CN113068050A - 树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法、装置 - Google Patents

树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法、装置 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种样点自适应补偿模式的确定方法、装置。该方法包括：获取第一树形编码块中包含的运动矢量，以及获取第一编码块的视频帧的参考帧；获取视频分辨率与帧率，根据视频分辨率与帧率计算阈值，并根据预设的规则判断运动矢量是否大于阈值；若不大于阈值，则根据运动矢量确定第二树形编码块；依次计算所有的第二编码的预设方向的编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算第一编码块的预设方向的所有编码块开启补偿模式的第二概率；根据各个第一概率与第二概率确定补偿模式是否可信；若可信，则获取所有的第二编码块的补偿模式，并将获取到的所有类型的补偿模式作为第一树形编码块的补偿模式。本申请可减少编码过程消耗的时间。

Description

树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法、装置
技术领域
本申请涉及视频图像编码技术领域，尤其涉及一种树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法、装置。
背景技术
HEVC(High Efficiency Video Coding)是一种视频压缩标准，现有技术中在采用HEVC对视频进行压缩后，为了减小重构图像与原图像的失真，会通过SAO(Sample AdaptiveOffset，样点自适应补偿)技术对重构图像进行像素补偿。
在采用SAO技术对像素进行补偿时，会通过EO(Edge Offset，边界补偿)模式或者通过BO(Band Offset，边带补偿)模式实现像素补偿。其中，在BO模式实现像素补偿时，需要统计每一个树形编码块(Coding Tree Block，CTB)的BO信息；在通过EO模式实现像素补偿时，需要统计每一个CTB在EO模式下的水平方向(EOO)信息、垂直方向(EO1)信息、135°方向(E02)信息和45°方向(E03)信息。
然而，发明人发现，上述统计方式在目前标准的实现中，BO和EO算法都是像素级处理。每个EO算法(EO0、EO1、EO2和EO3)，各自都有4个种类需要处理，所以，EO算法一共有16次像素级处理。BO算法和EO算法一共有17次像素级处理，在编码器中需要耗费大量的时间。
发明内容
有鉴于此，现提供一种树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，以解决现有的SAO技术对像素进行补偿时需要进行17次像素级处理，导致在编码器中需要耗费大量的时间的问题。
本申请提供了一种树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，包括：
获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧；
获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；
若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；
依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的所述预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；
根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；
若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
可选地，获取所述第一树形编码块的属性信息，所述属性信息包括所述第一树形编码块的横坐标、纵坐标及所述第一树形编码块对应的视频帧所属的层次信息中的至少一种；
判断所述属性信息是否符合预设条件；
若所述属性信息不符合所述预设条件，则执行所述获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧的步骤。
可选地，所述判断所述属性信息是否符合预设条件包括：
判断所述横坐标是否小于第一预设值；或
判断所述横坐标是否小于第二预设值；或
判断所述层次信息是否为预设的层次。
可选地，所述方法还包括：
若所述属性信息符合所述预设条件，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式；或
若判断出所述运动矢量大于所述阈值，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式；或
若根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式不可信，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
可选地，所述将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式包括：
将获取到的所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式添加至样点自适应补偿模式列表中；
将所述样点自适应补偿模式列表中包含的重复的样点自适应补偿模式从所述样点自适应补偿模式列表中删除，并将经过删除处理后剩下的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
可选地，所述方法还包括：
获取处于所述第一树形编码块的预设位置处的第三树形编码块的样点自适应补偿模式，其中，所述预设位置包括左边、上边、左上角、右上角中的至少一种；
将所述第三树形编码块的样点自适应补偿模式添加至所述样点自适应补偿模式列表中。
可选地，所述运动矢量包括横坐标x值与纵坐标y值，所述根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值包括：
判断a*|x|是否大于所述阈值；或
判断a*|y|是否大于所述阈值；或
判断
Figure BDA0002979545990000031
是否大于所述阈值；
其中，a为预设的常量。
可选地，所述根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块包括：
根据所述运动矢量与所述第一树形编码块的尺寸确定所述第一树形编码块在所述参考帧中的参考区域；
将所述参考帧的树形编码块中与所述参考区域存在重叠的树形编码块作为所述第二树形编码块。
本申请还提供了一种树形编码块的样点自适应补偿模式确定装置，包括：
获取模块，用于获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧；
判断模块，用于获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；
第一确定模块，用于若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；
计算模块，用于依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的所述预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；
第二确定模块，用于根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；
添加模块，用于若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式；作为模块，用于将所述样点自适应补偿模式列表中的包含的所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述技术方案的有益效果：
本申请实施例中，通过获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧；获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。在本申请实施例中，通过使用时域相关性，将运动矢量确定的第一树形编码块在参考帧中所有被参考的第二树形编码块的样点自适应补偿模式作为第一树形编码块的样点自适应补偿模式，以便可以提取剔除BO模式或者某些EO模式，从而减少像素级处理的次数，进而减少编码过程消耗的时间。
附图说明
图1为本申请实施例的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的环境示意图；
图2为本申请所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的一种实施例的流程图；
图3为本申请一实施方式中根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块的步骤细化流程示意图；
图4为视频帧划分为多个树形编码块的示意图；
图5为本申请一实施方式中将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式的步骤细化流程示意图；
图6为本申请所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的另一种实施例的流程图；
图7为本申请所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定装置的一种实施例的程序模块图；
图8为本申请实施例提供的执行树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例进一步阐述本申请的优点。
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。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其它含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本申请的描述中，需要理解的是，步骤前的数字标号并不标识执行步骤的前后顺序，仅用于方便描述本申请及区别每一步骤，因此不能理解为对本申请的限制。
图1示意性示出了根据本申请实施例的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的框架示意图。在示例性的实施例中，该应用环境的系统可包括计算机设备10、服务器20。其中，计算机设备10与服务器20形成无线或有线连接。计算机设备10可以为手机、iPAD，平板电脑、服务器等。服务器20可以为机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。
参阅图2，其为本申请一实施例的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的流程示意图。本可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以计算机设备为执行主体进行示例性描述，从图中可以看出，本实施例中所提供的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法包括：
步骤S20、获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧。
具体地，树形编码块(Coding Tree Block，CTB)可以为HEVC中的样点自适应补偿技术(Sample Adaptive Offset，SAO)中的树形编码单元(Coding Tree Unit，CTU)所包含的亮度CTB或者色度CTB。一个树形编码块由多个重构像素点组成，比如由16*16、32*32和64*64个多重像素点组成。需要说明的是，重构像素点指的是对原始图像中的各个像素点进行还原后得到的像素点。
其中，一个树形编码块可以根据树形编码块中的图像内容而自适应划分为多个编码块(Coding Blocks，CB)，其中划分CB的规则为：相对比较平坦的区域采用大尺寸的CB，而细节多的区域则采用较小尺寸的CB。通常情况下，CB的形状是正方形，亮度分量CB的尺寸可以由8x8大小到亮度CTB的大小，色度CB的尺寸可以由4x4大小到色度CTB的大小(也就是说，亮度CTB的尺寸是亮度CB的最大可支持的尺寸；色度CTB的尺寸是色度CB的最大可支持的尺寸)。
一个CB可以进一步分割成一个预测单元(PU)和变换单元(TU)，其中，每一个PU都有一套运动参数，包括运动矢量MV、参考帧索引和参考表标志。
在本实施例中，由于在对图像进行样点自适应补偿(Sample Adaptive Offset，SAO)时，已经对原始图像进行重建，生成了重建图像，并且，在生成重建图像的过程中，会对生成重建图像时所使用的各种参数进行保存。因此，在本实施例中，在获取运动矢量时，可以直接从保存的各种参数中查找所述第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，从而从中获取到运动矢量。
在一实施方式中，在获取运动矢量时，可以只获取第一树形编码块中包含的其中一个预测单元的运动矢量，也可以获取第一树形编码块中包含的所有预测单元的运动矢量，或者获取第一树形编码块中包含的部分预测单元的运算矢量。
作为示例，假设第一树形编码块包含有8个预测单元，分别为PU1、PU2、PU3、PU4、PU5、PU6、PU7、PU8。则在获取运动矢量时，可以仅仅只获取PU1的运动矢量，也可以获取PU1、PU2、PU3的运动矢量，或者获取PU1、PU2、PU3、PU4、PU5、PU6、PU7、PU8的运动矢量等。
在HEVC中，视频帧会被分割为若干个互不重叠的CTB，用来表示视频帧中相互独立的区域。亮度CTB的尺寸可以是16*16/32*32/64*64，色度CTB的尺寸可以是8*8/16*16/32*32，尺寸越大，压缩效果越好。
此外，在HEVC中，在对视频进行处理时，会将视频包含的所有视频帧分割为若干个小的图像组(Group Of Pictures，GOP)，每一个图像组包含有若干张按照时间顺序进行排列的视频帧。在HEVC的视频编码中，存在两种GOP类型：封闭式GOP(Closed GOP)和开放式GOP(Open GOP)。每一个GOP包括如下配置参数：
Type：条带类型，为I，B，P之一；
POC：GOP内图像的显示顺序，取值范围为1-GOPSize；
QPOffset：量化参数偏移量，用于计算本帧的实际量化参数；
QPFactor：用于率失真优化的权值；
tcOffsetDiv2：环路滤波器参数的偏移量；
betaOffsetDiv2：环路滤波器参数的偏移量；
temporal_id：当前帧所在的时域子层的序号；
num_ref_pics_active：参考图像列表(reference picture lists)L0和L1的大小；表明在编码过程中使用了多少个参考帧；
num_ref_pics：当前帧所保有的参考帧数，包括当前帧以及未来帧所用到的参考帧；
reference pictures：保存相对于当前帧POC的参考帧的POC，数量又num_ref_pics指定。
predict：定义inter_ref_pic_set_prediction_flag的值。0表示编码RPS不需要RPS预测，并忽略后面的deltaRIdx-1，deltaRPS等参数；1表示需要RPS预测，使用deltaRIdx-1，deltaRPS，num ref idcs和Reference idcs；2表示需要RPS预测，但仅使用deltaRIdx-1；
deltaRIdx-1：当前RPS索引同预测RPS索引的差值-1；
deltaRPS：预测RPS同当前RPS的POC之差；
num_ref_idcs：编码当前RPS的ref_idcs的数量；
reference_idcs：指定RPS间预测的ref_idcs。
在本实施例中，在获取所述第一树形编码块的参考帧时，会先查找所述第一树形编码块属于哪一个视频帧，比如，属于视频帧A，则在确定当前第一树形编码块属于视频帧A后，会从GOP配置参数中的reference pictures参数中找到视频帧A的参考帧，比如，参考帧为视频帧B及视频帧C。
步骤S21，获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值。
具体地，阈值Th＝视频分辨率Re/视频帧率Fr。
作为示例，假设视频分辨率为720P，视频帧率为60FPS(Frames per Second，每秒显示帧数)，则Th＝720/60＝12。
其中，运动矢量MV包括横坐标x值与与纵坐标y值，比如一个运动矢量(x，y)为(32，32)。
所述预设的规则为预先设定的用于判定运动矢量MV是否大于阈值Th的规则。
在一示例性的实施方式中，所述根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值可以包括：
判断a*|x|是否大于所述阈值；或
判断a*|y|是否大于所述阈值；或
判断
Figure BDA0002979545990000081
是否大于所述阈值；
其中，a为预设的常量。
具体地，当a*|x|>Th，或a*|y|>Th，或
Figure BDA0002979545990000082
时，可以判定所述运动矢量大于所述阈值。其中，a为预设的常量，其具体值可以根据实际情况进行设定与调整，比如a＝1，或者a＝0.8等，在本实施例中，a的具体值优选为1。
需要说明的是，符号“||”为求绝对值的符号。当获取到的运动矢量存在多个时，则只要存在其中一个运动矢量满足a*|x|>Th，或a*|y|>Th，或
Figure BDA0002979545990000083
时，即可以判定所述运动矢量大于所述阈值。当然，也可以为所有的运动矢量都满足a*|x|>Th，或a*|y|>Th，或
Figure BDA0002979545990000084
时，才可以判定所述运动矢量大于所述阈值。
可以理解的是，在其他实施方式中，也可以通过判断a*|x+y|是否大于所述阈值的方式来判定所述运动矢量是否大于所述阈值，在本实施例中不作限定。
步骤S22，若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块。
具体地，在判断出所述运动矢量小于或者等于所述阈值时，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块。
在本实施例中，当运动矢量存在多个时，则需要根据每一个运动矢量确定第一树形编码块CTB1在参考帧中所有被参考的第二树形编码块CTB2。同理，当参考帧存在多帧时，也需要依次根据确定每一个运动矢量确定CTB1在不同的参考帧中所有被参考的CTB2。
作为示例，假设运动矢量MV包括MV1与MV2，参考帧包括参考帧1与参考帧2，则在确定CTB2时，需要依次根据MV1确定CTB1在参考帧1中所有被参考的CTB2、根据MV1确定CTB1在参考帧2中所有被参考的CTB2，根据MV2确定CTB1在参考帧1中所有被参考的CTB2、根据MV2确定CTB1在参考帧2中所有被参考的CTB2。
在一示例性的实施方式中，参照图3，所述根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块可以包括步骤S30-S31，其中：
步骤S30，根据所述运动矢量与所述第一树形编码块的尺寸确定所述第一树形编码块在所述参考帧中的参考区域。
具体地，当运动矢量存在多个时，则在确定参考区域时，需要根据每一个运动矢量与所述第一树形编码块的尺寸确定一个参考区域，也就是说，存在多少个运动矢量，就需要确定多少个参考区域。
在本实施例中，在确定参考区域时，是以运动矢量的坐标作为中心，以尺寸作为边长向四周进行扩散得到一个正方形的参考区域。
作为示例，假设存在多个运动矢量MV，分别为MV1＝(32，32)，MV2＝(128，128)第一树形编码块的尺寸为64*64，则参考区域为如图4所示的阴影区域A和B。
步骤S31，将所述参考帧的树形编码块中与所述参考区域存在重叠的树形编码块作为所述第二树形编码块。
作为示例，当参考区域如图4所示，则可以将图4中的树形编码块CTB1、CTB5、CTB6、CTB8、CTB9作为所述第二树形编码块。
在示例性的实施方式中，若判断出所述运动矢量大于所述阈值，则可以将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
具体地，所有的样点自适应补偿模式指的是SAO中的BO模式、EO模式，其中EO模式包括EOO模式、EO1模式、EO2模式和EO3模式。也就是说，所有的样点自适应补偿模式包括BO模式、EOO模式、EO1模式、EO2模式和EO3模式。
步骤S23，依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的所述预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率。
具体地，所述预设方向为预先设定的方向，该方向可以根据实际情况进行设定和调整。所述预设方向优选为左上方向，其中，左上方向的所有树形编码块指的是位于第二树形编码的左边和上边的树形编码块。
作为示例，第二树形编码块CTB5左上方向的树形编码块包括CTB1、CTB2、CTB3、CTB4等；第二树形编码块CTB6左上方向的树形编码块包括CTB1、CTB2、CTB3、CTB4、CTB5等；第二树形编码块CTB8包括CTB1、CTB2、CTB3、CTB4、CTB5、CTB6、CTB7等；第二树形编码块CTB9包括CTB1、CTB2、CTB3、CTB4、CTB5、CTB6、CTB7、CTB8等。
其中，开启样点自适应补偿模式指的是树形编码块选择了BO模式、EOO模式、EO1模式、EO2模式和EO3模式中的任意一种模式进行像素补偿；不开启样点自适应补偿模式指的是树形编码块没有选择BO模式、EOO模式、EO1模式、EO2模式和EO3模式中的任意一种模式进行像素补偿。
作为示例，参照图4，假设第二树形编码块CTB5的预设方向上总共有10个CTB，其中，有6个开启了样点自适应补偿模式，则第一概率pref1＝6/10；第二树形编码块CTB6的预设方向上总共有11个CTB，其中，有6个开启了样点自适应补偿模式，则第一概率pref2＝6/11；第二树形编码块CTB8的预设方向上总共有20个CTB，其中，有13个开启了样点自适应补偿模式，则第一概率pref3＝13/20；第二树形编码块CTB9的预设方向上总共有21个CTB，其中，有14个开启了样点自适应补偿模式，则第一概率pref4＝14/21。
同理，假设第一树形编码块的的预设方向上总共有10个CTB，其中，有5个开启了样点自适应补偿模式，则第二概率pcurr＝5/10。
步骤S24，根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信。
在一实施方式中，当所有的第一概率pref都大于所述第二概率pcurr时，即当所有的pref>pcurr时，可以确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是可信的。
在另一实施方式中，当所有的第一概率pref中存在一个第一概率pref大于所述第二概率时pcurr，即当其中一个pref>pcurr时，就可以确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是可信的。
在一示例性的实施方式中，若根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式不可信，则可以将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
具体地，所有的样点自适应补偿模式指的是SAO中的BO模式、EO模式，其中EO模式包括EOO模式、EO1模式、EO2模式和EO3模式。也就是说，所有的样点自适应补偿模式包括BO模式、EOO模式、EO1模式、EO2模式和EO3模式。
步骤S25，若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
具体地，所有类型的样点自适应补偿模式指的是不同模式的样点自适应补偿模式。可信指的是是否可以将所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
在本实施例中，若确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是可信的，则可以从预先保存的各种参数中找到所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，然后，将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
作为示例，假设存在4个第二树形编码块，分别为CTB a、CTB b、CTB c及CTB d，且获取到的样点自适应补偿模式分别为BO模式、EOO模式、EO0模式、EO3模式，则可以将BO模式、EOO模式、及EO3模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
在示例性的实施方式中，参照图5，所述将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式可以包括步骤S50-S51，其中：
步骤S50，将获取到的所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式添加至样点自适应补偿模式列表中。
具体地，可以预先声明一个样点自适应补偿模式列表SAO_LIST，用于存储样点自适应补偿模式。在本实施例中，SAO_LIST的初始值为空。当获取到所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式后，即可以将这些样点自适应补偿模式添加至SAO_LIST中。
步骤S51，将所述样点自适应补偿模式列表中包含的重复的样点自适应补偿模式从所述样点自适应补偿模式列表中删除，并将经过删除处理后剩下的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
作为示例，假设获取到的所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式依次为BO模式、EOO模式、EO0模式、EO3模式，则由于SAO_LIST中存在两个EOO模式，则可以将一个EOO模式从SAO_LIST中删除，并将SAO_LIST中剩下的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式，即将BO模式、EOO模式、及EO3模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
本实施例中，通过在获取到有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式后，先将其存入至列表中，从而可以方便后续对重复的样点自适应补偿模式进行删除。
本申请实施例中，通过获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧；获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。在本申请实施例中，通过使用时域相关性，将运动矢量确定的第一树形编码块在参考帧中所有被参考的第二树形编码块的样点自适应补偿模式作为第一树形编码块的样点自适应补偿模式，以便可以提取剔除BO模式或者某些EO模式，从而减少像素级处理的次数，进而减少编码过程消耗的时间。在另一示例性的实施方式中，参照图6，所述树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法包括：
步骤S60，获取所述第一树形编码块的属性信息，所述属性信息包括所述第一树形编码块的横坐标、纵坐标及所述第一树形编码块对应的视频帧所属的层次信息中的至少一种。
具体地，在HEVC中，视频帧会被分割为若干个互不重叠的CTB，并会建立一个坐标系用于方便确定每一个CTB在视频帧中的位置。在一具体场景中，可以建立如图7所示的坐标系。当需要获取第一编码块的横坐标或纵坐标时，即可以根据该坐标系进行确定。
需要说明的是，在本实施例中，第一树形编码块的横坐标、纵坐标分别是指的第一树形编码块的左上顶点的横坐标和纵坐标。参照图4所示，则第一树形编码块CTB1的横坐标即为0，纵坐标也为0。
在本实施例中，所述第一树形编码块对应的视频帧所属的层次信息指的是所述第一树形编码块对应的视频帧所在的时域子层的序号，其可以从视频帧所在的GOP的temporal_id参数中获取，比如，temporal_id＝0，则表示所述第一树形编码块对应的视频帧所属的层次信息为第0层。
步骤S61，判断所述属性信息是否符合预设条件。
具体地，所述预设条件为预先设定的用于判定是否需要执行获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量的步骤条件。
在一示例性的实施方式中，所述属性信息是否符合预设条件可以包括：
判断所述横坐标是否小于第一预设值；或
判断所述横坐标是否小于第二预设值；或
判断所述层次信息是否为预设的层次。
具体地，所述第一预设值与所述第二预设值可以根据实际情况进行设定与调整，该第一预设值可以和第二预设值相同，也可以不相同。所述预设的层次也可以根据实际情况进行设定与调整。
作为示例，若所述第一预设值为32，所述第二预设值也为32，所述预设的层次为第0层与第1层，则在横坐标小于32，或者纵坐标小于32，或者所述层次信息为第第0层或者第1层时，可以判定出所述属性信息符合所述预设条件。
可以理解的是，在其他实施方式中，也可以通过判断所述横坐标是否小于第一预设值，且所述纵坐标是否也小于第二预设值的方式来判定所述属性信息是否符合预设条件，在本实施例中不作限定。
在一示例性的实施方式中，若所述属性信息符合所述预设条件，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
具体地，所有的样点自适应补偿模式指的是SAO中的BO模式、EO模式，其中EO模式包括EOO模式、EO1模式、EO2模式和EO3模式。也就是说，所有的样点自适应补偿模式包括BO模式、EOO模式、EO1模式、EO2模式和EO3模式。
步骤S62，若所述属性信息不符合所述预设条件，则获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧。
步骤S63，获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；
步骤S64，若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；
步骤S65，依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的所述预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；
步骤S66，根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；
步骤S67，若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
具体地，上述步骤S62-S67与上述实施例中的步骤S20-S25类似，在本实施例中不在赘述。
本申请实施例中，通过使用时域相关性，将运动矢量确定的第一树形编码块在参考帧中所有被参考的第二树形编码块的样点自适应补偿模式作为第一树形编码块的样点自适应补偿模式，以便可以提取剔除BO模式或者某些EO模式，从而减少像素级处理的次数，进而减少编码过程消耗的时间。
在一示例性的实施方式中，所述树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法还可以包括：
获取处于所述第一树形编码块的预设位置处的第三树形编码块的样点自适应补偿模式，其中，所述预设位置包括左边、上边、左上角、右上角中的至少一种；
将所述第三树形编码块的样点自适应补偿模式添加至所述样点自适应补偿模式列表中。
具体地，在获取第三树形编码块的样点自适应补偿模式时，可以只获取位于第一树形编码块的左边、上边、左上角、右上角中的其中一处位置的第三树形编码块的样点自适应补偿模式，或者也可以只获取位于第一树形编码块的左边、上边、左上角、右上角中的其中两处位置的第三树形编码块的样点自适应补偿模式，或者也可以只获取位于第一树形编码块的左边、上边、左上角、右上角中的其中三处位置的第三树形编码块的样点自适应补偿模式；或者获取位于第一树形编码块的左边、上边、左上角、右上角中所有位置的第三树形编码块的样点自适应补偿模式，在本实施例中不作限定。
在获取到第三树形编码块的样点自适应补偿模式，即可以将其添加至所述样点自适应补偿模式列表中，作为第一树形编码块的参考样点自适应补偿模式。
需要说明的是，本实施例中的左边、上边、左上角、右上角仅仅指的是与第一树形编码块最近的左边、上边、左上角、右上角的位置。
本实施例中，通过时域和空域相结合的方式来确定出样点自适应补偿模式作为第一树形编码块的样点自适应补偿模式，可以提前剔除BO模式或者某些EO模式，减少像素级处理的次数，进而减少编码过程消耗的时间。
参阅图7所示，是本申请树形编码块的样点自适应补偿模式确定装置70一实施例的程序模块图。
本实施例中，所述树形编码块的样点自适应补偿模式确定装置70包括一系列的存储于存储器上的计算机程序指令，当该计算机程序指令被处理器执行时，可以实现本申请各实施例的树形编码块的样点自适应补偿模式确定功能。在一些实施例中，基于该计算机程序指令各部分所实现的特定的操作，树形编码块的样点自适应补偿模式确定装置70可以被划分为一个或多个模块，具体可以划分的模块如下：
获取模块71，用于获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧；
判断模块72，用于获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；
第一确定模块73，用于若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；
计算模块74，用于依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的所述预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；
第二确定模块75，用于根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；
作为模块76，用于若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
在一示例性的实施方式中，所述树形编码块的样点自适应补偿模式确定装置70还包括属性信息获取模块、预设条件判断模块及执行模块。
所述属性信息获取模块，用于获取所述第一树形编码块的属性信息，所述属性信息包括所述第一树形编码块的横坐标、纵坐标及所述第一树形编码块对应的视频帧所属的层次信息中的至少一种；
所述预设条件判断模块，用于判断所述属性信息是否符合预设条件；
所述执行模块，用于若所述属性信息不符合所述预设条件，则执行所述获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧的步骤。
在一示例性的实施方式中，所述预设条件判断模块，还用于判断所述横坐标是否小于第一预设值；或用于判断所述横坐标是否小于第二预设值；或用于判断所述层次信息是否为预设的层次。
在一示例性的实施方式中，所述作为模块76，还用于若所述属性信息符合所述预设条件，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式；或用于若判断出所述运动矢量大于所述阈值，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式；或用于若根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式不可信，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
在一示例性的实施方式中，所述作为模块76，还用于将获取到的所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式添加至样点自适应补偿模式列表中；及将所述样点自适应补偿模式列表中包含的重复的样点自适应补偿模式从所述样点自适应补偿模式列表中删除，并将经过删除处理后剩下的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
在一示例性的实施方式中，所述树形编码块的样点自适应补偿模式确定装置70还包括添加模块。
所述获取模块71，还用于获取处于所述第一树形编码块的预设位置处的第三树形编码块的样点自适应补偿模式，其中，所述预设位置包括左边、上边、左上角、右上角中的至少一种。
所述添加模块，用于将所述第三树形编码块的样点自适应补偿模式添加至所述样点自适应补偿模式列表中。
在一示例性的实施方式中，所述运动矢量包括横坐标x值与纵坐标y值，所述判断模块72，还用于判断a*|x|是否大于所述阈值；或用于判断a*|y|是否大于所述阈值；或用于判断
Figure BDA0002979545990000161
是否大于所述阈值；其中，a为预设的常量。
在一示例性的实施方式中，所述第一确定模块73，还用于根据所述运动矢量与所述第一树形编码块的尺寸确定所述第一树形编码块在所述参考帧中的参考区域；将所述参考帧的树形编码块中与所述参考区域存在重叠的树形编码块作为所述第二树形编码块。
本申请实施例中，通过获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧；获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。在本申请实施例中，通过使用时域相关性，将运动矢量确定的第一树形编码块在参考帧中所有被参考的第二树形编码块的样点自适应补偿模式作为第一树形编码块的样点自适应补偿模式，以便可以提取剔除BO模式或者某些EO模式，从而减少像素级处理的次数，进而减少编码过程消耗的时间。
图8示意性示出了根据本申请实施例的适于实现树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的计算机设备10的硬件架构示意图。本实施例中，计算机设备10是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如，可以是平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图8所示，计算机设备10至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信链接存储器120、处理器121、网络接口123。其中：
存储器120至少包括一种类型的计算机可读存储介质，该可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的，具体而言，可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器120可以是计算机设备10的内部存储模块，例如该计算机设备10的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器120也可以是计算机设备10的外部存储设备，例如该计算机设备10上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，简称为SMC)，安全数字(Secure Digital，简称为SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器120还可以既包括计算机设备10的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器120通常用于存储安装于计算机设备10的操作系统和各类应用软件，例如树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的程序代码等。此外，存储器120还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器121在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其它树形编码块的样点自适应补偿模式确定芯片。该处理器121通常用于控制计算机设备10的总体操作，例如执行与计算机设备10进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，处理器121用于运行存储器120中存储的程序代码或者处理数据。
网络接口123可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口123通常用于在计算机设备10与其它计算机设备之间建立通信链接。例如，网络接口123用于通过网络将计算机设备10与外部终端相连，在计算机设备10与外部终端之间的建立数据传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(GlobalSystem of Mobile communication，简称为GSM)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access，简称为WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是，图8仅示出了具有部件120～122的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的部件，可以替代的实施更多或者更少的部件。
在本实施例中，存储于存储器120中的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法可以被分割为一个或者多个程序模块，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器121)所执行，以完成本申请。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实施例中的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的步骤。
本实施例中，计算机可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，计算机可读存储介质也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，简称为SMC)，安全数字(Secure Digital，简称为SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，计算机可读存储介质还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，计算机可读存储介质通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例中的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的程序代码等。此外，计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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，或者也可以分布到至少两个网络单元上。可以根据实际的需要筛选出其中的部分或者全部模块来实现本申请实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (11)

1.一种树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，其特征在于，包括：
获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧；
获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；
若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；
依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的所述预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；
根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；
若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
2.根据权利要求1所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述第一树形编码块的属性信息，所述属性信息包括所述第一树形编码块的横坐标、纵坐标及所述第一树形编码块对应的视频帧所属的层次信息中的至少一种；
判断所述属性信息是否符合预设条件；
若所述属性信息不符合所述预设条件，则执行所述获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧的步骤。
3.根据权利要求2所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，其特征在于，所述判断所述属性信息是否符合预设条件包括：
判断所述横坐标是否小于第一预设值；或
判断所述横坐标是否小于第二预设值；或
判断所述层次信息是否为预设的层次。
4.根据权利要求2所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述属性信息符合所述预设条件，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式；或
若判断出所述运动矢量大于所述阈值，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式；或
若根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式不可信，则将所有的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
5.根据权利要求1至4任一项所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，其特征在于，所述将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式包括：
将获取到的所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式添加至样点自适应补偿模式列表中；
将所述样点自适应补偿模式列表中包含的重复的样点自适应补偿模式从所述样点自适应补偿模式列表中删除，并将经过删除处理后剩下的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
6.根据权利要求5所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取处于所述第一树形编码块的预设位置处的第三树形编码块的样点自适应补偿模式，其中，所述预设位置包括左边、上边、左上角、右上角中的至少一种；
将所述第三树形编码块的样点自适应补偿模式添加至所述样点自适应补偿模式列表中。
7.根据权利要求1所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，其特征在于，所述运动矢量包括横坐标x值与纵坐标y值，所述根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值包括：
判断a*|x|是否大于所述阈值；或
判断a*|y|是否大于所述阈值；或
判断
Figure FDA0002979545980000021
是否大于所述阈值；
其中，a为预设的常量。
8.根据权利要求1所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法，其特征在于，所述根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块包括：
根据所述运动矢量与所述第一树形编码块的尺寸确定所述第一树形编码块在所述参考帧中的参考区域；
将所述参考帧的树形编码块中与所述参考区域存在重叠的树形编码块作为所述第二树形编码块。
9.一种树形编码块的样点自适应补偿模式确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取当前待处理的第一树形编码块中包含的至少一个预测单元的运动矢量，以及获取所述第一树形编码块对应的视频帧的参考帧；
判断模块，用于获取视频的视频分辨率与视频帧率，根据所述视频分辨率与所述视频帧率计算阈值，并根据预设的规则判断所述运动矢量是否大于所述阈值；
第一确定模块，用于若判断出所述运动矢量不大于所述阈值，则根据所述运动矢量确定所述第一树形编码块在所述参考帧中所有被参考的第二树形编码块；
计算模块，用于依次计算所有的第二树形编码的预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第一概率，以及计算所述第一树形编码块的所述预设方向的所有树形编码块开启样点自适应补偿模式的第二概率；
第二确定模块，用于根据各个第一概率与所述第二概率确定所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式是否可信；
作为模块，用于若可信，则获取所有的第二树形编码块的样点自适应补偿模式，并将获取到的所有类型的样点自适应补偿模式作为所述第一树形编码块的样点自适应补偿模式。
10.一种计算机设备，所述计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的树形编码块的样点自适应补偿模式确定方法的步骤。
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