第二相邻宏块为可参考宏块。
步骤六、该根据该第一参考宏块和该第二参考宏块和预测算法,确定第一预测模式,包括:
根据预设算法,若该第一参考宏块和该第二参考宏块存在时,则确定该第一参考宏块和该第二参考宏块中是否存在文字类型的宏块;
若该第一参考宏块和该第二参考宏块中不存在文字类型的宏块时,则根据该第一相邻宏块和该第二相邻宏块确定第一预测模式;
若该第一参考宏块和该第二参考宏块中存在文字类型的宏块,则根据该第一参考宏块和该第二参考宏块对应的预测模式确定第一预测模式。
步骤五中该的判断宏块是否为可参考宏块,此处进一步的列举具体示例阐释该判断原理及步骤:
如附图4所示,该附图包括一个编码帧和一个参考帧的各自9个宏块的对应情况。其中当前编码帧图像包括:A、B、C、X宏块,当前编码帧图像对应的参考帧图像包括A′、B′、C′、X′宏块,两幅图像中宏块的对应关系为:X是当前待编码宏块,即上述的目标宏块,其在参考帧中对应位置的宏块记为X′,A′,B′,C′则分别为A、B、C在参考帧中对应位置的宏块。在实际的计算机图像序列中,如果参考帧中出现A′,B′,C′,X′这种连续性的文字类型宏块时,当前帧同位置的宏块同样为同类型文字宏块的概率是非常大的,这就属于一种帧间冗余。但是当宏块分类以后,可能有些宏块由于内部的高梯度像素占比小于阈值,就被划分为异类宏块,不参与预测,因此即损失了相应的预测机会。同时相关现有技术也有采用类似帧间预测的技术,但考虑到计算量以及块分类的结果,都是采用的全局运动向量来直接进行帧预测,即一帧只有一个运动矢量,只有符合这个运动矢量的才参与预测;一旦某宏块不适用于这个运动矢量则无法参与预测。
根据附图5所示、本公开方案提出的预测方案描述为“块间预测”,即不固守“帧内”和“帧间”的概念,也不局限“同类块”和“异类块”的范畴。而在借鉴“异类块”的过程中,还需要提到一个“跨界区”的概念,如图3所示。该帧图像包括的12个宏块,其中每个宏块大小为16*16像素,在宏块分类后,MB1~MB4,MB7~MB10将被划分为文字块,其余被划分为图片块。例如在对MB11进行预测编码时,在确认该MB11的相邻宏块MB10是否为可参考宏块时,因为MB10是文字块,而不是MB11的图片块,但为了充分利用宏块间关联性,可以取MB11和MB10相邻的各3列像素,组成16*6的矩阵,成为跨界区,图中记为跨界区2。可计算该跨界区内的高梯度像素数目,并和阈值判断,如果小于阈值,说明相邻宏块MB10即使不是当前块MB11的同类块,但其最右一列像素仍具有参考价值,仍将MB10作为参考块,提高了预测精度;图中还列出了跨界区1,和跨界区2相比,跨界区1显然包含大量的高梯度像素,如果一个宏块和它的某异类邻块之间的跨界区属于这种情形,那么该异类邻块则不能作为该宏块的参考宏块。
本公开所提供的第一预测模式的预测过程,根据计算机图像中的各个宏块空间关联性,即该图像中各个宏块的内容构成接近,具有较大的空间冗余性。该预测过程通过分析目标宏块和相邻宏块之间的关系,由相邻宏块的预测模式可预测出目标宏块的预测模式,在执行过程中,还会根据对跨界区内高梯度点的分析结果,利用到异类宏块的某些像素进行预测;同时如果存在参考帧的话,还可以分析参考帧,以获取文字块的预测模式。这种方式能够大幅减少对每个宏块进行全部模式的遍历以求得最佳模式而导致的计算量,提高编码效率。
104、根据该目标宏块与第一预测宏块,生成该目标宏块对应的第一残差宏块。
对该目标宏块进行处理后,获取该目标宏块对应的原始索引宏块,根据该原始索引宏块和该第一残差索引宏块的对比结果,生成该目标宏块对应的第一残差宏块。
进一步的,若第一残差宏块中目标颜色或预测宏块,是根据目标宏块对应的相邻宏块或相邻宏块对应的参考宏块预测获取的,则需获取该相邻宏块的标记信息或参考宏块的标记信息,替代现有技术中需要将目标颜色或预测宏块编码进入压缩流中,进一步提升了压缩效率,同时,解码设备能够根据该标记信息预测出相同的目标颜色或预测宏块,从而便于解码设备在解码时,快速、高效的进行解码处理。
105、当该目标宏块类型为图像类型时,通过该宏块相邻的宏块获取该宏块对应的第二预测信息,及该第二预测模式对应的第二预测宏块。
本公开所提供的方法中获取该宏块对应的第二预测模式,可以先判断目标宏块是否具备可预测的条件,其中预设条件包括该目标宏块是否具有相邻宏块:
在不具备模式预测的条件时,可通过遍历若干种预设预测模式,求出目标宏块对应的每种模式下的SATD(残差变换绝对值和:sum of absolute transformed difference)值,取值最小的那个模式作为当前块的最佳预测模式;该若干种预设预测模式可以包括:Vertical(垂直预测),Horizontal(水平预测),DC(平均值预测),Planar(平面预测)。
在目标宏块具备预测条件时,则根据目标宏块与相邻宏块间关系,获取第二预测模式。
接下来根据附图6进一步阐释,在目标宏块具备预测条件时,根据宏块间关系获取目标宏块的过程包括:
步骤一、判断目标宏块是否存在相邻宏块,例如,相邻宏块可以是第三相邻宏块和第四相邻宏块,分别位于目标宏块的左侧和上侧;
如果第三相邻宏块和第四相邻宏块均不存在,说明目标宏块是目标帧图像中第一个宏块,则根据预设预测模式确定第二预测模式;
根据预设值生成预测模块,如根据预设像素值1将预测索引宏块全部填充为1,从而获取预设索引宏块。
步骤二、若存在第三相邻宏块和第四相邻宏块,则根据预设算法判断第三相邻宏块和第四相邻宏块中是否有图像类型的宏块。
步骤三、如果第三相邻宏块和第四相邻宏块均为图像类型的宏块,则获取第三相邻宏块和第四相邻宏块对应的预测模式,并将预测模式中模式值较小的作为目标宏块的第二预测模式。
根据第三相邻宏块和第四相邻宏块和目标颜色,获取目标宏块的预测索引宏块。
步骤四、如果第三相邻宏块和第四相邻宏块只有一个宏块为图像类型的宏块,则获取该图像类型宏块对应的预测模式,并将该预测模式作为目标宏块的第一预测模式。
并根据该图像类型宏块和目标颜色,获取第二预测宏块。
步骤五、如果第三相邻宏块和第四相邻宏块均不是图像类型的宏块,则判断目标宏块是否存在参考帧,即,确定该第三相邻宏块是否存在第三参考宏块及第四相邻宏块是否存在第四参考宏块;
若该第三参考宏块和该第四参考宏块存在时,则根据预测算法、该第三参考宏块和该第四参考宏块确定第二预测模式;
若该第三参考宏块和第四参考宏块不存在时,则根据该第三相邻宏块和第四相邻宏块图像,确定第一预测模式。
步骤六、若该第三参考宏块和第四参考宏块不存在时,根据预测算法和该目标宏块,确定第三相邻宏块和第四相邻宏块图像是否为可参考宏块;
当第三相邻宏块和第四相邻宏块图像中至少一个宏块为可参考宏块时,则根据该可参考宏块对应的预测模式确定第一预测模式
当该第三相邻宏块和第四相邻宏块图像均不是可参考宏块时,则根据该预设预测模式确定第一预测模式。如将目标宏块的预测模式指定为DC模式,并将预测索引宏块填充为1;
106、根据该目标宏块与第二预测宏块,生成获取该宏块对应的第二残差宏块。
获取该目标宏块对应的原始索引宏块,根据该原始索引宏块和该第二残差索引宏块的对比结果,生成该目标宏块对应的第二残差宏块。
进一步的,若第二残差宏块中预测模式或预测宏块,是根据目标宏块对应的相邻宏块或相邻宏块对应的参考宏块预测获取的,则需获取该预测模式或的标记信息或参考宏块的标记信息,替代现有技术中需要将预测模式或预测宏块编码进入压缩流中,进一步提升了压缩效率,同时,解码设备能够根据该标记信息预测出相同的预测模式或预测宏块,从而便于解码设备在解码时,快速、高效的进行解码处理。
107、通过对该第一残差宏块和第二残差宏块进行编码,实现对目标帧图像的编码。
上述的对第一残差宏块编码处理包括:对第一残差索引宏块进行DCT变换、量化以及熵编码,逃逸色以及基本色的值直接编码;产生文字编码流;上述的对第一残差宏块编码处理包括:对第二残差宏块进行DCT变换、量化以及熵编码后,产生图片编码流;
在获取文字编码流和图片编码流后,本步骤最终将两种码流进行融合,作为最终编码结果。
本公开实施例提供的数据编码方法,在获取目标帧图像后,将目标帧图像进行宏块划分,并确定每个宏块对应的类型;根据不同类型的目标宏块和目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的预测模式和预测宏块,再根据目标宏块与预测宏块之间的差值,获取目标残差宏块;最后通过对目标残差宏块的编码实现对目标帧图像的编码。
本公开所提供的方案在对计算机图像进行编码处理时,充分考虑了计算机图像所包含的宏块之间的特性与关联性;首先根据宏块的特性,将宏块分按特性两类分别编码,再根据宏块之间的关联性,在获取预测宏块的过程中,能够根据预测规则,根据目标宏块、目标宏块的相邻宏块,及相邻宏块对应的参考宏块之间的关联性,对目标宏块进行预测,并可以细分为图像帧内的预测、图像帧间的预测,进一步的在具体对目标宏块编码时,不将其预测规则局限于其中一种模式,而是将帧内、帧间、同类块、异类块之间的预测和参考相结合,通过上述的处理,能够高效的获取更为准确的预测宏块,基于该预测宏块与目标宏块的残差宏块,实现对目标帧图像的编码处理,从而实现了一种适用于计算机合成图像的,高效快速且压缩度高的编码方案。
实施例二
基于上述图1、图3和图6对应的实施例中所描述的数据编码方法,下述为本公开系统实施例,可以用于执行本公开方法实施例。
本公开实施例提供一种数据编码系统,如图7所示,该数据编码系统70包括:第一编码器701、第二编码器702和第三编码器703,该第三编码器702分别与第一编码器701和第二编码器702相连接;
该第三编码器703,用于获取目标帧图像,并将该目标帧图像划分为至少一个目标宏块,该目标帧图像通过采集终端设备的显示图像生成;
并将该目标宏块中的文字类型宏块向第一编码器701发送,将该目标宏块中的图像类型宏块向第二编码器702发送;
并接收该第一编码器701发送的第一残差宏块,及第二编码器702发送的第二残差宏块;
并通过对该第一残差宏块和该第二残差宏块进行编码,实现对目标帧图像的编码。
该第一编码器701,用于接收文字类型的宏块,并根据预设算法,当该目标宏块对应类型为文字类型时,获取该宏块对应的目标颜色;
并根据该目标颜色和该目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的第一预测模式及该第一预测模式对应的第一预测宏块;
根据该目标宏块与该第一预测宏块,生成该目标宏块对应的第一残差宏块,并向第三编码器703发送第一残差宏块;
该第二编码器702,用于接收图像类型的宏块,当该目标宏块类型为图像类型时,根据该目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的第二预测模式及该第二预测模式对应的第二预测宏块;
根据该目标宏块与该第二预测宏块,生成该目标宏块对应的第二残差宏块,并向第三编码器703发送第二残差宏块。
本公开实施例提供的数据编码系统,本公开实施例提供的数据编码方法,在获取目标帧图像后,通过第三编码器将目标帧图像进行宏块划分,并确定每个宏块对应的类型;根据不同类型的目标宏块向对应的编码器发送,第一编码器和第二编码器用于通过目标宏块和目标宏块对应的相邻宏块,获取该目标宏块对应的预测模式和预测宏块,再根据目标宏块与预测宏块之间的差值,获取目标残差宏块;最后通过第三编码器对目标残差宏块的编码实现对目标帧图像的编码。
本公开所提供的方案在对计算机图像进行编码处理时,充分考虑了计算机图像所包含的宏块之间的特性与关联性;首先根据宏块的特性,将宏块分按特性两类分别编码,再根据宏块之间的关联性,在获取预测宏块的过程中,能够根据预测规则,根据目标宏块、目标宏块的相邻宏块,及相邻宏块对应的参考宏块之间的关联性,对目标宏块进行预测,并可以细分为图像帧内的预测、图像帧间的预测,进一步的在具体对目标宏块编码时,不将其预测规则局限于其中一种模式,而是将帧内、帧间、同类块、异类块之间的预测和参考相结合,通过上述的处理,能够高效的获取更为准确的预测宏块,基于该预测宏块与目标宏块的残差宏块,实现对目标帧图像的编码处理,从而实现了一种适用于计算机合成图像的,高效快速且压缩度高的编码方案。
基于上述图1和图3对应的实施例中所描述的数据编码方法,本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,例如,非临时性计算机可读存储介质可以是只读存储器(英文:Read Only Memory,ROM)、随机存取存储器(英文:Random Access Memory,RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储装置等。该存储介质上存储有计算机指令,用于执行上述图1和图3对应的实施例中所描述的数据编码方法,此处不再赘述。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

Claims (13)

1.一种数据编码方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标帧图像,并将所述目标帧图像划分为至少一个目标宏块,所述目标帧图像通过采集终端设备的显示图像生成;
根据预设算法,当所述目标宏块为文字类型宏块时,对所述目标宏块进行量化处理,获取所述目标宏块对应的目标颜色;
并根据所述目标颜色和所述目标宏块对应的相邻宏块,获取所述目标宏块对应的第一预测模式及所述第一预测模式对应的第一预测宏块;
根据所述目标宏块与所述第一预测宏块,生成所述目标宏块对应的第一残差宏块;
当所述目标宏块为图像类型宏块时,根据所述目标宏块对应的相邻宏块,获取所述目标宏块对应的第二预测模式及所述第二预测模式对应的第二预测宏块;
根据所述目标宏块与所述第二预测宏块,生成所述目标宏块对应的第二残差宏块;
通过对所述第一残差宏块和所述第二残差宏块进行编码,实现对所述目标帧图像的编码。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标宏块对应的目标颜色,包括:
当所述目标宏块存在相邻宏块时,根据预测算法和所述目标宏块对应的相邻宏块,获取所述目标宏块对应的目标颜色;
当所述目标宏块不存在相邻宏块时,获取所述目标宏块对应的像素直方图,根据所述像素直方图获取所述目标宏块对应的目标颜色。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据预测算法和所述目标宏块对应的相邻宏块,获取所述目标宏块对应的目标颜色,包括:
获取所述目标宏块对应的至少一个相邻宏块,并确定所述相邻宏块对应的宏块类型及所述相邻宏块对应的目标颜色;
当所述相邻宏块均属于文字类型宏块,且所述相邻宏块对应的目标颜色相同时,则根据所述相邻宏块对应的目标颜色,确定目标宏块的目标颜色;
当所述相邻宏块中有至少一个不属于文字类型的宏块时,获取所述相邻宏块对应的参考宏块,并根据所述参考宏块确定所述目标宏块的目标颜色。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述相邻宏块对应的目标颜色确定目标宏块的目标颜色,包括
获取当前统计次数;
当所述当前统计次数未到达预设周期值时,则根据所述相邻宏块的目标颜色逐一对比所述目标宏块中的像素点颜色,获取对比结果;
若所述对比结果显示所述目标宏块中与所述相邻宏块的目标颜色相同的像素点大于预设值,则确定所述相邻宏块的目标颜色为所述目标宏块的目标颜色;
当所述当前统计次数已到达预设周期值时,则获取所述目标宏块对应的像素直方图;
根据所述像素直方图,确定所述目标宏块的目标颜色。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标宏块对应的第一预测模式,包括:
当所述目标宏块存在相邻宏块时,根据预测算法和所述相邻宏块,获取所述目标宏块对应的第一预测模式;
或,当所述目标宏块不存在相邻宏块时,则根据预设预测模式生成第一预测模式。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据预设算法和所述相邻宏块获取所述目标宏块对应的第一预测模式,包括:
获取所述相邻宏块对应的宏块类型,所述相邻宏块包括第一相邻宏块和第二相邻宏块;
若第一相邻宏块和第二相邻宏块均为文字类型的宏块,则获取所述第一相邻宏块对应的预测模式和第二相邻块对应的预测模式;
若第一相邻宏块和第二相邻宏块只有一个宏块为文字类型的宏块,则根据所述文字类型的宏块对应的预测模式,确定所述第一预设模式;
若第一相邻宏块和第二相邻宏块均不是文字类型的宏块,则根据所述目标帧图像对应的参考帧图像,确定所述第一预测模式。
7.根据权利要求1和6所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标帧图像对应的参考帧图像确定所述第一预测模式,包括:
若第一相邻宏块和第二相邻宏块均不是文字类型的宏块,则确定所述参考帧图像中是否包括所述第一相邻宏块对应的第一参考宏块及第二相邻宏块对应的第二参考宏块;
若所述第一参考宏块和所述第二参考宏块存在时,则根据预测算法、所述第一参考宏块和所述第二参考宏块,确定第一预测模式;
若所述第一参考宏块和第二参考宏块不存在时,则根据所述第一相邻宏块和第二相邻宏块图像和预测算法,确定第一预测模式。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述第一相邻宏块和第二相邻宏块图像和预测算法,确定第一预测模式,包括:
根据预测算法和所述目标宏块,确定所述第一相邻宏块和所述第二相邻宏块是否为可参考宏块;
当所述第一相邻宏块和所述第二相邻宏块中至少一个宏块为可参考宏块时,则根据所述可参考宏块对应的预测模式确定第一预测模式;
当所述第一相邻宏块和所述第二相邻宏块均不是可参考宏块时,则根据所述预设预测模式确定第一预测模式。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述确定所述第一相邻宏块是否为可参考宏块,包括:
计算所述目标宏块与第一相邻宏块在目标区域中的第一高梯度像素数据;
当所述第一高梯度像素对应的数量小于预设值时,则标记所述第一相邻宏块为可参考宏块。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一参考宏块和所述第二参考宏块和预测算法,确定第一预测模式,包括:
根据预设算法,确定所述第一参考宏块和所述第二参考宏块中是否存在文字类型的宏块;
若所述第一参考宏块和所述第二参考宏块中不存在文字类型的宏块,则根据所述第一相邻宏块和所述第二相邻宏块确定第一预测模式;
若所述第一参考宏块和所述第二参考宏块中存在文字类型的宏块,则根据所述第一参考宏块对应的预测模式和所述第二参考宏块对应的预测模式确定所述第一预测模式。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述目标宏块存在相邻宏块时,所述获取第二预测模式,包括:
获取所述相邻宏块对应的宏块类型,所述相邻宏块包括第三相邻宏块和第四相邻宏块;
若第三相邻宏块和第四相邻宏块均为图像类型的宏块,则获取所述第三相邻宏块对应的预测模式和第四相邻块对应的预测模式;
根据所述目标颜色和所述第三相邻宏块对应的预测模式和第四相邻块对应的预测模式,确定所述第二预设模式;
若第三相邻宏块和第四相邻宏块只有一个为图像类型的宏块,则根据所述图像类型的宏块对应的预测模式,确定获取所述第二预设模式;
若第三相邻宏块和第四相邻宏块均不是图像类型的宏块,则根据所述目标帧图像对应的参考帧图像确定所述第二预测模式。
12.根据权利要求1和11所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标帧图像对应的参考帧图像确定所述第二预测模式,包括:
若第三相邻宏块和第四相邻宏块均不是图像类型的宏块,则确定所述参考帧图像中是否包括所述第三相邻宏块对应的第三参考宏块及第四相邻宏块对应的第四参考宏块;
若所述第三参考宏块和所述第二参考宏块存在时,则根据预测算法和所述第三参考宏块和所述第四参考宏块,确定所述第二预测模式;
若所述第三参考宏块和第四参考宏块不存在时,则根据预测算法、所述第三相邻宏块和第四相邻宏块图像,确定第二预测模式。
13.一种数据编码系统,其特征在于,所述系统包括:第一编码器、第二编码器和第三编码器,所述第三编码器分别与第一编码器和第二编码器相连接;
所述第三编码器,用于获取目标帧图像,并将所述目标帧图像划分为至少一个目标宏块,所述目标帧图像通过采集终端设备的显示图像生成;
并将所述目标宏块中的文字类型宏块向第一编码器发送,将所述目标宏块中的图像类型宏块向第二编码器发送;
并接收所述第一编码器发送的第一残差宏块,及第二编码器发送的第二残差宏块;
并通过对所述第一残差宏块和所述第二残差宏块进行编码,实现对目标帧图像的编码;
所述第一编码器,用于接收文字类型的宏块,并根据预设算法,当所述目标宏块对应类型为文字类型时,获取所述宏块对应的目标颜色;
并根据所述目标颜色和所述目标宏块对应的相邻宏块,获取所述目标宏块对应的第一预测模式及所述第一预测模式对应的第一预测宏块;
根据所述目标宏块与所述第一预测宏块,生成所述目标宏块对应的第一残差宏块;
所述第二编码器,用于接收图像类型的宏块,当所述目标宏块类型为图像类型时,根据所述目标宏块对应的相邻宏块,获取所述目标宏块对应的第二预测模式及所述第二预测模式对应的第二预测宏块;
根据所述目标宏块与所述第二预测宏块,生成所述目标宏块对应的第二残差宏块。
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