CN116965031A - 基于模板匹配的自适应运动矢量分辨率(amvr) - Google Patents

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Abstract

本公开的各方面提供了用于视频解码的方法和装置。该装置包括处理电路，处理电路从已编码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：(i)具有自适应运动矢量分辨率(AMVR)模式的自适应运动矢量预测(AMVP)模式被应用于当前块，以及(ii)运动信息。处理电路通过以下方式对多个MV分辨率执行模板匹配(TM)：基于多个MV分辨率和运动信息来确定与多个MV分辨率中的每一个相对应的TM成本；基于分别对应于多个MV分辨率中的每一个的已确定的TM成本来对多个MV分辨率进行重新排序；以及从已重新排序的多个MV分辨率中选择一个MV分辨率。处理电路基于所选择的MV分辨率重建当前块。

Description

基于模板匹配的自适应运动矢量分辨率(AMVR)
援引加入
本申请要求于2022年9月30日提交的标题为“TEMPLATE-MATCHING BASEDADAPTIVE MOTION VECTOR RESOLUTION(AMVR)”的美国专利申请第17/958,161号的优先权权益，该申请要求于2021年10月28日提交的标题为“TEMPLATE-MATCHING BASED ADAPTIVEMOTION VECTOR RESOLUTION(AMVR)”的美国临时申请第63/273,070号以及于2021年12月13日提交的标题为“TEMPLATE-MATCHING BASED ADAPTIVE MOTION VECTOR RESOLUTION(AMVR)”的美国临时申请第63/289,128号的优先权权益，它们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码的实施例。
背景技术
本文所提供的背景描述是出于总体上呈现本公开上下文的目的。在背景技术部分以及本说明书的各个方面中所描述的目前已署名的发明人的工作所进行的程度，并不表明其在本申请提交时作为现有技术，且从未明示或暗示其被承认为本申请的现有技术。
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大小。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率要求。例如，每样本8位的1080p60 4:2:0的视频(60Hz帧率的1920x1080亮度样本分辨率)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，但是在不脱离本公开的精神的情况下，相同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，例如某些消费流式应用的用户相比电视分布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，包括例如运动补偿、变换处理、量化以及熵编码。
视频编解码技术可以包括被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。当以帧内模式对所有样本块进行编码时，该图片可以是帧内图片。帧内图片及其诸如独立解码器刷新图片之类的派生可以用于重置解码器状态，因此可以用作已编码视频码流和视频会话中的第一张图片或者静止图像。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下表示熵编码后的块所需的位越少。
诸如从例如MPEG-2代编码技术中使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尝试基于例如在对数据块进行编码和/或解码期间获得的周围样本数据和/或元数据来执行预测的技术。该技术在下文称作“帧内预测”技术。请注意，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，正在使用的特定技术可以被编码为使用该特定技术的特定帧内预测模式。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，这些子模式和/或参数可以被单独编码或包括在用于定义所使用的预测模式的模式码字中。对于给定模式、子模式和/或参数组合使用哪个码字可以对通过帧内预测的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，该帧内预测模式在H.265中得到完善，并在诸如联合探索模型(Joint Exploration Model，JEM)、下一代视频编码(Versatile VideoCoding，VVC)、以及基准集(Benchmark Set，BMS)之类的更新编码技术中进一步得到完善。可以使用现有样本的相邻样本值来形成预测块。根据方向将相邻样本的样本值复制到预测块中。对使用方向的参考可以在码流中进行编码，或者可以对其本身进行预测。
参考图1A，在右下方描绘的是从H.265中定义的33个可能的预测方向(对应于35个帧内模式中的33个角度模式)中得知的九个预测方向的子集。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)指示根据与水平方向成45度角的右上方的一个或多个样本来预测样本(101)。类似地，箭头(103)指示根据与水平方向成22.5度角的样本(101)的左下方的一个或多个样本来预测样本(101)。
仍参考图1A，在左上方描绘了4×4个样本的正方形块(104)(由粗体虚线指示)。正方形块(104)包括16个样本，每个样本用“S”以及其在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维度中(从顶部开始)的第二个样本和X维度中(从左侧开始)的第一个样本。类似地，样本S44是块(104)在Y维度和X维度上的第四个样本。由于块的大小为4×4个样本，因此S44在右下角。还示出了遵循类似编号方案的参考样本。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中，预测样本与正在重建的块相邻；因此，不需要使用负值。
帧内图片预测可以从用信号通知的预测方向所指示的相邻样本中复制参考样本值来操作。例如，假设已编码视频码流包括信令，该信令针对该块指示与箭头(102)一致的预测方向，也就是说，根据与水平方向成45度角的右上方的多个样本来预测样本。在这种情况下，根据同一参考样本R05来预测样本S41，S32，S23和S14。然后根据参考样本R08来预测样本S44。
在某些情况下，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；尤其是当方向不能由45度划分时。
随着视频编码技术的发展，可能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。这一数量在H.265(2013年)中增加到了33。目前，JEM/VVC/BMS可支持多达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用于以少量的位数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)，以说明预测方向的数量随着时间的推移而增加。
已编码视频码流中表示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。这种映射的范围可以例如从简单直接映射到码字，再到涉及最可能的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，这些方向相比某些其他方向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的位数来表示。
可以使用具有运动补偿的帧间图片预测来执行图像和/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)指示的方向上空间偏移之后，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之前的其他MV来预测适用于样本数据的某个区域的MV。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：比适用单个MV的区域更大的区域在相似的方向上移动，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时使用的位数更少的位数来表示。在一些情况下，MV预测可以是无损压缩从原始信号(即样本流)中导出的信号(即MV)的示例。在其他情况下，例如由于根据多个周围MV计算预测值时出现舍入误差，使得MV预测本身可以是有损的。
H.265/HEVC(ITU-T H.265建议书，“高效视频编解码(High Efficiency VideoCoding)”，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描述的是下文称作“空间合并”的技术。
参考图2，当前块(201)包括在运动搜索过程期间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。可从与一个或多个参考图片相关联的元数据中导出MV，而非直接对MV进行编码，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值。
发明内容
本公开的各方面提供了一种用于进行视频编码和解码的方法和装置。在一些示例中，用于视频解码的装置包括处理电路。处理电路被配置成对来自已编码视频码流的当前图片中的当前块的预测信息进行解码。预测信息指示：(i)具有自适应运动矢量分辨率(AMVR)模式的自适应运动矢量预测(AMVP)模式被应用于当前块，以及(ii)运动信息。AMVR模式中的运动矢量(MV)分辨率集合可用于当前块。处理电路通过以下方式对MV分辨率集合中的多个MV分辨率执行模板匹配(TM)：(i)基于多个MV分辨率和运动信息来确定与多个MV分辨率中的每一个相对应的TM成本；(ii)基于分别对应于多个MV分辨率中的每一个的已确定的TM成本来对多个MV分辨率进行重新排序；以及从已重新排序的多个MV分辨率中选择一个MV分辨率。处理电路基于已选择的MV分辨率重建当前块。
在一个实施例中，对于MV分辨率集合中的多个MV分辨率中的每一个，处理电路基于当前图片中的当前块、运动信息和相应的MV分辨率来确定第一参考图片中的第一参考块；以及基于第一参考图片中的第一参考块的第一参考模板和当前图片中的当前块的当前模板来确定TM成本。
在一个示例中，多个MV分辨率是MV分辨率集合。预测信息指示是否将第一MV分辨率应用于当前块，第一MV分辨率分别对应于已确定的TM成本中的最小TM成本。响应于第一MV分辨率被应用于当前块的指示，处理电路选择第一MV分辨率作为MV分辨率并基于第一MV分辨率重建当前块。响应于第一MV分辨率不应用于当前块的指示，处理电路从已重新排序的多个MV分辨率中的剩余MV分辨率中选择一个MV分辨率。剩余MV分辨率不包括第一MV分辨率。处理电路基于所选择的MV分辨率重建当前块。
在一个示例中，多个MV分辨率包括1/4亮度样本、1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本。
在一个示例中，第一MV分辨率不应用于当前块。处理电路对已编码视频码流中的索引进行解码。处理电路基于索引从已重新排序的多个MV分辨率中的剩余MV分辨率中选择第二MV分辨率。剩余MV分辨率不包括第一MV分辨率。处理电路基于第二MV分辨率重建当前块。
在一个实施例中，MV分辨率集合包括不在多个MV分辨率中的第三MV分辨率。预测信息指示第三MV分辨率不应用于当前块。处理电路对已编码视频码流中的索引进行解码；并基于索引从已重新排序的多个MV分辨率中选择第四MV分辨率。处理电路基于第四MV分辨率重建当前块。
在一个示例中，MV分辨率集合由1/4亮度样本、1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本组成。第三MV分辨率是1/4亮度样本，并且多个MV分辨率由1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本组成。
在一个示例中，预测信息指示利用双向预测对当前块进行编码。对于MV分辨率集合中的多个MV分辨率中的每一个，处理电路基于第一TM成本和第二TM成本来确定TM成本。基于第一参考图片中的第一参考块的第一参考模板和当前图片中的当前块的当前模板来确定第一TM成本。基于第二参考图片中的第二参考块的第二参考模板和当前图片中的当前块的当前模板来确定第二TM成本。在一个示例中，对于MV分辨率集合中的多个MV分辨率中的每一个，TM成本是第一TM成本和第二第一TM成本的加权和。在一个示例中，对于MV分辨率集合中的多个MV分辨率中的每一个，TM成本是第一TM成本和第二TM成本中的最小值或最大值。
本公开的各方面还提供一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储可由至少一个处理器执行以执行用于视频解码的方法的程序。
附图说明
通过以下详细描述和附图，所公开的主题的其他特征、性质和各种优点将更加明显，在附图中：
图1A是帧内预测模式的示例性子集的示意图。
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13示出了模板匹配(1300)的示例。
图14示出了应用于运动矢量分辨率(Motion Vector Resolution，MVR)集合的模板匹配(1400)的示例。
图15示出了当使用双向预测来预测当前块时应用于多个MVR的模板匹配(1500)的示例。
图16示出了根据本公开实施例概述编码过程的流程图。
图17示出了根据本公开实施例概述解码过程的流程图。
图18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，该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)。已编码的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数据，并根据恢复的视频数据显示视频图片。单向数据传输在媒体服务等应用中是较常见的。
在另一示例中，通信系统(300)包括执行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发生。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，且可根据恢复的视频数据在可访问的显示装置上显示视频图片。
在图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/或专用视频会议设备。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。
作为所公开主题应用的示例，图4示出了流式传输环境中的视频编码器和视频解码器。所公开主题可同等地适用于其它支持视频的应用，包括例如视频会议、数字TV、流媒体服务、在包括CD、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。相较于已编码的视频数据(404)(或已编码视频码流)，被描绘为粗线以强调高数据量的视频图片流(402)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)，被描绘为细线以强调较低数据量的已编码的视频数据(404)(或已编码视频码流)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)，可访问流式传输服务器(405)以检索已编码的视频数据(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)对已编码的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/压缩标准对已编码的视频数据(404)、视频数据(407)和视频数据(409)(例如视频码流)进行编码。这些标准的示例包括ITU-T H.265。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(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)。视频解码器(510)可用于代替图4示例中的视频解码器(410)。
接收器(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，一次接收一个已编码视频序列，其中对于每个已编码视频序列的解码独立于对于其他已编码视频序列的解码。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的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)的已编码的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。为了在互联网等业务分组网络上使用，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，以及用于控制显示装置(512)(例如，显示屏)等显示装置的潜在信息，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中所示。用于显示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流。
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)的输出样本可以属于帧内编码块。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，这些样本可由聚合器(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(521)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。视频压缩技术可包括环路内滤波器技术，该环路内滤波器技术受控于包括在已编码视频序列(也称作已编码视频码流)中并且作为来自解析器(520)的符号(521)可用于环路滤波器单元(556)的参数。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(按解码次序)部分期间获得的元信息，以及响应于先前重建且经过环路滤波的样本值。
环路滤波器单元(556)的输出可以是样本流，该样本流可输出到显示装置(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))被标识为参考图片，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)可根据预定的视频压缩技术或例如ITU-T H.265的标准来执行解码操作。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。附加数据可为例如时间、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示例中的视频编码器(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)编码的视频图像。在另一示例中，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度(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、图片群组(group of pictures，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。作为简单的描述，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)重建符号以用类似于(远程)解码器创建样本数据的方式创建样本数据。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。
在一个实施例中，除了存在于解码器中的解析/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对应的编码器中。因此，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。在某些区域中的更详细的描述在下文提供。
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中未示出)处被解码时，已重建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存储器(634)中。以此方式，视频编码器(603)可在本地存储已重建参考图片的副本，该副本与将由远端视频解码器获得的已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，对于待编码的新图片，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应用无损压缩，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可存储已编码的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待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。所属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(已编码)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I图片的块可参考同一图片的已编码块来进行预测编码(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间预测进行预测编码。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间预测进行预测编码。
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。具体来说，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分割成编码树单元(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)，该三个编码树块是一个亮度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编码单元(coding unit，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拆分为一个或多个预测单元(prediction unit，PU)。通常，每个PU包括亮度预测块(predictionblock，PB)和两个色度PB。在实施例中，编码(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。在本实施例中，视频编码器(703)用于代替图4示例中的视频编码器(403)。
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；且当在帧间模式或双向预测模式中编码处理块时，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。在示例中，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产生已编码的块。熵编码器(725)根据例如HEVC标准的合适标准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示出了视频解码器(810)的示例图。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)、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)。此类符号还可以包括例如量化的变换系数形式的残差信息等。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CU，运动参数可以包括MV、一个或多个参考图片索引、参考图片列表使用索引、以及要用于帧间预测样本生成的某些编码特征的附加信息。运动参数可以通过信号来显式地或隐式地发送。当采用跳过模式对CU进行编码时，CU可以与PU相关联，并且可以不具有显著的残差系数、不具有已编码的运动矢量增量或MV差(例如，MVD)或参考图片索引。可以指定合并模式，在该模式中从相邻CU获得当前CU的运动参数，包括空间和/或时间候选，以及可选地诸如在VVC中引入的附加信息。合并模式可以应用于帧间预测CU，而不仅仅用于跳过模式。在一个示例中，合并模式的替代方案是运动参数的显式传输，其中每个CU通过信号显式地发送MV、每个参考图片列表对应的参考图片索引和参考图片列表使用标志以及其他信息。
在一个实施例中，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精细的帧间预测编码工具，其包括：扩展合并预测、合并运动矢量差(MergeMotion Vector Difference，MMVD)模式、具有对称MVD信令的自适应运动矢量预测(Adaptive Motion Vector Prediction，AMVP)模式、仿射运动补偿预测、基于子块的时间运动矢量预测(Subblock-based Temporal Motion Vector Prediction，SbTMVP)、自适应运动矢量分辨率(Adaptive Motion Vector Resolution，AMVR)、运动场存储器(1/16亮度样本MV存储器和8×8运动场压缩)、具有CU级权重的双预测(Bi-prediction with CU-level Weight，BCW)、双向光流(Bi-Directional Optical Flow，BDOF)、使用光流的预测细化(Prediction Refinement using Optical Flow，PROF)、解码器侧运动矢量细化(Decoder side Motion Vector Refinement，DMVR)，帧间和帧内组合预测(CombinedInter and Intra Prediction，CIIP)、几何划分模式(Geometric Partitioning Mode，GPM)等。下文详细描述了帧间预测及其相关方法。
在一些示例中可以使用扩展合并预测。在一个示例中，例如在VTM4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：来自空间相邻CU的空间运动矢量预测(Motion Vector Predictor，MVP)、来自并置CU的时间MVP、来自先进先出(First-In-First-Out，FIFO)表的基于历史的MVP、成对平均MVP和零MV。
合并候选列表的大小可以在切片报头中通过信号发送。在一个示例中，在VTM4中，合并候选列表的最大允许大小为6。对于以合并模式编码的每个CU，可以使用截断一元(Truncated Unary，TU)二值化对最佳合并候选的索引(例如，合并索引)进行编码。合并索引的第一项可以用上下文编码(例如，上下文自适应二进制算术编码(Context-AdaptiveBinary Arithmetic Coding，CABAC))，并且旁路编码可以用于其他项。
下面提供了每一类合并候选的生成过程的一些示例。在一个实施例中，空间候选以下列方式导出。VVC中空间合并候选的推导可以与HEVC中空间合并候选的推导相同。在一个示例中，在位于图9所示的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，推导顺序为B1、A1、B0、A0和B2。仅当位置A0、B0、B1和A1中的任何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。在添加了位置A1处的候选之后，对剩余候选的添加进行冗余检查，该冗余检查确保具有相同运动信息的候选从候选列表中被排除，从而提高了编码效率。
为了降低计算复杂度，在提到的冗余检查中，并不是所有可能的候选对都被考虑在内。相反，仅考虑与图10中的箭头相链接的对，并且仅在用于冗余检查的对应候选不具有相同运动信息的情况下将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，与相应箭头相链接的对包括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，以及可以将位置B0和/或B2处的候选与位置B1处的候选进行比较。
在一个实施例中，时间候选以下列方式导出。在一个示例中，只有一个时间合并候选被添加到候选列表中。图11示出了用于时间合并候选的示例性运动矢量缩放。为了导出当前图片(1101)中的当前CU(1111)的时间合并候选，可以基于属于并置参考图片(1104)的共位CU(1112)来导出缩放的MV(1121)(例如，由图11中的虚线示出)。可以通过信号在切片报头中明确地发送用于导出共位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后的MV(1121)。缩放后的MV(1121)可以使用图片顺序计数(PictureOrder Count，POC)距离tb和td从共位CU(1112)的MV进行缩放。POC距离tb可以被定义为当前图片(1101)的当前参考图片(1102)和当前图片(1101)之间的POC差。POC距离td可以被定义为共位图片(1103)的共位参考图片(1104)和共位图片(1103)之间的POC差。时间合并候选的参考图片索引可以被设置为零。
图12示出了当前CU的时间合并候选的示例性候选位置(例如C0和C1)。可以在候选位置C0和C1之间选择时间合并候选的位置。候选位置C0位于当前CU的共位CU(1210)的右下角。候选位置C1位于当前CU(1210)的共位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来导出时间合并候选。反之，例如，候选位置C0处的CU是可用的、被帧内编码的、并且在CTU的当前行中，候选位置C0用于导出时间合并候选。
自适应运动矢量分辨率(AMVR)模式可以用于视频/图像编码，例如在VVC中。在诸如视频编码标准HEVC和AVC/H.264的一些技术中，使用四分之一(1/4)亮度样本(或1/4像素)的固定运动矢量分辨率(MVR)。通常，选择位移矢量率和预测误差率之间的最佳折衷来优化速率失真。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别从多个MVR中选择一个MVR，并且因此以比特率换取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，则可以在编码块级别通过信号发送AMVR模式。运动矢量预测(MVP)可以四舍五入到给定MVR，使得得到的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)的标志指定MVD的分辨率(例如，MVR)。在一个示例中，等于0的AMVR标志(例如，amvr_flag)指定MVD的MVR是1/4亮度样本(1/4像素)。等于1的AMVR标志(例如，amvr_flag)指定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，用AMVP模式预测编码块，并且AMVR标志(例如，amvr_flag)为1，因此当AMVR精度索引分别为0、1或2时，MVR为1/2亮度样本(1/2像素)、1亮度样本(1像素)或4亮度样本(4像素)。
模板匹配(Template Matching，TM)技术可以用于视频/图像编码中。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。在一个示例中，在解码器侧使用TM。利用TM模式，可以通过构建当前图片中的块(例如，当前块)的模板(例如，当前模板)来细化MV，并确定当前图片中的块的模板与参考图片中的多个可能模板(例如多个可能参考模板)之间的最接近匹配。在一个实施例中，当前图片中的块的模板可以包括块的左相邻重构样本和块的上相邻重构样本。TM可用于VVC以外的视频/图像编码。
图13示出了模板匹配(1300)的示例。TM可用于通过确定当前图片(1310)中的当前CU(1301)的模板(1321)与参考图片(1311)中的多个可能模板中的模板(例如多个可能模板中一个模板是模板(1325))之间的最接近匹配来导出当前CU(1301)的运动信息(例如，从初始运动信息(例如初始MV 1302)导出最终运动信息)。当前CU(1301)的模板(1321)可以具有任何合适的形状和任何合适的尺寸。
在一个实施例中，当前CU(1301)的模板(1321)包括顶部模板(1322)和左侧模板(1323)。顶部模板(1322)和左侧模板(1323)中的每一个可以具有任何合适的形状和任何合适的尺寸。
顶部模板(1322)可以包括当前CU(1301)的一个或多个顶部相邻块中的样本。在一个示例中，顶部模板(1322)包括当前CU(1301)的一个或多个顶部相邻块中的四行样本。左侧模板(1323)可以包括当前CU(1301)的一个或多个左侧相邻块中的样本。在一个示例中，左侧模板(1323)包括当前CU(1301)的一个或多个左侧相邻块中的四列样本。
参考图片(1311)中的多个可能模板中的每一个(例如，模板(1325))对应于当前图片(1310)中的模板(1321)。在一个实施例中，初始MV(1302)从当前CU(1301)指向参考图片(1311)中的参考块(1303)。参考图片(1311)中的多个可能模板中的每一个(例如，模板(1325))和当前图片(1310)中的模板(1321)可以具有相同的形状和相同的尺寸。例如，参考块(1303)的模板(1325)包括参考图片(1311)中的顶部模板(1326)和参考图片(1311)中的左侧模板(1327)。顶部模板(1326)可以包括参考块(1303)的一个或多个顶部相邻块中的样本。左侧模板(1327)可以包括参考块(1303)的一个或多个左侧相邻块中的样本。
可以基于诸如模板(1321)和模板(1325)的一对模板来确定TM成本。TM成本可以指示模板(1321)和模板(1325)之间的匹配。可以基于在搜索范围(1315)内围绕当前CU(1301)的初始MV(1302)的搜索来确定优化的MV(或最终MV)。搜索范围(1315)可以具有任何合适的形状和任何合适数量的参考样本。在一个示例中，参考图片(1311)中的搜索范围(1315)包括[-L，L]的像素范围，其中L是正整数，例如8(例如，8个样本)。例如，基于搜索范围(1315)来确定差值(例如，[0，1])，并且通过初始MV(1302)和差值(例如，[0，1])的总和来确定中间MV。可以基于中间MV来确定参考图片(1311)中的中间参考块和对应模板。可以基于参考图片(1311)中的模板(1321)和中间模板来确定TM成本。TM成本可以对应于基于搜索范围(1315)确定的差异(例如，与初始MV(1302)相对应的[0，0]、以及[0，1]等)。在一个示例中，选择与最小TM成本相对应的差值，并且优化的MV是与最小TM成本相对应的差与初始MV(1302)的总和。如上所述，TM可以从初始运动信息(例如，初始MV 1302)导出最终运动信息(例如，优化的MV)。
TM可以进行适当的修改。在一个示例中，搜索步长由AMVR模式确定。在一个示例中，TM可以与诸如双向匹配处理的其他编码方法级联(例如，一起使用)。
在相关技术中，采用TM来细化AMVP模式中的MVP候选和合并模式中的合并候选的运动信息。TM可用于在AMVP模式中对MVP候选进行重新排序。AMVR模式中的MVR索引(例如，AMVR精度索引)是根据固定顺序编码的，例如，MVR索引和对应的MVR之间的关系是固定的。例如，当AMVR精度索引分别为0、1或2时，MVR为1/2亮度样本、1亮度样本或4亮度样本。
AMVP模式中的MVR集合(也称为MV精度集合)可用于编码当前块。根据本公开的一个方面，可以使用MVR集合中的多个MVR来执行模板匹配(TM)。TM可以通过以下方式来执行：(i)基于运动信息(例如，由多个MVR共享的运动信息)和多个MVR中的每一个来确定与多个MVR中的每一个对应的TM成本，(ii)基于分别对应于多个MVR中的每一个MVP的已确定的TM成本来对多个MVR进行重新排序，以及(iii)从已重新排序的多个MVR中选择一个MVR。运动信息可以指示用于确定MVP候选的MVP信息和MVD信息。在一个示例中，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。多个MVR中的MVP可以基于由运动信息指示的MVP候选和多个MVR来确定，并且因此对于多个MVR可以是不同的。用于确定TM中的TM成本的多个MVR中的MV可以基于各自的MVP。
例如，对于多个MVR中的每一个(例如1/2像素)，可以基于MVR和运动信息(例如，指向候选列表中MVP候选的候选索引)来确定与MVR(例如，1/2像素)相关联的MV或MVP。基于运动信息和MVR来确定与MVR相关联的MV/MVP。与MVR相关联的MV/MVP可以指示参考图片中与MVR(例如，1/2像素)相关联的参考块。例如，与MVR(例如，1/2像素)相关联的确定的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像素)相关联的参考块。对应于MVR(例如，1/2像素)的成本(例如，TM成本)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像素)相关联的参考块的参考模板来确定。可以分别基于已确定的TM成本对多个MVR进行排序(例如，重新排序)。在一个示例中，当标志(例如，sps_amvr_enabled_flag)为真时，多个MVR按TM成本的升序排列(例如，重新排序)。
在一个示例中，AMVP模式中的MVR集合包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素。在一个示例中，多个MVR是MVR集合。在另一个示例中，多个MVR是排除最高分辨率(例如，1/4像素)的MVR集合的子集。例如，多个MVR包括1/2像素、1像素和4像素，不包括1/4像素。
在一个实施例中，MVR集合包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素。图14示出了应用于MVR集合的模板匹配(1400)的示例。可以对当前图片(1410)中的当前块(1401)的当前模板(1421)和参考图片(1411)中的各个参考块(1431)-(1434)的参考模板(1451)-(1454)执行模板匹配。当前模板(1421)可以具有任何合适的形状和任何合适的尺寸。参考模板(1451)-(1454)的形状和大小可以分别与当前模板(1421)的形状或大小相匹配。在一个实施例中，当前模板(1421)包括顶部模板和左侧模板。
对应于1/4像素分辨率的MV(1441)从当前块(1401)指向参考图片(1411)中的参考块(1431)。对应于1/2像素分辨率的MV(1442)从当前块(1401)指向参考图片(1411)中的参考块(1432)。对应于1像素分辨率的MV(1443)从当前块(1401)指向参考图片(1411)中的参考块(1433)。对应于4像素分辨率的MV(1444)从当前块(1401)指向参考图片(1411)中的参考块(1434)。
当前块(1401)的当前模板(1421)和参考图片(1411)中的各个参考模板(1451)-(1454)之间的模板匹配可以以下列方式执行。基于参考模板(1451)和当前模板(1421)来计算TM成本(TM0)。基于参考模板(1452)和当前模板(1421)来计算TM成本(TM1)。基于参考模板(1453)和当前模板(1421)来计算TM成本(TM2)。基于参考模板(1454)和当前模板(1421)来计算TM成本(TM4)。TM成本可以基于当前模板(1421)和相应参考模板(例如，(1451))之间的绝对差之和(Sum of Absolute Difference，SAD)来确定。其他函数，例如误差平方和(Sum of Squared Error，SSE)、方差、部分SAD等，也可以用于确定TM成本。
随后，可以基于TM成本(例如，按照当前模板(1421)和对应于MVR集合的参考模板(1451)-(1454)之间的对应TM成本的升序)对MVR进行排序(例如，重新排序)。在一个示例中，MVR的集合包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素，并且按升序排列的TM成本是TM2、TM1、TM3和TM0。TM2是TM0-TM3中最小的。MVR集合可以按照1像素、1/2像素、4像素和1/4像素的顺序进行排序(例如，重新排序)。
诸如TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)之类的标志可以用于指示为当前块(1401)选择哪个MVR。在一个示例中，当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为假时表示选择与TM成本(例如，TM0-TM3)中的最小TM成本(例如，TM2)相对应的第一MVR(例如，1像素)。当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为真时，进一步通过信号发送诸如TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)的索引，例如以指示为当前块(1401)选择哪个MVR。MVR可以从排除了第一MVR(例如，1像素)的MVR集合中的剩余MVR(例如，TM0、TM1和TM3)中选择。例如，已排序的剩余MVR是TM1、TM3和TM0。AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)为0、1或2表示MVR分别为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AMVR模式被启用(例如，sps_amvr_enabled_flag为真)、仿射模式未被启用(例如，inter_affine_flag为假)以及当前块(1401)的MVD的至少一个分量不等于零时，通过信号发送TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)。当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为假时，选择与TM成本中最小TM成本相对应的第一MVR，并且不通过信号发送TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)。反之，当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为真时，通过信号发送TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)。
表1
在一个实施例中，TM被应用于MVR集合中的所有或部分MVR。例如，MVR集合包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素，应用TM的多个MVR包括1/2像素、1像素和4像素，但不包括1/4像素。在这种情况下，当诸如AMVR标志之类的标志为假时，1/4像素用于对当前块(1401)进行编码。
作为图14的变体，可以在多个MVR(例如，1/2像素、1像素和4像素)上执行模板匹配。例如，如图14中所述，分别计算对应于1/2像素、1像素和4像素的TM成本TM1、TM2和TM3，并且不计算TM0。随后，按照当前图片(1410)中的当前模板(1421)和参考图片(1411)中的参考块(例如，(1432)-(1434))之间的相应TM成本的升序(例如，TM2、TM1和TM3，其中TM2是TM1、TM2和TM3中最小的)对多个MVR(例如，1/2像素、1像素和4像素)进行重新排序。可以按照1像素、1/2像素和4像素的顺序对多个MVR进行排序(例如，重新排序)。例如，通过信号发送诸如TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)的索引，以指示为当前块(1401)选择哪个MVR。MVR可以从多个MVR(例如TM1-TM3)中选择。TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)为0、1或2表示MVR分别为TM2、TM1或TM3。
示例性伪语法如下表2所示。当满足某些条件时，例如AMVR模式被启用(例如，sps_amvr_enabled_flag为真)、仿射模式未被启用(例如，inter_affine_flag为假)以及当前块(1401)的MVD的至少一个分量不等于零时，通过信号发送AMVR标志(例如，amvr_flag)。当AMVR标志(例如，amvr_flag)为假时，选择1/4像素，并且不通过信号发送TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)。反之，当AMVR标志(例如，amvr_flag)为真时，通过信号发送TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)。
表2
在一个实施例中，TM被应用于MVR集合。例如，MVR的集合包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素。可以在MVR集合上执行模板匹配。例如，如图14所示，分别计算对应于1/4像素、1/2像素、1像素和4像素的TM成本TM0-TM3。随后，按照当前图片(1410)中的当前模板(1421)和参考图片(1411)中的参考模板(例如，(1451)-(1454))之间的相应TM成本的升序(例如，TM2、TM1、TM3和TM0，其中TM2是TM0-TM3中最小的)对MVR集合进行重新排序。MVR集合可以按照1像素、1/2像素、4像素和1/4像素的顺序进行排序(例如，重新排序)。
当选择具有最小TM成本(例如，TM2)的MVR(例如，1像素)时，TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)可以被设置为真。反之，TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)可以被设置为假，并使用常规AMVR信令。在常规AMVR信令中，通过信号发送AMVR标志。如果AMVR标志为假，则使用1/4像素对当前块进行编码。如果AMVR标志为真，则例如通过信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)，以指示选择多个MVR(例如，TM1-TM3)中的哪个MVR用于当前块。MVR可以从多个MVR(例如TM1-TM3)中选择。AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)为0、1或2表示MVR分别为TM1、TM2或TM3。
示例性伪语法如下表3所示。当满足某些条件时，例如AMVR模式被启用(例如，sps_amvr_enabled_flag为真)、仿射模式未被启用(例如，inter_affine_flag为假)以及当前块的MVD的至少一个分量不等于零时，通过信号发送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，通过信号发送AMVR标志(例如，amvr_flag)。当AMVR标志(例如，amvr_flag)为假时，选择1/4像素，并且不通过信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)。反之，当AMVR标志(例如，amvr_flag)为真时，通过信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)。
表3
在一个实施例中，通过信号发送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像素。
如果启用了AMVR模式(例如，AMVR标志为真)，则通过信号发送TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)以指示是否选择了具有最小TM成本的MVR。
当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为真时，模板匹配被应用于排除了1/4像素的多个MVR(例如，1/2像素、1像素和4像素)。例如，如图14中所描述的，分别计算对应于1/2像素、1像素和4像素的TM成本TM1、TM2和TM3，并且不计算TM0。随后，按照当前图片(1410)中的当前模板(1421)和参考图片(1411)中的参考模板(例如，(1452)-(1454))之间的相应TM成本的升序(例如，TM2、TM1和TM3，其中TM2是TM1-TM3中最小的)对多个MVR(例如，1/2像素、1像素和4像素)进行重新排序。可以按照1像素、1/2像素和4像素的顺序对多个MVR进行排序(例如，重新排序)。MVR(例如，1像素)是对应于排除了1/4像素的多个MVR(例如，1/2像素、1像素和4像素)中的最小TM成本(例如，TM2)而选择的。
当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)被设置为假时，通过信号发送AMVR精度索引，并且基于AMVR精度索引选择MVR，而不对多个MVR进行重新排序。例如，当AMVR精度索引分别为0、1或2时，MVR为1/2像素、1像素或4像素。
表4
示例性伪语法如表4所示。当满足某些条件时，例如AMVR模式被启用(例如，sps_amvr_enabled_flag为真)、仿射模式未被启用(例如，inter_affine_flag为假)以及当前块的MVD的至少一个分量不等于零时，通过信号发送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，通过信号发送TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)。当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为假时，通过信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)。反之，当TM-AMVR标志(例如，tm_amvr_flag)为真时，不通过信号发送AMVR精度索引(例如，amvr_precision_idx)。
以上描述可以应用于利用单向预测进行编码的块。以上描述可以适用于利用双向预测对块进行编码的场景。
在一个示例中，当使用双向预测模式时，可以使用参考列表0(L0)中的第一参考图片和参考列表1(L1)中的第二参考图片对当前图片中的当前块进行编码。根据本公开实施例，模板匹配可以被应用于计算与双向预测相关联的TM成本以及基于计算的TM成本对与双向预测相关联的MVR进行排序(例如，重新排序)。对于当前块的MVR集合中的多个MVR中的每个MVR，可以分别计算针对L0和L1的两个TM成本。或者，可以使用联合公式来基于L0和L1计算每个MVR的单个TM成本。在一个示例中，多个MVR是MVR集合，并且包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素。在一个示例中，多个MVR包括1/2像素、1像素和4像素，不包括1/4像素。
图15示出了当使用双向预测模式预测当前块(1401)时应用于多个MVR的模板匹配(1500)的示例。在图14中描述了图15中的当前块(1401)、当前图片(1410)、当前模板(1421)、MV(1441)-(1444)、参考模板(1451)-(1454)、参考块(1431)-(1434)和参考图片(1411)。
参考图15，MV(1441)-(1444)、参考模板(1451)-(1454)、参考块(1431)-(1434)和参考图片(1411)分别被称为第一MV(1441)-(1444)、第一参考模板(1451)-(1454)、第一参考块(1431)-(1434)和第一参考图片(1411)。基于来自L0的第一参考图片(1411)和来自L1的第二参考图片(1511)来预测当前块(1401)。第二MV(1541)-(1544)分别对应于MVR集合，例如，1/4像素、1/2像素、1像素和4像素。第二MV(1541)-(1544)分别将当前块(1401)指向第二参考图片(1511)中的第二参考块(1531)-(1534)。第二参考模板(1551)-(1554)分别与第二参考块(1531)-(1534)相关联。
在一个实施例中，通过使用各个参考列表的所有可能的MVR的TM成本，分别应用对每个参考列表的MVR的重新排序。参考图15，基于当前图片(1410)的当前模板(1421)和第一参考图片(1411)中的第一参考模板(1451)-(1454)为相应的多个MVR计算第一TM成本(例如，TM10-TM13)，如图14所示。在一个示例中，TM10-TM13分别等于TM0-TM3。基于当前图片(1410)的当前模板(1421)和第二参考图片(1511)中的第二参考模板(1551)-(1554)为相应的多个MVR计算第二TM成本(例如，TM20-TM23)，如图14所示。
可以基于第一TM成本(例如，第一TM成本的升序)对L0的多个MVR进行排序(例如，重新排序)。在一个示例中，第一TM成本(例如，TM10-TM13)的升序是TM12、TM11、TM13和TM10。在这个例子中，TM12是TM10-TM13中最小的TM成本。可以按照L0的1像素、1/2像素、4像素和1/4像素的顺序对L0的多个MVR进行排序(例如，重新排序)。
可以基于第二M成本(例如，第二TM成本的升序)对L1的多个MVR进行排序(例如，重新排序)。在一个示例中，第二TM成本的升序是TM23、M20、TM21和TM22。在这个例子中，TM23是TM20-TM23中最小的TM成本。可以按照4像素、1/4像素、1/2像素和1像素的顺序对L1的多个MVR进行排序(例如，重新排序)。
可以通过信号发送参考列表0和参考列表1两者的公共MV精度索引，以分别指示使用哪个已重新排序的MVR。在一个示例中，L0和L1的MVR顺序是不同的，如上文所述。例如，按照L0的1像素、1/2像素、4像素和1/4像素的顺序对L0的多个MVR进行排序(例如，重新排序)，按照4像素、1/4像素、1/2像素和1像素的顺序对L1的多个MVR进行排序(如，重新排列)。公共MV精度索引为0、1、2或3时，表示为L0选择1像素、1/2像素、4像素或1/4像素，以及为L1选择4像素、1/4像素、1/2像素或1像素。例如，公共MV精度索引为1时，表示为L0选择L0的第二最佳MVR(例如，1/2像素)，为L1选择L1的第二最佳MVR(例如，1/4像素)。
在一个实施例中，基于模板匹配对两个列表L0和L1的MVR顺序进行独立地细化，如以上参照图15所描述的。可以分别通过信号为两个列表L0和L1发送两个MV精度索引。例如，按照L0的1像素、1/2像素、4像素和1/4像素的顺序对L0的多个MVR进行排序(例如，重新排序)，按照4像素、1/4像素、1/2像素和1像素的顺序对L1的多个MVR进行排序(如，重新排列)。第一MV精度索引为0、1、2或3时，表示为L0选择了1像素、1/2像素、4像素或1/4像素。第二MV精度索引为0、1、2或3时，表示为L1选择了4像素、1/4像素、1/2像素或1像素。例如，第一MV精度索引为1时，表示为L0选择了1/2像素，第二MV精度索引为2时，表示为L1选择了4像素。
在一个实施例中，使用多个MVR的TM成本以TM成本的升序导出多个MVR的重新排序。每个MVR的TM成本可以通过使用来自参考列表0的第一TM成本和来自参考列表1的第二TM成本的联合公式来计算。联合公式可以通过来自两个参考列表L0和L1的TM成本、来自参考列表0的第一TM成本和来自参考列表1的第二TM成本之间的最小成本或最大成本的加权和来实现。两个列表L0和L1的多个MVR的顺序是相同的。
如图15所示，计算L0的第一TM成本(例如，TM10-TM13)和L1的第二TM成本(例如，TM20-TM23)。在一个示例中，MVR的联合公式是L0的MVR的第一TM成本和对应的L1的MVR的第二TM成本的加权和。因此，L0和L1的组合TM成本(例如，TMc0-TMc3)对应于L0的第一TM成本(例如，TM10-TM13)和L1的第二TM成本(例如，TM20-TM23)。例如，组合的TM成本TMc0是TM10和TM20的加权和。
在一个示例中，MVR的联合公式是L0的MVR的第一TM成本和对应的L1的MVR的第二TM成本的最小成本。例如，组合的TM成本TMc0是TM10和TM20的最小成本。
在一个示例中，MVR的联合公式是L0的MVR的第一TM成本和对应的L1的MVR的第二TM成本的最大成本。例如，组合的TM成本TMc0是TM10和TM20的最大成本。
在L0的第一MVR的第一TM成本和对应的L1的第二MVR的第二TM成本被用于计算组合TM成本TMc(i，j)的情况下，MVR的联合公式的上述描述是适用的，其中第一MVR和第二MVR不同。在一个示例中，i是整数0、1、2或3，j是整数0，1、2、或3。组合的TM成本可以具有L0的第一MVR的第一TM成本和对应的L1的第二MVR的第二TM成本的16个不同组合。
通过包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素的多个MVR来描述与双向预测相关联的实施例。当多个MVR包括更少或更多的MVR时，例如，当多个MVP包括1/2像素、1像素和4像素且不包括1/4像素时，可以调整关于双向预测的描述。表1-4中描述的伪语法也可以适用于双向预测。
图16示出了根据本公开实施例概述编码过程(1600)的流程图。在各个实施例中，过程(1600)由处理电路执行，诸如终端设备(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，视频编码器(403)、视频编码器(603)或视频编码器(703)等)功能的处理电路之类。在一些实施例中，过程(1600)以软件指令实现，因此，当处理电路执行该软件指令时，处理电路执行过程(1600)。该过程从步骤(S1601)开始，并进行到步骤(S1610)。
在步骤(S1610)处，对于当前图片中的当前块，可以通过以下方式对运动矢量(MV)分辨率(MVR)集合中的多个MVR执行模板匹配(TM)：(i)基于多个MVR和运动信息(例如，由多个MVR共享的运动信息)来确定与多个MVR中的每一个相对应的TM成本，(ii)分别基于所确定的TM成本来对多个MVR进行排序(例如，重新排序)，以及(iii)从所排序的多个MVR中选择一个MVR。MV分辨率集合可用于当前块。例如，MV分辨率集合可以包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素。
参考图14或图15，对于MVR集合中的多个MVR中的每一个(例如，1/2像素)，可以基于当前图片(例如，(1410))中的当前块(例如，(1401))、运动信息和相应的MV分辨率(例如，1/2像素)来确定第一参考图片(例如，(1411))中的第一参考块(例如，(1432))。例如，运动信息和相应的MV分辨率(例如，1/2像素)指示与MVR(例如，1/2像素)相关联的MV(1442)，并且MV(1442)指向来自当前块(1401)的第一参考块(例如，1432)。TM成本(例如，图14中的TM1或图15中的TM01)可以基于第一参考图片(例如，1411)中的第一参考块(例如，1432)的第一参考模板(例如，(1452))和当前图片(例如，(1410))中的当前块(例如，(1401))的当前模板(例如，(1421))来确定。因此，可以确定与多个MVR相对应的多个TM成本。
在一个示例中，为其确定TM成本的多个MVR是MV分辨率集合。因此，可以确定与MV分辨率集合(例如，1/4像素、1/2像素、1像素和4像素)相对应的TM成本(例如，TM0-TM3)。
在一个示例中，为其确定TM成本的多个MVR包括1/2像素、1像素和4像素，但不包括1/4像素。因此，可以确定分别对应于1/2像素、1像素和4像素的TM成本(例如，TM1-TM3)。
在一个实施例中，多个MVR是MVR集合(例如，1/4像素、1/2像素、1像素和4像素)。在一个示例中，按升序排列的TM成本是TM2、TM1、TM3和TM0。TM2是TM0-TM3中最小的TM成本。MVR集合可以按照1像素、1/2像素、4像素和1/4像素的顺序(对应于TM成本的升序排列)进行排序(例如，重新排序)。
在一个示例中，与所确定的TM成本中的最小TM成本(例如，TM2)相对应的第一MVR(例如，1像素)被选择为用于对当前块进行编码的MVR。
在一个示例中，不选择第一MVR(例如，1像素)作为用于对当前块进行编码的MVR。用于对当前块进行编码的MVR是从已排序的多个MVR中的剩余MVR(例如，1/2像素、4像素和1/4像素)中选择的。剩余MVR不包括第一MVR(例如，1像素)。
在一个实施例中，利用双向预测对当前块进行编码。与多个MVR相对应的TM成本可以基于图15中描述的实施例或实施例的变体来确定。参考图15，对于MVR集合中的多个MVR中的每一个(例如，1/2像素)，可以基于第一TM成本和第二TM成本来确定与MVR(例如，1/2像素)相对应的TM成本。可以基于第一参考图片(例如，1411)中的第一参考块(例如，1432)的第一参考模板(例如，1452)和当前图片(例如，1410)中的当前块(例如，1401)的当前模板(例如，1421)来确定第一TM成本。可以基于第二参考图片(例如，1511)中的第二参考块(例如，1532)的第二参考模板(例如，1552)和当前图片(例如，1410)中的当前块(例如，1401)的当前模板(例如，1421)来确定第二TM成本。
在一个示例中，对于MVR集合中的多个MVR中的每一个，TM成本是第一TM成本和第二TM成本的加权和。
在一个示例中，对于MVR集合中的多个MVR中的每一个，TM成本是第一TM成本和第二TM成本中的最小值或最大值。
在步骤(S1620)处，可以使用自适应运动矢量预测(AMVP)模式基于所选择的MVR对当前块进行编码。可以对预测信息进行编码，预测信息指示了：(i)具有自适应运动矢量分辨率(AMVR)模式的AMVP模式被应用于当前块，以及(ii)运动信息。
在一个示例中，预测信息指示是否将对应于最小TM成本(例如，TM2)的第一MVR(例如，1像素)应用于当前块。
在一个示例中，如果利用双向预测对当前块进行编码，则预测信息指示利用双向预测对当前块进行编码。
在步骤(S1630)处，所编码的当前块和/或预测信息可以被包括在视频码流中。
然后，过程(1600)进行到步骤(S1699)并结束。
过程(1600)可以适合于各种场景，并且过程(1600)中的步骤可以相应地调整。过程(1600)中的一个或多个步骤可以被调整、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(1600)。可以添加其他步骤。
在一个示例中，对应于最小TM成本的第一MVR(例如，1像素)不应用于当前块。基于已排序的多个MVR中的剩余MVR(例如，1/2像素、4像素和1/4像素)来选择第二MVR。剩余的MVR不包括对应于最小TM成本的第一MVR。在步骤(S1630)处，指示第二MVR的索引(例如，TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx))可以被编码在视频码流中。例如，TM-AMVR精度索引为0、1或2表示第二MVR为1/2像素、4像素或1/4像素。
在一个实施例中，MVR集合(例如，1/4像素、1/2像素、1像素和4像素)包括MVR(例如，1/4像素)，该MVR不在确定TM成本的多个MVR(例如，1/2像素、1像素和4像素)中。MVR(例如，1/4像素)不应用于当前块。预测信息可以指示MVR(例如，1/4像素)不应用于当前块。可以基于已排序的多个MVR(例如，1像素、1/2像素和4像素)来选择另一个MVR。指示其他MV分辨率的索引(例如，TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx))被编码在视频码流中。例如，TM-AMVR精度索引为0、1或2表示其他MVR为1像素、1/2像素或4像素。
图17示出了根据本公开实施例概述解码过程(1700)的流程图。在各种实施例中，过程(1700)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)的功能的处理电路、执行视频解码器(410)的功能的处理电路、执行视频解码器(510)的功能的处理电路、执行视频编码器(603)的功能的处理电路等。在一些实施例中，过程(1700)以软件指令实现，因此，当处理电路执行该软件指令时，处理电路执行过程(1700)。该过程从步骤(S1701)开始，并进行到步骤(S1710)。
在步骤(S1710)处，可以从已编码视频码流中对当前图片中的当前块的预测信息进行解码。预测信息可以指示：(i)具有自适应运动矢量分辨率(AMVR)模式的自适应运动矢量预测(AMVP)模式被应用于当前块，以及(ii)运动信息。AMVR模式中的运动矢量(MV)分辨率(MVR)集合可用于当前块。
MVR集合可以包括1/4像素、1/2像素、1像素和4像素。
在步骤(S1720)处，可以对MVR集合中的多个MVR执行模板匹配(TM)。
TM可以通过以下方式来执行：(i)基于多个MVR和运动信息来确定与多个MVR中的每一个相对应的TM成本；(ii)基于分别对应于多个MVR中的每一个的已确定的TM成本来对多个MVR进行排序(例如，重新排序)；以及(iii)从已排序的多个MVR中选择一个MVR。在一个示例中，所选择的MVR用于对当前块进行解码。
参考图14或图15，对于MVR集合中的多个MVR中的每一个(例如，1/2像素)，可以基于当前图片(例如，1410)中的当前块(例如，1401)、运动信息和相应的MVR来确定第一参考图片(例如，1411)中的第一参考块(例如，1432)。例如，运动信息和相应的MVR(例如，1/2像素)指示与MVR(例如，1/2像素)相关联的MV(1442)，并且MV(1442)指向来自当前块(1401)的第一参考块(例如，1432)。TM成本(例如，图14中的TM1或图15中的TM11)可以基于第一参考图片(例如，1411)中的第一参考块(例如，1432)的第一参考模板(例如，(1452))和当前图片(例如，1410)中的当前块(例如，1401)的当前模板(例如，1421)来确定。因此，可以确定与多个MVR相对应的TM成本(例如，图14中的TM0-TM3或图15中的TM10-TM13)。
在一个示例中，为其确定TM成本的多个MVR是MVR集合。因此，可以确定与MVR集合(例如，1/4像素、1/2像素、1像素和4像素)相对应的TM成本(例如，TM0-TM3)。
在另一个示例中，为其确定TM成本的多个MVR包括1/2像素、1像素和4像素，但不包括1/4像素。因此，可以确定分别对应于1/2像素、1像素和4像素的TM成本(例如，TM1-TM3)。
在一个实施例中，为其确定TM成本的多个MVR是MVR集合(例如，1/4像素、1/2像素、1像素和4像素)。在一个示例中，按升序排列的TM成本是TM2、TM1、TM3和TM0。TM2是TM0-TM3中最小的TM成本。MVR集合可以按照1像素、1/2像素、4像素和1/4像素的顺序进行排序(例如，重新排序)。
预测信息指示是否将第一MVR应用于当前块。第一MVR对应于所确定的TM成本中最小的TM成本(例如，TM2)。如果指示第一MVR(例如，1像素)应用于当前块，则第一MVR被选择为用于对当前块进行解码的MVR。
如果指示第一MVR(例如，1像素)不应用于当前块，则用于对当前块进行解码的MVR是从已排序的多个MVR中的剩余MVR(例如，1/2像素、4像素和1/4像素)中选择的。剩余MVR不包括第一MVR(例如，1像素)。
在一个示例中，第一MVR(例如，1像素)不应用于当前块。在已编码视频码流中解码诸如TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)之类的索引。基于索引(例如，tm_amvr_precision_idx)从已排序的多个MVR中的剩余MVR(例如，1/2像素、4像素和1/4像素)中选择第二MVR，其中剩余MVR不包括第一MVR。例如，TM-AMVR精度索引为0、1或2表示第二MVR为1/2像素、4像素或1/4像素。
在一个实施例中，MVR集合(例如，1/4像素、1/2像素、1像素和4像素)包括MVR(例如，1/4像素)，该MVR不在确定了TM成本的多个MVR(例如，1/2像素、1像素和4像素)中。预测信息指示排除的MVR(例如，1/4像素)不应用于当前块。对已编码视频码流中的诸如TM-AMVR精度索引(例如，tm_amvr_precision_idx)之类的索引进行解码。可以基于已排序的多个MVR(例如，1像素、1/2像素和4像素)和索引(例如，tm_amvr_precision_idx)来选择另一个MVR。例如，TM-AMVR精度索引为0、1或2表示其他MVR为1像素、1/2像素或4像素。另一个MVR可以用于对当前块进行解码。
在一个实施例中，预测信息指示利用双向预测对当前块进行编码。与多个MVR相对应的TM成本可以如图15或图15的变体中所描述的来确定。参考图15，对于MVR集合中的多个MVR中的每一个(例如，1/2像素)，可以基于第一TM成本和第二TM成本来确定与MVR(例如，1/2像素)相对应的TM成本。可以基于第一参考图片(例如，1411)中的第一参考块(例如，1432)的第一参考模板(例如，1452)和当前图片(例如，1410)中的当前块(例如，1401)的当前模板(例如，1421)来确定第一TM成本。可以基于第二参考图片(例如，1511)中的第二参考块(例如，1532)的第二参考模板(例如，1552)和当前图片(例如，1410)中的当前块(例如，1401)的当前模板(例如，1421)来确定第二TM成本。
在一个示例中，对于MVR集合中的多个MVR中的每一个，TM成本是第一TM成本和第二TM成本的加权和。
在一个示例中，对于MVR集合中的多个MVR中的每一个，TM成本是第一TM成本和第二TM成本中的最小值或最大值。
在步骤(S1730)处，可以基于已选择的MVR来重建当前块。过程(1700)进行到步骤(S1799)并结束。
过程(1700)可以适合于各种场景，并且过程(1700)中的步骤可以相应地调整。过程(1700)中的一个或多个步骤可以被调整、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(1700)。可以添加其他步骤。
本公开实施例可以单独使用或以任何顺序组合。此外，每个方法(或实施例)、编码器和解码器可以通过处理电路(例如，一个或多个处理器或一个或多个集成电路)来实现。在一个示例中，一个或多个处理器执行存储在非暂时性计算机可读介质中的程序。
可以将上述技术实现为计算机软件，该计算机软件使用计算机可读指令，并且物理存储在一个或多个计算机可读介质中。例如，图18示出适合于实施所公开的主题的某些实施例的计算机系统(1800)。
可以使用任何合适的机器代码或计算机语言来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受汇编、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(CPU)、图形处理单元(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18所示的计算机系统(1800)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使用范围或功能提出任何限制。组件的配置也不应被解释为具有与计算机系统(1800)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(1800)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、从静止图像摄像头获取摄影图像)、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(1801)、鼠标(1802)、触控板(1803)、触摸屏(1810)、数据手套(未示出)、操纵杆(1805)、麦克风(1806)、扫描仪(1807)、相机(1808)。
计算机系统(1800)也可以包括某些人机接口输出装置。这样的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(1810)、数据手套(未示出)或操纵杆(1805)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(1809)、耳机(未示出))、视觉输出装置(例如包括CRT屏幕、LCD屏幕、等离子屏幕、OLED屏幕的屏幕(1810)，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(1800)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(1821)的CD/DVD ROM/RW(1820)的光学介质、指状驱动器(1822)、可拆卸硬盘驱动器或固态驱动器(1823)、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(1800)还可以包括到一个或多个通信网络(1855)的接口(1854)。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LAN、包括GSM、3G、4G、5G、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(1849)的外部网络接口适配器(例如计算机系统(1800)的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(1800)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(1800)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(1800)的核心(1840)。
内核(1840)可以包括一个或多个中央处理单元(CPU)(1841)、图形处理单元(GPU)(1842)、现场可编程门区域(FPGA)(1843)形式的专用可编程处理单元、用于某些任务的硬件加速器(1844)、图形适配器(1850)等。这些装置以及只读存储器(ROM)(1845)、随机存取存储器(1846)、诸如内部非用户可访问的硬盘驱动器、SSD等之类的内部大容量存储器(1847)可以通过系统总线(1848)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(1848)，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(1848)或通过外围总线(1849)连接到内核的系统总线(1848)。在一个示例中，屏幕(1810)可以连接到图形适配器(1850)。外围总线的体系结构包括PCI、USB等。
CPU(1841)、GPU(1842)、FPGA(1843)和加速器(1844)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(1845)或RAM(1846)中。过渡数据可以存储在RAM(1846)中，而永久数据可以例如存储在内部大容量存储器(1847)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(1841)、GPU(1842)、大容量存储(1847)、ROM(1845)、RAM(1846)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(1800)，特别是内核(1840)的计算机系统可以提供功能。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(1840)的存储器，例如内核内部大容量存储器(1847)或ROM(1845)。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(1840)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。软件可以引起内核(1840)，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(1846)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(1844))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：辅助增强信息
VUI：视频可用性信息
GOP：图片群组
TU：转换单元
PU：预测单元
CTU：编码树单元
CTB：编码树块
PB：预测块
HRD：假定参考解码器
SNR：信号噪声比
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
ROM：只读存储器
RAM：随机存取存储器
ASIC：专用集成电路
PLD：可编程逻辑器件
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：外围设备互连
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：速率失真
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，但其体现了本公开的原理，因此落入本公开的其精神和范围内的系统和方法。

Claims (20)

1.一种用于视频解码器中的视频解码的方法，包括：
从已编码视频码流中对当前图片中的当前块的预测信息进行解码，所述预测信息指示：(i)具有自适应运动矢量分辨率(AMVR)模式的自适应运动矢量预测(AMVP)模式被应用于所述当前块，以及(ii)运动信息；其中，所述AMVR模式中的运动矢量(MV)分辨率集合能用于所述当前块；
通过以下方式对所述MV分辨率集合中的多个MV分辨率执行模板匹配(TM)：
基于所述多个MV分辨率和所述运动信息来确定与所述多个MV分辨率中的每一个相对应的TM成本；
基于分别对应于所述多个MV分辨率中的每一个的已确定的TM成本来对所述多个MV分辨率进行重新排序；以及
从所述已重新排序的多个MV分辨率中选择MV分辨率；以及基于所选择的MV分辨率重建所述当前块。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述TM成本包括：
对于所述MV分辨率集合中的所述多个MV分辨率中的每一个：
基于所述当前图片中的所述当前块、所述运动信息和相应的MV分辨率来确定第一参考图片中的第一参考块；以及
基于所述第一参考图片中的所述第一参考块的第一参考模板和所述当前图片中的所述当前块的当前模板来确定TM成本。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述多个MV分辨率是所述MV分辨率集合；
所述预测信息指示是否将第一MV分辨率应用于所述当前块，所述第一MV分辨率对应于所述分别确定的TM成本中的最小TM成本；
响应于所述第一MV分辨率被应用于所述当前块的指示：
所述选择所述MV分辨率包括选择所述第一MV分辨率作为所述MV分辨率；以及
所述重建所述当前块包括基于所述第一MV分辨率重建所述当前块；以及
响应于所述第一MV分辨率不应用于所述当前块的指示：
所述选择所述MV分辨率包括从所述已重新排序的多个MV分辨率中的剩余MV分辨率中选择所述MV分辨率，所述剩余MV分辨率不包括所述第一MV分辨率；以及
所述重建所述当前块包括基于所选择的MV分辨率重建所述当前块。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述多个MV分辨率包括1/4亮度样本、1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述第一MV分辨率不应用于所述当前块；
所述对所述预测信息进行解码包括对所述已编码视频码流中的索引进行解码；
所述选择所述MV分辨率包括基于所述索引从所述已重新排序的多个MV分辨率中的所述剩余MV分辨率中选择第二MV分辨率，所述剩余MV分辨率不包括所述第一MV分辨率；以及
所述重建所述当前块包括基于所述第二MV分辨率重建所述当前块。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述MV分辨率集合包括不在所述多个MV分辨率中的第三MV分辨率；
所述预测信息指示所述第三MV分辨率不应用于所述当前块；
所述对所述预测信息进行解码包括对所述已编码视频码流中的索引进行解码；
所述选择所述MV分辨率包括基于所述索引从所述已重新排序的多个MV分辨率中选择第四MV分辨率；以及
所述重建所述当前块包括基于所述第四MV分辨率重建所述当前块。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：
所述MV分辨率集合由1/4亮度样本、1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本组成；
所述第三MV分辨率是1/4亮度样本；以及
所述多个MV分辨率由1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本组成。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述预测信息指示利用双向预测对所述当前块进行编码；以及
所述确定与所述多个MV分辨率相对应的所述TM成本包括：
对于所述MV分辨率集合中的所述多个MV分辨率中的每一个，基于第一TM成本和第二TM成本来确定TM成本，其中，所述第一TM成本是基于第一参考图片中的第一参考块的第一参考模板和所述当前图片中的所述当前块的当前模板来确定的，所述第二TM成本是基于第二参考图片中的第二参考块的第二参考模板和所述当前图片中的所述当前块的所述当前模板来确定的。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，对于所述MV分辨率集合中的所述多个MV分辨率中的每一个，所述TM成本是所述第一TM成本和所述第二第一TM成本的加权和。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，对于所述MV分辨率集合中的所述多个MV分辨率中的每一个，所述TM成本是所述第一TM成本和所述第二TM成本中的最小值或最大值。
11.一种用于视频解码的装置，包括：
处理电路，被配置成：
从已编码视频码流中对当前图片中的当前块的预测信息进行解码，所述预测信息指示：(i)具有自适应运动矢量分辨率(AMVR)模式的自适应运动矢量预测AMVP模式被应用于所述当前块，以及(ii)运动信息；其中，所述AMVR模式中的运动矢量(MV)分辨率集合能用于所述当前块；
通过以下方式对所述MV分辨率集合中的多个MV分辨率执行模板匹配(TM)：
基于所述多个MV分辨率和所述运动信息来确定与所述多个MV分辨率中的每一个相对应的TM成本；
基于分别对应于所述多个MV分辨率中的每一个的已确定的TM成本来对所述多个MV分辨率进行重新排序；以及
从所述已重新排序的多个MV分辨率中选择MV分辨率；以及基于所选择的MV分辨率重建所述当前块。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述处理电路被配置成：
对于所述MV分辨率集合中的所述多个MV分辨率中的每一个：
基于所述当前图片中的所述当前块、所述运动信息和相应的MV分辨率来确定第一参考图片中的第一参考块；以及
基于所述第一参考图片中的所述第一参考块的第一参考模板和所述当前图片中的所述当前块的当前模板来确定TM成本。
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于：
所述多个MV分辨率是所述MV分辨率集合；
所述预测信息指示是否将第一MV分辨率应用于所述当前块，所述第一MV分辨率对应于所述分别确定的TM成本中的最小TM成本；
响应于所述第一MV分辨率被应用于所述当前块的指示，所述处理电路被配置成：
选择所述第一MV分辨率作为所述MV分辨率；以及
基于所述第一MV分辨率重建所述当前块；
响应于所述第一MV分辨率不应用于所述当前块的指示，所述处理电路被配置成：
从所述已重新排序的多个MV分辨率中的剩余MV分辨率中选择所述MV分辨率，所述剩余MV分辨率不包括所述第一MV分辨率；以及
基于所选择的MV分辨率重建所述当前块。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于：
所述多个MV分辨率包括1/4亮度样本、1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于：
所述第一MV分辨率不应用于所述当前块；以及
所述处理电路被配置成：
对所述已编码视频码流中的索引进行解码；
基于所述索引从所述已重新排序的多个MV分辨率中的所述剩余MV分辨率中选择第二MV分辨率，所述剩余MV分辨率不包括所述第一MV分辨率；以及
基于所述第二MV分辨率重建所述当前块。
16.根据权利要求11所述的装置，其特征在于：
所述MV分辨率集合包括不在所述多个MV分辨率中的第三MV分辨率；
所述预测信息指示所述第三MV分辨率不应用于所述当前块；以及
所述处理电路被配置成：
对所述已编码视频码流中的索引进行解码；
基于所述索引从所述已重新排序的多个MV分辨率中选择第四MV分辨率；以及
基于所述第四MV分辨率重建所述当前块。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于：
所述MV分辨率集合由1/4亮度样本、1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本组成；
所述第三MV分辨率是1/4亮度样本；以及
所述多个MV分辨率由1/2亮度样本、1亮度样本和4亮度样本组成。
18.根据权利要求11所述的装置，其特征在于：
所述预测信息指示利用双向预测对所述当前块进行编码；以及
所述处理电路被配置成：
对于所述MV分辨率集合中的所述多个MV分辨率中的每一个，基于第一TM成本和第二TM成本来确定TM成本，其中，所述第一TM成本是基于第一参考图片中的第一参考块的第一参考模板和所述当前图片中的所述当前块的当前模板来确定的，所述第二TM成本是基于第二参考图片中的第二参考块的第二参考模板和所述当前图片中的所述当前块的所述当前模板来确定的。
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，对于所述MV分辨率集合中的所述多个MV分辨率中的每一个，所述TM成本是所述第一TM成本和所述第二第一TM成本的加权和。
20.一种非暂时性计算机可读存储介质，存储有程序，所述程序由至少一个处理器执行以执行以下步骤：
从已编码视频码流中对当前图片中的当前块的预测信息进行解码，所述预测信息指示：(i)具有自适应运动矢量分辨率(AMVR)模式的自适应运动矢量预测(AMVP)模式被应用于所述当前块，以及(ii)运动信息；其中，所述AMVR模式中的运动矢量(MV)分辨率集合能用于所述当前块；
通过以下方式对所述MV分辨率集合中的多个MV分辨率执行模板匹配(TM)：
基于所述多个MV分辨率和所述运动信息来确定与所述多个MV分辨率中的每一个相对应的TM成本；
基于分别对应于所述多个MV分辨率中的每一个的已确定的TM成本来对所述多个MV分辨率进行重新排序；以及
从所述已重新排序的多个MV分辨率中选择MV分辨率；以及基于所选择的MV分辨率重建所述当前块。
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