CN111711825B - 视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及存储介质，涉及视频编解码技术领域。所述方法包括：获取当前帧的纹理复杂度；根据纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，该强度系数用于区分当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界；基于强度系数对重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。本申请实施例实现了基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，从而采用与纹理复杂度相适配的强度系数对重建帧进行去块滤波处理，这有助于提升滤波后的图像质量，且减少码率浪费。
Description
技术领域
本申请实施例涉及视频编解码技术领域，特别涉及一种视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及介质。
背景技术
视频编码通常采用混合编码框架，例如H.264/AVC(Advanced Video Coding，高级视频编码)、H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding，高效率视频编码)、AVS(AudioVideo coding Standard，音视频编码标准)等视频编码标准。混合编码框架主要包括预测(prediction)、变换(transform)、量化(quantization)、熵编码(entropy coding)、环路滤波(loop filtering)等环节。
基于块的变换编码在图像压缩编码中得到广泛应用，随着码率的降低，量化变得粗糙，在块的边界会出现不连续，形成重建图像的明显缺陷，这种图像中块与块之间的不连续现象称为块效应(blocking artifact)。引起块效应的原因主要包括如下两个方面：第一，变换和量化是基于块的，而且量化过程引起失真，量化系数误差在不同的块中是不同的，所以两个块之间的边界就会不连续。第二，运动估计和运动补偿也是产生块效应的一个原因，运动补偿不能完全匹配，因为不同的块的运动补偿块可能来自于不同的帧或者来自同一帧的不同区域，在这种情况下，预测单元的边界也是不连续的。如果重建帧用作了参考帧，那么这些不连续的边界将会复制到将用来预测的帧中。
去块效应(deblocking)滤波是环路滤波中的一个重要部分，用于去除上述块效应。但是，目前去块效应滤波所采用的滤波参数是预先设置的，导致滤波效果不佳。
发明内容
本申请实施例提供了一种视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及介质，能够提升去块效应滤波的滤波效果。所述技术方案如下：
一方面，本申请实施例提供了一种视频编解码中的去块效应滤波方法，所述方法包括：
获取当前帧的纹理复杂度；
根据所述纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，所述强度系数用于区分所述当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界；
基于所述强度系数对所述重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
另一方面，本申请实施例提供了一种视频编解码中的去块效应滤波装置，所述装置包括：
纹理获取模块，用于获取当前帧的纹理复杂度；
系数确定模块，用于根据所述纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，所述强度系数用于区分所述当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界；
滤波处理模块，用于基于所述强度系数对所述重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述视频编解码中的去块效应滤波方法。
再一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述视频编解码中的去块效应滤波方法。
还一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被处理器执行时，用于实现上述视频编解码中的去块效应滤波方法。
本申请实施例提供的技术方案可以包括如下有益效果：
通过获取当前帧的纹理复杂度，根据该纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，然后基于该强度系数对当前帧对应的重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧；实现了基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，从而采用与纹理复杂度相适配的强度系数对重建帧进行去块滤波处理，相比于针对不同图像帧采用相同的强度系数进行去块滤波处理，本申请技术方案充分考虑了纹理复杂度、图像质量和强度系数这三者之间的关系，对于纹理复杂度较高的图像帧，可以采用强度较低的强度系数，改变较少的像素点，以保持图像细节，对于纹理复杂度较低的图像帧，可以采用强度较高的强度系数，以改变较多的像素点，避免在平坦区域出现易被人察觉的不连续现象。这样，基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，能够提升滤波后的图像质量，且减少码率浪费。
附图说明
图1是本申请一个实施例示出的云视频业务平台的架构图；
图2是本申请另一个实施例示出的云视频业务平台的架构图；
图3是本申请一个实施例提供的视频编解码中的去块效应滤波方法的流程图；
图4是本申请一个实施例提供的视频编解码流程的示意图；
图5是本申请一个实施例示出的图像质量与纹理复杂度之间的关系示意图；
图6是本申请一个实施例示出的边界两侧的源像素分布的示意图；
图7是本申请一个实施例示出的边界两侧的像素点亮度值分布的示意图；
图8是本申请另一个实施例提供的视频编解码中的去块效应滤波方法的流程图；
图9是本申请一个实施例提供的视频编解码中的去块效应滤波装置的框图；
图10是本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
本申请实施例提供的技术方案，适用于任何具有视频编解码需求的业务场景中，如视频点播、视频直播、视频会议、短视频、视频存储等业务场景。
示例性地，如图1所示，其示出了一种云视频业务平台的架构图。该云视频业务平台是基于云技术的视频业务平台，可以提供视频点播、视频直播、视频会议、短视频、视频存储等任意一种或多种视频业务。
云技术(Cloud technology)是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。云技术基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。
如图1所示，该云视频业务平台可以包括：第一终端11、第二终端12和服务器13。
服务器13可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
终端(包括上文介绍的第一终端11和第二终端12)可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端与服务器13之间可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。
第一终端11可以对视频数据(例如由第一终端11采集的视频图片流)进行编码后，通过网络传输到服务器13。已编码的视频数据以一个或多个已编码视频码流形式传输。第二终端12可以通过网络从服务器13获取已编码视频数据，对已编码视频数据进行解码以恢复视频数据，并根据恢复的视频数据显示视频图片。
另外，如图2所示，服务器13可以提供视频转码服务。视频转码是指将已经压缩编码的视频码流转换成另一个视频码流，以适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求。转码本质上是一个先解码，再编码的过程，因此转换前后的码流可能遵循相同的视频编码标准，也可能遵循不同的视频编码标准。
服务器13可以提供普通转码服务和极速高清转码服务。其中，普通转码服务可以针对观看体验要求不高的视频业务。极速高清转码服务可以针对观看体验要求较高的视频业务，为用户提供流畅、清晰的视频服务。
如图2所示，为了提供上述极速高清转码服务，服务器13可以通过视频分类模型对接收到的视频进行分类识别，并针对不同分类的视频进行分类存储，以及针对不同分类的视频配置不同的编码参数。视频分类模型可以是基于神经网络构建的机器学习模型，用于对视频内容进行分类识别。在本申请实施例中，对视频的分类种类不作限定，如可以包括影视剧、直播、短视频等分类，进一步地，每个分类还可以进行不同层级或不同粒度的细分，如直播可以分为游戏直播、教学直播、互动直播等，本申请实施例对此不作限定。视频质量分析模块用于对分类后的视频进行质量分析，并据此确定出相应的编码参数。视频转码模块用于基于上述确定的编码参数，对视频进行压缩编码。之后，编码后的视频可以通过CDN分发给终端进行解码播放。
在对视频进行编解码的过程中，为了减轻和消除视频图像中的块效应，通常会使用滤波器对块边界处的像素进行滤波以平滑像素值的突变，这种滤波被称为去块效应滤波。去块效应滤波是环路滤波中的一个重要部分。环路滤波器是被放置在编解码的图像重建环路当中。在启用了环路滤波的编解码环境中，无论是编码器还是解码器，都是在图像被重建后才进行滤波。在编码器中，滤波后的图像会作为后续编码运动补偿的参考图像；在解码器中，滤波后的图像会被输出显示并且作为后续图像解码重建的参考图像。
需要说明的一点是，本申请实施例提供的技术方案可以应用于H.264/AVC、H.265/HEVC、H.266/VCC(Versatile Video Coding，通用视频编码)、AVS(如AVS2、AVS3)或者下一代视频编解码标准中，本申请实施例对此不作限定。
还需要说明的一点是，本申请实施例提供的视频编解码中的去块效应滤波方法，各步骤的执行主体可以是解码端设备，也可以是编码端设备。在视频解码和视频编码的过程中，都可以采用本申请实施例提供的技术方案，对视频中的重建帧进行去块效应滤波处理。解码端设备和编码端设备均可以是计算机设备，该计算机设备是指具备数据计算、处理和存储能力的电子设备，如PC(Personal Computer，个人计算机)、手机、平板电脑、媒体播放器、专用视频会议设备、服务器等等。
另外，计算机设备可以包括视频编码器和/或视频解码器。其中，视频解码器用于对接收到的已编码视频数据进行解码；视频编码器用于对视频数据进行编码。基于本申请所提供方法的视频编码器和视频解码器，可以由1个或多个处理器或是1个或多个集成电路来实现。下面，通过几个实施例对本申请技术方案进行介绍说明。
请参考图3，其示出了本申请一个实施例提供的视频编解码中的去块效应滤波方法的流程图。为了便于说明，仅以各步骤执行主体为计算机设备进行介绍说明。该方法可以包括如下几个步骤(301～303)：
步骤301，获取当前帧的纹理复杂度。
视频中包括多个连续的图像帧，当前帧是指当前正在处理的图像帧，该当前帧可以是视频中的任意一个图像帧。
当前帧对应的重建帧是指对当前帧进行压缩重建后生成的图像帧。例如，如图4所示，可以对当前帧41进行压缩处理(也即编码处理，包括帧内或帧间预测、残差计算、变换、量化等处理)，得到压缩处理后的当前帧42；然后对该压缩处理后的当前帧42进行重建(也即解码处理，包括反量化、反变换、重构残差、重构图像等处理)，得到当前帧对应的重建帧43。在得到当前帧对应的重建帧43之后，需要对该重建帧43进行环路滤波处理，得到滤波后的重建帧44。在编码器中，滤波后的重建帧44会作为后续编码运动补偿的参考图像；在解码器中，滤波后的重建帧44会被输出显示并且作为后续图像解码重建的参考图像。
结合参考图4，对编解码过程进行介绍说明。在编码过程中，对输入的原始视频信号进行如下一系列的操作和处理：
1、预分析，包括参考帧确定、帧类型决定、块划分结构等。其中，块划分结构是指对输入图像划分成若干个不重叠的处理单元，每个处理单元将进行类似的压缩操作。在H.264标准中，这个处理单元被称作宏块。在H.265/H.266标准中，这个处理单元被称作CTU(Coding Tree Unit，编码树单元)，或者LCU(Large Coding Unit，最大编码单元)。上述处理单元再往下，可以继续进行更加精细的划分，得到一个或多个基本编码的单元，称之为CU(Coding Unit，编码单元)。每个CU是一个编码环节中最基本的元素。以下描述的是对每一个CU可能采用的各种编码方式。
2、预测编码：包括了帧内预测和帧间预测等方式，原始视频信号经过选定的已重建视频信号的预测后，得到残差视频信号。编码端需要为当前CU决定在众多可能的预测编码模式中，选择最适合的一种，并告知解码端。其中，帧内预测是指预测的信号来自于同一图像内已经编码重建过的区域。帧间预测是指预测的信号来自已经编码过的，不同于当前图像的其他图像(称之为参考图像)。
3、变换编码及量化：残差视频信号经过DFT(Discrete Fourier Transform，离散傅里叶变换)、DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)等变换操作，将信号转换到变换域中，称之为变换系数。在变换域中的信号，进一步进行有损的量化操作，丢失掉一定的信息，使得量化后的信号有利于压缩表达。在一些视频编码标准中，可能有多于一种变换方式可以选择，因此，编码端也需要为当前CU选择其中的一种变换，并告知解码端。量化的精细程度通常由量化参数来决定。QP(Quantization Parameter，量化参数)取值较大，表示更大取值范围的系数将被量化为同一个输出，因此通常会带来更大的失真，及较低的码率；相反，QP取值较小，表示较小取值范围的系数将被量化为同一个输出，因此通常会带来较小的失真，同时对应较高的码率。
4、熵编码：量化后的变换域信号，将根据各个值出现的频率，进行统计压缩编码，最后输出二值化(0或者1)的压缩码流。同时，编码产生其他信息，例如选择的模式、运动矢量等，也需要进行熵编码以降低码率。统计编码是一种无损编码方式，可以有效的降低表达同样的信号所需要的码率。常见的统计编码方式有变长编码(Variable Length Coding，简称VLC)或者基于上下文的二值化算术编码(Content Adaptive Binary ArithmeticCoding，简称CABAC)。
5、环路滤波：已经编码过的图像，经过反量化、反变换及预测补偿的操作(上述2～4的反向操作)，可获得重建的解码图像。重建图像与原始图像相比，由于存在量化的影响，部分信息与原始图像有所不同，产生失真(distortion)。对重建图像进行滤波操作，例如去块效应滤波(deblocking)，SAO(Sample Adaptive Offset，样本自适应偏移量)或者ALF(Adaptive Lattice Filter，自适应格型滤波器)等滤波器，可以有效的降低量化所产生的失真程度。由于这些经过滤波后的重建图像，将作为后续编码图像的参考，用于对将来的信号进行预测，所以上述的滤波操作也被称为环路滤波，及在编码环路内的滤波操作。
根据上述编码过程可以看出，在解码端，对于每一个CU，解码器获得压缩码流后，先进行熵解码，获得各种模式信息及量化后的变换系数。各个系数经过反量化及反变换，得到残差信号。另一方面，根据已知的编码模式信息，可获得该CU对应的预测信号，两者相加之后，即可得到重建信号。最后，解码图像的重建值，需要经过环路滤波的操作，产生最终的输出信号。
图像的纹理复杂度用于体现图像中包含的纹理数量，图像中包含的纹理越多，则表示该图像画面越复杂，纹理复杂度就越高；图像中包含的纹理越少，则表示该图像画面越不复杂，纹理复杂度就越低。
在一个示例中，通过如下步骤获取当前帧的纹理复杂度：
1、对于当前帧中的目标块，获取目标块对应的平方和以及差值平方和；
目标块可以是当前帧中的任意一个块。可选地，对于当前帧中的每一个块，均采用这里介绍的方式获取该块的AC(交流)能量值，从而得到当前帧中的各个块的AC能量值。
另外，目标块对应的平方和是指目标块中各像素值的平方和，目标块对应的差值平方和是指目标块中各像素值与像素平均值的差值的平方和。
2、根据目标块对应的平方和以及差值平方和，确定目标块的AC能量值；
可选地，通过如下公式计算目标块的AC能量值：
AC能量值＝ssd-(sum×sum)/s；
其中，ssd表示目标块对应的差值平方和，sum表示目标块对应的平方和，s为预设值。
3、根据当前帧中的各个块的AC能量值，计算当前帧的AC能量平均值作为当前帧的纹理复杂度。
在计算出当前帧中的各个块的AC能量值之后，可以进一步计算该当前帧中的各个块的AC能量值的平均值(即AC能量平均值)，作为当前帧的纹理复杂度。
在另一个示例中，通过如下步骤获取当前帧的纹理复杂度：
1、采用Sobel滤波器对当前帧进行滤波处理，得到滤波处理后的当前帧；
Sobel滤波器用于滤除一些像素值陡增的像素点。
2、对于当前帧中的目标块，获取目标块在滤波处理后的当前帧中各像素值的标准差；
同样，目标块可以是当前帧中的任意一个块。可选地，对于当前帧中的每一个块，均采用这里介绍的方式获取该块的标准差，从而得到当前帧中的各个块的标准差。
目标块的标准差的计算方式是先计算目标块中各像素值与像素平均值的差值的平方和，然后对该平方和进行开根号运算，即得到目标块的标准差。需要说明的是，在计算目标块的标准差时，采用的像素值是滤波处理后的当前帧中的像素值。
3、根据当前帧中的各个块的标准差，确定当前帧的纹理复杂度。
可选地，在计算出当前帧中的各个块的标准差之后，可以进一步确定该当前帧中的各个块的标准差的最大值或者平均值，作为当前帧的纹理复杂度。如果选取当前帧中的各个块的标准差的最大值作为当前帧的纹理复杂度，即将当前帧的空间感知信息(Spatialperception Information，SI)作为当前帧的纹理复杂度。
结合参考图4，由于在编码过程中的预分析阶段，通常会计算当前帧的AC能量平均值，因此采用当前帧的AC能量平均值作为当前帧的纹理复杂度，有助于减少运算量。
步骤302，根据纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，该强度系数用于区分当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界。
如果针对不同的图像帧，采用相同的去块滤波的强度系数，那么去块滤波后的图像质量与纹理复杂度之间的关系示例性如图5所示。在图5中，线条51(图中虚线线条)代表纹理复杂度，纹理复杂度可以采用纹理复杂度值来衡量，如图中左侧纵轴坐标所示。线条52(图中实线线条)代表图像质量，图像质量可以采用VMAF(Video Multimethod AssessmentFusion，视频多方法评估融合)值来衡量，如图中右侧纵轴坐标所示。图中横轴表示不同的图像帧。从图5可以看出，如果针对不同的图像帧，采用相同的去块滤波的强度系数，图像帧的纹理复杂度越高，相应的图像质量就越低，图像帧的纹理复杂度越低，相应的图像质量就越高。因此，如果针对不同的图像帧，采用相同的去块滤波的强度系数，对于纹理复杂度高的图像帧来说会造成一定的质量损失，对于纹理复杂度低的图像帧来说会噪声一些码率浪费。
在本申请实施例中，基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，从而采用与纹理复杂度相适配的强度系数对重建帧进行去块滤波处理，这有助于提升滤波后的图像质量，且减少码率浪费。
去块滤波的强度系数用于区分当前帧对应的重建帧中的边界是块效应边界(也称为虚假边界)，还是视频图像中原有的边界(也称为真实边界)。如果是真实边界则不需要进行滤波，如果是虚假边界则需要进行去块滤波。
区分真实边界和虚假边界基于下面两个假设：真实边界两边像素点的差值通常比虚假边界两边像素点的差值要大；对于两边像素值差别很小的真实边界，即使使用了去块滤波，对它的主观效果也不会有太大影响。因此，去块滤波应该遵循以下原则：在平坦区域，即使很小的像素不连续也很容易被人察觉，所以要使用比较强的去块滤波，可以改变较多的像素点；对于复杂的区域，为了保持图像细节，要使用较弱的去块滤波，改变较少的像素点。
在H.264标准中，去块滤波会被应用于亮度以及色度宏块的滤波。去块滤波基于宏块进行，包括亮度宏块以及色度宏块。亮度宏块的宽高为16×16宏块，而色度宏块有4:2:0、4:2:2、4:4:4等几种不同的格式。去块滤波所用的源像素分布在边界的两边，分别有4个像素点，如图6所示，图6中(a)部分示出了垂直边界两侧的源像素分布，图6中(b)部分示出了水平边界两侧的源像素分布。p与q像素所在的4×4或者8×8块分别称之为P块与Q块。在H.265、H.266和AVS标准中，去块滤波的源像素选择与H.264标准相同或类似，此处不再赘述。
假设图7为像素点的亮度值分布图，这种情况下边界两边像素点的差值非常大，根据上面的假设，在p0和q0之间出现的是图像中物体的真实边界，因而不需要进行滤波。
在示例性实施例中，强度系数包括第一边界阈值和第二边界阈值；其中，第一边界阈值表示块与块之间的边界阈值，第二边界阈值表示块内部的边界阈值。在本申请实施例中，第一边界阈值采用α[IndexA]表示，第二边界阈值采用β[IndexB]表示。对于边界两边的像素点的差值，如果下面三个条件都满足就会判定为需要滤波的虚假边界，否则就判定为不需要滤波的真实边界：
|p0-q0|<α[IndexA]；
|p1-p0|<β[IndexB]；
|q1-q0|<β[IndexB]；
其中，IndexA是第一索引值，该第一索引值是第一边界阈值对应的索引值；IndexB是第二索引值，该第二索引值是第二边界阈值对应的索引值。在确定出第一索引值IndexA之后，通过查表即可得到第一边界阈值α[IndexA]；类似地，在确定出第二索引值IndexB之后，通过查表即可得到第二边界阈值β[IndexB]。
示例性地，在H.264标准中，上述第一边界阈值和第二边界阈值的查询表如下表-1所示：
表-1
| Index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| α | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| β | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Index | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| α | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 |
| β | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 |
| Index | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| α | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 12 | 13 | 15 |
| β | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 6 |
| Index | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 |
| α | 17 | 20 | 22 | 25 | 28 | 32 | 36 | 40 | 45 |
| β | 6 | 7 | 7 | 8 | 8 | 9 | 9 | 10 | 10 |
| Index | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 |
| α | 50 | 56 | 63 | 71 | 80 | 90 | 101 | 113 | 127 |
| β | 11 | 11 | 12 | 12 | 13 | 13 | 14 | 14 | 15 |
| Index | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | ||
| α | 144 | 162 | 182 | 203 | 226 | 255 | 255 | ||
| β | 15 | 16 | 16 | 17 | 17 | 18 | 18 |
结合表-1，例如，假设IndexA＝25，则第一边界阈值α[IndexA]＝13。又例如，假设IndexB＝25，则第二边界阈值β[IndexB]＝4。
在本申请实施例中，根据纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，该强度系数可以与纹理复杂度呈负相关关系。也即，纹理复杂度的值越大，强度系数就越小；纹理复杂度的值越小，强度系数就越大。例如，当强度系数包括第一边界阈值和第二边界阈值时，该第一边界阈值与纹理复杂度呈负相关关系，该第二边界阈值与纹理复杂度也呈负相关关系。这样，就能够实现在纹理复杂度较高时，使用较弱的去块滤波，改变较少的像素点，保持图像细节；在纹理复杂度较低时，使用比较强的去块滤波，可以改变较多的像素点，避免在平坦区域出现易被人察觉的不连续现象。
在示例性实施例中，如图8所示，步骤302可以由如下步骤302a～302b替换实现：
步骤302a，对于当前帧中的目标块，根据纹理复杂度、当前帧中块的数量以及目标块的量化参数，确定目标块对应的第一索引值和第二索引值；
可选地，按照如下公式计算目标块对应的第一索引值IndexA：
IndexA＝(offsetA-log(c/n))-48+QP；
按照如下公式计算目标块对应的第二索引值IndexB：
IndexB＝(offsetB-log(c/n))-48+QP；
其中，c表示纹理复杂度，n表示当前帧中块的数量，offsetA和offsetB为预设的偏移量，QP表示目标块的量化参数。offsetA和offsetB可以根据实验或者经验进行设定，两者可以相同也可以不同，本申请实施例不作限定。
在不同的视频编码标准中，对块的划分方式有所不同，因此对当前帧中块的数量的确定方式也会有所不同。例如，在H.264/AVC中，当前帧中块的数量可以是指当前帧中宏块的数量；在H.265/HEVC或H.266/VCC中，当前帧中块的数量可以是指当前帧中CTU或者LCU的数量。
步骤302b，根据目标块对应的第一索引值和第二索引值，确定目标块对应的第一边界阈值和第二边界阈值。
在确定出目标块对应的第一索引值IndexA和第二索引值IndexB之后，查表即可得到目标块对应的第一边界阈值α[IndexA]和第二边界阈值β[IndexB]。
步骤303，基于强度系数对重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
在确定出去块滤波的强度系数之后，可以基于该强度系数确定重建帧中的边界是否为块效应边界，对于块效应边界进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
在示例性实施例中，如图8所示，步骤303可以由如下步骤303a～303c替换实现：
步骤303a，基于目标块对应的第一边界阈值和第二边界阈值，确定目标块对应的边界判定条件；
目标块对应的边界判定条件是用于判定该目标块中的边界是否为块效应边界的条件。也即，用于判定该目标块中的边界是真实边界还是虚假边界。
步骤303b，若目标块中的候选边界满足边界判定条件，则确定候选边界属于块效应边界；
可选地，目标块对应的边界判定条件包括：
|p0-q0|<α[IndexA]；
|p1-p0|<β[IndexB]；
|q1-q0|<β[IndexB]；
如果目标块中的某一候选边界满足上面3个式子，则确定该候选边界属于块效应边界(即该候选边界为需要滤波的虚假边界)，否则就确定该候选边界不属于块效应边界(即该候选边界为不需要滤波的真实边界)。
步骤303c，对重建帧中的各块效应边界进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
对于任意一个候选边界，首先需要根据该候选边界所在的位置以及宏块的信息来粗略地估计该候选边界两边的像素差距，该像素差距可以称为边界强度(BoundaryStrength，简称BS)。下述表-2用于亮度宏块的BS确定，色度宏块的BS沿用其相应亮度宏块的BS。
表-2
对于表-2示出的五种边界强度，当边界强度不为0时，就需要进行边界滤波。可选地，边界滤波有如下2种滤波器：
1、BS＝1/2/3，采用强度较弱的滤波器，首先改变p0、q0两个像素点，接着用第二边界阈值β判断是否需要调整p1和q1；
2、BS＝4，此时有两种强度的滤波器，强滤波器可以改变6个像素点(p0、p1、p2、q0、q1和q2)，弱滤波器只改变p0、q0两个像素点。
具体来讲，BS＝1/2/3时的滤波运算过程如下：
1、首先对边界上的两个像素点p0和q0进行滤波，它需要输入p1、p0、q0、q1，滤波过程如下：
1-1、计算差值Δ，差值Δ的计算方式为：Δ＝((q0-p0)<<2+(p1-q1)+4)>>3；
1-2、对差值Δ进行限幅，保证这个差值在一定的范围内，这个范围主要通过查表得到，该表格在H.264标准中规定；
1-3、用差值Δ来计算新的p0、q0，也就是滤波后的值。即，p0＝p0+Δ，q0＝q0+Δ。
2、接下来对块内的像素点p1与q1分别进行滤波。4:2:0以及4:2:2色度宏块边界的话是不需要执行这部分的滤波的。如果是要计算p1，则需要输入p2、p1、p0、q0；如果是要计算q1，则需要输入p0、q0、q1、q2。
另外，只有满足|p2-p0|<β才能对p1进行滤波，因为满足这个条件则认为P块内部p1处有虚假边界，p1的滤波过程如下：
2-1、先计算差值Δ，差值Δ的计算方式为：Δ＝(p2+((p0+q0+1)>>1)-(p1<<1))>>1；
2-2、对差值Δ进行限幅，保证这个差值在一定范围内，这个范围主要通过查表得到，该表格在H.264标准中规定；
2-3、用差值Δ来计算新的p1。即，p1＝p1+Δ。
另外，q1的滤波过程也是类似的步骤。
BS＝4时的滤波运算过程如下：
在H.264的帧内预测编码中，倾向于对纹理简单的区域用16×16亮度预测模式编码(如蓝天、白色墙面等)，以达到快速编码的目的。虽然这种方法只会在宏块边界引起轻微的块效应，但是在这种情况下，即使很小的强度值查表也会在视觉上产生陡峭的阶梯状的感觉(色块分层)，因而对于这种内容平滑的宏块边界就需要采用较强的滤波器；如果此时宏块边界有大量的细节存在，反而不应做强滤波。对此H.264仍采用阈值法来判断是否存在真实边界，如果不存在大量细节信息，可以做强滤波，反之做弱滤波。
这里的滤波是比较好理解的抽头滤波器，P、Q块上的滤波过程差不多，这里以P块为例。对于P块的点，如果满足下式，则认为细节信息不多：
|p0-q0|＜(α>>2)+2
|p2-p0|＜β
采用强滤波，改变p0、p1和p2像素点：
p0＝(p2+2p1+2p0+2q0+q1+4)>>3
p1＝(p2+p1+p0+q0+2)>>2
p2＝(2p3+3p2+p1+p0+q0+4)>>3
否则采用弱滤波，只改变p0像素点：
p0＝(2p1+p0+q1+2)>>2
需要说明的是，在本申请实施例中，>>表示向右移位，>>1表示除以2，>>2表示除以2^2，以此类推，>>n表示除以2^n，n为正整数。<<表示向左移位，<<1表示乘以2，<<2表示乘以2^2，以此类推，<<n表示乘以2^n，n为正整数。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案，通过获取当前帧的纹理复杂度，根据该纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，然后基于该强度系数对当前帧对应的重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧；实现了基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，从而采用与纹理复杂度相适配的强度系数对重建帧进行去块滤波处理，相比于针对不同图像帧采用相同的强度系数进行去块滤波处理，本申请技术方案充分考虑了纹理复杂度、图像质量和强度系数这三者之间的关系，对于纹理复杂度较高的图像帧，可以采用强度较低的强度系数，改变较少的像素点，以保持图像细节，对于纹理复杂度较低的图像帧，可以采用强度较高的强度系数，以改变较多的像素点，避免在平坦区域出现易被人察觉的不连续现象。这样，基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，能够提升滤波后的图像质量，且减少码率浪费。
另外，由于在编码过程中的预分析阶段，通常会计算当前帧的AC能量平均值，因此采用当前帧的AC能量平均值作为当前帧的纹理复杂度，有助于减少运算量。
经实验发现，将视频文件压缩为同等大小的情况下，使用本申请实施例提供的自适应调整去块滤波的强度系数的方案对视频文件进行压缩，能提高0.01db的PSNR(PeakSignal to Noise Ratio，峰值信噪比)，且能提高0.03的VMAF得分，在主观感受上能看到编码视频块效应的减少。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
请参考图9，其示出了本申请一个实施例提供的视频编解码中的去块效应滤波装置的框图。该装置具有实现上述视频编解码中的去块效应滤波方法示例的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置可以是上文介绍的计算机设备，也可以设置在计算机设备上。该装置900可以包括：纹理获取模块910、系数确定模块920和滤波处理模块930。
纹理获取模块910，用于获取当前帧的纹理复杂度。
系数确定模块920，用于根据所述纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，所述强度系数用于区分所述当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界。
滤波处理模块930，用于基于所述强度系数对所述重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
在示例性实施例中，所述强度系数包括第一边界阈值和第二边界阈值；其中，所述第一边界阈值表示块与块之间的边界阈值，所述第二边界阈值表示块内部的边界阈值；
所述系数确定模块920，包括：
索引确定单元，用于对于所述当前帧中的目标块，根据所述纹理复杂度、所述当前帧中块的数量以及所述目标块的量化参数，确定所述目标块对应的第一索引值和第二索引值；其中，所述第一索引值是所述第一边界阈值对应的索引值，所述第二索引值是所述第二边界阈值对应的索引值；
阈值确定单元，用于根据所述第一索引值和所述第二索引值，确定所述目标块对应的所述第一边界阈值和所述第二边界阈值。
在示例性实施例中，所述索引确定单元，用于：
按照如下公式计算所述目标块对应的第一索引值IndexA：
IndexA＝(offsetA-log(c/n))-48+QP；
按照如下公式计算所述目标块对应的第二索引值IndexB：
IndexB＝(offsetB-log(c/n))-48+QP；
其中，c表示所述纹理复杂度，n表示所述当前帧中块的数量，offsetA和offsetB为预设的偏移量，QP表示所述目标块的量化参数。
在示例性实施例中，所述滤波处理模块930，用于：
基于所述目标块对应的所述第一边界阈值和所述第二边界阈值，确定所述目标块对应的边界判定条件；
若所述目标块中的候选边界满足所述边界判定条件，则确定所述候选边界属于所述块效应边界；
对所述重建帧中的各所述块效应边界进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
在示例性实施例中，所述纹理获取模块910，用于：
对于所述当前帧中的目标块，获取所述目标块对应的平方和以及差值平方和，所述平方和是指所述目标块中各像素值的平方和，所述差值平方和是指所述目标块中各像素值与像素平均值的差值的平方和；
根据所述目标块对应的平方和以及差值平方和，确定所述目标块的交流AC能量值；
根据所述当前帧中的各个块的AC能量值，计算所述当前帧的AC能量平均值作为所述当前帧的纹理复杂度。
在示例性实施例中，所述纹理获取模块910，用于：
采用Sobel滤波器对所述当前帧进行滤波处理，得到滤波处理后的当前帧；
对于所述当前帧中的目标块，获取所述目标块在所述滤波处理后的当前帧中各像素值的标准差；
根据所述当前帧中的各个块的标准差，确定所述当前帧的纹理复杂度。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案，通过获取当前帧的纹理复杂度，根据该纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，然后基于该强度系数对当前帧对应的重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧；实现了基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，从而采用与纹理复杂度相适配的强度系数对重建帧进行去块滤波处理，相比于针对不同图像帧采用相同的强度系数进行去块滤波处理，本申请技术方案充分考虑了纹理复杂度、图像质量和强度系数这三者之间的关系，对于纹理复杂度较高的图像帧，可以采用强度较低的强度系数，改变较少的像素点，以保持图像细节，对于纹理复杂度较低的图像帧，可以采用强度较高的强度系数，以改变较多的像素点，避免在平坦区域出现易被人察觉的不连续现象。这样，基于图像帧的纹理复杂度，自适应地调整去块滤波的强度系数，能够提升滤波后的图像质量，且减少码率浪费。
需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
请参考图10示出了本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。该计算机设备可以是上文介绍的编码端设备，也可以是上文介绍的解码端设备，还可以是上文介绍的用于训练环路滤波模型的设备。该计算机设备150可以包括：处理器151、存储器152、通信接口153、编码器/解码器154和总线155。
处理器151包括一个或者一个以上处理核心，处理器151通过运行软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及信息处理。
存储器152可用于存储计算机程序，处理器151用于执行该计算机程序，以实现上述视频编解码中的去块效应滤波方法。
通信接口153可用于与其它设备进行通信，如收发音视频数据。
编码器/解码器154可用于实现编码和解码功能，如对音视频数据进行编码和解码。
存储器152通过总线155与处理器151相连。
此外，存储器152可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，易失性或非易失性存储设备包括但不限于：磁盘或光盘，EEPROM(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，电可擦除可编程只读存储器)，EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory，可擦除可编程只读存储器)，SRAM(StaticRandom-Access Memory，静态随时存取存储器)，ROM(Read-Only Memory，只读存储器)，磁存储器，快闪存储器，PROM(Programmable read-only memory，可编程只读存储器)。
本领域技术人员可以理解，图10出的结构并不构成对计算机设备150的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集在被处理器执行时实现上述视频编解码中的去块效应滤波方法。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被处理器执行时，用于实现上述视频编解码中的去块效应滤波方法。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (13)
1.一种视频编解码中的去块效应滤波方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前帧的纹理复杂度；
根据所述纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，所述强度系数用于区分所述当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界；
基于所述强度系数对所述重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧；
其中，所述强度系数包括第一边界阈值和第二边界阈值；其中，所述第一边界阈值表示块与块之间的边界阈值，所述第二边界阈值表示块内部的边界阈值；
所述根据所述纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，包括：
对于所述当前帧中的目标块，根据所述纹理复杂度、所述当前帧中块的数量以及所述目标块的量化参数，确定所述目标块对应的第一索引值和第二索引值；其中，所述第一索引值是所述第一边界阈值对应的索引值，所述第二索引值是所述第二边界阈值对应的索引值；
根据所述第一索引值和所述第二索引值，确定所述目标块对应的所述第一边界阈值和所述第二边界阈值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于所述当前帧中的目标块，根据所述纹理复杂度、所述当前帧中块的数量以及所述目标块的量化参数，确定所述目标块对应的第一索引值和第二索引值，包括：
按照如下公式计算所述目标块对应的第一索引值IndexA：
IndexA=(offsetA-log(c/n))-48+QP；
按照如下公式计算所述目标块对应的第二索引值IndexB：
IndexB=(offsetB-log(c/n))-48+QP；
其中，c表示所述纹理复杂度，n表示所述当前帧中块的数量，offsetA和offsetB为预设的偏移量，QP表示所述目标块的量化参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述强度系数对所述重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧，包括：
基于所述目标块对应的所述第一边界阈值和所述第二边界阈值，确定所述目标块对应的边界判定条件；
若所述目标块中的候选边界满足所述边界判定条件，则确定所述候选边界属于所述块效应边界；
对所述重建帧中的各所述块效应边界进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取当前帧的纹理复杂度，包括：
对于所述当前帧中的目标块，获取所述目标块对应的平方和以及差值平方和，所述平方和是指所述目标块中各像素值的平方和，所述差值平方和是指所述目标块中各像素值与像素平均值的差值的平方和；
根据所述目标块对应的平方和以及差值平方和，确定所述目标块的交流AC能量值；
根据所述当前帧中的各个块的AC能量值，计算所述当前帧的AC能量平均值作为所述当前帧的纹理复杂度。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取当前帧的纹理复杂度，包括：
采用Sobel滤波器对所述当前帧进行滤波处理，得到滤波处理后的当前帧；
对于所述当前帧中的目标块，获取所述目标块在所述滤波处理后的当前帧中各像素值的标准差；
根据所述当前帧中的各个块的标准差，确定所述当前帧的纹理复杂度。
6.一种视频编解码中的去块效应滤波装置，其特征在于，所述装置包括：
纹理获取模块，用于获取当前帧的纹理复杂度；
系数确定模块，用于根据所述纹理复杂度确定去块滤波的强度系数，所述强度系数用于区分所述当前帧对应的重建帧中的边界是否为块效应边界；
滤波处理模块，用于基于所述强度系数对所述重建帧进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧；
其中，所述强度系数包括第一边界阈值和第二边界阈值；其中，所述第一边界阈值表示块与块之间的边界阈值，所述第二边界阈值表示块内部的边界阈值；
所述系数确定模块，包括：
索引确定单元，用于对于所述当前帧中的目标块，根据所述纹理复杂度、所述当前帧中块的数量以及所述目标块的量化参数，确定所述目标块对应的第一索引值和第二索引值；其中，所述第一索引值是所述第一边界阈值对应的索引值，所述第二索引值是所述第二边界阈值对应的索引值；
阈值确定单元，用于根据所述第一索引值和所述第二索引值，确定所述目标块对应的所述第一边界阈值和所述第二边界阈值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述索引确定单元，用于：
按照如下公式计算所述目标块对应的第一索引值IndexA：
IndexA=(offsetA-log(c/n))-48+QP；
按照如下公式计算所述目标块对应的第二索引值IndexB：
IndexB=(offsetB-log(c/n))-48+QP；
其中，c表示所述纹理复杂度，n表示所述当前帧中块的数量，offsetA和offsetB为预设的偏移量，QP表示所述目标块的量化参数。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述滤波处理模块，用于：
基于所述目标块对应的所述第一边界阈值和所述第二边界阈值，确定所述目标块对应的边界判定条件；
若所述目标块中的候选边界满足所述边界判定条件，则确定所述候选边界属于所述块效应边界；
对所述重建帧中的各所述块效应边界进行去块滤波处理，得到滤波后的重建帧。
9.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述纹理获取模块，用于：
对于所述当前帧中的目标块，获取所述目标块对应的平方和以及差值平方和，所述平方和是指所述目标块中各像素值的平方和，所述差值平方和是指所述目标块中各像素值与像素平均值的差值的平方和；
根据所述目标块对应的平方和以及差值平方和，确定所述目标块的交流AC能量值；
根据所述当前帧中的各个块的AC能量值，计算所述当前帧的AC能量平均值作为所述当前帧的纹理复杂度。
10.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述纹理获取模块，用于：
采用Sobel滤波器对所述当前帧进行滤波处理，得到滤波处理后的当前帧；
对于所述当前帧中的目标块，获取所述目标块在所述滤波处理后的当前帧中各像素值的标准差；
根据所述当前帧中的各个块的标准差，确定所述当前帧的纹理复杂度。
11.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
13.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品被处理器执行时，用于实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010578961.6A CN111711825B (zh) | 2020-06-23 | 2020-06-23 | 视频编解码中的去块效应滤波方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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