CN112788345A - 视频数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种视频数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：接收使用仿射帧间预测进行编码后的视频数据；改变与所述视频数据相关联的仿射子块的边缘相对应的解块方法；及，基于改变后的解块方法，对所述视频数据进行解码。

Description

视频数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质
引用并入
本申请要求于2019年11月11日提交的、申请号为62/933,843的美国临时申请的优先权，于2019年12月23日提交的、申请号为62/953,031的美国临时申请的优先权，于2020年1月6日提交的、申请号为62/957,685的美国临时申请的优先权，以及于2020年10月5日提交的美国申请第17/063,057号的优先权，其全部内容通过引用并入本申请中。
技术领域
本申请实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种视频数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
ITU-T VCEG(Q6/16)和ISO/IEC MPEG(JTC 1/SC 29/WG 11)在2013年(版本1)、2014年(版本2)、2015年(版本3)和2016年(版本4)中发布了H.265/HEVC(高效视频编码)标准。从那时起，他们一直在研究对压缩能力远远超过HEVC标准(包括其扩展)的未来视频编码技术标准化的潜在需求。2017年10月，他们发出了联合呼吁，征集针对具有超出HEVC(CfP)能力的视频压缩的提案。截至2018年2月15日，分别提交了针对标准动态范围(SDR)的共22个CfP响应、针对高动态范围(HDR)的12个CfP响应和针对360种视频类别的12个CfP响应。2018年4月，在122运动图象专家组(MPEG)/第十次联合视频探索组-联合视频专家组(JVET)会议上，对所有收到的CfP响应都进行了评估。通过仔细的评估，JVET正式启动了超过HEVC的下一代视频编码的标准化，即所谓的通用视频编码(VVC)。
发明内容
本申请实施例关于一种视频数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质。
根据本申请的一方面，提供了一种视频数据解码方法，包括：
接收使用仿射帧间预测进行编码后的视频数据；
改变与所述视频数据相关联的仿射子块的边缘相对应的解块方法；及，
基于改变后的解块方法，对所述视频数据进行解码。
根据本申请的另一方面，提供了一种对视频数据进行编解码的装置，包括：
接收模块，用于接收使用仿射帧间预测进行编码后的视频数据；
改变模块，用于改变与所述视频数据相关联的仿射子块的边缘相对应的解块方法；及，
解码模块，用于基于改变后的解块方法，对所述视频数据进行解码。
根据本申请的另一方面，提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现如上所述的视频数据解码方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有指令，当所述指令由计算机执行时，使得所述计算机执行如上所述的视频数据解码方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述视频数据解码方法。
由上述技术方案可见，本发明实施例提供的方法，对于基于子块的仿射运动补偿预测，运动补偿的粒度更加精细，提升了预测的精度，同时还能够获得编码效率、复杂度和存储器访问带宽之间的折衷，提升了解码效率。
附图说明
从下面结合附图对示例性实施例的详细描述中，本申请上述的和其它目的、特征和优点将变得显而易见。附图的各种特征未按比例绘制，因为图示是为了清楚起见，以便于本领域技术人员结合详细描述对本申请技术方案进行的理解。在附图中：
图1是根据至少一个实施例的联网计算机环境；
图2是根据至少一个实施例的示例性参考图片重采样解码器；
图3是根据至少一个实施例的由程序执行的、对视频数据进行解码的步骤的操作流程图；
图4是根据至少一个实施例的图1中所示的计算机和服务器的内部组件和外部组件的框图；
图5是根据至少一个实施例的包括图1所示的计算机设备的示例性云计算环境的框图；以及
图6是根据至少一个实施例的图5所示的示例性云计算环境的功能层的框图。
具体实施方式
本申请公开了所要求保护的结构和方法的具体实施例。然而，应当理解的是，所公开的实施例仅是可以以各种形式体现的所要求保护的结构和方法的示例。然而，这些结构和方法可以以许多不同的形式来体现，并且不应被解释为限于本申请所描述的示例性实施例。相反，提供这些示例性实施例是为了使本申请更加全面和完整，并且将范围完全传达给本领域技术人员。在说明书中，可以省略公知的特征和技术的细节，以避免不必要地混淆所呈现的实施例。
实施例总体上涉及数据处理领域，更具体地，涉及视频编解码。以下描述的示例性实施例提供了一种系统、方法和计算机程序，除了其他方面，对视频数据进行解码。因此，一些实施例通过改变与视频数据相关联的解块方法，提升了视频数据的编解码，从而改善了计算效率。
在VVC中，解码器可以对视频数据进行重采样。但是，当使用了参考图片缩放时，针对仿射的相应光流预测(PROF)被禁用。当禁止对具有PROF的仿射内部子块边缘进行解块时，需要检查参考图片缩放的条件。因此，改变与接收到的视频数据相关联的仿射子块的边缘相对应的解块方法，对于改善视频数据的编解码是有优势的。当
参考各个实施例的方法、装置(系统)和计算机可读存储介质的流程图和/或框图来描述各个方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个框、以及流程图和/或框图中的框的组合可以由计算机可读程序指令来实现。
以下描述的示例性实施例提供了一种使用参考图像样本而非填充进行视频编解码的系统、方法和计算机程序。图1是一种联网计算机环境的功能框图，其示出了用于视频编解码的多媒体处理系统100(以下称为“系统”)。应当理解，图1仅提供了一种实施方式的图示，并不暗示对可以实现不同实施例的环境的任何限制。基于设计和实现要求，可以对所描述的环境进行各种修改。
系统100可以包括计算机102和服务器计算机114。计算机102可以经由通信网络110(以下称为“网络”)与服务器计算机114进行通信。计算机102可以包括处理器104和软件程序108，该软件程序108存储在数据存储设备106中，并且能够与用户接口并与服务器计算机114通信。如下面将参考图4所讨论的，计算机102可以分别包括内部组件800A和外部组件900A，服务器计算机114可以分别包括内部组件800B和外部组件900B。计算机102可以是，例如移动设备、电话、个人数字助理、上网本、膝上型计算机、平板计算机、台式计算机、或能够运行程序、访问网络、并访问数据库的任何类型的计算设备。
服务器计算机114还可以在云计算服务模型中运行，例如软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)或基础设施即服务(laaS)，如下文参照图5和图6所讨论的。服务器计算机114还可以位于云计算部署模型中，例如私有云、社区云、公共云或混合云。
可用于视频数据解码的服务器计算机114能够运行视频编解码程序116(以下称为“程序”)，该程序116可以与数据库112交互。下面参照图3更详细地解释视频编解码程序方法。在一个实施例中，计算机102可以作为包括用户界面的输入设备运行，而程序116可以主要在服务器计算机114上运行。在一可选的实施例中，程序116可以主要在一个或多个计算机102上运行，而服务器计算机114可以用于处理和存储程序116所使用的数据。应当注意，程序116可以是独立程序，或者可以集成到更大的视频编解码程序中。
然而，应当注意，在某些情况下，可以在计算机102和服务器计算机114之间以任何比率共享程序116的处理。在另一实施例中，程序116可以在一个以上的计算机、服务器计算机、或计算机和服务器计算机的某种组合上运行，例如，通过网络110与单个服务器计算机114进行通信的多个计算机102。在另一实施例中，例如，程序116可以在通过网络110与多个客户端计算机通信的多个服务器计算机114上运行。可选地，程序可以在通过网络与服务器和多个客户端计算机通信的网络服务器上运行。
网络110可以包括有线连接、无线连接、光纤连接或其某种组合。通常，网络110可以是支持在计算机102与服务器计算机114之间进行通信的连接和协议的任何组合。网络110可以包括各种类型的网络，例如局域网(LAN)、诸如因特网的广域网(WAN)、诸如公共交换电话网(PSTN)的电信网络、无线网络、公共交换网络、卫星网络、蜂窝网络(例如第五代(5G)网络、长期演进(LTE)网络、第三代(3G)网络、码分多址(CDMA)网络等)、公共陆地移动网络(PLMN)、城域网(MAN)、专用网、自组织网络、内联网、基于光纤的网络等，以及/或这些或其它类型网络的组合。
图1所示的设备和网络的数量和布置是作为示例来提供的。实际上，与图1所示的设备和网络相比，可以有更多的设备和/或网络、更少的设备和/或网络、不同的设备和/或网络，或布置不同的设备和/或网络。此外，图1所示的两个或更多个设备可以在单个设备中实现，或者图1所示的单个设备可以作为多个分布式设备实现。另外或可选地，系统100的一组设备(例如，一个或多个设备)可以执行描述为由系统100的另一组设备执行的一个或多个功能。
现在参考图2，描述了根据至少一个实施例的示例性参考图片重采样解码器200。
仿射运动模型参数可被用于导出编码单元(CU)中每一像素的运动矢量。然而，由于生成基于像素的仿射运动补偿预测时，复杂度以及存储器访问带宽比较高，CU可以被划分为4×4子块，其中每一子块被分配有从仿射CU的控制点运动矢量(MV)导出的MV。基于子块的仿射运动补偿是编码效率、复杂度和存储器访问带宽之间的折衷。由于基于子块的预测，导致损失了一些预测精度，其中子块中的所有像素共享相同的运动。
为了实现运动补偿的更精细粒度，可以通过已补偿的光流预测(prediction withoptical flow，PROF)对基于子块的仿射运动进行修正。在执行基于子块的仿射运动补偿之后，可通过添加由光流方程导出的差值，对亮度预测样本进行修正。可执行基于子块的仿射运动补偿以生成子块预测I(i,j)。可以使用3抽头滤波器[-1，0，1]，在每个样本位置处计算子块预测的空间梯度gx(i,j)和gy(i,j)。
gx(i,j)＝I(i+1,j)-I(i-1,j)
gy(i,j)＝I(i,j+1)-I(i,j-1)
对于梯度计算，子块预测可以在每一侧扩展一个像素。为了减小存储器带宽和复杂度，可以从参考图片中最近的整数像素位置，复制出扩展边界上的像素。因此，可以避免对填充区域进行额外的插值。亮度预测修正可由光流方程计算：
ΔI(i,j)＝gx(i,j)*Δvx(i,j)+gy(i,j)*Δvy(i,j)
其中Δv(i,j)可以是为样本位置(i,j)计算的像素MV(表示为v(i,j))与像素(i,j)所属的子块的子块MV之间的差。
由于仿射模型参数和相对于子块中心的像素位置，不能随子块而改变，所以可针对第一子块计算Δv(i,j)，并将其重新用于同一CU中的其它子块。例如，x和y可以是从像素位置到子块中心的水平偏移和垂直偏移。Δv(x,y)可以如下导出：
Figure BDA0002755279210000071
对于4-参数仿射模型，
Figure BDA0002755279210000072
对于6-参数仿射模型，
Figure BDA0002755279210000073
其中，(v0x,v0y)，(v1x,v1y)，(v2x,v2y)可以是左上控制点运动矢量、右上控制点运动矢量和左下控制点运动矢量，w和h是CU的宽度和高度。亮度预测修正被添加到子块预测I(i,j)。最终预测I'由以下等式生成：
I′(i,j)＝I(i,j)+ΔI(i,j)
当可以用仿射帧间预测对编码块进行编码时，可以沿着仿射子块的边缘(除了编码块边界上的边缘之外)，有条件地改变解块方法。这可以被默认启用，或者由高级语法(例如在条带级别、图片级别、图块级别、图块组级别等)发信号通知。这也可以在块级别发信号通知。
在一个实施例中，当条件为真时，可以在除编码块边界上的那些边缘之外的所有子块的边缘上，禁用解块滤波器。在一个实施例中，条件可以是在比块级别更高的级别上启用仿射PROF，例如在序列级别、图片级别、条带级别等。在另一实施例中，条件可以是在这个仿射已编码CU上应用仿射PROF。在另一实施例中，条件可以是在来自至少一个可用参考图片的仿射预测上应用仿射PROF。例如，若仿射预测是双预测，当在使用来自参考图片列表L0和参考图片列表L1的参考图片的仿射帧间预测上应用仿射PROF时，条件可以是真。可替代地，条件可以是在来自任何可用参考图片的仿射预测上应用仿射PROF。
在至少一个实施例中，当条件为真时，对于内部子块边缘(除了编码块边界之外的边缘)，可以跳过基于运动矢量差的解块边界强度计算。具体而言，对于所述视频数据的内部子块边缘，计算解块边界强度的值；根据计算出的解块边界强度的值，跳过确定运动矢量差的步骤。当前CU内的变换块边界上的解块强度导出，可以保持不变。在一个示例中，当条件为真时，如果内部仿射子块边缘与变换块边界不一致，则对于该仿射内部子块边缘，解块强度可以被设置为0。在另一示例中，当条件为真时，如果内部仿射子块边缘与变换块边界重合，则可使用变换块边界的解块强度导出逻辑，来导出该仿射内部子块边缘的解块强度。在一个实施例中，条件可以是在比块级别更高的级别上启用仿射PROF，例如在序列级别、图片级别、条带级别等。在另一实施例中，条件可以是在这个仿射已编码CU上应用仿射PROF。在另一实施例中，条件可以是在来自至少一个可用参考图片的仿射预测上应用仿射PROF。例如，若仿射预测是双预测，当在使用来自参考图片列表L0和参考图片列表L1的参考图片的仿射帧间预测上应用仿射PROF时，条件可以是真。可选地，条件可以是在来自任何可用参考图片的仿射预测上应用仿射PROF。
在编码器处，可以将输入图像数据下采样到用于对当前图片进行编码的所选图片大小。在第一输入图片被编码为帧内图片之后，将已解码图片存储在已解码图片缓冲器(DPB)中。当随后的图片以不同的采样比率进行下采样，并且被编码为帧间图片时，根据参考图片的图片尺寸和当前图片尺寸之间的空间比率，对DPB中的至少一个参考图片进行放大/缩小。
在解码器处，已解码图片可以被存储在DPB中而无需重新采样。然而，当被用于运动补偿时，基于当前已解码图片和参考图片之间的空间比率，对DPB中的参考图片进行放大/缩小。当被突显以进行显示时，已解码图片被上采样为原始图片尺寸或所需的输出图片尺寸。在运动估计/补偿过程中，基于图片尺寸比率以及图片顺序计数差，对运动矢量进行缩放。
在至少一个实施例中，当发信号通知或推断出在高于块级别的级别启用用于仿射的PROF时，可在块级别处对参考图片重采样(RPR)进行检查，以便进一步确定PROF是否被应用于使用相应参考图片的仿射预测。在一个实施例中，当水平方向上或垂直方向上的参考图片缩放参数不等于默认值(对应于没有进行缩放)时，对于使用相应参考图片的仿射帧间预测，可以禁用PROF用于仿射。在一个实施例中，若当前仿射预测是双预测，并且参考图片之一在水平方向上或垂直方向上具有不等于默认值的参考图片缩放参数时，对这两个参考图片，禁用所述PROF用于仿射。在另一实施例中，如果当前仿射预测是双预测，并且参考图片之一在水平方向上或垂直方向上具有不等于默认值的参考图片缩放参数，则对于该参考图片，禁用PROF用于仿射。如果其它参考图片在水平方向上和垂直方向上均具有等于默认值的参考图片缩放参数，则对于其它参考图片，可以启用PROF用于仿射。
仿射帧间预测和RPR可以相互排斥。在一个实施例中，当用于当前块的帧间预测的参考图片使用缩放(即，参考图片缩放参数在水平方向上或垂直方向上不等于默认值)时，则对于当前块，禁用仿射帧间预测。不允许仿射模式中，参考的缩放因子不等于一。在另一实施例中，如果通过高级标志启用仿射帧间预测，则可以在相同级别禁用RPR。例如，可以在序列级别启用仿射帧间预测，然后可以针对该序列禁用RPR。在另一实施例中，如果在高于块级别的级别启用RPR工具，例如序列级别、图片级别、条带级别、图块级别等，则可以在相同级别禁用仿射帧间预测。
现在参照图3，描绘了视频数据解码的方法300的操作流程图。在一些实现中，图3中的一个或多个处理块可以由计算机102(图1)和服务器计算机114(图1)执行。在一些实现中，图3中的一个或多个处理块可以由与计算机102和服务器计算机114分离的其他设备或一组设备执行，或者由包括计算机102和服务器计算机114分离的其他设备或一组设备执行。
302中，方法300包括接收使用仿射帧间预测进行编码后的视频数据。
304中，方法300包括改变与视频数据相关联的仿射子块的边缘相对应的解块方法。
306中，方法300包括基于改变后的解块方法，对视频数据进行解码。
应当理解，图3仅提供了一种实施方式的图示，并不暗示关于如何实现不同实施例的任何限制。基于设计和实现要求，可以对所描述的环境进行各种修改。
图4是根据示例性实施例的图1中所描绘的计算机的内部组件和外部组件的框图400。应当理解，图4仅提供了一种实施方式的图示，并不暗示对可以实施不同实施例的环境的任何限制。基于设计和实现要求，可以对所描述的环境进行各种修改。
计算机102(图1)和服务器计算机114(图1)可以包括图4所示的内部组件800A、800B和外部组件900A、900B的相应集合。每组内部组件800包括连接在一个或多个总线826上的一个或多个处理器820、一个或多个计算机可读随机存取存储器(RAM)822和一个或多个计算机可读只读存储器(ROM)824，包括一个或多个操作系统828、以及一个或多个计算机可读有形存储设备830。
处理器820以硬件、固件或硬件与软件的组合来实现。处理器820是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、加速处理单元(APU)、微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)或其它类型的处理组件。在一些实施方式中，处理器820包括一个或多个能够被编程以执行功能的处理器。总线826包括允许在内部组件800A与800B之间进行通信的组件。
一个或多个操作系统828、以及服务器计算机114(图1)上的软件程序108(图1)和视频编解码程序116(图1)都存储在一个或多个相应的计算机可读有形存储设备830上，用于由一个或多个相应的处理器820通过一个或多个相应的RAM 822(其通常包括高速缓冲存储器)执行。在图4所示的实施例中，每个计算机可读有形存储设备830是内部硬盘驱动器的磁盘存储设备。可选地，每个计算机可读有形存储设备830是半导体存储设备，例如ROM824、可擦可编程只读存储器(EPROM)、快闪存储器、光盘、磁光盘、固态盘、光碟(CD)、数字通用光盘(DVD)、软盘、盒式磁带、磁带，和/或能够存储计算机程序和数字信息的其它类型的非易失性计算机可读有形存储设备。
每组内部组件800A、800B还包括读写(R/W)驱动器或接口832，以便从一个或多个便携式计算机可读有形存储设备936(例如CD-ROM、DVD、记忆棒、磁带、磁盘、光盘或半导体存储设备)读取或向其写入。诸如软件程序108(图1)和视频编解码程序116(图1)的软件程序可以存储在一个或多个相应的便携式计算机可读有形存储设备936上，经由相应的R/W驱动器或接口832读取并加载到相应的硬盘驱动器830中。
每组内部组件800A、800B还包括网络适配器或接口836，例如TCP/IP适配器卡、无线Wi-Fi接口卡、或3G、4G或5G无线接口卡或其它有线或无线通信链路。服务器计算机114(图1)上的软件程序108(图1)和视频编解码程序116(图1)可经由网络(例如，因特网、局域网或其它网络、广域网)和相应的网络适配器或接口836从外部计算机下载到计算机102(图1)和服务器计算机114。从网络适配器或接口836，将服务器计算机114上的软件程序108和视频编解码程序116加载到相应的硬盘驱动器830中。网络可以包括铜线、光纤、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。
每组外部组件900A、900B可以包括计算机显示器920、键盘930和计算机鼠标934。外部组件900A、900B还可以包括触摸屏、虚拟键盘、触摸板、定点设备和其它人机接口设备。每组内部组件800A、800B还包括设备驱动器840，以与计算机显示器920、键盘930和计算机鼠标934接口。设备驱动器840、R/W驱动器或接口832和网络适配器或接口836包括硬件和软件(存储在存储设备830和/或ROM 824中)。
应当理解的是，尽管本申请包括对云计算的详细描述，但是本申请所列举的实施方式并不限于云计算环境。相反，某些实施例能够结合现在已知的或以后开发的任何其它类型的计算环境来实现。
云计算是一种服务交付模型，用于实现对可配置计算资源(例如，网络、网络带宽、服务器、处理、内存、存储、应用程序、虚拟机和服务)共享池的方便、按需的网络访问，这些资源可以用最少的管理工作或与服务提供商的交互来快速配置和发布。云模型可以包括至少五个特征、至少三个服务模型和至少四个部署模型。
特征如下：
按需自助服务(On-demand self-service)：云用户可以根据需要自动单方面提供计算功能，例如服务器时间和网络存储，而无需与服务提供商进行人工交互。
广泛的网络接入(Broad network access)：功能可以通过网络获得，并通过标准机制进行访问，这些机制可以促进异构的瘦或胖客户端平台(例如，移动电话、笔记本电脑和个人数字助理)的使用。
资源池(Resource pooling)：使用多租户模型(multi-tenant model)将提供商的计算资源汇集起来以服务多个用户，并根据需求动态地分配和重新分配不同的物理和虚拟资源。位置独立的意义在于，用户通常对所提供的资源的确切位置没有控制权或知识，但能够在更高的抽象级别(例如，国家、州或数据中心)上指定位置。
快速弹性(Rapid elasticity)：可以快速且弹性地进行配置的功能，在某些情况下可以自动配置以快速向外扩展，并快速释放以快速向内扩展。对于用户来说，可用于配置的功能通常看起来是无限的，并且可以在任何时间以任何数量购买。
可计量的服务(Measured service)：云系统通过在适于服务类型(例如，存储、处理、带宽和活跃用户帐户)的某种抽象级别上利用计量功能，自动控制和优化资源使用。可以监视、控制和报告资源使用情况，从而为所使用服务的提供商和用户提供透明度。
服务模型如下：
软件即服务(SaaS)：向用户提供的功能是使用在云基础设施上运行的提供商的应用程序。可以通过诸如网页浏览器(例如，基于网页的电子邮件)的瘦客户端接口从各种客户端设备访问应用程序。用户不管理或控制包括网络、服务器、操作系统、存储或甚至单个应用程序功能在内的底层云基础设施，但可能会限制用户特定的应用程序配置设置。
平台即服务(PaaS)：提供给用户的功能是将用户创建或获取的应用程序部署到云基础设施上，该用户创建或获取的应用程序是使用提供商支持的编程语言和工具创建的。用户不管理或控制包括网络、服务器、操作系统或存储在内的底层云基础设施，而是控制所部署的应用程序和可能的应用程序托管环境配置。
基础设施即服务(laaS)：向用户提供的功能是提供处理、存储、网络和其他基本计算资源，其中用户能够部署和运行包括操作系统和应用程序在内的任意软件。用户不管理或控制底层云基础设施，而是控制操作系统、存储、部署的应用程序、以及可能对选择的网络组件(例如，主机防火墙)进行有限的控制。
部署模型如下：
私有云(Private cloud)：云基础设施仅为组织运行。它可以由组织或第三方来管理，并且可以存在于内部或外部。
社区云(Community cloud)：云基础设施由多个组织共享，并且支持具有共享关注点(例如，任务、安全要求、策略和服从性考虑)的特定社区。它可以由组织或第三方管理，并且可以存在于内部或外部。
公共云(Public cloud)：云基础设施可供一般公众或大型工业集团使用，并由出售云服务的组织所拥有。
混合云(Hybrid cloud)：云基础设施是由两个或更多个云(私有、社区或公共)组成的，这些云保持唯一的实体，但是通过标准化或专有技术绑定在一起，从而实现数据和应用程序的可移植性(例如，用于在云之间进行负载平衡的云爆发)。
云计算环境是面向服务的，着重于无状态、低耦合、模块化和语义互操作性。云计算的核心是包括互连节点的网络的基础设施。
参照图5，其示出了示例性的云计算环境500。如图所示，云计算环境500包括一个或多个云计算节点10，云用户所使用的本地计算设备(例如个人数字助理(PDA)或蜂窝电话54A、台式计算机54B、膝上型计算机54C和/或汽车计算机设备54N)可以与这些云计算节点10通信。云计算节点10之间可以彼此通信。可以在一个或多个网络中，例如上文所述的私有云、社区云、公共云、混合云、或其组合中，对它们进行物理或虚拟分组(未示出)。这允许云计算环境500提供基础设施、平台和/或软件作为服务，而云用户不需要在本地计算设备上为这些服务维护资源。应当理解，图5所示的计算设备54A-N的类型仅是示例性的，并且云计算节点10和云计算环境500可以通过任何类型的网络和/或网络可寻址连接(例如，使用网页浏览器)与任何类型的计算机设备通信。
参照图6，其示出了由云计算环境500(图5)提供的一组功能抽象层600。应当理解的是，图6所示的组件、层和功能仅是示例性的，并且实施例不限于此。如图所示，提供了以下层和相应功能：
硬件和软件层60包括硬件和软件组件。硬件组件的示例包括：主机61、基于RISC(精简指令集计算机，Reduced Instruction Set Computer)架构的服务器62、服务器63、刀锋服务器(blade server)64、存储设备65、以及网络和网络组件66。在一些实施例中，软件组件包括网络应用服务器软件67和数据库软件68。
虚拟层70提供抽象层，从该抽象层可以提供以下虚拟实体的示例：虚拟服务器71、虚拟存储器72、包括虚拟专用网络的虚拟网络73、虚拟应用程序和操作系统74、以及虚拟客户端75。
在一个示例中，管理层80可以提供下述功能。资源供应81提供用于在云计算环境中执行任务的计算资源和其它资源的动态采购。当在云计算环境中利用资源时，计量和定价82提供成本跟踪，并为这些资源的消耗开具帐单或发票。在一个示例中，这些资源可包括应用软件许可证。安全性为云用户和任务提供身份验证，并为数据和其他资源提供保护。用户入口83为用户和系统管理员提供对云计算环境的访问。服务级别管理84提供云计算资源的分配和管理，从而满足所需的服务级别。服务水平协议(SLA，Service Level Agreement)计划和实现85为根据SLA预期的未来需求的云计算资源提供预先安排和获取。
工作负载层90提供可以利用云计算环境的功能的示例。可以从该层提供的工作负载和功能的示例包括：映射和导航91、软件开发和生命周期管理92、虚拟课堂教学实施93、数据分析处理94、交易处理95、以及视频编解码96。视频编解码96可以使用参考图像样本而非填充的方式，对视频进行编解码。
一些实施例可以涉及处于任何可能的技术细节集成水平的系统、方法和/或计算机可读介质。在本申请实施例，计算机可读介质可以包括非易失性计算机可读存储介质(或媒介)，其上存储有使处理器执行操作的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是有形设备，其可以保留和存储指令以供指令执行设备使用。计算机可读存储介质可以是，例如，但不限于，电子存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或前述的任任意适当组合。计算机可读存储介质的更具体示例的非详尽列表包括以下：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、数字通用光盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码装置(如其上记录有指令的穿孔卡(punch-card)或槽内凸起的结构)、以及上述的任意适当组合。本申请所使用的计算机可读存储介质不应被解释为本身是易失信号，例如无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输介质传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或通过电线传输的电信号。
本申请所述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到相应的计算/处理设备，或者通过网络(例如，因特网、局域网、广域网和/或无线网络)下载到外部计算机或外部存储设备。所述网络可以包括铜传输电缆、光传输光纤、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配器卡或网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发所述计算机可读程序指令，以将其存储在相应计算/处理设备内的计算机可读存储介质中。
用于执行操作的计算机可读程序代码/指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA，instruction-set-architecture)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、用于集成电路的配置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括诸如Smalltalk、C++等的面向对象的编程语言、以及程序化程序语言(例如“C”编程语言)或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全在用户的计算机上执行，部分在用户的计算机上执行，作为独立的软件包执行，部分在用户的计算机上执行而部分在远程计算机上执行，或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下，远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户的计算机上，或者可以连接到外部计算机(例如，通过使用互联网服务提供商的互联网)。在一些实施例中，包括例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)的电子电路可以通过利用计算机可读程序指令的状态信息来执行计算机可读程序指令，以使得电子电路个性化，从而执行方面或操作。
可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，以产生机器，使得该指令经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行，以创建用于实现流程图和/或框图中的一个或多个框指定的功能/动作的装置。这些计算机可读程序指令还可以存储在计算机可读存储介质中，所述计算机可读存储介质可以指导计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式运行，从而使得其中存储有指令的计算机可读存储介质包含制品，所述制品包括实现流程图和/或框图中的一个或多个框指定的功能/动作的各方面的指令。
计算机可读程序指令也可以加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，以使得在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行一系列操作步骤，从而产生计算机实现的过程，使得在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图的一个或多个框指定的功能/动作。
附图中的流程图和框图示出了根据各种实施例的系统、方法和计算机可读介质的可能的实实施方式的架构、功能和操作。在这这一点而言，流程图或框图中的每个框可以表示指令的模块、片段或部分，其包括用于实现指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。相比于图中所描绘的，所述方法、计算机设备和计算机可读介质可以包括更多的块、更少的块、不同的块或不同布置的块。在一些可选实施方式中，框中标注的功能可以不按附图中标注的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能，连续示出的两个框实际上可以同时或基本上同时执行，或者所述框有时可以以相反的顺序执行。还应注意的是，框图和/或流程图的每个框以及框图和/或流程图的框的组合可以由执行指定功能或动作的或者执行专用硬件和计算机指令的组合的基于专用硬件的系统来实施。
很明显，本申请所述的系统和/或方法可以以不同形式的硬件、固件或硬件和软件的组合来实现。用于实现这些系统和/或方法的实际专用控制硬件或软件代码并不受这些实施方式的限制。因此，本申请描述了这些系统和/或方法的操作和行为而没有参考具体的软件代码——应当理解，可以基于本申请的描述来设计软件和硬件以实现这些系统和/或方法。
除非明确说明，否则本申请中使用的元件、动作或指令均不得解释为关键或必要的。另外，如本申请所使用的，冠词“一(a)”和“一个(an)”旨在包括一个或多个项，并且可以与“一个或多个”互换使用。此外，如本申请所使用的，术语“集合”旨在包括一个或多个项(例如，相关项、不相关项、相关项和不相关项的组合等)，并且可以与“一个或多个”互换使用。在仅希望一个项的情况下，则使用术语“一个”或类似语言。另外，如本申请所使用的，术语“具有(has)”，“具有(have)”，“具有(having)”等旨在是开放式术语。进一步，短语“基于”旨在表示“至少部分地基于”，除非另外明确说明。
已经出于说明的目的给出了各个方面和实施例的描述，但是并不旨在穷举或限于所公开的实施例。即使权利要求中叙述了特征的组合和/或说明书中公开了特征的组合，这些组合也不旨在限制可能的实施方式的公开。实际上，这些特征中的许多特征可以以权利要求中未具体描述和/或说明书中未公开的方式组合。虽然下文列出的每个从属权利要求可以直接从属于仅一个权利要求，但是可能的实施方式的公开包括每个从属权利要求与权利要求集中的每个其他权利要求的组合。在不脱离所描述的实施例的范围的情况下，许多修改和变化对于本领域普通技术人员来说将是显而易见的。选择本申请使用的术语是为了最好地解释本申请实施例的原理、对市场上发现的技术的实际应用或技术改进，或使本领域其他普通技术人员能够理解本申请公开的实施例。

Claims (20)

1.一种视频数据解码方法，其特征在于，包括：
接收使用仿射帧间预测进行编码后的视频数据；
改变与所述视频数据相关联的仿射子块的边缘相对应的解块方法；及，
基于改变后的解块方法，对所述视频数据进行解码。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当在比块级别更高的级别上启用仿射光流预测PROF时，改变所述解块方法。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当在使用仿射帧间预测进行编码后的编码单元上应用仿射光流预测PROF时，改变所述解块方法。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当在来自至少一个可用参考图片的仿射预测上应用仿射光流预测PROF时，改变所述解块方法。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
对于所述视频数据的内部子块边缘，计算解块边界强度的值；
根据计算出的解块边界强度的值，跳过确定运动矢量差的步骤。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当在比块级别更高的级别上启用仿射光流预测PROF时，跳过确定运动矢量差的步骤。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当在使用仿射帧间预测进行编码后的编码单元上应用仿射光流预测PROF时，跳过确定运动矢量差的步骤。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当在来自至少一个可用参考图片的仿射预测上应用仿射光流预测PROF时，跳过确定运动矢量差的步骤。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
当发信号通知或推断出在高于块级别的级别启用用于仿射的光流预测PROF时，对参考图片重采样进行检查。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括：
当水平方向或垂直方向上的参考图片缩放参数不等于默认值时，对于使用相应参考图片的仿射帧间预测，禁用所述PROF。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括：
若当前仿射预测是双预测，并且当第一参考图片和第二参考图片中的任一个在水平方向上或垂直方向上具有不等于默认值的参考图片缩放参数时，对所述第一参考图片和所述第二参考图片，禁用所述PROF。
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括：
若当前仿射预测是双预测，并且当第一参考图片在水平方向上或垂直方向上具有不等于默认值的参考图片缩放参数时，对所述第一参考图片，禁用所述PROF。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，进一步包括：
当第二参考图片在水平方向上和垂直方向上均具有等于默认值的参考图片缩放参数时，对所述第二参考图片，启用所述PROF。
14.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，仿射帧间预测和参考图片重采样相互排斥。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，当用于当前块的帧间预测的参考图片被缩放时，对所述当前块，禁用仿射帧间预测。
16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，当通过高级标志启用仿射帧间预测时，在相同级别禁用参考图片重采样。
17.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，当在高于块级别的级别启用参考图片重采样时，在相同级别禁用仿射帧间预测。
18.一种视频数据解码装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收使用仿射帧间预测进行编码后的视频数据；
改变模块，用于改变与所述视频数据相关联的仿射子块的边缘相对应的解块方法；及，
解码模块，用于基于改变后的解块方法，对所述视频数据进行解码。
19.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现如权利要求1至17中任一项所述的方法。
20.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可读指令，可以使至少一个处理器执行如权利要求1至17中任一项所述的方法。
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