CN113992913A - 一种可适用于vvc编码标准的帧内跨分量预测方法与系统 - Google Patents

一种可适用于vvc编码标准的帧内跨分量预测方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法，涉及图像处理技术领域，包括步骤：获取当前编码块预设个数相邻编码块的亮度样本；通过对各亮度样本进行预设比例的下采样，获取当前编码块的重建亮度值；获取当前编码块所有样本点的相邻编码块亮度样本在下采样后，下采样值所组成的下采样值矩阵；根据下采样值矩阵构建预测模型的参数矩阵；基于一元多项式回归，根据参数矩阵构建预测模型；基于预测模型，根据当前编码块的重建亮度值进行当前编码块色度分量的预测。本发明充分考虑到单个编码块中色度分量和亮度分量之间的多样性关系，通过一元多项式回归，使得对于色度分量的预测更加准确，更加适用于复杂纹理图像的处理。

Description

一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法与系统
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法与系统。
背景技术
随着市场对高质量视频内容的爆发式需求增长，视频编码技术在新兴的移动互联网时代扮演着越来越重要的角色。与传统的高效视频编码（H.265/HEVC）标准相比，最新的多功能视频编码（H.266/VVC）标准旨在将压缩效率提高50%。H.266/VVC标准由ITU-T视频编码专家组（VCEG）和ISO/IEC运动图像专家组（MPEG）成立的联合视频专家组（JVET）制定。H.266/VVC采用了H.265/HEVC的混合编码框架。在此基础上，引入了一些创新的编码技术，并进行了大量优化。
在视频编码技术中，帧内预测一直是主要研究领域，它可以利用图像的空间相关性来消除空间信息冗余，实现视频数据的高效压缩。与HEVC中的33种角度预测模式相比，VVC中的角度模式数量增加到65种，并且最有可能模式（MPM）的数量从3种增加到6种。另外VVC中还采用了许多新的帧内预测技术，包括依赖于模式的帧内平滑（MDIS）、跨分量线性模型（CCLM）、位置相关的帧内预测组合（PDPC）、多参考线（MRL）帧内预测、帧内子分区（ISP）、矩阵加权帧内预测（MIP）等。帧内预测技术在视频编码技术中占有重要地位，其对编码性能的影响非常大。而优化帧内预测技术以提高编码效率是一项至关重要的任务。
发明内容
为了对现有的VVC编码标准进行改进，基于单个编码块中分量间关系多样性的特性，本发明提出了一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法，包括步骤：
S1：获取当前编码块预设个数相邻编码块的亮度样本；
S2：通过对各亮度样本进行预设比例的下采样，获取当前编码块的重建亮度值；
S3：获取当前编码块所有样本点的相邻编码块亮度样本在下采样后，下采样值所组成的下采样值矩阵；
S4：根据下采样值矩阵构建预测模型的参数矩阵；
S5：基于一元多项式回归，根据参数矩阵构建预测模型；
S6：基于预测模型，根据当前编码块的重建亮度值进行当前编码块色度分量的预测。
进一步地，所述S2步骤中，预设比例为2：1，下采样值的获取可表示为如下公式：
Figure 256619DEST_PATH_IMAGE001
式中，（i，j）为当前编码块的坐标，recL（）表示相应位置处的亮度值，
Figure 796928DEST_PATH_IMAGE002
表示当前编码块的重建亮度值。
进一步地，所述S4步骤中，参数矩阵可表示为如下公式：
Figure 514348DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 830929DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 317405DEST_PATH_IMAGE005
，n为样本点的总数，B为n*m的下采样值矩阵，T为转置操作，P’为相邻编码块色度样本组成的n*1矩阵。
进一步地，所述S5步骤中，预测模型可表示为如下公式：
Figure 562704DEST_PATH_IMAGE006
式中，pred(i，j)为当前编码块的色度分量预测值。
本发明还提出了一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测系统，包括：
亮度重建模块，用于获取当前编码块预设个数相邻编码块的亮度样本，并通过对各亮度样本进行预设比例的下采样，获取当前编码块的重建亮度值；
参数获取单元，用于获取当前编码块所有样本点的相邻编码块亮度样本在下采样后，下采样值所组成的下采样值矩阵，并根据下采样值矩阵构建预测模型的参数矩阵；
模型构建单元，用于基于一元多项式回归，根据参数矩阵构建预测模型；
色度预测单元，用于基于预测模型，根据当前编码块的重建亮度值进行当前编码块色度分量的预测。
进一步地，所述亮度重建模块中，预设比例为2：1，下采样值的获取可表示为如下公式：
Figure 626475DEST_PATH_IMAGE007
式中，（i，j）为当前编码块的坐标，recL（）表示相应位置处的亮度值，
Figure 763058DEST_PATH_IMAGE008
表示当前编码块的重建亮度值。
进一步地，所述参数获取单元中，参数矩阵可表示为如下公式：
Figure 353308DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 284355DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 933292DEST_PATH_IMAGE011
，n为样本点的总数，B为n*m的下采样值矩阵，T为转置操作，P’为相邻编码块色度样本组成的n*1矩阵。
进一步地，所述模型构建单元中，预测模型可表示为如下公式：
Figure 591676DEST_PATH_IMAGE012
式中，pred(i，j)为当前编码块的色度分量预测值。
与现有技术相比，本发明至少含有以下有益效果：
（1）本发明所述的一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法与系统，充分考虑到单个编码块中色度分量和亮度分量之间的多样性关系，解决了现有CCLM技术中，对于色度分量与亮度分量之间的预测，仅仅是依靠简单的线性关系进行预测容易使色度预测失准，以致视频压缩还原后图像失真的问题；
（2）对于纹理复杂的帧间图像，能够更好的通过亮度分量，获得更为精确的色度分量预测结果。
附图说明
图1为一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法的方法步骤图；
图2为一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测系统的系统结构图；
图3为样本点选取示意图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
实施例一
视频的裸数据一般使用YUV数据格式表示。Y表示明亮度（Luma），也称灰度值（灰阶值）。UV表示色度（Chroma），表示色彩和饱和度，用于指定像素的颜色。亮度需要通过RGB输入信号建立，方式为将RGB信号的特定部分叠加到一起。而色度则定义了颜色的色调和饱和度，分别用Cr、Cb表示。Cr反映RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。Cb反映RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。视频帧裸数据之所以采用YUV色彩空间，是因为亮度信号Y和色度信号UV是分离的。当无UV色度信号，只有Y亮度信号时，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。而当进行单一的色度变换时，随着UV色度信号的加入，Y亮度信号则会随UV色度信号进行简单的线性改变。正是基于这一点，在H.266/VVC编码标准中，提出了CCLM帧内预测技术，该帧内预测技术就是利用视频单帧图像内，编码块中的亮度分量与色度分量之间的线性关系进行的色度分量预测。
CCLM假设编码块中的亮度分量和色度分量之间存在线性相关性。基于这个假设，色度分量可以通过线性模型（LM）模式进行预测，该模式利用亮度编码块的重建样本以及色度编码块的相邻样本，如公式（1）。CCLM的研究取得了很大进展，但也存在一些不足。首先，编码块中亮度和色度分量之间的线性关系只是粗略的近似，而实际的关系可能比简单的线性模型要复杂得多，尤其是对于纹理复杂的图像，其帧内色差变化极大，并不能通过简单的线性关系就能够准确的对各分量进行预测。
Figure 787165DEST_PATH_IMAGE013
（1）
式中，
Figure 639845DEST_PATH_IMAGE014
表示一个编码块中色度分量的预测值，
Figure 678208DEST_PATH_IMAGE015
表示同一编码块中通过下采样重构获得的亮度分量预测值。α和β为参数项，由当前编码块周围的相邻重构亮度和色度采样的最小回归误差推出。
基于上述，本发明考虑到即使在单个编码块中，分量间的关系也是多种多样的。因此，可以通过使用一元多项式回归对色度块的可用相邻样本进行建模，并根据亮度块中的重构样本预测色度样本来改进原始 CCLM 方法，基于此，如图1所示，本发明提出了一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法，包括如下步骤：
S1：获取当前编码块预设个数相邻编码块的亮度样本；
S2：通过对各亮度样本进行预设比例的下采样，获取当前编码块的重建亮度值；
S3：获取当前编码块所有样本点的相邻编码块亮度样本在下采样后，下采样值所组成的下采样值矩阵；
S4：根据下采样值矩阵构建预测模型的参数矩阵；
S5：基于一元多项式回归，根据参数矩阵构建预测模型；
S6：基于预测模型，根据当前编码块的重建亮度值进行当前编码块色度分量的预测。
需要了解的是，视频的采样格式一般有4：2：0、4：2：2和4：4：4等格式，一般灰度（也就是亮度）的采样是不会减少的，因为人眼对亮度的敏感度高于色度，因此为了减小数据量，会适当地减少对色度的采样，其中：
4：4：4表示色度值(UV)没有减少采样。即Y，U，V各占一个字节，加上Alpha通道一个字节，总共占4字节这个格式其实就是24bpp(bitperpixel)的RGB格式了。
4：2：2表示UV分量采样减半,比如第一个像素采样Y，U，第二个像素采样Y，V，依次类推每个点占用2个字节，由两个相邻的像素组成一个宏像素（macro-pixel）。
4：2：0这种采样并不意味着只有Y，Cb而没有Cr分量，这里的0说的是U，V分量隔行才采样一次。比如第一行采样 4：2：0，第二行采样 4：0：2，依次类推。而在这种采样方式下，每一个像素占用16bits或10bits空间。
可以看出，采用4：2：0的视频采样格式，能够节省大量的数据处理量。而在H.266/VVC编码标准中，为了最大的提高视频压缩效率，就是以4：2：0作为视频采样标准的。而针对该采样标准，在本发明S1和S2步骤中，选择4个相邻编码块的亮度样本作为亮度样本的采样数量，并在2：1的采样比例下，以如下公式（2）进行当前编码块的亮度值重建，公式如下：
Figure 625436DEST_PATH_IMAGE016
（2）
式中，（i，j）为当前编码块的坐标，recL（）表示相应位置处的亮度值，
Figure 190278DEST_PATH_IMAGE017
表示当前编码块的重建亮度值。在这里，本发明采用与原始CCLM相同的方法，也即是通过对若干个相邻已编码编码块中亮度分量的下采样，实现对当前编码块中亮度分量的重建。
由于在构建本发明所指出预测模型的过程中，训练样本的选择非常重要。考虑到预测的准确性和模型的拟合度，本发明基于如图3所示的位置进行样本点的选取。设
Figure 197549DEST_PATH_IMAGE018
为当前编码块（i，j）处的重建亮度值，n表示样本总数，
Figure 723208DEST_PATH_IMAGE019
表示预测模型的参数矩阵（m<n-1），预测参数矩阵A由最小化残差平方和求得，具体可表示为如下公式（3），
Figure 221929DEST_PATH_IMAGE020
（3）
式中，B为n*m的下采样值矩阵，T为转置操作，P’为相邻编码块色度样本组成的n*1矩阵。
而后，根据下采样值矩阵，针对编码块中亮度分量与色度分量之间的多样性线性特性，本发明提出通过一元多项式回归的方法，充分利用每一个样本点亮度分量与相邻编码块之间的色度分量的关系，进行当前编码块色度分量的预测，并构建预测模型如下公式（4），
Figure 392010DEST_PATH_IMAGE021
（4）
式中，pred(i，j)即为当前编码块的色度分量预测值。
在对色度分量进行预测的过程中，本发明所提出的预测模型（也即是公式（4）），相较于原始CCLM中对于色度分量的预测方法（也即是公式（1）），更加充分地考虑到了亮度分量与色度分量之间的复杂线性关系，能够更为适应于复杂纹理下图像帧的视频数据压缩，从而在保证数据传输速率的情况下，还能够使得视频在压缩还原后保证高还原度。
实施例二
为了更好的对本发明所述的内容进行理解，本实施例通过系统结构的形式来对本发明进行阐述，如图2所示，一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测系统，包括：
亮度重建模块，用于获取当前编码块预设个数相邻编码块的亮度样本，并通过对各亮度样本进行预设比例的下采样，获取当前编码块的重建亮度值；
参数获取单元，用于获取当前编码块所有样本点的相邻编码块亮度样本在下采样后，下采样值所组成的下采样值矩阵，并根据下采样值矩阵构建预测模型的参数矩阵；
模型构建单元，用于基于一元多项式回归，根据参数矩阵构建预测模型；
色度预测单元，用于基于预测模型，根据当前编码块的重建亮度值进行当前编码块色度分量的预测。
进一步地，亮度重建模块中，预设比例为2：1，下采样值的获取可表示为如下公式：
Figure 85029DEST_PATH_IMAGE022
式中，（i，j）为当前编码块的坐标，recL（）表示相应位置处的亮度值，
Figure 973350DEST_PATH_IMAGE023
表示当前编码块的重建亮度值。
进一步地，参数获取单元中，参数矩阵可表示为如下公式：
Figure 652593DEST_PATH_IMAGE024
式中，
Figure 427913DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 42565DEST_PATH_IMAGE026
，n为样本点的总数，B为n*m的下采样值矩阵，T为转置操作，P’为相邻编码块色度样本组成的n*1矩阵。
进一步地，模型构建单元中，预测模型可表示为如下公式：
Figure 128770DEST_PATH_IMAGE006
式中，pred(i，j)为当前编码块的色度分量预测值。
实施例三
为了验证本发明所提出方案的效果，本实施例通过一组具体实验数据来对本发明进行验证，以H.266/VVC中的参考软件VTM-12.0作为本实施例的验证平台，使用所有全帧内（All Intra，AI）配置，4个量化参数（quantization parameters，QP）值分别为：22，27，32，37。通过对比本发明所提出的预测方法和H.266/VVC参考软件的率失真（BD-Rate）来验证本发明的效果。本发明所提出的预测方法对4：2：0格式视频的处理性能如表1所示。可以看出，与VTM-12.0相比，All Intra配置中提出的方法为Y、Cb和Cr分量的平均值提供了0.03%、0.93%和1.01%的BD-Rate增益。而可以注意到的是，本发明所提出的预测方法对所有类都表现良好，尤其是对于由具有复杂纹理信息的序列组成的B类。最低的增益来自C类，它是具有大的平原或平滑区域的序列。结果表明，本专利方法在纹理丰富图像编码效果尤为显著。
表1：VTM-12.0中4：2：0采样下编码性能
Figure 116098DEST_PATH_IMAGE027
综上所述，本发明所述的一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法与系统，充分考虑到单个编码块中色度分量和亮度分量之间的多样性关系，解决了现有CCLM技术中，对于色度分量与亮度分量之间的预测，仅仅是依靠简单的线性关系进行预测使色度预测的失准，以致视频压缩还原后图像失真的问题。对于纹理复杂的帧间图像，能够更好的通过亮度分量，获得更为精确的色度分量预测结果。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”、“一”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法，其特征在于，包括步骤：
S1：获取当前编码块预设个数相邻编码块的亮度样本；
S2：通过对各亮度样本进行预设比例的下采样，获取当前编码块的重建亮度值；
S3：获取当前编码块所有样本点的相邻编码块亮度样本在下采样后，下采样值所组成的下采样值矩阵；
S4：根据下采样值矩阵构建预测模型的参数矩阵；
S5：基于一元多项式回归，根据参数矩阵构建预测模型；
S6：基于预测模型，根据当前编码块的重建亮度值进行当前编码块色度分量的预测。
2.如权利要求1所述的一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法，其特征在于，所述S2步骤中，预设比例为2：1，下采样值的获取可表示为如下公式：
Figure 150036DEST_PATH_IMAGE001
式中，（i，j）为当前编码块的坐标，recL（）表示相应位置处的亮度值，
Figure 801597DEST_PATH_IMAGE002
表示当前编码块的重建亮度值。
3.如权利要求2所述的一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法，其特征在于，所述S4步骤中，参数矩阵可表示为如下公式：
Figure 548711DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 678341DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 430396DEST_PATH_IMAGE005
，n为样本点的总数，B为n*m的下采样值矩阵，T为转置操作，P’为相邻编码块色度样本组成的n*1矩阵。
4.如权利要求3所述的一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测方法，其特征在于，所述S5步骤中，预测模型可表示为如下公式：
Figure 721701DEST_PATH_IMAGE006
式中，pred(i，j)为当前编码块的色度分量预测值。
5.一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测系统，其特征在于，包括：
亮度重建模块，用于获取当前编码块预设个数相邻编码块的亮度样本，并通过对各亮度样本进行预设比例的下采样，获取当前编码块的重建亮度值；
参数获取单元，用于获取当前编码块所有样本点的相邻编码块亮度样本在下采样后，下采样值所组成的下采样值矩阵，并根据下采样值矩阵构建预测模型的参数矩阵；
模型构建单元，用于基于一元多项式回归，根据参数矩阵构建预测模型；
色度预测单元，用于基于预测模型，根据当前编码块的重建亮度值进行当前编码块色度分量的预测。
6.如权利要求5所述的一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测系统，其特征在于，所述亮度重建模块中，预设比例为2：1，下采样值的获取可表示为如下公式：
Figure 723155DEST_PATH_IMAGE001
式中，（i，j）为当前编码块的坐标，recL（）表示相应位置处的亮度值，
Figure 656476DEST_PATH_IMAGE002
表示当前编码块的重建亮度值。
7.如权利要求6所述的一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测系统，其特征在于，所述参数获取单元中，参数矩阵可表示为如下公式：
Figure 59775DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 521980DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 10731DEST_PATH_IMAGE005
，n为样本点的总数，B为n*m的下采样值矩阵，T为转置操作，P’为相邻编码块色度样本组成的n*1矩阵。
8.如权利要求7所述的一种可适用于VVC编码标准的帧内跨分量预测系统，其特征在于，所述模型构建单元中，预测模型可表示为如下公式：
Figure 482163DEST_PATH_IMAGE006
式中，pred(i，j)为当前编码块的色度分量预测值。
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