CN115802044B - 编码块划分方式的确定及装置、设备及存储介质 - Google Patents

编码块划分方式的确定及装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN115802044B CN202310065352.4A CN202310065352A CN115802044B CN 115802044 B CN115802044 B CN 115802044B CN 202310065352 A CN202310065352 A CN 202310065352A CN 115802044 B CN115802044 B CN 115802044B
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Abstract

本发明实施例公开了一种编码块划分方式的确定方法及装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待划分的编码块的编码块数据；利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式。通过上述方法，确定待划分的编码块的纹理特征，得到编码块的特征，并通过纹理复杂度以及纹理复杂度阈值确定编码块的目标划分方式，代替了复杂度很高的率失真优化计算，降低视频编码复杂度。

Description

编码块划分方式的确定及装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及视频编码技术领域，尤其涉及一种编码块划分方式的确定及装置、设备及存储介质。
背景技术
随着高清、超高清、4K（4096x2160）乃至8K（7680x4320）视频的出现，使得高分辨率视频的存储和传输面临着巨大的挑战。为了满足数字视频数据量的爆发式增长和适应网络技术的发展，视频编码标准一直在更新迭代，例如视频编码联合组发布了H.264/AVC（AdvancedVideo Coding）、H.265/HEVC（HighEfficiency Video Coding）和H.266/VVC（VersatileVideo Coding）标准以及SVAC（SurveillanceVideo and Audio Coding）联盟发布了SVAC1.0和SVAC2.0标准。随着每一代视频编码标准的出现，在相同的视觉质量下，节省了越来越多的码率，但是由于引入了极其复杂的视频编码技术，导致编码复杂度急剧增加。因此，为了保证视频编码标准的实用性，降低编码复杂度有着非常重要的意义。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种编码块划分方式的确定及装置、设备及存储介质，可以解决现有技术中的编码复杂度急剧增加的问题。
为实现上述目的，本发明第一方面提供一种编码块划分方式的确定方法，所述方法包括：
获取待划分的编码块的编码块数据；
利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；
根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式。
在一种可行实现方式中，所述预设纹理复杂度阈值至少包括第一纹理复杂度阈值以及第二纹理复杂度阈值，所述第一纹理复杂度阈值大于第二纹理复杂度阈值，所述目标划分方式至少包括是否对所述编码块进行划分，则所述根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式，包括：
若所述纹理复杂度大于所述第一纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为对所述编码块进行划分；
若所述纹理复杂度小于等于所述第二纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为不对所述编码块进行划分；
若所述纹理复杂度小于等于所述第一纹理复杂度阈值，且所述纹理复杂度大于所述第二纹理复杂度阈值，则根据所述编码块的原编码器确定所述编码块的目标划分方式。
在一种可行实现方式中，所述目标划分方式还包括对所述编码块进行划分时的目标划分操作，所述编码块特征值还包括方向复杂度，则所述确定所述目标划分方式为对所述编码块进行划分，之后还包括：
根据所述方向复杂度确定所述编码块的所述目标划分操作。
在一种可行实现方式中，所述根据所述方向复杂度确定所述编码块的所述目标划分操作，包括：
确定所述编码块的k个方向的方向复杂度；
确定所述k个方向的方向复杂度中的最小方向复杂度；
将所述最小方向复杂度对应的方向作为目标划分方向；
利用所述目标划分方向对所述编码块的所有候选划分操作进行筛选，确定与所述目标划分方向具有相同方向的第一划分操作；
基于所述第一划分操作确定目标划分操作。
在一种可行实现方式中，所述基于所述第一划分操作确定目标划分操作，包括：
若所述第一划分操作为多个，则确定采用每种所述第一划分操作对所述编码块进行划分时产生的均值标准差；
确定各个所述第一划分操作对应的所述均值标准差中的最小均值标准差对应的第二划分操作；
将所述第二划分操作确定为所述目标划分操作。
在一种可行实现方式中，所述编码块特征值算法包括纹理复杂度算法，所述利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，包括：
利用所述编码块数据中编码块的各个子块的像素值以及平均像素值，确定所述子块的方差值以及编码块的平均方差值；
将所述方差值以及平均方差值输入所述纹理复杂度算法，确定所述编码块的纹理复杂度。
在一种可行实现方式中，所述编码块特征值算法至少包括离散微分算子，则所述利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，包括：
将所述编码块数据中编码块的大小维度以及像素矩阵输入所述离散微分算子进行卷积运算，确定所述编码块的方向复杂度。
为实现上述目的，本发明第二方面提供一种编码块划分方式的确定装置，所述装置包括：
数据获取模块：用于获取待划分的编码块的编码块数据；
特征确定模块：用于利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；
划分确定模块：用于根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式。
为实现上述目的，本发明第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面及任一可行实现方式所示步骤。
为实现上述目的，本发明第四方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面及任一可行实现方式所示步骤。
采用本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明提供一种编码块划分方式的确定方法，所述方法包括：获取待划分的编码块的编码块数据；利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式。通过上述方法，确定待划分的编码块的纹理特征，得到编码块的特征，并通过纹理复杂度以及纹理复杂度阈值确定编码块的目标划分方式，代替了复杂度很高的率失真优化计算，降低视频编码复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，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。
其中：
图1为本发明实施例中一种编码块划分方式的确定方法的流程图；
图2为本发明实施例中一种编码块划分方式的确定方法的另一流程图；
图3为本发明实施例中一种四叉树划分的编码块的示意图；
图4为本发明实施例中一种编码块划分方式的示意图；
图5为本发明实施例中一种编码块划分方式的另一示意图；
图6为本发明实施例中一种编码块划分方式的确定装置的结构框图；
图7为本发明实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本申请所提出的编码块划分方式的确定方法也叫做面向视频编码标准的帧内编码树单元CTU快速划分算法，该算法的核心思想适用于包括但不限于H.264/AVC、H.265/HEVC、H.266/VVC和SVAC标准等视频编码，具体细节可根据自身视频编码标准特性进行适应性调整。
可以理解的是，现有的视频编码的CTU划分基本是基于复杂的四叉树递归划分方式，为了找到CTU最佳划分结构，视频编码标准将遍历所有可能的组合来进行率失真优化（RDO）过程，选择RDO成本最小的模式最优模式。在这个过程中产生了大量的复杂度，因此，为了降低编码复杂度，本申请提出来的算法核心思想是通过更好的特征值来表示编码块CB的纹理内容去判断其划分方式，例如：划分、不划分和其他划分方式等，从而代替了复杂度很高的RDO计算，降低视频编码复杂度。该算法核心思路流程图如图1所示。
请参阅图1，图1为本发明实施例中一种编码块划分方式的确定方法的流程图，如图1所示方法包括如下步骤：
101、获取待划分的编码块的编码块数据；
需要说明的是，将一帧视频划分成不同的编码块CB，为了确定编码块是否需要进行划分，首先需要得到待划分的编码块的编码块数据，该编码块数据用于反映编码块的像素信息。其中，本实施例所示方法可以由终端或服务器执行，终端具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
102、利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；
进一步的，得到上述编码块数据之后，便可以利用预设的编码块特征值算法以及编码块CB的编码块数据，确定编码块CB的编码块特征值，该编码块特征值用于反映编码块CB的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度CBTC、方向复杂度CBDC等等，示例性的，可以将编码块数据代入编码块特征值算法得到上述编码块特征值。
103、根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式。
得到上述编码块特征值以后，便可以利用编码块特征值确定编码块的目标划分方式，具体的，根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值TH，确定所述编码块的目标划分方式，示例性的，以在H.265/HEVC标准的应用为例，视频的每一帧被划分为多个固定大小的CTU，对于一个CTU，为了更好的判断划分方式，将采用的是自底向上的提前划分方式和CBTC表示编码块的纹理复杂度。首先，对所有的8x8的CB利用CBTC特征值判断划不划分。判断方式如下：如果CBTC>TH时，表明该CB划分即赋予划分标识flag=1；如果CBTC≤TH，表明该CB不划分即赋予不划分标识flag=0。其中，TH通过实验得到的划分阈值；判断完所有8x8的CB后，判断所有16x16的CB，其中，如果16x16的CB中存在一个8x8的CB是划分的，则16x16的CB直接判断为划分，否则按CBTC进行判断是否划分。以此，类推到64x64的CB，从而确定了各个编码块的目标划分方式得到了CTU的划分结果。
本申请提出一种视频编码的帧内编码树单元（CTU）快速划分方法，该方法的核心思想是通过提出更好的特征值来表示编码块（CB）的纹理内容去判断其划分方式，代替了复杂度很高的率失真优化计算，从而跳过不必要的划分，降低编码复杂度，有效地节省了编码时间，具有更好地提取编码块特征和减少视频编码性能损失的优点。
可以理解的是，以上仅以H.265/HEVC标准为例说明本申请的编码块划分方式的确定方法的实现流程，视频编码标准可以根据实际需要适应性改变，本申请在此不作限定，本申请适用于包括但限于H.264/AVC、H.265/HEVC、H.266/VVC和SVAC标准等视频编码。
本发明提供一种编码块划分方式的确定方法，所述方法包括：获取待划分的编码块的编码块数据；利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式。通过上述方法，确定待划分的编码块的纹理特征，得到编码块的特征，并通过纹理复杂度以及纹理复杂度阈值确定编码块的目标划分方式，代替了复杂度很高的率失真优化计算，降低视频编码复杂度。
请参阅图2，图2为本发明实施例中一种编码块划分方式的确定方法的另一流程图，如图2所示方法包括如下步骤：
201、获取待划分的编码块的编码块数据；
202、利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；
需要说明的是，步骤201以及202内容与图1所示步骤101以及102内容相似为了避免重复此处不作赘述，具体可参阅图1所示步骤101以及102内容。
在一种可行实现方式中，上述预设的编码块特征值算法可以包括纹理复杂度算法，步骤202可以包括：利用编码块数据中编码块的各个子块的像素值以及平均像素值，确定子块的方差值以及编码块的平均方差值；将方差值以及平均方差值输入纹理复杂度算法，确定编码块的纹理复杂度。其中，子块可以通过对编码块CB进行四叉树划分得到，可以参阅图3，图3为本发明实施例中一种四叉树划分的编码块的示意图，以一个2Nx2N的编码块CB为例，4个NxN子块是通过2Nx2N块进行四叉树划分得的，如图3所示，vari是NxN子块的方差值，i={0,1,2,3}。
示例性的，对于一个2Nx2N的编码块CB，可通过纹理复杂度CBTC表示编码块的纹理内容来对CB划不划分进行判断，其中，纹理复杂度CBTC的计算方法如下：
；
，/>；
；
其中，是NxN子块i的方差值，/>为编码块的平均方差值，/>是NxN块的像素值，/>是NxN块的平均像素值，CBTC为纹理复杂度。
需要说明的是，为了提高目标划分方式确定的准确度，本申请中的预设纹理复杂度阈值至少包括第一纹理复杂度阈值THmax以及第二纹理复杂度阈值THmin，且第一纹理复杂度阈值THmax大于第二纹理复杂度阈值THmin，纹理复杂度阈值THmin和THmax是通过实验得到的，其中，目标划分方式至少包括是否对所述编码块进行划分，例如划分、不划分或其他划分方式，则所述根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式，可以包括确定是否划分。
203、若所述纹理复杂度大于所述第一纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为对所述编码块进行划分；
进一步的，通过第一纹理复杂度阈值以及第二纹理复杂度阈值来判断编码块是否进行划分，如果纹理复杂度大于所述第一纹理复杂度阈值THmax，则确定该编码块为复杂块，需要对编码块进行划分，则执行步骤203；如果纹理复杂度小于等于第二纹理复杂度阈值THmin，则确定该编码块为简单块，就不需要对编码块进行划分，则执行步骤204；如果不满足上述两种条件中的一种，那么该编码块的纹理复杂度小于等于第一纹理复杂度阈值THmax，大于第二纹理复杂度阈值THmin，进而CB按原编码器进行判断划不划分，则执行步骤205。
在一种可行实现方式中，如果确定对编码块划分，可以进行一步确定最佳划分操作，因此，该目标划分方式还包括对所述编码块进行划分时的目标划分操作，目标划分操作也即最佳划分操作，划分操作包括但不限于四叉树、三叉树、二叉树等等，其中，二叉树可以包括水平二叉树和垂直二叉树划分，三叉树也可以分为水平三叉树和垂直三叉树划分。进一步的，编码块特征值还包括方向复杂度，因此，确定目标划分方式为对编码块进行划分，之后还包括：根据所述方向复杂度确定所述编码块的所述目标划分操作。
在一种可行实现方式中，所述根据所述方向复杂度确定所述编码块的所述目标划分操作，包括步骤A1-A5：
A1、确定所述编码块的k个方向的方向复杂度；
在一种可行实现方式中，上述编码块特征值算法至少包括离散微分算子（Sobel运算器Sk），则上述步骤202还可以包括：将编码块数据中编码块的大小维度以及像素矩阵输入离散微分算子进行卷积运算，确定编码块的方向复杂度。
示例性的，对于CB的纹理方向复杂度，采用二个方向的Sobel运算器Sk判断CB的方向，通过编码块方向复杂度（CBDCk）进行判断，其中k={hor,vec}，hor代表水平，vec代表垂直，具体的：
二个方向的Sobel运算器Sk包括Shor以及Svec：
Shor
Svec
CBDCk：
；
；
其中，N为编码块CB的大小维度，A(i,j)为编码块CB的第i行第j列的像素矩阵，f(i,j)是编码块CB中的第i行第j列的像素点，Sk*A(i,j)表示Sk和A(i,j)进行卷积运算。
A2、确定所述k个方向的方向复杂度中的最小方向复杂度；
A3、将所述最小方向复杂度对应的方向作为目标划分方向；
进一步的，通过A2-A3，通过遍历CBDC所有的k进行判断，如果CBDCk最小，表明该CB在k方向的方向特征强，此时可以将所述最小方向复杂度对应的方向作为目标划分方向。
A4、利用所述目标划分方向对所述编码块的所有候选划分操作进行筛选，确定与所述目标划分方向具有相同方向的第一划分操作；
A5、基于所述第一划分操作确定目标划分操作。
最后，知道编码块的目标划分方向之后便可以对所有候选划分操作进行筛选，确定最终的目标划分操作了，示例性的，候选划分操作包括四叉树、三叉树、二叉树等等，其中，二叉树可以包括水平二叉树和垂直二叉树划分，三叉树也可以分为水平三叉树和垂直三叉树划分。如果编码块在水平方向特征强，那么目标划分方向就可以看做水平方向，这样目标划分操作就可以为水平二叉树以及水平三叉树，排除其他划分操作。需要说明的是，不同的视频编码标准的候选划分操作可能不同，本申请在此不作限定。
在一种可行实现方式中，如果第一划分操作为多个，还可以对第一划分操作进一步的筛选，故基于所述第一划分操作确定目标划分操作，包括：
B1、若所述第一划分操作为多个，则确定采用每种所述第一划分操作对所述编码块进行划分时产生的均值标准差；
B2、确定各个所述第一划分操作对应的所述均值标准差中的最小均值标准差对应的第二划分操作；
B3、将所述第二划分操作确定为所述目标划分操作。
需要说明的是，继续以上述示例为例，如果第一划分操作为水平二叉树以及水平三叉树，那么目标划分操作就可以为水平二叉树以及水平三叉树，可以进一步对划分操作进行缩减，降低编码复杂度，其中，对于二叉树和三叉树划分，分别对在各个划分操作下的各个子块进行标准差计算，再将各个子块的标准差进行均值计算得到均值标准差。对比二叉树和三叉树的均值标准差，其中最小的均值标准差为要选取的划分操作。于是将两种划分操作根据均值标准差选取一种划分操作。
204、若所述纹理复杂度小于等于所述第二纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为不对所述编码块进行划分；
205、若所述纹理复杂度小于等于所述第一纹理复杂度阈值，且所述纹理复杂度大于所述第二纹理复杂度阈值，则根据所述编码块的原编码器确定所述编码块的目标划分方式。
需要说明的是，当所述编码块的划分指示为进行划分，则不进行所述编码块的帧内预测编码；当所述编码块的划分指示为不进行划分，则进行所述编码块的帧内预测编码。
示例性的，当CBTC>THmax时，判定CB为复杂块，直接进行划分并且不进行当前块的预测；当CBTC≤THmin时，判定CB为简单块，不进行划分，并且直接进行预测；当THmin<CBTC≤THmax时，CB按原编码器进行判断划不划分。
进一步的，以上提及的特征值可应用到不同视频编码标准中，只需根据不同标准的特性进行改动，接下来将介绍特征值在不同视频编码标准的应用，未提及的视频编码标准也可以借鉴参考。
1）在H.265/HEVC标准的应用：视频的每一帧被划分为多个固定大小的CTU，对于一个CTU，为了更好的判断划分方式，将采用的是自底向上的提前划分方式和CBTC表示编码块的纹理复杂度。首先，对所有的8x8的 CB利用CBTC特征值判断划不划分。判断方式如下：
如果CBTC>TH时，表明该CB划分即赋予划分标识flag=1；如果CBTC≤TH，表明该CB不划分即赋予不划分标识flag=0。其中，TH通过实验得到的划分阈值。
判断完所有8x8的CB后，判断所有16x16的CB，其中，如果16x16的CB中存在一个8x8的CB是划分的，则16x16的CB直接判断为划分，否则按CBTC进行判断是否划分。以此，类推到64x64的CB，从而确定了CTU的划分结果，明确了编码块的划分方式。
2）在SVAC2.0标准的应用：首先，对于一个CTU，利用CBTC判断该块的纹理复杂度，判断方法和上文介绍的CBTC特征值一样，其中，判断方法中的划分为不划分none、四叉树split、水平二叉树horizon和垂直二叉树划分vertical。CTU的划分如图4所示，图4为本发明实施例中一种编码块划分方式的示意图。
如果CTU判断为不划分、水平二叉树或者垂直二叉树，则不再划分即确定CTU的划分结果；如果CTU判定为四叉树划分，则对于各个子块继续通过CBTC进行判断划分，直至确定CTU的划分结果。
3）在H.266/VVC标准的应用：在H.266/VVC标准中，虽然对64x64的CB进行分类，能进一步降低编码复杂度，但是即使少量的错误分类也会对后续深层次的划分造成叠加影响，会导致损失较大的编码性能。因此，面向H.266/VVC标准的应用，本文提出的CTU快速划分算法只应用于32x32、16x16、8x8的CB。以上的尺寸皆用2Nx2N表示。本文算法将上文提出的三个特征值去取代RDO判断CB的划分。整体流程图如图5所示，图5为本发明实施例中一种编码块划分方式的另一示意图。
（3.1）第一个特征值CBTC：
对于一个2Nx2N的CB进行CBTC计算，根据计算值进行以下操作：
当该CB的CBTC≤THmin时，该CB不进行划分，直接进行预测编码；当CBTC≥THmax时，该CB进行四叉树划分，不进行预测编码；当THmin<CBTC≤THmax时，该CB进行二叉树和三叉树划分，不进行预测编码；
（3.2）第二个特征值CBDC：
由于二叉树和三叉树划分一共有四种划分方式，即水平二叉树划分、垂直二叉树划分、水平三叉树划分和垂直三叉树划分。为了进一步减少不必要的划分方式，对2Nx2N的CB通过CBDC进行纹理方向的判断，若CBDCk值最小，则该CB在k方向的方向特征强，则保留k方向的划分方式，舍弃其他的划分方式。于是，原本的四种划分方式经过CBDC判定后剩下两个水平或垂直划分方式，从而去除不必要的划分。
（3.3）第三个特征值均值标准差：
为了更进一步降低复杂度，将对剩下的两种划分方式进行判断选择其中一种划分方式。比如剩下垂直二叉树划分和垂直三叉树划分，具体实现过程如下（水平划分类似）：
对于二叉树和三叉树划分，分别对其各个子块进行标准差计算，再将各个子块的标准差进行均值计算得到均值标准差。对比二叉树和三叉树的均值标准差，其中最小的均值标准差为要选取的划分方式。于是将两种划分方式根据均值标准差选取一种划分方式。
因此，对于2Nx2N的CB的6种划分方式通过三个特征值进行判定，从6种划分方式中选取1种划分方式，从而有效地降低帧内编码的复杂度。
本发明提供一种编码块划分方式的确定方法，所述方法包括：获取待划分的编码块的编码块数据；利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；若所述纹理复杂度大于所述第一纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为对所述编码块进行划分；若所述纹理复杂度小于等于所述第二纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为不对所述编码块进行划分；若所述纹理复杂度小于等于所述第一纹理复杂度阈值，且所述纹理复杂度大于所述第二纹理复杂度阈值，则根据所述编码块的原编码器确定所述编码块的目标划分方式。通过上述方法，确定待划分的编码块的纹理特征，得到编码块的特征，并通过纹理复杂度以及纹理复杂度阈值确定编码块的目标划分方式，从而跳过不必要的划分，降低编码复杂度，有效地节省了编码时间，具有更好地提取编码块特征和减少视频编码性能损失的优点，代替了复杂度很高的率失真优化计算，降低视频编码复杂度。
请参阅图6，图6为本发明实施例中一种编码块划分方式的确定装置的结构框图，如图6所示装置包括：
数据获取模块601：用于获取待划分的编码块的编码块数据；
特征确定模块602：用于利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；
划分确定模块603：用于根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式。
需要说明的是，图6所示装置中各个模块的内容与图1所示方法中各个步骤的内容相似，为避免重复此处不作赘述，具体可参阅图1所示方法中各个步骤的内容。
本发明提供一种编码块划分方式的确定装置，所述装置包括：数据获取模块：用于获取待划分的编码块的编码块数据；特征确定模块：用于利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；划分确定模块：用于根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式。通过上述方法，确定待划分的编码块的纹理特征，得到编码块的特征，并通过纹理复杂度以及纹理复杂度阈值确定编码块的目标划分方式，代替了复杂度很高的率失真优化计算，降低视频编码复杂度。
请参阅图7，图7示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图7所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现上述方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行上述方法。本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如图1或图2所示方法的步骤。
在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如图1或图2所示方法的步骤。
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非易失性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，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink) DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种编码块划分方式的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待划分的编码块的编码块数据；
利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度；
根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式；
其中，所述预设纹理复杂度阈值至少包括第一纹理复杂度阈值，所述目标划分方式至少包括是否对所述编码块进行划分，则所述根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式，包括：
若所述纹理复杂度大于所述第一纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为对所述编码块进行划分；
其中，所述目标划分方式还包括对所述编码块进行划分时的目标划分操作，所述编码块特征值还包括方向复杂度，则所述确定所述目标划分方式为对所述编码块进行划分，之后还包括：
根据所述方向复杂度确定所述编码块的所述目标划分操作；
其中，所述根据所述方向复杂度确定所述编码块的所述目标划分操作，包括：
确定所述编码块的k个方向的方向复杂度；
确定所述k个方向的方向复杂度中的最小方向复杂度；
将所述最小方向复杂度对应的方向作为目标划分方向；
利用所述目标划分方向对所述编码块的所有候选划分操作进行筛选，确定与所述目标划分方向具有相同方向的第一划分操作；
基于所述第一划分操作确定目标划分操作；
其中，所述编码块特征值算法包括纹理复杂度算法，所述利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，包括：
利用所述编码块数据中编码块的各个子块的像素值以及平均像素值，确定所述子块的方差值以及编码块的平均方差值；
将所述方差值以及平均方差值输入所述纹理复杂度算法，确定所述编码块的纹理复杂度。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预设纹理复杂度阈值还包括第二纹理复杂度阈值，所述第一纹理复杂度阈值大于第二纹理复杂度阈值，所述目标划分方式至少包括是否对所述编码块进行划分，则所述根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式，还包括：
若所述纹理复杂度小于等于所述第二纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为不对所述编码块进行划分；
若所述纹理复杂度小于等于所述第一纹理复杂度阈值，且所述纹理复杂度大于所述第二纹理复杂度阈值，则根据所述编码块的原编码器确定所述编码块的目标划分方式。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于所述第一划分操作确定目标划分操作，包括：
若所述第一划分操作为多个，则确定采用每种所述第一划分操作对所述编码块进行划分时产生的均值标准差；
确定各个所述第一划分操作对应的所述均值标准差中的最小均值标准差对应的第二划分操作；
将所述第二划分操作确定为所述目标划分操作。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述编码块特征值算法至少包括离散微分算子，则所述利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，包括：
将所述编码块数据中编码块的大小维度以及像素矩阵输入所述离散微分算子进行卷积运算，确定所述编码块的方向复杂度。
5.一种编码块划分方式的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块：用于获取待划分的编码块的编码块数据；
特征确定模块：用于利用预设的编码块特征值算法以及所述编码块数据，确定所述编码块的编码块特征值，所述编码块特征值用于反映所述编码块的纹理特征，所述编码块特征值至少包括纹理复杂度，其中，所述编码块特征值算法包括纹理复杂度算法，所述特征确定模块，具体用于：利用所述编码块数据中编码块的各个子块的像素值以及平均像素值，确定所述子块的方差值以及编码块的平均方差值；将所述方差值以及平均方差值输入所述纹理复杂度算法，确定所述编码块的纹理复杂度；
划分确定模块：用于根据所述纹理复杂度以及预设纹理复杂度阈值，确定所述编码块的目标划分方式；
其中，所述预设纹理复杂度阈值至少包括第一纹理复杂度阈值，所述目标划分方式至少包括是否对所述编码块进行划分，则所述划分确定模块，具体用于： 若所述纹理复杂度大于所述第一纹理复杂度阈值，则确定所述目标划分方式为对所述编码块进行划分；
其中，所述目标划分方式还包括对所述编码块进行划分时的目标划分操作，所述编码块特征值还包括方向复杂度，则所述确定所述目标划分方式为对所述编码块进行划分，之后还包括：根据所述方向复杂度确定所述编码块的所述目标划分操作；其中，所述根据所述方向复杂度确定所述编码块的所述目标划分操作，包括：确定所述编码块的k个方向的方向复杂度；确定所述k个方向的方向复杂度中的最小方向复杂度；将所述最小方向复杂度对应的方向作为目标划分方向；利用所述目标划分方向对所述编码块的所有候选划分操作进行筛选，确定与所述目标划分方向具有相同方向的第一划分操作；基于所述第一划分操作确定目标划分操作。
6.一种计算机可读存储介质，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，使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
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