CN113132725A - 一种去块滤波优化方法、装置、设备及介质 - Google Patents

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CN113132725A CN202110325945.0A CN202110325945A CN113132725A CN 113132725 A CN113132725 A CN 113132725A CN 202110325945 A CN202110325945 A CN 202110325945A CN 113132725 A CN113132725 A CN 113132725A
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Abstract

本发明公开了一种去块滤波优化方法、装置、设备及介质，方法包括：获取待滤波的编码单元或重建图像；对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值；根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数；当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值；根据所述强度判定阈值确定目标边界强度的目标判定条件；根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度；根据所述目标边界强度执行去块滤波处理，得到去块滤波结果。本发明能够提高滤波效果并提高图像质量，可广泛应用于数据处理技术领域。

Description

一种去块滤波优化方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是一种去块滤波优化方法、装置、设备及介质。
背景技术
为解决超高清视频传输和存储的难题，中国数字音视频编解码技术标准(AVS)工作组制定了新一代视频编码标准——AVS3，并在超高清产业化应用方面取得重要进展。相较于AVS2，AVS3在保留部分编码工具的同时，针对不同模块引入了一些新的编码工具，并采用了更灵活的块划分结构、更精细的预测模式、更具适应性的变换核，实现了约30％的码率节省，显著提升了编码效率。
其中，由于严格的滤波条件，AVS2中的去块滤波方案常常会引入严重的块效应。这个问题在AVS3中的deblock去块滤波器中得到缓解。首先滤波条件被放宽并且AVS3对滤波器系数进行了优化，另外简化了色度分量的去块操作，从而降低了色度滤波的计算复杂度。同时，AVS3还引入了滤波前后差值检查，对编码前后的亮度信息Y(i)进行比较。
近几年，随着屏幕内容，像云游戏、视频会议的推广，AVS3中针对屏幕内容序列的编码工具也在不断更新。但是屏幕内容图像不同于自然序列。它是由计算机生成，通常没有噪声，色调离散，线条细腻，边缘锐利。而在AVS3现有的去块滤波方案中，尽管它相较于AVS2做了许多改善块效应的优化，但在面对纹理突变更频繁，细节更多的屏幕内容时，块效应形成的假边缘现象和屏幕内容的纹理细节并不能很好的区别，导致其边界滤波强度会有不少的错误界定。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种去块滤波优化方法、装置、设备及介质，以提高滤波效果并提高图像质量。
本发明的一方面提供了一种去块滤波优化方法，包括：
获取待滤波的编码单元或重建图像；
对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值；
根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数；
当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值；
根据所述强度判定阈值确定目标边界强度的目标判定条件；
根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度；
根据所述目标边界强度执行去块滤波处理，得到去块滤波结果。
可选地，所述对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值，包括：
获取拉普拉斯的模板核；
根据所述模板核确定所述拉普拉斯的拓展核；
根据所述拓展核对所述编码单元或者所述重建图像进行图像卷积处理，得到对应像素点的拉普拉斯变换值。
可选地，所述根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数，包括：
确定亮度编码单元的第一量化参数和色度编码单元的第二量化参数；
根据所述第一量化参数和所述第二量化参数，计算平均量化参数。
可选地，所述当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值，包括：
根据所述平均量化参数以及所述编码单元或所述重建图像的像素位深计算第一索引表和第二索引表；
通过所述第一索引表和所述第二索引表确定第一边界阈值和第二边界阈值；
根据所述第一边界阈值、所述第二边界阈值以及所述像素位深，计算第一边界值和第二边界值；
根据所述第一边界值和所述第二边界值确定强度判定阈值。
可选地，所述根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度，包括：
根据边界两边灰度值的变化曲率确定变化程度；
根据所述变化程度状况确定目标边界强度。
可选地，所述根据所述变化程度确定目标边界强度，包括：
当所述变化程度等于6时，对所述目标边界强度的判定条件进行修正，确定新的判定限制；
根据所述新的判定限制，对所述目标边界强度进行判定，确定新的目标边界强度。
可选地，所述根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度，还包括：
当所述待滤波的编码单元或重建图像均不满足预设的第一前置条件和预设的第二前置条件时，执行原始目标边界强度判定方法，确定目标边界强度。
本发明实施例的另一方面提供了一种去块滤波优化装置，包括：
获取模块，用于获取待滤波的编码单元或重建图像；
拉普拉斯变换模块，用于对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值；
第一确定模块，用于根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数；
第二确定模块，用于当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值；
第三确定模块，用于根据所述强度判定阈值确定目标边界强度的目标判定条件；
第四确定模块，用于根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度；
去块滤波处理模块，用于根据所述目标边界强度执行去块滤波处理，得到去块滤波结果。
本发明实施例的另一方面提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
本发明实施例的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
本发明实施例还公开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可以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前面的方法。
本发明的实施例首先获取待滤波的编码单元或重建图像；对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值；根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数；当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值；根据所述强度判定阈值确定目标边界强度的目标判定条件；根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度；根据所述目标边界强度执行去块滤波处理，得到去块滤波结果。本发明能够提高滤波效果并提高图像质量。
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。
图1为本发明实施例提供的整体步骤流程图；
图2为本发明实施例提供的去块滤波过程示意图；
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种去块滤波优化方法，包括：
获取待滤波的编码单元或重建图像；
对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值；
根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数；
当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值；
根据所述强度判定阈值确定目标边界强度的目标判定条件；
根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度；
根据所述目标边界强度执行去块滤波处理，得到去块滤波结果。
可选地，所述对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值，包括：
获取拉普拉斯的模板核；
根据所述模板核确定所述拉普拉斯的拓展核；
根据所述拓展核对所述编码单元或者所述重建图像进行图像卷积处理，得到对应像素点的拉普拉斯变换值。
可选地，所述根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数，包括：
确定亮度编码单元的第一量化参数和色度编码单元的第二量化参数；
根据所述第一量化参数和所述第二量化参数，计算平均量化参数。
可选地，所述当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值，包括：
根据所述平均量化参数以及所述编码单元或所述重建图像的像素位深计算第一索引表和第二索引表；
通过所述第一索引表和所述第二索引表确定第一边界阈值和第二边界阈值；
根据所述第一边界阈值、所述第二边界阈值以及所述像素位深，计算第一边界值和第二边界值；
根据所述第一边界值和所述第二边界值确定强度判定阈值。
可选地，所述根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度，包括：
根据边界两边灰度值的变化曲率确定变化程度；
根据所述变化程度状况确定目标边界强度。
可选地，所述根据所述变化程度确定目标边界强度，包括：
当所述变化程度等于6时，对所述目标边界强度的判定条件进行修正，确定新的判定限制；
根据所述新的判定限制，对所述目标边界强度进行判定，确定新的目标边界强度。
可选地，所述根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度，还包括：
当所述待滤波的编码单元或重建图像均不满足预设的第一前置条件和预设的第二前置条件时，执行原始目标边界强度判定方法，确定目标边界强度。
本发明实施例的另一方面提供了一种去块滤波优化装置，包括：
获取模块，用于获取待滤波的编码单元或重建图像；
拉普拉斯变换模块，用于对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值；
第一确定模块，用于根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数；
第二确定模块，用于当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值；
第三确定模块，用于根据所述强度判定阈值确定目标边界强度的目标判定条件；
第四确定模块，用于根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度；
去块滤波处理模块，用于根据所述目标边界强度执行去块滤波处理，得到去块滤波结果。
本发明实施例的另一方面提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
本发明实施例的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
本发明实施例还公开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可以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前面的方法。
下面结合说明书附图，对本发明实施例的去块滤波优化方法的具体实现过程进行详细描述：
本发明的去块滤波优化算法是基于AVS3的参考软件HPM9.0实现的。HPM9.0的去块滤波过程的实现大致如下，如图2所示，先进行垂直滤波，再进行水平滤波。滤波过程分为：滤波决策过程和实际滤波过程。滤波决策过程中，基于编码单元CU/PU边界、两侧块的预测模式、残差模式、运动信息、平滑程度等确定边界强度BS值，再基于BS值确定滤波过程。实际滤波过程中，最多对边界两侧的3个重建像素点进行滤波，且最多利用到边界两侧的4个重建像素点进行滤波。同时，HPM9.0还将去块滤波器也引入到每个CU的率失真优化RDO过程，这种方法可以带来明显的性能增益。
本发明主要优化HPM9.0中去块滤波的滤波决策过程。在参考软件HPM9.0现有的滤波方案中，如图2所示，想要计算像素点p3-p0和q0-q3边界强度，需要以下步骤：
(a)需要计算p0和q0所在的编码单元的平均量化参数QPav。如果是亮度样本，应使用亮度编码块的量化参数；如果是色度样本，应使用色度编码块的量化参数。令p0所在编码单元的量化参数为QPp，q0所在编码单元的量化参数为QPq，平均量化参数为：QPav＝(QPp+QPq+1)>>1
(b)根据平均量化参数QPav、像素位深BitDepth计算表索引IndexA(即第一索引表)和IndexB(即第二索引表)。
(c)分别根据IndexA和IndexB与块边界阈值α'和β'的关系查表得到α′和β′的值，再根据像素位深BitDepth得到α、β的值。
(d)如果去块滤波器类型阈值DeblockingFilterType为1，且abs(p0-q0)大于或等于4×α，则Bs等于0；否则，按以下方法计算Bs(边界强度)。
本发明实施例根据根据边界两边灰度值的变化曲率确定变化程度，具体包括以下步骤：
if(Abs(p0–p1)<β){
fL+＝2
}
if(Abs(p0–p2)<β){
fL++
}
if(Abs(q0–q1)<β){
fR+＝2
}
if(Abs(q0–q2)<β){
fR++
}
fS＝fL+fR
其中，上述算法过程表征滤波边界两边灰度变化剧烈程度的值，fl和fr分别代表两边的变化程度，fs代表两边加起来的变化程度。
然后，根据fs确定边界强度Bs，具体地，存在以下若干种情况：
当fS等于6时，如果Abs(p0-p1)小于或等于β/4且Abs(q0-q1)小于或等于β/4且Abs(p0-q0)小于α，则Bs等于4；否则Bs等于3。
当fS等于6且DeblcokingFilterType等于1时，如果Abs(p0-p1)小于或等于β/4且Abs(q0-q1)小于或等于β/4且Abs(p0-p3)小于或等于β/2且Abs(q0-q3)小于或等于β/2且Abs(p0-q0)小于α，则Bs等于4；否则Bs等于3。
当fS等于5时，如果p0等于p1且q0等于q1，则Bs等于3；否则Bs等于2。
当fS等于5且DeblockingFilterType等于1时，如果p0等于p1且q0等于q1且Abs(p2-q2)小于α，则Bs等于3；否则Bs等于2。
当fS等于4时，如果fL等于2，则Bs等于2；否则Bs等于1。
当fS等于3时，如果Abs(p1–q1)小于β，则Bs等于1；否则Bs等于0。
当fS为其它值时，Bs等于0。
在本发明实施例中，如果得到的Bs不等于0且滤波的边界是色度编码块边界，则Bs减1。
以上为HPM9.0现有的去块滤波决策过程，其结果得到的边界强度BS值越大，代表实际滤波过程将采取滤波效果更强的滤波方案。基于第二节A部分中对Laplace算子的分析，本算法的具体过程如下：
在去块滤波决策过程之前，对当前编码单元CU/PU的重建像素或者重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值，在fs＝6的情况下添加BS的前置判断，判断条件如下：
COM_ABS(laplace(q0))＞th_lap
其中，laplace(q0)是q0的拉普拉斯变换值，COM_ABS是取绝对值符号，th_lap是基于量化参数qp的自适应阈值。当公式(5)不满足时，则按照原有的判定条件，即：如果Abs(p0-p1)小于或等于β/4且Abs(q0-q1)小于或等于β/4且Abs(p0-q0)小于α，则Bs等于4；否则Bs等于3。如果公式(5)满足时，则进行更为谨慎的边界强度判定：Abs(p0-p1)小于或等于β/th_qp1且Abs(q0-q1)小于或等于β/th_qp1且Abs(p0-p3)小于或等于β/th_qp2且Abs(q0-q3)小于或等于β/th_qp2且Abs(p0-q0)小于α，则Bs等于4；否则Bs等于3。其中，条件Abs(p0-p3)、Abs(q0-q3)基于提案M5146，th_qp1和th_qp2是基于qp值变化的自适应阈值，且th_qp1大于4，th_qp2大于2。由于随着qp值的变化，图像的块效应也会发生改变，因此这里对th_lap、th_qp1和th_qp2都做了自适应处理。
可以看到，当上述判断条件成立时，本发明对滤波边界采用了更为严格的边界强度判定。这是由于原有的边界滤波仅限制垂直和水平方向，如图2示例,垂直滤波只比较p3-p0到q0-q3的变化曲线，而q0-q3与b0-b3,q0-q3与b4-b7等的变化却没有比较，即使p3-p0和q0-q3灰度变化缓慢，得到fs＝6，但是此时fs仍不能表征p3-p0和q0-q3与其他方向邻域像素点的灰度变化情况，若p3-p0和q0-q3刚好都为变化缓慢的边缘像素，旁边是变化明显的纹理区域，则按照原有的判定很有可能会得到BS＝4的判定。BS＝4代表最高一级的边界强度。对于边界滤波而言，边界强度越大，意味着边界两边参与滤波的像素值越多，滤波结果越平滑。过度的平滑会导致边缘信息的丢失，进而影响图像质量。因此，我们加入了拉普拉斯变换值参与判定，当上述判断条件成立时，意味着表征纹理突变的laplace(yi)过大，此时滤波边界像素邻域的纹理变化较快，应采取更谨慎的边界强度判定，减少BS＝4的判定，减少过度平滑的影响。
同时因为高qp值下块效应与纹理细节更加难以区分，为了适应不同qp带来的影响，我们在qp大于自适应阈值th_conditionswitch时，设置多个像素点拉普拉斯变换值的阈值判定，以减少假边缘的误判，完整的算法流程如图1所示。
在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
所述功能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，本发明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)执行本发明各个实施例所述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。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种去块滤波优化方法，其特征在于，包括：
获取待滤波的编码单元或重建图像；
对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值；
根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数；
当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值；
根据所述强度判定阈值确定目标边界强度的目标判定条件；
根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度；
根据所述目标边界强度执行去块滤波处理，得到去块滤波结果。
2.根据权利要求1所述的一种去块滤波优化方法，其特征在于，所述对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值，包括：
获取拉普拉斯的模板核；
根据所述模板核确定所述拉普拉斯的拓展核；
根据所述拓展核对所述编码单元或者所述重建图像进行图像卷积处理，得到对应像素点的拉普拉斯变换值。
3.根据权利要求1所述的一种去块滤波优化方法，其特征在于，所述根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数，包括：
确定亮度编码单元的第一量化参数和色度编码单元的第二量化参数；
根据所述第一量化参数和所述第二量化参数，计算平均量化参数。
4.根据权利要求3所述的一种去块滤波优化方法，其特征在于，所述当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值，包括：
根据所述平均量化参数以及所述编码单元或所述重建图像的像素位深计算第一索引表和第二索引表；
通过所述第一索引表和所述第二索引表确定第一边界阈值和第二边界阈值；
根据所述第一边界阈值、所述第二边界阈值以及所述像素位深，计算第一边界值和第二边界值；
根据所述第一边界值和所述第二边界值确定强度判定阈值。
5.根据权利要求1所述的一种去块滤波优化方法，其特征在于，所述根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度，包括：
根据边界两边灰度值的变化曲率确定变化程度；
根据所述变化程度状况确定目标边界强度。
6.根据权利要求5所述的一种去块滤波优化方法，其特征在于，所述根据所述变化程度确定目标边界强度，包括：
当所述变化程度等于6时，对所述目标边界强度的判定条件进行修正，确定新的判定限制；
根据所述新的判定限制，对所述目标边界强度进行判定，确定新的目标边界强度。
7.根据权利要求1所述的一种去块滤波优化方法，其特征在于，所述根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度，还包括：
当所述待滤波的编码单元或重建图像均不满足预设的第一前置条件和预设的第二前置条件时，执行原始目标边界强度判定方法，确定目标边界强度。
8.一种去块滤波优化装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待滤波的编码单元或重建图像；
拉普拉斯变换模块，用于对所述编码单元或所述重建图像进行拉普拉斯变换，得到对应像素点的拉普拉斯变换值；
第一确定模块，用于根据所述拉普拉斯变换值确定量化参数；
第二确定模块，用于当所述拉普拉斯变换值满足预设的前置条件时，根据所述量化参数确定强度判定阈值；
第三确定模块，用于根据所述强度判定阈值确定目标边界强度的目标判定条件；
第四确定模块，用于根据所述目标判定条件对所述待滤波的编码单元或重建图像进行边界强度判定，确定目标边界强度；
去块滤波处理模块，用于根据所述目标边界强度执行去块滤波处理，得到去块滤波结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器执行所述程序实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
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