CN114071148A - 视频编码方法、装置、设备及产品 - Google Patents

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CN114071148A CN202111361603.0A CN202111361603A CN114071148A CN 114071148 A CN114071148 A CN 114071148A CN 202111361603 A CN202111361603 A CN 202111361603A CN 114071148 A CN114071148 A CN 114071148A
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Abstract

本申请公开了一种视频编码方法、装置、设备及产品，涉及视频编解码技术领域。所述方法包括：获取待编码单元的梯度信息和亮度信息；在梯度信息符合第一条件，或亮度信息符合第二条件的情况下，取消针对待编码单元的帧内搜索操作；在取消帧内搜索操作的情况下，对待编码单元进行编码处理，得到待编码单元的编码信息。本申请实施例提供的技术方案中，通过判断待编码单元的梯度信息是否符合第一条件，以及判断待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的像素值差异信息是否符合第二条件，来决定是否跳过帧内块复制编码模式对应的帧内搜索操作，避免对纹理信息简单的编码单元进行复杂的搜索操作，从而提升视频编码速度以及编码效率。

Description

视频编码方法、装置、设备及产品
技术领域
本申请涉及视频编解码技术领域，特别涉及一种视频编码方法、装置、设备及产品。
背景技术
屏幕视频是通过截取电子设备如计算机、手机等屏幕内容得到的视频，屏幕视频广泛应用于视频会议，在线教育，远程桌面等场景中。
在目前的视频编解码标准中，如HEVC(High Efficiency Video Coding，高效视频编码)中，针对SCC(Screen Content Coding，屏幕内容编码)引入了IBC(Intra BlockCopy，帧内块复制)预测技术。
由于新的IBC编码工具的加入，导致视频编码的复杂度增加，编码效率较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种视频编码方法、装置、设备及产品，能够降低视频编码的复杂度，提升视频编码速度以及编码效率。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种视频编码方法，所述方法包括：
获取待编码单元的梯度信息和亮度信息，所述梯度信息和所述亮度信息用于表征所述编码单元的纹理复杂度；
在所述梯度信息符合第一条件，或所述亮度信息符合第二条件的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；其中，所述帧内搜索操作是指帧内块复制编码模式对应的搜索操作，所述第一条件和所述第二条件用于确定所述纹理复杂度低于预设复杂度的编码单元；
在取消所述帧内搜索操作的情况下，对所述待编码单元进行编码处理，得到所述待编码单元的编码信息。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种视频编码装置，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取待编码单元的梯度信息和亮度信息，所述梯度信息和所述亮度信息用于表征所述编码单元的纹理复杂度；
搜索操作模块，用于在所述梯度信息符合第一条件，或所述亮度信息符合第二条件的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；其中，所述帧内搜索操作是指帧内块复制编码模式对应的搜索操作，所述第一条件和所述第二条件用于确定所述纹理复杂度低于预设复杂度的编码单元；
编码模块，用于在取消所述帧内搜索操作的情况下，对所述待编码单元进行编码处理，得到所述待编码单元的编码信息。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机设备，所述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、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述视频编码方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述视频编码方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述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所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令，使得所述计算机设备执行以实现上述视频编码方法。
本申请实施例提供的技术方案可以带来如下有益效果：
通过判断待编码单元的梯度信息是否符合第一条件，以及判断待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的像素值差异信息是否符合第二条件，来确定待编码单元的纹理复杂度，在梯度信息符合第一条件或像素值差异信息符合第二条件的情况下，提前跳过帧内块复制编码模式对应的帧内搜索操作，避免对纹理信息简单的编码单元进行复杂的搜索操作，从而降低了视频编码的复杂度，提升视频编码速度以及编码效率。
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是本申请一个实施例提供的视频编码过程的基本流程图；
图2是本申请一个实施例提供的帧内预测过程的基本流程图；
图3是本申请一个实施例提供的帧内块复制模式的示意图图；
图4是本申请一个实施例提供的通信系统的简化框图；
图5是本申请一个实施例提供的视频编码器和视频解码器在流式传输环境中的放置方式的示意图；
图6是本申请一个实施例提供的视频编码方法的流程图一；
图7是本申请一个实施例提供的视频编码方法的流程图二；
图8示例性示出了一种编码区域中编码单元的示意图；
图9是本申请一个实施例提供的视频编码方法的流程图三；
图10示例性示出了一种划分子编码单元的示意图；
图11是本申请一个实施例提供的视频编码装置的框图；
图12是本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
在对本申请方法实施例进行介绍说明之前，首先结合图1对视频编码技术进行简单介绍。请参考图1，其示出了本申请一个实施例提供的视频编码过程的基本流程图。
视频信号是指包括多个帧的图像序列。帧(frame)是视频信号空间信息的表示。以YUV模式为例，一个帧包括一个亮度样本矩阵(Y)和两个色度样本矩阵(Cb和Cr)。从视频信号的获取方式来看，可以分为摄像机拍摄到的以及计算机生成的两种方式。由于统计特性的不同，其对应的压缩编码方式也可能有所区别。
在一些主流的视频编码技术中，如H.265/HEVC、H.266/VVC(Versatile VideoCoding，通用视频编码)标准、AVS(Audio Video coding Standard，音视频编码标准)(如AVS3)中，采用了混合编码框架，对输入的原始视频信号进行如下一系列的操作和处理：
1、块划分结构(Block Partition Structure)：输入图像划分成若干个不重叠的处理单元，每个处理单元将进行类似的压缩操作。这个处理单元被称作CTU(Coding TreeUnit，编码树单元)，或者LCU(Large Coding Unit，最大编码单元)。CTU再往下，可以继续进行更加精细的划分，得到一个或多个基本编码的单元，称之为CU(Coding Unit，编码单元)。每个CU是一个编码环节中最基本的元素，当进行预测时，CU还需要进一步划分为不同的PU(Predict Unit，预测单元)。以下描述的是对每一个CU可能采用的各种编码方式。
2、预测编码(Predictive Coding)：包括了帧内预测和帧间预测等方式，原始视频信号经过选定的已重建视频信号的预测后，得到残差视频信号。编码端需要为当前CU决定在众多可能的预测编码模式中，选择最适合的一种，并告知解码端。其中，帧内预测是指预测的信号来自于同一图像内已经编码重建过的区域。帧间预测是指预测的信号来自已经编码过的，不同于当前图像的其他图像(称之为参考图像)。
3、变换编码及量化(Transform&Quantization)：残差视频信号经过DFT(DiscreteFourier Transform，离散傅里叶变换)、DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)等变换操作，将信号转换到变换域中，称之为变换系数。在变换域中的信号，进一步进行有损的量化操作，丢失掉一定的信息，使得量化后的信号有利于压缩表达。在一些视频编码标准中，可能有多于一种变换方式可以选择，因此，编码端也需要为当前CU选择其中的一种变换，并告知解码端。量化的精细程度通常由量化参数来决定。QP(Quantization Parameter，量化参数)取值较大，表示更大取值范围的系数将被量化为同一个输出，因此通常会带来更大的失真，及较低的码率；相反，QP取值较小，表示较小取值范围的系数将被量化为同一个输出，因此通常会带来较小的失真，同时对应较高的码率。
4、熵编码(Entropy Coding)或统计编码：量化后的变换域信号，将根据各个值出现的频率，进行统计压缩编码，最后输出二值化(0或者1)的压缩码流。同时，编码产生其他信息，例如选择的模式、运动矢量等，也需要进行熵编码以降低码率。统计编码是一种无损编码方式，可以有效的降低表达同样的信号所需要的码率。常见的统计编码方式有变长编码(Variable Length Coding，简称VLC)或者基于上下文的二值化算术编码(ContentAdaptive Binary Arithmetic Coding，简称CABAC)。
5、环路滤波(Loop Filtering)：已经编码过的图像，经过反量化、反变换及预测补偿的操作(上述2～4的反向操作)，可获得重建的解码图像。重建图像与原始图像相比，由于存在量化的影响，部分信息与原始图像有所不同，产生失真(distortion)。对重建图像进行滤波操作，例如去块效应滤波(deblocking)，SAO(Sample Adaptive Offset，样本自适应偏移量)或者ALF(Adaptive Lattice Filter，自适应格型滤波器)等滤波器，可以有效的降低量化所产生的失真程度。由于这些经过滤波后的重建图像，将作为后续编码图像的参考，用于对将来的信号进行预测，所以上述的滤波操作也被称为环路滤波，及在编码环路内的滤波操作。
其次，结合图2对HEVC的帧内预测技术进行简单介绍。请参考图2，其示出了本申请一个实施例提供的帧内预测过程的基本流程图。如图2所示，该帧内预测过程可以包括如下几个步骤：
1、参考像素准备：由于图像或视频在空域上存在很强的相关性，也即，对于某个像素，该像素和其邻近的像素值会很接近，因此，通常情况下，选择离当前PU最近的已编码像素作为当前PU内像素的参考像素。可选地，在HEVC中，参考像素为当前PU上面的一行和左边的一列，例如，对于N×N的PU选择左上方N个像素，右上方N个像素，左侧N个像素，左下方N个像素，左上角1个像素，共4N+1个像素作为参考像素，N为大于1的整数。
2、帧内模式选择：在HEVC中，有35种传统帧内预测模式可供选择，分别为：DC模式、Planar模式和33种角度模式。此外，HEVC还针对SCC的帧内预测流程增加了多种优化帧内预测模式，该优化帧内预测模式包括IBC模式和PLT模式。其中，PLT模式会枚举每个编码块的颜色值生成一个颜色表，并为每个样本传递一个索引以指示它属于颜色表中的哪个颜色，解码端根据规则生成一个颜色表并通过颜色表索引完成样本的重建工作。由于PLT模式的计算比较复杂，通常情况下，只在颜色数较少的编码块采用PLT模式。IBC是HEVC屏幕内容编码(Screen Content Coding，简称SCC)扩展中采纳的一种帧内编码工具，采用当前帧已重建的块作为预测块、IBC在当前编码图像内做运动补偿。它显著的提升了屏幕内容的编码效率。在AVS3和VVC中，也采纳了IBC技术以提升屏幕内容编码的性能。IBC利用屏幕内容视频在空间的相关性，使用当前图像上已编码图像像素预测当前待编码块的像素，能够有效节省编码像素所需的比特。如图3所示，在IBC中当前块与其参考块之间的位移，称为BV(块矢量)。H.266/VVC采用了类似于帧间预测的BV预测技术进一步节省编码BV所需的比特，并允许使用1或4像素分辨率编码BVD(Block Vector Difference，块矢量残差)。
3、参考像素滤波：在帧内预测时，为了减少噪声、提升预测准确性，通常情况下，在选择某些预测模式时需要对参考像素进行平滑滤波。示例性地，针对DC模式和Planar模式，若PU的块尺寸为4×4，则不需要进行平滑滤波；若PU的块尺寸为其它尺寸，则DC模式不需要平滑滤波、Planar模式需要平滑滤波。示例性地，针对角度模式，若PU的块尺寸为8×8，则只对模式编号为2、18、34的角度模式进行常规平滑滤波；若PU的块尺寸为16×16，则除模式编号为9、10、11、25、26、27的角度模式之外，其它的27个角度模式都需要进行常规平滑滤波；若PU的块尺寸为32×32，则除模式编号为10、26的角度模式之外，其它的31个角度模式都要进行常规平滑滤波或强滤波。
4、预测边界平滑：为了去除边界的不连续效应，对于块尺寸小于32×32的PU，当使用模式编号为1、10、26的传统帧内预测模式时，PU预测后的第一行和第一列要进行滤波处理，以平滑PU边界值。
5、帧内模式编码：当选定好帧内预测模式后，帧内预测模式要通过编码端传送至解码端。由于传统帧内预测模式有35种模式，因此，需要6个比特位才能对这35种模式进行编码。HEVC为当前PU定义了3种最可能模式(Most Probable Modes)，分别为：MPM[0]、MPM[1]、MPM[2]，若当前帧内预测模式在这3种最可能模式之内，则只需要编码其索引即可；若当前帧内预测模式不在这3种最可能模式之内，则只需要5个比特位即可编码。
接着，请参考图4，其示出了本申请一个实施例提供的通信系统的简化框图。通信系统200包括多个设备，所述设备可通过例如网络250彼此通信。举例来说，通信系统200包括通过网络250互连的第一设备210和第二设备220。在图4的实施例中，第一设备210和第二设备220执行单向数据传输。举例来说，第一设备210可对视频数据例如由第一设备210采集的视频图片流进行编码以通过网络250传输到第二设备220。已编码的视频数据以一个或多个已编码视频码流形式传输。第二设备220可从网络250接收已编码视频数据，对已编码视频数据进行解码以恢复视频数据，并根据恢复的视频数据显示视频图片。单向数据传输在媒体服务等应用中是较常见的。
在另一实施例中，通信系统200包括执行已编码视频数据的双向传输的第三设备230和第四设备240，所述双向传输可例如在视频会议期间发生。对于双向数据传输，第三设备230和第四设备240中的每个设备可对视频数据(例如由设备采集的视频图片流)进行编码，以通过网络250传输到第三设备230和第四设备240中的另一设备。第三设备230和第四设备240中的每个设备还可接收由第三设备230和第四设备240中的另一设备传输的已编码视频数据，且可对所述已编码视频数据进行解码以恢复视频数据，且可根据恢复的视频数据在可访问的显示装置上显示视频图片。
在图4的实施例中，第一设备210、第二设备220、第三设备230和第四设备240可为服务器、终端等计算机设备。本申请实施例适用于PC(Personal Computer，个人计算机)、手机、平板电脑、媒体播放器和/或专用视频会议设备。网络250表示在第一设备210、第二设备220、第三设备230和第四设备240之间传送已编码视频数据的任何数目的网络，包括例如有线连线的和/或无线通信网络。通信网络250可在电路交换和/或分组交换信道中交换数据。该网络可包括电信网络、局域网、广域网和/或互联网。出于本申请的目的，除非在下文中有所解释，否则网络250的架构和拓扑对于本申请公开的操作来说可能是无关紧要的。
作为实施例，图5示出视频编码器和视频解码器在流式传输环境中的放置方式。本申请所公开主题可同等地适用于其它支持视频的应用，包括例如视频会议、远程桌面、在线教学、数字TV(电视)、在包括CD(Compact Disc，光盘)、DVD(Digital Versatile Disc，数字通用光盘)、存储棒等的数字介质上存储压缩视频等等。
流式传输系统可包括采集子系统313，所述采集子系统可包括数码相机等视频源301，所述视频源创建未压缩的视频图片流302。在实施例中，视频图片流302包括由数码相机拍摄的样本。相较于已编码的视频数据304(或已编码的视频码流)，视频图片流302被描绘为粗线以强调高数据量的视频图片流，视频图片流302可由电子装置320处理，所述电子装置320包括耦接到视频源301的视频编码器303。视频编码器303可包括硬件、软件或软硬件组合以实现或实施如下文更详细地描述的所公开主题的各方面。相较于视频图片流302，已编码的视频数据304(或已编码的视频码流304)被描绘为细线以强调较低数据量的已编码的视频数据304(或已编码的视频码流304)，其可存储在流式传输服务器305上以供将来使用。一个或多个流式传输客户端子系统，例如图5中的客户端子系统306和客户端子系统308，可访问流式传输服务器305以检索已编码的视频数据304的副本307和副本309。客户端子系统306可包括例如电子装置330中的视频解码器310。视频解码器310对已编码的视频数据的传入副本307进行解码，且产生可在显示器312(例如显示屏)或另一呈现装置(未描绘)上呈现的输出视频图片流311。在一些流式传输系统中，可根据某些视频编码/压缩标准对已编码的视频数据304、副本307和副本309(例如视频码流)进行编码。
应注意，电子装置320和电子装置330可包括其它组件(未示出)。举例来说，电子装置320可包括视频解码器(未示出)，且电子装置330还可包括视频编码器(未示出)。其中，视频解码器用于对接收到的已编码视频数据进行解码；视频编码器用于对视频数据进行编码。
需要说明的一点是，本申请实施例提供的技术方案可以应用于H.266/VVC标准、H.265/HEVC标准、AVS(如AVS3)或者下一代视频编解码标准中，本申请实施例对此不作限定。
还需要说明的一点是，本申请实施例提供的视频编码方法，各步骤的执行主体可以是编码端设备。在视频编码的过程中，可以采用本申请实施例提供的技术方案，对帧内预测过程中的帧内预测模式进行选择。编码端设备可以是计算机设备，该计算机设备是指具备数据计算、处理和存储能力的电子设备，如手机、电脑、个人计算机、平板电脑、媒体播放器、专用视频会议设备、服务器、智能语音交互设备、智能家电、车载终端等等。另外，本申请所提供的方法可以单独使用或以任意顺序与其他方法合并使用。基于本申请所提供方法的编码器，可以由1个或多个处理器或是1个或多个集成电路来实现。
另外，本申请技术方案涉及云技术领域，下面对云技术以及相关应用进行介绍说明。
云技术(Cloud technology)是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。
云会议是基于云计算技术的一种高效、便捷、低成本的会议形式。使用者只需要通过互联网界面，进行简单易用的操作，便可快速高效地与全球各地团队及客户同步分享语音、数据文件及视频，而会议中数据的传输、处理等复杂技术由云会议服务商帮助使用者进行操作。
云游戏(Cloud gaming)又可称为游戏点播(gaming on demand)，是一种以云计算技术为基础的在线游戏技术。云游戏技术使图形处理与数据运算能力相对有限的轻端设备(thin client)能运行高品质游戏。在云游戏场景下，游戏并不在玩家游戏终端，而是在云端服务器中运行，并由云端服务器将游戏场景渲染为视频音频流，通过网络传输给玩家游戏终端。玩家游戏终端无需拥有强大的图形运算与数据处理能力，仅需拥有基本的流媒体播放能力与获取玩家输入指令并发送给云端服务器的能力即可。
云教育(Cloud Computing Education简称：CCEDU)，是指基于云计算商业模式应用的教育平台服务。在云平台上，所有的教育机构，培训机构，招生服务机构，宣传机构，行业协会，管理机构，行业媒体，法律结构等都集中云整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降低教育成本，提高效率。
随着云计算、云会议系统、云游戏、云教育、虚拟桌面等技术的普遍推广，屏幕内容图像已成为新一代云——移动计算模型——不可或缺的一部分。屏幕视频是通过截取电子设备如计算机/手机等屏幕内容得到的视频，屏幕视频广泛应用于视频会议，在线教育，远程桌面等场景中。屏幕视频内容形式也比较多，有演示文稿演示，文档演示等，它与传统的自然视频具有很多明显的区别，比如屏幕视频局部区域颜色数较少，存在大量尖锐的边界，存在大量平坦区域，存在大量重复的纹理等特性。
由于屏幕视频的固有特性，国际标准组织也制定了屏幕压缩的标准叫SCC，是基于HEVC标准的扩展版本。SCC标准相比HEVC，最大的改进在于增加了适合屏幕压缩的工具，IBC及palette(调色板)，能够显著提升压缩性能。
由于新的编码工具的加入，必然导致对应编码器的复杂度增加，为了降低屏幕视频编码的复杂度，本申请提出一种视频编码方法，能够基于编码单元的纹理特性进行编码。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
请参考图6，其示出了本申请一个实施例提供的视频编码方法的流程图一。该方法可应用于计算机设备中，所述计算机设备是指具备数据计算和处理能力的电子设备。该方法可以包括以下几个步骤(610～630)。
步骤610，获取待编码单元的梯度信息和亮度信息。
在示例性实施例中，待编码单元是屏幕视频中待编码图像区域中的当前待编码单元。
上述待编码图像区域是视频中视频帧中待编码的图像区域。上述视频帧包括：帧内预测帧(I帧)、帧间预测帧(P帧)、帧间预测帧(B帧)。
其中，帧内预测帧利用帧内信息进行预测；帧间预测帧可采用帧内预测和帧间预测，可前向参考预测；帧间预测帧可采用帧内预测和帧间预测，可前向、后向、双向参考预测。
梯度信息和亮度信息用于表征编码单元的纹理复杂度。上述纹理复杂度用于表征编码单元内的纹理信息的信息量。编码单元中纹理信息的信息量与纹理复杂度呈正相关，编码单元中纹理信息越丰富，编码单元的纹理复杂度越高。
在本申请实施例中，可用编码单元的梯度信息和亮度信息来表征编码单元的纹理复杂度。其中，梯度信息可单独表征编码单元的纹理复杂度，亮度信息也可单独表征编码单元的纹理复杂度。
上述梯度信息是根据编码单元内多个像素点的像素值确定的像素值变化信息，用于表征多个像素点之间的像素值变化程度。对于纹理信息较为丰富的编码单元，编码单元多个像素点之间的像素值变化程度较大，因此可以通过梯度信息表征编码单元的纹理复杂度。
上述亮度信息包括根据编码单元内多个区域内的像素点的像素值确定的平均像素值信息。可选地，可选取像素值中的亮度分量进行计算，得到编码单元对应的亮度信息。对于纹理信息较为丰富的编码单元，编码单元多个区域内的像素点对应的平均像素值的变化程度较大，因此可以通过亮度信息表征编码单元的纹理复杂度。
上述亮度信息还包括待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的像素值差异信息。在一种可能的实施方式中，可将待编码单元划分为至少两个子编码单元，然后确定每个子编码单元区域内的像素点的像素值确定每个子编码单元对应的平均像素值，进而可以得到各子编码单元两两之间对应的平均像素值差值。上述平均像素值差值可表征上述像素值差异信息。
在示例性实施例中，梯度信息包括待编码单元中至少两个子编码单元对应的平均梯度值；亮度信息包括待编码单元中至少两个子编码单元对应的平均像素值。上述子编码单元是按照一定划分方式对待编码单元进行划分后得到的更加细化的图像单元。在一种可能的实施方式中，将待编码单元划分为四个编码子单元。可选地，四个子编码单元是尺寸相同的图像单元。
相应的，为获取上述至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值，如图7所示，上述步骤610的实施过程包括如下步骤(611～614)，图7示出了本申请一个实施例提供的视频编码方法的流程图二。
步骤611，将待编码单元划分为至少两个子编码单元。
在一个示例中，如图8所示，其示例性示出了一种编码区域中编码单元的示意图。在视频图像对应的多个的像素点中，确定待编码单元80。待编码单元80是8×8的编码块。
本申请实施例可将待编码单元进行划分，得到待编码单元对应的子编码单元，便于确定待编码单元对应的梯度信息和亮度信息。
步骤612，确定至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值。
获取每个子编码单元中多个像素点的
在一种可能的实施方式中，上述平均梯度值和平均像素值是复用待编码单元哈希计算过程中计算的平均梯度值和平均像素值。
相应的，如图9所示，上述步骤612可由下述步骤612a替换实施，图9示出了本申请一个实施例提供的视频编码方法的流程图三。
步骤612a，在确定待编码单元对应的哈希值的过程中，调取至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值。
在一种可能的实施方式中，进行视频编码的过程中通常需要计算编码单元对应的哈希(hash)值。对编码单元进行hash计算时，比如尺寸为8×8的编码单元，一般会将编码单元划分为四个子编码单元，然后分别计算其四个子编码单元的特征，然后进行组合得到编码单元的哈希值。其中，需要进行计算的子编码单元的特征一般包括子编码单元内的多个像素值对应的平均绝对误差、平均梯度至、平均像素值。
在一个示例中，如图10所示，其示例性示出了一种划分子编码单元的示意图。图10中将编码单元分为四个子编码单元，并为每个子编码单元分别标记好了标号，标号分别是0、1、2、3，与四个位置的子编码单元一一对应。下面以图10示出的编码单元划分方式为例，对编码单元的哈希值的确定过程进行说明。
在编码单元的哈希值构造过程中，哈希值一般用16比特整型进行表示。可选地，使用平均像素值和平均梯度值构造哈希值。在哈希值计算过程中，依次对每个8×8的像素块，即编码单元进行处理，如图10所示，将当前待编码单元划分为4个4x4子块，即上述子编码单元，分别标记为0、1、2、3。对这4个子块依次计算他们的平均像素值avgi(一般为8比特)，并只取最前面的3比特，如公式(1)所示，得到平均像素特征值avg′i。另外，计算每个子块的平均梯度值gradi，上述平均梯度值是子编码单元内水平方向梯度和垂直方向梯度的平均值，对每个子块的gradi进行平均得到8×8的像素块的平均梯度值，并只取最前面的4比特，如公式(2)所示，得到平均梯度特征值grad。最后将4个子块gradi进行位置调整，得到每个子块调整后的平均像素值avg″i，其中，i＝0，1，2，3。最后将每个子块调整后的平均像素值avg″i(共12个比特)及平均梯度特征值grad(4个比特)进行组合，得到16比特数，如公式(3)所示，即为当前8x8像素块的哈希值。
avg′i＝(avgi＞＞5)&0x7，i＝0，1，2，3 (1)
Figure BDA0003359490800000121
avg″0＝avg′0＜＜13，avg″1＝avg′1＜＜10，avg″2＝avg′2＜＜7，avg″3＝avg′3＜＜4
hashIdx＝avg″0+avg″1+avg″2+avg″3+grad (3)
因此，在确定当前待编码单元的至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值时，可以直接复用当前待编码单元哈希值的确定过程中计算得到的每个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值，无需重新计算，降低计算量，缩短编码时间，提升编码速度。
步骤613，基于至少两个子编码单元对应的平均梯度值，得到梯度信息。
上述编码单元对应的梯度信息包括各个子编码单元对应的平均梯度值。
步骤614，基于至少两个子编码单元对应的平均像素值，确定像素值差异信息。
像素值差异信息包括待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值。
步骤620，在梯度信息符合第一条件，或像素值差异信息符合第二条件的情况下，取消针对待编码单元的帧内搜索操作。
其中，帧内搜索操作是指帧内块复制编码模式对应的搜索操作，第一条件和第二条件用于确定纹理复杂度低于预设复杂度的编码单元。
通过判断梯度信息是否符合第一条件，以及判断像素值差异信息是否符合第二条件来判断当前待编码单元是否为纹理复杂度低于预设复杂度的编码单元，通过确定待编码单元的纹理是否比较简单，进而选择是否进行帧内搜索操作。
若梯度信息符合第一条件，则可以确定待编码单元的纹理复杂度较低；若像素值差异信息符合第二条件，则可以确定待编码单元的纹理复杂度较低。上述两种条件满足其一即可跳过针对待编码单元的IBC搜索操作。
在屏幕视频的编码场景下，屏幕视频中存在大量重复的纹理，比如相同的文字在一帧中多次出现，基于IBC的帧内预测方法能够进行高效的进行预测，从而提升编码的质量。SCC标准中的帧内块匹配方法可参考图3。IBC搜索操作是对当前待编码的单元(CU)在当前帧中已经编码的区域进行搜索，把搜索得到的与其最相近的块作为当前CU的预测块。IBC算法的问题在于需要进行大量的块匹配，编码复杂度高，因此本申请实施例，在通过判断待编码单元的梯度信息和亮度信息，对于纹理信息简单的编码单元则可跳过针对该编码单元的搜索操作，对于纹理信息简单的编码单元，可按照其他编码模式进行编码，从而实现高效的帧内搜索操作。
在示例性实施例中，梯度信息包括待编码单元中至少两个子编码单元对应的平均梯度值。相应的，如图7所示，上述步骤620的实施过程包括如下步骤(621～622)。
步骤621，在至少两个子编码单元对应的平均梯度值均小于梯度阈值的情况下，取消针对待编码单元的帧内搜索操作。
其中，第一条件是指至少两个子编码单元对应的平均梯度值均小于梯度阈值的条件。
在第一条件中，平均梯度值可表征纹理复杂度，梯度阈值可表征预设复杂度。待编码单元的各个子编码单元的平均梯度值如果都小于梯度阈值，说明每个子编码单元中像素值变化程度都较小，可以确定该编码单元为纹理简单的编码单元，可以跳过针对该编码单元的帧内搜索操作。
在一种可能的实施方式中，如图9所示，上述步骤621的实施过程包括如下步骤(621a～621b)。
步骤621a，确定至少两个子编码单元对应的平均梯度值中的最大平均梯度值。
上述最大平均梯度值是各个子编码单元对应的平均梯度值中的最大值。
步骤621b，若最大平均梯度值小于梯度阈值，则取消针对待编码单元的帧内搜索操作。
上述最大平均梯度值小于梯度阈值的情况可由下式(4)表示：
max(grad0，grad1，grad2，grad3)<TH1(4)
其中，grad0、grad1、grad2、grad3分别是子编码单元0、子编码单元1、子编码单元2、子编码单元3对应的平均梯度值，max(grad0，grad1，grad2，grad3)表示最大平均梯度值，TH1表示上述梯度阈值。
通过确定最大平均梯度值，并将最大平均梯度值与梯度阈值进行比较，可以快速判断待编码单元的梯度信息是否符合第一条件，因为最大平均梯度值都小于梯度阈值的话，说明各个子编码单元的平均梯度值都小于梯度阈值，则可证明待编码单元的梯度信息符合第一条件。若最大平均梯度值大于等于梯度阈值，则可说明待编码单元中存在纹理信息丰富的子编码单元，即可证明待编码单元的梯度信息不符合第一条件。
步骤622，在至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值均小于差值阈值的情况下，取消针对待编码单元的帧内搜索操作。
其中，第二条件是指至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值均小于差值阈值的条件，上述像素值差异信息包括至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值。
在第二条件中，各子编码单元两两之间对应的平均像素值差值可表征纹理复杂度，差值阈值可表征预设复杂度。待编码单元的各子编码单元两两之间对应的平均像素值差值如果都小于差值阈值，说明各个子编码单元之间的平均像素值比较接近，各个子编码单元之间的像素值变化程度较小，从而可以确定该编码单元为纹理简单的编码单元，可以跳过针对该编码单元的IBC搜索操作。
各子编码单元两两之间对应的平均像素值差值可通过遍历计算确定，得到编码单元中任意两个子编码单元的平均像素值之间的差值，进而可以与差值阈值进行比较。
在一种可能的实施方式中，如图9所示，上述步骤622的实施过程包括如下步骤(622a～622b)。
步骤622a，确定至少两个子编码单元对应的平均像素值中的最大平均像素值和最小平均像素值。
上述最大平均像素值是少两个子编码单元对应的平均像素值中的最大值，上述最小平均像素值至少两个子编码单元对应的平均像素值中的最小值。
步骤622b，若最大平均像素值和最小平均像素值之间的差值小于差值阈值，则取消针对待编码单元的帧内搜索操作。
为了能够快速判定各子编码单元两两之间对应的平均像素值差值与差值阈值的大小关系，可以获取上述最大平均像素值和最小平均像素值，上述最大平均像素值和最小平均像素值之间的差值是各子编码单元两两之间对应的平均像素值差值中的最大平均像素值差值，若最大平均像素值差值也小于差值阈值，则可证明各子编码单元两两之间对应的平均像素值差值均小于差值阈值，表征待编码单元的亮度信息符合第二条件，可以跳过针对该编码单元的IBC搜索操作。
上述最大平均像素值和最小平均像素值之间的差值小于差值阈值的情况可由下式(5)表示：
max(avg0，avg1，avg2，avg3)-min(avg0，avg1，avg2，avg3)<TH2(5)
其中，avg0、avg1、avg2、avg3分别表示子编码单元0、子编码单元1、子编码单元2、子编码单元3对应的平均像素值，max(avg0，avg1，avg2，avg3)表示上述最大平均像素值，min(avg0，avg1，avg2，avg3)表示上述最小平均像素值，TH2表示上述差值阈值。
步骤630，在取消帧内搜索操作的情况下，对待编码单元进行编码处理，得到待编码单元的编码信息。
对于待编码单元的编码处理，可按照视频编解码标准进行编码。上述视频编解码标准是指某一种约定的视频码流编解码规则。
上述取消帧内搜索操作的情况即为非IBC编码模式，在非IBC编码模式的情况下，可以根据其他帧内编码方式对待编码单元进行编码处理，得到待编码单元的编码信息。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案，通过判断待编码单元的梯度信息是否符合第一条件，以及判断待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的像素值差异信息是否符合第二条件，来确定待编码单元的纹理复杂度，在梯度信息符合第一条件或像素值差异信息符合第二条件的情况下，提前跳过帧内块复制编码模式对应的帧内搜索操作，避免对纹理信息简单的编码单元进行复杂的搜索操作，从而降低了视频编码的复杂度，提升视频编码速度以及编码效率。
另外，本申请实施例利用哈希计算过程得到的特征值来判断当前块是否纹理比较简单，减少了数据计算量，除针对纹理简单块则提前跳过IBC搜索过程带来的编码复杂度降低的效果之外，无需额外的数据计算即可提升编码效率，能够应用在视频编码相关的各种应用程序产品上，例如视频通话、视频分享、视频网站、远程会议等等应用程序产品中，能够有效提升编码速度和编码效率、提升用户体验。
下述为本申请装置实施例，可用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
请参考图11，其示出了本申请一个实施例提供的视频编码装置的框图。该装置具有实现上述视频编码方法的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置可以是计算机设备，也可以设置在计算机设备中。该装置1100可以包括：信息获取模块1110、搜索操作模块1120、编码模块1130。
信息获取模块1110，用于获取待编码单元的梯度信息和亮度信息，所述梯度信息和所述亮度信息用于表征所述编码单元的纹理复杂度，所述亮度信息包括所述待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的像素值差异信息；
搜索操作模块1120，用于在所述梯度信息符合第一条件，或所述像素值差异信息符合第二条件的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；其中，所述帧内搜索操作是指帧内块复制编码模式对应的搜索操作，所述第一条件和所述第二条件用于确定所述纹理复杂度低于预设复杂度的编码单元；
编码模块1130，用于在取消所述帧内搜索操作的情况下，对所述待编码单元进行编码处理，得到所述待编码单元的编码信息。
在示例性实施例中，所述梯度信息包括所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值，所述搜索操作模块1120，用于在所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值均小于梯度阈值的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；
其中，所述第一条件是指所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值均小于梯度阈值的条件。
在示例性实施例中，所述搜索操作模块1120，包括：梯度极值确定单元、搜索操作单元。
梯度极值确定单元，用于确定所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值中的最大平均梯度值。
搜索操作单元，用于若所述最大平均梯度值小于所述梯度阈值，则取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作。
在示例性实施例中，所述像素值差异信息包括所述至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值，所述搜索操作模块1120，还用于在所述至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值均小于差值阈值的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；
其中，所述第二条件是指所述至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值均小于所述差值阈值的条件。
在示例性实施例中，所述搜索操作模块1120，还包括：像素极值确定单元。
像素极值确定单元，用于确定所述至少两个子编码单元对应的平均像素值中的最大平均像素值和最小平均像素值。
所述搜索操作单元，用于若所述最大平均像素值和所述最小平均像素值之间的差值小于所述差值阈值，则取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作。
在示例性实施例中，所述信息获取模块1110，包括：编码单元划分单元、参数确定单元、梯度信息确定单元、亮度信息确定单元。
编码单元划分单元，用于将所述待编码单元划分为至少两个子编码单元。
参数确定单元，用于确定所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值。
梯度信息确定单元，用于基于所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值，得到所述梯度信息。
亮度信息确定单元，用于基于所述至少两个子编码单元对应的平均像素值，确定所述像素值差异信息。
在示例性实施例中，所述参数确定单元，具体用于在确定所述待编码单元对应的哈希值的过程中，调取所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值。
在示例性实施例中，所述待编码单元是屏幕视频中待编码图像区域中的当前待编码单元。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案，通过判断待编码单元的梯度信息是否符合第一条件，以及判断待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的像素值差异信息是否符合第二条件，来确定待编码单元的纹理复杂度，在梯度信息符合第一条件或像素值差异信息符合第二条件的情况下，提前跳过帧内块复制编码模式对应的帧内搜索操作，避免对纹理信息简单的编码单元进行复杂的搜索操作，从而降低了视频编码的复杂度，提升视频编码速度以及编码效率。
需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
请参考图12，其示出了本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。该计算机设备可以是编码端设备。该计算机设备90可以包括：处理器91、存储器92、通信接口93、编码器/解码器94和总线95。
处理器91包括一个或者一个以上处理核心，处理器91通过运行软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及信息处理。
存储器92存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器91加载并执行以实现上述视频编码方法。
通信接口93可用于与其它设备进行通信，如收发音视频数据。
编码器/解码器94可用于实现编码和解码功能，如对音视频数据进行编码和解码。
存储器92通过总线95与处理器91相连。
此外，存储器92可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，易失性或非易失性存储设备包括但不限于：磁盘或光盘，EEPROM(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，电可擦除可编程只读存储器)，EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory，可擦除可编程只读存储器)，SRAM(StaticRandom-Access Memory，静态随时存取存储器)，ROM(Read-Only Memory，只读存储器)，磁存储器，快闪存储器，PROM(Programmable Read-Only Memory，可编程只读存储器)。
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构并不构成对计算机设备90的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集在被处理器执行时以实现上述视频编码方法。
可选地，该计算机可读存储介质可以包括：ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取记忆体)、SSD(Solid State Drives，固态硬盘)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括ReRAM(Resistance Random Access Memory,电阻式随机存取记忆体)和DRAM(Dynamic Random Access Memory，动态随机存取存储器)。
在示例性实施例中，还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编码方法。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，本文中描述的步骤编号，仅示例性示出了步骤间的一种可能的执行先后顺序，在一些其它实施例中，上述步骤也可以不按照编号顺序来执行，如两个不同编号的步骤同时执行，或者两个不同编号的步骤按照与图示相反的顺序执行，本申请实施例对此不作限定。
以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种视频编码方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待编码单元的梯度信息和亮度信息，所述梯度信息和所述亮度信息用于表征所述编码单元的纹理复杂度，所述亮度信息包括所述待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的像素值差异信息；
在所述梯度信息符合第一条件，或所述像素值差异信息符合第二条件的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；其中，所述帧内搜索操作是指帧内块复制编码模式对应的搜索操作，所述第一条件和所述第二条件用于确定所述纹理复杂度低于预设复杂度的编码单元；
在取消所述帧内搜索操作的情况下，对所述待编码单元进行编码处理，得到所述待编码单元的编码信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述梯度信息包括所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值，所述在所述梯度信息符合第一条件，或所述像素值差异信息符合第二条件的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作，包括：
在所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值均小于梯度阈值的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；
其中，所述第一条件是指所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值均小于梯度阈值的条件。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值均小于梯度阈值的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作，包括：
确定所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值中的最大平均梯度值；
若所述最大平均梯度值小于所述梯度阈值，则取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素值差异信息包括所述至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值，所述在所述梯度信息符合第一条件，或所述像素值差异信息符合第二条件的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作，包括：
在所述至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值均小于差值阈值的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；
其中，所述第二条件是指所述至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值均小于所述差值阈值的条件。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述至少两个子编码单元两两之间对应的平均像素值差值均小于差值阈值的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作，包括：
确定所述至少两个子编码单元对应的平均像素值中的最大平均像素值和最小平均像素值；
若所述最大平均像素值和所述最小平均像素值之间的差值小于所述差值阈值，则取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待编码单元的梯度信息和亮度信息，包括：
将所述待编码单元划分为至少两个子编码单元；
确定所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值；
基于所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值，得到所述梯度信息；
基于所述至少两个子编码单元对应的平均像素值，确定所述像素值差异信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值，包括：
在确定所述待编码单元对应的哈希值的过程中，调取所述至少两个子编码单元对应的平均梯度值和平均像素值。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述待编码单元是屏幕视频中待编码图像区域中的当前待编码单元。
9.一种视频编码装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取待编码单元的梯度信息和亮度信息，所述梯度信息和所述亮度信息用于表征所述编码单元的纹理复杂度，所述亮度信息包括所述待编码单元中至少两个子编码单元两两之间对应的像素值差异信息；
搜索操作模块，用于在所述梯度信息符合第一条件，或所述像素值差异信息符合第二条件的情况下，取消针对所述待编码单元的帧内搜索操作；其中，所述帧内搜索操作是指帧内块复制编码模式对应的搜索操作，所述第一条件和所述第二条件用于确定所述纹理复杂度低于预设复杂度的编码单元；
编码模块，用于在取消所述帧内搜索操作的情况下，对所述待编码单元进行编码处理，得到所述待编码单元的编码信息。
10.一种计算机设备，其特征在于，所述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、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一项所述的视频编码方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述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所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令，使得所述计算机设备执行以实现如权利要求1至8任一项所述的视频编码方法。
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