CN116530081B - 视频解码方法及视频解码装置 - Google Patents

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Abstract

本公开的各方面提供了方法和装置，该装置包括处理电路，该处理电路通过确定对应于多个运动矢量分辨率(MVR)对中的每个MVR对的模板匹配(TM)代价来对当前块的多个MVR对执行TM。当前块是使用仿射自适应运动矢量预测(AMVP)模式进行预测的。每个MVR对包括：与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR，以及与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR。每个TM代价基于当前块的当前模板和相应MVR对的双向预测器来确定。双向预测器依赖于第一参考图片中的第一参考模板和第二参考图片中的第二参考模板。基于所确定的对应TM代价来选择MVR对。

Description

视频解码方法及视频解码装置
援引并入
本申请要求于2022年10月13日提交的题为“TEMPLATE-MATCHING BASED ADAPTIVEMOTION VECTOR RESOLUTION(AMVR)FOR BI-PREDICTION AND AN AFFINE MODE”的美国专利申请第17/965,729号的优先权权益，该美国专利申请要求于2021年11月1日提交的题为“TEMPLATE-MATCHING BASED ADAPTIVE MOTION VECTOR RESOLUTION(AMVR)FOR BI-PREDICTION AND AFFINE MODE”的美国临时申请第63/274,273号的优先权权益。所有在先申请的全部内容通过引用并入本文中。
技术领域
本申请描述了总体上涉及视频编解码的实施例。
背景技术
此文所提供的背景技术说明以对本公开的上下文作一般性说明为目的。发明人的某些工作(即已在此背景技术部分中作出描述的工作)以及说明书中关于某些尚未成为申请日之前的现有技术的方面，无论是以明确或隐含的方式均不被视为相对于本公开的现有技术。
未压缩的数字图像和/或视频可以包括一系列图片，每个图片具有例如为1920x1080的亮度样本及相关的色度样本的空间维度。该一系列图片可以具有例如每秒60幅图片或60Hz的固定的或可变的图片速率(也非正式地称为帧率)。未压缩的图像和/或视频具有特定的比特速率要求。例如，每样本8个比特的1080p60 4：2：0的视频(60Hz帧率下的亮度样本分辨率为1920x1080)需要接近1.5Gbit/s的带宽。一小时的此类视频需要600GB以上的存储空间。
图像和/或视频编码和解码的一个目的可以是通过压缩来减少输入的图像和/或视频信号中的冗余。压缩可以有助于减小上述带宽和/或存储空间需求，在某些情况下可以减小两个数量级或大于两个数量级。尽管本文的描述使用视频编码/解码作为说明性示例，但在不脱离本公开的精神的情况下，同样的技术可以以类似的方式应用于图像编码/解码。可以采用无损压缩和有损压缩，以及它们的组合。无损压缩是指可以从已压缩的原始信号中重建原始信号的精确副本的技术。当使用有损压缩时，已重建的信号可能与原始信号不同，但是原始信号和重建的信号之间的失真足够小，以使已重建的信号可用于预期的应用。在视频的情况下，广泛使用有损压缩。可容忍的失真量取决于应用，例如某些消费者流媒体应用的用户相比电视分配应用的用户来说可以容忍更高的失真。可达到的压缩率可以反映：更高的可容许/接受的失真可以产生更高的压缩率。
视频编码器和视频解码器可以利用多种广泛类别的技术，例如包括：运动补偿、变换处理、量化以及熵编码。
视频编解码器技术可以包括称为帧内编码的技术。在帧内编码中，在不参考来自先前重建的参考图片的样本或其他数据的情况下表示样本值。在某些视频编解码器中，图片在空间上细分为样本块。当所有的样本块都以帧内模式编码时，该图片可以是帧内图片。帧内图片及其派生方式(例如独立的解码器刷新图片)可以用于重置解码器状态，并且因此可以用作编码视频码流和视频会话中的第一张图片，或者用作静止图像。可以使帧内块的样本进行变换，并且可以在熵编码之前对变换系数进行量化。帧内预测可以是一种使预变换域中的样本值最小化的技术。在某些情况下，变换后的DC值越小，且AC系数越小，则在给定的量化步长尺寸下就需要越少的比特来表示熵编码后的块。
诸如在例如MPEG-2代编码技术所应用的，传统帧内编码不使用帧内预测。然而，一些较新的视频压缩技术包括基于例如周围样本数据和/或元数据尝试的技术，该周围样本数据和/或元数据是在数据块的编码/解码期间获得的。此类技术此后称为“帧内预测”技术。注意，至少在某些情况下，帧内预测仅使用来自正在重建的当前图片的参考数据，而不使用来自参考图片的参考数据。
帧内预测可以有许多不同的形式。当在给定的视频编码技术中可以使用不止一种这样的技术时，可以以使用特定技术的特定的帧内预测模式对使用中的特定技术进行编码。在某些情况下，帧内预测模式可以具有子模式和/或参数，其中，该子模式和/或参数可以单独编码或包括在限定所使用的预测模式的模式码字中。针对给定的模式、子模式和/或参数组合使用哪个码字可能会对通过帧内预测对编码效率增益产生影响，且用于将码字转换为码流的熵编码技术同样对其也可以产生影响。
H.264引入了某种帧内预测模式，并在H.265中对其进行了改进，并在诸如联合探索模型(Joint Exploration Model，JEM)、下一代视频编码(Versatile Video Coding，VVC)、基准集(Benchmark Set，BMS)等新的编码技术中进一步进行了改进。可以使用已经可用样本的相邻样本值来形成预测器块。根据方向将相邻样本的样本值复制到预测器块中。对所使用方向的参考可以编码在码流中，或者可以对其本身进行预测。
参考图1A，右下方描绘的是从H.265中限定的33种可能的预测器方向(对应于35种帧内模式中的33种角度模式)中获知的9个预测器方向的子集。箭头收敛的点(101)表示正在被预测的样本。箭头表示正在被预测的样本的方向。例如，箭头(102)指示从与水平线成45度角的右上方向的一个或多个样本中预测样本(101)。同样，箭头(103)表示从与水平线成22.5度角的样本(101)的左下方向的一个或多个样本中预测样本(101)。
仍参考图1A，在左上角描绘了一个4x4个样本的正方形块(104)(由粗体虚线表示)。正方形块(104)包含16个样本，每个样本使用“S”及其在Y维度上的位置(例如，行索引)和其在X维度上的位置(例如，列索引)来标记。例如，样本S21是Y维度上(从顶部开始)的第二个样本，以及X维度上(从左侧开始)的第一个样本。类似地，样本S44在Y维度和X维度上都是块(104)中的第四个样本。由于块的大小为4x4个样本，因此S44在右下角。图中还示出了参考样本，它们遵循类似的编号方案。参考样本用R及其相对于块(104)的Y位置(例如行索引)和X位置(列索引)来标记。在H.264和H.265二者中，预测样本都与正在重建的块相邻，因此，无需使用负值。
帧内图片预测可以通过从信号通知的预测方向所指示的相邻样本复制参考样本值来工作。例如，假设已编码视频码流包括信令(signaling)，该信令针对该块指示与箭头(102)一致的预测方向，也就是说，样本是从与水平方向成45度角的右上角的预测样本进行预测的。在这种情况下，根据同一个参考样本R05预测样本S41、S32、S23和S14。然后，根据参考样本R08预测样本S44。
在某些情况下，尤其是当方向不能被45度整除时，可以例如通过插值来组合多个参考样本的值，以便计算参考样本。
随着视频编码技术的发展，可能的方向的数量已经增加。在H.264(2003年)中，可以表示九个不同的方向。这一数字在H.265(2013年)增加到33。目前，JEM/VVC/BMS可以支持多达65个方向。已经进行了实验以识别最可能的方向，并且熵编码中的某些技术被用来以少量的比特来表示那些可能的方向，对不太可能的方向接受一定的代价。此外，有时可以根据在已经解码的相邻块中使用的相邻方向来预测方向本身。
图1B示出了根据JEM的65个帧内预测方向的示意图(110)，以示出预测方向的数量随着时间的推移而增加。
表示已编码视频码流中的方向的帧内预测方向比特的映射可以根据视频编码技术的不同而不同。例如，这种映射的范围可以从简单的直接映射到码字，再到涉及最可能模式的复杂自适应方案，以及类似的技术。但是，在大多数情况下，可能存在某些方向，与某些其他方向相比，在视频内容中统计出现的可能性较小。由于视频压缩的目标是减少冗余，因此，在运作良好的视频编解码技术中，那些不太可能出现的方向相比可能出现的方向将由更多数量的比特表示。
可以使用具有运动补偿的帧间图片预测来执行图片和/或视频编码和解码。运动补偿可以是有损压缩技术，并且可以涉及下述技术：来自先前重建的图片或其部分(参考图片)的样本数据的块在沿由运动矢量(此后称为MV)指示的方向进行空间偏移之后，被用于预测新重建的图片或图片部分。在一些情况下，参考图片可以与当前正在重建的图片相同。MV可以具有X和Y两个维度，或具有三个维度，第三个维度指示正在使用的参考图片(后者间接地可以是时间维度)。
在一些视频压缩技术中，可以根据其他MV来预测适用于样本数据的某个区域的MV，例如根据在空间上与正在重建的区域相邻的样本数据的另一个区域相关的、且解码顺序在该MV之前的那些MV来预测。这样做可以大大减少编码MV所需的数据量，从而消除冗余并增加压缩率。MV预测可以有效地工作，例如，由于在对从相机获得的输入视频信号(称为自然视频)进行编码时，存在以下统计可能性：比单个MV适用的区域更大的区域沿相似的方向移动，因此，在某些情况下，可以使用从相邻区域的MV导出的相似运动矢量来预测该更大的区域。这使得为给定区域找到的MV与根据周围MV所预测的MV相似或相同，进而在熵编码之后，该为给定区域找到的MV可以用比直接编码MV时使用的比特数更少的比特数来表示。在一些情况下，MV预测可以是从原始信号(即样本流)中派生出的信号(即MV)的无损压缩的示例。在其他情况下，例如由于根据多个周围MV计算预测器时出现舍入误差，MV预测本身可能是有损的。
H.265/HEVC(ITU-T Rec.H.265，“High Efficiency Video Coding(高效视频编解码)”，2016年12月)中描述了各种MV预测机制。在H.265提供的多种MV预测机制中，参考图2描述的是下文称为“空间合并”的技术。
参考图2，当前块(201)包括在运动搜索过程中已由编码器发现的样本，这些样本可根据已在空间上偏移的相同大小的先前块来预测。从与一个或多个参考图片相关联的元数据中导出MV，而非对MV直接编码，例如使用与被标记为A0、A1和B0、B1、B2(分别对应202到206)的五个周围样本中的任一样本相关联的MV，(按解码次序)从最近的参考图片的元数据中导出该MV。在H.265中，MV预测可以使用相邻块也正在使用的相同参考图片的预测器。
发明内容
本公开的各方面提供了视频编码和解码的方法和装置。在一些示例中，视频解码的装置包括处理电路。该处理电路被配置成从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息。预测信息指示当前块是使用双向预测来预测的。处理电路可以通过确定对应于多个运动矢量分辨率(motion vector resolution，MVR)对中的每个MVR对的模板匹配(template matching，TM)代价来对该多个MVR对执行TM。每个MVR对包括：(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR，以及(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR。每个TM代价可以至少基于当前块的当前模板的一部分以及相应MVR对的双向预测器来确定，其中，双向预测器依赖于与该相应MVR对的第一MVR对应的第一参考图片中的第一参考模板的一部分以及与该相应MVR对的第二MVR对应的第二参考图片中的第二参考模板的一部分。处理电路可以基于所确定的对应TM代价来选择MVR对。处理电路基于所选择的MVR对来重建当前块。
在实施例中，处理电路基于所确定的对应TM代价对多个MVR对进行重新排序，并从经重新排序的多个MVR对中选择MVR对。
在实施例中，当前块的当前模板的全部包括整个当前模板。对于每个MVR对，第一参考模板的全部包括整个第一参考模板，第二参考模板的全部包括整个第二参考模板。
在示例中，针对每个MVR对，处理电路基于具有MVR对中的第一MVR的第一运动矢量(motion vector，MV)确定第一参考模板，并且基于具有MVR对中的第二MVR的第二MV确定第二参考模板。
在示例中，针对每个MVR对，对应于相应MVR对的双向预测器是与相应MVR对中的第一MVR对应的第一参考模板和与相应MVR对中的第二MVR对应的第二参考模板的加权平均。
在示例中，针对每个MVR对，每个MVR对中的第一MVR和相应MVR对中的第二MVR相同。
在示例中，多个MVR对中的一个MVR对的第一MVR与多个MVR对中的该一个MVR对的第二MVR不同。
在实施例中，预测信息包括指示对多个MVR对执行TM的标志。
在实施例中，预测信息指示当前块是使用仿射自适应运动矢量预测(adaptivemotion vector prediction，AMVP)模式来预测的。当前模板包括多个当前子块模板。针对多个MVR对中的每个MVR对，处理电路基于多个当前子块模板和对应的第一MV来分别确定第一参考模板中的多个第一参考子块模板。第一MV可以依赖于相应的当前子块模板的位置和当前块的仿射参数。处理电路基于多个当前子块模板和对应的第二MV来分别确定第二参考模板中的多个第二参考子块模板。第二MV可以依赖于相应的当前子块模板的位置和当前块的仿射参数。双向预测器可以依赖于多个第一参考子块模板和多个第二参考子块模板。
在示例中，针对多个MVR对中的每个MVR对，多个第一参考子块模板中每个第一参考子块模板中的多个样本的运动信息相同。
在示例中，针对多个MVR对中的每个MVR对，处理电路基于使用光流的预测细化(prediction refinement using optical flow，PROF)的模式来确定多个第一参考子块模板，其中，多个第一参考子块模板中的一个第一参考子块模板中的两个样本的运动信息不同。
在实施例中，处理电路被配置成从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息。预测信息可以指示当前块是在仿射AMVP模式下使用双向预测来预测的。处理电路可以通过确定对应于多个MVR对中的每一个MVR对的TM代价来对该多个MVR对执行TM。每个MVR对包括：(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR，以及(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR。每个TM代价可以至少基于当前块的当前模板的一部分或全部以及相应MVR对的双向预测器来确定。双向预测器可以依赖于与相应MVR对的第一MVR对应的第一参考图片中的第一参考模板的一部分或全部，以及与相应MVR对的第二MVR对应的第二参考图片中的第二参考模板的一部分或全部。处理电路可以通过基于所确定的对应TM代价选择MVR对，以对多个MVR对执行TM。处理电路可以基于所选择的MVR对来重建当前块。
在实施例中，处理电路被配置成从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息。预测信息可以指示当前块是在AMVP模式下使用双向预测来预测的。处理电路可以通过确定对应于多个MVR对中的每个MVR对的TM代价来对该多个MVR对执行TM。每个MVR对包括：(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR，以及(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR。每个TM代价可以至少基于当前块的当前模板和相应MVR对的双向预测器来确定。双向预测器可以依赖于与相应MVR对的第一MVR对应的第一参考图片中的第一参考模板以及与相应MVR对的第二MVR对应的第二参考图片中的第二参考模板。处理电路可以通过基于所确定的对应TM代价选择MVR对，以对多个MVR对执行TM。处理电路可以基于所选择的MVR对来重建当前块。
本公开的方面还提供了一种非暂时性计算机可读存储介质，该存储介质存储可由至少一个处理器执行的程序，以执行视频解码的方法。
附图说明
根据以下具体实施方式以及附图，本公开主题的进一步特征、性质和各种优势将变得更加明显，在附图中：
图1A是帧内预测模式的示例性子集示意图。
图1B是示例性帧内预测方向的图示。
图2示出了当前块(201)和周围样本的示例。
图3是通信系统(300)的示例性框图的示意图。
图4是通信系统(400)的示例性框图的示意图。
图5是解码器的示例性框图的示意图。
图6是编码器的示例性框图的示意图。
图7示出了示例性编码器的框图。
图8示出了示例性解码器的框图。
图9示出了根据本公开实施例的空间合并候选的位置。
图10示出了根据本公开实施例的被考虑用于空间合并候选的冗余检查的候选对。
图11示出了用于时间合并候选的示例性运动矢量缩放。
图12示出了当前编码单元的时间合并候选的示例性候选位置。
图13A示出了4参数仿射运动模型的示例。
图13B示出了6参数仿射运动模型的示例。
图14示出了基于子块的仿射变换预测的示例。
图15示出了确定当前编码单元(CU)的仿射合并列表中的控制点运动矢量(control point motion vector，CPMV)候选的示例。
图16示出了当前块的空间近邻和时间近邻的示例。
图17显示了模板匹配的示例。
图18示出了应用于MVR集的模板匹配的示例。
图19示出了当使用双向预测模式编解码当前块时应用于MVR对的模板匹配的示例。
图20示出了当使用仿射模式编解码当前块时的模板匹配的示例。
图21示出了当使用仿射AMVP模式编解码当前块时的双向预测模板匹配的示例。
图22示出了PROF方法的示例。
图23示出了根据本申请公开实施例的概述编码过程的流程图。
图24示出了根据本申请公开实施例的概述解码过程的流程图。
图25示出了根据本申请公开实施例的概述解码过程的流程图。
图26示出了根据本申请公开实施例的概述解码过程的流程图。
图27是根据一个实施例的计算机系统的示意图。
具体实施方式
图3示出了通信系统(300)的示例性框图。通信系统(300)包括多个终端装置，这些终端装置可通过例如网络(350)彼此通信。举例来说，通信系统(300)包括通过网络(350)互连的第一终端装置对(310)和(320)。在图3的示例中，第一终端装置对(310)和(320)执行单向数据传输。举例来说，终端装置(310)可以对视频数据(例如由终端装置(310)采集的视频图片流)进行编码以通过网络(350)传输到另一终端装置(320)。已编码视频数据以一个或多个已编码视频码流形式传输。终端装置(320)可从网络(350)接收已编码视频数据，对已编码视频数据进行解码以恢复视频图片，以及根据恢复的视频数据显示视频图片。单向数据传输在媒体服务等应用中是较常见的。
在另一示例中，通信系统(300)包括执行已编码视频数据的双向传输的终端装置对(330)和(340)，该双向传输可例如在视频会议期间执行。对于双向数据传输，在一示例中，终端装置(330)和终端装置(340)中的每个终端装置可对视频数据(例如由终端装置采集的视频图片流)进行编码，以通过网络(350)传输到终端装置(330)和终端装置(340)中的另一终端装置。终端装置(330)和终端装置(340)中的每个终端装置还可接收由终端装置(330)和终端装置(340)中的另一终端装置传输的已编码视频数据，且可对该已编码视频数据进行解码以恢复视频图片，以及可根据恢复的视频数据在可访问的显示装置上显示视频图片。
在图3的示例中，终端装置(310)、终端装置(320)、终端装置(330)和终端装置(340)分别被示出为服务器、个人计算机和智能电话，但本申请公开的原理可不限于此。本申请公开的实施例适用于膝上型计算机、平板电脑、媒体播放器和/或专用视频会议装置。网络(350)表示在终端装置(310)、终端装置(320)、终端装置(330)和终端装置(340)之间传送已编码视频数据的任何数目的网络，包括例如有线(连线的)和/或无线通信网络。通信网络(350)可在电路交换和/或分组交换信道中交换数据。代表性的网络可包括电信网络、局域网、广域网和/或互联网。出于本申请的目的，除非在下文中有所解释，否则网络(350)的架构和拓扑对于本申请公开的操作来说可能是无关紧要的。
图4示出了所公开的主题，视频编码器和视频解码器在流式传输环境中的应用示例。所公开主题可以同等地适用于其它支持视频的应用，包括例如视频会议、数字电视(television，TV)、流式服务、在包括光盘(compact disc，CD)、数字视频光盘(digitalvideo disc，DVD)、存储棒等的数字介质上存储压缩视频等等。
流式传输系统可包括采集子系统(413)，该采集子系统可包括例如数码相机的视频源(401)，该视频源创建例如未压缩的视频图片流(402)。在示例中，视频图片流(402)包括由数码相机拍摄的样本。相较于已编码视频数据(404)(或已编码的视频码流)，视频图片流(402)被描绘为粗线以强调高数据量且可由电子装置(420)处理，该电子装置(320)包括耦接到视频源(401)的视频编码器(403)。视频编码器(403)可包括硬件、软件或软硬件组合以实现或实施如下文更详细地描述的所公开主题的各方面。相较于视频图片流(402)，已编码视频数据(404)(或已编码视频码流)被描绘为细线以强调较低数据量且可存储在流式传输服务器(405)上以供将来使用。一个或多个流式传输客户端子系统，例如图4中的客户端子系统(406)和客户端子系统(408)，可以访问流式传输服务器(405)以检索已编码视频数据(404)的副本(407)和副本(409)。客户端子系统(406)可包括例如电子装置(430)中的视频解码器(410)。视频解码器(410)对已编码视频数据的传入副本(407)进行解码，且产生可在显示器(412)(例如显示屏)或另一呈现装置(未描绘)上呈现的输出视频图片流(411)。在一些流式传输系统中，可根据某些视频编码/压缩标准对已编码视频数据(404)、视频数据(407)和视频数据(409)(例如视频码流)进行编码。该些标准的示例包括ITU-T H.265建议书。在示例中，正在开发的视频编码标准非正式地称为下一代视频编码(Versatile VideoCoding，VVC)。所公开的主题可用于VVC的上下文中。
应注意，电子装置(420)和电子装置(430)可包括其它组件(未示出)。举例来说，电子装置(420)可包括视频解码器(未示出)，且电子装置(430)还可包括视频编码器(未示出)。
图5示出了视频解码器(510)的示例性框图。视频解码器(510)可包括在电子装置(530)中。电子装置(530)可包括接收器(531)(例如接收电路)。该视频解码器(510)可用于代替图4的示例中的视频解码器(410)。
接收机(531)可以接收要由视频解码器(510)解码的一个或多个已编码视频序列。在一个实施例中，一次接收一个编码视频序列，其中，独立于其他已编码视频序列的解码对每个已编码视频序列进行解码。可从信道(501)接收已编码视频序列，该信道可以是通向存储已编码视频数据的存储装置的硬件/软件链路。接收器(531)可接收可转发到它们各自的使用实体(未标示)的已编码视频数据以及其它数据，例如，已编码音频数据和/或辅助数据流。接收器(531)可将已编码视频序列与其它数据分开。为了防止网络抖动，缓冲存储器(515)可耦接在接收器(531)与熵解码器/解析器(520)(此后称为“解析器(520)”)之间。在某些应用中，缓冲存储器(515)是视频解码器(510)的一部分。在其它情况下，该缓冲存储器(415)可设置在视频解码器(510)外部(未标示)。而在其它情况下，视频解码器(510)的外部设置缓冲存储器(未标示)以例如防止网络抖动，且在视频解码器(510)的内部可配置另一缓冲存储器(515)以例如处理播出定时。而当接收器(531)从具有足够带宽和可控性的存储/转发装置或从等时同步网络接收数据时，也可能不需要配置缓冲存储器(515)，或可以将该缓冲存储器做得较小。为了在互联网等尽力而为网络上使用，也可能需要缓冲存储器(515)，该缓冲存储器可相对较大且可有利地具有自适应性大小，且可至少部分地实施于操作系统或视频解码器(510)外部的类似元件(未标示)中。
视频解码器(510)可包括解析器(520)以根据已编码视频序列重建符号(521)。这些符号的类别包括用于管理视频解码器(510)的操作的信息，以及用以控制渲染装置(512)(例如，显示屏)等渲染装置的潜在信息，该显示装置不是电子装置(530)的整体部分，但可耦接到电子装置(530)，如图5所示。用于一个(或多个)渲染装置的控制信息可以是辅助增强信息(Supplemental Enhancement Information，SEI)消息或视频可用性信息(VideoUsability Information，VUI)的参数集片段(未标示)。解析器(520)可对接收到的已编码视频序列进行解析/熵解码。已编码视频序列的编码可根据视频编码技术或标准进行，且可遵循各种原理，包括可变长度编码、霍夫曼编码(Huffman coding)、具有或不具有上下文灵敏度的算术编码等等。解析器(520)可基于对应于群组的至少一个参数，从已编码视频序列提取用于视频解码器中的像素的子群中的至少一个子群的子群参数集。子群可包括图片群组(Group of Pictures，GOP)、图片、图块、切片、宏块、编码单元(Coding Unit，CU)、块、变换单元(Transform Unit，TU)、预测单元(Prediction Unit，PU)等等。解析器(520)还可从已编码视频序列提取信息，例如变换系数、量化器参数值、运动矢量等等。
解析器(520)可对从缓冲存储器(515)接收的视频序列执行熵解码/解析操作，从而创建符号(521)。
取决于已编码视频图片或一部分已编码视频图片(例如：帧间图片和帧内图片、帧间块和帧内块)的类型以及其它因素，符号(521)的重建可涉及多个不同单元。涉及哪些单元以及涉及方式可由解析器(520)从已编码视频序列解析的子群控制信息来控制。为了简洁起见，未描述解析器(520)与下文的多个单元之间的此类子群控制信息。
除已经提及的功能块以外，视频解码器(510)可在概念上细分成如下文所描述的数个功能单元。在商业约束下运行的实际实施例中，这些单元中的许多单元彼此紧密交互并且可以至少部分地彼此集成。然而，出于描述所公开主题的目的，概念上细分成下文的功能单元是适当的。
第一单元是缩放器/逆变换单元(551)。缩放器/逆变换单元(551)从解析器(520)接收作为一个(或多个)符号(521)的量化变换系数以及控制信息，包括使用哪种变换方式、块大小、量化因子、量化缩放矩阵等。缩放器/逆变换单元(551)可输出包括样本值的块，该样本值可输入到聚合器(555)中。
在一些情况下，缩放器/逆变换单元(551)的输出样本可属于帧内编码块。帧内编码块是不使用来自先前重建的图片的预测性信息，但可使用来自当前图片的先前重建部分的预测性信息的块。此类预测性信息可由帧内图片预测单元(552)提供。在一些情况下，帧内图片预测单元(552)采用从当前图片缓冲器(558)提取的周围已重建信息生成大小和形状与正在重建的块相同的块。举例来说，当前图片缓冲器(558)缓冲部分重建的当前图片和/或完全重建的当前图片。在一些情况下，聚合器(555)基于每个样本，将帧内预测单元(552)生成的预测信息添加到由缩放器/逆变换单元(551)提供的输出样本信息中。
在其它情况下，缩放器/逆变换单元(551)的输出样本可属于帧间编码和潜在运动补偿块。在此情况下，运动补偿预测单元(553)可访问参考图片存储器(557)以提取用于预测的样本。在根据属于块的符号(521)对提取的样本进行运动补偿之后，这些样本可通过聚合器(555)添加到缩放器/逆变换单元(551)的输出(在这种情况下被称作残差样本或残差信号)，从而生成输出样本信息。运动补偿预测单元(553)从参考图片存储器(557)内的地址获取预测样本可受到运动矢量控制，且该运动矢量以符号(521)的形式而供运动补偿预测单元(553)使用，该符号(421)可以具有例如X、Y和参考图片分量。运动补偿还可包括在使用子样本精确运动矢量时，从参考图片存储器(557)提取的样本值的内插、运动矢量预测机制等等。
聚合器(555)的输出样本可经受环路滤波器单元(556)中的各种环路滤波技术。视频压缩技术可以包括环路内滤波器技术，该环路内滤波器技术由已编码视频序列(也称为已编码视频码流)中包括的参数来控制，该参数作为来自解析器(520)的符号(521)可用于环路滤波器单元(556)。视频压缩还可以响应于在解码已编码图片或已编码视频序列的先前(按解码顺序)部分期间获得的元信息，以及响应于先前已重建和循环滤波的样本值进行。
环路滤波器单元(556)的输出可以是样本流，该样本流可输出到渲染装置(512)以及存储在参考图片存储器(557)，以用于后续的帧间图片预测。
一旦完全重建，某些已编码图片就可用作参考图片以用于将来预测。举例来说，一旦对应于当前图片的已编码图片被完全重建，且已编码图片(通过例如解析器(520))被识别为参考图片，则当前图片缓冲器(558)可变为参考图片存储器(557)的一部分，且可在开始重建后续已编码图片之前重新分配新的当前图片缓冲器。
视频解码器(510)可根据例如ITU-T H.265建议书标准或预定视频压缩技术来执行解码操作。在已编码视频序列遵循视频压缩技术或标准的语法以及视频压缩技术或标准中记录的配置文件的意义上，已编码视频序列可符合所使用的视频压缩技术或标准指定的语法。具体地说，配置文件可从视频压缩技术或标准中可用的所有工具中选择某些工具作为在该配置文件下可供使用的仅有工具。对于合规性，还要求已编码视频序列的复杂度处于视频压缩技术或标准的层级所限定的范围内。在一些情况下，层级限制最大图片大小、最大帧率、最大重建取样率(以例如每秒兆(mega)个样本为单位进行测量)、最大参考图片大小等。在一些情况下，由层级设定的限制可通过假想参考解码器(Hypothetical ReferenceDecoder，HRD)规范和在已编码视频序列中用信号表示的HRD缓冲器管理的元数据来进一步限定。
在实施例中，接收器(531)可连同已编码视频一起接收附加(冗余)数据。该附加数据可以被包括作为一个(或多个)已编码视频序列的一部分。该附加数据可由视频解码器(510)用以对数据进行适当解码和/或较准确地重建原始视频数据。附加数据可呈例如时间、空间或信噪比(signal noise ratio，SNR)增强层、冗余切片、冗余图片、前向纠错码等形式。
图6示出了视频编码器(603)的示例性框图。视频编码器(603)包括在电子装置(620)中。电子装置(620)包括传输器(640)(例如传输电路)。视频编码器(603)可用于代替图4的示例中的视频解码器(410)。
视频编码器(603)可从视频源(601)(并非图6示例中的电子装置(620)的一部分)接收视频样本，该视频源可采集将由视频编码器(603)编码的一个(或多个)视频图像。在另一实施例中，视频源(601)是电子装置(620)的一部分。
视频源(601)可提供将由视频编码器(603)编码的呈数字视频样本流形式的源视频序列，该数字视频样本流可具有任何合适位深(例如：8位、10位、12位……)、任何色彩空间(例如BT.601Y CrCB、RGB……)，和任何合适的采样结构(例如Y CrCb 4：2：0、Y CrCb 4：4：4)。在媒体服务系统中，视频源(601)可以是存储先前已准备的视频的存储装置。在视频会议系统中，视频源(601)可以是采集本地图像信息作为视频序列的相机。可将视频数据提供为多个单独的图片，当按顺序观看时，这些图片被赋予运动。图片自身可构建为空间像素阵列，其中取决于所用的取样结构、色彩空间等，每个像素可包括一个或多个样本。所属领域的技术人员可以很容易理解像素与样本之间的关系。下文侧重于描述样本。
根据实施例，视频编码器(603)可实时或在所要求的任何其它时间约束下，将源视频序列的图片编码且压缩成已编码视频序列(643)。施行适当的编码速度是控制器(650)的一个功能。在一些实施例中，控制器(650)控制如下文所描述的其它功能单元且在功能上耦接到所述其它功能单元。为了简洁起见，图中未标示耦接。由控制器(650)设置的参数可包括速率控制相关参数(图片跳过、量化器、率失真优化技术的λ值等)、图片大小、GOP布局、最大运动矢量搜索范围等。控制器(650)可被配置为具有其它合适的功能，这些功能涉及针对某一系统设计优化的视频编码器(603)。
在一些实施例中，视频编码器(603)被配置为在编码环路中进行操作。作为非常简化的描述，在示例中，编码环路可包括源编码器(630)(例如，负责基于待编码的输入图片和一个(或多个)参考图片创建符号，例如符号流)和嵌入于视频编码器(603)中的(本地)解码器(633)。解码器(633)以与(远程)解码器也将创建的方式类似的方式重建符号以创建样本数据。将重建的样本流(样本数据)输入到参考图片存储器(634)。由于符号流的解码产生与解码器位置(本地或远程)无关的位精确结果，因此参考图片存储器(634)中的内容在本地编码器与远程编码器之间也是按比特位精确对应的。换句话说，编码器的预测部分“看到”的参考图片样本与解码器将在解码期间使用预测时所“看到”的样本值完全相同。这种参考图片同步性基本原理(以及在例如因信道误差而无法维持同步性的情况下产生的漂移)也用于一些相关技术。
“本地”解码器(633)的操作可与例如已在上文结合图5详细描述视频解码器(510)的“远程”解码器相同。然而，另外简要参考图5，当符号可用且熵编码器(645)和解析器(520)能够无损地将符号编码/解码为已编码视频序列时，包括缓冲存储器(515)和解析器(520)在内的视频解码器(510)的熵解码部分，可能无法完全在本地解码器(633)中实施。
在实施例中，除了解码器中存在的解析/熵解码之外的解码器技术以相同或基本相同的功能形式存在于相应的编码器中。由此，所公开主题侧重于解码器操作。可简化编码器技术的描述，因为编码器技术与全面地描述的解码器技术互逆。下文提供了在某些区域中的更详细的描述。
在操作期间，在一些示例中，源编码器(630)可执行运动补偿预测编码。参考来自视频序列中被指定为“参考图片”的一个或多个先前已编码图片，该运动补偿预测编码对输入图片进行预测性编码。以此方式，编码引擎(632)对输入图片的像素块与一个(或多个)参考图片的像素块之间的差异进行编码，该参考图片可被选作该输入图片的一个(或多个)预测参考。
本地视频解码器(633)可基于源编码器(630)创建的符号，对可指定为参考图片的图片的已编码视频数据进行解码。编码引擎(632)的操作可有利地为有损过程。当已编码视频数据可在视频解码器(图6中未示)处被解码时，重建的视频序列通常可以是带有一些误差的源视频序列的副本。本地视频解码器(633)复制解码过程，该解码过程可由视频解码器对参考图片执行，且可使重建的参考图片存储在参考图片高速存储器(634)中。以此方式，视频编码器(603)可在本地存储重建的参考图片的副本，该副本与将由远端视频解码器获得的重建参考图片具有共同内容(不存在传输误差)。
预测器(635)可针对编码引擎(632)执行预测搜索。即，对于将要编码的新图片，预测器(635)可在参考图片存储器(634)中搜索可作为该新图片的适当预测参考的样本数据(作为候选参考像素块)或某些元数据，例如参考图片运动矢量、块形状等。预测器(635)可基于样本块逐像素块操作，以找到合适的预测参考。在一些情况下，如由预测器(635)获得的搜索结果所确定的那样，输入图片可具有从参考图片存储器(634)中存储的多个参考图片取得的预测参考。
控制器(650)可管理源编码器(630)的编码操作，包括例如设置用于对视频数据进行编码的参数和子群参数。
可在熵编码器(645)中对所有上述功能单元的输出进行熵编码。熵编码器(645)根据例如霍夫曼编码、可变长度编码、算术编码等技术对各种功能单元生成的符号施加无损压缩，从而将该符号转换成已编码视频序列。
传输器(640)可缓冲由熵编码器(645)创建的一个(或多个)已编码视频序列，从而为通过通信信道(660)进行传输做准备，该通信信道可以是通向将存储已编码视频数据的存储装置的硬件/软件链路。传输器(640)可将来自视频编码器(603)的已编码视频数据与要传输的其它数据合并，该其它数据例如是已编码音频数据和/或辅助数据流(未示出来源)。
控制器(650)可管理视频编码器(603)的操作。在编码期间，控制器(650)可以为每个已编码图片分配某一已编码图片类型，但这可能影响可应用于相应的图片的编码技术。例如，通常可将图片分配为以下任一种图片类型：
帧内图片(I图片)，其可以是不将序列中的任何其它图片用作预测源就可被编码和解码的图片。一些视频编解码器容许不同类型的帧内图片，包括例如独立解码器刷新(Independent Decoder Refresh，“IDR”)图片。本领域的技术人员了解I图片的变体及其相应的应用和特征。
预测性图片(P图片)，其可以是可使用帧内预测或帧间预测进行编码和解码的图片，该帧内预测或帧间预测使用至多一个运动矢量和参考索引来预测每个块的样本值。
双向预测性图片(B图片)，其可以是可使用帧内预测或帧间预测进行编码和解码的图片，该帧内预测或帧间预测使用至多两个运动矢量和参考索引来预测每个块的样本值。类似地，多个预测性图片可使用多于两个参考图片和相关联元数据以用于重建单个块。
源图片通常可在空间上细分成多个样本块(例如，4×4、8×8、4×8或16×16个样本的块)，且逐块进行编码。这些块可参考其它(已编码)块进行预测编码，该其它块由应用于块的相应图片的编码分配来确定。举例来说，I图片的块可进行非预测编码，或该块可参考同一图片的已编码的块来进行预测性编码(空间预测或帧内预测)。P图片的像素块可参考一个先前编码的参考图片通过空间预测或通过时域预测进行预测性编码。B图片的块可参考一个或两个先前编码的参考图片通过空间预测或通过时域预测进行预测性编码。
视频编码器(603)可根据例如ITU-T H.265建议书的预定视频编码技术或标准执行编码操作。在操作中，视频编码器(603)可执行各种压缩操作，包括利用输入视频序列中的时间和空间冗余的预测性编码操作。因此，已编码视频数据可符合所用视频编码技术或标准指定的语法。
在实施例中，传输器(640)可在传输已编码的视频时传输附加数据。源编码器(630)可将此类数据作为已编码视频序列的一部分。附加数据可包括时间/空间/SNR增强层、诸如冗余图片和切片等其它形式的冗余数据、SEI消息、VUI参数集片段等。
采集到的视频可作为呈时间序列的多个源图片(视频图片)。帧内图片预测(常常简化为帧内预测)利用给定图片中的空间相关性，而帧间图片预测则利用图片之间的(时间或其它)相关性。在示例中，将正在编码/解码的特定图片分割成块，正在编码/解码的特定图片被称作当前图片。在当前图片中的块类似于视频中先前已编码且仍被缓冲的参考图片中的参考块时，可通过称作运动矢量的矢量对当前图片中的块进行编码。该运动矢量指向参考图片中的参考块，且在使用多个参考图片的情况下，该运动矢量可具有识别参考图片的第三维度。
在一些实施例中，双向预测技术可用于帧间图片预测中。根据双向预测技术，使用两个参考图片，例如按解码次序都在视频中的当前图片之前(但按显示次序可能分别是过去和将来)的第一参考图片和第二参考图片。可通过指向第一参考图片中的第一参考块的第一运动矢量和指向第二参考图片中的第二参考块的第二运动矢量对当前图片中的块进行编码。可通过第一参考块和第二参考块的组合来预测该块。
此外，合并模式技术可用于帧间图片预测中以改善编码效率。
根据本申请公开的一些实施例，例如帧间图片预测和帧内图片预测的预测以块为单位执行。举例来说，根据HEVC标准，将视频图片序列中的图片划分成编码树单元(codingtree unit，CTU)以用于压缩，图片中的CTU具有相同大小，例如64×64像素、32×32像素或16×16像素。一般来说，CTU包括三个编码树块(coding tree block，CTB)，即，一个亮度CTB和两个色度CTB。还可将每个CTU递归地以四叉树拆分为一个或多个CU。举例来说，可将64×64像素的CTU拆分为一个64×64像素的CU，或4个32×32像素的CU，或16个16×16像素的CU。在示例中，分析每个CU以确定用于CU的预测类型，例如帧间预测类型或帧内预测类型。取决于时间和/或空间可预测性，将CU拆分为一个或多个PU。通常，每个PU包括亮度预测块(prediction block，PB)和两个色度PB。在实施例中，编解码(编码/解码)中的预测操作以预测块为单位来执行。以亮度预测块作为预测块的示例，预测块包括针对像素的值(例如，亮度值)的矩阵，所述像素为例如8×8像素、16×16像素、8×16像素、16×8像素等等。
图7示出了视频编码器(703)的示例性图。视频编码器(703)被配置为接收视频图片序列中的当前视频图片内的样本值的处理块(例如预测块)，且将该处理块编码到作为已编码视频序列的一部分的已编码图片中。在一个示例中，视频编码器(703)用于代替图4的示例中的视频解码器(410)。
在HEVC示例中，视频编码器(703)接收用于处理块的样本值的矩阵，该处理块为例如8×8样本的预测块等。视频编码器(703)使用例如率失真(rate-distortion，RD)优化来确定是否使用帧内模式、帧间模式或双向预测模式来最佳地编码该处理块。当在帧内模式中编码处理块时，视频编码器(703)可使用帧内预测技术以将处理块编码到已编码图片中；且当以帧间模式或双向预测模式编码处理块时，视频编码器(703)可分别使用帧间预测或双向预测技术将处理块编码到已编码图片中。在某些视频编码技术中，合并模式可以是帧间图片预测子模式，其中，在不借助预测器外部的已编码运动矢量分量的情况下，从一个或多个运动矢量预测器导出运动矢量。在某些其它视频编码技术中，可存在适用于主题块的运动矢量分量。在实施例中，视频编码器(703)包括其它组件，例如用于确定处理块模式的模式决策模块(未示出)。
在图7的示例中，视频编码器(703)包括如图7所示的耦接到一起的帧间编码器(730)、帧内编码器(722)、残差计算器(723)、开关(726)、残差编码器(724)、通用控制器(721)和熵编码器(725)。
帧间编码器(730)被配置为接收当前块(例如处理块)的样本、比较该块与参考图片中的一个或多个参考块(例如先前图片和后来图片中的块)、生成帧间预测信息(例如根据帧间编码技术的冗余信息描述、运动矢量、合并模式信息)、以及基于帧间预测信息使用任何合适的技术计算帧间预测结果(例如已预测块)。在一些示例中，参考图片是基于已编码的视频信息解码的已解码参考图片。
帧内编码器(722)被配置为接收当前块(例如处理块)的样本、在一些情况下比较该块与同一图片中已编码的块、在变换之后生成量化系数、以及在一些情况下还(例如根据一个或多个帧内编码技术的帧内预测方向信息)生成帧内预测信息。在示例中，帧内编码器(722)还基于帧内预测信息和同一图片中的参考块计算帧内预测结果(例如已预测块)。
通用控制器(721)被配置为确定通用控制数据，且基于该通用控制数据控制视频编码器(703)的其它组件。在示例中，通用控制器(721)确定块的模式，且基于该模式将控制信号提供到开关(726)。举例来说，当该模式是帧内模式时，通用控制器(721)控制开关(726)以选择供残差计算器(723)使用的帧内模式结果，且控制熵编码器(725)以选择帧内预测信息且将该帧内预测信息添加在码流中；以及当该模式是帧间模式时，通用控制器(721)控制开关(726)以选择供残差计算器(723)使用的帧间预测结果，且控制熵编码器(725)以选择帧间预测信息且将该帧间预测信息添加在码流中。
残差计算器(723)被配置为计算所接收的块与选自帧内编码器(722)或帧间编码器(730)的预测结果之间的差(残差数据)。残差编码器(724)被配置为基于残差数据操作，以对残差数据进行编码以生成变换系数。在示例中，残差编码器(724)被配置为将残差数据从空间域转换至频域，且生成变换系数。变换系数接着经受量化处理以获得量化的变换系数。在各种实施例中，视频编码器(703)还包括残差解码器(728)。残差解码器(728)被配置为执行逆变换，且生成已解码残差数据。已解码残差数据可适当地由帧内编码器(722)和帧间编码器(730)使用。举例来说，帧间编码器(730)可基于已解码残差数据和帧间预测信息生成已解码块，且帧内编码器(722)可基于已解码残差数据和帧内预测信息生成已解码块。适当处理已解码块以生成已解码图片，且在一些示例中，该已解码图片可在存储器电路(未示出)中缓冲并用作参考图片。
熵编码器(725)被配置为将码流格式化以包括已编码的块。熵编码器(725)被配置为根据例如HEVC标准的合适标准而在码流中包括各种信息。在示例中，熵编码器(725)被配置为将通用控制数据、所选预测信息(例如帧内预测信息或帧间预测信息)、残差信息和其它合适的信息包括在码流中。应注意，根据所公开的主题，当在帧间模式或双向预测模式的合并子模式中对块进行编码时，不存在残差信息。
图8示出了视频编码器(810)的示例性图。视频解码器(810)被配置为接收作为已编码视频序列的一部分的已编码图像，且对该已编码图像进行解码以生成重建的图片。在示例中，视频解码器(810)用于代替图4的示例中的视频解码器(410)。
在图8的示例中，视频解码器(810)包括如图8中所示的耦接到一起的熵解码器(871)、帧间解码器(880)、残差解码器(873)、重建模块(874)和帧内解码器(872)。
熵解码器(871)可被配置为根据已编码图片来重建某些符号，这些符号表示构成该已编码图片的语法元素。此类符号可包括例如用于对该块进行编码的模式(例如帧内模式、帧间模式、双向预测模式、后两者的合并子模式或另一子模式)以及可识别分别供帧内解码器(872)或帧间解码器(880)用以进行预测的某些样本或元数据的预测信息(例如帧内预测信息或帧间预测信息)。符号也可以包括呈例如量化的变换系数形式的残差信息等等。在示例中，当预测模式是帧间或双向预测模式时，将帧间预测信息提供到帧间解码器(880)；以及当预测类型是帧内预测类型时，将帧内预测信息提供到帧内解码器(872)。残差信息可经受逆量化并提供到残差解码器(873)。
帧间解码器(880)被配置为接收帧间预测信息，且基于该帧间预测信息生成帧间预测结果。
帧内解码器(872)被配置为接收帧内预测信息，且基于该帧内预测信息生成预测结果。
残差解码器(873)被配置为执行逆量化以提取解量化的变换系数，且处理该解量化的变换系数，以将残差信息从频域转换到空间域。残差解码器(873)还可能需要某些控制信息(用以包括量化器参数(QP))，且该信息可由熵解码器(871)提供(未标示数据路径，因为这仅仅是低量控制信息)。
重建模块(874)被配置为在空间域中组合由残差解码器(873)输出的残差信息与预测结果(可由帧间预测模块或帧内预测模块输出)以形成重建的块，该重建的块可以是重建的图片的一部分，该重建的图片继而可以是重建的视频的一部分。应注意，可执行诸如解块操作等其它合适的操作来改善视觉质量。
应注意，可使用任何合适的技术来实施视频编码器(403)、视频编码器(603)和视频编码器(703)以及视频解码器(410)、视频解码器(510)和视频解码器(810)。在实施例中，可使用一个或多个集成电路来实施视频编码器(403)、视频编码器(603)和视频编码器(703)以及视频解码器(410)、视频解码器(510)和视频解码器(810)。在另一实施例中，可使用执行软件指令的一个或多个处理器来实施视频编码器(403)、视频编码器(603)和视频编码器(603)以及视频解码器(410)、视频解码器(510)和视频解码器(810)。
在VVC中可以使用各种帧间预测模式。对于帧间预测的CU，运动参数可以包括一个(或多个)MV、一个或多个参考图片索引、参考图片列表使用索引以及用于生成帧间预测样本的某些编解码特征的附加信息。可以显式或隐式地用信号发送运动参数。当使用跳过模式对CU进行编解码时，CU可以与PU相关联，并且可以不具有显著的残差系数、不具有已编码运动矢量差(delta)或MV差(例如MVD)或参考图像索引。可以指定合并模式，在该模式中，从相邻的一个(或多个)CU(包括空间和/或时间候选)获得当前CU的运动参数以及例如在VVC中引入的可选的附加信息。合并模式不仅适用于跳过模式，还可以适用于帧间预测的CU。在示例中，合并模式的替选方案是显式传输运动参数，其中，针对每CU显式地用信号发送一个(或多个)MV、每个参考图片列表的对应参考图片索引、参考图片列表使用标志以及其他信息。
在实施例中，例如在VVC中，VVC测试模型(VVC Test model，VTM)参考软件包括一个或多个细化帧间预测编码工具，该细化帧间预测编码工具包括：扩展合并预测、合并运动矢量差(merge motion vector difference，MMVD)模式、具有对称MVD信令的AMVP模式、仿射运动补偿预测、基于子块的时间运动矢量预测(ubblock-based temporal motionvector prediction，SbTMVP)、自适应运动矢量分辨率(adaptive motion vectorresolution，AMVR)、运动场存储(1/16亮度样本MV存储和8×8运动场压缩)、具有CU级权重的双向预测(bi-prediction with CU-level weight，BCW)、双向光流(bi-directionaloptical flow，BDOF)、PROF、解码器侧运动矢量细化(decoder side motion vectorrefinement，DMVR)、组合的帧间帧内预测(combined inter and intra prediction，CIIP)、几何划分模式(geometric partitioning mode，GPM)等。下面详细描述帧间预测和其相关方法。
在一些示例中可以使用扩展合并预测。在诸如VTM4之类的示例中，通过按顺序包括以下五种类型的候选来构建合并候选列表：来自一个(或多个)空间上相邻的CU的一个(或多个)空间运动矢量预测器(motion vector predictor，MVP)、来自一个(或多个)同位CU的一个(或多个)时间MVP、来自先进先出(first-in-first-out，FIFO)表的一个(或多个)基于历史的MVP、一个(或多个)成对平均MVP、以及一个(或多个)零MV。
可以在切片报头中用信号发送合并候选列表的大小。在示例中，在VTM4中，合并候选列表的最大允许大小是6。对于以合并模式编解码的每个CU，可以使用截断一元二值化(truncated unary binarization，TU)来编码最佳合并候选的索引(例如，合并索引)。合并索引的第一bin可以用上下文编码(例如，上下文自适应二进制算术编码(context-adaptive binary arithmetic coding，CABAC))，并且其他bin可以使用旁路编码(bypasscoding)。
下面提供了每一类别的合并候选的生成过程的一些示例。在实施例中，如下推导出一个(或多个)空间候选。VVC中空间合并候选的推导可以与HEVC中的推导相同。在示例中，在位于图9所示位置的候选中选择最多四个合并候选。图9示出了根据本公开实施例的空间合并候选的位置。参考图9，推导的顺序是B1、A1、B0、A0、B2。只有当位置A0、B0、B1和A1的任一CU均不可用(例如，因为CU属于另一切片或另一图块)或被帧内编码时，才考虑位置B2。在添加位置A1处的候选之后，对剩余候选的添加进行冗余检查，该冗余检查确保将具有相同运动信息的候选排除在候选列表之外，从而提高编解码效率。
为了降低计算复杂度，在上述冗余检查中并不考虑所有可能的候选对。而是只考虑图10中箭头链接的候选对，并且仅在用于冗余检查的候选不具有相同的运动信息时将对应的候选添加到候选列表中。图10示出了根据本公开实施例的被考虑用于空间合并候选的冗余检查的候选对。参考图10，用相应箭头链接的对包括A1和B1、A1和A0、A1和B2、B1和B0以及B1和B2。因此，可以将位置B1、A0和/或B2处的候选与位置A1处的候选进行比较，并且可以将位置B0和/或B2处的候选与位置B1处的候选进行比较。
在实施例中，如下推导出一个(或多个)时间候选。在示例中，只有一个时间合并候选被添加到候选列表中。图11示出了时间合并候选的示例性运动矢量缩放。为了推导当前图片(1101)中的当前CU(1111)的时间合并候选，可以基于属于同位参考图片(1104)的同位CU(1112)来推导缩放的MV(1121)(例如，由图11中的虚线示出)。可以在切片报头中显式地用信号发送用于推导同位CU(1112)的参考图片列表。如图11中的虚线所示，可以获得时间合并候选的缩放MV(1121)。可以使用图片顺序计数(picture order count，POC)距离tb和td根据同位CU(1112)的MV来对缩放MV(1121)进行缩放。POC距离tb可以被限定为当前图片(1101)的当前参考图片(1102)与当前图片(1101)之间的POC差。POC距离td可以被限定为同位图片(1103)的同位参考图片(1104)与同位图片(1103)之间的POC差。可以将时间合并候选的参考图片索引设置为零。
图12示出了当前CU的时间合并候选的示例性候选位置(即，C0和C1)。可以在候选位置C0和C1之间选择用于时间合并候选的位置。候选位置C0位于当前CU的同位CU(1210)的右下角。候选位置C1位于当前CU的同位CU(1210)的中心。如果候选位置C0处的CU不可用、被帧内编码或在CTU的当前行之外，则使用候选位置C1推导时间合并候选。否则，例如，如果候选位置C0处的CU是可用的、被帧内编码的、且在CTU的当前行中时，使用候选位置C0推导时间合并候选。
在一些示例中，平移运动模型被应用于运动补偿预测(motion compensationprediction，MCP)。然而，平移运动模型可能不适于建模其他类型的运动，例如放大/缩小、旋转、透视运动和其他不规则运动。在一些实施例中，应用基于块的仿射变换运动补偿预测。在图13A中，当使用4参数仿射模型时，块的仿射运动场由两个控制点(control points，CP)CP0和CP1的两个控制点运动矢量CPMV0和CPMV1表示。在图13B中，当使用6参数仿射模型时，块的仿射运动场由CP(CP0、CP1和CP2)的三个CPMV(CPMV0、CPMV1和CPMV3)表示。
对于4参数仿射运动模型，块中采样位置(x，y)处的运动矢量推导为：
对于6参数仿射运动模型，块中采样位置(x，y)处的运动矢量推导为：
在公式1和公式2中，(mv0x，mv0y)是左上角控制点的运动矢量，(mv1x，mv1y)是右上角控制点的运动矢量，(mv2x，mv2y)是左下角控制点的运动矢量。此外，坐标(x，y)与相应块的左上角相对，并且W和H表示相应块的宽度和高度。
为了简化运动补偿预测，在一些实施例中，应用基于子块的仿射变换预测。例如，在图14中，使用4参数仿射运动模型，并确定两个CPMV：和/>为了推导从当前块(1410)划分的每个4×4(样本)亮度子块(1402)的运动矢量，根据公式1计算每个子块(1402)的中心样本的运动矢量(1401)，并四舍五入到1/16分数精度。然后，应用运动补偿插值滤波器以利用推导的运动矢量(1401)生成每个子块(1402)的预测。色度分量的子块大小设置为4×4。将4×4色度子块的MV计算为四个对应的4×4亮度子块的MV的平均值。
类似于平移运动帧间预测，在一些实施例中，采用两种仿射运动帧间预测模式，即，仿射合并模式和仿射AMVP模式。
在一些实施例中，仿射合并模式可以应用于宽度和高度都大于或等于8的CU。可以基于空间上相邻CU的运动信息来生成当前CU的仿射合并候选。最多可以有五个仿射合并候选，并且用信号发送索引以指示将用于当前CU的一个仿射合并候选。例如，以下三种类型的仿射合并候选用于形成仿射合并候选列表：
(i)从相邻CU的CPMV推导的继承仿射合并候选；
(ii)使用相邻CU的平移MV推导的构造仿射合并候选；以及
(iii)零MV。
在一些实施例中，最多可以有两个从相邻块的仿射运动模型推导的继承仿射候选，一个来自左侧相邻CU，一个来自上方相邻CU。例如，候选块可以位于图9所示的位置。对于左侧预测器，扫描顺序为A0>A1，对于上方预测器，扫描顺序为B0>B1>B2。仅选择来自每侧的第一个继承候选。在两个继承的候选之间不执行修剪检查。
当识别出相邻仿射CU时，所识别出的相邻仿射CU的CPMV用于推导当前CU的仿射合并列表中的CPMV候选。如图15所示，在仿射模式中对当前CU(1510)的左下相邻块A进行编码。获得包含块A的CU(1520)的左上角、右上角和左下角的运动矢量和/>当使用4参数仿射模型对块A进行编码时，根据/>和/>计算当前CU(1510)的两个CPMV：/>和/>在使用6参数仿射模型对块A进行编解码时，根据/>和/>计算当前CU的三个CPMV(未示出)。
通过对每个控制点的相邻平移运动信息进行组合来构建构造仿射候选。从图16所示的指定的空间近邻和时间近邻中推导控制点的运动信息。CPMVk(k＝1，2，3，4)代表第k个控制点。对于CPMV1，按顺序检查B2>B3>A2块，并使用第一个可用块的MV。对于CPMV2，检查B1>B0块，对于CPMV3，检查A1>A0块。如果块T处的时间MVP(TMVP)可用，则将其用作CPMV4。
在获得四个控制点的MV之后，基于该运动信息构建仿射合并候选。通过控制点MV的下列组合按顺序构建仿射合并候选：{CPMV1，CPMV2，CPMV3}，{CPMV1，CPMV2，CPMV4}，{CPMV1，CPMV3，CPMV4}，{CPMV2，CPMV3，CPMV4}，{CPMV1，CPMV2}，{CPMV1，CPMV3}。
3个CPMV的组合构建6参数仿射合并候选，2个CPMV的组合构建4参数仿射合并候选。为了避免运动缩放处理，如果控制点的参考索引不同，则丢弃控制点MV的相关组合。
在检查了继承仿射合并候选和构造仿射合并候选之后，如果列表仍然未满，则在合并候选列表的末尾插入零MV。
在一些实施例中，仿射AMVP模式可以应用于宽度和高度都大于或等于16的CU。将CU级的仿射标志写入码流以指示是否使用仿射AMVP模式，然后写入另一个标志以指示使用4参数仿射还是6参数仿射。将当前CU的CPMV和这些CPMV的预测器的差写入码流。仿射AVMP候选列表大小为2，并且可以按顺序使用以下四种类型的CPVM候选来生成：
(i)从相邻CU的CPMV推导的继承仿射AMVP候选；
(ii)使用相邻CU的平移MV推导的构造仿射AMVP候选；
(iii)来自相邻CU的平移MV；以及
(iv)零MV。
在示例中，继承仿射AMVP候选的检查顺序类似于继承仿射合并候选的检查顺序。不同之处在于，对于AVMP候选，考虑与当前块中具有相同参考图像的仿射CU。当将继承仿射运动预测器插入候选列表时，不应用修剪过程。
构造AMVP候选是从图16所示的指定空间近邻中推导的。使用在与构造仿射合并候选时相同的检查顺序。此外，还检查相邻块的参考图像索引。使用检查顺序中被帧间编码并具有与当前CU中相同的参考图像的第一个块。当当前CU使用4参数仿射模型编码，并且CPMV0和CPMV1都可用时，将可用的CPMV作为一个候选添加到仿射AMVP列表中。当当前CU使用6参数仿射模式编码，并且所有三个CPMV(CPMV0、CPMV1和CPMV2)都可用时，将可用的CPMV作为一个候选添加到仿射AMVP列表中。否则，构造AMVP候选被设置为不可用。
如果在检查了继承仿射AMVP候选和构造AMVP候选之后，仿射AMVP列表候选仍然小于2，则添加控制点相邻的平移运动矢量以预测当前CU的所有控制点MV(如果可用的话)。最后，如果仿射AMVP列表仍然未满，则使用零MV来填充仿射AMVP列表。
AMVR模式可用于视频/图像编解码中，例如在VVC中。在一些技术中，例如视频编码标准HEVC和AVC/H.264，使用四分之一(1/4)亮度样本(或1/4像素(1/4-pel))的固定MVR。通常，选择位移矢量率和预测误差率之间的最佳取舍来优化率失真。在诸如VVC之类的相关技术中，启用AMVR模式，其中，可以例如在编码块级上从多个MVR中选择MVR，并因此取舍比特率以获得信令运动参数的保真度。例如，如果MVD的至少一个分量不等于零，则可以在编码块级用信号发送AMVR模式。MVP可以被舍入到给定MVR，使得所得到的MV(例如，MVP和MVD的和)可以落在给定MVR的网格上。
在一些示例中，诸如AMVR标志(例如，amvr_flag)之类的标志指定MVD的分辨率(例如，MVR)。在示例中，AMVR标志(例如，amvr_flag)等于0表示MVD的MVR是1/4亮度样本(1/4-pel)。AMVR标志(例如，amvr_flag)等于1表示MVD的MVR由诸如索引(例如，AMVR精度索引)之类的附加信息进一步指定。例如，利用AMVP模式预测编码块，并且AMVR标志(例如，amvr_flag)为1，当AMVR精度索引为0、1或2时，MVR分别为1/2亮度样本(1/2-pel)、1亮度样本(1-pel)或4亮度样本(4-pel)。
可以在视频/图像编解码中使用TM技术。为了进一步提高VVC标准的压缩效率，例如，可以使用TM来细化MV。在示例中，在解码器侧使用TM。使用TM模式，可以通过构造当前图片中的块(例如，当前块)的模板(例如，当前模板)并确定当前图片中的块的模板与参考图片中的多个可能的模板(例如，多个可能的参考模板)之间的最接近的匹配来细化MV。在实施例中，当前图片中的块的模板可以包括该块的左相邻重建样本和该块的上相邻重建样本。TM可用于VVC以外的视频/图像编解码。
图17示出了模板匹配(1700)的示例。TM可用于通过确定当前图片(1710)中的当前CU(1701)的模板(例如，当前模板)(1721)和参考图片(1711)中的多个可能模板(例如，多个可能模板中的一个可能模板为模板(1725))中的模板(例如，参考模板)之间的最接近匹配来推导当前CU(例如，当前块)(1701)的运动信息(例如，从例如初始MV 1702的初始运动信息推导最终运动信息)。当前CU(1701)的模板(1721)可以具有任何合适的形状和任何合适的尺寸。
在实施例中，当前CU(1701)的模板(1721)包括顶部模板(1722)和左侧模板(1723)。顶部模板(1722)和左侧模板(1723)中的每个模板可以具有任何合适的形状和任何合适的尺寸。
顶部模板(1722)可以包括当前CU(1701)的一个或多个顶部相邻块中的样本。在示例中，顶部模板(1722)包括当前CU(1701)的一个或多个顶部相邻块中的四行样本。左侧模板(1723)可以包括当前CU(1701)的一个或多个左侧相邻块中的样本。在示例中，左侧模板(1723)包括当前CU(1701)的一个或多个左侧相邻块中的四列样本。
参考图片(1711)中的多个可能模板中的每个可能模板(例如，模板(1725))对应于当前图片(1710)中的模板(1721)。在实施例中，初始MV(1702)从当前CU(1701)指向参考图片(1711)中的参考块(1703)。参考图片(1711)中的多个可能模板中的每个可能模板(例如，模板(1725))和当前图片(1710)中的模板(1721)可以具有相同的形状和相同的尺寸。例如，参考块(1703)的模板(1725)包括参考图片(1711)中的顶部模板(1726)和参考图片(1711)中的左侧模板(1727)。顶部模板(1726)可以包括参考块(1703)的一个或多个顶部相邻块中的样本。左侧模板(1727)可以包括参考块(1703)的一个或多个左侧相邻块中的样本。
可以基于模板对来确定TM代价，模板对例如模板(例如，当前模板)(1721)和模板(例如，参考模板)(1725)。TM代价可以指示模板(1721)和模板(1725)之间的匹配。可以基于在搜索范围(1715)内围绕当前CU(1701)的初始MV(1702)的搜索来确定优化MV(或最终MV)。搜索范围(1715)可以具有任何合适的形状和任何合适数量的参考样本。在示例中，参考图片(1711)中的搜索范围(1715)包括[-L，L]-pel范围，其中L是正整数，例如是8(例如，8个样本)。例如，基于搜索范围(1715)确定差值(例如[0，1])，并且通过初始MV(1702)和差值(例如[0，1])的总和确定中间MV。可以基于中间MV来确定参考图像(1711)中的中间参考块和对应的模板。可以基于参考图片(1711)的中间模板和模板(1721)来确定TM代价。TM代价可以对应于基于搜索范围(1715)确定的差值(例如，对应于初始MV(1702)的[0，0]、[0，1]等)。在示例中，选择最小TM代价对应的差值，并且优化MV是与最小TM代价对应的差值与初始MV(1702)的总和。如上所述，TM可以根据初始运动信息(例如，初始MV 1702)推导最终运动信息(例如，优化MV)。
TM可以被适当地修改。在示例中，由AMVR模式确定搜索步长。在示例中，TM可以与诸如双路匹配处理之类的一个(或多个)其它编解码方法级联(例如，一起使用)。
在相关技术中，根据用于双向预测和仿射模式(例如，仿射合并模式、仿射AMVP模式等)的固定顺序来编码AMVR模式中的MV分辨率索引(例如，AMVR精度索引)。例如，在双向预测模式中，(i)每个MVR索引或每个MVR索引对以及(ii)每个对应的MVR或MVR对之间的关系是固定的。当以固定顺序编码AMVR模式中的MVR索引时，用信号发送用于双向预测和仿射模式的MVR索引(或多个MVR索引)可能不是高效的。
AMVP模式下的MVR集(也称为MV精度集)可用于对当前块进行编解码。根据本公开的一个方面，可以使用MVR集中的多个MVR来执行TM。可以通过以下方式来执行TM：(i)基于运动信息(例如，由多个MVR共享的运动信息)和多个MVR中的每个MVR来确定对应于多个MVR中的每个MVR的TM代价，(ii)基于分别对应于多个MVR中的每个MVR的所确定的TM代价来对多个MVR进行排序或重新排序，以及(iii)从排序或重新排序的多个MVR中选择MVR。在示例中，运动信息指示用于确定一个(或多个)MVP候选的MVP信息和MVD信息。在示例中，由多个MVR共享的运动信息包括指向候选列表中的MVP候选的候选索引。可以基于由运动信息和多个MVR指示的MVP候选来确定多个MVR的MVP，并且多个MVR的MVP可以是不同的。用于在TM中确定TM代价的多个MVR的MV可以依赖于相应的MVP。
例如，对于多个MVR中的每个MVR，例如1/2-pel，可以基于MVR和运动信息(例如，指向候选列表中的MVP候选的候选索引)来确定与MVR(例如，1/2-pel)相关联的MV或MVP。基于运动信息和MVR确定与MVR相关联的MV和/或MVP。与MVR相关联的MV和/或MVP可以指示与参考图片中的MVR(例如，1/2-pel)相关联的参考块。例如，与MVR(例如，1/2-pel)相关联的所确定的MV从当前图片中的当前块指向与参考图片中的MVR(例如，1/2-pel)相关联的参考块。可以基于当前图片中的当前块的当前模板和与参考图片中的MVR(例如，1/2-pel)相关联的参考块的参考模板来确定对应于该MVR(例如，1/2-pel)的代价(例如，TM代价)。可以基于所确定的多个TM代价分别对多个MVR进行排序(例如，重新排序)。在示例中，当标志(例如，sps_amvr_enabled_flag)为真时，多个MVR以TM代价的升序排列(例如，重新排序)。
在一个示例中，AMVP模式下的MVR集包括1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。在示例中，多个MVR是MVR集。在另一示例中，多个MVR是MVR集中排除最高分辨率(例如，1/4-pel)的子集。例如，多个MVR包括1/2-pel、1-pel和4-pel，而不包括1/4-pel。
图18示出了应用于MVR集的模板匹配(1800)的示例。可以对当前图片(1810)中的当前块(1801)的当前模板(1821)和参考图片(1811)中的相应参考块(1831)至(1834)的参考模板(1851)至(1854)执行模板匹配。当前模板(1821)可以具有任何合适的形状和任何合适的尺寸。参考模板(1851)至(1854)的一个(或多个)形状和一个(或多个)大小可以分别与当前模板(1821)的形状和大小匹配。在实施例中，当前模板(1821)包括顶部模板和左侧模板。
对应于1/4-pel分辨率的MV(1841)从当前块(1801)指向参考图像(1811)中的参考块(1831)。对应于1/2-pel分辨率的MV(1842)从当前块(1801)指向参考图像(1811)中的参考块(1832)。对应于1-pel分辨率的MV(1843)从当前块(1801)指向参考图像(1811)中的参考块(1833)。对应于4-pel分辨率的MV(1844)从当前块(1801)指向参考图像(1811)中的参考块(1834)。
可以如下执行当前块(1801)的当前模板(1821)和参考图片(1811)中的相应参考模板(1851)至(1854)之间的模板匹配。基于参考模板(1851)和当前模板(1821)来确定TM代价(TM0)。基于参考模板(1852)和当前模板(1821)来确定TM代价(TM1)。基于参考模板(1853)和当前模板(1821)来确定TM代价(TM2)。基于参考模板(1854)和当前模板(1821)来确定TM代价(TM3)。可以基于当前模板(1821)和相应的参考模板(例如(1851))之间的绝对差(sum of absolute difference，SAD)之和来确定TM代价。其它函数，诸如误差平方和(sum of squared error，SSE)、方差、部分SAD等，也可以用于确定TM代价。
随后，可以基于TM代价(例如在当前模板(1821)和对应于MVR集的参考模板(1851)至(1854)之间的多个TM代价)，以这些TM代价的升序来对相应的MVR进行排序(例如，重新排序)。在示例中，该MVR集包括1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel，并且TM代价按升序排列为TM2、TM1、TM3和TM0。TM2是TM0至TM3中最小的。MVR集可以被排序(例如，重新排序)为1-pel、1/2-pel、4-pel以及1/4-pel。
诸如TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)之类的标志可用于指示针对当前块选择哪个MVR(1801)。在示例中，TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为假则指示选择与TM代价(例如，TM0至TM3)中的最小TM代价(例如，TM2)对应的第一MVR(例如，1-pel)。当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为真时，用信号发送诸如TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)之类的索引以指示针对当前块(1801)选择哪个MVR。MVR可以从排除第一MVR(例如，1-pel)的MVR集中的剩余MVR(例如，TM0、TM1和TM3)中选择。例如，剩余MVR被排序为TM1、TM3和TM0。AMVR精度索引(例如tm_amvr_precision_idx)为0、1或2分别指示MVR为TM1、TM3或TM0。
示例性伪语法如下表1所示。当满足某些条件时，例如启用AMVR模式(例如，sps_amvr_enabled_flag为真)，未启用仿射模式(例如，inter_affine_flag为假)，且当前块(1801)的MVD的至少一个分量不等于零，则用信号发送TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)。当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为假时，选择对应于TM代价中最小TM代价的第一MVR，并且不用信号发送TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)。否则，当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为真时，用信号发送TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)。
表1
在实施例中，TM被应用于MVR集中的所有或一些MVR。例如，该MVR集包括1/4-pel、1/2-pel、1-pel以及4-pel，并且应用TM的多个MVR包括1/2-pel、1-pel以及4-pel，且不包括1/4-pel。在这种情况下，当诸如AMVR之类的标志为假时，将使用1/4-pel对当前块(1801)进行编码。
作为图18的变型，可以对多个MVR(例如，1/2-pel、1-pel以及4-pel)执行模板匹配。例如，如图18所述，计算分别对应于1/2-pel、1-pel以及4-pel的TM代价TM1、TM2和TM3，而不计算TM0。随后，根据与当前图片(1810)中的当前模板(1821)和参考图片(1811)中的参考块(例如(1832)-(1834))之间的TM代价对应的升序(例如，TM2、TM1和TM3，其中TM2是TM1、TM2和TM3中的最小TM)对多个MVR(例如，1/2-pel、1-pel以及4-pel)进行重新排序。多个MVR可以被排序(例如，重新排序)为1-pel、1/2-pel以及4-pel。例如，用信号发送诸如TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)之类的索引，以指示为当前块选择哪个MVR。可以从多个MVR(例如TM1至TM3)中选择MVR。TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)为0、1或2分别指示MVR为TM2、TM1或TM3。
示例性的伪语法如下表2所示。当满足某些条件时，例如启用AMVR模式(例如，sps_amvr_enabled_flag为真)，未启用仿射模式(例如，inter_affine_flag为假)，且当前块(1801)的MVD的至少一个分量不等于零，则用信号发送AMVR标志(例如，amvr_flag)。当AMVR标志(例如，amvr_flag)为假时，选择1/4-pel，并且不用信号发送TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)。否则，当AMVR标志(例如，amvr_flag)为真时，用信号发送TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)。
表2
在示例中，TM被应用于MVR集。例如，MVR集包括1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。可以对MVR集执行模板匹配。例如，如图18所示，计算分别对应于1/4-pel、1/2-pel、1-pel以及4-pel的TM代价TM0至TM3。随后，根据与当前图片(1810)中的当前模板(1821)和参考图片(1811)中的参考块(例如(1851)-(1854))之间的TM代价对应的升序(例如，TM2、TM1、TM3和TM0，其中TM2是TM0至TM3中的最小TM)对MVR集进行重新排序。MVR集可以被排序(例如，重新排序)为1-pel、1/2-pel、4-pel以及1/4-pel。
当选择具有最小TM代价(例如，TM2)的MVR(例如，1-pel)时，TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)可以被设置为真。否则，TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)可以被设置为假，并且使用常规的AMVR信令。在常规AMVR信令中，用信号发送AMVR标志。如果AMVR标志为假，则使用1/4-pel对当前块进行编解码。如果AMVR标志为真，则用信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)，被选择用于当前块。可以从多个MVR(例如TM1至TM3)中选择MVR。AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)为0、1或2分别指示MVR为TM2、TM1或TM3。
示例性的伪语法如下表3所示。当满足某些条件时，例如启用AMVR模式(例如，sps_amvr_enabled_flag为真)，未启用仿射模式(例如，inter_affine_flag为假)，且当前块的MVD的至少一个分量不等于零，则用信号发送TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)。当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为假时，执行以下操作。例如，用信号发送AMVR标志(例如，amvr_flag)。当AMVR标志(例如，amvr_flag)为假时，选择1/4-pel，并且不用信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)。否则，当AMVR标志(例如，amvr_flag)为真时，用信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)。
表3
在实施例中，用信号发送AMVR标志(例如，amvr_flag)以指示AMVR模式是否被启用。
如果未启用AMVR模式(例如，AMVR标志为假)，则可以选择1/4-pel。
如果启用AMVR模式(例如，AMVR标志为真)，则用信号发送TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)以指示是否选择具有最小TM代价的MVR。
当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为真时，将模板匹配应用于除了1/4-pel以外的多个MVR(例如，1/2-pel、1-pel和4-pel)。例如，如图18所述，计算分别对应于1/2-pel、1-pel以及4-pel的TM代价TM1、TM2和TM3，而不计算TM0。随后，根据与当前图片(1810)中的当前模板(1821)和参考图片(1811)中的参考块(例如(1852)至(1854))之间的TM代价对应的升序(例如，TM2、TM1和TM3，其中TM2是TM1至TM3中的最小TM)对多个MVR(例如，1/2-pel、1-pel以及4-pel)进行重新排序。多个MVR可以被排序(例如，重新排序)为1-pel、1/2-pel以及4-pel。对应于除了1/4-pel以外的多个MVR(例如，1/2-pel、1-pel和4-pel)的最小TM代价(例如，TM2)来选择MVR(例如，1-pel)。
当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)被设置为假时，用信号发送AMVR精度索引，并且基于AMVR精度索引来选择MVR而不重新排序MVR。例如，当AMVR精度指数分别为0、1或2时，MVR为1/2-pel、1-pel或4-pel。
表4
示例性的伪语法如表4所示。当满足某些条件时，例如启用AMVR模式(例如，sps_amvr_enabled_flag为真)，未启用仿射模式(例如，inter_affine_flag为假)，且当前块的MVD的至少一个分量不等于零，则用信号发送AMVR标志(例如，amvr_flag)。当AMVR标志(例如，amvr_flag)为真时，执行以下操作。例如，用信号发送TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)。当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为假时，用信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)。否则，当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为真时，不用信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)。
以上描述可以应用于使用单向预测编解码的块。以上描述可以适用于用单向预测编解码的块的场景。在示例中，当使用双向预测模式时，可以使用来自参考列表0(L0)的第一参考图片和来自参考列表1(L1)的第二参考图片来编解码当前图片中的当前块。
图19示出了当使用双向预测模式预测当前块(1801)时的模板匹配(1900)的示例。图19中的当前块(1801)、当前图片(1810)、当前模板(1821)、MV(1841)至(1844)、参考模板(1851)至(1854)、参考块(1831)-(1834)以及参考图片(1811)在图18中进行了描述。
参考图19，参考图片(1811)被称为第一参考图片(1811)，并且与第一多个MVR相关联。对应于第一多个MVR的MV(1841)至(1844)、参考模板(1851)至(1854)和参考块(1831)至(1834)分别被称为第一MV(1841)至(1844)、第一参考模板(1851)至(1854)和第一参考块(1831)至(1834)。第一多个MVR可以包括任何合适的MVR和任何合适数量的MVR。在示例中，第一多个MVR包括14-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。在示例中，第一多个MVR包括1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel的子集。
参考图19，第二参考图片(1911)与第二多个MVR相关联。第二MV(1941)-(1944)可以对应于第二多个MVR，例如分别为1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。第二MV(1941)至(1944)可以分别从当前块(1801)指向第二参考图像(1911)中的第二参考块(1931)至(1934)。第二参考模板(1951)至(1954)分别与第二参考块(1931)至(1934)相关联。
第二多个MVR可以包括任何合适的MVR和任何合适数量的MVR。在示例中，第二多个MVR包括1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。在示例中，第二多个MVR包括1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel的子集。
第一多个MVR中的第一数量的MVR可以与第二多个MVR中的第二数量的MVR相同或不同。
可以基于来自L0的第一参考图像(1811)和来自L1的第二参考图像(1911)来预测当前块(1801)。
根据本公开的实施例，可以对MVR对执行TM。MVR对可以包括第一多个MVR和第二多个MVR的任何合适组合。在实施例中，多个MVR对中的MVR对包括(i)第一多个MVR中的第一MVR(例如，1/2-pel)和(ii)第二多个MVR中的第二MVR(例如，1-pel)。TM可以包括确定对应于多个MVR对中的每个MVR对的TM代价，例如，MVR对包括作为第一MVR的1/2-pel和作为第二MVR的1-pel。可以至少基于当前块的当前模板的一部分和相应MVR对的双向预测器来确定TM代价。双向预测器可以依赖于与MVR对的第一MVR对应的第一参考图片(1811)中的第一参考模板(例如，1851)的一部分以及与相应MVR对的第二MVR对应的第二参考图片(1911)中的第二参考模板(例如，1951)的一部分。在实施例中，TM包括基于所确定的对应TM代价对多个MVR对进行排序或重新排序，以及从被排序或重新排序的多个MVR对中选择MVR对。可以基于所选择的MVR对来重建当前块(1801)。
如上所述，TM可以应用于双向预测CU，例如双向预测当前块(例如，当前块(1801))，其中，可以对AMVP模式中的MVR对重新排序。参考图19，代价可以根据当前模板(1821)与基于参考模板(例如(1851)和(1951))的相应双向预测器之间的失真(例如，差)来计算TM代价中的每个TM。
在实施例中，如图19所示，针对包括第一MVR(例如1/2-pel)和第二MVR(例如1-pel)的MVR对，基于与第一MVR对应的第一参考模板(例如(1851))和于第二MVR对应的第二参考模板(例如(1951))来确定双向预测器。双向预测器可以是第一参考模板(例如(1851))和第二参考模板(例如(1951))的平均值。在示例中，双向预测器是第一参考模板(例如(1851))和第二参考模板(例如(1951))的加权平均。在示例中，通过偏移来修改双向预测器。
在示例中，使用公式3来计算对应于MVR对的双向预测值(表示为TPb(i,j))。
TPb(i,j)＝(TP0i+TP1j+1)＞＞1 公式3
参数TP0i和参数TP1j可以分别表示参考列表L0的第一参考模板(例如(1851))和参考列表L1的第二参考模板(例如(1951))。整数i和j分别表示MVR对中的第一MVR和第二MVR。基于公式3，双向预测器TPb(i,j)中的预测器样本的值可以是第一参考模板中的第一参考样本值和第二参考模板中的第二参考样本值的平均值。
可以基于当前模板(表示为TC)和双向预测器TPb(i,j)，例如使用下述公式4来计算对应于MVR对的TM代价(表示为TM代价(cost)(i，j))。
TM cost(i,j)＝SAD(TPb(i,j)-TC) 公式4
参数TC表示当前块(1801)的当前模板(1821)。SAD表示例如当前模板(1821)中的样本值与双向预测器TPb(i,j)中对应的预测器样本值之间的绝对差和的函数。
其它函数，诸如SSE、方差、部分SAD等，也可以用于确定TM代价。在部分SAD的示例中，使用当前模板(1821)的一部分、第一参考模板(例如，1851)的相应部分和第二参考模板(例如，1951)的相应部分来确定TM代价。
在部分SAD的示例中，在使用当前模板(1821)的一部分或整个、第一参考模板(例如，1851)的一部分或整个以及第二参考模板(例如，1951)的一部分或整个来确定TM代价之前，对该模板进行下采样。
如上所述，用于对当前块(1801)进行编解码的MVR对可以根据以TM代价的升序进行重新排序的MVR对的TM代价推导。
在实施例中，当在双向预测模式下对当前块进行编解码(例如，编码和/或解码)时，MVR对中的第一MVR和第二MVR是相同的(例如，等式3中i＝j)。例如，第一多个MVR和第二多个MVR是相同的。第一多个MVR中的1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel分别对应的i为0、1、2和3。第二多个MVR中的1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel分别对应的j为0、1、2和3。第一MV(1841)至(1844)分别对应于1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。第二MV(1941)至(1944)分别对应于1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。因此，MVR对包括四个MVR对：第一MVR对、第二MVR对、第三MVR对、第四MVR对，如表5所示。例如，第一MVR对包括i为0的1/4-pel的第一MVR，以及j为0的1/4-pel第二MVR。
表5当第一MVR等于第二MVR时的MVR对
第一MVR 第二MVR
第一MVR对 1/4-pel(i＝0) 1/4-pel(j＝0)
第二MVR对 1/2-pel(i＝1) 1/2-pel(j＝1)
第三MVR对 1-pel(i＝2) 1-pel(j＝2)
第四MVR对 4-pel(i＝3) 4-pel(j＝3)
可以基于公式3来确定分别对应于四个MVR对的四个双向预测器TPb(0，0)、TPb(1，1)、TPb(2，2)和TPb(3，3)。例如，基于第一参考模板(1851)(例如，TP0i，其中i＝0)和相应的第二参考模板(1951)(例如，TP1j，其中j＝0)来确定双向预测器TPb(0，0)。在示例中，TPb(0，0)是TP00和TP10的平均值。
分别对应于四个MVR对的四个TM代价(例如，TM代价(0，0)、TM代价(1，1)、TM代价(2，2)和TM代价(3，3))可以分别基于当前模板(1821)和双向预测器TPb(0，0)、TPb(1，1)、TPb(2，2)和TPb(3，3))来确定。例如，TM代价(0，0)使用公式4确定，其中，TM代价(0，0)是双向预测器TPb(0，0)和当前模板(1821)之间的SAD。
可以基于四个TM代价(例如，四个TM代价的升序)对相应的四个MVR对进行排序(例如，以与表5中所示的顺序不同地进行重新排序)。在示例中，四个TM代价的升序是TM代价(1，1)、TM代价(2，2)、TM代价(0，0)和TM代价(3，3)。对应于TM代价(1，1)、TM代价(2，2)、TM代价(0，0)和TM代价(3，3)的排序的MVR对包括：第二MVR对、第三MVR对、第一MVR对和第四MVR对。
可以从排序的MVR对中选择MVR对。在示例中，所选择的MVR对是对应于最小TM代价的MVR对，例如对应于TM代价(1，1)的第二MVR对。在实施例中，当所选择的MVR对是对应于最小TM代价的MVR对时，不用信号发送索引。
在示例中，用信号发送索引以指示选择了排序的MVR对中的哪个MVR对。例如，基于经排序的(例如，经重新排序的)MVR对，索引0、1、2或3分别指示所选择的MVR对是第二MVR对、第三MVR对、第一MVR对或第四MVR对。
在实施例中，当以双向预测模式对当前块进行编解码(即，编码和/或解码)时，多个MVR对中的一个MVR对中的第一MVR和第二MVR相同(例如，公式3中i＝j)，并且多个MVR对中的另一个MVR对中的第一MVR和第二MVR不同(例如，公式3中i≠j)。在示例中，第一多个MVR具有N1个第一MVR，并且第二多个MVR具有N2个第二MVR，其中，N1和N2是正整数。N1和N2可以相同或不同。在示例中，N1和N2是4，并且16个MVR对或第一MVR和第二MVR的16种不同组合与双向预测的当前块相关联。表6示出了16个MVR对的示例。
表6示例性的MVR对
在示例中，第一MVR(1841)至(1844)分别对应于1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。第二MV(1941)至(1944)分别对应于1/4-pel、1/2-pel、1-pel和4-pel。
分别对应于与表6中的16个MVR对的16个双向预测器TPb(i，j)(例如，TPb(0，0)至TPb(3，3))可以基于公式3确定。例如，基于第一参考模板(1852)(例如，TP0i，其中i＝1)和相应的第二参考模板(1954)(例如，TP1j，其中j＝3)来确定对应于表6中的第8个MVR对的双向预测器TPb(1，3)。在示例中，TPb(1，3)是TP01和TP13的平均值。
分别对应于16个MVR对的16个TM代价(例如，TM代价(0，0)至TM代价(3，3))可以分别基于当前模板(1821)和双向预测器TPb(0，0)至TPb(3，3))来确定。例如，TM代价(1，3)使用公式4来确定，其中TM代价(1，3)是双向预测器TPb(1，3)和当前模板(1821)之间的SAD。
表6中的16个MVR对可以基于对应的16个TM代价(例如，16个TM代价的升序)进行排序(例如，重新排序)。可以从排序的16个MVR对中选择MVR对。在示例中，所选择的MVR对是对应于16个TM代价中的最小TM代价的MVR对。例如，当所选择的MVR对是对应于16个TM代价中最小TM代价的MVR对时，不用信号发送索引。在示例中，用信号发送索引以指示在排序的(例如，重新排序的)16个MVR对中选择哪个MVR对。
为了简洁起见，将表5中所示的MVR对称为第一MVR对集。将表6中所示的MVR对称为第二MVR对集。
在实施例中，将标志写入视频码流中，例如写入在序列参数集(sequenceparameter set，SPS)、图片参数集(picture parameter set，PPS)、图片头(pictureheader，PH)、切片头等中，以指示是否对MVR对(例如，第一MVR对集或第二MVR对集)执行TM。
关于包括1/4-pel、1/2-pel、1-pel以及4-pel的第一多个MVR和第二多个MVR来描述与双向预测相关联的实施例。当第一多个MVR和/或第二多个MVR包括更少或更多MVR时，可以修改与双向预测相关的描述。
可以在例如仿射AMVP模式、仿射合并模式等仿射模式中应用TM，该TM可以被称为仿射TM。图20示出了TM(2000)的示例，例如在仿射合并模式下进行。当前块(例如，当前CU)(2001)的模板(2021)可以对应于应用于平移运动模型TM中的模板(例如，图17的模板(1721))。参考图片中参考块的参考模板(2025)可以包括多个子块模板(例如，4×4个子块)，这些子块模板由块边界处的相邻子块(例如，如图20所示的A0至A3和L0至L3)的控制点MV(control point MV，CPMV)导出的MV指示。
在仿射模式(例如，仿射合并模式)中应用的TM的搜索过程可以从CPMV0开始，同时保持一个(或多个)其他CPMV(例如，(i)如果使用4参数模型，则为CPMV1，或者(ii)如果使用6参数模型，则为CPMV1和CPMV2)不变。可以朝水平方向和垂直方向进行搜索。在示例中，仅当零矢量不是从水平搜索和垂直搜索中找到的最佳差矢量时，之后再搜索一个(或多个)对角线方向。仿射TM可以对CPMV1重复相同的搜索过程。如果使用6参数模型，仿射TM可以对CPMV2重复相同的搜索过程。如果零矢量不是来自前一次迭代的最佳差矢量，并且搜索过程迭代少于3次，则基于细化的CPMV，从细化的CPMV0重新开始整个搜索过程。
图19中描述的双向预测TM可以适用于基于子块的TM，诸如在仿射模式(例如仿射AMVP模式)中使用的双向预测TM。图21示出了例如在仿射AMVP模式下的基于子块的双向预测TM(2100)的示例。
在仿射AMVP模式下，参考图21，当前块(2110)包括多个子块(2101)。可以用基于子块的双向预测模式来编解码当前块(2110)。TM可以应用于可用于当前块(2110)的MVR对，例如第一MVR对集或第二MVR对集。参考图21，可以基于多个MVR对中的MVR对中的第一MVR(例如，1/4-pel)获得第一参考块(2111)，并且可以基于该MVR对中的第二MVR(例如，1/2-pel)获得第二参考块(2113)。
在示例中，当前块(2110)中的每个子块(2101)与一MV对相关联，该MV对包括指向第一参考图像中的第一参考块(2111)中的第一参考子块(2103)的第一MV和指向第二参考图像中的第二参考块(2113)中的第二参考子块(2105)的第二MV。
与每个子块(2101)相关联的MV对可以基于当前块(2110)的仿射参数和相应子块(2101)的位置来确定，例如图14所示。在示例中，基于当前块(2110)的CPMV(例如，CPMV0至CPMV1或CPMV0至CPMV2)来确定当前块(2110)的仿射参数。从子块(2101)指向对应的第一参考子块(2103)的第一MV与第一MVR(例如，1/4-pel)相关联，并且从子块(2101)指向对应的第二参考子块(2105)的第二MV与第二MVR(例如，1/2-pel)相关联。
当前块(2110)的当前模板(2121)可以包括多个子块(也称为子块模板)。当前模板(2121)可以包括在任何合适位置的任何合适数量的子块。多个子块模板中的每个子块模板都可以具有任何合适的大小，例如N×N，N可以是正整数，例如是4。在示例中，多个子块模板包括一个(或多个)顶部子块模板(例如，A0至A3)和/或一个(或多个)左侧子块模板(例如，L0至L3)。例如，当前模板(2121)可以包括(i)包括一个(或多个)顶部子块模板的顶部模板和/或(ii)包括一个(或多个)左侧子块模板的左侧模板。在图21的示例中，当前模板(2121)包括顶部子块模板A0至A3和左侧子块模板L0至L3。
当前模板(2121)中的每个子块模板(例如，A0至A3之一或L0至L3之一)可以与包括第一MV和第二MV的MV对相关联。与子块模板相关联的MV对可以基于当前块(2110)的仿射参数和子块模板的相应位置来确定，例如在图14中所示，因此，与子块模板相关联的MV对可以是不同的。
可以分别基于多个子块模板和相关联的MV对(例如，相关联的第一MV)来确定与第一参考块(2111)相关联的第一参考模板(2123)。参考图21，可以分别基于多个子块模板(例如，A0至A3和/或L0至L3)和相关联的MV对来确定第一参考模板(2123)中的第一参考子块模板(例如，第一顶部参考子块模板A00至A03和/或第一左侧参考子块模板L00至L03)。在示例中，当与多个子块模板相关联的第一MV不同时，第一参考模板(2123)的形状与当前模板(2121)的形状不同。
类似地，可以分别基于多个子块模板和相关联的MV对(例如，相关联的第二MV)来确定与第二参考块(2113)相关联的第二参考模板(2125)。参考图21，可以分别基于多个子块模板(例如，A0至A3和/或L0至L3)和相关联的MV对来确定第二参考模板(2125)中的第二参考子块模板(例如，第二顶部参考子块模板A10至A13和/或第二左侧参考子块模板L10至L13)。在示例中，当与多个子块模板相关联的第二MV不同时，第二参考模板(2125)的形状与当前模板(2121)的形状不同。
例如，子块模板(例如，A0))的MV对包括指向第一参考模板(2123)中的第一参考子块模板(例如，A00)的第一MV(例如，具有1/4-pel的第一MVR)和指向第二参考模板(2125)的第二参考子块模板(例如，A10)的第二MV(例如，具有1/2-pel的第二MVR)。
当使用仿射模式(例如仿射AMVP模式)编解码当前块(2110)时，图19中所示的TM的各种实施例可以应用于MVR对。对于多个MVR对中的每个MVR对，可以基于当前模板(2121)的一部分和相应MVR对的双向预测器来确定TM代价。双向预测器可以依赖于与MVR对的第一MVR对应的第一参考图片(2123)的一部分以及与MVR对的第二MVR对应的第二参考图片(2125)的一部分。在实施例中，对于多个MVR对中的每个MVR对，基于第一参考模板(2123)和第二参考模板(2125)确定双向预测器，并且基于当前模板(2121)和双向预测器，例如使用公式3和4来确定TM代价。在实施例中，TM包括基于所确定的相应TM代价对MVR对进行排序，以及从被排序的MVR对中选择MVR对。可以基于所选择的MVR对来重建当前块(2110)。
如下描述了图19和图20中的实施例之间的差异。
在图19的示例中，使用基于非子块的模式，例如平移运动模式，来对当前块(1801)进行编解码。因此，对于MVR对，基于单个MV(例如，MV(1841))确定第一参考模板(1851)，并且第一参考模板(1851)的形状与当前模板(1821)相同。类似地，基于单个MV(例如，MV(1941))确定第二参考模板(1951)，并且第二参考模板(1951)的形状与当前模板(1821)相同。
在图21的示例中，使用仿射模式(例如仿射AMVP模式)编解码当前块(2110)。因此，对于包括第一MVR和第二MVR的MVR对，可以基于具有第一MVR的不同MV来确定第一参考模板(2123)，并且第一参考模板(2123)(例如，包括A00至A03和L00至L03)的形状可以与当前模板(2121)不同(例如，包括A0至A3和L0至L3)。在示例中，基于具有第二MVR的不同MV来确定第二参考模板(2125)，并且第二参考模板(2125)(例如，包括A10至A13和L10至L13)的形状可以与当前模板(2121)不同。
由于当前模板(2121)包括多个子块模板(例如，包括A0至A3和L0至L3)，因此，使用公式4计算的TM代价可以根据基于子块的TM代价来重写，其中，每个基于子块的TM代价依赖于对应的基于子块的双向预测器和对应的子块模板。
对于每个MVR对，例如表6中的第二MVR对，其中包括作为第一MVR(i为0)的1/4-pel和作为第二MVR(j为1)的1/2-pel，可以使用公式5，基于与子块模板(例如，A0)相关联的第k个第一参考子块模板TP0k,i(例如，A00)和第二参考子块模板TP1k,j(例如，A10)确定相应的基于子块的双向预测器(例如，基于第k个子块的双向预测器)TPb,k(i,j)。第k个第一参考子块模板TP0k,i(例如，A00)对应于第一MVR(例如，由i指示的1/4-pel)，并且第k个第二参考子块模板TP1k,j(例如，A10)对应于第二MVR(例如，由j指示的1/4-pel)。
TPb,k(i,j)＝((TP0k,i+TP1k,j+1)＞＞1) 公式5
基于子块的TM代价(例如，基于第k个子块的TM代价TMk(i，j))可以根据基于第k个子块的双向预测器TPb,k(i,j)和当前模板(2121)的对应子块模板(例如，A0)来确定。例如，TMk(i，j)＝SAD(TCk-TPb,k(i,j))，其中，参数TCk表示当前模板(2121)中的第k个子块模板(例如，A0)。
对应于MVR对TM cost(i,j)的TM代价可以基于(i)第一参考模板(2123)的整体或子集和(ii)第二参考模板(2125)的整体或子集来确定。可以根据子块模板的基于子块的TM代价来累积TM代价(TM cost(i,j))，如公式6所示。
TM cost (i,j)＝∑kSAD(TMk(i,j)) 公式6
公式6可以适用于下面的公式7。在示例中，对应于MVR对(TM cost(i,j))的TM代价被重写如下：
TM cost(i,j)＝∑lSAD(TCAp-((TP0Ap,i+TP1Ap,j+1)＞＞1))+∑m SAD(TCLm-((TP0Lm,i+TP1Lm,j+1)＞＞1)) 公式7
参数TCAp表示当前模板(2121)中的第p个顶部子块模板(例如，A0，其中p为0)，参数TP0Ap,i表示对应于第一MVR(由i指示)的第p个第一顶部参考子块模板(例如，A00，其中p为0)，并且参数TP1Ap,j表示对应于第二MVR(由j指示)的第p个第二顶部参考子块模板(例如，A10，其中p为0)。公式7中的第一个求和针对当前模板(2121)中的顶部子块模板执行，例如在公式7中的参数p为0至3时，顶部子块模板为A0至A3。
参数TCLm表示当前模板(2121)中的第m个左侧子块模板(例如，L0，其中m为0)，参数TP0Lm,i表示对应于第一MVR(由i指示)的第m个第一左侧参考子块模板(例如。L00，其中m为0)，并且参数TP1Lm,j表示对应于第二MVR(由j指示)的第m个第二左侧参考子块模板(例如，L10，其中l为0)。公式7中的第二次去和在当前模板(2121)中的左侧子块模板上执行，例如在公式7中的参数m为0至3时，左侧子块模板为L0至L3。
其它函数，诸如SSE、方差、部分SAD等，也可以用于确定TM代价(例如，公式6或公式7中的TM代价(i，j))。
在部分SAD的示例中，使用当前模板(2121)的一部分(例如，A0至A3)、第一参考模板(2123)的相应部分(例如，A00至A03)和第二参考模板(2125)的相应部分(例如，A10至A13)来确定TM代价。
在部分SAD的示例中，在使用当前模板(2121)的一部分或整个、第一参考模板(2123)的一部分或整个以及第二参考模板(2125)的一部分或整个来确定TM代价之前，对该模板进行下采样。
在图21中的示例中，顶部子块模板的第一数量(例如4)等于左侧子块模板的第二数量(例如4)。
在另一示例中，顶部子块模板的第一数量不同于左侧子块模板的第二数量。
在实施例中，当前块(2110)的一个(或多个)继承仿射参数可以直接应用于参考模板，例如基于子块的TM中的第一参考模板(2123)和/或第二参考模板(2125)。例如，对于多个MVR对中的每个MVR对，第一参考模板(2123)中的多个第一参考子块模板(例如，A00至A03和L00至L03)中的每个第一参考子块模板基于当前块(2110)的仿射参数(例如，一个(或多个)继承的仿射参数)来确定，其中，相应的第一参考子块模板(例如，A00-A03之一或L00-L03之一)中的样本可以具有相同的运动信息(例如，相同的MV)。
图22示出了PROF方法的示例。在一些实施例中，实施PROF方法以改进基于子块的仿射运动补偿以具有更细粒度的运动补偿。根据PROF方法，在执行基于子块的仿射运动补偿之后(例如图14所示)，可以通过添加由光流方程推导的调整值集来细化预测的样本(例如，亮度预测样本)。
参考图22，当前块(2210)被分成四个子块(2212、2214、2216和2218)。在示例中，这些子块(2212、2214、2216和2218)中的每个子块具有4×4像素的大小。可以根据仿射预测推导出子块(2212)的子块MVSB，该MVSB指向参考子块(2232)。可以根据参考子块(2232)确定初始子块预测样本。像每个预测样本处于由细化MV(例如，像素MV)(2242)指示的位置(例如，样本(2212a)的位置(2232a))一样，可以计算要应用于初始子块预测样本的细化值。该细化MV根据由调整矢量ΔMV调整子块2212的子块MVSB确定的。参考图22，基于MVSB的初始子块预测样本(2252)被细化为基于像素MV(2242)的位置(2232a)处的细化样本。
在一些实施例中，PROF方法可以以执行基于子块的仿射运动补偿开始，以生成初始子块预测样本I(i1,i2)(2252)，其中(i1，i2)对应于当前子块中的特定样本。接下来，初始子块预测样本I(i1,i2)(2252)的空间梯度gx(i1,i2)和gy(i1,i2)可以使用3抽头滤波器[-1，0，1]根据以下公式计算：
gx(i1,i2)＝I(i1+1,i2)-I(i1-1,i2) 公式8
gy(i1,i2)＝I(i1,i2+1)-I(i1,i2-1) 公式9
子块预测在每侧扩展一个像素用于梯度计算。在一些实施例中，为了减小存储器带宽和复杂性，扩展边界上的像素可以从参考图片中最近的整数像素位置复制。因此，避免了对填充区域(padding region)添加插值。
可以通过光流方程来计算预测细化：
ΔI(i1,i2)＝gx(i1,i2)*Δmvx(i1,i2)+gy(i1,i2)*Δmvy(i1,i2) 公式10
其中，Δmv(i1,i2)(例如，ΔMV)是样本位置(i1,i2)的像素MV(2242)和像素位置(i1,i2)所属的子块的子块MVSB之间的差。由于仿射模型参数和相对于子块中心的像素位置不会随着子块的不同而改变，因此，可以针对第一子块(例如(2212))来计算Δmv(i1,i2)，并在同一编码块或CU(例如(2210))中的其他子块(例如(2214)、(2216)和(2218))重用。在一些示例中，假设x和y是相对于子块(2212)的中心的Δmv(i1,i2)的水平和垂直位置，Δmv(i1,i2)可以通过以下公式推导：
其中，Δmvx(x,y)是Δmv(i1,i2)的x分量，Δmvy(x,y)是Δmv(i1,i2)的y分量。
对于4参数仿射模型，
对于6参数仿射模型，
(v0x,v0y)、(v1x,v1y)和(v2x,v2y)分别是左上、右上和左下控制点运动矢量，w和h是编码块或CU的宽度和高度。
可以将预测细化添加到初始子块预测样本I(i1,i2)中。根据PROF方法的最终预测样本I’可以使用公式14生成：
I′(i1,i2) ＝ I(i1,i2)+ΔI(i1,i2) 公式14
在实施例中，参考图21，例如，将PROF应用于每个子块模板，以确定多个第一参考模板(2123)中的每个第一参考子块模板(例如，A00至A03之一或L00至L03中之一)或多个第二参考模板(2125)中的每个第二参考子块模板(例如，A10至A13之一或L10至L13中之一)。例如，对于MVR对中的每个MVR对，使用PROF模式确定该第一参考子块模板(例如，A00至A03之一或L00至L03中之一)，在该模式中，相同的第一参考子块模板中的两个样本可以具有不同的运动信息(例如，两个不同的MV)。
在实施例中，MVR对中与L0相关联的第一MVR和与L1相关联的第二MVR可以是不同的，例如在表6中所描述的。
在实施例中，将标志写入视频码流中，例如写入在SPS、PPS、PH、切片头等中，以指示是否对MVR对(例如，表5中的第一MVR对集或表6中的第二MVR对集)执行基于子块的TM。
图23示出了根据本申请公开实施例的概述编码过程(2300)的流程图。在各种实施例中，过程(2300)由处理电路执行，例如终端设备(310)、终端设备(320)、终端设备(330)和终端设备(340)中的处理电路、执行视频编码器(例如，(403)、(603)、(703))功能的处理电路等。在一些实施例中，过程(2300)以软件指令实现，因此当处理电路执行软件指令时，处理电路执行过程(2300)。该过程从(S2301)开始并进行到(S2310)。
在(S2310)，针对当前块，可以通过确定对应于多个MVR对中每个MVR对的TM代价来执行多个MVR对的TM(例如，TM I)，其中，每个MVR对包括(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR和(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR。可以至少基于当前块的当前模板的一部分或全部以及相应MVR对的双向预测器来确定每个TM代价。双向预测器可以依赖于与相应MVR对的第一MVR对应的第一参考图片中的第一参考模板的一部分或全部，以及与相应MVR对的第二MVR对应的第二参考图片中的第二参考模板的一部分或全部。TM可以包括基于所确定的对应TM代价来选择MVR对。例如，TM包括基于所确定的对应TM代价对多个MVR对进行排序或重新排序，以及从经排序或重新排序的多个MVR对中选择MVR对。
在一个实施例中，当前块的当前模板的全部包括整个当前模板。对于每个MVR对，第一参考模板的全部包括整个第一参考模板，第二参考模板的全部包括整个第二参考模板。
在示例中，针对每个MVR对，基于具有MVR对中的第一MVR的第一MV来确定第一参考模板，并且基于具有MVR对的第二MVR的第二MV确定第二参考模板。
在示例中，针对每个MVR对，对应于相应MVR对的双向预测器是与相应MVR对中的第一MVR对应的第一参考模板和与相应MVR对中的第二MVR对应的第二参考模板的加权平均。
在示例中，针对每个MVR对，每个MVR对中的第一MVR和相应MVR对中的第二MVR相同。
在示例中，多个MVR对中的一个MVR对的第一MVR与多个MVR对中的该一个MVR对的第二MVR不同。
在(S2320)，可以基于使用双向预测所选择的MVR对来编码当前块。可以对指示当前块是使用双向预测来预测的预测信息进行编码。
在示例中，预测信息包括指示对多个MVR对执行TM(例如，TM I)的标志。
在(S2330)，已编码的当前块和/或预测信息可以包括在视频码流中。
过程(2300)然后进行到(S2399)，并终止。
过程(2300)可以适当地适应各种场景，并且过程(2300)中的步骤可以相应地调整。过程(2300)中的一个或多个步骤可以被修改、省略、重复和/或组合。可以使用任何合适的顺序来实现该过程(2300)。可以添加一个(或多个)额外的步骤。
在实施例中，预测信息指示当前块是使用仿射AMVP模式来预测的，且当前模板包括多个当前子块模板。针对多个MVR对中的每个MVR对，基于多个当前子块模板和对应的第一MV来分别确定第一参考模板中的多个第一参考子块模板。第一MV可以依赖于相应的当前子块模板的位置和当前块的仿射参数。可以基于多个当前子块模板和对应的第二MV来分别确定第二参考模板中的多个第二参考子块模板。第二MV可以依赖于相应的当前子块模板的位置和当前块的仿射参数。双向预测器可以依赖于第一参考子块模板和第二参考子块模板。
在示例中，针对MVR对中的每个MVR对，第一参考子块模板中每个第一参考子块模板中的多个样本的运动信息相同。
在示例中，针对MVR对中的每个MVR对，可以基于PROF模式来确定多个第一参考子块模板，其中，多个第一参考子块模板中的一个第一参考子块模板中的两个样本的运动信息不同。
图24示出了根据本申请公开的一个实施例的解码过程(2400)的流程图。在各种实施例中，过程(2400)由处理电路执行，例如终端设备(310)、终端设备(320)、终端设备(330)和终端设备(340)中的处理电路、、执行视频编码器(403)功能的处理电路、执行视频解码器(410)功能的处理电路、执行视频解码器(510)功能的处理电路、执行视频编码器(603)功能的处理电路等。在一些实施例中，过程(2400)以软件指令实现，因此当处理电路执行软件指令时，处理电路执行过程(2400)。该过程从(S2401)开始并进行到(S2410)。
在(S2410)，可以从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息。预测信息可以指示当前块是使用双向预测来预测的。
在示例中，预测信息包括指示对多个MVR对执行TM(例如，TM I)的标志。
在(S2420)，可以通过确定对应于多个MVR对中每个MVR对的TM代价来对多个MVR对执行的TM，其中，每个MVR对可以包括(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR和(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR。可以至少基于当前块的当前模板的一部分或全部以及相应MVR对的双向预测器来确定每个TM代价。双向预测器可以依赖于与相应MVR对的第一MVR对应的第一参考图片中的第一参考模板的一部分或全部，以及与相应MVR对的第二MVR对应的第二参考图片中的第二参考模板的一部分或全部。TM可以包括基于所确定的对应TM代价来选择MVR对。例如，TM包括基于所确定的对应TM代价对多个MVR对进行排序或重新排序，以及从经排序或重新排序的多个MVR对中选择MVR对。
在实施例中，当前块的当前模板的全部包括整个当前模板。对于每个MVR对，第一参考模板的全部包括整个第一参考模板，第二参考模板的全部包括整个第二参考模板。
在示例中，针对每个MVR对，基于具有MVR对的第一MVR的第一MV确定第一参考模板，并且基于具有MVR对的第二MVR的第二MV确定第二参考模板。
在示例中，针对每个MVR对，对应于相应MVR对的双向预测器是与相应MVR对中的第一MVR对应的第一参考模板和与相应MVR对中的第二MVR对应的第二参考模板的加权平均。
在示例中，针对每个MVR对，每个MVR对中的第一MVR和相应MVR对中的第二MVR相同。
在示例中，多个MVR对中的一个MVR对的第一MVR与多个MVR对中的该一个MVR对的第二MVR不同。
在(S2430)，可以基于所选择的MVR对来重建当前块。过程(2400)进行到(S2499)，并终止。
过程(2400)可以适当地适应各种场景，并且过程(2400)中的步骤可以相应地调整。过程(2400)中的一个或多个步骤可以被修改、省略、重复和/或组合。可以使用任何合适的顺序来实现该过程(2400)。可以添加一个(或多个)额外的步骤。
在实施例中，预测信息指示当前块是使用仿射AMVP模式来预测的，且当前模板包括多个当前子块模板。针对多个MVR对中的每个MVR对，基于多个当前子块模板和对应的第一MV来分别确定第一参考模板中的多个第一参考子块模板。第一MV可以依赖于相应的当前子块模板的位置和当前块的仿射参数。可以基于当多个前子块模板和对应的第二MV来分别确定第二参考模板中的多个第二参考子块模板。第二MV可以依赖于相应的当前子块模板的位置和当前块的仿射参数。双向预测器可以依赖于第一参考子块模板和第二参考子块模板。
在示例中，针对多个MVR对中的每个MVR对，第一参考子块模板中每个第一参考子块模板中的多个样本的运动信息相同。
在示例中，针对多个MVR对中的每个MVR对，可以基于PROF模式来确定多个第一参考子块模板，其中，多个第一参考子块模板中的一个第一参考子块模板中的两个样本的运动信息不同。
图25示出了根据本申请公开的一个实施例的解码过程(2500)的流程图。在各种实施例中，过程(2500)由处理电路执行，例如终端设备(310)、终端设备(320)、终端设备(330)和终端设备(340)中的处理电路、、执行视频编码器(403)功能的处理电路、执行视频解码器(410)功能的处理电路、执行视频解码器(510)功能的处理电路、执行视频编码器(603)功能的处理电路等。在一些实施例中，过程(2500)以软件指令实现，因此当处理电路执行软件指令时，处理电路执行过程(2500)。该过程从(S2501)开始并进行到(S2510)。
在(S2510)，可以从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息。预测信息可以指示当前块是使用具有仿射AMVP模式的双向预测来预测的。
在(S2520)，可以通过确定对应于多个MVR对中每个MVR对的TM代价来对多个MVR对执行的TM，其中，每个MVR对可以包括(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR和(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR。可以至少基于当前块的当前模板的一部分或全部(即，整个当前模板)以及相应MVR对的双向预测器来确定每个TM代价。双向预测器可以依赖于与相应MVR对的第一MVR对应的第一参考图片中的第一参考模板的一部分或全部(即，整个第一参考模板)，以及与相应MVR对的第二MVR对应的第二参考图片中的第二参考模板的一部分或全部(即，整个第二参考模板)。TM可以包括基于所确定的对应TM代价来选择MVR对。例如，TM包括基于所确定的对应TM代价对多个MVR对进行排序或重新排序，以及从经排序或重新排序的多个MVR对中选择MVR对。
在(S2530)，可以基于所选择的MVR对来重建当前块。过程(2500)进行到(S2599)，并终止。
在示例中，执行TM包括：基于所确定的对应TM代价对多个MVR对进行重新排序；以及该选择包括从经重新排序的多个MVR对中选择MVR对。
在示例中，当前块的当前模板的全部用于确定TM代价；以及针对每个MVR对：第一参考模板的全部用于确定双向预测器，以及第二参考模板的全部用于确定双向预测器。
在示例中，针对每个MVR对，每个MVR对中的第一MVR和相应MVR对中的第二MVR相同。
在示例中，多个MVR对中的一个MVR对的第一MVR与该多个MVR对中的该一个MVR对的第二MVR不同。
在示例中，预测信息包括指示对多个MVR对执行TM的标志。
在示例中，当前模板包括多个当前子块模板；以及针对多个MVR对中的每个MVR对，确定TM代价包括：基于多个当前子块模板和对应的第一运动矢量MV来分别确定第一参考模板中的多个第一参考子块模板，第一MV依赖于相应的当前子块模板的位置和当前块的仿射参数，以及基于多个当前子块模板和对应的第二MV来分别确定第二参考模板中的多个第二参考子块模板，第二MV依赖于相应的当前子块模板的位置和当前块的仿射参数，双向预测器依赖于多个第一参考子块模板和多个第二参考子块模板。
在示例中，针对多个MVR对中的每个MVR对，多个第一参考子块模板中每个第一参考子块模板中的多个样本的运动信息相同。
在示例中，确定多个第一参考子块模板包括：针对多个MVR对中的每个MVR对，基于使用光流的预测细化PROF模式来确定多个第一参考子块模板，其中，多个第一参考子块模板中的一个第一参考子块模板中的两个样本的运动信息不同。
过程(2500)可以适当地适应各种场景，并且过程(2500)中的步骤可以相应地调整。过程(2500)中的一个或多个步骤可以被修改、省略、重复和/或组合。可以使用任何合适的顺序来实现该过程(2500)。可以添加一个(或多个)额外的步骤。
图26示出了根据本申请公开的一个实施例的解码过程(2600)的流程图。在各种实施例中，过程(2600)由处理电路执行，例如终端设备(310)、终端设备(320)、终端设备(330)和终端设备(340)中的处理电路、、执行视频编码器(403)功能的处理电路、执行视频解码器(410)功能的处理电路、执行视频解码器(510)功能的处理电路、执行视频编码器(603)功能的处理电路等。在一些实施例中，过程(2600)以软件指令实现，因此当处理电路执行软件指令时，处理电路执行过程(2600)。该过程从(S2601)开始并进行到(S2610)。
在(S2610)，可以从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息。预测信息可以指示当前块是使用具有AMVP模式的双向预测来预测的。
在(S2620)，可以通过确定对应于多个MVR对中每个MVR对的TM代价来对多个MVR对执行的TM，其中，每个MVR对可以包括(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR和(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR。可以至少基于当前块的当前模板和相应MVR对的双向预测器来确定每个TM代价。双向预测器可以依赖于与相应MVR对的第一MVR对应的第一参考图片中的第一参考模板以及与相应MVR对的第二MVR对应的第二参考图片中的第二参考模板。TM可以包括基于所确定的对应TM代价来选择MVR对。例如，TM包括基于所确定的对应TM代价对多个MVR对进行排序或重新排序，以及从经排序或重新排序的多个MVR对中选择MVR对。
在(S2630)，可以基于所选择的MVR对来重建当前块。过程(2600)进行到(S2699)，并终止。
在示例中，执行TM包括：基于所确定的对应TM代价对多个MVR对进行重新排序；以及该选择包括从经重新排序的多个MVR对中选择MVR对。
在示例中，确定TM代价包括：针对每个MVR对，基于具有MVR对中的第一MVR的第一运动矢量MV来确定第一参考模板，以及基于具有MVR对中的第二MVR的第二MV来确定第二参考模板。
在示例中，针对每个MVR对，对应于相应MVR对的双向预测器是与该相应MVR对中的第一MVR对应的第一参考模板和与该相应MVR对中的第二MVR对应的第二参考模板的加权平均。
在示例中，针对每个MVR对，每个MVR对中的第一MVR和相应MVR对中的第二MVR相同。
在示例中，多个MVR对中的一个MVR对的第一MVR与该多个MVR对中的该一个MVR对的第二MVR不同。
在示例中，预测信息包括指示对多个MVR对执行TM的标志。
过程(2600)可以适当地适应各种场景，并且过程(2600)中的步骤可以相应地调整。过程(2600)中的一个或多个步骤可以被修改、省略、重复和/或组合。可以使用任何合适的顺序来实现该过程(2600)。可以添加一个(或多个)额外的步骤。
本公开的实施例可以单独使用或以任何顺序组合使用。此外，方法(或实施例)、编码器和解码器中的每一个可以通过处理电路(例如，一个或多个处理器或一个或多个集成电路)来实施。在一个示例中，一个或多个处理器执行在非暂时性计算机可读介质中存储的程序。
上述技术可以被实现为使用计算机可读指令并且物理地存储在一个或多个计算机可读介质中的计算机软件。例如，图27示出了适合于实施所公开的主题的某些实施例的计算机系统(2700)。
可以使用任何合适的机器代码或计算机语言对计算机软件进行编码，任何合适的机器代码或计算机语言可以经汇编、编译、链接或类似的机制以创建包括指令的代码，该指令可以由一个或多个计算机中央处理单元(central processing unit，CPU)、图形处理单元(Graphics Processing Unit，GPU)等直接执行或通过解释、微代码等执行。
指令可以在各种类型的计算机或其组件上执行，例如包括个人计算机、平板计算机、服务器、智能电话、游戏装置、物联网装置等。
图27所示的计算机系统(2700)的组件本质上是示例性的，并且不旨在对实施本公开的实施例的计算机软件的用途或功能的范围提出任何限制。组件的配置也不应被解释为具有与计算机系统(2700)的示例性实施例中所示的组件中的任何一个组件或组件的组合有关的任何依赖性或要求。
计算机系统(2700)可以包括某些人机接口输入装置。此类人机接口输入装置可以响应于一个或多个人类用户例如通过下述的输入：触觉输入(例如：击键、划动，数据手套移动)、音频输入(例如：语音、拍手)、视觉输入(例如：手势)、嗅觉输入(未描绘出)。人机接口装置还可以用于捕获不一定与人的意识输入直接相关的某些媒体，例如音频(例如：语音、音乐、环境声音)、图像(例如：扫描的图像、从静止图像相机获取摄影图像)、视频(例如二维视频、包括立体视频的三维视频)等。
输入人机接口装置可以包括下述中的一项或多项(每种中仅示出一个)：键盘(2701)、鼠标(2702)、触控板(2703)、触摸屏(2710)、数据手套(未示出)、操纵杆(2705)、麦克风(2706)、扫描仪(2707)、相机(2708)。
计算机系统(2700)也可以包括某些人机接口输出装置。此类人机接口输出装置可以例如通过触觉输出、声音、光和气味/味道来刺激一个或多个人类用户的感官。此类人机接口输出装置可以包括触觉输出装置(例如触摸屏(2710)、数据手套(未示出)或操纵杆(2705)的触觉反馈，但是也可以是不作为输入设备的触觉反馈装置)、音频输出装置(例如：扬声器(2709)、耳机(未示出))、视觉输出装置(例如包括阴极射线管(cathode-ray tube，CRT)屏幕、液晶显示器(liquid crystal display，LCD)屏幕、等离子屏幕、有机发光二极管(organic light-emitting diode，OLED)屏幕的屏幕(2710)，每种屏幕有或没有触摸屏输入功能，每种屏幕都有或没有触觉反馈功能-其中的一些屏幕能够通过诸如立体图像输出、虚拟现实眼镜(未描绘出)、全息显示器和烟箱(未描绘出)以及打印机(未描绘出)之类的装置来输出二维视觉输出或超过三维输出。
计算机系统(2700)也可以包括人类可访问存储装置及其关联介质：例如包括具有CD/DVD等介质(2721)的CD/DVD只读存储器(read-only memory，ROM)/RW(2720)的光学介质、指状驱动器(2722)、可拆卸硬盘驱动器或固态驱动器(2723)、诸如磁带和软盘之类的传统磁性介质(未示出)、诸如安全软件狗之类的基于专用ROM/ASIC/PLD的装置(未示出)等。
本领域技术人员还应该理解，结合当前公开的主题使用的所术语“计算机可读介质”不涵盖传输介质、载波或其他瞬时信号。
计算机系统(2700)还可以包括到一个或多个通信网络(2755)的接口(2754)。网络可以例如是无线网络、有线网络、光网络。网络可以进一步地是本地网络、广域网络、城域网络、车辆和工业网络、实时网络、耐延迟网络等。网络的示例包括诸如以太网之类的局域网、无线局域网(local area network，LAN)、包括全球移动通信系统(global system formobile，GSM)、第三代(3rd generation，3G)、第四代(4th generation，4G)、第五代(5thgeneration，5G)、长期演进(long term evolution，LTE)等的蜂窝网络、包括有线电视、卫星电视和地面广播电视的电视有线或无线广域数字网络、包括控制器区域网络总线(controller area network bus，CANbus)的车辆和工业用电视等等。某些网络通常需要连接到某些通用数据端口或外围总线(2749)的外部网络接口适配器(例如计算机系统(2700)的通用串行总线(universal serial bus，USB)端口)；如下所述，其他网络接口通常通过连接到系统总线而集成到计算机系统(2700)的内核中(例如，连接PC计算机系统中的以太网接口或连接到智能手机计算机系统中的蜂窝网络接口)。计算机系统(2700)可以使用这些网络中的任何一个与其他实体通信。此类通信可以是仅单向接收的(例如，广播电视)、仅单向发送的(例如，连接到某些CANbus装置的CANbus)或双向的，例如，使用局域网或广域网数字网络连接到其他计算机系统。如上所述，可以在那些网络和网络接口的每一个上使用某些协议和协议栈。
上述人机接口装置、人机可访问的存储装置和网络接口可以附接到计算机系统(2700)的内核(2740)。
内核(2740)可以包括一个或多CPU(2741)、GPU(2742)、现场可编程门区域(fieldprogrammable gate areas,FPGA)(2743)形式的专用可编程处理单元、用于某些任务的硬件加速器(2744)、图形适配器(2750)等。这些装置以及ROM(2745)、随机存取存储器(2746)、诸如内部非用户可访问的硬盘驱动器、固态驱动器(solid state drive，SSD)等之类的内部大容量存储器(2747)可以通过系统总线(2748)连接。在一些计算机系统中，可以以一个或多个物理插头的形式访问系统总线(2748)，以能够通过附加的CPU、GPU等进行扩展。外围装置可以直接连接到内核的系统总线(2748)或通过外围总线(2749)连接到内核的系统总线。在一个示例中，屏幕(2710)可以连接到图形适配器(2750)。外围总线的体系结构包括外围组件互联(peripheral component interconnection，PCI)、USB等。
CPU(2741)、GPU(2742)、FPGA(2743)和加速器(2744)可以执行某些指令，这些指令可以组合来构成上述计算机代码。该计算机代码可以存储在ROM(2745)或随机存取存储器(random-access memory，RAM)(2746)中。过渡数据可以存储在RAM(2746)中，而永久数据可以例如存储在内部大容量存储器(2747)中。可以通过使用高速缓存来进行对任何存储装置的快速存储及检索，该高速缓存可以与下述紧密关联：一个或多个CPU(2741)、GPU(2742)、大容量存储(2747)、ROM(2745)、RAM(2746)等。
计算机可读介质可以在其上具有用于执行各种由计算机实现的操作的计算机代码。介质和计算机代码可以是出于本公开的目的而专门设计和构造的介质和计算机代码，或者介质和计算机代码可以是计算机软件领域的技术人员公知且可用的类型。
作为非限制性示例，可以由于一个(或多个)处理器(包括CPU、GPU、FPGA、加速器等)执行包含在一种或多种有形的计算机可读介质中的软件而使得具有架构(2700)，特别是内核(2740)的计算机系统可以提供上述执行的功能。此类计算机可读介质可以是与如上所述的用户可访问的大容量存储相关联的介质，以及某些非暂时性的内核(2740)的存储器，例如内核内部大容量存储器(2747)或ROM(2745)。可以将实施本公开的各种实施例的软件存储在此类装置中并由内核(2740)执行。根据特定需要，计算机可读介质可以包括一个或多个存储装置或芯片。软件可以使得内核(2740)，特别是其中的处理器(包括CPU、GPU、FPGA等)执行本文所描述的特定过程或特定过程的特定部分，包括定义存储在RAM中的数据结构(2746)以及根据由软件定义的过程来修改此类数据结构。附加地或替换地，可以由于硬连线或以其他方式体现在电路(例如，加速器(2744))中的逻辑中而使得计算机系统提供功能，该电路可以替换软件或与软件一起运行以执行本文描述的特定过程或特定过程的特定部分。在适当的情况下，提及软件的部分可以包含逻辑，反之亦然。在适当的情况下，提及计算机可读介质的部分可以包括存储用于执行的软件的电路(例如集成电路(IC))、体现用于执行的逻辑的电路或两者都包括。本公开包括硬件和软件的任何合适的组合。
附录A：缩略语
JEM：联合探索模型
VVC：下一代视频编码
BMS：基准集
MV：运动矢量
HEVC：高效视频编码
SEI：补充增强信息
VUI：视频可用性信息
GOP：图片群组
TU：变换单元
PU：预测单元
CTU：编码树单元
CTB：编码树块
PB：预测块
HRD：假想参考解码器
SNR：信噪比
CPU：中央处理单元
GPU：图形处理单元
CRT：阴极射线管
LCD：液晶显示器
OLED：有机发光二极管
CD：光盘
DVD：数字视频光盘
RAM：随机存取存储器
ROM：只读存储器
ASIC：专用集成电路
PLD：可编程逻辑设备
LAN：局域网
GSM：全球移动通信系统
LTE：长期演进
CANBus：控制器局域网络总线
USB：通用串行总线
PCI：外围组件互联
FPGA：现场可编程门区域
SSD：固态驱动器
IC：集成电路
CU：编码单元
R-D：率失真
尽管本公开已经描述了多个示例性实施例，但是存在落入本公开的范围内的修改、置换和各种替换等效物。因此，应当理解，本领域技术人员将能够设计出许多虽然未在本文中明确示出或描述，但体现了本公开的原理，因此落入本公开的精神和范围内的系统和方法。

Claims (18)

1.一种视频解码器中的视频解码方法，其特征在于，包括：
从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息，所述预测信息指示所述当前块是在仿射自适应运动矢量预测AMVP模式下使用双向预测来预测的；
通过下述操作对多个运动矢量分辨率MVR对执行模板匹配TM：
确定对应于所述多个MVR对中每个MVR对的TM代价，每个MVR对包括(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR和(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR，每个TM代价至少基于所述当前块的当前模板的一部分或全部以及相应MVR对的双向预测器来确定，所述双向预测器依赖于与所述相应MVR对的第一MVR对应的所述第一参考图片中的第一参考模板的一部分或全部以及与所述相应MVR对的第二MVR对应的所述第二参考图片中的第二参考模板的一部分或全部；以及
基于所确定的多个TM代价来选择MVR对；以及
基于所选择的MVR对来重建所述当前块；
所述当前模板包括多个当前子块模板；以及针对所述多个MVR对中的每个MVR对，所述确定对应于所述多个MVR对中每个MVR对的TM代价，包括：
基于所述多个当前子块模板和对应的第一运动矢量MV来分别确定所述第一参考模板中的多个第一参考子块模板，所述第一MV依赖于相应的当前子块模板的位置和所述当前块的仿射参数，以及
基于所述多个当前子块模板和对应的第二MV来分别确定所述第二参考模板中的多个第二参考子块模板，所述第二MV依赖于相应的当前子块模板的位置和所述当前块的所述仿射参数，所述双向预测器依赖于所述多个第一参考子块模板和所述多个第二参考子块模板。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述执行TM包括：基于所述确定的多个TM代价对所述多个MVR对进行重新排序；以及
所述选择包括从经重新排序的多个MVR对中选择所述MVR对。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述当前块的当前模板的全部用于确定所述多个TM代价；以及
针对每个MVR对：
所述第一参考模板的全部用于确定所述双向预测器，以及
所述第二参考模板的全部用于确定所述双向预测器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
针对每个MVR对，每个MVR对中的所述第一MVR和所述相应MVR对中的所述第二MVR相同。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述多个MVR对中的一个MVR对的第一MVR与所述多个MVR对中的所述一个MVR对的第二MVR不同。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测信息包括指示对所述多个MVR对执行所述TM的标志。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
针对所述多个MVR对中的每个MVR对，所述多个第一参考子块模板中每个第一参考子块模板中的多个样本的运动信息相同。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述多个第一参考子块模板包括：
针对所述多个MVR对中的每个MVR对，基于使用光流的预测细化PROF模式来确定所述多个第一参考子块模板，其中，所述多个第一参考子块模板中的一个第一参考子块模板中的两个样本的运动信息不同。
9.一种视频解码器中的视频解码方法，其特征在于，包括：
从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息，所述预测信息指示所述当前块是在仿射自适应运动矢量预测AMVP模式下使用的双向预测来预测的；
通过下述操作对多个运动矢量分辨率MVR对执行模板匹配TM：
确定对应于所述多个MVR对中每个MVR对的TM代价，每个MVR对包括(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR和(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR，每个TM代价至少基于所述当前块的当前模板的一部分或全部以及相应MVR对的双向预测器来确定，所述双向预测器依赖于与所述相应MVR对的第一MVR对应的所述第一参考图片中的第一参考模板以及与所述相应MVR对的第二MVR对应的所述第二参考图片中的第二参考模板；以及
基于所确定的多个TM代价来选择MVR对；以及
基于所选择的MVR对来重建所述当前块；
所述当前模板包括多个当前子块模板；以及针对所述多个MVR对中的每个MVR对，所述确定对应于所述多个MVR对中每个MVR对的TM代价，包括：
基于所述多个当前子块模板和对应的第一运动矢量MV来分别确定所述第一参考模板中的多个第一参考子块模板，所述第一MV依赖于相应的当前子块模板的位置和所述当前块的仿射参数，以及
基于所述多个当前子块模板和对应的第二MV来分别确定所述第二参考模板中的多个第二参考子块模板，所述第二MV依赖于相应的当前子块模板的位置和所述当前块的所述仿射参数，所述双向预测器依赖于所述多个第一参考子块模板和所述多个第二参考子块模板。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
所述执行TM包括：基于所述确定的多个TM代价对所述多个MVR对进行重新排序；以及
所述选择包括从经重新排序的多个MVR对中选择所述MVR对。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，确定所述TM代价包括：
针对每个MVR对：
基于具有所述MVR对中的第一MVR的第一运动矢量MV来确定所述第一参考模板，以及
基于具有所述MVR对中的第二MVR的第二MV来确定所述第二参考模板。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，
针对每个MVR对，对应于所述相应MVR对的双向预测器是与所述相应MVR对中的第一MVR对应的所述第一参考模板和与所述相应MVR对中的第二MVR对应的所述第二参考模板的加权平均。
13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
针对每个MVR对，每个MVR对中的所述第一MVR和所述相应MVR对中的所述第二MVR相同。
14.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
所述多个MVR对中的一个MVR对的第一MVR与所述多个MVR对中的所述一个MVR对的第二MVR不同。
15.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预测信息包括指示对所述多个MVR对执行所述TM的标志。
16.一种视频解码的装置，其特征在于，包括：
处理电路，被配置成：
从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息，所述预测信息指示所述当前块是在使用具有仿射自适应运动矢量预测AMVP模式下使用双向预测来预测的；
通过下述操作对多个运动矢量分辨率MVR对执行模板匹配TM：
确定对应于所述多个MVR对中每个MVR对的TM代价，每个MVR对包括(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR和(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR，每个TM代价至少基于所述当前块的当前模板的一部分或全部以及相应MVR对的双向预测器来确定，所述双向预测器依赖于与所述相应MVR对的第一MVR对应的所述第一参考图片中的第一参考模板的一部分或全部以及与所述相应MVR对的第二MVR对应的所述第二参考图片中的第二参考模板的一部分或全部；以及
基于所确定的多个TM代价来选择MVR对；以及
基于所选择的MVR对来重建所述当前块；
所述当前模板包括多个当前子块模板；以及针对所述多个MVR对中的每个MVR对，所述确定对应于所述多个MVR对中每个MVR对的TM代价，包括：
基于所述多个当前子块模板和对应的第一运动矢量MV来分别确定所述第一参考模板中的多个第一参考子块模板，所述第一MV依赖于相应的当前子块模板的位置和所述当前块的仿射参数，以及
基于所述多个当前子块模板和对应的第二MV来分别确定所述第二参考模板中的多个第二参考子块模板，所述第二MV依赖于相应的当前子块模板的位置和所述当前块的所述仿射参数，所述双向预测器依赖于所述多个第一参考子块模板和所述多个第二参考子块模板。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述处理电路被配置成：
基于所述确定的多个TM代价对所述多个MVR对进行重新排序；以及
从经重新排序的多个MVR对中选择所述MVR对；
其中，所述当前块的当前模板的全部用于确定所述多个TM代价；以及
针对每个MVR对：
所述第一参考模板的全部用于确定所述双向预测器，以及
所述第二参考模板的全部用于确定所述双向预测器。
18.一种视频解码的装置，其特征在于，包括：
解码模块，被配置为从已编码的视频码流中解码当前图片中的当前块的预测信息，所述预测信息指示所述当前块是在使用具有仿射自适应运动矢量预测AMVP模式下使用双向预测来预测的；
匹配模块，被配置为通过下述操作对多个运动矢量分辨率MVR对执行模板匹配TM：
确定对应于所述多个MVR对中每个MVR对的TM代价，每个MVR对包括(i)与第一参考图片对应的第一多个MVR中的第一MVR和(ii)与第二参考图片对应的第二多个MVR中的第二MVR，每个TM代价至少基于所述当前块的当前模板的一部分或全部以及相应MVR对的双向预测器来确定，所述双向预测器依赖于与所述相应MVR对的第一MVR对应的所述第一参考图片中的第一参考模板的一部分或全部以及与所述相应MVR对的第二MVR对应的所述第二参考图片中的第二参考模板的一部分或全部；以及
基于所确定的多个TM代价来选择MVR对；以及
所述当前模板包括多个当前子块模板；以及针对所述多个MVR对中的每个MVR对，所述匹配模块，还被配置为基于所述多个当前子块模板和对应的第一运动矢量MV来分别确定所述第一参考模板中的多个第一参考子块模板，所述第一MV依赖于相应的当前子块模板的位置和所述当前块的仿射参数，以及
基于所述多个当前子块模板和对应的第二MV来分别确定所述第二参考模板中的多个第二参考子块模板，所述第二MV依赖于相应的当前子块模板的位置和所述当前块的所述仿射参数，所述双向预测器依赖于所述多个第一参考子块模板和所述多个第二参考子块模板；
重建模块，被配置为基于所选择的MVR对来重建所述当前块。
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