CN112055206A - 一种帧间预测方法、电子设备和存储装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种帧间预测方法、电子设备和存储装置，该方法包括：构建当前块的高级运动矢量表达UMVE候选列表，UMVE候选列表中包含时域运动矢量和空域运动矢量；将当前块分割为若干大小相同的子块；利用所有子块和UMVE候选列表获得当前块的最佳运动矢量。通过上述方式，本申请将当前块细分为若干子块，利用细化后的子块和UMVE候选列表来提高获取最佳运动矢量的匹配度，进而提高帧间预测的准确性。

Description

一种帧间预测方法、电子设备和存储装置

技术领域

本申请涉及视频编解码领域，特别是涉及一种帧间预测方法、电子设备和存储装置。

背景技术

由于视频图像数据量比较大，通常需要对视频像素数据(如RGB、YUV等)进行编码压缩以降低视频的数据量，压缩后的数据称之为视频码流，视频码流通过有线或者无线网络传输至用户端，再进行解码观看。

整个视频编码流程包括采集、预测、变换、变换量化和熵编码等过程。在预测过程中往往包括帧间预测，以去除视频图像在时间上的冗余。帧间预测过程需预测出当前块的最佳运动矢量，进而基于该最佳运动矢量进行编码，因此，若帧间预测结果准确性低，则可能造成解码时原始的视频图像严重失真，影响用户体验、甚至使用户遗漏重要的信息。有鉴于此，如何优化帧间预测成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种帧间预测方法、电子设备和存储装置，能够提高获取最佳运动矢量的匹配度，进而提高帧间预测的准确性。

为解决上述技术问题，本申请第一方面提供一种帧间预测方法，该帧间预测方法包括：构建当前块的高级运动矢量表达UMVE候选列表，所述UMVE候选列表中包含时域运动矢量和空域运动矢量；将所述当前块分割为若干大小相同的子块；利用所有所述子块和所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量。

其中，所述构建当前块的高级运动矢量表达UMVE候选列表，包括：利用所述当前块的空域相邻块获取所述当前块的空域运动矢量，利用所述当前块的时域同位块获取所述当前块的时域运动矢量；将所述空域运动矢量和所述时域运动矢量添加至所述UMVE候选列表中。

其中，将所述空域运动矢量和所述时域运动矢量添加至所述UMVE候选列表中，包括：将至少一个所述空域运动矢量和至少一个所述时域运动矢量添加在所述UMVE候选列表中，且所述时域运动矢量与所述空域运动矢量在所述UMVE候选列表中位置不固定。

其中，所述利用所有所述子块和所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量，包括：将所述空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第一预测块；利用每个子块对应的时域同位块获取所述子块的时域运动矢量；将每个所述子块的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的每个所述子块的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第二预测块；将所有所述第一预测块和所述第二预测块与所述当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将所述失真代价最小的预测块对应的运动矢量作为所述当前块的最佳运动矢量。

其中，所述将每个所述子块的时域运动矢量进行偏移，包括：为每个所述子块的时域运动矢量设置完全相同的偏移距离和偏移方向；或者，为所有所述子块的时域运动矢量设置部分相同或完全不相同的偏移距离和偏移方向。

为解决上述技术问题，本申请第二方面提供一种帧间预测方法，该帧间预测方法包括：将当前块分割为若干大小相同的子块；构建每个子块对应的UMVE候选列表，所述UMVE候选列表中包含空域运动矢量；利用所有所述子块和其对应的所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量。

其中，所述构建每个子块对应的UMVE候选列表，包括：利用所述子块的空域相邻块获取所述子块的空域运动矢量；或者，利用所述当前块的空域相邻块获取所述当前块的空域运动矢量，将所述当前块的空域运动矢量所述作为所述子块的空域运动矢量；将每一所述子块对应的空域运动矢量添加至每一所述子块对应的所述UMVE候选列表中。

其中，所述利用所有所述子块和其对应的所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量，包括：将所述子块对应的空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的所述子块对应的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第三预测块；将所述第三预测块与所述当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将所述失真代价最小的预测块对应的每一所述子块的运动矢量，作为所述当前块的每一所述子块的最佳运动矢量。

其中，所述UMVE候选列表中还包括时域运动矢量；所述构建每个子块对应的UMVE候选列表，还包括：利用所述子块的时域同位块获取所述子块的时域运动矢量；将每一所述子块对应的时域运动矢量添加至每一所述子块对应的所述UMVE候选列表中。

其中，所述利用所有所述子块和其对应的所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量，包括：将所述子块对应的空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的所述子块对应的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第三预测块；将所述子块对应的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的所述子块对应的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第四预测块；将所有所述第三预测块和所述第四预测块与所述当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将所述失真代价最小的预测块对应的每一所述子块的运动矢量，作为所述当前块的每一所述子块的最佳运动矢量。

其中，所述将所述子块对应的时域运动矢量进行偏移之前，包括：将每个所述子块分割为若干大小相同的细分子块，利用每个细分子块对应的时域同位块获取所述细分子块的时域运动矢量；所述将所述子块对应的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的所述子块对应的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第四预测块，包括：将每个所述细分子块的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的每个所述细分子块的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第四预测块。

其中，所述将每个所述细分子块的时域运动矢量进行偏移，包括：为每个所述细分子块的时域运动矢量设置完全相同的偏移距离和偏移方向；或者，为所有所述细分子块的时域运动矢量设置部分相同或完全不相同的偏移距离和偏移方向。

为解决上述技术问题，本申请第三方面提供一种电子设备，该电子设备包括相互耦接的存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序数据，所述处理器调用所述程序数据以实现上述第一方面或第二方面的帧间预测方法。

为解决上述技术问题，本申请第四方面提供一种具有存储功能的装置，该具有存储功能的装置存储有程序数据，所述程序数据被处理器执行时实现上述第一方面或第二方面的帧间预测方法。

本申请的有益效果是：本申请构建了当前块的UMVE候选列表，并将当前块分割为若干大小相同的子块，将当前块进一步细分，利用细分后的子块和UMVE候选列表中的时域运动矢量和空域运动矢量来预测出当前块的最佳运动矢量，使预测结果与当前块的匹配度更高，进而提高帧间预测的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1是本申请帧间预测方法一实施方式的流程示意图；

图2是图1中步骤S101对应的一实施方式的流程示意图；

图3是图2中步骤S201对应的一实施方式的应用场景示意图；

图4是图2中步骤S201对应的获取当前块的时域运动矢量时不同坐标的当前块所对应的时域同位块范围示意图；

图5是图2中步骤S201对应的获取当前块的时域运动矢量时判断空域位置的相邻块是否可用的框架示意图；

图6是图1中步骤S103对应的一实施方式的流程示意图；

图7是图6中步骤S302对应的一实施方式的应用场景示意图；

图8是本申请帧间预测方法另一实施方式的流程示意图；

图9是图8中步骤S401对应的一实施方式的应用场景示意图；

图10是图8中步骤S403对应的一实施方式的流程示意图；

图11是图8中步骤S403对应的另一实施方式的流程示意图；

图12是本申请电子设备一实施方式的结构示意图；

图13是本申请具有存储功能的装置一实施方式的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参阅图1，图1是本申请帧间预测方法一实施方式的流程示意图，该方法包括：

步骤S101：构建当前块的高级运动矢量表达UMVE候选列表，UMVE候选列表中包含时域运动矢量和空域运动矢量。

具体地，高级运动矢量表达(Ultimate Motion Vector Expression，UMVE)主要应用在第三代音视频编解码技术标准中，以用于获得更有利于当前块的运动矢量。

具体地，请参阅图2，图2是图1中步骤S101对应的一实施方式的流程示意图，步骤S101具体包括：

步骤S201：利用当前块的空域相邻块获取当前块的空域运动矢量，利用当前块的时域同位块获取当前块的时域运动矢量。

在一应用方式中，请参阅图3，图3是图2中步骤S201对应的一实施方式的应用场景示意图，图3表示出了一个当前块及其周边的空域相邻块，按照F->G->C->A->D的扫描顺序得到前两个位置的可用空域运动矢量，作为UMVE候选列表中的候选运动矢量，该过程需要判断空域相邻块的空域运动矢量的可用性。

具体地，上述判断过程包括：

Step1：判断空域相邻块的空域运动矢量是否可用时，先根据是否在图像内部、是否已编码和是否帧内编码来判断可用性；若空域相邻块在图像内部、已编码，且不是帧内编码，则初步认为该空域相邻块的空域运动矢量可用。

Step2：根据前面获取的可用性信息，进一步对空域运动矢量是否重复进行判断，若不重复，则设置为可用，加入UMVE候选列表中，否则设置为不可用。

具体地，Step2包括：

Stp1：判断F的可用性，若F可用，则F设为可用，可加入候选列表；否则，F不可用进入Stp2。

Stp2：判断G的可用性，若G不可用，则设置G不可用进入Stp3，否则若G可用，进一步判断：再判断F是否可用，若不可用，则G设为可用，可加入候选列表；否则，F可用时，需要比较F和G的运动信息是否重复，若不重复则G设为可用，否则，G不可用。其中，运动信息包括运动矢量和参考帧信息。

Stp3：判断C的可用性，若C不可用，则设置C不可用进入Stp4，否则若C可用，则进一步判断：再判断G是否可用，若不可用，则C设为可用，可加入候选列表；若G可用，需要比较C和G的运动信息是否重复，若不重复则C设为可用，否则，C不可用。

Stp4：判断A的可用性，若A不可用，则设置A不可用进入Stp5，否则若A可用，则进一步判断：再判断F是否可用，若不可用，则A设为可用，可加入候选列表；若F可用，需要比较A和F的运动信息是否重复，若不重复则A设为可用，否则，A不可用；

Stp5：判断D的可用性，若D不可用，则设置D不可用，完成可用性判断，否则若D可用，则进一步判断：再判断A是否可用，若A不可用，则初始化A的运动信息为不可用；否则，获取其运动信息，判断D与A的运动信息是否重复；再判断G是否可用，若不可用，则初始化G的运动信息为不可用；否则，获取其运动信息，判断D与G的运动信息是否重复。条件一：若A不可用或可用时，D与A的运动信息不重复；条件二：若G不可用或可用时，D与G的运动信息不重复；若以上两个条件同时成立，则D最终可用，否则D不可用。

需要说明的是，如果当前块的空域相邻块可用的空域运动矢量小于2个时，将当前的时域运动矢量信息加入运动信息候选列表，若仍不足，则填充零运动矢量。

进一步地，UMVE候选列表中还包括时域运动矢量，利用当前块的时域同位块获取当前块的时域运动矢量具体包括：

step1：获取当前块对应时域同位块的空域位置。

先确定当前块对应时域同位块的空域位置，当前块的空域位置只和当前块坐标相关，和当前块尺寸无关。

设bx，by为当前块以最小编码单元scu(4*4大小的像素块)为单元的在整帧中的位置坐标，利用一个mask来确定同位块的空域位置，其中，mask＝(-1)^3。同一个坐标位置的当前块只会对应一个时域同位块，不同坐标的当前块所对应的时域同位块范围如图4所示，图4中所有小圆点的位置就是所有可能的同位块的坐标，每个小方块代表一个scu。

step2：对时域同位块MV进行缩放。

其中，MV表示运动矢量(Motion Vector，MV)，若当前帧为前向差别帧(p帧)，则去前向同位参考帧，即前向参考帧列表的index0帧中找到时域同位块，取该块的前向MV：MV_col_f进行缩放。缩放时根据当前帧和当前帧的前向参考帧列表中index0的参考帧间的播放顺序序号(Picture Order Count，POC)距离t1，以及前向同位块所属的同位帧(一般也是index0)和同位块的前向参考帧的距离t0进行缩放：scaleMV＝MV_col_f/t0*t1。对scaleMV进行四舍五入以及CLIP到带符号16bit的内操作后作为时域运动矢量填入运动矢量预测(Motion Vector Prediction，MVP)候选列表。

若当前帧为B帧，则需要获取两个方向的时域同位块MV。先去后向同位参考帧，即后向参考帧列表的index0帧中找到时域同位块，取该块的前向MV：MV_col_f进行两次缩放得到时域运动矢量的两个方向的MV值。其中，前向MV的值缩放是根据当前帧和当前帧的前向参考帧列表中index0的参考帧间的POC距离t1，以及后向同位块所属的同位帧(一般也是index0)和同位块的前向参考帧间的距离t0进行缩放；而后向MV的值缩放是根据当前帧和当前帧的后向参考帧列表中index0的参考帧间的POC距离t1，以及后向同位块所属的同位帧(一般也是index0)和同位块的前向参考帧的距离t0进行缩放。缩放公式和后续操作同P帧时的操作。

step3：当时域同位块的MV不可用时。

除了上述正常情况外，还会出现时域同位块的MV不可用的情况，比如时域同位块是一个帧内块或IBC块(帧内复制块)等情况。

判断方式为判断时域同位块的前向参考帧是否存在。若不存在，则具体操作如下：

若当前帧为P帧，则时域运动矢量直接置为0。

若当前帧为B帧，则MVP列表的第一个位置用空域相邻块的加权MV作为时域运动矢量填入MVP候选列表的第一个位置。

步骤S202：将空域运动矢量和时域运动矢量添加至UMVE候选列表中。

具体地，根据上述方法获得当前块的空域运动矢量和时域运动矢量后，需要将至少一个空域运动矢量和至少一个时域运动矢量添加在UMVE候选列表中，且时域运动矢量与空域运动矢量在UMVE候选列表中位置不固定。

在一应用方式中，选择至多一个空域运动矢量添加在UMVE候选列表中，进而选择一个时域运动矢量添加在UMVE候选列表中。即在上述获取空域运动矢量时，在获取扫描顺序中第一个可用的空域运动矢量即截止，进而再获取时域运动矢量添加在UMVE候选列表。

在另一应用方式中，将时域运动矢量添加在UMVE候选列表的第一位置，进而将空域运动矢量添加在UMVE候选列表中。即先获取当前块的时域运动矢量并添加至UMVE候选列表，再获取当前块的空域运动矢量添加至UMVE候选列表。

在又一应用方式中，将若干空域运动矢量添加在UMVE候选列表中，进而将时域运动矢量添加在UMVE候选列表中空域运动矢量之后的位置。通常情况下，选择两个可用的空域运动矢量即截止，而UMVE候选列表仅包括两个运动矢量的存储空间。在本应用方式中，将UMVE候选列表进行扩充，获取若干空域运动矢量，比如仍获取两个空域运动矢量，将两个空域运动矢量添加至UMVE候选列表中，进而获取当前块的时域运动矢量，将时域运动矢量添加在空域运动矢量之后的位置。

需要说明的是，本实施例中UMVE候选列表引入了时域运动矢量，以扩充UMVE候选列表中候选运动矢量的种类，使最佳运动矢量的推导不局限于空域运动矢量，丰富最佳运动矢量的获取途径，并且提供了多种应用方式，使空域运动矢量和时域运动矢量的位置更灵活，数量也更多样化。

步骤S102：将当前块分割为若干大小相同的子块。

具体地，可将当前块按照十字分割的方式获得4个大小相同的子块。

需要说明的是，由于最小编码单元scu的尺寸为4*4的像素块，因此，当前块至少为尺寸大于8*8的像素块，以满足分割后的子块尺寸大于等于4*4。

步骤S103：利用所有子块和UMVE候选列表获得当前块的最佳运动矢量。

具体地，在预测当前块的最佳运动矢量时，在查找到UMVE候选列表中的时域运动矢量时，不直接使用UMVE候选列表中的时域运动矢量来进行预测，而是使用每个子块的时域运动矢量来进行预测。

请参阅图6，图6是图1中步骤S103对应的一实施方式的流程示意图，步骤S103具体包括：

步骤S301：将空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第一预测块。

具体地，将UMVE候选列表中的空域运动矢量导出，在导出空域运动矢量后，对空域运动矢量进行偏移，偏移的方向被限制在水平方向和竖直方向。具体的偏移条件通过偏移方向和偏移距离来表示，其中，运动矢量的偏移距离如表1所示，运动矢量的偏移方向如表2所示。

表1：运动矢量的偏移距离

序号	0	1	2	3	4
						偏移距离	1/4-pel	1/2-pel	1-pel	2-pel	4-pel

表2：运动矢量的偏移方向

序号	0	1	2	3
					X轴	+	–	N/A	N/A
Y轴	N/A	N/A	+	–

其中，偏移距离以像素为单位，表1中pel表示一个像素，表2中，+表示沿正方向，-表示沿负方向，N/A表示不适用，因此，表2中的一个序号代表在其中一个坐标轴的其中一个方向上运动。

根据表1和表2的偏移条件，每个导出的空域运动矢量作为基础MV，在4个不同方向上可偏移5种距离，因此，每个基础MV在偏移后可获取最多20个MV参与后续代价比较过程，具体步骤如下：

1)根据每个基础MV(umve_base_pmv)的两个方向MV的可用性，采用不同的方式计算MV偏移值(ref_mvd)：

两个方向MV均可用时，根据两个MV指向的对应参考帧的POC计算MV偏移值ref_mvd，这里允许两个MV方向不同或是相同；

2)根据偏移方向direction，确定MV的偏移方向，获取mv_offset＝+/-ref_mvd；

3)然后获取最终的空域偏移运动矢量：

umve_final_pmv＝umve_base_pmv+mv_offset

进一步地，对偏移后的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第一预测块。按照表1和表2的偏移条件，一个空域运动矢量可获得20个偏移后的空域偏移运动矢量，对这20个空域偏移运动矢量进行补偿，以获得20个第一预测块。如果空域运动矢量为两个，则按照表1和表2的偏移条件可获得一共40个偏移后的空域偏移运动矢量，进行补偿后可获得40个第一预测块。

步骤S302：利用每个子块对应的时域同位块获取子块的时域运动矢量。

具体地，请参阅图7，图7是图6中步骤S302对应的一实施方式的应用场景示意图，假设将当前块分为4个子块，对这4个子块进行遍历，以当前块四个角落的scu为基准，同样利用上述mask和子块的坐标去获取每个子块对应的时域同位块，并获取4个子块各自对应的4个时域运动矢量。然后对于每个子块，看当前子块包含哪个角落的scu，就把该角落的scu对应的时域运动矢量作为该子块的时域运动矢量。

如图7中所示的应用场景，则将scu1对应的时域运动矢量作为子块1的时域运动矢量，scu2对应的时域运动矢量作为子块2的时域运动矢量，scu3对应的时域运动矢量作为子块3的时域运动矢量，scu4对应的时域运动矢量作为子块4的时域运动矢量。

进一步地，若有一个角落没法获取到有效的时域运动矢量，则该角落对应的子块就直接拿当前块的时域运动矢量作为该子块的时域运动矢量。

步骤S303：将每个子块的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的每个子块的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第二预测块。

具体地，对每个子块的时域运动矢量按照上述表1和表2的偏移条件进行偏移，获得每个子块对应的时域偏移运动矢量，进而分别进行补偿，以获得每个子块的预测结果，每个子块的预测结果共同构成第二预测块。若对当前块的时域运动矢量直接进行偏移和补偿，当前块只有一个，与将当前块细分为子块，再对子块的时域运动矢量进行偏移和补偿相比，利用子块获得的第二预测块更加精细和准确。

步骤S304：将所有第一预测块和第二预测块与当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将失真代价最小的预测块对应的运动矢量作为当前块的最佳运动矢量。

具体地，获取所有第一预测块和第二预测块，将所有第一预测块和第二预测块与当前块进行对比，获取所有预测块相对于当前块的失真程度，计算出每个预测块对应的失真代价，从所有预测块中选出失真代价最小的预测块，将失真代价最小的预测块对应的运动矢量作为当前块的最佳运动矢量。若失真代价最小的预测块对应的运动矢量为空域偏移运动矢量，则将该空域偏移运动矢量作为当前块的最佳运动矢量，若失真代价最小的预测块对应的运动矢量为时域偏移运动矢量，则将每个子块的时域偏移运动矢量作为当前块的最佳运动矢量。

在一具体应用场景中，将每个子块的时域运动矢量进行偏移时，为每个子块的时域运动矢量设置完全相同的偏移距离和偏移方向。在对当前块的所有子块的时域运动矢量进行一次偏移时，对每个子块依次采用相同的偏移条件，可先选定偏移距离，历遍完偏移方向后再历遍偏移距离，也可先选定偏移方向，历遍完偏移距离后再历遍偏移方向。为每个子块的时域运动矢量每次设置完全相同的偏移距离和偏移方向，有益于减少运算量，减轻系统内存的负担。

在另一具体应用场景中，将每个子块的时域运动矢量进行偏移时，为所有子块的时域运动矢量设置部分相同或完全不相同的偏移距离和偏移方向。仍以图7中的当前块为例，在对当前块的所有子块的时域运动矢量进行一次偏移时，可将其中部分子块设置相同的偏移条件，比如：其中两个子块的偏移条件相同，另外两个子块的偏移条件各不相同，在进行一次偏移时设置三种偏移条件；其中两个子块的偏移条件相同，另外两个子块的偏移条件相同，在进行一次偏移时设置两种偏移条件；其中三个子块的偏移条件相同，另外一个子块的偏移条件单独设置，在进行一次偏移时设置两种偏移条件。也可为四个子块设置各不相同的偏移条件。按照上述的偏移方式，可获得更多的时域偏移运动矢量，对一次偏移后的所有子块分别进行补偿，以获得每个子块的预测结果，每个子块的预测结果共同构成第二预测块。在该应用场景中可获得组合更多更精细的第二预测块，有利于获得与当前块更匹配的第二预测块，使预测结果更准确。

需要说明的是，为使解码端能够正确解码出当前块的最佳运动矢量，对当前块进行编码后上传解码端时，还会上传标准的解码句法以使解码端能够正确解码出最佳运动矢量。若每个子块的时域运动矢量设置完全相同的偏移距离和偏移方向，则无需更改标准解码句法，只需要传输一个sub_TMVP开启的flag，不需要传别的句法。若所有子块的时域运动矢量设置部分相同或完全不相同的偏移距离和偏移方向，则需要添加一个flag用于判断当前基础运动矢量是否为时域运动矢量，若为时域运动矢量，需为每个子块的时域运动矢量，分别添加一个关于方向dir和距离step的句法，以使解码端能够正确解码出最佳运动矢量。

本实施例所提供的帧间预测方法，构建了当前块的UMVE候选列表，并将当前块分割为若干大小相同的子块，将当前块进一步细分，利用细分后的子块和UMVE候选列表中的时域运动矢量和空域运动矢量来预测出当前块的最佳运动矢量，使预测结果与当前块的匹配度更高，进而提高帧间预测的准确性。

请参阅图8，图8是本申请帧间预测方法另一实施方式的流程示意图，该方法包括：

步骤S401：将当前块分割为若干大小相同的子块。

具体地，请参阅图9，图9是图8中步骤S401对应的一实施方式的应用场景示意图，为便于理解，仍以将当前块按照十字分割的方式获得4个大小相同的子块。

步骤S402：构建每个子块对应的UMVE候选列表，UMVE候选列表中包含空域运动矢量。

具体地，以每个子块作为一个当前块为每个子块构建UMVE候选列表，该UMVE候选列表中至少包括空域运动矢量。

在一应用方式中，在构建每个子块对应的UMVE候选列表时，利用子块的空域相邻块获取子块的空域运动矢量。每个子块单独进行候选列表构建，在选择空域相邻块时扫描每个子块的空域相邻块，进而获取每个子块的空域运动矢量。仍以图9为例，子块1的空域相邻块可依次扫描J->B->E->D->A块，子块2可依次扫描G->C->E块，子块3可依次扫描F->H块，子块4可依次扫描F->G->C->D->A块，每个子块选择可用的空域相邻块对应的空域运动矢量。

在另一应用方式中，在构建每个子块对应的UMVE候选列表时，利用当前块的空域相邻块获取当前块的空域运动矢量，将当前块的空域运动矢量作为子块的空域运动矢量。每个子块的空域相邻块从当前块的空域相邻块中做选择，仍以图9为例，4个子块块直接使用当前块的空域相邻块F->G->C->D->A块，每个子块选择可用的空域相邻块对应的空域运动矢量。

具体地，利用空域相邻块获取空域运动矢量的方式请参阅上一实施例中Step1-Step2，在此不再赘述。每个子块的UMVE候选列表中放入两个可用的空域运动矢量。上述两种应用方式，先将当前块进行了划分，将当前块分成了若干子块，为每个子块构建UMVE候选列表，进而在后续进行最佳运动矢量的预测时以细分后的子块进行预测，可使预测结果与当前块更加匹配。

在又一应用方式中，UMVE候选列表中还包括时域运动矢量，在构建每个子块对应的UMVE候选列表时还包括：利用子块的时域同位块获取子块的时域运动矢量；将每一子块对应的时域运动矢量添加至每一子块对应的UMVE候选列表中。

具体地，每个子块的UMVE候选列表中包括空域运动矢量和时域运动矢量，其中，空域运动矢量的获取可参照上述两个应用方式。对于子块的时域运动矢量可利用上述mask和子块的坐标去获取每个子块对应的时域同位块，利用时域同位块获取时域运动矢量的具体方式可参见上一实施例中step1-step3，在此不再赘述。

进一步地，将空域运动矢量和时域运动矢量添加至每个子块的UMVE候选列表中，添加方式也可参阅上一实施例中的具体内容，以使每个子块的UMVE候选列表中空域运动矢量和时域运动矢量的位置更灵活，数量也更多样化。

步骤S403：利用所有子块和其对应的UMVE候选列表获得当前块的最佳运动矢量。

具体地，与上一实施例相似，在完成所有子块的UMVE候选列表的构建后，需要导出每个子块的UMVE候选列表中候选的运动矢量，并对每个子块的UMVE候选列表中候选的运动矢量进行预测。

在一应用方式中，当所有子块的UMVE候选列表中只有空域运动矢量时，请参阅图10，图10是图8中步骤S403对应的一实施方式的流程示意图，步骤S403具体包括：

步骤S501：将子块对应的空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的子块对应的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第三预测块。

具体地，对空域运动矢量进行偏移时，可根据前一帧各个像素块的总的偏移值平均值来决定空域运动矢量的偏移距离，若前一帧各个像素块的总的偏移值平均值小于4个像素距离，则对空域运动矢量进行偏移时仍采用表1中的偏移距离，若前一帧各个像素块的总的偏移值平均值大于4个像素距离，则对空域运动矢量进行偏移时采用表3中的偏移距离。

表3：运动矢量的偏移距离附加表

进一步地，空域运动矢量的偏移过程可参阅上一实施例中的步骤S301，可示前一帧各个像素块的总的偏移值平均值来决定采用将表1和表2结合，还是将表2和表3结合作为偏移条件，若将表2和表3结合时后，则对于每个子块有32中偏移组合。在每次偏移时可为每个子块的空域运动矢量设置完全相同的偏移条件或者不完全相同的偏移条件或者完全不相同的偏移条件，在不同的偏移组合中，对每个子块的空域偏移运动矢量进行补偿，获得每个子块的预测结果，每个子块的预测结果共同构成第三预测块，进而获得多个第三预测块。该第三预测块由多个子块的预测结果共同构成，多个子块的偏移组合远超当前块的空域运动矢量的偏移组合，进而有利于获取与当前块更匹配的第三预测块。

步骤S502：将第三预测块与当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将失真代价最小的预测块对应的每一子块的运动矢量，作为当前块的每一子块的最佳运动矢量。

具体地，获取所有偏移组合下的所有第三预测块，将第三预测块与当前块进行对比，获取第三预测块相对于当前块的失真程度，计算出每个第三预测块对应的失真代价，从所有第三预测块中选出失真代价最小的预测块，将失真代价最小的预测块对应的每个子块的空域偏移运动矢量作为当前块的每一子块的最佳运动矢量。

在另一应用方式中，当子块的UMVE候选列表中除空域运动矢量还包括时域运动矢量时，请参阅图11，图11是图8中步骤S403对应的另一实施方式的流程示意图，步骤S403具体包括：

步骤S601：将子块对应的空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的子块对应的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第三预测块。

具体地，上述步骤S601可参阅上述应用方式中步骤S501，在此不再赘述。

步骤S602：将子块对应的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的子块对应的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第四预测块。

具体地，时域运动矢量的偏移过程可参阅上述应用方式中的步骤S501如何将空域运动矢量进行偏移的方式，可示前一帧各个像素块的总的偏移值平均值来决定采用将表1和表2结合，还是将表2和表3结合作为偏移条件。在每次偏移时可为每个子块的时域运动矢量设置完全相同的偏移条件或者不完全相同的偏移条件或者完全不相同的偏移条件，在不同的偏移组合中，对每个子块的时域偏移运动矢量进行补偿，获得每个子块的预测结果，每个子块的预测结果共同构成第四预测块，进而获得多个第四预测块。该第四预测块由多个子块的预测结果共同构成，多个子块的偏移组合远超当前块的时域运动矢量的偏移组合，进而有利于获取与当前块更匹配的第四预测块。

步骤S603：将所有第三预测块和第四预测块与当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将失真代价最小的预测块对应的每一子块的运动矢量，作为当前块的每一子块的最佳运动矢量。

具体地，获取所有第三预测块和第四预测块，将所有第三预测块和第四预测块与当前块进行对比，获取所有预测块相对于当前块的失真程度，计算出每个预测块对应的失真代价，从所有预测块中选出失真代价最小的预测块，将失真代价最小的预测块对应的运动矢量作为当前块的最佳运动矢量。若失真代价最小的预测块对应的运动矢量为空域偏移运动矢量，则将对应的偏移条件下，每个子块的空域偏移运动矢量作为当前块的每个子块的最佳运动矢量，若失真代价最小的预测块对应的运动矢量为时域偏移运动矢量，则将对应的偏移条件下，每个子块的时域偏移运动矢量作为当前块的每个子块的最佳运动矢量。

可选地，在将子块对应的时域运动矢量进行偏移之前，包括：将每个子块分割为若干大小相同的细分子块，利用每个细分子块对应的时域同位块获取细分子块的时域运动矢量。

具体地，在进行每个细分子块的时域运动矢量的偏移时，可适应性地选择表1和表2的组合或表2和表3的组合作为偏移条件，对偏移后的每个细分子块的时域偏移运动矢量进行补偿，将每个子块的细分子块的预测结果组合，以获得单个子块的预测结果，进而将一组偏移条件下的所有子块的预测结果组合，构成第四预测块。

需要说明的是，与上一实施例中的偏移条件设置类似，将每个细分子块的时域运动矢量进行偏移，包括：为每个细分子块的时域运动矢量设置完全相同的偏移距离和偏移方向；或者，为所有细分子块的时域运动矢量设置部分相同或完全不相同的偏移距离和偏移方向。比如，仍将子块分割为4个大小相同的细分子块，则对每个子块而言可将其中部分细分子块设置相同的偏移条件，比如：其中两个细分子块的偏移条件相同，另外两个细分子块的偏移条件各不相同，在进行一次偏移时设置三种偏移条件；其中两个细分子块的偏移条件相同，另外两个细分子块的偏移条件相同，在进行一次偏移时设置两种偏移条件；其中三个细分子块的偏移条件相同，另外一个细分子块的偏移条件单独设置，在进行一次偏移时设置两种偏移条件。也可为四个细分子块设置各不相同的偏移条件。而对于每个子块而言，每次偏移时的偏移条件也可相同或不完全相同或完全不相同，进而获得尽量多的偏移组合，有利于获得与当前块更匹配的第四预测块，使预测结果更准确。

进一步地，本实施例将当前块先分割成子块，每个子块是独立构建UMVE候选列表的，每个子块有自己独立的基础运动矢量索引，因此在上传解码端时还要修改解码句法，添加sub_TMVP开启的flag，子块的基础运动矢量以及子块的偏移方式，以使解码端能够正确解码出最佳运动矢量。

本实施例所提供的帧间预测方法，先将当前块进行了分割，以使对空域运动矢量的预测更加精细，当子块的UMVE候选列表中包括时域运动矢量时，仍可采用上一实施例中的预测方式，对时域运动矢量的预测时将子块进一步分割为细分子块，使用细分子块的时域运动矢量来进行预测，使预测结果能够尽量逼近当前块，减小失真代价，进一步提高帧间预测的准确性。

请参阅图12，图12是本申请电子设备一实施方式的结构示意图，该电子设备10包括相互耦接的存储器101和处理器102，其中，存储器101存储有程序数据(图未示)，处理器102调用程序数据以实现上述任一实施例中的帧间预测方法，相关内容的说明请参见上述方法实施例的详细描述，在此不再赘叙。

请参阅图13，图13是本申请具有存储功能的装置一实施方式的结构示意图，该具有存储功能的装置20存储有程序数据200，程序数据200在被处理器执行时，用以实现上述任一实施例中的帧间预测方法，相关内容的说明请参见上述方法实施例的详细描述，在此不再赘叙。

需要说明的是，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (14)

1.一种帧间预测方法，其特征在于，包括：

构建当前块的高级运动矢量表达UMVE候选列表，所述UMVE候选列表中包含时域运动矢量和空域运动矢量；

将所述当前块分割为若干大小相同的子块；

利用所有所述子块和所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建当前块的高级运动矢量表达UMVE候选列表，包括：

利用所述当前块的空域相邻块获取所述当前块的空域运动矢量，利用所述当前块的时域同位块获取所述当前块的时域运动矢量；

将所述空域运动矢量和所述时域运动矢量添加至所述UMVE候选列表中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述空域运动矢量和所述时域运动矢量添加至所述UMVE候选列表中，包括：

将至少一个所述空域运动矢量和至少一个所述时域运动矢量添加在所述UMVE候选列表中，且所述时域运动矢量与所述空域运动矢量在所述UMVE候选列表中位置不固定。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所有所述子块和所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量，包括：

将所述空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第一预测块；

利用每个子块对应的时域同位块获取所述子块的时域运动矢量；

将每个所述子块的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的每个所述子块的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第二预测块；

将所有所述第一预测块和所述第二预测块与所述当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将所述失真代价最小的预测块对应的运动矢量作为所述当前块的最佳运动矢量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将每个所述子块的时域运动矢量进行偏移，包括：

为每个所述子块的时域运动矢量设置完全相同的偏移距离和偏移方向；或者，

为所有所述子块的时域运动矢量设置部分相同或完全不相同的偏移距离和偏移方向。

6.一种帧间预测方法，其特征在于，包括：

将当前块分割为若干大小相同的子块；

构建每个子块对应的UMVE候选列表，所述UMVE候选列表中包含空域运动矢量；

利用所有所述子块和其对应的所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述构建每个子块对应的UMVE候选列表，包括：

利用所述子块的空域相邻块获取所述子块的空域运动矢量；或者，

利用所述当前块的空域相邻块获取所述当前块的空域运动矢量，将所述当前块的空域运动矢量所述作为所述子块的空域运动矢量；

将每一所述子块对应的空域运动矢量添加至每一所述子块对应的所述UMVE候选列表中。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用所有所述子块和其对应的所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量，包括：

将所述子块对应的空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的所述子块对应的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第三预测块；

将所述第三预测块与所述当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将所述失真代价最小的预测块对应的每一所述子块的运动矢量，作为所述当前块的每一所述子块的最佳运动矢量。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述UMVE候选列表中还包括时域运动矢量；

所述构建每个子块对应的UMVE候选列表，还包括：

利用所述子块的时域同位块获取所述子块的时域运动矢量；

将每一所述子块对应的时域运动矢量添加至每一所述子块对应的所述UMVE候选列表中。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述利用所有所述子块和其对应的所述UMVE候选列表获得所述当前块的最佳运动矢量，包括：

将所述子块对应的空域运动矢量进行偏移，并对偏移后的所述子块对应的空域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第三预测块；

将所述子块对应的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的所述子块对应的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第四预测块；

将所有所述第三预测块和所述第四预测块与所述当前块比较，以获得失真代价最小的预测块，将所述失真代价最小的预测块对应的每一所述子块的运动矢量，作为所述当前块的每一所述子块的最佳运动矢量。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述将所述子块对应的时域运动矢量进行偏移之前，包括：

将每个所述子块分割为若干大小相同的细分子块，利用每个细分子块对应的时域同位块获取所述细分子块的时域运动矢量；

所述将所述子块对应的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的所述子块对应的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第四预测块，包括：

将每个所述细分子块的时域运动矢量进行偏移，并对偏移后的每个所述细分子块的时域偏移运动矢量进行补偿，以获得不同偏移组合下的第四预测块。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述将每个所述细分子块的时域运动矢量进行偏移，包括：

为每个所述细分子块的时域运动矢量设置完全相同的偏移距离和偏移方向；或者，

为所有所述细分子块的时域运动矢量设置部分相同或完全不相同的偏移距离和偏移方向。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：相互耦接的存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序数据，所述处理器调用所述程序数据以实现如权利要求1-5或6-12中任意一项所述的帧间预测方法。

14.一种具有存储功能的装置，其上存储有程序数据，其特征在于，

所述程序数据被处理器执行时实现如权利要求1-5或6-12中任意一项所述的帧间预测方法。

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