CN113132740A - 基于自适应环路滤波重建帧的方法、系统及存储介质 - Google Patents

基于自适应环路滤波重建帧的方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN113132740A CN202110317485.7A CN202110317485A CN113132740A CN 113132740 A CN113132740 A CN 113132740A CN 202110317485 A CN202110317485 A CN 202110317485A CN 113132740 A CN113132740 A CN 113132740A
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Abstract

本发明提供的基于自适应环路滤波重建帧的方法、系统及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取视频帧，根据预设的分类块大小对视频帧中的像素点进行划分，得到若干分类块；分类块包括中心分类块和非中心分类块；确定视频帧中分类块的划分深度小于或等于预设深度，保留视频帧的中心分类块，对视频帧的非中心分类块进行下采样；确定下采样后分类块的类别，根据类别进行滤波；获取滤波后的像素信号，生成重建帧；方法大大降低了编解码器的复杂度，减少了编解码的时间，同时也保证了滤波后的图像更加接近原始图像，可广泛应用于视频编码技术领域。

Description

基于自适应环路滤波重建帧的方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及视频编码技术领域，尤其是基于自适应环路滤波重建帧的方法、系统及存储介质。
背景技术
随着网络和摄像技术的发展以及终端处理能力的提高，人们对于视频质量的需求也随之提高，普及高清视频的观念已深入人心，人们迫切希望高清视频能够广泛地应用于生产生活的各个领域。然而视频分辨率的提高对视频压缩编码的压缩性能提出了更高的要求，高级视频编码标准(Advanced Video Coding，H.264/AVC)，也称新视频压缩标准的宏块机制带来的局限性也就越发明显。
第十九次JVET会议在线上落下帷幕，新一代国际视频编码标准VVC第一版(Versatile Video Coding version 1)在此次会议上正式定稿。相比于前一代的视频编解码标准HEVC，增加了很多新技术，这些新技术使编解码器性能进一步加强，但同时也增加了编解码器的复杂度，所以减少编解码的时间是很有必要的。
发明内容
有鉴于此，为至少部分解决上述技术问题之一，本发明实施例目的在于提供一种更为便捷，且大大缩减编码时间的基于自适应环路滤波重建帧的方法；此外，本发明实施例还提供了能够对应实现其方法的系统及计算机可读介质。
第一方面，本申请的技术方案提供了基于自适应环路滤波重建帧的方法，其步骤包括：
获取视频帧，根据预设的分类块大小对所述视频帧中的像素点进行划分，得到若干分类块；所述分类块包括中心分类块和非中心分类块；
确定所述视频帧中所述分类块的划分深度小于或等于预设深度，保留所述视频帧的中心分类块，对所述视频帧的非中心分类块进行下采样；
确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波；
获取滤波后的像素信号，生成重建帧。
在本申请方案的一种可行的实施例中，基于自适应环路滤波重建帧的方法，还包括：
确定所述视频帧中所述分类块的划分深度大于所述预设深度，对所述视频帧的所有分类块进行下采样。
在本申请方案的一种可行的实施例中，所述确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波这一步骤，其包括：
通过一维拉普拉斯算子确定所述视频帧中像素点的若干梯度值，所述梯度值包括垂直梯度值、水平梯度值和对角线梯度值；
根据所述梯度值，确定所述非中心分类块的方向性和活动值；
根据所述方向性和所述活动值，计算得到分类索引；
根据所述分类索引确定滤波器。
在本申请方案的一种可行的实施例中，所述确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波这一步骤，其还包括：
在所述滤波器的滤波器系数和滤波器限幅值引入几何变换；所述几何变换的类型包括对角线变换、垂直翻转以及旋转；
根据所述梯度值确定所述几何变换的类型。
在本申请方案的一种可行的实施例中，所述确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波这一步骤，其还包括：
获取通过滤波后得到的压缩图像，确定所述压缩图像的虚拟边界；
确定所述分类块位于所述虚拟边界上方，通过所述虚拟边界上方的像素确定所述梯度值；
确定所述分类块位于所述虚拟边界下方，通过所述虚拟边界下方的像素确定所述梯度值。
第二方面，本发明的技术方案还提供基于自适应环路滤波重建帧的软件系统，其包括：
像素划分单元，用于获取视频帧，根据预设的分类块大小对所述视频帧中的像素点进行划分，得到若干分类块；所述分类块包括中心分类块和非中心分类块；
第一下采样单元，用于确定所述视频帧中所述分类块的划分深度小于或等于预设深度，保留所述视频帧的中心分类块，对所述视频帧的非中心分类块进行下采样；
分类滤波单元，用于确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波；
帧重建单元，用于获取滤波后的像素信号，生成重建帧。
在本申请方案的一种可行的实施例中，系统还包括：
第二下采样单元，用于确定所述视频帧中所述分类块的划分深度大于所述预设深度，对所述视频帧的所有分类块进行下采样。
在本申请方案的一种可行的实施例中，所述分类滤波单元还包括：
梯度值计算单元，用于通过一维拉普拉斯算子确定所述视频帧中像素点的若干梯度值，所述梯度值包括垂直梯度值、水平梯度值和对角线梯度值；
滤波器索引单元，用于根据所述梯度值，确定所述非中心分类块的方向性和活动值，根据所述方向性和所述活动值，计算得到分类索引，再根据所述分类索引确定滤波器。
第三方面，本发明的技术方案还提供基于自适应环路滤波重建帧的硬件系统，其包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当至少一个程序被至少一个处理器执行，使得至少一个处理器运行第一方面中的基于自适应环路滤波重建帧的方法。
第四方面，本发明的技术方案还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，处理器可执行的程序在由处理器执行时用于运行第一方面中的方法。
本发明的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，其他部分可以通过本发明的具体实施方式了解得到：
本申请的技术方案通过在视频帧重建的过程中，将初始的视频帧，根据像素所处在视频帧画面中的位置，进行划分，在确定划分深度小于或等于预设深度后，保留中心位置的分类块对其他位置的分类块进行下采样，进而进行以及重构视频帧，方法大大降低了编解码器的复杂度，减少了编解码的时间，同时也保证了滤波后的图像更加接近原始图像。
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基于自适应环路滤波重建帧的方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例提供的下采样的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
首先针对本申请技术方案涉及到的技术名词进行解释：
HEVC(High Efficiency Video Coding)的缩写，是一种新的视频压缩标准，用来以替代H.264/AVC编码标准。
ALF是指Adative Loop Filter，即环路滤波。
一帧视频图像由多个或一个切片(slice)组成，而一个slice又可以被分割为多个编码树单元(CTU)结构，在HEVC中，CTU的尺寸大小为：8x8～64x64，而以往的h.264标准支持的最大块是16x16尺寸的，在CTU里，一个四叉树被建立，CTU的每一个叶节点被称为一个CU。
在第一方面，如图1所示，本申请的技术方案提供了基于自适应环路滤波重建帧的方法的实施例，其中，方法包括步骤S100-S400：
S100、获取视频帧，根据预设的分类块大小对视频帧中的像素点进行划分，得到若干分类块
其中，分类块包括中心分类块和非中心分类块，位于原始视频帧画面中，中心位置的像素点所组成正方形块为中心分类块；原始视频帧画面中除中心分类块的其他方块即为分中心分类块。在自适应环路滤波中，需要先对每个像素点分成25类，分类完再对每类求取滤波系数，最后进行分类；是根据局部梯度的方向和活动，对于亮度分量的每个4×4块选择25个滤波器之一，而对于色度分量只采用1个滤波器。具体地，在本实施例中，将原始视频帧画面按8×8像素格进行初步划分，选取像素格中间的4×4块为中心分类块，而8×8像素格中的其余像素则作为非中心分类块。
S200、确定视频帧中分类块的划分深度小于或等于预设深度，保留视频帧的中心分类块，对视频帧的非中心分类块进行下采样；
具体地，在HEVC中CU的大小，即所包含的像素点的多少可以包括：64×64、32×32、16×16、8×8。对于一个最大的叶节点(LCU)可以向下深度为4的划分为子CU，深度为0代表LCU不划分，CU的大小为64×64；深度为1代表LCU向下四叉树划分一次，大小为32×32；深度为2代表在32×32的子CU向下划分一次，大小为16×16；深度为3代表16×16的子CU向下划分一次，大小为8×8。如图2所示，在本实施中，统计原始视频帧画面中，每个4×4分类块的块划分深度；对与块划分深度大于3的4×4块，所采用的采样策略是：在进行下采样时，对中间4×4块，即中心分类块不进行下采样操作，而8×8块其余点继续进行下采样操作。下采样，是对于一幅图像尺寸为M×N，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)×(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是M和N的公约数才行，如果考虑的是矩阵形式的图像，就是把原始图像s×s窗口内的图像变成一个像素，这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值。
S300、确定下采样后分类块的类别，根据类别进行滤波；
具体地，每个进行采样处理后的块最终会归为25类中的一个。选择25类中的哪一个，是基于其方向性D和活动值A的量化值计算得出的。根据方向性D和活动值A进一步计算得到分类索引C，其计算公式如下：
Figure BDA0002991763270000051
其中，D＝0,1,2,3,4；A＝0,1,2,3,4；故C的取值为0到24，即25个分类索引，根据分类索引选择对应的滤波器进行滤波。本实施例中所采用的滤波器可以维纳滤波器，使的重建帧更加贴近原始图像，该滤波器的工作原理在此不进行赘述。
S400、获取滤波后的像素信号，生成重建帧；
具体地，根据滤波后得到的重建像素，构建得到重建帧。
在本发明的一些可行的实施例中，基于自适应环路滤波重建帧的方法还可以包括以下步骤：
S500、确定视频帧中分类块的划分深度大于预设深度，对视频帧的所有分类块进行下采样。
具体地，在实施例中，对于块划分深度大于3的4×4块，在进行分类之前，对所有的像素点进行采样，例如，对8×8大小的CU进行采样，再通过维纳滤波器进行滤波，得到重建像素。
在本发明的一些可行的实施例中，确定下采样后分类块的类别，根据类别进行滤波这一步骤，可以进一步细分为步骤S310-S340：
S310、通过一维拉普拉斯算子确定视频帧中像素点的若干梯度值；
其中，梯度值包括垂直梯度值、水平梯度值和对角线梯度值；具体地，为了计算得到方向性D和活动值A，首先需要使用一维拉普拉斯计算4个梯度值，分别是水平GV、垂直GH，两个对角线GD0、GD1四个方向的梯度，如下算式：
Figure BDA0002991763270000052
Hp,q＝|2×R(p,q)-R(p-1,q)-R(p+1,q)| (3)
Figure BDA0002991763270000053
Vp,q＝|2×R(p,q)-R(p,q-1)-R(p,q+1)| (5)
Figure BDA0002991763270000054
D0p,q＝|2×R(p,q)-R(p-1,q-1)-R(p+1,q+1)| (7)
Figure BDA0002991763270000061
D1p,q＝|2×R(p,q)-R(p-1,q)-R(p+1,q)| (9)
在上述的公式中，R(i,j)表示在坐标(i,j)处的重构样本值，采样位置如图2所示，在本实施例中针对四种梯度的计算都采样相同的下采样位置。
S320、根据梯度值，确定非中心分类块的方向性和活动值；
具体地，首先，将水平和垂直方向和两个对角线方向的梯度的最大值和最小值分别设置为：
Figure BDA0002991763270000062
Figure BDA0002991763270000063
Figure BDA0002991763270000064
Figure BDA0002991763270000065
为得到方向性D的值，将这些值相互比较，并使用两个阈值t1和t2；如果
Figure BDA0002991763270000066
不大于
Figure BDA0002991763270000067
并且
Figure BDA0002991763270000068
也不大于
Figure BDA0002991763270000069
则将D的值记为0；如果满足
Figure BDA00029917632700000610
Figure BDA00029917632700000611
则判断是否
Figure BDA00029917632700000612
若是，则将D的值记为2；否则将将D的值记为1；如果满足
Figure BDA00029917632700000613
则判断是否
Figure BDA00029917632700000614
若是，则将D的值记为4，否则将D的值记为3。
而实施例中活动值A的计算公式为：
Figure BDA00029917632700000615
将活动值A进一步量化为0到4的范围(包括端值)，并将量化后的值表示为A。
S330、根据方向性和活动值，计算得到分类索引，根据分类索引确定滤波器；
具体地，通过公式(1)计算得到滤波器的分类索引。
在本发明的一些可行的实施例中，确定下采样后分类块的类别，根据类别进行滤波，其还可以包括步骤S340-S350：
S340、在滤波器的滤波器系数和滤波器限幅值引入几何变换；几何变换的类型包括对角线变换、垂直翻转以及旋转；
S350、根据梯度值确定几何变换的类型；
具体地，在实施例中，即在基于自适应环路滤波重建帧的方法中，对于亮度分量的每个4×4块选择25个滤波器之一，而对于色度分量只采用1个。
而实施例中，对于色度分量，不应用分类方法，即对每个色度分量应用单个ALF系数集。几何变换针对滤波器系数和滤波器限幅值，与梯度相关。作用是通过调整方向来使应用了ALF的不同块更加相似。具体地，在对每个4×4亮度块进行滤波之前，根据为其计算得出的梯度值，将几何变换应用于滤波器系数f(k,l)和相应的滤波器限幅值c(k,l)。实施例中引入了三种几何变换：对角线变换、垂直翻转和旋转，如下所示：
对角线变换：fD(k,l)＝f(l,k)c,D(k,l)＝c(l,k)
垂直翻转：fV(k,l)＝f(k,K-l-1),cV(k,l)＝c(k,K-l-1)
旋转：fR(k,l)＝f(K-l-1,k),cR(k,l)＝c(K-l-1,k)
其中，K是滤波器的大小，k和l是系数坐标，0≤k，l≤K-1；坐标(0,0)在左上角，(K-1,K-1)在右下角。根据为该块计算的梯度值，将变换应用于f(k,l)和c(k,l)。表1总结了变换与四个方向的四个梯度之间的关系。
表1
梯度值关系 几何变换
G<sub>D1</sub>&lt;G<sub>D0</sub>且G<sub>H</sub>&lt;G<sub>V</sub> 不进行变换
G<sub>D1</sub>&lt;G<sub>D0</sub>且G<sub>V</sub>&lt;G<sub>H</sub> 对角线变换
G<sub>D0</sub>&lt;G<sub>D1</sub>且G<sub>H</sub>&lt;G<sub>V</sub> 垂直翻转
G<sub>D0</sub>&lt;G<sub>D1</sub>且G<sub>V</sub>&lt;G<sub>H</sub> 旋转
在本实施例中，启用ALF时，对CU中的每个样本像素R(i,j)滤波，滤波结果为R′(i,j):R′(i,j)＝R(i,j)+((∑k≠0∑l00f(k,l)×K(R(i+k,j+l)-R(i,j),(k.l))+64)＞＞7)(15)
其中，f(k,l)表示获取的滤波器系数，c(k,l)表示获取的限幅参数，K(x,y)＝min(y,max(-y,x))是限幅函数，相当于函数Clip3(-y,y,x)；而变量k和I在-L/2到L/2之间变化，其中L表示滤波器长度。限幅值也是从解析APS中得到，通过亮度表和色度表查找得出。这些限幅值取决于内部比特深度。而限幅值亮度表和色度表来源于以下公式：
Figure BDA0002991763270000071
Figure BDA0002991763270000072
其中，B为比特深度，N是VTM6.0中允许的限幅值的数量，取值为4。
在本发明的一些可行的实施例中，确定下采样后分类块的类别，根据类别进行滤波这一步骤，其还可以包括步骤S360-S370：
S360、获取通过滤波后得到的压缩图像，确定压缩图像的虚拟边界；
S370、确定分类块位于虚拟边界上方，通过虚拟边界上方的像素确定梯度值；或，确定分类块位于虚拟边界下方，通过虚拟边界下方的像素确定梯度值；
具体地，为减少ALF的行缓冲区要求，对水平CTU边界附近的像素，在块分类和滤波这两个过程中，都采用了虚拟边界技术。为此，通过用“N”个样本移动水平CTU边界，将虚拟边界定义为一条线，其中，亮度分量的N等于4，色度分量的N等于2。对亮度分量应用了修改后的块分类：
1、对于虚拟边界上方的4x4块的一维拉普拉斯梯度计算，仅使用虚拟边界上方的像素；
2、对于虚拟边界以下的4x4块的一维拉普拉斯梯度计算，仅使用虚拟边界以下的样本。因此，一维拉普拉斯梯度计算分类中使用的像素数量减少，可以对活动值A的量化进行缩放。
在第二方面，本申请所提供的一种用于第一方面中方法的基于自适应环路滤波重建帧的系统，其包括：
像素划分单元，用于获取视频帧，根据预设的分类块大小对视频帧中的像素点进行划分，得到若干分类块；分类块包括中心分类块和非中心分类块；
第一下采样单元，用于确定视频帧中分类块的划分深度小于或等于预设深度，保留视频帧的中心分类块，对视频帧的非中心分类块进行下采样；
分类滤波单元，用于确定下采样后分类块的类别，根据类别进行滤波；
帧重建单元，用于获取滤波后的像素信号，生成重建帧。
并且，在本申请方案的一种可行的实施例中，系统还包括：
第二下采样单元，用于确定所述视频帧中所述分类块的划分深度大于所述预设深度，对所述视频帧的所有分类块进行下采样。
另外，在本申请方案的一种可行的实施例中，所述分类滤波单元还包括：
梯度值计算单元，用于通过一维拉普拉斯算子确定所述视频帧中像素点的若干梯度值，所述梯度值包括垂直梯度值、水平梯度值和对角线梯度值；
滤波器索引单元，用于根据所述梯度值，确定所述非中心分类块的方向性和活动值，根据所述方向性和所述活动值，计算得到分类索引，再根据所述分类索引确定滤波器。
第三方面，本申请的技术方案还提供基于自适应环路滤波重建帧的硬件系统，其包括至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当至少一个程序被至少一个处理器执行，使得至少一个处理器运行如第一方面中的基于自适应环路滤波重建帧的方法。
本发明实施例还提供了一种存储介质内存储有程序，程序被处理器执行，实现如第一方面中的方法。
从上述具体的实施过程，可以总结出，本发明所提供的技术方案相较于现有技术存在以下优点或优势：
方法大大降低了编解码器的复杂度，减少了编解码的时间，同时也保证了滤波后的图像更加接近原始图像。
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，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。
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。
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，但本发明并不限于上述实施例，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作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.基于自适应环路滤波重建帧的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取视频帧，根据预设的分类块大小对所述视频帧中的像素点进行划分，得到若干分类块；所述分类块包括中心分类块和非中心分类块；
确定所述视频帧中所述分类块的划分深度小于或等于预设深度，保留所述视频帧的中心分类块，对所述视频帧的非中心分类块进行下采样；
确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波；
获取滤波后的像素信号，生成重建帧。
2.根据权利要求1所述的基于自适应环路滤波重建帧的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述视频帧中所述分类块的划分深度大于所述预设深度，对所述视频帧的所有分类块进行下采样。
3.根据权利要求1所述的基于自适应环路滤波重建帧的方法，其特征在于，所述确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波，其包括：
通过一维拉普拉斯算子确定所述视频帧中像素点的若干梯度值，所述梯度值包括垂直梯度值、水平梯度值和对角线梯度值；
根据所述梯度值，确定所述非中心分类块的方向性和活动值；
根据所述方向性和所述活动值，计算得到分类索引；
根据所述分类索引确定滤波器。
4.根据权利要求3所述的基于自适应环路滤波重建帧的方法，其特征在于，所述确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波，其还包括：
在所述滤波器的滤波器系数和滤波器限幅值引入几何变换；所述几何变换的类型包括对角线变换、垂直翻转以及旋转；
根据所述梯度值确定所述几何变换的类型。
5.根据权利要求3所述的基于自适应环路滤波重建帧的方法，其特征在于，所述确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波，其还包括：
获取通过滤波后得到的压缩图像，确定压缩图像的虚拟边界；
确定所述分类块位于所述虚拟边界上方，通过所述虚拟边界上方的像素确定所述梯度值；
确定所述分类块位于所述虚拟边界下方，通过所述虚拟边界下方的像素确定所述梯度值。
6.基于自适应环路滤波重建帧的系统，其特征在于，包括：
像素划分单元，用于获取视频帧，根据预设的分类块大小对所述视频帧中的像素点进行划分，得到若干分类块；所述分类块包括中心分类块和非中心分类块；
第一下采样单元，用于确定所述视频帧中所述分类块的划分深度小于或等于预设深度，保留所述视频帧的中心分类块，对所述视频帧的非中心分类块进行下采样；
分类滤波单元，用于确定下采样后所述分类块的类别，根据所述类别进行滤波；
帧重建单元，用于获取滤波后的像素信号，生成重建帧。
7.根据权利要求6所述的基于自适应环路滤波重建帧的系统，其特征在于，所述系统还包括：
第二下采样单元，用于确定所述视频帧中所述分类块的划分深度大于所述预设深度，对所述视频帧的所有分类块进行下采样。
8.根据权利要求6所述的基于自适应环路滤波重建帧的系统，其特征在于，所述分类滤波单元还包括：
梯度值计算单元，用于通过一维拉普拉斯算子确定所述视频帧中像素点的若干梯度值，所述梯度值包括垂直梯度值、水平梯度值和对角线梯度值；
滤波器索引单元，用于根据所述梯度值，确定所述非中心分类块的方向性和活动值，根据所述方向性和所述活动值，计算得到分类索引，再根据所述分类索引确定滤波器。
9.基于自适应环路滤波重建帧的系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器运行如权利要求1-5任一项所述的基于自适应环路滤波重建帧的方法。
10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于运行如权利要求1-5中任一项所述的基于自适应环路滤波重建帧的方法。
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