CN115836527A - 编码器、解码器及用于自适应环路滤波的对应方法 - Google Patents
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Abstract
公开了一种对图像的样本值进行滤波的方法及视频解码装置，所述方法包括：获取所述图像的块的重建样本值；根据码流获取用于自适应环路滤波的滤波系数；根据所述滤波系数和所述块的所述重建样本值，获取和值；根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波重建样本值。
Description
相关申请的交叉引用
本专利申请要求于2020年1月24日提交的PCT/EP2020/051788的优先权。上述专利申请的公开内容通过全文引用并入本文中。
技术领域
本申请(发明)的实施例大体上涉及图像处理领域，更具体地，涉及自适应环路滤波。
背景技术
视频译码(视频编码和解码)广泛用于数字视频应用，例如广播数字电视、基于互联网和移动网络的视频传输、视频聊天、视频会议等实时会话应用、DVD和蓝光光盘、视频内容采集和编辑系统以及安全应用的可携式摄像机。
即使在视频较短的情况下也需要对大量的视频数据进行描述，当数据要在带宽容量受限的通信网络中传输或以其它方式传送时，这样可能会造成困难。因此，视频数据通常要先压缩然后在现代电信网络中传输。由于内存资源可能有限，当在存储设备中存储视频时，视频的大小也可能成为问题。视频压缩设备通常在信源侧使用软件和/或硬件对视频数据进行编码，然后进行传输或存储，从而减少表示数字视频图像所需的数据量。然后，对视频数据进行解码的视频解压缩设备在目的地侧接收压缩数据。在网络资源有限以及对更高视频质量的需求不断增长的情况下，需要改进压缩和解压缩技术，这些改进的技术在几乎不影响图像质量的情况下能够提高压缩比。
发明内容
本申请的实施例提供了独立权利要求所描述的编码及解码装置和方法。
上述和其它目的是通过由独立权利要求请求保护的主题来实现。其它实现方式在从属权利要求、说明书和附图中是显而易见的。
具体实施例在所附独立权利要求中概述，其它实施例在从属权利要求中概述。
本发明的第一方面提供了一种对图像的样本值进行滤波的方法，其中，所述方法包括：获取所述图像的块的重建样本值；根据码流获取用于自适应环路滤波的滤波系数；
根据所述滤波系数和所述块的所述重建样本值，获取和值；根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波重建样本值。
根据本发明的实施例，使用在ALF滤波过程中对应于右移值的舍入值。该方案的优点是，与其它滤波级相比，ALF滤波是精确和一致的。
在一种实现方式中，所述舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY，其中，sum是所述和值，alfShiftY是一个变量，所述变量根据所述样本的所述垂直位置确定。
在一种实现方式中，当所述样本的所述垂直位置满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于10：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一种实现方式中，当所述样本的所述垂直位置不满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于7：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一种实现方式中，当y等于0时，alfShiftY等于10。
在一种实现方式中，当y不等于0时，alfShiftY等于7。
在一种实现方式中，所述样本在所述块中的所述垂直位置是色度样本位置或亮度样本位置。
在一种实现方式中，所述舍入过程包括：将根据所述垂直位置确定的值与所述和值相加，以获取相加后的和值，并且根据所述垂直位置对所述相加后的和值进行移位。
在一种实现方式中，根据所述舍入的和值获取所述块的滤波重建样本值包括：根据所述舍入的和值和所述块的所述重建样本值获取所述块的滤波重建样本值。
在一种实现方式中，所述块为编码树块。
本发明的第二方面提供了一种视频解码装置，所述装置包括：重建模块，用于获取图像的块的重建样本值；解析模块，用于根据码流获取用于自适应环路滤波的滤波系数；计算模块，用于根据所述滤波系数和所述块的所述重建样本值获取和值；舍入模块，用于根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；滤波模块，用于根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波重建样本值。
根据本发明的实施例，使用在ALF滤波过程中对应于右移值的舍入值。该方案的优点是，与其它滤波级相比，ALF滤波是精确和一致的。
在一种实现方式中，所述舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY，其中，sum是所述和值，alfShiftY是一个变量，所述变量根据所述样本的所述垂直位置确定。
在一种实现方式中，当所述样本的所述垂直位置满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于10：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一种实现方式中，当所述样本的所述垂直位置不满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于7：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一种实现方式中，当y等于0时，alfShiftY等于10。
在一种实现方式中，当y不等于0时，alfShiftY等于7。
在一种实现方式中，所述样本在所述块中的所述垂直位置是色度样本位置或亮度样本位置。
在一种实现方式中，所述舍入模块用于
将根据所述垂直位置确定的值与所述和值相加，以获取相加后的和值，并且根据所述垂直位置对所述相加后的和值进行移位，以获取所述舍入的和值。
本发明的第三方面提供了一种解码器，所述解码器包括用于执行第一方面和第一方面的任一种实现方式提供的方法的处理电路。
本发明的第四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程序代码，当所述程序代码在计算机或处理器中执行时，执行第一方面、第三方面以及第一方面、第三方面的任一种实现方式提供的方法。
本发明的第五方面提供了一种解码器，所述解码器包括：一个或多个处理器；非瞬时性计算机可读存储介质，与所述处理器耦合并存储由所述处理器执行的程序，其中，当所述处理器执行所述程序时，所述程序使所述解码器执行第一方面、第三方面以及第一方面、第三方面的任一种实现方式中的任一种提供的方法。
本发明的第六方面提供了一种非瞬时性计算机可读介质，所述非瞬时性计算机可读介质携带程序代码，当计算机设备执行所述程序代码时，所述程序代码使所述计算机设备执行第一方面、第三方面以及第一方面、第三方面的任一种实现方式中的任一种提供的方法。
本发明的第七方面提供了一种非瞬时性存储介质，包括通过上述任一实施例的方法编码/解码的码流。
本发明的第八方面通过包括多个语法元素，提供了用于视频信号的经编码的码流，其中，所述多个语法元素包括色度分量的去块效应滤波控制参数，所述去块效应滤波控制参数至少基于语法元素的值有条件地指示，其中，所述语法元素的所述值与编码图像的条带的色度分量的去块效应滤波控制参数有关。
本发明的第一方面提供的方法可以由本发明的第二方面提供的装置执行。本发明的第一方面提供的方法的其它特征和实现方式对应于本发明的第二方面提供的装置的特征和实现方式。
以下附图和描述详细阐述了一个或多个实施例。其它特征、目的和优点在说明书、附图和权利要求书中是显而易见的。
本发明的第九方面提供了一种对图像的样本值进行滤波的方法，其中，所述方法包括：获取所述图像的块的样本值；获取用于自适应环路滤波的滤波系数；
根据所述滤波系数和所述块的所述样本值，获取和值；根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波样本值；对所述块的所述滤波样本值进行编码以获取码流。
根据本发明的实施例，使用在ALF滤波过程中对应于右移值的舍入值。该方案的优点是，与其它滤波级相比，ALF滤波是精确和一致的。
在一种实现方式中，所述舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY，其中，sum是所述和值，alfShiftY是一个变量，所述变量根据所述样本的所述垂直位置确定。
在一种实现方式中，当所述样本的所述垂直位置满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于10：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一种实现方式中，当所述样本的所述垂直位置不满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于7：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一种实现方式中，当y等于0时，alfShiftY等于10。
在一种实现方式中，当y不等于0时，alfShiftY等于7。
在一种实现方式中，所述样本在所述块中的所述垂直位置是色度样本位置或亮度样本位置。
在一种实现方式中，所述舍入过程包括：将根据所述垂直位置确定的值与所述和值相加，以获取相加后的和值，并且根据所述垂直位置对所述相加后的和值进行移位。
在一种实现方式中，根据所述舍入的和值获取所述块的滤波样本值包括：根据所述舍入的和值和所述块的所述样本值获取所述块的滤波样本值。
在一种实现方式中，所述块为编码树块。
本发明的第十方面提供了一种视频编码装置，所述装置包括：获取模块，用于获取图像的块的样本值；所述获取模块用于获取用于自适应环路滤波的滤波系数；计算模块，用于根据所述滤波系数和所述块的所述样本值获取和值；舍入模块，用于根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；滤波模块，用于根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波样本值；码流生成模块，用于对所述滤波样本值进行编码以获取码流。
根据本发明的实施例，使用在ALF滤波过程中对应于右移值的舍入值。该方案的优点是，与其它滤波级相比，ALF滤波是精确和一致的。
在一种实现方式中，所述舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY，其中，sum是所述和值，alfShiftY是一个变量，所述变量根据所述样本的所述垂直位置确定。
在一种实现方式中，当所述样本的所述垂直位置满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于10：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一种实现方式中，当所述样本的所述垂直位置不满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于7：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一种实现方式中，当y等于0时，alfShiftY等于10。
在一种实现方式中，当y不等于0时，alfShiftY等于7。
在一种实现方式中，所述样本在所述块中的所述垂直位置是色度样本位置或亮度样本位置。
在一种实现方式中，所述舍入模块用于将根据所述垂直位置确定的值与所述和值相加，以获取相加后的和值，并且根据所述垂直位置对所述相加后的和值进行移位，以获取所述舍入的和值。
本发明的第十一方面提供了一种编码器，所述编码器包括用于执行第九方面和第九方面的任一种实现方式提供的方法的处理电路。
本发明的第十二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程序代码，当所述程序代码在计算机或处理器中执行时，执行第九方面、第三方面以及第九方面的任一种实现方式提供的方法。
本发明的第十三方面提供了一种编码器，所述编码器包括：一个或多个处理器；非瞬时性计算机可读存储介质，与所述处理器耦合并存储由所述处理器执行的程序，其中，当所述处理器执行所述程序时，所述程序使所述解码器执行第九方面、第三方面以及第九方面的任一种实现方式中的任一种提供的方法。
本发明的第十四方面提供了一种非瞬时性计算机可读介质，所述非瞬时性计算机可读介质携带程序代码，当计算机设备执行所述程序代码时，所述程序代码使所述计算机设备执行第九方面以及第九方面的任一种实现方式中的任一种提供的方法。
本发明的第十五方面提供了一种非瞬时性存储介质，包括通过上述任一实施例的方法编码/解码的码流。
附图说明
下面结合附图对本发明的实施例进行详细描述。在附图中：
图1A为用于实现本发明的实施例的视频译码系统的一个示例的框图；
图1B为用于实现本发明的实施例的视频译码系统的另一个示例的框图；
图2为用于实现本发明的实施例的视频编码器的一个示例的框图；
图3为用于实现本发明的实施例的视频解码器的示例性结构的框图；
图4为编码装置或解码装置的一个示例的框图；
图5为编码装置或解码装置的另一个示例的框图；
图6至图22示意性示出了本发明的实施例的示例；
图23为实现内容分发业务的内容供应系统3100的示例性结构的框图；
图24为终端设备的示例结构的框图；
图25为本发明提供的方法实施例的流程图；
图26为本发明提供的装置实施例的框图。
在下文中，除非另外明确说明，否则相同的附图标记是指相同或至少功能上等效的特征。
具体实施方式
以下描述中，参考形成本发明一部分并以说明的方式示出本发明的实施例的具体方面或可以使用本发明的实施例的具体方面的附图。应理解，本发明的实施例可在其它方面中使用，并且可以包括附图中未描绘的结构变化或逻辑变化。因此，以下详细描述不应以限制性的意义来理解，且本发明的范围由所附权利要求书界定。
例如，可以理解的是，与描述方法有关的公开内容可以对用于执行所述方法的对应设备或系统也同样适用，反之亦然。例如，如果描述一个或多个具体方法步骤，则对应的设备可以包括一个或多个单元(例如功能单元)来执行所描述的一个或多个方法步骤(例如，一个单元执行一个或多个步骤，或多个单元分别执行多个步骤中的一个或多个)，即使附图中未明确描述或说明该一个或多个单元。另一方面，例如，如果根据一个或多个单元(例如，功能单元)来描述具体装置，则对应的方法可以包括一个步骤来执行一个或多个单元的功能(例如，一个步骤执行一个或多个单元的功能，或多个步骤各自执行多个单元中的一个或多个单元的功能)，即使该一个或多个步骤在附图中未明确描述或示出。此外，可以理解的是，除非另外明确说明，本文中所描述的各个示例性实施例和/或方面的特征可以相互组合。
视频译码通常指对构成视频或视频序列的图像序列进行的处理。在视频译码领域中，术语“帧(frame)”与“图像(picture/image)”可以用作同义词。视频译码(或通常为译码)包括视频编码和视频解码两部分。视频编码在信源侧执行，通常包括处理(例如，压缩)原始视频图像以减少表示视频图像所需的数据量(从而更高效存储和/或发送)。视频解码在目的地侧执行，通常包括相对于编码器作逆处理，以重建视频图像。实施例涉及的视频图像(或通常称为图像)的“译码”应理解为涉及视频图像或相应视频序列的“编码”或“解码”。编码部分和解码部分也合称为编解码(编码和解码，CODEC)。
在无损视频译码情况下，可以重建原始视频图像，即重建视频图像与原始视频图像具有相同的质量(假设存储或传输期间没有传输损耗或其它数据丢失)。在有损视频译码情况下，通过量化等进一步压缩来减少表示视频图像的数据量，而解码器无法完全重建视频图像，即重建视频图像的质量比原始视频图像的质量低或差。
几个视频编码标准属于“有损混合视频编解码器”组(即，将样本域中的空间预测和时间预测与变换域中用于应用量化的2D变换译码结合)。视频序列中的每个图像通常分割为不重叠块集合，通常在块级进行译码。换句话说，编码器通常在块(视频块)级对视频进行处理，即编码，例如，通过空间(帧内)预测和/或时间(帧间)预测来生成预测块；从当前块(当前处理/待处理的块)中减去预测块，获得残差块；在变换域中变换残差块并量化残差块，以减少待发送(压缩)的数据量，而解码器将相对于编码器的逆处理应用于经编码或压缩的块，以重建用于表示的当前块。另外，编码器和解码器处理步骤相同，使得编码器和解码器进行相同的预测(例如，帧内预测和帧间预测)和/或重建，以对后续块进行处理(即译码)。
在以下视频译码系统10的实施例中，视频编码器20和视频解码器30根据图1A、1B至图3进行描述。
图1A为示意性框图，示出了示例性译码系统10，例如可以利用本申请技术的视频译码系统10(或简称为译码系统10)。视频译码系统10中的视频编码器20(或简称为编码器20)和视频解码器30(或简称为解码器30)代表可用于根据本申请中描述的各种示例执行各技术的设备示例。
如图1A所示，译码系统10包括源设备12，例如，所述源设备12用于将经编码的图像数据21提供到目的地设备14以对经编码的图像数据13进行解码。
源设备12包括编码器20，并且可以另外(即可选地)包括图像源16、预处理器(或预处理单元)18(例如图像预处理器18)和通信接口或通信单元22。
图像源16可以包括或可以是任何类型的图像捕获设备，例如用于捕获真实世界图像的摄像机，和/或任何类型的图像生成设备，例如用于生成计算机动画图像的计算机图形处理器，或用于获取和/或提供真实世界图像、计算机生成图像(例如，屏幕内容、虚拟现实(virtual reality，VR)图像)和/或其任何组合(例如，增强现实(augmented reality，AR)图像)的任何类型的其它设备。图像源可以为存储任一上述图像的任何类型的存储器(memory/storage)。
为了区分预处理器18和预处理单元18执行的处理，图像或图像数据17也可以称为原始图像或原始图像数据17。
预处理器18用于接收(原始)图像数据17，并对图像数据17进行预处理，以获得经预处理的图像19或经预处理的图像数据19。例如，预处理器18执行的预处理可包括修剪(trimming)、颜色格式转换(例如从RGB转换为YCbCr)、调色或去噪。可以理解的是，预处理单元18可以为可选组件。
视频编码器20用于接收经预处理的图像数据19并提供经编码的图像数据21(例如，下文根据图2进一步详细描述)。
源设备12的通信接口22可以用于接收经编码的图像数据21，并通过通信信道13将经编码的图像数据21(或其任何其它经处理版本)发送到另一设备(例如目的地设备14)或任何其它设备，以便进行存储或直接重建。
目的地设备14包括解码器30(例如，视频解码器30)，另外(即可选地)，可包括通信接口或通信单元28、后处理器32(或后处理单元32)和显示设备34。
目的地设备14的通信接口28用于接收经编码的图像数据21(或其任何其它经处理版本)，例如，直接从源设备12或任何其它源(例如，编码图像数据存储设备等存储设备)接收，并将经编码的图像数据21提供给解码器30。
通信接口22和通信接口28可以用于通过源设备12与目的地设备14之间的直接通信链路(例如，直接有线或无线连接)或者通过任何类型的网络(例如，有线网络、无线网络或其任何组合，或者任何类型的私网和公网或其任何类型的组合)发送或接收经编码的图像数据21或经编码的数据13。
例如，通信接口22可以用于将经编码的图像数据21封装成合适的格式(例如数据包)，和/或通过任何类型的传输编码或处理方式来处理经编码的图像数据，以便通过通信链路或通信网络进行传输。
例如，与通信接口22对应的通信接口28可用于接收传输数据，并使用任何类型的对应传输解码或处理和/或解封装对传输数据进行处理，以获得经编码的图像数据21。
通信接口22和通信接口28均可配置为单向通信接口(如图1A中从源设备12指向目的地设备14的通信信道13的箭头所表示)，或双向通信接口，并可用于发送和接收消息等，例如，建立连接，确认和交互与通信链路和/或数据传输(例如，经编码的图像数据传输)相关的任何其它信息。
解码器30用于接收经编码的图像数据21并提供经解码的图像数据31或解码图像31(例如，下文根据图3或图5进一步详细描述)。
目的地设备14的后处理器32用于对经解码的图像数据31(也称为重建图像数据)(例如，解码图像31)进行后处理，以获得经后处理的图像数据33(例如，后处理图像33)。例如，由后处理单元32执行的后处理可以包括颜色格式转换(例如从YCbCr转换为RGB)、调色、修剪或重采样，或任何其它处理，例如，用于准备经解码的图像数据31以供显示设备34等显示。
目的地设备14的显示设备34用于接收经后处理的图像数据33，以向用户或观看者等显示图像。显示设备34可以为或者可以包括任何类型的显示器(例如集成或外部显示器或显示屏)，以表示重建图像。例如，显示器可以包括液晶显示器(liquid crystaldisplay，LCD)、有机发光二极管(organic light emitting diode，OLED)显示器、等离子显示器、投影仪、微型LED显示器、硅基液晶(liquid crystal on silicon，LCoS)显示器、数字光处理器(digital light processor，DLP)或任何类型的其它显示器。
尽管图1A将源设备12和目的地设备14作为单独的设备进行描述，但是设备实施例还可以包括两种设备或两种功能，即源设备12或对应功能以及目的地设备14或对应功能。在这些实施例中，可以使用相同的硬件和/或软件或使用单独的硬件和/或软件或其任何组合来实现源设备12或对应功能以及目的地设备14或对应功能。
根据描述，图1A所示的源设备12和/或目的地设备14中的不同单元或功能的存在和(准确)划分可能根据实际设备和应用而有所不同，这对技术人员来说是显而易见的。
编码器20(例如视频编码器20)或解码器30(例如视频解码器30)，或编码器20和解码器30两者均可通过如图1B所示的处理电路实现，例如一个或多个微处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application-specificintegrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)、离散逻辑、硬件、视频译码专用处理器或其任何组合。编码器20可以由处理电路46实现，以体现结合图2的编码器20所述的各种模块和/或本文描述的任何其它编码器系统或子系统。解码器30可以由处理电路46实现，以体现结合图3的解码器30所述的各种模块和/或本文描述的任何其它解码器系统或子系统。处理电路可以用于执行下文描述的各种操作。如图5所示，如果所述技术部分地以软件形式实现，则设备可以将软件的指令存储在合适的非瞬时性计算机可读存储介质中，并且可以使用一个或多个处理器执行硬件中的指令，以执行本发明的技术。视频编码器20或视频解码器30可以作为组合编解码器(encoder/decoder，CODEC)的一部分集成在单个设备中，如图1B所示。
源设备12和目的地设备14可以包括多种设备中的任一种，包括任何类型的手持或固定设备，例如，笔记本电脑或笔记本电脑、手机、智能手机、平板电脑(tablet/tabletcomputer)、摄像机、台式计算机、机顶盒、电视、显示设备、数字媒体播放器、视频游戏机、视频流设备(例如内容服务服务器或内容分发服务器)、广播接收器设备、广播发射器设备等，并且可以不使用或使用任何类型的操作系统。在一些情况下，源设备12和目的地设备14可以用于无线通信。因此，源设备12和目的地设备14可以是无线通信设备。
在某些情况下，图1A所示的视频译码系统10仅仅是示例，本申请的技术可适用于在编码设备与解码设备之间不一定包括任何数据通信的视频译码设置(例如，视频编码或视频解码)。在其它示例中，数据从本地存储器中检索，通过网络传输，等等。视频编码设备可以对数据进行编码并将数据存储到存储器中，和/或视频解码设备可以从存储器检索数据并对数据进行解码。在一些示例中，编码和解码由相互不通信而只是将数据编码到存储器和/或从存储器中检索数据并对数据进行解码的设备来执行。
为便于描述，本文参考由ITU-T视频编码专家组(video coding experts group，VCEG)和ISO/IEC运动图像专家组(motion picture experts group，MPEG)的视频编码联合工作组(joint collaboration team on video coding，JCT-VC)开发的高效视频编码(high-efficiency video coding，HEVC)或通用视频编码(versatile video coding，VVC)(下一代视频编码标准)参考软件等描述本发明实施例。本领域普通技术人员理解本发明的实施例不限于HEVC或VVC。
编码器和编码方法
图2示出了用于实现本申请技术的示例性视频编码器20的示意性框图。在图2的示例中，视频编码器20包括输入端201(或输入接口201)、残差计算单元204、变换处理单元206、量化单元208、反量化单元210和逆变换处理单元212、重建单元214、环路滤波单元220、解码图像缓冲区(decoded picture buffer，DPB)230、模式选择单元260、熵编码单元270和输出端272(或输出接口272)。模式选择单元260可以包括帧间预测单元244、帧内预测单元254和分割单元262。帧间预测单元244可以包括运动估计单元和运动补偿单元(未示出)。图2所示的视频编码器20也可以称为混合视频编码器或基于混合视频编解码器的视频编码器。
残差计算单元204、变换处理单元206、量化单元208和模式选择单元260可以组成编码器20的正向信号路径，而反量化单元210、逆变换处理单元212、重建单元214、缓冲区216、环路滤波器220、解码图像缓冲区(decoded picture buffer，DPB)230、帧间预测单元244和帧内预测单元254可以组成视频编码器20的反向信号路径。视频编码器20的反向信号路径与解码器(参见图3中的视频解码器30)的信号路径对应。反量化单元210、逆变换处理单元212、重建单元214、环路滤波器220、解码图像缓冲区(decoded picture buffer，DPB)230、帧间预测单元244和帧内预测单元254还组成视频编码器20的“内置解码器”。
图像和图像分割(图像和块)
编码器20可以用于通过输入端201等接收图像17(或图像数据17)，例如形成视频或视频序列的图像序列中的图像。接收到的图像或图像数据也可以是经预处理的图像19(或经预处理的图像数据19)。为简单起见，以下描述使用图像17。图像17也可以称为当前图像或待译码图像(尤其是在视频译码中将当前图像与同一视频序列(也就是同样包括当前图像的视频序列)中的其它图像(例如先前的编码和/或解码图像)区分开)。
(数字)图像为或可以视为具有强度值的样本组成的二维阵列或矩阵。阵列中的样本也可以称为像素(pixel或pel)(图像元素的简称)。阵列或图像的水平方向和垂直方向(或轴线)上的样本数量限定了图像的大小和/或分辨率。通常采用三个颜色分量来表示颜色，即图像可以表示为或包括三个样本阵列。在RGB格式或颜色空间中，图像包括对应的红色、绿色和蓝色样本阵列。但是，在视频译码中，每个像素通常由亮度和色度格式或在颜色空间中表示，例如，YCbCr，包括Y表示的亮度分量(有时也用L表示)和Cb和Cr表示的两个色度分量。亮度(luminance，简写为luma)分量Y表示亮度或灰度级强度(例如在灰度等级图像中)，而两个色度(chrominance，简写为chroma)分量Cb和Cr表示色度或颜色信息分量。相应地，YCbCr格式的图像包括亮度样本值(Y)的亮度样本阵列和色度值(Cb和Cr)的两个色度样本阵列。RGB格式的图像可以转换或变换成YCbCr格式，反之亦然，该过程也称为颜色转换或颜色变换。如果图像是黑白的，则该图像可以仅包括亮度样本阵列。相应地，例如，图像可以为黑白格式的亮度样本阵列或4:2:0、4:2:2和4:4:4彩色格式的亮度样本阵列和两个对应的色度样本阵列。
视频编码器20的实施例可以包括图像分割单元(图2中未示出)，用于将图像17分割成多个(通常不重叠)图像块203。这些块也可以称为根块、宏块(H.264/AVC)，或编码树块(coding tree block，CTB)或编码树单元(coding tree unit，CTU)(H.265/HEVC和VVC)。图像分割单元可以用于对视频序列中的所有图像使用相同的块大小和使用限定块大小的对应网格，或者在图像或图像子集或图像组之间改变块大小，并将每个图像分割成对应块。
在其它实施例中，视频编码器可以用于直接接收图像17的块203，例如组成图像17的一个、几个或所有块。图像块203还可以称为当前图像块或待译码图像块。
与图像17类似，图像块203同样是或可以看作是具有强度值(样本值)的样本的二维阵列或矩阵，但是，图像块203的尺寸比图像17的尺寸小。换句话说，例如，根据所应用的颜色格式，块203可以包括一个样本阵列(例如，图像17是黑白情况下的亮度阵列，或图像17是彩色情况下的亮度或色度阵列)或三个样本阵列(例如，图像17是彩色情况下的一个亮度阵列和两个色度阵列)或任何其它数量和/或类型的阵列。块203的水平方向和垂直方向(或轴线)上的样本数量限定了块203的大小。相应地，一个块可以为M×N(M列×N行)的样本阵列，或M×N变换系数阵列等。
图2所示的视频编码器20的实施例可以用于逐块对图像17进行编码，例如，按块203进行编码和预测。
残差计算
残差计算单元204可用于通过如下等方式根据图像块203和预测块265(下文详细描述预测块265)来计算残差块205(也称为残差205)：逐个样本(逐个像素)从图像块203的样本值中减去预测块265的样本值，以获得样本域中的残差块205。
变换
变换处理单元206可以用于对残差块205的样本值进行离散余弦变换(discretecosine transform，DCT)或离散正弦变换(discrete sine transform，DST)等变换，得到变换域中的变换系数207。变换系数207也可称为变换残差系数，表示变换域中的残差块205。
变换处理单元206可以用于应用DCT/DST(例如为H.265/HEVC指定的变换)的整数近似值。与正交DCT变换相比，这种整数化近似通常通过某一因子进行缩放(scale)。为了保持经过正变换和逆变换处理的残差块的范数，在变换过程中应用了其它缩放因子。缩放因子通常是根据某些约束条件来选择的，例如缩放因子是用于移位运算的2的幂、变换系数的位深度、准确性与实现成本之间的权衡等。例如，通过逆变换处理单元212等为逆变换(以及在视频解码器30侧通过逆变换处理单元312等为对应的逆变换)指定具体的缩放因子；相应地，可以在编码器20侧，通过变换处理单元206等为正变换指定对应的缩放因子。
视频编码器20(具体是变换处理单元206)的实施例可以用于直接或通过熵编码单元270编码或压缩等输出变换参数(例如，一种或多种变换的类型)，使得例如视频解码器30可以接收并使用变换参数进行解码。
量化
量化单元208可以用于通过应用标量量化或矢量量化等对变换系数207进行量化，以获得量化系数209。量化系数209也可以称为量化变换系数209或量化残差系数209。
量化过程可以减小与部分或全部变换系数207相关的位深度。例如，可以在量化期间将n位变换系数向下舍入到m位变换系数，其中，n大于m。可以通过调整量化参数(quantization parameter，QP)修改量化程度。例如，对于标量量化，可以进行不同程度的缩放来实现较细或较粗的量化。较小量化步长对应于较细量化，而较大量化步长对应于较粗量化。可以通过量化参数(quantization parameter，QP)表示合适的量化步长。例如，量化参数可以为合适的量化步长的预定义集合的索引。例如，较小的量化参数可以对应于精细量化(较小量化步长)，较大的量化参数可以对应于粗糙量化(较大量化步长)，反之亦然。量化可以包括除以量化步长，而反量化单元210等执行的对应和/或反解量化可以包括乘以量化步长。根据HEVC等一些标准的实施例可以使用量化参数来确定量化步长。通常，可以根据量化参数使用包括除法的等式的定点近似来计算量化步长。可以引入其它缩放因子来进行量化和解量化，以恢复可能由于在用于量化步长和量化参数的等式的定点近似中使用的缩放而修改的残差块的范数。在一种示例性实现方式中，可以合并逆变换和解量化的缩放。或者，可以使用自定义的量化表并由编码器通过码流等方式向解码器指示(signal)。量化是有损操作，其中，量化步长越大，损耗越大。
视频编码器20(具体是量化单元208)的实施例可以用于直接或通过熵编码单元270编码等输出量化参数(quantization parameter，QP)，使得例如视频解码器30可以接收并使用量化参数进行解码。
反量化
反量化单元210用于通过根据或使用与量化单元208相同的量化步长，应用量化单元208所应用的量化方案的逆过程等，对量化系数应用量化单元208的反量化，以获得解量化系数211。解量化系数211也可以称为解量化残差系数211，对应于变换系数207，但是由于量化造成的损耗，解量化系数211通常与变换系数207不同。
逆变换
逆变换处理单元212用于进行变换处理单元206进行的变换的逆变换，例如，逆离散余弦变换(discrete cosine transform，DCT)或逆离散正弦变换(discrete sinetransform，DST)或其它逆变换，以获得样本域中的重建残差块213(或对应的解量化系数213)。重建残差块213也可以称为变换块213。
重建
重建单元214(例如，加法器或求和器214)用于例如通过将重建残差块213的样本值和预测块265的样本值逐个样本相加，将变换块213(即重建残差块213)添加到预测块265，以获得样本域中的重建块215。
滤波
环路滤波单元220(或简称“环路滤波器”220)用于对重建块215进行滤波以获得滤波块221，或通常用于对重建样本进行滤波以获得滤波后样本。例如，环路滤波单元用于平滑像素转变或提高视频质量。环路滤波单元220可以包括一个或多个环路滤波器，例如去块效应滤波器、样本自适应偏移(sample-adaptive offset，SAO)滤波器或者一个或多个其它滤波器，例如双边滤波器、自适应环路滤波器(adaptive loop filter，ALF)、锐化滤波器、平滑滤波器或协同滤波器，或其任意组合。虽然环路滤波单元220在图2中示出为环内滤波器，但是在其它配置中，环路滤波单元220可以实现为后环路滤波器。滤波块221也可以称为滤波重建块221。
视频编码器20(具体是环路滤波单元220)的实施例可用于直接或通过熵编码单元270编码等输出环路滤波器参数(如样本自适应偏移信息)，使得例如解码器30可以接收和使用相同的环路滤波器参数或相应的环路滤波器进行解码。
解码图像缓冲区
解码图像缓冲区(decoded picture buffer，DPB)230可以是存储参考图像或通常用于由视频编码器20对视频数据进行编码的参考图像数据的存储器。DPB 230可以由多种存储设备中的任一种组成，例如动态随机存取存储器(dynamic random access memory，DRAM)，包括同步DRAM(synchronous DRAM，SDRAM)、磁阻RAM(magnetoresistive RAM，MRAM)、电阻RAM(resistive RAM，RRAM)或其它类型的存储设备。解码图像缓冲区(decodedpicture buffer，DPB)230可用于存储一个或多个滤波块221。解码图像缓冲区230还可用于存储同一当前图像或不同图像(例如，先前重建的图像)的其它先前滤波块(例如，先前重建和滤波块221)，并且可提供完整的先前重建(即解码)的图像(和对应的参考块和样本)和/或部分重建的当前图像(和对应的参考块和样本)，以进行帧间预测等。例如，在重建块215未被环路滤波单元220进行滤波时，解码图像缓冲区(decoded picture buffer，DPB)230还可用于存储一个或多个未经滤波的重建块215，或通常存储未经滤波的重建样本，或重建块或重建样本的任何其它未经进一步处理的版本。
模式选择(分割和预测)
模式选择单元260包括分割单元262、帧间预测单元244和帧内预测单元254，用于从解码图像缓冲区230或其它缓冲区(例如，行缓冲区，未示出)等接收或获得原始图像数据(例如，原始块203(当前图像17的当前块203))和重建图像数据(例如，相同(当前)图像和/或一个或多个先前解码图像的经滤波和/或未经滤波的重建样本或重建块)。重建图像数据用作帧间预测或帧内预测等预测所需的参考图像数据，以获得预测块265或预测值265。
模式选择单元260可用于为当前块预测模式(不包括分割)和预测模式(例如帧内或帧间预测模式)确定或选择分割类型，并生成对应的预测块265，以对残差块205进行计算和对重建块215进行重建。
模式选择单元260的实施例可用于选择分割和预测模式(例如，从模式选择单元260支持或可用于模式选择单元260的预测模式中选择)，所述预测模式提供最佳匹配或者说最小残差(最小残差意味着传输或存储中更好的压缩)，或提供最小指示开销(最小指示开销意味着传输或存储中更好的压缩)，或者同时考虑或平衡以上两者。模式选择单元260可以用于根据率失真优化(rate distortion optimization，RDO)确定分割和预测模式，即选择提供最小率失真的预测模式。本上下文中如“最佳”、“最小”、“最优”等术语不一定指总体上“最佳”、“最小”、“最优”等，也可以指满足终止或选择标准，例如，值超过或低于阈值或其它约束条件，可能会进行“次优选择”，但是降低了复杂度和处理时间。
换句话说，分割单元262可以用于将块203分割成更小的分割块或子块(再次形成块)，例如，使用四叉树(quad-tree，QT)分割、二叉树(binary-tree，BT)分割或三叉树(triple-tree，TT)分割或其任何组合迭代地进行，并例如，对每个分割块或子块进行预测，其中，所述模式选择包括选择分割块203的树形结构并将预测模式应用于每个分割块或子块。
下文将详细地描述由示例性视频编码器20执行的分割(例如由分割单元260执行)和预测处理(由帧间预测单元244和帧内预测单元254执行)。
分割
分割单元262可以将当前块203分割(或划分)成更小的分割块，例如正方形或矩形大小的较小块。可以将这些较小块(也可以称为子块)进一步分割为甚至更小的分割部分。这也称为树分割或层次树分割，其中，可以递归地分割例如根树层次0(层次级别0，深度0)的根块，例如分割为两个或两个以上下一较低树层次的块，例如树层次1(层次级别1，深度1)的节点。可以再次将这些块分割为两个或两个以上下一较低层次，例如树层次2(层次级别2、深度2)的块等，直到例如因为满足结束标准(例如达到最大树深度或最小块大小)，分割结束。未进一步分割的块也称为树的叶块或叶节点。分割成两个分割块的树称为二叉树(binary-tree，BT)，分割成三个分割块的树称为三叉树(ternary-tree，TT)，分割成四个分割块的树称为四叉树(quad-tree，QT)。
如上所述，本文使用的术语“块”可以是图像的一部分，特别是正方形或矩形部分。例如，结合HEVC和VVC，块可以是或对应于编码树单元(coding tree unit，CTU)、编码单元(coding unit，CU)、预测单元(prediction unit，PU)和变换单元(transform unit，TU)，和/或对应于对应块，例如，编码树块(coding tree block，CTB)、编码块(coding block，CB)、变换块(transform block，TB)或预测块(prediction block，PB)。
例如，编码树单元(coding tree unit，CTU)可以为或包括具有三个样本阵列的图像的亮度样本的一个CTB和色度样本的两个对应CTB，或黑白图像或使用用于对样本进行译码的三个独立颜色平面和语法结构译码的图像的样本的一个CTB。相应地，编码树块(coding tree block，CTB)可以为N×N样本块，其中，N可以设为某个值从而将分量划分为多个CTB，这就是分割。编码单元(coding unit，CU)可以为或包括具有三个样本阵列的图像中的亮度样本的一个编码块、色度样本的两个对应编码块，或黑白图像中的或使用三个单独颜色平面和语法结构进行译码的图像中的样本组成的一个编码块。这些语法结构用于对上述样本进行译码。相应地，编码块(coding block，CB)可以为M×N样本块，其中，M和N可以设为某个值从而将CTB划分为多个编码块，这就是分割。
在实施例中，例如根据HEVC，可以通过表示为编码树的四叉树结构将编码树单元(coding tree unit，CTU)划分为多个CU。在CU级决定是否使用帧间(时间)预测或帧内(空间)预测对图像区域进行译码。每个CU可以根据PU划分类型进一步划分为一个、两个或四个PU。一个PU内应用相同的预测过程，并以PU为单位向解码器发送相关信息。在根据PU划分类型执行预测过程得到残差块之后，可以根据类似于用于CU的编码树的另一种它四叉树结构将CU分割成变换单元(transform unit，TU)。
在实施例中，例如根据当前开发的称为通用视频编码(versatile video coding，VVC)的最新视频编码标准，使用四叉树和二叉树(quad-tree and binary tree，QTBT)分割来分割编码块。在QTBT块结构中，CU可以为正方形或矩形。例如，编码树单元(coding treeunit，CTU)首先通过四叉树结构进行分割。通过二叉树或四叉树(或三叉树)结构进一步分割四叉树叶节点。分割树叶节点称为编码单元(coding unit，CU)，该分割用于预测和变换处理，而不进行任何进一步分割。即，在QTBT编码块结构中，CU、PU和TU的块大小相同。与此同时，还提出将三叉树分割等多重分割与QTBT块结构一起使用。
在一个示例中，视频编码器20的模式选择单元260可以用于执行本文描述的分割技术的任何组合。
如上所述，视频编码器20用于从(预定的)预测模式集合中确定或选择最佳或最优的预测模式。预测模式集合可以包括帧内预测模式和/或帧间预测模式等。
帧内预测
帧内预测模式集合可以包括35种不同的帧内预测模式，例如，如DC(或均值)模式和平面模式等非方向性模式，或如HEVC中定义的方向性模式，或者可以包括67种不同的帧内预测模式，例如，如DC(或均值)模式和平面模式等非方向性模式，或如VVC中定义的方向性模式。
帧内预测单元254用于根据帧内预测模式集合中的帧内预测模式，使用同一个当前图像中的邻块的重建样本来生成帧内预测块265。
帧内预测单元254(或通常为模式选择单元260)还用于将帧内预测参数(或通常为指示块的所选帧内预测模式的信息)以语法元素266的形式输出到熵编码单元270，以包括到经编码的图像数据21中，使得例如视频解码器30可以接收并使用用于解码的预测参数。
帧间预测
(可能的)帧间预测模式的集合取决于可用参考图像(即，例如存储在DPB 230中的先前至少部分解码的图像)和其它帧间预测参数，例如取决于是否使用整个参考图像或只使用参考图像的一部分(例如当前块的区域附近的搜索窗口区域)来搜索最佳匹配参考块，和/或例如取决于是否执行像素插值(例如二分之一/半像素和/或四分之一像素插值)。
除上述预测模式外，还可以使用跳过模式和/或直接模式。
帧间预测单元244可以包括运动估计(motion estimation，ME)单元和运动补偿(motion compensation，MC)单元(两者在图2中未示出)。运动估计单元可用于接收或获取图像块203(当前图像17的当前图像块203)和解码图像231，或至少一个或多个先前重建块，例如，一个或多个其它/不同先前解码图像231的重建块，以进行运动估计。例如，视频序列可以包括当前图像和先前解码图像231，或换句话说，当前图像和先前解码图像231可以为图像序列的一部分或组成图像序列，这些图像组成视频序列。
例如，编码器20可用于从多个其它图像中的相同或不同图像的多个参考块中选择参考块，并将参考图像(或参考图像索引)和/或参考块的位置(x坐标、y坐标)与当前块的位置之间的偏移(空间偏移)作为帧间预测参数提供给运动估计单元。这种偏移也称为运动矢量(motion vector，MV)。
运动补偿单元用于获得(例如接收)帧间预测参数，并根据或使用帧间预测参数执行帧间预测，以获得帧间预测块265。由运动补偿单元执行的运动补偿可以包括根据通过运动估计确定的运动/块矢量来提取或生成预测块，还可以包括对子像素精度执行插值。插值滤波可以根据已知像素样本生成其它像素样本，从而可能增加可以用于对图像块进行译码的候选预测块的数量。在接收到当前图像块对应的PU的运动矢量时，运动补偿单元可以在其中一个参考图像列表中定位运动矢量指向的预测块。
运动补偿单元还可以生成与块和视频条带(slice)相关的语法元素，以供视频解码器30在解码视频条带的图像块时使用。
熵编码
例如，熵编码单元270用于对量化系数209、帧间预测参数、帧内预测参数、环路滤波器参数和/或其它语法元素应用熵编码算法或方案(例如，可变长度编码(variablelength coding，VLC)方案、上下文自适应VLC(context adaptive VLC，CAVLC)方案、算术编码方案、二值化、上下文自适应二进制算术编码(context adaptive binary arithmeticcoding，CABAC)、基于语法的上下文自适应二进制算术编码(syntax-based context-adaptive binary arithmetic coding，SBAC)、概率区间分割熵(probability intervalpartitioning entropy，PIPE)编码或其它熵编码方法或技术)或旁路熵编码算法或方案(不压缩)，以获得可以通过输出端272以经编码的码流21等形式输出的经编码的图像数据21，使得例如视频解码器30可以接收并使用这些参数进行解码。可以将经编码的码流21发送到视频解码器30，或者将其存储在存储器中稍后由视频解码器30发送或检索。
视频编码器20的其它结构变型可以用于对视频流进行编码。例如，基于非变换的编码器20可以在某些块或帧没有变换处理单元206的情况下直接量化残差信号。在另一种实现方式中，编码器20中，量化单元208和反量化单元210可以组合成一个单元。
解码器和解码方法
图3示出了用于实现本申请技术的视频解码器30的示例。视频解码器30用于接收例如由编码器20编码的经编码的图像数据21(例如，经编码的码流21)以获得解码图像331。经编码的图像数据或码流包括用于解码该经编码的图像数据的信息，例如表示经编码的视频条带中的图像块的数据和相关的语法元素。
在图3的示例中，解码器30包括熵解码单元304、反量化单元310、逆变换处理单元312、重建单元314(例如求和器314)、环路滤波器320、解码图像缓冲区(decoded picturebuffer，DPB)330、帧间预测单元344和帧内预测单元354。帧间预测单元344可以为或包括运动补偿单元。在一些示例中，视频解码器30可执行通常与针对图2的视频编码器100描述的编码过程相反的解码过程。
如针对编码器20的描述，反量化单元210、逆变换处理单元212、重建单元214、环路滤波器220、解码图像缓冲区(decoded picture buffer，DPB)230、帧间预测单元344和帧内预测单元354还组成视频编码器20的“内置解码器”。相应地，反量化单元310的功能可以与反量化单元110相同；逆变换处理单元312的功能可以与逆变换处理单元212相同；重建单元314的功能可以与重建单元214相同；环路滤波器320的功能可以与环路滤波器220相同；解码图像缓冲区330的功能可以与解码图像缓冲区230相同。因此，视频编码器20的相应单元和功能的解释相应地适用于视频解码器30的相应单元和功能。
熵解码
熵解码单元304用于解析码流21(或通常为经编码的图像数据21)并例如对经编码的图像数据21进行熵解码，以获得量化系数309和/或经解码的译码参数(图3中未示出)等，例如帧间预测参数(例如参考图像索引和运动矢量)、帧内预测参数(例如帧内预测模式或索引)、变换参数、量化参数、环路滤波器参数和/或其它语法元素中的任一个或全部。熵解码单元304可以用于应用与针对编码器20中的熵编码单元270描述的编码方案对应的解码算法或方案。熵解码单元304还可以用于将帧间预测参数、帧内预测参数和/或其它语法元素提供给模式选择单元360，并将其它参数提供给解码器30中的其它单元。视频解码器30可以接收视频条带级和/或视频块级的语法元素。
反量化
反量化单元310可用于从经编码的图像数据21(例如，通过熵解码单元304等解析和/或解码)接收量化参数(quantization parameter，QP)(或通常为与反量化相关的信息)和量化系数，并根据所述量化参数对经解码的量化系数309应用反量化以获得解量化系数311，所述解量化系数311也可以称为变换系数311。反量化过程可以包括使用视频编码器20对视频条带中的每个视频块确定的量化参数来确定量化程度，同样也确定需要进行的反量化的程度。
逆变换
逆变换处理单元312可以用于接收解量化系数311(也称为变换系数311)，并对解量化系数311进行变换，以获得样本域中的重建残差块213。重建残差块213也可以称为变换块313。变换可以为逆变换，例如逆DCT、逆DST、逆整数变换或概念上类似的逆变换过程。逆变换处理单元312还可以用于从经编码的图像数据21(例如通过熵解码单元304等解析和/或解码)接收变换参数或对应的信息，以确定要对解量化系数311进行的变换。
重建
重建单元314(例如，加法器或求和器314)可用于通过将重建残差块313的样本值和预测块365的样本值相加等方式，将重建残差块313添加到预测块365，以获得样本域中的重建块315。
滤波
环路滤波单元320(在译码环路中或译码环路之后)用于对重建块315进行滤波，以获得滤波块321，以平滑像素转变或以其它方式提高视频质量等。环路滤波单元320可以包括一个或多个环路滤波器，例如去块效应滤波器、样本自适应偏移(sample-adaptiveoffset，SAO)滤波器或者一个或多个其它滤波器，例如双边滤波器、自适应环路滤波器(adaptive loop filter，ALF)、锐化滤波器、平滑滤波器或协同滤波器，或其任意组合。虽然环路滤波单元320在图3中示出为环内滤波器，但是在其它配置中，环路滤波单元320可以实现为后环路滤波器。
解码图像缓冲区
然后，将图像的解码视频块321存储在解码图像缓冲区330中，所述解码图像缓冲区330存储作为参考图像的解码图像331，这些参考图像用于其它图像的后续运动补偿和/或用于分别输出到显示器。
解码器30用于通过输出端312等输出解码图像311，向用户呈现或供用户观看。
预测
帧间预测单元344的功能可以与帧间预测单元244(特别是运动补偿单元)相同，帧内预测单元354的功能可以与帧间预测单元254相同，并根据从经编码的图像数据21接收的分割和/或预测参数或相应信息(例如，通过熵解码单元304等解析和/或解码)决定划分或分割并执行预测。模式选择单元360可以用于根据重建图像、块或相应的样本(经过滤波或未经滤波)执行每个块的预测(帧内预测或帧间预测)，以获得预测块365。
当视频条带译码为帧内译码(I)条带时，模式选择单元360的帧内预测单元354用于根据指示的帧内预测模式和来自当前图像的先前解码块的数据为当前视频条带的图像块生成预测块365。当视频图像译码为帧间译码(即B或P)条带时，模式选择单元360中的帧间预测单元344(例如运动补偿单元)用于根据运动矢量和从熵解码单元304接收的其它语法元素生成用于当前视频条带的视频块的预测块365。对于帧间预测，可以根据其中一个参考图像列表内的其中一个参考图像生成这些预测块。视频解码器30可以根据存储在DPB330中的参考图像，使用默认构建技术来构建参考帧列表：列表0和列表1。
模式选择单元360用于通过解析运动矢量和其它语法元素，确定当前视频条带的视频块的预测信息，并使用预测信息产生用于所解码的当前视频块的预测块。例如，模式选择单元360使用接收到的一些语法元素确定用于对视频条带的视频块进行译码的预测模式(例如，帧内预测或帧间预测)、帧间预测条带类型(例如B条带、P条带或GPB条带)、条带的一个或多个参考图像列表的构建信息、条带的每个帧间编码视频块的运动矢量、条带的每个帧间编码视频块的帧间预测状态以及其它信息，以对当前视频条带内的视频块进行解码。
视频解码器30的其它变型可以用于对经编码的图像数据21进行解码。例如，解码器30可以在没有环路滤波单元320的情况下产生输出视频流。例如，基于非变换的解码器30可以在没有逆变换处理单元312的情况下直接对某些块或帧的残差信号进行反量化。在另一种实现方式中，视频解码器30中，反量化单元310和逆变换处理单元312可以组合成一个单元。
应理解，在编码器20和解码器30中，可以对当前步骤的处理结果进一步处理，然后输出到下一步骤。例如，在插值滤波、运动矢量推导或环路滤波之后，可以对插值滤波、运动矢量推导或环路滤波的处理结果进行进一步运算，例如限幅(clip)或移位(shift)运算。
需要说明的是，可以对当前块的推导的运动矢量(包括但不限于仿射模式的控制点运动矢量，仿射模式、平面模式、ATMVP模式的子块运动矢量，时间运动矢量等)进行进一步运算。例如，根据运动矢量的表示位将运动矢量的值限制在预定义范围内。如果运动矢量的表示位为bitDepth，则范围为–2^(bitDepth–1)至2^(bitDepth–1)–1，其中“^”表示幂次方。例如，如果bitDepth设置为16，则范围为–32768至32767；如果bitDepth设置为18，则范围为–131072至131071。例如，推导运动矢量的值(例如一个8×8块中的4个4×4子块的MV)被限制，使得所述4个4×4子块MV的整数部分之间的最大差值不超过N个像素，如不超过1个像素。这里提供了两种根据bitDepth限制运动矢量的方法。
方法1：通过平滑运算来去除溢出的最高有效位(most significan tbit，MSB)
ux＝(mvx+2bitDepth)％2bitDepth (1)
mvx＝(ux>＝2bitDepth–1)？(ux–2bitDepth):ux (2)
uy＝(mvy+2bitDepth)％2bitDepth (3)
mvy＝(uy>＝2bitDepth–1)？(uy–2bitDepth):uy (4)
其中，mvx为图像块或子块的运动矢量的水平分量；mvy为图像块或子块的运动矢量的垂直分量；ux和uy表示中间值。
例如，如果mvx的值为–32769，则使用公式(1)和(2)之后得到的值为32767。在计算机系统中，以二的补码的形式存储十进数。–32769的二的补码为1,0111,1111,1111,1111(17位)，这时丢弃MSB，那么得到的二的补码为0111,1111,1111,1111(十进数为32767)，这与使用公式(1)和(2)之后得到的输出结果相同。
ux＝(mvpx+mvdx+2bitDepth)％2bitDepth (5)
mvx＝(ux>＝2bitDepth–1)？(ux–2bitDepth):ux (6)
uy＝(mvpy+mvdy+2bitDepth)％2bitDepth (7)
mvy＝(uy>＝2bitDepth–1)？(uy–2bitDepth):uy (8)
这些运算可以在对mvp和mvd求和的过程中执行，如公式(5)至(8)所示。
方法2：对值进行限幅来去除溢出的MSB
vx＝Clip3(–2bitDepth–1,2bitDepth–1–1,vx)
vy＝Clip3(–2bitDepth–1,2bitDepth–1–1,vy)
其中，vx为图像块或子块的运动矢量的水平分量；vy为图像块或子块的运动矢量的垂直分量；x、y和z分别对应于MV限幅过程的3个输入值，函数Clip3的定义如下：
图4为本发明的实施例提供的视频译码设备400的示意图。视频译码设备400适用于实现本文描述的公开实施例。在一个实施例中，视频译码设备400可以是解码器(如图1A的视频解码器30)或编码器(如图1A的视频编码器20)。
视频译码设备400包括：用于接收数据的入端口410(或输入端口410)和接收单元(Rx)420；用于处理数据的处理器、逻辑单元或中央处理单元(central processing unit，CPU)430；用于发送数据的发送单元(Tx)440和出端口450(或输出端口450)；以及用于存储数据的存储器460。视频译码设备400还可以包括与入端口410、接收单元420、发送单元440和出端口450耦合的光电(optical-to-electrical，OE)组件和电光(electrical-to-optical，EO)组件，用于光信号或电信号的出口或入口。
处理器430通过硬件和软件来实现。处理器430可以实现为一个或多个CPU芯片、核(例如，多核处理器)、FPGA、ASIC和DSP。处理器430与入端口410、接收单元420、发送单元440、出端口450和存储器460通信。处理器430包括译码模块470。译码模块470用于实现上述公开的实施例。例如，译码模块470执行、处理、准备或提供各种译码操作。因此，将译码模块470包括在内使得视频译码设备400的功能得到了显著改进，并且实现了视频译码设备400到不同状态的转换。或者，以存储在存储器460中并由处理器430执行的指令来实现译码模块470。
存储器460可以包括一个或多个磁盘、磁带机或固态硬盘，并且可以用作溢出数据存储设备，以在选择程序来执行时存储这些程序以及存储在执行程序过程中读取的指令和数据。例如，存储器460可以是易失性的和/或非易失性的，可以是只读存储器(read-onlymemory，ROM)、随机存取存储器(random-access memory，RAM)、三态内容寻址存储器(ternary content-addressable memory，TCAM)和/或静态随机存取存储器(staticrandom-access memory，SRAM)。
图5为示例性实施例提供的装置500的简化框图，其中，装置500可用作图1中的源设备12和目的地设备14中的任一个或两个。
装置500中的处理器502可以是中央处理单元。或者，处理器502可以是现有的或今后将开发出的能够操控或处理信息的任何其它类型的设备或多个设备。虽然可以使用如图所示的处理器502等单个处理器来实现所公开的实现方式，但使用一个以上处理器可以提高速度和效率。
在一种实现方式中，装置500中的存储器504可以是只读存储器(read onlymemory，ROM)设备或随机存取存储器(random access memory，RAM)设备。任何其它合适类型的存储设备都可以用作存储器504。存储器504可以包括处理器502通过总线512访问的代码和数据506。存储器504还可包括操作系统508和应用程序510，其中，应用程序510包括支持处理器502执行本文所述方法的至少一个程序。例如，应用程序510可以包括应用1至应用N，还包括执行本文所述方法的视频译码应用。
装置500还可以包括一个或多个输出设备，例如显示器518。在一个示例中，显示器518可以是将显示器与触敏元件组合的触敏显示器，该触敏元件能够用于感测触摸输入。显示器518可以通过总线512与处理器502耦合。
尽管装置500的总线512在本文中描述为单个总线，但是总线512可以包括多个总线。此外，辅助存储器514可以直接与装置500的其它组件耦合或可以通过网络访问，并且可以包括单个集成单元(例如一个存储卡)或多个单元(例如多个存储卡)。因此，装置500可以通过多种配置实现。
环内滤波器背景
VTM3中共有三种环内滤波器。在VTM3中，除了去块效应滤波器和SAO(HEVC中的两种环路滤波器)外，还使用自适应环路滤波器(adaptive loop fitler，ALF)。VTM3中滤波过程的顺序为去块效应滤波器、SAO滤波器和ALF。
ALF背景
在VTM3中，使用具有基于块的滤波器自适应特性的自适应环路滤波器(adaptiveloop filter，ALF)。对于亮度分量，根据局部梯度的方向和活动性，为每个4×4块选择25个滤波器中的一个。
滤波器形状：
在JEM中，对亮度分量使用两种菱形滤波器形状(如图6所示)。对亮度分量使用7×7菱形，对色度分量使用5×5菱形。
块分类：
对于亮度分量，将每个4×4块分为25个类别中的一个类别。根据方向性D和活动性
的量化值如下推导分类索引C：
为了计算D和
首先使用一维拉普拉斯算法(Laplacian)计算水平、垂直和两个对角线方向的梯度：
其中，索引i和j表示4×4块内左上样本的坐标，R(i,j)表示坐标(i,j)处的重建样本。
为了降低块分类的复杂度，采用了子采样的一维拉普拉斯算法。如图7(a)-(d)所示，所有方向的梯度计算都使用相同的子采样位置。
然后，水平方向和垂直方向的梯度的最大值和最小值设置为：
两个对角线方向的梯度的最大值和最小值设置为：
为了推导方向性D的值，将这些值相互比较，并与两个阈值t1和t2比较：
步骤1.如果
和
都满足，则D设置为0。
步骤2.如果
则继续到步骤3；否则继续到步骤4。
步骤3.如果
则D设置为2；否则D设置为1。
步骤4.如果
则D设置为4；否则D设置为3。
活动性值A的计算如下：
将A进一步量化到0到4的范围(包括端值)，量化值表示为
对于图像中的色度分量，不使用分类方法，对每个色度分量使用单个ALF系数集。
滤波系数的几何变换
在对每个4×4亮度块进行滤波之前，根据针对该块计算的梯度值，将旋转或对角线和垂直翻转等几何变换应用于滤波系数f(k,l)。这等同于将这些变换应用于滤波器支持区域中的样本。其理念是通过调整使用ALF的不同块的方向性，使它们更加相似。
介绍了三种几何变换，包括对角变换、垂直翻转变换和旋转变换：
对角变换：fD(k,l)＝f(l,k)， (17)
垂直翻转变换：fV(k,l)＝f(k,K-l-1) (18)
旋转变换：fR(k,l)＝f(K-l-1,k) (19)
其中，K是滤波器的大小，0≤k，l≤K-1是系数坐标，使得位置(0,0)在左上顶点，位置(K-1,K-1)在右下顶点。根据针对该块计算的梯度值，将变换应用于滤波系数f(k,l)。下表中总结了变换与四个方向的四个梯度之间的关系。
表1针对一个块计算的梯度与变换的映射
| 梯度值 | 变换 |
| g<sub>d2</sub><g<sub>d1</sub>且g<sub>h</sub><g<sub>v</sub> | 不进行变换 |
| g<sub>d2</sub><g<sub>d1</sub>且g<sub>v</sub><g<sub>h</sub> | 对角变换 |
| g<sub>d1</sub><g<sub>d2</sub>且g<sub>h</sub><g<sub>v</sub> | 垂直翻转变换 |
| g<sub>d1</sub><g<sub>d2</sub>且g<sub>v</sub><g<sub>h</sub> | 旋转变换 |
滤波器参数指示
在VTM3中，ALF滤波器参数在条带头中指示。最多可以指示25组亮度滤波系数。为了减少位开销，可以对不同类别的滤波系数进行合并。
可以在CTB级别控制滤波过程。指示标志来表示是否对亮度CTB使用ALF。对于每个色度CTB，可以指示标志以表示是否将ALF应用于色度CTB，这取决于alf_chroma_ctb_present_flag的值。
量化滤波系数，范数等于128。为了进一步限制乘法复杂度，应用码流一致性，即中心位置的系数值范围应为0到28，其余位置的系数值范围应为–27到27–1(包括端值)。
滤波过程
在解码端，当对CTB启用ALF时，对CU内的每个样本R(i,j)进行滤波，得到如下所示的样本值R′(i,j)，其中，L表示滤波器长度；fm,n表示滤波系数；f(k,l)表示经解码的滤波系数。
根据VVC规范的ALF语法规范
自适应环路滤波过程
1.1概述
该过程的输入是自适应环路滤波之前的重建图像样本阵列recPictureL、recPictureCb和recPictureCr。
该过程的输出是自适应环路滤波之后的经修改的重建图像样本阵列alfPictureL、alfPictureCb和alfPictureCr。
自适应环路滤波之后的经修改的重建图像样本阵列alfPictureL、alfPictureCb和alfPictureCr中的样本值分别初始设置为等于自适应环路滤波之前的重建图像样本阵列recPictureL、recPictureCb和recPictureCr中的样本值。
当tile_group_alf_enabled_flag的值等于1时，对于具有亮度编码树块位置(rx，ry)(其中rx＝0..PicWidthInCtbs–1且ry＝0..PicHeightInCtbs–1)的每个编码树单元，采用如下过程：
当alf_ctb_flag[0][rx][ry]的值等于1时，调用第1.2节所指示的亮度样本的编码树块滤波过程，其中，recPictureL、alfPictureL、设置为(rx<<CtbLog2SizeY，ry<<CtbLog2SizeY)的亮度编码树块位置(xCtb，yCtb)作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureL。
当alf_ctb_flag[1][rx][ry]的值等于1时，调用第1.1节所指示的色度样本的编码树块滤波过程，其中，设置为等于recPictureCb的recPicture、设置为等于alfPictureCb的alfPicture，以及设置为(rx<<(CtbLog2SizeY–1)，ry<<(CtbLog2SizeY–1))的色度编码树块位置(xCtbC，yCtbC)作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureCb。
当alf_ctb_flag[2][rx][ry]的值等于1时，调用第1.4节所指示的色度样本的编码树块滤波过程，其中，设置为等于recPictureCr的recPicture、设置为等于alfPictureCr的alfPicture，以及设置为(rx<<(CtbLog2SizeY–1)，ry<<(CtbLog2SizeY–1))的色度编码树块位置(xCtbC，yCtbC)作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureCr。
1.2亮度样本的编码树块滤波过程
该过程的输入为：
自适应环路滤波过程之前的重建亮度图像样本阵列recPictureL；
经滤波的重建亮度图像样本阵列alfPictureL；
亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置。
该过程的输出是经修改且经滤波的重建亮度图像样本阵列alfPictureL。
调用第1.3节滤波器索引的推导过程，其中，位置(xCtb，yCtb)和重建亮度图像样本阵列recPictureL作为输入，filtIdx[x][y]和transposeIdx[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)作为输出。
为了推导经滤波的重建亮度样本alfPictureL[x][y]，如下对当前亮度编码树块内的每个重建亮度样本recPictureL[x][y]进行滤波，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1：
与filtIdx[x][y]指定的滤波器对应的亮度滤波系数阵列f[j]如下推导，其中，j＝0..12：
f[j]＝AlfCoeffL[filtIdx[x][y]][j]。
亮度滤波系数filterCoeff根据transposeIdx[x][y]如下推导：
如果transposeIndex[x][y]＝＝1，则
filterCoeff[]＝{f[9],f[4],f[10],f[8],f[1],f[5],f[11],f[7],f[3],f[0],f[2],f[6],f[12]}
否则，如果transposeIndex[x][y]＝＝2，则
filterCoeff[]＝{f[0],f[3],f[2],f[1],f[8],f[7],f[6],f[5],f[4],f[9],f[10],f[11],f[12]}
否则，如果transposeIndex[x][y]＝＝3，则
filterCoeff[]＝{f[9],f[8],f[10],f[4],f[3],f[7],f[11],f[5],f[1],f[0],f[2],f[6],f[12]}
否则，
filterCoeff[]＝{f[0],f[1],f[2],f[3],f[4],f[5],f[6],f[7],f[8],f[9],f[10],f[11],f[12]}
在亮度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的亮度样本(x，y)的位置(hx，vy)如下推导：
hx＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples–1,xCtb+x)
vy＝Clip3(0,pic_height_in_luma_samples–1,yCtb+y)
变量sum如下推导：
sum＝filterCoeff[0]*(recPictureL[hx,vy+3]+recPictureL[hx,vy–3])+filterCoeff[1]*(recPictureL[hx+1,vy+2]+recPictureL[hx–1,vy–2])+filterCoeff[2]*(recPictureL[hx,vy+2]+recPictureL[hx,vy–2])+filterCoeff[3]*(recPictureL[hx–1,vy+2]+recPictureL[hx+1,vy–2])+filterCoeff[4]*(recPictureL[hx+2,vy+1]+recPictureL[hx–2,vy–1])+filterCoeff[5]*(recPictureL[hx+1,vy+1]+recPictureL[hx–1,vy–1])+filterCoeff[6]*(recPictureL[hx,vy+1]+recPictureL[hx,vy–1])+filterCoeff[7]*(recPictureL[hx–1,vy+1]+recPictureL[hx+1,vy–1])+filterCoeff[8]*(recPictureL[hx–2,vy+1]+recPictureL[hx+2,vy–1])+filterCoeff[9]*(recPictureL[hx+3,vy]+recPictureL[hx–3,vy])+filterCoeff[10]*(recPictureL[hx+2,vy]+recPictureL[hx–2,vy])+filterCoeff[11]*(recPictureL[hx+1,vy]+recPictureL[hx–1,vy])+filterCoeff[12]*recPictureL[hx,vy]
sum＝(sum+64)>>7
经修改且经滤波的重建亮度图像样本alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]如下推导：
alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]＝Clip3(0,(1<<BitDepthY)–1,sum)。
1.3亮度样本的ALF转置和滤波器索引的推导过程
该过程的输入为：
亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置；
自适应环路滤波过程之前的重建亮度图像样本阵列recPictureL。
该过程的输出为：
分类滤波器索引阵列filtIdx[x][y]，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1；
转置索引阵列transposeIdx[x][y]，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1。
在亮度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的亮度样本(x，y)的位置(hx，vy)如下推导：
hx＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples–1,x)
vy＝Clip3(0,pic_height_in_luma_samples–1,y)
分类滤波器索引阵列filtIdx和转置索引阵列transposeIdx按以下顺序步骤推导：
变量filtH[x][y]、filtV[x][y]、filtD0[x][y]和filtD1[x][y](其中x、y＝–2..CtbSizeY+1)如下推导：
如果x和y均为偶数，或x和y均为非偶数，则：
filtH[x][y]＝Abs((recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y]<<1)–recPicture[hxCtb+x–1,vyCtb+y]–recPicture[hxCtb+x+1,vyCtb+y])
filtV[x][y]＝Abs((recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y]<<1)–recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y–1]–recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y+1])
filtD0[x][y]＝Abs((recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y]<<1)–recPicture[hxCtb+x–1,vyCtb+y–1]–recPicture[hxCtb+x+1,vyCtb+y+1])
filtD1[x][y]＝Abs((recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y]<<1)–recPicture[hxCtb+x+1,vyCtb+y–1]–recPicture[hxCtb+x–1,vyCtb+y+1])
否则，filtH[x][y]、filtV[x][y]、filtD0[x][y]、filtD1[x][y]设置为0。
变量varTempH1[x][y]、varTempV1[x][y]、varTempD01[x][y]、varTempD11[x][y]和varTemp[x][y](其中，x、y＝0..(CtbSizeY–1)>>2)如下推导：
sumH[x][y]＝ΣiΣj filtH[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中i、j＝–2..5
sumV[x][y]＝ΣiΣj filtV[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中i、j＝–2..5
sumD0[x][y]＝ΣiΣj filtD0[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中i、j＝–2..5
sumD1[x][y]＝ΣiΣj filtD1[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中i、j＝–2..5
sumOfHV[x][y]＝sumH[x][y]+sumV[x][y]
变量dir1[x][y]、dir2[x][y]和dirS[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
变量hv1、hv0和dirHV如下推导：
如果sumV[x>>2][y>>2]大于sumH[x>>2][y>>2]，则：
hv1＝sumV[x>>2][y>>2]
hv0＝sumH[x>>2][y>>2]
dirHV＝1
否则，以下内容适用：
hv1＝sumH[x>>2][y>>2]
hv0＝sumV[x>>2][y>>2]
dirHV＝3
变量d1、d0和dirD如下推导：
如果sumD0[x>>2][y>>2]大于sumD1[x>>2][y>>2]，则：
d1＝sumD0[x>>2][y>>2]
d0＝sumD1[x>>2][y>>2]
dirD＝0
否则，以下内容适用：
d1＝sumD1[x>>2][y>>2]
d0＝sumD0[x>>2][y>>2]
dirD＝2
变量hvd1、hvd0如下推导：
hvd1＝(d1*hv0>hv1*d0)？d1:hv1
hvd0＝(d1*hv0>hv1*d0)？d0:hv0
变量dirS[x][y]、dir1[x][y]和dir2[x][y]如下推导：
dir1[x][y]＝(d1*hv0>hv1*d0)？dirD:dirHV
dir2[x][y]＝(d1*hv0>hv1*d0)？dirHV:dirD
dirS[x][y]＝(hvd1>2*hvd0)？1:((hvd1*2>9*hvd0)？2:0)
变量avgVar[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
varTab[]＝{0,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,4}
avgVar[x][y]＝varTab[Clip3(0,15,(sumOfHV[x>>2][y>>2]*64)>>(3+BitDepthY))]
分类滤波器索引阵列filtIdx[x][y]和转置索引阵列transposeIdx[x][y](其中x＝y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
transposeTable[]＝{0,1,0,2,2,3,1,3}
transposeIdx[x][y]＝transposeTable[dir1[x][y]*2+(dir2[x][y]>>1)]
filtIdx[x][y]＝avgVar[x][y]
当dirS[x][y]不等于0时，如下修改filtIdx[x][y]：
filtIdx[x][y]+＝(((dir1[x][y]&0x1)<<1)+dirS[x][y])*5。
1.4色度样本的编码树块滤波过程
该过程的输入为：
自适应环路滤波过程之前的重建色度图像样本阵列recPicture；
经滤波的重建色度图像样本阵列alfPicture；
色度位置(xCtbC，yCtbC)，表示当前色度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置。
该过程的输出是经修改且经滤波的重建色度图像样本阵列alfPicture。
当前色度编码树块的大小ctbSizeC如下推导：
ctbSizeC＝CtbSizeY/SubWidthC
为了推导经滤波的重建色度样本alfPicture[x][y]，如下对当前色度编码树块内的每个重建色度样本recPicture[x][y]进行滤波，其中，x、y＝0..ctbSizeC–1：
在色度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的色度样本(x，y)的位置(hx，vy)如下推导：
hx＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples/SubWidthC–1,xCtbC+x)
vy＝Clip3(0,pic_height_in_luma_samples/SubHeightC–1,yCtbC+y)
变量sum如下推导：
sum＝AlfCoeffC[0]*(recPicture[hx,vy+2]+recPicture[hx,vy–2])+
AlfCoeffC[1]*(recPicture[hx+1,vy+1]+recPicture[hx–1,vy–1])+
AlfCoeffC[2]*(recPicture[hx,vy+1]+recPicture[hx,vy–1])+
AlfCoeffC[3]*(recPicture[hx–1,vy+1]+recPicture[hx+1,vy–1])+
AlfCoeffC[4]*(recPicture[hx+2,vy]+recPicture[hx–2,vy])+
AlfCoeffC[5]*(recPicture[hx+1,vy]+recPicture[hx–1,vy])+
AlfCoeffC[6]*recPicture[hx,vy]
sum＝(sum+64)>>7
经修改且经滤波的重建色度图像样本alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]如下推导：
alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]＝Clip3(0,(1<<BitDepthC)–1,sum)。
VTM-3.0的三个级联环路滤波器(去块效应滤波器、SAO、ALF)的当前行缓冲区要求对于亮度分量推导为11.25行，对于色度分量推导为6.25行(见图8)。众所周知，满足硬件芯片上增加的行缓冲区要求是一个问题，因为行缓冲区需要存储在“片上”存储器上，从而增加了硬件芯片面积。
为了降低VTM-3.0的行缓冲区要求，
ALF块分类适用于确保ALF块分类不需要虚拟边界(virtual boundary，VB)上方或下方的任何像素。虚拟边界(virtual boundary，VB)是向上移位“N”个像素的水平CTU边界。对于每个CTU，SAO和ALF可以在对下方CTU进行处理之前处理VB上方的样本，但在处理下方CTU之前不能处理VB下方的样本，这主要是由于垂直去块效应滤波的延迟造成的。
在VTM-3.0中，N可以取大于或等于4的正整数值，例如N＝4或N＝6。
为了降低行缓冲区要求，一些示例主要调整ALF块分类，以便进一步使用最初用于块分类的样本子集。
当ALF块分类窗口大小(P×P)不是N的整数倍时，使用“网格移位”方法。在当前的VTM-3.0中，ALF块分类是对4×4块执行的。因此，对于VTM-3.0，P设置为4。网格移位方法主要将ALF块分类窗口移位整数个样本，以便给定的P×P块分类窗口不会跨越虚拟边界。因此，对于图像中等效于“P–N”的初始样本，ALF块分类仅通过使用2×2块窗口来进行，或前“P–N”行重用4×4块的块分类决策，立即从(“P–N”+1)开始。
ALF滤波适用于通过使用填充或将未使用的滤波系数与中心系数相加，对亮度分量和色度分量使用滤波器的失真版本。以此方式，ALF滤波不需要额外的行缓冲区。
使用原始ALF块分类的修改版本，使得块分类将不需要任何额外的行缓冲区。此外，以不需要任何额外缓冲区的方式修改ALF滤波。块分类的修改版本仅使用原始块分类中最初使用的样本子集。
如图8所示，当虚拟边界视为在CTU边界上方4行时，VVC的亮度行缓冲区要求为11.25亮度行。
行缓冲区要求的解释如下：无法对与CTU边缘重叠的水平边缘进行去块效应滤波，因为决策和滤波需要来自第一CTU的K、L、M、M行和来自底部CTU的O、P等行。因此，对与CTU边界重叠的水平边缘进行去块效应滤波将推迟到下方CTU。因此，作为重建亮度样本的K、L、M、N行必须存储在行缓冲区(4行)上。然后，可以对A行至J行进行SAO滤波。因为去块效应滤波不会改变K行的样本，所以J行可以进行SAO滤波。对于K行的SAO滤波，边缘偏移分类决策仅存储在行缓冲区(即0.25亮度行)中。ALF滤波只能对A-F行进行。在一个示例中，对每个4×4块进行ALF分类。每个4×4块分类需要大小为8×8的活动性窗口，继而需要9×9窗口来计算一维拉普拉斯算法以确定梯度。
因此，对于G、H、I、J行的块分类，需要虚拟边界下方的经SAO滤波的样本。此外，对于D、E、F行，样本分类也需要经SAO滤波的样本。此外，G行的ALF滤波需要上方的三个经SAO滤波的行D、E、F。因此，总行缓冲区要求如下：
·K-N行(水平DF像素)-4
·D-J行(经SAO滤波的像素)-7
·J行与K行之间的SAO边缘偏移分类器值-0.25
·因此，亮度行的总数为7+4+0.25＝11.25
虚拟边界为4行时经修改的块分类
图9(a)-(b)描述了如何对虚拟边界上方和下方的行进行ALF块分类。
方案1(非对称截断的ALF块分类)
图9(a)-(b)公开了涉及用于避免ALF亮度行缓冲区(非对称变型)的经修改的ALF分类的示例。
如图9a和图18a所示，对于紧靠虚拟边界上方的4×4块，仅使用块边界上方的样本进行块分类。
在一种实现方式中，对于紧靠VB上方的4×4块的块分类(4a)：
·分类中仅使用VB上方的样本(E行至I行的样本)
对于紧靠VB下方的4×4块的块分类(4b)：
·分类中仅使用VB下方的样本(P行至L行的样本)
在一种实现方式中，对于紧靠VB上方的4×4块的块分类(4a)：
将J行填充到K、L、M行。
对于紧靠VB下方的4×4块的块分类(4b)：
将K行填充到J、I、H行。
如图9b所示，对于紧靠虚拟边界下方的4×4块的块分类，仅使用虚拟边界下方的样本。
在图9a、图22a中(当4×4块在VB上方时)，从G行开始对块的块分类使用D、E、F、F、H、J、J行。由于属于J行的样本的梯度计算需要下方一个额外行，因此将J行填充到K行。
在一种实现方式中，
·对于VB上方的4×4块：
·仅VB上方的样本才会参与ALF块分类，反之亦然
·对于J行样本的梯度计算，用J行填充K行
·对于VB下方的4×4块：
·仅VB下方的样本才会参与ALF块分类，反之亦然
·对于J行样本的梯度计算，用J行填充K行
·活动性计算使用不同的归一化，因为用于块分类的样本较少。
·因此，在计算活动性时使用以下等式：
·avgVar[x][y]＝varTab[Clip3(0,15,(sumOfHV[x>>2][y>>2]*Ac)>>(3+BitDepthY))]，其中，虚拟边界附近的块的Ac值为96，其它块的Ac值为64。
使用的活动性计算如下修改：avgVar[x][y]＝varTab[Clip3(0,15,(sumOfHV[x>>2][y>>2]*Ac)>>(3+BitDepthY))]，其中，虚拟边界附近的块的Ac值为96，其它块的Ac值为64。
或者，对于从G行开始对块的块分类，仅使用D、E、F、G行。I行可以进一步用于分类，在一个示例中，为每个2行集合计算梯度，这使得在分类中包括I行效率较低。
第二种方案是使用简单的填充。将J行填充到K、L、M行，然后从D到M的行可以用于块分类。
在图9b、图22b和图18b中(当4×4块在VB下方时)，从K行开始对块的块分类使用K、L、M、N、O、P、Q行。由于属于K行的样本的梯度计算需要上方一个额外行，因此将K行填充到J行。使用的活动性计算如下修改：avgVar[x][y]＝varTab[Clip3(0,15,(sumOfHV[x>>2][y>>2]*Ac)>>(3+BitDepthY))]，其中，虚拟边界附近的块的Ac值为96，其它块的Ac值为64。
在一种实现方式中，
对于紧靠VB上方的4×4块的块分类(图18a)：
·分类中仅使用VB上方的样本(E行至H行的样本)
·在VTM-3.0中，I行和J行一起考虑，因此仅使用到H行的样本。
·将J行填充到K行，以在分类中也使用I行和J行。
对于紧靠VB下方的4×4块的块分类(图18b)：
·分类中仅使用VB下方的样本(P行至M行的样本)
·在VTM-3.0中，K行和L行一起考虑，因此仅使用到M行的样本。
·将K行填充到J行，以在分类中也使用I行和J行。
或者，对于从K行开始对块的块分类，仅使用M、N、O、P、Q行。L行可以进一步用于分类，在一个示例中，为每个2行集合计算梯度，这使得在分类中包括L行效率较低。
第二种方案是使用简单的填充。将K行填充到J、I、H行，然后从H到Q的行可以用于块分类。
方案2(对称截断的ALF块分类)
如图10(a)-(b)所示，公开了一种实现方式，涉及用于避免ALF亮度行缓冲区的经修改的ALF分类(对称变型)，对称截断的ALF块分类仅使用内部4个样本(a、b、c、d)对给定块进行分类。
在一个示例中，
方案1：
对于紧靠VB上方的4×4块的块分类(图10a)：
在分类中仅使用VB上方的样本。主要使用样本a、b、c、d。
对于紧靠VB下方的4×4块的块分类(图10b)：
在分类中仅使用VB下方的样本。主要使用样本a、b、c、d。
在图10a中，对于从G行开始的块，梯度计算中仅使用属于G行和I行的样本(样本a、b、c、d)。在这种情况下，不需要额外的填充。类似地，在图10b中，对于从K行开始的块，梯度计算中仅使用属于L行和M行的样本(样本a、b、c、d)。在这种情况下，不需要额外的填充。该方案的优点是使用对称块形状计算梯度，这可能有利于主观图像质量，特别是当图像内容在给定的本地窗口内频繁变化时。此外，该方案在计算上也不那么复杂，因为它只使用4个样本(a、b、c、d)计算梯度。
图11公开了一种实现方式，涉及用于避免ALF亮度行缓冲区的具有6行(2条额外行可用于ALF块分类)的经修改的ALF分类，描述了ALF块分类可以使用行缓冲区的两条额外行的特殊情况，该行缓冲区可以存储经SAO滤波的样本。在这种情况下，对分别从G行和K行开始的块，ALF块分类可以使用在虚拟边界上方和下方的两条额外行。
在一个示例中，
方案1：
对于紧靠VB上方的4×4块的块分类(图11的左子图)：
可以进一步使用VB下方的经SAO滤波的K、L行
对于紧靠VB下方的4×4块的块分类(图11的右子图)：
可以进一步使用VB上方的经SAO滤波的I、J行
在另一个示例中，
方案2：
对于紧靠VB上方的4×4块的块分类(图11的左子图)：
将L行填充到M行；
对于紧靠VB下方的4×4块的块分类(图11的右子图)：
将I行填充到H行。
虚拟边界为4行时经修改的ALF滤波
图12a和图12b公开了一种涉及用于避免ALF亮度行缓冲区的经修改的ALF滤波的实现方式。对于H、J、I行(虚拟边界上方)和K、L、M行(虚拟边界下方)的滤波，使用7×7亮度滤波器的失真版本。
滤波器以对称方式丢弃虚拟边界上方和下方的系数。例如，对于M行的滤波，系数c0位于虚拟边界上方，对于H行滤波，反之亦然。因此，在这种情况下，对于方案1，将丢弃的系数c0与垂直紧邻的相邻系数相加。因此，2′＝c2+c0。在方案2中，将丢弃的系数与中心系数相加，得到c12′＝c12+2*c0。
类似地，对于L行和I行滤波，经修改的系数值适用于方案1：
c5′＝c5+c1
c6′＝c6+c2+c0
c7′＝c7+c3
对于方案2：c12′＝c12+2*c0+2*c1+2*c2+2*c3。
类似地，对于J行和K行滤波，经修改的系数值适用于方案1：
c10′＝c10+c4+c8
c11′＝c11+c5+c7+c1+c3
c12′＝c12+2*c6+2*c2+2*c0
该方案也可以视为如图21(a)-(c)所示的对称填充。如图21a所示，对于M行的滤波，将K行填充到J行，将J行填充到K行。
如图21b所示，对于L行的滤波，将K行填充到J行和I行。类似地，对于I行的滤波，将J行填充到K行和L行。
如图21c所示，对于K行的滤波，将K行填充到J、I和H行。类似地，对于J行的滤波，将J行填充到K、L和M行。
对于色度ALF滤波也执行如上所述的类似过程。
方案1的语法规范更改如下所示：
2.1概述
该过程的输入是自适应环路滤波之前的重建图像样本阵列recPictureL、recPictureCb和recPictureCr。
该过程的输出是自适应环路滤波之后的经修改的重建图像样本阵列alfPictureL、alfPictureCb和alfPictureCr。
自适应环路滤波之后的经修改的重建图像样本阵列alfPictureL、alfPictureCb和alfPictureCr中的样本值分别初始设置为等于自适应环路滤波之前的重建图像样本阵列recPictureL、recPictureCb和recPictureCr中的样本值。
当tile_group_alf_enabled_flag的值等于1时，对于具有亮度编码树块位置(rx，ry)(其中rx＝0..PicWidthInCtbs–1且ry＝0..PicHeightInCtbs–1)的每个编码树单元，以下内容适用：
当alf_ctb_flag[0][rx][ry]的值等于1时，调用第2.2节所指示的亮度样本的编码树块滤波过程，其中，recPictureL、alfPictureL、设置为(rx<<CtbLog2SizeY，ry<<CtbLog2SizeY)的亮度编码树块位置(xCtb，yCtb)作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureL。
当alf_ctb_flag[1][rx][ry]的值等于1时，调用第2.4节所指示的色度样本的编码树块滤波过程，其中，设置为等于recPictureCb的recPicture、设置为等于alfPictureCb的alfPicture，以及设置为(rx<<(CtbLog2SizeY–1)，ry<<(CtbLog2SizeY–1))的色度编码树块位置(xCtbC，yCtbC)作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureCb。
当alf_ctb_flag[2][rx][ry]的值等于1时，调用第2.4节所指示的色度样本的编码树块滤波过程，其中，设置为等于recPictureCr的recPicture、设置为等于alfPictureCr的alfPicture，以及设置为(rx<<(CtbLog2SizeY–1)，ry<<(CtbLog2SizeY–1))的色度编码树块位置(xCtbC，yCtbC)作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureCr。
2.2亮度样本的编码树块滤波过程
该过程的输入为：
自适应环路滤波过程之前的重建亮度图像样本阵列recPictureL；
经滤波的重建亮度图像样本阵列alfPictureL；
亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置。
该过程的输出是经修改且经滤波的重建亮度图像样本阵列alfPictureL。
调用第2.3节滤波器索引的推导过程，其中，位置(xCtb，yCtb)和重建亮度图像样本阵列recPictureL作为输入，filtIdx[x][y]和transposeIdx[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)作为输出。
为了推导经滤波的重建亮度样本alfPictureL[x][y]，如下对当前亮度编码树块内的每个重建亮度样本recPictureL[x][y]进行滤波，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1：
与filtIdx[x][y]指定的滤波器对应的亮度滤波系数阵列f[j]如下推导，其中，j＝0..12：
f[j]＝AlfCoeffL[filtIdx[x][y]][j]
亮度滤波系数filterCoeff根据transposeIdx[x][y]如下推导：
如果transposeIndex[x][y]＝＝1，则
filterCoeff[]＝{f[9],f[4],f[10],f[8],f[1],f[5],f[11],f[7],f[3],f[0],f[2],f[6],f[12]}
否则，如果transposeIndex[x][y]＝＝2，则
filterCoeff[]＝{f[0],f[3],f[2],f[1],f[8],f[7],f[6],f[5],f[4],f[9],f[10],f[11],f[12]}
否则，如果transposeIndex[x][y]＝＝3，则
filterCoeff[]＝{f[9],f[8],f[10],f[4],f[3],f[7],f[11],f[5],f[1],f[0],f[2],f[6],f[12]}
否则，
filterCoeff[]＝{f[0],f[1],f[2],f[3],f[4],f[5],f[6],f[7],f[8],f[9],f[10],f[11],f[12]}
在亮度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的亮度样本(x，y)的位置(hx，vy)如下推导：
hx＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples–1,xCtb+x)
vy＝y
滤波器输入样本位置偏移r＝0...6根据亮度样本位置y推导，如下表2-2a所示。
表2-2a-根据亮度样本位置y，滤波器输入样本位置偏移r＝0..6的规格
变量sum如下推导：
sum＝(sum+64)>>7
经修改且经滤波的重建亮度图像样本alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]如下推导：
alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]＝Clip3(0,(1<<BitDepthY)–1,sum)。
2.3亮度样本的ALF转置和滤波器索引的推导过程
该过程的输入为：
亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置；
自适应环路滤波过程之前的重建亮度图像样本阵列recPictureL。
该过程的输出为：
分类滤波器索引阵列filtIdx[x][y]，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1；
转置索引阵列transposeIdx[x][y]，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1。
在亮度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的亮度样本(x，y)的位置(hx，vy)如下推导：
hx＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples–1,x)
如果yCtb+CtbSizeY>＝pic_height_in_luma_samples，则
vy＝Clip3(0,pic_height_in_luma_samples–1,y)
否则，如果y<(CtbSizeY–4)，则
vy＝Clip3(0,yCtb+CtbSizeY–5,yCtb+y)
否则，
vy＝Clip3(yCtb+CtbSizeY–4,pic_height_in_luma_samples–1,yCtb+y)。
分类滤波器索引阵列filtIdx和转置索引阵列transposeIdx按以下顺序步骤推导：
变量filtH[x][y]、filtV[x][y]、filtD0[x][y]和filtD1[x][y](其中x、y＝–2..CtbSizeY+1)如下推导：
如果x和y均为偶数，或x和y均为非偶数，则：
filtH[x][y]＝Abs((recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y]<<1)–recPicture[hxCtb+x–1,vyCtb+y]–recPicture[hxCtb+x+1,vyCtb+y])
filtV[x][y]＝Abs((recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y]<<1)–recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y–1]–recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y+1])
filtD0[x][y]＝Abs((recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y]<<1)–recPicture[hxCtb+x–1,vyCtb+y–1]–recPicture[hxCtb+x+1,vyCtb+y+1])
filtD1[x][y]＝Abs((recPicture[hxCtb+x,vyCtb+y]<<1)–recPicture[hxCtb+x+1,vyCtb+y–1]–recPicture[hxCtb+x–1,vyCtb+y+1])
否则，filtH[x][y]、filtV[x][y]、filtD0[x][y]、filtD1[x][y]设置为0。
变量varTempH1[x][y]、varTempV1[x][y]、varTempD01[x][y]、varTempD11[x][y]和varTemp[x][y](其中，x、y＝0..(CtbSizeY–1)>>2)如下推导：
如果(y<<2)＝＝CtbSizeY–8且yCtb+CtbSizeY<pic_height_in_luma_samples–1，则
sumH[x][y]＝ΣiΣj filtH[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中，i＝–2..5且j＝–2..3
sumV[x][y]＝ΣiΣj filtV[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中，i＝–2..5且j＝–2..3
sumD0[x][y]＝ΣiΣj filtD0[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中，i＝–2..5且j＝–2..3
sumD1[x][y]＝ΣiΣj filtD1[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中，i＝–2..5且j＝–2..3
变量Ac设置为96；
否则，如果(y<<2)＝＝CtbSizeY–4且yCtb+CtbSizeY<pic_height_in_luma_samples–1，则
sumH[x][y]＝ΣiΣj filtH[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中，i＝–2..5且j＝0..5
sumV[x][y]＝ΣiΣj filtV[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中，i＝–2..5且j＝0..5
sumD0[x][y]＝ΣiΣj filtD0[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中，i＝–2..5且j＝0..5
sumD1[x][y]＝ΣiΣj filtD1[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中，i＝–2..5且j＝0..5
变量Ac设置为96；
否则，
sumH[x][y]＝ΣiΣj filtH[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中i、j＝–2..5
sumV[x][y]＝ΣiΣj filtV[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中i、j＝–2..5
sumD0[x][y]＝ΣiΣj filtD0[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中i、j＝–2..5
sumD1[x][y]＝ΣiΣj filtD1[(x<<2)+i][(y<<2)+j]，其中i、j＝–2..5
sumOfHV[x][y]＝sumH[x][y]+sumV[x][y] (8-1168)
变量Ac设置为64；
变量dir1[x][y]、dir2[x][y]和dirS[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
变量hv1、hv0和dirHV如下推导：
如果sumV[x>>2][y>>2]大于sumH[x>>2][y>>2]，则：
hv1＝sumV[x>>2][y>>2]
hv0＝sumH[x>>2][y>>2]
dirHV＝1；
否则，以下内容适用：
hv1＝sumH[x>>2][y>>2]
hv0＝sumV[x>>2][y>>2]
dirHV＝3。
变量d1、d0和dirD如下推导：
如果sumD0[x>>2][y>>2]大于sumD1[x>>2][y>>2]，则：
d1＝sumD0[x>>2][y>>2]
d0＝sumD1[x>>2][y>>2]
dirD＝0；
否则，以下内容适用：
d1＝sumD1[x>>2][y>>2]
d0＝sumD0[x>>2][y>>2]
dirD＝2。
变量hvd1、hvd0如下推导：
hvd1＝(d1*hv0>hv1*d0)？d1:hv1
hvd0＝(d1*hv0>hv1*d0)？d0:hv0。
变量dirS[x][y]、dir1[x][y]和dir2[x][y]如下推导：
dir1[x][y]＝(d1*hv0>hv1*d0)？dirD:dirHV
dir2[x][y]＝(d1*hv0>hv1*d0)？dirHV:dirD
dirS[x][y]＝(hvd1>2*hvd0)？1:((hvd1*2>9*hvd0)？2:0)。
变量avgVar[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
varTab[]＝{0,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,4}
avgVar[x][y]＝varTab[Clip3(0,15,(sumOfHV[x>>2][y>>2]*Ac)>>(3+BitDepthY))]。
分类滤波器索引阵列filtIdx[x][y]和转置索引阵列transposeIdx[x][y](其中x＝y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
transposeTable[]＝{0,1,0,2,2,3,1,3}
transposeIdx[x][y]＝transposeTable[dir1[x][y]*2+(dir2[x][y]>>1)]
filtIdx[x][y]＝avgVar[x][y]
当dirS[x][y]不等于0时，如下修改filtIdx[x][y]：
filtIdx[x][y]+＝(((dir1[x][y]&0x1)<<1)+dirS[x][y])*5。
2.4色度样本的编码树块滤波过程
该过程的输入为：
自适应环路滤波过程之前的重建色度图像样本阵列recPicture；
经滤波的重建色度图像样本阵列alfPicture；
色度位置(xCtbC，yCtbC)，表示当前色度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置。
该过程的输出是经修改且经滤波的重建色度图像样本阵列alfPicture。
当前色度编码树块的大小ctbSizeC如下推导：
ctbSizeC＝CtbSizeY/SubWidthC。
为了推导经滤波的重建色度样本alfPicture[x][y]，如下对当前色度编码树块内的每个重建色度样本recPicture[x][y]进行滤波，其中，x、y＝0..ctbSizeC–1：
在色度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的色度样本(x，y)的位置(hx，vy)如下推导：
hx＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples/SubWidthC–1,xCtbC+x)
vy＝y
滤波器输入样本位置偏移r＝0...4根据色度样本位置y推导，如下表2.4所示。
表2.4b-根据色度样本位置y，滤波器输入样本位置偏移r＝0..4的规格
| y | r1 | r2 | r3 | r4 |
| y＝＝CtbSizeC–2(或)CtbSizeC–3 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| y＝＝CtbSizeC–1(或)CtbSizeC–4 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| y＝＝CtbSizeY–7(或)CtbSizeY–2 | 1 | 1 | 2 | 2 |
| yCtb+y＝＝(pic_height_in_luma_samples/SubHeightC–1)–1 | 0 | 1 | 0 | 2 |
| yCtb+y＝＝(pic_height_in_luma_samples/SubHeightC–1)–2 | 1 | 1 | 1 | 2 |
| yCtb+y＝＝0 | 1 | 0 | 2 | 0 |
| yCtb+y＝＝1 | 1 | 1 | 2 | 1 |
| 其它情况 | 1 | 1 | 2 | 2 |
变量sum如下推导：
sum＝AlfCoeffC[0]*(recPicture[hx,vy+r3]+recPicture[hx,vy–r4])+AlfCoeffC[1]*(recPicture[hx+1,vy+r1]+recPicture[hx–1,vy–r2])+AlfCoeffC[2]*(recPicture[hx,vy+r1]+recPicture[hx,vy–r2])+AlfCoeffC[3]*(recPicture[hx–1,vy+r1]+recPicture[hx+1,vy–r2])+AlfCoeffC[4]*(recPicture[hx+2,vy]+recPicture[hx–2,vy])+AlfCoeffC[5]*(recPicture[hx+1,vy]+recPicture[hx–1,vy])+AlfCoeffC[6]*recPicture[hx,vy]
sum＝(sum+64)>>7
经修改且经滤波的重建色度图像样本alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]如下推导：
alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]＝Clip3(0,(1<<BitDepthC)–1,sum)。
对于方案2：
c12′＝c12+2*c0+2*c1+2*c2+2*c3+2*c4+2*c5+2*c6+2*c7+2*c8。
根据ITU JVET-Q0044，ALF滤波过程如下。
8.8.5自适应环路滤波过程
8.8.5.1概述
该过程的输入为自适应环路滤波之前的重建图像样本阵列recPictureL，以及ChromaArrayType不等于0时，阵列recPictureCb和recPictureCr。
该过程的输出为自适应环路滤波之后的经修改的重建图像样本阵列alfPictureL，以及当ChromaArrayType不等于0时，阵列alfPictureCb和alfPictureCr。
自适应环路滤波之后的经修改的重建图像样本阵列alfPictureL中的样本值，以及当ChromaArrayType不等于0时，阵列alfPictureCb和alfPictureCr分别初始设置为等于自适应环路滤波之前的重建图像样本阵列recPictureL中的样本值，以及当ChromaArrayType不等于0时，阵列recPictureCb和recPictureCr。
对于具有亮度编码树块位置(rx，ry)(其中rx＝0..PicWidthInCtbsY–1且ry＝0..PicHeightInCtbsY–1)的每个编码树单元，以下内容适用：
当alf_ctb_flag[0][rx][ry]等于1时，调用第8.8.5.2节所指示的亮度样本的编码树块滤波过程，其中，recPictureL、alfPictureL，以及设置为(rx<<CtbLog2SizeY，ry<<CtbLog2SizeY)的亮度编码树块位置(xCtb，yCtb)作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureL。
当ChromaArrayType不等于0且alf_ctb_flag[1][rx][ry]等于1时，调用第8.8.5.4节指示的色度样本的编码树块滤波过程，其中，设置为等于recPictureCb的recPicture、设置为等于alfPictureCb的alfPicture、设置为等于((rx<<CtbLog2SizeY)/SubWidthC，(ry<<CtbLog2SizeY)/SubHeightC)的色度编码树块位置(xCtbC，yCtbC)，以及设置为等于alf_ctb_filter_alt_idx[0][rx][ry]的替代色度滤波器索引altIdx作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureCb。
当ChromaArrayType不等于0且alf_ctb_flag[2][rx][ry]等于1时，调用第8.8.5.4节指示的色度样本的编码树块滤波过程，其中，设置为等于recPictureCr的recPicture、设置为等于alfPictureCr的alfPicture、设置为等于((rx<<CtbLog2SizeY)/SubWidthC，(ry<<CtbLog2SizeY)/SubHeightC)的色度编码树块位置(xCtbC，yCtbC)，以及设置为等于alf_ctb_filter_alt_idx[0][rx][ry]的替代色度滤波器索引altIdx作为输入，输出为经修改的滤波图像alfPictureCr。
8.8.5.2亮度样本的编码树块滤波过程
该过程的输入为：
自适应环路滤波过程之前的重建亮度图像样本阵列recPicture；
-经滤波的重建亮度图像样本阵列alfPictureL；
-亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置。
该过程的输出是经修改且经滤波的重建亮度图像样本阵列alfPictureL。
调用第8.8.5.3节滤波器索引的推导过程，其中，位置(xCtb，yCtb)和重建亮度图像样本阵列recPicture作为输入，filtIdx[x][y]和transposeIdx[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)作为输出。
为了推导经滤波的重建亮度样本alfPictureL[x][y]，如下对当前亮度编码树块内的每个重建亮度样本recPicture[x][y]进行滤波，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1：
与filtIdx[x][y]指定的滤波器对应的亮度滤波系数阵列f[j]和亮度限幅值阵列c[j]如下推导，其中，j＝0..11：
如果AlfCtbFiltSetIdxY[xCtb>>CtbLog2SizeY][yCtb>>CtbLog2SizeY]小于16，则以下情况适用：
i＝AlfCtbFiltSetIdxY[xCtb>>CtbLog2SizeY][yCtb>>CtbLog2SizeY] (1411)
f[j]＝AlfFixFiltCoeff[AlfClassToFiltMap[i][filtIdx[x][y]]][j] (1412)
c[j]＝2BitDepth (1413)
否则(AlfCtbFiltSetIdxY[xCtb>>CtbLog2SizeY][yCtb>>CtbLog2SizeY]大于或等于16)，则以下情况适用：
i＝slice_alf_aps_id_luma[AlfCtbFiltSetIdxY[xCtb>>CtbLog2SizeY][yCtb>>CtbLog2SizeY]–16] (1414)
f[j]＝AlfCoeffL[i][filtIdx[x][y]][j] (1415)
c[j]＝AlfClipL[i][filtIdx[x][y]][j] (1416)
亮度滤波系数和限幅值索引idx如下根据transposeIdx[x][y]推导：
如果transposeIndex[x][y]等于1，则：
idx[]＝{9,4,10,8,1,5,11,7,3,0,2,6} (1417)
否则，如果transposeIndex[x][y]等于2，则：
idx[]＝{0,3,2,1,8,7,6,5,4,9,10,11} (1418)
否则，如果transposeIndex[x][y]等于3，则：
idx[]＝{9,8,10,4,3,7,11,5,1,0,2,6} (1419)
否则，以下内容适用：
idx[]＝{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11} (1420)
在亮度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的亮度样本(x，y)的位置(hx+i，vy+j)(其中i、j＝–3..3)如下推导：
hx+i＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples–1,xCtb+x+i) (1421)
vy+j＝Clip3(0,pic_height_in_luma_samples–1,yCtb+y+j) (1422)
变量clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag通过调用第8.8.5.5节指示的ALF边界位置推导过程推导，其中，(xCtb，yCtb)和(x，y)作为输入。
变量hx+i和vy+j通过调用第8.8.5.6节中指示的ALF样本填充过程修改，其中，(xCtb，yCtb)、(hx+i，vy+j)、0、clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag作为输入。
变量applyAlfLineBufBoundary如下推导：
如果当前编码树块的下边界是当前图像的下边界，并且pic_height_in_luma_samples–yCtb<＝CtbSizeY–4，则applyAlfLineBufBoundary设置为0：
否则，applyAlfLineBufBoundary设置为1。
根据垂直亮度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，垂直样本位置偏移y1、y2和y3在表43中指示。
变量curr如下推导：
curr＝recPicture[hx][vy] (1423)
变量sum如下推导：
sum＝curr+((sum+64)>>7) (1425)
经修改且经滤波的重建亮度图像样本alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]如下推导：
alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]＝Clip3(0,(1<<BitDepth)–1,sum) (1426)
表43-根据垂直亮度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2和y3的规格
8.8.5.3亮度样本的ALF转置和滤波器索引的推导过程
该过程的输入为：
亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置；
自适应环路滤波过程之前的重建亮度图像样本阵列recPicture。
该过程的输出为：
分类滤波器索引阵列filtIdx[x][y]，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1；
-转置索引阵列transposeIdx[x][y]，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1。
变量ac[x][y]、sumH[x][y]、sumV[x][y]、sumD0[x][y]、sumD1[x][y]和sumOfHV[x][y](其中，x、y＝0..(CtbSizeY–1)>>2)如下推导：
变量x4和y4分别设置为(x<<2)和(y<<2)。
变量minY、maxY和ac[x][y]如下推导：
如果y4等于(CtbSizeY–8)，并且满足以下条件之一，则minY设置为–2，maxY
设置为3，并且ac[x][y]设置为3。
当前编码树块的下边界是图像的下边界且pic_height_in_luma_samples–yCtb>CtbSizeY–4。
当前编码树块的下边界不是图像的下边界。
否则，如果y4等于(CtbSizeY–4)，并且满足以下条件之一，则minY设置为0，maxY设置为5，并且ac[x][y]设置为3。
当前编码树块的下边界是图像的下边界且pic_height_in_luma_samples–yCtb>CtbSizeY–4。
当前编码树块的下边界不是图像的下边界。
-否则，minY设置为–2，maxY设置为5，并且ac[x][y]设置为2。
-变量clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag通过调用第8.8.5.5节指示的ALF边界位置推导过程推导，其中，(xCtb，yCtb)和(x4，y4)作为输入。
-在亮度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的亮度样本的位置(hx4+i，vy4+j)(i、j＝–3..6)如下推导：
hx4+i＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples–1,xCtb+x4+i) (1427)
vy4+j＝Clip3(0,pic_height_in_luma_samples–1,yCtb+y4+j) (1428)
变量hx4+i和vy4+j通过调用第8.8.5.6节中指示的ALF样本填充过程修改，其中，(xCtb，yCtb)、(hx4+i，vy4+j)、设置为0的变量isChroma、clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag作为输入。
变量filtH[i][j]、filtV[i][j]、filtD0[i][j]和filtD1[i][j](其中i、j＝–2..5)如下推导：
如果i和j均为偶数，或i和j均为非偶数，则：
filtH[i][j]＝Abs((recPicture[hx4+i][vy4+j]<<1)–recPicture[hx4+i–1][vy4+j]–recPicture[hx4+i+1][vy4+j]) (1429)
filtV[i][j]＝Abs((recPicture[hx4+i][vy4+j]<<1)–recPicture[hx4+i][vy4+j–1]–recPicture[hx4+i][vy4+j+1]) (1430)
filtD0[i][j]＝Abs((recPicture[hx4+i][vy4+j]<<1)–recPicture[hx4+i–1][vy4+j–1]–recPicture[hx4+i+1][vy4+j+1]) (1431)
filtD1[i][j]＝Abs((recPicture[hx4+i][vy4+j]<<1)–recPicture[hx4+i+1][vy4+j–1]–recPicture[hx4+i–1][vy4+j+1]) (1432)
否则，filtH[i][j]、filtV[i][j]、filtD0[i][j]和filtD1[i][j]设置为0。
变量sumH[x][y]、sumV[x][y]、sumD0[x][y]、sumD1[x][y]和sumOfHV[x][y]如下推导：
sumH[x][y]＝ΣiΣjfiltH[i][j]，其中，i＝–2..5，j＝minY..maxY (1433)
sumV[x][y]＝ΣiΣjfiltV[i][j]，其中，i＝–2..5，j＝minY..maxY (1434)
sumD0[x][y]＝ΣiΣjfiltD0[i][j]，其中，i＝–2..5，j＝minY..maxY (1435)
sumD1[x][y]＝ΣiΣjfiltD1[i][j]，其中，i＝–2..5，j＝minY..maxY (1436)
sumOfHV[x][y]＝sumH[x][y]+sumV[x][y] (1437)
分类滤波器索引阵列filtIdx和转置索引阵列transposeIdx按以下步骤推导：
1.变量dir1[x][y]、dir2[x][y]和dirS[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
-变量hv1、hv0和dirHV如下推导：
-如果sumV[x>>2][y>>2]大于sumH[x>>2][y>>2]，则：
hv1＝sumV[x>>2][y>>2] (1438)
hv0＝sumH[x>>2][y>>2] (1439)
dirHV＝1 (1440)
-否则，以下内容适用：
hv1＝sumH[x>>2][y>>2] (1441)
hv0＝sumV[x>>2][y>>2] (1442)
dirHV＝3 (1443)
-变量d1、d0和dirD如下推导：
-如果sumD0[x>>2][y>>2]大于sumD1[x>>2][y>>2]，
则：
d1＝sumD0[x>>2][y>>2] (1444)
d0＝sumD1[x>>2][y>>2] (1445)
dirD＝0 (1446)
-否则，以下内容适用：
d1＝sumD1[x>>2][y>>2] (1447)
d0＝sumD0[x>>2][y>>2] (1448)
dirD＝2 (1449)
-变量hvd1、hvd0如下推导：
hvd1＝(d1*hv0>hv1*d0)？d1:hv1 (1450)
hvd0＝(d1*hv0>hv1*d0)？d0:hv0 (1451)
-变量dirS[x][y]、dir1[x][y]和dir2[x][y]如下推导：
dir1[x][y]＝(d1*hv0>hv1*d0)？dirD:dirHV (1452)
dir2[x][y]＝(d1*hv0>hv1*d0)？dirHV:dirD (1453)
dirS[x][y]＝(hvd1*2>9*hvd0)？2:((hvd1>2*hvd0)？1:0) (1454)
变量avgVar[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
varTab[]＝{0,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,4} (1455)
avgVar[x][y]＝varTab[Clip3(0,15,(sumOfHV[x>>2][y>>2]* (1456)
ac[x>>2][y>>2])>>(BitDepth–1))]
分类滤波器索引阵列filtIdx[x][y]和转置索引阵列transposeIdx[x][y](其中x＝y＝0..CtbSizeY–1)如下推导：
transposeTable[]＝{0,1,0,2,2,3,1,3}
transposeIdx[x][y]＝transposeTable[dir1[x][y]*2+(dir2[x][y]>>1)]
filtIdx[x][y]＝avgVar[x][y]
当dirS[x][y]不等于0时，如下修改filtIdx[x][y]：
filtIdx[x][y]+＝(((dir1[x][y]&0x1)<<1)+dirS[x][y])*5 (1457)
8.8.5.4色度样本的编码树块滤波过程
该过程的输入为：
-自适应环路滤波过程之前的重建色度图像样本阵列recPicture；
-经滤波的重建色度图像样本阵列alfPicture；
-色度位置(xCtbC，yCtbC)，表示当前色度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置；
-替代色度滤波器索引altIdx。
该过程的输出是经修改且经滤波的重建色度图像样本阵列alfPicture。
当前色度编码树块的宽度ctbWidthC和高度ctbHeightC如下推导：
ctbWidthC＝CtbSizeY/SubWidthC (1458)
ctbHeightC＝CtbSizeY/SubHeightC (1459)
为了推导经滤波的重建色度样本alfPicture[x][y]，如下对当前色度编码树块内的每个重建色度样本recPicture[x][y]进行滤波，其中，x＝0..ctbWidthC–1，y＝0..ctbHeightC–1：
-在色度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的色度样本(x，y)的位置(hx+i，vy+j)(其中i、j＝–2..2)如下推导：
hx+i＝Clip3(0,pic_width_in_luma_samples/SubWidthC–1,xCtbC+x+i) (1460)
vy+j＝Clip3(0,pic_height_in_luma_samples/SubHeightC–1,yCtbC+y+j) (1461)
-变量clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag通过调用第8.8.5.5节指示的ALF边界位置推导过程推导，其中，(xCtbC*SubWidthC，yCtbC*SubHeightC)和(x*SubWidthC，y*SubHeightC)作为输入。
-变量hx+i和vy+j通过调用第8.8.5.6节中指示的ALF样本填充过程修改，其中，(xCtb，yCtb)、(hx+i，vy+j)、设置为1的变量isChroma、clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag作为输入。
-变量applyAlfLineBufBoundary如下推导：
-如果当前编码树块的下边界是图像的下边界，并且pic_height_in_luma_samples–(yCtbC*SubHeightC)<CtbSizeY–4，则applyAlfLineBufBoundary设置为0。
-否则，applyAlfLineBufBoundary设置为1。
-根据垂直色度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，垂直样本位置偏移y1和y2在表43中指示。
-变量curr如下推导：
curr＝recPicture[hx][vy] (1462)
-色度滤波系数阵列f[j]和色度限幅值阵列c[j]如下推导，其中，j＝0..5：
f[j]＝AlfCoeffC[slice_alf_aps_id_chroma][altIdx][j] (1463)
c[j]＝AlfClipC[slice_alf_aps_id_chroma][altIdx][j] (1464)
-变量sum如下推导：
sum＝curr+((sum+64)>>7) (1466)
-经修改且经滤波的重建色度图像样本alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]如下推导：
alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]＝Clip3(0,(1<<BitDepth)–1,sum) (1467)
表44-根据垂直色度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1和y2的规格
8.8.5.5 ALF边界位置推导过程
该过程的输入为：
-亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置；
-亮度位置(x，y)，表示当前样本相对于当前亮度编码树块的左上样本的位置。
该过程的输出为：
-左垂直边界位置clipLeftPos；
-右垂直边界位置clipRightPos；
-上水平边界位置clipTopPos；
-下水平边界位置clipBottomPos；
-左上边界标志clipTopLeftFlag；
-右下边界标志clipBotRightFlag。
变量clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos和clipBottomPos设置为–128。
变量clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag都设置为0。
变量clipTopPos如下修改：
-如果y–(CtbSizeY–4)大于或等于0，则变量clipTopPos设置为等于yCtb+CtbSizeY–4。
-否则，如果VirtualBoundariesDisabledFlag等于1，并且对于任何n＝0..VirtualBoundariesNumHor–1，yCtb+y–VirtualBoundariesPosY[n]大于或等于0且小于3，则以下内容适用：
clipTopPos＝VirtualBoundariesPosY[n] (1468)
-否则，如果y小于3，并且满足以下一个或多个条件，则变量clipTopPos设置为等于yCtb：
-当前编码树块的上边界是分块的上边界且loop_filter_across_tiles_enabled_flag等于0。
-当前编码树块的上边界是条带的上边界且loop_filter_across_slices_enabled_flag等于0。
-当前编码树块的上边界是子图像的上边界且loop_filter_across_subpic_enabled_flag[SubPicIdx]等于0。
变量clipBottomPos如下修改：
-如果VirtualBoundariesDisabledFlag等于1，VirtualBoundariesPosY[n]不等于pic_height_in_luma_samples–1或0，并且对于任何n＝0..VirtualBoundariesNumHor–1，VirtualBoundariesPosY[n]–yCtb–y大于0且小于5，则以下内容适用：
clipBottomPos＝VirtualBoundariesPosY[n] (1469)
-否则，如果CtbSizeY–4–y大于0且小于5，则变量clipBottomPos设置为等于yCtb+CtbSizeY–4。
-否则，如果CtbSizeY–y小于5，并且满足以下一个或多个条件，则变量clipBottomPos设置为等于yCtb+CtbSizeY：
-当前编码树块的下边界是分块的下边界且loop_filter_across_tiles_enabled_flag等于0。
-当前编码树块的下边界是条带的下边界且loop_filter_across_slices_enabled_flag等于0。
-当前编码树块的下边界是子图像的下边界且loop_filter_across_subpic_enabled_flag[SubPicIdx]等于0。
变量clipLeftPos如下修改：
–如果VirtualBoundariesDisabledFlag等于1，并且对于任何n＝0..VirtualBoundariesNumVer–1，xCtb+x–VirtualBoundariesPosX[n]大于或等于0且小于3，则以下内容适用：
clipLeftPos＝VirtualBoundariesPosX[n] (1470)
–否则，如果x小于3，并且满足以下一个或多个条件，则变量clipLeftPos设置为等于xCtb：
–当前编码树块的左边界是分块的左边界且loop_filter_across_tiles_enabled_flag等于0。
–当前编码树块的左边界是条带的左边界且loop_filter_across_slices_enabled_flag等于0。
–当前编码树块的左边界是子图像的左边界且loop_filter_across_subpic_enabled_flag[SubPicIdx]等于0。
变量clipRightPos如下修改：
如果VirtualBoundariesDisabledFlag等于1，并且对于任何n＝0..VirtualBoundariesNumVer–1，VirtualBoundariesPosX[n]–xCtb–x大于0且小于5，则以下内容适用：
clipRightPos＝VirtualBoundariesPosX[n] (1471)
否则，如果CtbSizeY–x小于5，并且满足以下一个或多个条件，则变量clipRightPos设置为等于xCtb+CtbSizeY：
当前编码树块的右边界是分块的右边界且loop_filter_across_tiless_enabled_flag等于0。
当前编码树块的右边界是条带的右边界且loop_filter_across_slices_enabled_flag等于0。
当前编码树块的右边界是子图像的右边界且loop_filter_across_subpic_enabled_flag[SubPicIdx]等于0。
变量clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag如下修改：
如果覆盖亮度位置(xCtb，yCtb)的编码树块和覆盖亮度位置(xCtb–CtbSizeY，yCtb–CtbSizeY)的编码树块属于不同的条带，并且loop_filter_across_slices_enabled_flag等于0，则clipTopLeftFlag设置为1。
如果覆盖亮度位置(xCtb，yCtb)的编码树块和覆盖亮度位置(xCtb+CtbSizeY，yCtb+CtbSizeY)的编码树块属于不同的条带，并且loop_filter_across_slices_enabled_flag等于0，则clipBotRightFlag设置为1。
8.8.5.6 ALF样本填充过程
该过程的输入为：
亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置；
亮度位置(x，y)，表示相邻样本相对于当前图像的左上样本的位置；
标志isChroma，表示颜色分量是否为色度分量；
左垂直边界位置clipLeftPos；
右垂直边界位置clipRightPos；
上水平边界位置clipTopPos；
下水平边界位置clipBottomPos；
左上边界标志clipTopLeftFlag；
右下边界标志clipBotRightFlag。
该过程的输出为：
经修改的亮度位置(x，y)，表示相邻样本相对于当前图像的左上样本的位置；
变量picWidth、picHeight、xCtbCur、yCtbCur、CtbSizeHor、CtbSizeVer、topBry、botBry、leftBry和rightBry如下推导：
picWidth＝isChroma？pic_width_in_luma_samples/SubWidthC:pic_width_in_luma_samples (1472)
picHeight＝isChroma？pic_height_in_luma_samples/SubHeightC:pic_height_in_luma_samples (1473)
xCtbCur＝isChroma？xCtb/SubWidthC:xCtb (1474)
yCtbCur＝isChroma？yCtb/SubHeightC:yCtb (1475)
ctbSizeHor＝isChroma？CtbSizeY/SubWidthC:CtbSizeY (1476)
ctbSizeVer＝isChroma？CtbSizeY/SubHeightC:CtbSizeY (1477)
topBryPos＝isChroma？clipTopPos/SubHeightC:clipTopPos (1478)
botBryPos＝isChroma？clipBottomPos/SubHeightC:clipBottomPos (1479)
leftBryPos＝isChroma？clipLeftPos/SubWidthC:clipLeftPos (1480)
rightBryPos＝isChroma？clipRightPos/SubWidthC:clipRightPos (1481)
变量(x，y)如下修改：
当topBryPos不小于0时，以下内容适用：
y＝Clip3(topBryPos,picHeight–1,y) (1482)
当botBryPos不小于0时，以下内容适用：
y＝Clip3(0,botBryPos–1,y) (1483)
当leftBryPos不小于0时，以下内容适用：
x＝Clip3(leftBryPos,picWidth–1,x) (1484)
当rightBryPos不小于0时，以下内容适用：
x＝Clip3(0,rightBryPos–1,x) (1485)
如果满足以下所有条件，则(x，y)设置为等于(xCtbCur，y)：
clipTopLeftFlag等于真(true)；
topBryPos小于0且leftBryPos小于0；
x小于xCtbCur且y小于yCtbCur。
如果满足以下所有条件，则(x，y)设置为等于(xCtbCur+CtbSizeHor–1，y)：
clipBotRightFlag等于真；
botBryPos小于0且rightBryPos小于0；
x大于xCtbCur+CtbSizeHor–1且y大于yCtbCur+CtbSizeVer–1。
在一个示例中，ITUJVET-Q0150建议修改ALF滤波过程，特别是在CTU边界处。
主要的改变是对等式1425、1467(见上文等式)和表43和44(见上文表)的改变。
如JVET-Q0150中所公开的，ALF虚拟边界处理如下指示：
1.sum＝curr+((sum+64)>>alfShiftY)。 (1425)
通常情况下，Curr表示当前正在进行滤波的中心像素值。y1、y2和y3是ALF滤波中使用的垂直亮度样本位置(y)。CtbSizey是CTB大小。
表43-根据垂直亮度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2、y3以及alfShiftY的规格
2.sum＝curr+((sum+64)>>alfShiftC)。 (1466)
表44-根据垂直色度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2和alfShiftC的规格
在等式1425和1466中，ALF滤波过程期间的滤波值除以一个值(alfShiftY或alfShiftC)或(右移)一个值，该值取决于当前中心像素(由值y指定)与ALF虚拟边界相距的距离。通常，alfShiftY用于亮度分量，alfShiftC用于色度分量。因此，alfShiftY或alfShiftC的值可以为10或7，这取决于分别根据表43、表44用于亮度和色度ALF滤波的y值。
但是，根据上述两个等式，即使右移值为7或10，在ALF滤波过程中使用的舍入值始终相同(64)。
本发明的实施例提出在ALF滤波过程中使用与右移值对应的舍入值。该方案的优点是，与其它滤波级相比，ALF滤波是精确和一致的。
规格变化如下：
1.sum＝curr+((sum+roundY)>>alfShiftY) (1425)
表43-根据垂直亮度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2、y3、alfShiftY以及roundY的规格
2.sum＝curr+((sum+roundC)>>alfShiftC) (1466)
表44-根据垂直色度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2、alfShiftC和roundC的规格
在一些实现方式中，以CTB为单位处理样本。每个亮度CTB的阵列大小的宽度和高度为CtbSizeY，以样本为单位。每个色度CTB的阵列的宽度和高度分别为CtbWidthC和CtbHeightC，以样本为单位。
等式1425和1466中分别使用了两个新变量roundY和roundC。表43和表44分别指定了这些值。
在图25所示的实现方式中，公开了一种对图像的样本值进行滤波的方法，所述方法包括：
S2501：获取图像的块的重建样本值。
在一个示例中，自适应环路滤波过程的输入是自适应环路滤波之前的重建图像样本阵列recPictureL，以及当sps_chroma_format_idc不等于0时，阵列recPictureCb和recPictureCr。
自适应环路滤波之后的经修改的重建图像样本阵列alfPictureL，以及当sps_chroma_format_idc不等于0时，阵列alfPictureCb和alfPictureCr中的样本值分别初始设置为等于自适应环路滤波之前的重建图像样本阵列recPictureL，以及当sps_chroma_format_idc不等于0时，阵列recPictureCb和recPictureCr中的样本值。
sps_chroma_format_idc表示相对于亮度采样的色度采样。
| sps_chroma_format_idc | 色度格式 |
| 0 | 黑白 |
| 1 | 4:2:0 |
| 2 | 4:2:2 |
| 3 | 4:4:4 |
S2502：根据码流获取用于自适应环路滤波的滤波系数。
自适应环路滤波(adaptive loop filter，ALF)是一种滤波过程，作为解码过程的一部分应用，并由APS中传递的参数控制。
自适应参数集(adaptation parameter set，APS)是一种语法结构，包含应用于零个或更多个条带的语法元素，所述零个或零个以上条带由条带头中存在的零个或零个以上语法元素确定。
调用滤波器索引的推导过程，其中，位置(xCtb，yCtb)和重建亮度图像样本阵列recPicture作为输入，filtIdx[x][y]和transposeIdx[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)作为输出。
码流可以根据无线网络或有线网络获得。码流可以通过同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(digital subscriber line，DSL)或如红外线、无线电、微波、WIFI、蓝牙、LTE或5G等无线技术从网站、服务器或其它远程源传输。
在一个实施例中，码流是网络抽象层(network abstraction layer，NAL)单元流或字节流形式的位序列，形成接入单元(access unit，AU)序列的表示，所述接入单元序列形成一个或多个编码视频序列(coded video sequence，CVS)。
在一些实施例中，对于解码过程，解码端读取码流并从码流中推导解码图像；对于编码过程，编码端产生码流。
通常，码流包括由语法结构形成的语法元素。语法元素：码流中表示的数据元素。
语法结构：在码流中一起按指定顺序存在的零个或零个以上语法元素。
在一个特定示例中，码流格式指定网络抽象层(network abstraction layer，NAL)单元流与字节流之间的关系，网络抽象层单元流与字节流都称为码流。
码流可以具有两种格式：NAL单元流格式或字节流格式。NAL单元流格式在概念上是更“基本的”类型。NAL单元流格式包括称为NAL单元的语法结构的序列。该序列是按解码顺序排序的。对NAL单元流中的NAL单元的解码顺序(和内容)施加了约束。
通过按解码顺序对NAL单元进行排序，并在每个NAL单元前添加起始码前缀和零个或零个以上零值字节以形成字节流，可以由NAL单元流格式构建字节流格式。通过在该字节流中搜索唯一的起始码前缀模式的位置，可以从字节流格式中提取NAL单元流格式。
该句指定通过码流给出的源图像与解码图像之间的关系。
由码流表示的视频源是按解码顺序排列的一系列图像。
源图像和解码图像各自包括一个或多个样本阵列：
–只有亮度(Y)(黑白)样本的阵列；
–一个亮度样本阵列和两个色度样本阵列(YCbCr或YCgCo)；
–绿蓝红(GBR，也称为RGB)样本阵列；
–表示其它未指定的黑白或三刺激色样本的阵列(例如YZX，也称为XYZ)。
与这些阵列相关的变量和术语称为亮度(或L或Y)和色度，其中，两个色度阵列称为Cb和Cr；无论使用的实际颜色表示方法如何。使用的实际颜色表示方法可以用语法指示，所述语法在ITU-T H.SEI|ISO/IEC 23002-7中指定的VUI参数中指定。
S2503：根据滤波系数和块的重建样本值获取和值。
在一个示例中，
–变量curr如下推导：
curr＝recPicture[hx][vy]
变量sum如下推导：sum＝f[idx[0]]*(Clip3(–c[idx[0]],c[idx[0]],recPicture[hx][vy+y3]–curr)+
Clip3(–c[idx[0]],c[idx[0]],recPicture[hx][vy–y3]–curr))+f[idx[1]]*(Clip3(–c[idx[1]],c[idx[1]],recPicture[hx+1][vy+y2]–curr)+
Clip3(–c[idx[1]],c[idx[1]],recPicture[hx–1][vy–y2]–curr))+
f[idx[2]]*(Clip3(–c[idx[2]],c[idx[2]],recPicture[hx][vy+y2]–curr)+
Clip3(–c[idx[2]],c[idx[2]],recPicture[hx][vy–y2]–curr))+
f[idx[3]]*(Clip3(–c[idx[3]],c[idx[3]],recPicture[hx–1][vy+y2]–curr)+
Clip3(–c[idx[3]],c[idx[3]],recPicture[hx+1][vy–y2]–curr))+
f[idx[4]]*(Clip3(–c[idx[4]],c[idx[4]],recPicture[hx+2][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[4]],c[idx[4]],recPicture[hx–2][vy–y1]–curr))+
f[idx[5]]*(Clip3(–c[idx[5]],c[idx[5]],recPicture[hx+1][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[5]],c[idx[5]],recPicture[hx–1][vy–y1]–curr))+
f[idx[6]]*(Clip3(–c[idx[6]],c[idx[6]],recPicture[hx][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[6]],c[idx[6]],recPicture[hx][vy–y1]–curr))+
f[idx[7]]*(Clip3(–c[idx[7]],c[idx[7]],recPicture[hx–1][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[7]],c[idx[7]],recPicture[hx+1][vy–y1]–curr))+
f[idx[8]]*(Clip3(–c[idx[8]],c[idx[8]],recPicture[hx–2][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[8]],c[idx[8]],recPicture[hx+2][vy–y1]–curr))+
f[idx[9]]*(Clip3(–c[idx[9]],c[idx[9]],recPicture[hx+3][vy]–curr)+
Clip3(–c[idx[9]],c[idx[9]],recPicture[hx–3][vy]–curr))+
f[idx[10]]*(Clip3(–c[idx[10]],c[idx[10]],recPicture[hx+2][vy]–curr)+
Clip3(–c[idx[10]],c[idx[10]],recPicture[hx–2][vy]–curr))+
f[idx[11]]*(Clip3(–c[idx[11]],c[idx[11]],recPicture[hx+1][vy]–curr)+
Clip3(–c[idx[11]],c[idx[11]],recPicture[hx–1][vy]–curr))
在另一个示例中，
–变量curr如下推导：
curr＝recPicture[hx][vy]
–色度滤波系数阵列f[j]和色度限幅值阵列c[j]如下推导，其中，j＝0..5：
f[j]＝AlfCoeffC[slice_alf_aps_id_chroma][altIdx][j]
c[j]＝AlfClipC[slice_alf_aps_id_chroma][altIdx][j]
–变量sum如下推导：
sum＝f[0]*(Clip3(–c[0],c[0],recPicture[hx][vy+y2]–curr)+
Clip3(–c[0],c[0],recPicture[hx][vy–y2]–curr))+
f[1]*(Clip3(–c[1],c[1],recPicture[hx+1][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[1],c[1],recPicture[hx–1][vy–y1]–curr))+
f[2]*(Clip3(–c[2],c[2],recPicture[hx][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[2],c[2],recPicture[hx][vy–y1]–curr))+
f[3]*(Clip3(–c[3],c[3],recPicture[hx–1][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[3],c[3],recPicture[hx+1][vy–y1]–curr))+
f[4]*(Clip3(–c[4],c[4],recPicture[hx+2][vy]–curr)+
Clip3(–c[4],c[4],recPicture[hx–2][vy]–curr))+
f[5]*(Clip3(–c[5],c[5],recPicture[hx+1][vy]–curr)+
Clip3(–c[5],c[5],recPicture[hx–1][vy]–curr))
S2504：根据样本在块中的垂直位置对和值进行舍入，以获取舍入的和值。
在一个示例中，舍入过程包括：将根据垂直位置确定的值与和值相加，以获取相加后的和值，并且根据垂直位置对相加后的和值进行移位。
在一个示例中，舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY，其中，sum是和值，alfShiftY是一个变量，所述变量根据样本的垂直位置确定。
在一个示例中，舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftC–1)))>>alfShiftC，其中，sum是和值，alfShiftC是一个变量，所述变量根据样本的垂直位置确定。
可以理解，alfShiftC是色度样本位置的变量，alfShiftY是亮度样本位置的变量，在本发明中，这两个变量可以互换使用。
在一个示例中，当样本的垂直位置满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于10：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。在一些示例中，t为2、3、4、5、6，等等。
在一个示例中，当样本的垂直位置不满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于7：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一个示例中，当y等于0时，alfShiftY等于10。
在一个示例中，当y不等于0时，alfShiftY等于7。
在一个示例中，样本在块中的垂直位置是色度样本位置或亮度样本位置。
表43-根据垂直亮度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2、y3以及alfShiftY的规格
或
表44-根据垂直色度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2和alfShiftC的规格
S2605：根据舍入的和值，获取块的滤波重建样本值。
ALF过程的输出为自适应环路滤波之后的经修改的重建图像样本阵列alfPictureL，以及当sps_chroma_format_idc不等于0时，阵列ccAlfPictureCb和ccAlfPictureCr。
在一个示例中，
亮度样本的编码树块滤波过程
该过程的输入为：
–自适应环路滤波过程之前的重建亮度图像样本阵列recPicture；
–经滤波的重建亮度图像样本阵列alfPictureL；
–亮度位置(xCtb，yCtb)，表示当前亮度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置。
该过程的输出是经修改且经滤波的重建亮度图像样本阵列alfPictureL。
调用滤波器索引的推导过程，其中，位置(xCtb，yCtb)和重建亮度图像样本阵列recPicture作为输入，filtIdx[x][y]和transposeIdx[x][y](其中x、y＝0..CtbSizeY–1)作为输出。
为了推导经滤波的重建亮度样本alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]，如下对当前亮度编码树块内的每个重建亮度样本recPicture[xCtb+x][yCtb+y]进行滤波，其中，x、y＝0..CtbSizeY–1：
–与filtIdx[x][y]指定的滤波器对应的亮度滤波系数阵列f[j]和亮度限幅值阵列c[j]
如下推导，其中，j＝0..11：
–如果AlfCtbFiltSetIdxY[xCtb>>CtbLog2SizeY][yCtb>>CtbLog2SizeY]
小于16，则以下情况适用：
i＝AlfCtbFiltSetIdxY[xCtb>>CtbLog2SizeY][yCtb>>CtbLog2SizeY]
f[j]＝AlfFixFiltCoeff[AlfClassToFiltMap[i][filtIdx[x][y]]][j]
c[j]＝2BitDepth
–否则(AlfCtbFiltSetIdxY[xCtb>>CtbLog2SizeY][yCtb>>CtbLog2SizeY]
大于或等于16)，则以下情况适用：
i＝sh_alf_aps_id_luma[AlfCtbFiltSetIdxY[xCtb>>CtbLog2SizeY][yCtb>>CtbLog2SizeY]–16]
f[j]＝AlfCoeffL[i][filtIdx[x][y]][j]
c[j]＝AlfClipL[i][filtIdx[x][y]][j]
–亮度滤波系数和限幅值索引idx如下根据transposeIdx[x][y]推导：
–如果transposeIdx[x][y]等于1，则：
idx[]＝{9,4,10,8,1,5,11,7,3,0,2,6}
–否则，如果transposeIdx[x][y]等于2，则：
idx[]＝{0,3,2,1,8,7,6,5,4,9,10,11}
–否则，如果transposeIdx[x][y]等于3，则：
idx[]＝{9,8,10,4,3,7,11,5,1,0,2,6}
–否则，以下内容适用：
idx[]＝{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11}
–在亮度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的亮度样本(x，y)的位置(hx+i，vy+j)(其中i、j＝–3..3)如下推导：
hx+i＝Clip3(0,pps_pic_width_in_luma_samples–1,xCtb+x+i)
vy+j＝Clip3(0,pps_pic_height_in_luma_samples–1,yCtb+y+j)
–变量clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag通过调用ALF边界位置推导过程推导，其中，(xCtb，yCtb)、(x，y)和设置为4的变量vbOffset作为输入。
–变量hx+i和vy+j通过调用ALF样本填充过程修改，其中，(xCtb，yCtb)、(hx+i，vy+j)、设置为0的变量isChroma、clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag作为输入。
–变量applyAlfLineBufBoundary如下推导：
–如果当前编码树块的下边界是当前图像的下边界，并且pps_pic_height_in_luma_samples–yCtb<＝CtbSizeY–4，则applyAlfLineBufBoundary设置为0：
–否则，applyAlfLineBufBoundary设置为1。
–垂直样本位置偏移y1、y2、y3和变量alfShiftY根据垂直亮度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary在Table 45中指定。
–变量curr如下推导：
curr＝recPicture[hx][vy]
–变量sum如下推导：
sum＝f[idx[0]]*(Clip3(–c[idx[0]],c[idx[0]],recPicture[hx][vy+y3]–curr)+
Clip3(–c[idx[0]],c[idx[0]],recPicture[hx][vy–y3]–curr))+
f[idx[1]]*(Clip3(–c[idx[1]],c[idx[1]],recPicture[hx+1][vy+y2]–curr)+
Clip3(–c[idx[1]],c[idx[1]],recPicture[hx–1][vy–y2]–curr))+
f[idx[2]]*(Clip3(–c[idx[2]],c[idx[2]],recPicture[hx][vy+y2]–curr)+
Clip3(–c[idx[2]],c[idx[2]],recPicture[hx][vy–y2]–curr))+
f[idx[3]]*(Clip3(–c[idx[3]],c[idx[3]],recPicture[hx–1][vy+y2]–curr)+
Clip3(–c[idx[3]],c[idx[3]],recPicture[hx+1][vy–y2]–curr))+
f[idx[4]]*(Clip3(–c[idx[4]],c[idx[4]],recPicture[hx+2][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[4]],c[idx[4]],recPicture[hx–2][vy–y1]–curr))+
f[idx[5]]*(Clip3(–c[idx[5]],c[idx[5]],recPicture[hx+1][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[5]],c[idx[5]],recPicture[hx–1][vy–y1]–curr))+
f[idx[6]]*(Clip3(–c[idx[6]],c[idx[6]],recPicture[hx][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[6]],c[idx[6]],recPicture[hx][vy–y1]–curr))+
f[idx[7]]*(Clip3(–c[idx[7]],c[idx[7]],recPicture[hx–1][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[7]],c[idx[7]],recPicture[hx+1][vy–y1]–curr))+
f[idx[8]]*(Clip3(–c[idx[8]],c[idx[8]],recPicture[hx–2][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[idx[8]],c[idx[8]],recPicture[hx+2][vy–y1]–curr))+
f[idx[9]]*(Clip3(–c[idx[9]],c[idx[9]],recPicture[hx+3][vy]–curr)+
Clip3(–c[idx[9]],c[idx[9]],recPicture[hx–3][vy]–curr))+
f[idx[10]]*(Clip3(–c[idx[10]],c[idx[10]],recPicture[hx+2][vy]–curr)+
Clip3(–c[idx[10]],c[idx[10]],recPicture[hx–2][vy]–curr))+
f[idx[11]]*(Clip3(–c[idx[11]],c[idx[11]],recPicture[hx+1][vy]–curr)+
Clip3(–c[idx[11]],c[idx[11]],recPicture[hx–1][vy]–curr))
sum＝curr+((sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY)
–经修改且经滤波的重建亮度图像样本alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]如下推导：
alfPictureL[xCtb+x][yCtb+y]＝Clip3(0,(1<<BitDepth)–1,sum)
表45-根据垂直亮度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2、y3以及alfShiftY的规格
在另一个示例中，
色度样本的编码树块滤波过程
该过程的输入为：
–自适应环路滤波过程之前的重建色度图像样本阵列recPicture；
–经滤波的重建色度图像样本阵列alfPicture；
–色度位置(xCtbC，yCtbC)，表示当前色度编码树块的左上样本相对于当前图像的左上样本的位置；
–替代色度滤波器索引altIdx。
该过程的输出是经修改且经滤波的重建色度图像样本阵列alfPicture。
当前色度编码树块的宽度ctbWidthC和高度ctbHeightC如下推导：
ctbWidthC＝CtbSizeY/SubWidthC
ctbHeightC＝CtbSizeY/SubHeightC
为了推导经滤波的重建色度样本alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]，如下对当前色度编码树块内的每个重建色度样本recPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]进行滤波，其中，x＝0..ctbWidthC–1，y＝0..ctbHeightC–1：
–在色度样本的给定阵列recPicture内，每个对应的色度样本(x，y)的位置(hx+i，vy+j)(其中i、j＝–2..2)如下推导：
hx+i＝Clip3(0,pps_pic_width_in_luma_samples/SubWidthC–1,xCtbC+x+i)
vy+j＝Clip3(0,pps_pic_height_in_luma_samples/SubHeightC–1,yCtbC+y+j)
–变量clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag通过调用ALF边界位置推导过程推导，其中，(xCtbC*SubWidthC，yCtbC*SubHeightC)、(x*SubWidthC，y*SubHeightC)和设置为2*SubHeightC的变量vbOffset作为输入。
–变量hx+i和vy+j通过调用ALF样本填充过程修改，其中，(xCtbC*SubWidthC，yCtbC*SubHeightC)、(hx+i，vy+j)、设置为1的变量isChroma、clipLeftPos、clipRightPos、clipTopPos、clipBottomPos、clipTopLeftFlag和clipBotRightFlag作为输入。
–变量applyAlfLineBufBoundary如下推导：
–如果当前编码树块的下边界是图像的下边界，并且pps_pic_height_in_luma_samples–(yCtbC*SubHeightC)<CtbSizeY–4，则applyAlfLineBufBoundary设置为0。
–否则，applyAlfLineBufBoundary设置为1。
–垂直样本位置偏移y1、y2和变量alfShiftC根据垂直色度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary在Table 46中指定。
–变量curr如下推导：
curr＝recPicture[hx][vy]
–色度滤波系数阵列f[j]和色度限幅值阵列c[j]如下推导，其中，j＝0..5：
f[j]＝AlfCoeffC[sh_alf_aps_id_chroma][altIdx][j]
c[j]＝AlfClipC[sh_alf_aps_id_chroma][altIdx][j]
–变量sum如下推导：
sum＝f[0]*(Clip3(–c[0],c[0],recPicture[hx][vy+y2]–curr)+
Clip3(–c[0],c[0],recPicture[hx][vy–y2]–curr))+
f[1]*(Clip3(–c[1],c[1],recPicture[hx+1][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[1],c[1],recPicture[hx–1][vy–y1]–curr))+
f[2]*(Clip3(–c[2],c[2],recPicture[hx][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[2],c[2],recPicture[hx][vy–y1]–curr))+
f[3]*(Clip3(–c[3],c[3],recPicture[hx–1][vy+y1]–curr)+
Clip3(–c[3],c[3],recPicture[hx+1][vy–y1]–curr))+
f[4]*(Clip3(–c[4],c[4],recPicture[hx+2][vy]–curr)+
Clip3(–c[4],c[4],recPicture[hx–2][vy]–curr))+
f[5]*(Clip3(–c[5],c[5],recPicture[hx+1][vy]–curr)+
Clip3(–c[5],c[5],recPicture[hx–1][vy]–curr))
sum＝curr+((sum+(1<<(alfShiftC–1)))>>alfShiftC)
–经修改且经滤波的重建色度图像样本alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]如下推导：
alfPicture[xCtbC+x][yCtbC+y]＝Clip3(0,(1<<BitDepth)–1,sum)
表46-根据垂直色度样本位置y和applyAlfLineBufBoundary，y1、y2和alfShiftC的规格
在图26所示的实现方式中，公开了一种视频解码装置2600，所述装置2600包括：重建模块2601，用于获取图像的块的重建样本值；解析模块2602，用于根据码流获取用于自适应环路滤波的滤波系数；计算模块2603，用于根据所述滤波系数和所述块的所述重建样本值获取和值；舍入模块2604，用于根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；滤波模块2605，用于根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波重建样本值。
在一个示例中，舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY，其中，sum是和值，alfShiftY是一个变量，所述变量根据样本的垂直位置确定。
在一个示例中，当样本的垂直位置满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于10：y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding tree block，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一个示例中，当样本的垂直位置不满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于7：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1，其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding treeblock，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
在一个示例中，当y等于0时，alfShiftY等于10。
在一个示例中，当y不等于0时，alfShiftY等于7。
在一个示例中，样本在块中的垂直位置是色度样本位置或亮度样本位置。
在一个示例中，所述舍入模块用于
将根据所述垂直位置确定的值与所述和值相加，以获取相加后的和值，并且根据所述垂直位置对所述相加后的和值进行移位，以获取所述舍入的和值。
视频解码装置中模块的进一步细节可以参考上述方法示例和实现方式。
图12c中描述的附加方案(方案3)也可以用于对H、J、I行(虚拟边界上方)和K、L、M行(虚拟边界下方)进行滤波。根据给定块的主边缘方向，对ALF滤波器进行修改。
必须说明的是，可以使用任何可以推导出给定块的主边缘方向的算法，该算法不限于下文解释的算法。给定块的主边缘方向可以使用为给定块计算的梯度值来计算，即，使用在ALF块分类期间计算的梯度值gv、gh、gd1和gd2和方向性值D。如果方向性值D为0、1、2，则如图12c的子图c所示，选择方案1(垂直将系数相加)。如果方向性值D为3或4(当块的方向性具有强“对角线”边时)，则检查以下其它条件gd1大于或等于gd2。如果为真，则135度梯度被选择为主边缘方向，因此，如图12c的子图b所示，经修改的滤波如下执行：
对于M和H行c3′＝c3+c0
对于L和I行c6′＝c6+c1
c7′＝c7+c2
c8′＝c3+c8+c0
对于J和K行：
c9′＝c9+c8+c3+c0
c10′＝c10+c7+c2
c11′＝c1+c6+c11+c4
c12′＝c12+2*c5
另一方面，如果gd2大于gd1，则如图12c的子图a所示，经修改的滤波如下执行：
对于M和H行c1′＝c1+c0
对于L和I行c4′＝c1+c4+c0
c5′＝c5+c2
c6′＝c6+c3
对于J和K行：
c9′＝c9+c4+c1+c0
c10′＝c10+c5+c2
c11′＝c8+c7+c6+c3+c11
c12′＝c12+2*c7
如果给定的滤波器如表1中给出的方式进行变换，则仍然可以使用上述所有方案。上述方案中的等式是针对不应用变换的情况给出的。对于经变换的滤波器，可以分别根据等式17、18、19替换等式中的系数。
在图19a和图19b中所示的附加方案(方案4)中，当填充系数的绝对和大于非填充系数的绝对和阈值(T)倍时，不进行滤波。例如，对于
M和H行，如果(2*abs(c0))>(T*(2*(abs(c1)+abs(c2)+abs(c3)+abs(c4)+abs(c5)+abs(c6)+abs(c7)+abs(c8)+abs(c9)+abs(c10)+abs(c11))+abs(c12)))，则不对M和H行进行ALF滤波。
类似地，对于L和I行，如果(2*(abs(c0)+abs(c1)+abs(c2)+abs(c3)))>(T*(2*(abs(c4)+abs(c5)+abs(c6)+abs(c7)+abs(c8)+abs(c9)+abs(c10)+abs(c11))+abs(c12)))，则不对L和I行进行ALF滤波。
类似地，对于J和K行，如果(2*(abs(c0)+abs(c1)+abs(c2)+abs(c3)+abs(c4)+abs(c5)+abs(c6)+abs(c7)+abs(c8)))>(T*(2*(abs(c9)+abs(c10)+abs(c11))+abs(c12)))，则不对J和K行进行ALF滤波。
其中，T通常是一个阈值，可以取0与1之间的分数值。例如，T值可以为0.5、0.6或0.7。
类似地，对于色度，如图20所示，对于N和K行，如果(2*abs(c0))>(T*(2*(abs(c1)+abs(c2)+abs(c3)+abs(c4)+abs(c5)+abs(c6))))，则不对N和K行进行ALF滤波。
对于M和L行，如果(2*(abs(c0)+abs(c1)+abs(c2)+abs(c3)))>(T*(2*(abs(c4)+abs(c5)+abs(c6))))，则不对M和L行进行ALF滤波。
函数abs(x)如下定义：
根据替代方案，如果滤波操作是基于所确定的几何变换和经滤波的像素样本到虚拟边界的水平接近度，则不进行该滤波操作。换句话说，假设待滤波像素样本为虚拟边界上方或下方的N个样本(到水平边界的水平距离为N)，且确定的几何滤波器变换为transformation_X。
如果满足以下条件，不对像素样本进行滤波操作：
1.如果N小于预定阈值，即thr，且
2.如果transformation_X在码流中预定或表示的变换集中。
根据一个特定示例，thr等于1(表示作为位于虚拟边界上方的一个和下方的一行的样本行)。根据另一个示例，变换集包括无变换、对角变换、垂直翻转变换、旋转变换中的至少一个。根据另一个示例，thr等于1，变换集包括无变换、对角变换、垂直翻转变换、旋转变换中的至少一个。在另一个示例中，变换集包括对角变换和旋转变换。
需要说明的是，变换集是所有可能的滤波器变换的子集。根据文档JVET1001_v7“通用视频编码(草案3)”文档(可在http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/公开访问)，有4种可能的滤波器变换。在该文档中，滤波器变换根据小节“8.5.4.3亮度样本的ALF转置和滤波器索引”确定，并且所确定的变换由变量transposeIdx表示。transposeIdx可以假设的值为0、1、2、3。
根据一个示例，如果transposeIdx被确定为等于预定值，则不对像素样本进行滤波操作。需要说明的是，预定值的集合包括0与3之间的至少一个值。还需要说明的是，预定值的集合不包括所有可能值(0、1、2和3中的全部)。
在另一个示例中，如果待滤波像素是虚拟边界上方或下方的一个样本，且所确定的滤波器变换在预定值的集合中，则不进行滤波操作。
色度样本的行缓冲区要求：
图13描述了色度样本的行缓冲区要求。由于去块效应滤波只使用2个样本，且最多修改1个样本，所以色度ALF行缓冲区要求下降到6.25行。由于没有对色度样本执行显式块分类，因此只需要在虚拟边界(virtual boundary，VB)处修改滤波。图14涉及色度的改进ALF滤波器，示出了通过使用填充(方案1)或通过将丢弃的系数与中心系数相加(方案2)生成的滤波器的失真版本。
虚拟边界为6行时经修改的块分类
图15示出了当去块效应滤波器使用6行的行缓冲区时的ALF行缓冲区要求。因此，虚拟边界在CTU边界上方6行。在这种情况下，总环路滤波器行缓冲区要求增加到15.25行。
为了降低行缓冲区要求，图16公开了在虚拟边界处重用块分类决策，并使用截断版本进行滤波，图16描述了一种方案，如下所述：
从C行开始的4×4块的块分类是通过将H行填充到I行来实现的，以确保块分类不需要虚拟边界下方的任何行。在图16中，H行被填充到I行，以方便从C行开始的4×4块的块分类决策。
G、H行重用块C、D、E、F的块分类决策
I、J行使用块K、L、M、N的块分类决策
滤波器的截断版本(胶片8和9)用于对F、G、H、I、J、K行进行滤波。
G、H行重用C、D、E、F块的块分类决策。I、J行重用K、L、M、N行的块分类决策(或)I、J、K、L行可以认为是一个4×4块段，并对这4行进行分类，然后M、N行重用K、L、M、N块的块分类决策。
图17使用网格移位方法，其中，对顶部图像边界处的前两行和底部图像边界处的后两行分别进行分类和滤波，因此ALF分类和滤波网格在Y轴上向下移2个样本。该方案的优点是给定的4×4块从不与虚拟边界重叠或跨越虚拟边界。通常，当虚拟边界大小不是4(ALF块分类大小)的倍数时，ALF滤波网格可以使用以下公式进行移位：
((虚拟边界大小)/4)–4。对于实际的滤波本身，可以使用图12a、图12b和图12c中解释的滤波器的失真版本。参见图17，当虚拟边界在CTU边界上方6行时，方案使用“网格移位”方法。
ALF滤波器网格在Y轴上移位两行，以确保给定的4×4块分类窗口不会跨越给定的虚拟边界。
通常，当虚拟边界大小不是4(ALF块分类大小)的倍数时，网格可以在Y轴上移位以下值：
(((虚拟边界大小)/4)–4)。
在帧边界处，
在顶部帧边界处，A'、B'行重用从第三行开始的4×4块的块分类决策。
类似地，对于底部帧边界处的后2行，块分类重用紧靠上方4×4块分类窗口的决策。
虽然本发明的实施例主要根据视频译码进行了描述，但需要说明的是，译码系统10、编码器20和解码器30(相应地，系统10)的实施例以及本文描述的其它实施例也可以用于静止图像处理或译码，即，对视频译码中独立于任何先前或连续图像的单个图像进行处理或译码。通常，如果图像处理译码限于单个图像17，则仅帧间预测单元244(编码器)和344(解码器)不可用。视频编码器20和视频解码器30的所有其它功能(也称为工具或技术)同样可以用于静止图像处理，例如残差计算204/304、变换206、量化208、反量化210/310、(逆)变换212/312、分割262/362、帧内预测254/354和/或环路滤波220/320、熵编码270和熵解码304。
下文对上述实施例中所示的编码方法和解码方法的应用以及使用这些方法的系统进行说明。
图23为用于实现内容分发业务的内容供应系统3100的框图。该内容供应系统3100包括捕获设备3102、终端设备3106，并可选地包括显示器3126。捕获设备3102通过通信链路3104与终端设备3106通信。通信链路可以包括上文描述的通信信道13。通信链路3104包括但不限于WIFI、以太网、电缆、无线(3G/4G/5G)、USB或者其任何种类的组合等。
捕获设备3102用于生成数据，并且可以通过上文实施例中所示的编码方法对数据进行编码。或者，捕获设备3102可以将数据分发到流媒体服务器(图中未示出)，该服务器对数据进行编码并将经编码的数据发送到终端设备3106。捕获设备3102包括但不限于摄像机、智能手机或平板电脑、计算机或笔记本电脑、视频会议系统、PDA、车载设备或其任何组合等。例如，捕获设备3102可以包括上文描述的源设备12。当数据包括视频时，捕获设备3102中包括的视频编码器20实际上可执行视频编码处理。当数据包括音频(即，声音)时，捕获设备3102中包括的音频编码器实际上可执行音频编码处理。对于一些实际场景，捕获设备3102通过将经编码的视频数据和经编码的音频数据一起复用来分发经编码的视频数据和经编码的音频数据。对于其它实际场景，例如在视频会议系统中，不复用经编码的音频数据和经编码的视频数据。捕获设备3102分别将经编码的音频数据和经编码的视频数据分发到终端设备3106。
在内容供应系统3100中，终端设备310接收并再生成经编码的数据。终端设备3106可以是具有数据接收和恢复能力的设备，例如智能手机或平板电脑3108、计算机或笔记本电脑3110、网络视频录像机(network video recorder，NVR)/数字视频录像机(digitalvideo recorder，DVR)3112、电视3114、机顶盒(set top box，STB)3116、视频会议系统3118、视频监控系统3120、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)3122、车载设备3124，或能够对上述经编码的数据进行解码的以上设备中任何一个的组合等。例如，终端设备3106可以包括上文描述的目的地设备14。当经编码的数据包括视频时，所述终端设备中包括的视频解码器30优先进行视频解码。当经编码的数据包括音频时，终端设备中包括的音频解码器优先进行音频解码处理。
对于带有显示器的终端设备，例如智能手机或平板电脑3108、计算机或膝上型电脑3110、网络视频录像机(network video recorder，NVR)/数字视频录像机(digitalvideo recorder，DVR)3112、电视3114、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)3122或车载设备3124，该终端设备可以将经解码的数据馈送到该终端设备的显示器。对于不配备显示器的终端设备，例如STB 3116、视频会议系统3118或视频监控系统3120，在其中连接外部显示器3126以接收和显示经解码的数据。
当该系统中的每个设备执行编码或解码时，可以使用如上述实施例中所示的图像编码设备或图像解码设备。
图24为终端设备3106的示例结构的图。在终端设备3106从捕获设备3102接收到流后，协议处理单元3202分析该流的传输协议。所述协议包括但不限于实时流协议(realtime streaming protocol，RTSP)、超文本传输协议(hyper text transfer protocol，HTTP)、HTTP直播流协议(HTTP live streaming protocol，HLS)、MPEG-DASH、实时传输协议(real-time transport protocol，RTP)、实时消息传输协议(real time messagingprotocol，RTMP)，或其任何种类的组合等。
在协议处理单元3202对流进行处理之后，生成流文件。文件被输出到解复用单元3204。解复用单元3204可以将复用数据分离成经编码的音频数据和经编码的视频数据。如上文所述，对于一些实际场景，例如在视频会议系统中，不复用经编码的音频数据和经编码的视频数据。在这种情况下，不通过解复用单元3204，将经编码的数据发送到视频解码器3206和音频解码器3208。
通过解复用处理，生成视频基本码流(elementary stream，ES)、音频ES和可选的字幕。视频解码器3206，包括上述实施例中说明的视频解码器30，通过上述实施例中所示的解码方法对视频ES进行解码以生成视频帧，并将该数据馈送到同步单元3212。音频解码器3208对音频ES进行解码以生成音频帧，并将此数据馈送到同步单元3212。或者，可以在将视频帧发送至同步单元3212之前存储在缓冲区(图24中未示出)中。类似地，可以在将音频帧发送至同步单元3212之前存储在缓冲区(图24中未示出)中。
同步单元3212同步视频帧和音频帧，并将视频/音频提供给视频/音频显示器3214。例如，同步单元3212同步视频信息和音频信息的呈现。信息可以使用与经译码的音频和可视数据的呈现有关的时间戳以及与数据流本身的传送有关的时间戳以语法进行译码。
如果流中包括字幕，则字幕解码器3210对字幕进行解码，使字幕与视频帧和音频帧同步，并将视频/音频/字幕提供给视频/音频/字幕显示器3216。
本发明并不限于上述系统，上述实施例中的图像编码设备或图像解码设备都可以包括在汽车系统等其它系统中。
编码器20和解码器30等的实施例以及本文参照编码器20和解码器30等描述的功能可以在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果通过软件实现，则这些功能可以作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质中或通过通信介质发送，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可以包括与有形介质(例如数据存储介质)对应的计算机可读存储介质，或者包括任何根据通信协议等便于将计算机程序从一个地方传递到另一个地方的通信介质。通过这种方式，计算机可读介质一般可以对应于(1)非瞬时性的有形计算机可读存储介质或(2)信号或载波等通信介质。数据存储介质可以是通过一个或多个计算机或一个或多个处理器访问的任何可用介质，以检索用于实现本发明所述技术的指令、代码和/或数据结构。计算机程序产品可以包括计算机可读介质。
作为示例而非限制，这些计算机可读存储介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储器、磁盘存储器或其它磁性存储设备、闪存或可以用于存储指令或数据结构形式的所需程序代码并且可以由计算机访问的任何其它介质。此外，任何连接都可以适当地称为计算机可读介质。例如，如果指令是从网站、服务器或其它远程源通过同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(digital subscriber line，DSL)或无线技术(例如红外、无线电、微波等)发送的，则介质的定义包括同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL或无线技术(例如红外、无线电和微波等)。但是，应当理解的是，计算机可读存储介质和数据存储介质并不包括连接、载波、信号或其它瞬时性介质，而是涉及非瞬时性有形存储介质。本文所使用的磁盘和光盘包括压缩光盘(compact disc，CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(digital versatile disc，DVD)、软盘和蓝光光盘，其中，磁盘通常以磁性方式再现数据，而光盘利用激光以光学方式再现数据。以上各项的组合也应包括在计算机可读介质的范围内。
指令可以通过一个或多个数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、通用微处理器、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程逻辑阵列(field programmable logic array，FPGA)或其它等效集成或离散逻辑电路等一或多个处理器来执行。因此，本文所使用的术语“处理器”可以指上述结构中的任一种或适于实现本文所述技术的任何其它结构。另外，在一些方面中，本文描述的各种功能可以提供在用于编码和解码的专用硬件和/或软件模块内，或者并入在组合编解码器中。而且，这些技术可以在一个或多个电路或逻辑元件中完全实现。
本发明技术可以在多种设备或装置中实现，这些设备或装置包括无线手机、集成电路(integrated circuit，IC)或一组IC(例如芯片组)。本发明描述了各种组件、模块或单元，以强调用于执行所公开技术的设备的功能方面，但未必需要由不同的硬件单元实现。实际上，如上所述，各种单元可以结合合适的软件和/或固件组合在编解码器硬件单元中，或者通过互操作硬件单元(包括如上所述的一个或多个处理器)的集合来提供。
本发明公开了以下其它方面。
示例1.一种对图像的样本值进行滤波的方法，所述图像包括第一块和第二块，所述第一块和所述第二块在块边界上相邻，其中，所述图像至少包括排列成n行m列的n×m个样本p(i，j)，其中，i是从1至n的行索引，j是从1至m的列索引，其中，i从1至k的样本p(i，j)属于所述第一块，i从k+1至n的样本属于所述第二块，其中，k为小于n的整数，
其中，对于小于k的整数t，以及在1至m的范围内的整数j，所述方法包括：
通过对整数i在1至k–t–1的范围内的所述样本p(i，j)的值应用滤波器来生成滤波样本值，其中，所述滤波器由滤波器支持样本集合支持，其中，所述滤波器支持样本集合包括所述样本p(i，j)和一个或多个其它样本，其中，所述滤波器支持样本集合不包括行索引i'大于k–t–1的任何样本p(i'，j')，和/或
通过对整数i在k–t至k的范围内的所述样本p(i，j)的值应用滤波器来生成滤波样本值，其中，所述滤波器由滤波器支持样本集合支持，其中，所述滤波器支持样本集合包括所述样本p(i，j)和一个或多个其它样本，其中，所述滤波器支持样本集合不包括行索引i'小于k–t的任何样本p(i'，j')。
示例2.一种对图像的样本值进行滤波的方法，所述图像包括第一块和第二块，所述第一块和所述第二块在块边界上相邻，
其中，所述图像至少包括排列成n行m列的n×m个样本p(i，j)，其中，i是从1至n的行索引，j是从1至m的列索引，其中，i从1至k的样本p(i，j)属于所述第一块，i从k+1至n的样本属于所述第二块，其中，k为小于n的整数，
其中，对于小于k的整数t，从1至k的每个i，以及从1至m的每个j，所述方法包括：
通过对样本p(i，j)的值应用滤波器来生成滤波样本值，其中，所述滤波器由滤波器支持样本集合支持，其中，所述滤波器支持样本集合包括所述样本p(i，j)和一个或多个其它样本，其中，如果i在1至k–t–1的范围内，则所述滤波器支持样本集合不包括行索引i'大于k–t–1的任何样本p(i'，j')，并且其中，如果i在k–t至k的范围内，则所述滤波器支持样本集合不包括行索引i'小于k–t的任何样本p(i'，j')。
示例3.根据示例1或2所述的方法，其中，所述第一块为第一编码树单元(codingtree unit，CTU)，并且所述第二块为第二CTU。
示例4.根据示例1至3中任一项的方法，其中，t为2、3、4、5或6。
示例5.根据示例1至4中任一项所述的方法，
其中，对于1至k–t–1范围内的每个i，以及对于1至m范围内的每个j，所述滤波器支持样本集合包括i'在1至k–t–1范围内的多个样本p(i'，j')；
对于k–t至k范围内的每个i，以及对于1至m中的每个j，所述滤波器支持样本集合包括i等于或大于k–t的多个样本p(i'，j')。
示例6.根据示例5所述的方法，其中，对于k–t至k范围内的每个i，以及对于1至m中的每个j，所述滤波器支持样本集合还包括i'大于k的一个或多个样本p(i'，j')。
示例7.根据示例1至6中任一项所述的方法，其中，所述滤波器为环内滤波器。
示例8.根据示例1至7中任一项所述的方法，其中，所述滤波器包括去块效应滤波器。
示例9.根据示例1至8中任一项所述的方法，其中，所述滤波器包括去块效应滤波器、样本自适应偏移滤波器(sample adaptive offset，SAO)、自适应环路滤波器(adaptiveloop filter，ALF)或交叉分量自适应环路滤波器(cross component adaptive loopfilter，CCALF)。
示例10.根据示例1至9中任一项所述的方法，包括：
确定所述第一块的样本值；
将所述滤波器应用于所述第一块的行1至k–t–1的样本值；
将所述第一块的行k–t至k的所述样本值存储在缓冲区中；
确定所述第二块的样本值；
将所述滤波器应用于已经存储在所述缓冲区中的所述第一块的行k–t的样本值。
示例11.根据示例1至10中任一项所述的方法，其中，所述滤波器是自适应环路滤波器或交叉分量自适应环路滤波器，或者所述自适应滤波器通过访问所述当前块的样本以及所述块周围的样本的分类步骤确定。
示例12.根据示例11所述的方法，其中，当所述块周围的所述样本不可用时，所述自适应滤波器通过归一化值确定，其中，所述归一化值是正整数值且取决于给定块周围的可访问样本的数量。
示例13.根据示例11或12所述的方法，其中，所述归一化值与所述可访问样本的数量成反比关系。
示例14.根据示例10至13中任一项所述的方法，其中，当不是所有所述块周围的所述样本可用时，所述归一化值为96。
示例15.根据示例10至14中任一项所述的方法，其中，当所有所述块周围的所述样本可用时，所述归一化值为64。
示例16.根据示例1至10中任一项所述的方法，其中，所述滤波器是自适应环路滤波器。
示例17.根据示例1至10中任一项所述的方法，其中，当无法访问所需样本以对给定样本进行滤波时，应用对称填充操作。
示例18.根据示例17所述的方法，其中，所述对称填充操作定义为用可用于滤波操作的直接相邻样本替换不可用的样本。
示例19.根据示例17或18所述的方法，其中，所述对称填充操作定义为一种方法，所述方法通过在所述滤波器的两侧应用所述填充操作来使所述滤波器对称，即使在一侧应用所述填充操作，所述滤波器的样本仍可访问。
示例20.根据示例1至19中任一项所述的方法，其中，所述图像包括在视频序列的帧中。
示例21.根据示例1至20中任一项所述的方法，其中，所述方法用于编码或解码所述图像，或者用于编码或解码包括所述图像的视频序列。
示例22.根据示例1至21中任一项所述的方法，其中，在所述滤波过程中使用的舍入值取决于所述样本p(i，j)的垂直位置(y坐标)。
示例23.根据示例1至22中任一项所述的方法，其中，在所述滤波过程中使用的舍入值取决于样本p(i，j)的垂直位置(y坐标)和所述滤波过程中使用的量化值(例如>>右移值)。
示例24.根据示例23所述的方法，其中，当所述量化值由变量Q指示时，所述舍入值等于pow(2,Q-1)，所述变量根据所述样本p(i，j)的垂直位置(y坐标)获得。
示例25.根据示例22至24中任一项所述的方法，其中，当所述样本p(i，j)的垂直位置(y坐标)满足以下条件中的任何一个时，所述舍入值等于512：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1(在一些示例中，对于色度，t等于2；对于亮度，t等于4)。
示例26.根据示例22至25中任一项所述的方法，其中，当所述样本p(i，j)的垂直位置(y坐标)不满足以下条件中的任何一个时，所述舍入值等于64：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或y＝＝CtbSizeY–t，或y＝＝ctbHeightC–t，或y＝＝ctbHeightC–t–1。
示例27.一种编码器(20)，包括处理电路，用于执行根据示例1至26中任一项所述的方法。
示例28.一种解码器(30)，包括处理电路，用于执行根据示例1至26中任一项所述的方法。
示例29.一种计算机程序，包括程序代码，所述程序代码用于执行根据示例1至26中任一项所述的方法。
示例30.一种解码器，包括：
一个或多个处理器；
非瞬时性计算机可读存储介质，与所述处理器耦合并存储由所述处理器执行的程序，其中，当所述程序由所述处理器执行时，使所述解码器执行根据示例1至26中任一项所述的方法。
示例31.一种编码器，包括：
一个或多个处理器；
非瞬时性计算机可读存储介质，与所述处理器耦合并存储由所述处理器执行的程序，其中，当所述程序由所述处理器执行时，使所述编码器执行根据示例1至26中任一项所述的方法。
Claims (18)
1.一种对图像的样本值进行滤波的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所述图像的块的重建样本值；
根据码流获取用于自适应环路滤波的滤波系数；
根据所述滤波系数和所述块的所述重建样本值获取和值；
根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；
根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波重建样本值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY，其中，sum是所述和值，alfShiftY是一个变量，所述变量根据所述样本的所述垂直位置确定。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述样本的所述垂直位置满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于10：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或
y＝＝CtbSizeY–t，或
y＝＝ctbHeightC–t，或
y＝＝ctbHeightC–t–1，
其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding tree block，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，当所述样本的所述垂直位置不满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于7：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或
y＝＝CtbSizeY–t，或
y＝＝ctbHeightC–t，或
y＝＝ctbHeightC–t–1，
其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding tree block，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，当y等于0时，alfShiftY等于10。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，当y不等于0时，alfShiftY等于7。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述样本在所述块中的所述垂直位置是色度样本位置或亮度样本位置。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述舍入过程包括：
将根据所述垂直位置确定的值与所述和值相加，以获取相加后的和值；
根据所述垂直位置对所述相加后的和值进行移位。
9.一种视频解码装置，其特征在于，包括：
重建模块，用于获取图像的块的重建样本值；
解析模块，用于根据码流获取用于自适应环路滤波的滤波系数；
计算模块，用于根据所述滤波系数和所述块的所述重建样本值获取和值；
舍入模块，用于根据样本在所述块中的垂直位置对所述和值进行舍入，以获取舍入的和值；
滤波模块，用于根据所述舍入的和值，获取所述块的滤波重建样本值。
10.根据权利要求9所述的视频解码装置，其特征在于，所述舍入的和值等于(sum+(1<<(alfShiftY–1)))>>alfShiftY，其中，sum是所述和值，alfShiftY是一个变量，所述变量根据所述样本的所述垂直位置确定。
11.根据权利要求10所述的视频解码装置，其特征在于，当所述样本的所述垂直位置满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于10：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或
y＝＝CtbSizeY–t，或
y＝＝ctbHeightC–t，或
y＝＝ctbHeightC–t–1，
其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding tree block，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
12.根据权利要求10或11所述的视频解码装置，其特征在于，当所述样本的所述垂直位置不满足以下任何一个条件时，alfShiftY等于7：
y＝＝CtbSizeY–t–1，或
y＝＝CtbSizeY–t，或
y＝＝ctbHeightC–t，或
y＝＝ctbHeightC–t–1，
其中，y是所述样本的所述垂直位置，CtbSizeY是编码树块(coding tree block，CTB)大小，ctbHeightC是所述CTB的高度，t是整数值。
13.根据权利要求10至12中任一项所述的视频解码装置，其特征在于，当y等于0时，alfShiftY等于10。
14.根据权利要求10至14中任一项所述的视频解码装置，其特征在于，当y不等于0时，alfShiftY等于7。
15.根据权利要求9至14中任一项所述的视频解码装置，其特征在于，所述样本在所述块中的所述垂直位置是色度样本位置或亮度样本位置。
16.根据权利要求9至15中任一项所述的视频解码装置，其特征在于，所述舍入模块用于：
将根据所述垂直位置确定的值与所述和值相加，以获取相加后的和值，并且根据所述垂直位置对所述相加后的和值进行移位，以获取所述舍入的和值。
17.一种解码器，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
非瞬时性计算机可读存储介质，与所述处理器耦合并存储由所述处理器执行的程序，其中，当所述处理器执行所述程序时，所述程序使所述解码器执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。
18.一种非瞬时性计算机可读介质，其特征在于，所述非瞬时性计算机可读介质携带程序代码，当计算机设备执行所述程序代码时，所述程序代码使所述计算机设备执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。
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