TW202205860A - 在合併模式中對視頻資料解碼的方法、在合併模式中對視頻資料編碼的方法及儲存編碼視頻資訊的非暫態電腦可讀取媒體 - Google Patents

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Abstract

一種在合併模式中對視頻資料解碼的圖像解碼設備，包括圖框間預測模組、逆量化模組、逆變換模組以及加法器。圖框間預測模組導出當前編碼單元的運動資訊，並且利用運動資訊產生預測塊，其中利用合併索引與合併候選列表導出運動資訊，且利用可用的多個空間合併候選與時間合併候選構造合併候選列表。逆量化模組利用量化參數對量化塊進行逆量化。逆變換模組對逆量化塊進行逆變換以產生殘餘塊。加法器將殘餘塊與預測塊相加以產生重構塊。

Description

在合併模式中對視頻資料解碼的方法、在合併模式中對視頻資料編碼的方法及儲存編碼視頻資訊的非暫態電腦可讀取媒體
本發明係關於一種對視頻資料解碼的方法，更具體而言，關於一種在合併模式中導出運動資訊，產生預測塊及殘餘塊以獲得重構塊的方法。
在H.264/MPEG-4 AVC中，一幅畫面被分成多個巨集塊，利用圖框間預測或圖框內預測產生預測塊，從而對每個巨集塊編碼。變換初始塊與預測塊之間的殘餘塊以產生變換塊，利用量化參數及預定量化矩陣對變換塊進行量化。利用掃描模式掃描量化塊的量化係數並隨後進行熵編碼。針對每個宏塊調節量化參數，並且利用先前的量化參數對其進行預測性編碼。
在圖框間預測模式中，使用運動估計以消除相繼畫面之間的時間冗餘度。為了檢測時間冗餘度，搜索一個或多個參考畫面，以估計當前塊的運動，並利用運動資訊執行運動補償以產生預測塊。在預定範圍的參考畫面中搜索非常類似於初始塊的塊。如果搜索到類似於初始塊的塊，則對初始塊與搜索到的塊之間的殘餘塊及運動資訊編碼並發送至解碼側。
運動資訊至少包含一個參考畫面索引以及至少一個運動向量。對運動向量進行預測性地編碼。亦即，利用相鄰塊的運動向量產生運動向量預測器，對運動向量與運動向量預測器之間的差異編碼以減少對運動向量編碼所需的編碼比特量。在H.264中，左運動向量、上運動向量以及左上運動向量的中值用作運動向量預測器。
不過，如果當前塊的運動與相鄰塊的運動不相同，則根據H.264的運動向量的編碼效率下降。而且，在運動資訊與相鄰塊之一相同時，H.264的運動向量預測器降低編碼效率。
此外，如果使用編碼單元的各種大小進行圖框間預測，針對每個編碼單元調節量化參數導致對量化參數編碼所需的編碼比特增加，量化參數與先前量化參數之間的相關性變得比H.264更弱。
技術問題。
本發明關於一種推導運動資訊並產生重構塊的方法。
技術方案。
本發明之一個方面提供了一種在合併模式中對視頻資料解碼的方法，包括：利用可用的多個空間及時間合併候選，構造一合併候選列表，其中該些空間及時間合併候選係多個空間及時間合併候選塊的運動資訊；利用一合併索引與該合併候選列表，導出一運動資訊；利用該運動資訊產生一預測塊；藉由利用一量化參數及一量化矩陣對一量化塊進行逆量化及對被逆量化的該量化塊進行逆變換，產生一殘餘塊；以及利用該殘餘塊與該預測塊產生一重構塊；其中，該量化參數係針對每一量化單元產生，該量化單元的最小大小係針對每幅畫面調整，該量化參數係利用一量化參數預測器以及一差分量化參數而產生；其中，當一左量化參數及一上量化參數皆為可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該上量化參數而產生；當該左量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該上量化參數及一以前量化參數而產生；當該上量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該以前量化參數而產生；且當該左量化參數及該上量化參數皆為不可用時，將該以前量化參數設置為該量化參數預測器。
本發明之一個方面提供了一種在合併模式中對視頻資料編碼的方法，包括：利用可用的多個空間及時間合併候選，構造一合併候選列表，其中該些空間及時間合併候選係多個空間及時間合併候選塊的運動資訊；利用該合併候選列表產生指定一當前塊的一運動資訊的一合併索引；利用該當前塊的該運動資訊產生一預測塊；利用該預測塊產生一殘餘塊；變換該殘餘塊；利用一量化參數及一量化矩陣對經變換的該殘餘塊進行量化；以及熵編碼及傳送對該合併索引上的資訊、該量化塊上的資訊及一差分量化參數上的資訊；其中，該差分量化參數係利用該量化參數及一量化參數預測器而產生；其中，當一左量化參數及一上量化參數皆為可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該上量化參數而產生；當該左量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該上量化參數及一以前量化參數而產生；當該上量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該以前量化參數而產生；且當該左量化參數及該上量化參數皆為不可用時，將該以前量化參數設置為該量化參數預測器；其中，該量化參數係針對每一量化單元產生，且該量化單元的最小大小係針對每幅畫面調整。
本發明之一個方面提供了一種儲存編碼視頻資訊的非暫態電腦可讀取媒體，包括：一位元流儲存於該媒體，該位元流包含一合併索引、多個量化係數及一差分量化參數上的熵編碼資訊；其中，該合併索引利用以可用的多個空間及時間合併候選所構造的一合併候選列表指定一當前塊的一運動資訊，且該些空間及時間合併候選係多個空間及時間合併候選塊的運動資訊；其中，一重構塊係藉由一預測塊及一殘餘塊產生，該預測塊係利用該運動資訊而產生，且該殘餘塊係藉由對一量化參數進行逆量化及對該些量化係數進行逆變換而產生；其中，該量化參數係利用一量化參數預測器以及該差分量化參數而產生；其中，當一左量化參數及一上量化參數皆為可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該上量化參數而產生；當該左量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該上量化參數及一以前量化參數而產生；當該上量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該以前量化參數而產生；且當該左量化參數及該上量化參數皆為不可用時，將該以前量化參數設置為該量化參數預測器。
有利效果。
根據本發明的圖像解碼設備，利用可用的空間合併候選與時間合併候選構造一合併候選列表，利用合併索引與合併候選列表導出運動資訊，利用運動資訊產生一預測塊，透過利用量化參數與量化矩陣對量化塊進行逆量化且透過對逆量化塊進行逆變換以產生一殘餘塊，以及利用殘餘塊與預測塊產生一重構塊。針對每個量化單元產生量化參數，並且針對每個畫面調節量化單元的最小大小。因此，透過在相鄰塊與時間塊之一選擇運動資訊的預測器，運動資訊的編碼效率提高。而且，透過針對每個量化單元自適應地調節量化參數並利用多個相鄰量化參數產生量化參數預測器以改進殘餘塊的編碼效率。
在下文中，將參考附圖詳細描述本發明的不同實施例。然而，本發明不限於下文公開的示範性實施例，而是可以透過各種方式實施。因此，本發明很多其他修改和變化都是可能的，可以理解的是，在所公開的概念範圍之內，可以透過與具體所述的不同的方式實踐本發明。
根據本發明的圖像編碼設備及圖像解碼設備可以是用戶終端，例如個人電腦、個人移動終端、移動多媒體播放器、智慧型電話或無線通訊終端。圖像編碼裝置和圖像解碼裝置可以包含用於和各種裝置通訊的通訊單元、用於儲存對圖像編碼或解碼的各種程式及資料的記憶體。
「圖1」係為根據本發明的一圖像編碼設備100之方塊圖。
請參閱「圖1」，根據本發明的圖像編碼設備100包含一畫面分割模組110、一圖框內預測模組120、一圖框間預測模組130、一變換模組140、一量化模組150、一掃描模組160、一熵編碼模組170、一逆量化/變換模組180、一後期處理模組190以及一畫面儲存模組195。
畫面分割模組110將畫面或切片劃分成多個最大編碼單元（LCU），並且將每一LCU劃分成一個或多個編碼單元。LCU的大小可為32×32、64×64或128×128。畫面分割模組110確定每一編碼單元的預測模式及分割模式。
LCU包含一個或多個編碼單元。LCU具有遞迴的四叉樹(recursive quad tree)結構，用以指定LCU的分割結構。用於指定編碼單元的最大大小及最小大小的參數包含於序列參數集之中。由一個或多個分裂編碼單元標誌（split_cu_flag）指定分割結構。編碼單元的大小為2N×2N。如果LCU的大小為64×64，最小編碼單元（SCU）的大小為8×8，編碼單元的大小可為64×64、32×32、16×16或8×8。
編碼單元包含一個或多個預測單元。在圖框內預測中，預測單元的大小為2N×2N或N×N。在圖框間預測中，預測單元的大小由分割模式指定。如果編碼單元被對稱地分割，分割模式為2N×2N、2N×N、N×2N以及N×N之一。如果編碼單元被不對稱地分割，分割模式為2N×nU、2N×nD、nL×2N以及nR×2N之一。
編碼單元包含一個或多個變換單元。變換單元具有遞迴的四叉樹結構，用以指定編碼單元的分割結構。由一個或多個分裂變換單元標記（split_tu_flag）指定分割結構。用於指定變換單元的最大大小及最小大小的參數包含於序列參數集之中。
圖框內預測模組120確定當前預測單元的圖框內預測模式且利用圖框內預測模式產生一個或多個預測塊。
圖框間預測模組130利用畫面儲存模組195中儲存的一個或多個參考畫面確定當前預測單元的運動資訊且產生預測單元的預測塊。運動資訊包含一個或多個參考畫面索引以及一個或多個運動向量。
變換模組140變換殘餘塊以產生變換塊。殘餘塊具有變換單元的大小。如果預測單元比變換單元大，將當前塊與預測塊之間的殘餘信號劃分成多個殘餘塊。
量化模組150確定用於量化變換塊的量化參數。量化參數表示量化步長。針對每個量化單元確定量化參數。量化單元的大小可以變化，等於編碼單元可允許大小之一。如果編碼單元的大小等於或大於該最小大小，則編碼單元變為量化單元。最小尺寸的量化單元中可包含多個編碼單元。針對每幅畫面確定量化單元的最小大小，在畫面參數集之中包含用於指定量化單元最小大小的參數。
量化模組150產生量化參數預測器且透過從量化參數減去量化參數預測器產生一差分量化參數。對差分量化參數進行熵編碼。
如下利用相鄰編碼單元的量化參數與先前編碼單元的量化參數產生一量化參數預測器。
按照該次序順序取得左量化參數、上量化參數以及前量化參數。在具有兩個或更多量化參數時，將按照該次序取得的前兩個可用量化參數之平均值設置為量化參數預測器，在僅有一個量化參數時，將可用的量化參數設置為量化參數預測器。亦即，如果具有左及上量化參數可利用，則將左及上量化參數之平均值設置為量化參數預測器。如果僅有左及上量化參數之一，則將可用量化參數與前一量化參數的平均值設置為量化參數預測器。如果左及上量化參數都不可用，則將前一量化參數設置為量化參數預測器。對平均值進行四捨五入。
將差分量化參數轉換至用於差分量化參數絕對值的二進位數以及用於透過二值化過程表示差分量化參數的符號的二進位數中，對二進位數進行算術編碼。如果差分量化參數的絕對值為0，則可以省略用於表示符號的二進位數。將截斷一元碼用於該絕對值的二值化。
量化模組150利用量化矩陣與量化參數對變換塊進行量化以產生量化塊。向逆量化/變換模組180與掃描模組160提供該量化塊。
掃描模組160向量化塊應用掃描模式。在圖框間預測中，如果將CABAC用於熵編碼，則使用對角線掃描作為掃描模式。將量化塊的係數分成量化係數分量。量化係數分量為顯著標記、係數符號以及係數級別。向每個係數分量應用對角線掃描。顯著係數表示對應的量化係數是否為零。係數符號表示非零量化係數之符號，係數級別表示非零量化係數之絕對值。
在變換單元的大小大於預定大小時，將量化塊分成多個子集且向每個子集應用對角線掃描。根據對角線掃描分別掃描每個子集的顯著標記、係數符號以及係數級別。預定大小為4×4。子集係為包含16個變換係數的4×4塊。
用於掃描子集的掃描模式與用於掃描係數分量的掃描模式相同。沿相反方向掃描每個子集的顯著標記、係數符號以及係數級別。也沿反向掃描子集。
對表示上一非零係數位置的參數編碼且發送至解碼側。該參數指定量化塊之內上一非零量化係數的位置。針對第一子集與最後子集之外的每個子集定義非零子集標誌且將其發送至解碼側。第一子集覆蓋DC係數。最後子集覆蓋最後的非零係數。非零子集標誌表示子集是否包含非零係數。
熵編碼模組170對從掃描模組160接收的掃描係數分量、從圖框內預測模組120接收的圖框內預測資訊、從圖框間預測模組130接收的運動資訊等進行熵編碼。
逆量化/變換模組180對量化塊的量化係數進行逆量化，並且對逆量化塊進行逆變換以產生殘餘塊。
後期處理模組190執行解塊過濾（deblocking filtering）過程，以清除重建畫面中產生的分塊人為雜訊（blocking artifact）。
畫面儲存模組195從後期處理模組190接收經後期處理的圖像且在畫面單元中儲存圖像。一幅畫面可為一圖框或欄位。
「圖2」係為根據本發明對視頻資料編碼之程式之流程圖。
確定當前塊的運動資訊（S110）。當前塊係為預測單元。由編碼單元的大小與分割模式確定當前塊的大小。
運動資訊根據預測類型而變化。如果預測類型為單向預測，則運動資訊包含指定參考表0的畫面的參考索引以及運動向量。如果預測類型係為雙向預測，則運動資訊包含指定參考表0的畫面以及參考表1的畫面的兩個參考索引與表0運動向量以及表1運動向量。
利用運動資訊產生當前塊的預測塊（S120）。如果運動向量指示出了畫素位置，則透過拷貝運動向量指定的參考畫面塊以產生預測塊。如果運動向量指示出了子畫素位置，則透過對參考畫面的畫素進行內插產生預測塊。
利用當前塊與預測塊產生殘餘塊（S130）。
對殘餘塊進行編碼（S140）。殘餘塊具有與變換單元相同的大小。如果預測單元比變換單元大，將當前塊與預測塊之間的殘餘信號劃分成多個殘餘塊。由「圖1」的變換模組140、量化模組150、掃描模組160以及熵編碼模組170對一個或多個殘餘塊編碼。
對運動資訊進行編碼（S150）。可以利用當前塊的空間候選與時間候選預測性地對運動資訊編碼。在跳躍模式、合併模式或AMVP模式中對運動資訊編碼。在跳躍模式中，預測單元具有編碼單元的大小，利用與合併模式相同的方法對運動資訊編碼。
「圖3」係為根據本發明在合併模式中對運動資訊編碼的方法之流程圖。
推導出空間合併候選（S210）。「圖4」係為根據本發明的空間合併候選塊之位置之示意圖。
如「圖4」所示，將當前塊的可用左塊（塊A）、可用上塊（塊B）、可用右上塊（塊C）以及可用左下塊（塊D）設置為合併候選塊。如果沒有塊A、B、C以及D中的一個或多個，那麼將可用的左上塊（塊E）設置為合併候選塊。將合併候選塊的運動資訊設置為空間合併候選。
如果空間合併候選塊被圖框內編碼、不存在或位於與當前切片不相同的切片中，則將空間合併候選塊設置為不可用。
導出時間合併候選（S220）。時間合併候選包含時間合併候選的參考畫面索引以及運動向量。
可以利用相鄰塊的一個或多個參考畫面索引導出時間合併候選塊的參考畫面索引。例如，將左相鄰塊、上相鄰塊以及角相鄰塊的參考畫面索引之一設置為時間合併候選的參考畫面索引。角相鄰塊係為右上相鄰塊、左下相鄰塊以及左上相鄰塊之一。或者，可以將時間合併候選的參考畫面索引設置為零以降低複雜性。
可以如下推導時間合併候選的運動向量。
首先，確定時間合併候選畫面。時間合併候選畫面包含時間合併候選塊。在切片之內使用一個時間合併候選畫面。可以將時間合併候選畫面的參考畫面索引設置為零。
如果當前切片為P切片，則將參考畫面列表0的參考畫面之一設置為時間合併候選畫面。如果當前切片為B切片，則將參考畫面列表0及1的參考畫面之一設置為時間合併候選畫面。如果當前切片為B切片，則在切片報頭中包含列表指示符，指明時間合併候選畫面屬於參考畫面列表0還是1。可在切片報頭中包含指定時間合併候選畫面的參考畫面索引。
接下來，確定時間合併候選塊。時間合併候選塊可為第一候選塊或第二候選塊。如果具有第一候選塊，則將第一候選塊設置為時間合併候選塊。如果沒有第一候選塊，則將第二候選塊設置為時間合併候選塊。如果沒有第二候選塊，則將時間合併候選塊設置為不可用。
「圖5」係為根據本發明的時間合併候選塊之位置之示意圖。如「圖5」所示，第一合併候選塊可為塊C的右下角塊（塊H）。塊C與當前塊具有相同的大小及相同的位置，位於時間合併候選畫面之內。第二合併候選塊是覆蓋塊C中心的左上畫素的塊C0。
如果確定了時間合併候選塊，則將時間合併候選塊的運動向量設置為時間合併候選的運動向量。
構造一合併候選列表（S230）。以預定次序列出可用的空間候選與可用的時間候選。按照A、B、C、D以及E的次序最多列出四個空間合併候選。可以在B與C之間或在空間候選之後列出時間合併候選。
判斷是否產生一個或多個合併候選（S240）。透過比較合併候選列表中列出的合併候選數量與預定的合併候選數量以進行判斷。可以針對每個畫面或切片確定預定數量。
如果合併候選列表中列出的合併候選數量小於預定的合併候選數量，則產生一個或多個合併候選（S250）。在最後可用合併候選塊之後列出產生的合併候選。
如果可用的合併候選數量等於或大於2，兩個可用合併候選之一具有列表0的運動資訊，另一個具有列表1的運動資訊，可以通過組合列表0的運動資訊與列表1的運動資訊產生合併候選。如果具有多種組合，可以產生多個合併候選。
可以向列表增加一個或多個零合併候選。如果切片類型為P，則零合併候選僅具有列表0的運動資訊。如果切片類型為B，則零合併候選具有列表1的運動資訊。
在合併列表的合併候選之間選擇合併預測器，對指定合併預測器的合併索引編碼（S260）。
「圖6」係為根據本發明的圖像解碼設備200之方塊圖。
根據本發明的圖像解碼設備200包含一熵解碼模組210、一逆掃描模組220、一逆量化模組230、一逆變換模組240、一圖框內預測模組250、一圖框間預測模組260、一後期處理模組270、一畫面儲存模組280以及一加法器290。
熵解碼模組210利用語境自適應二進位算術解碼方法從接收的位元流提取圖框內預測資訊、圖框間預測資訊以及量化係數分量。
逆掃描模組元220向量化係數分量應用逆掃描模式以產生量化塊。在圖框間預測中，逆掃描模式為對角線掃描。量化係數分量包含顯著標記、係數符號以及係數級別。
在變換單元的大小大於預定大小時，利用對角線掃描以子集為單元逆掃描顯著標記、係數符號以及係數級別以產生子集，利用對角線掃描逆掃描子集以產生量化塊。預定大小等於子集的大小。子集係為包含16個變換係數的4×4塊。沿相反方向逆掃描顯著標記、係數符號以及係數級別。也沿反向逆掃描子集。
自位元流提取指示非零係數位置及非零子集標誌的參數。基於表示非零係數位置的參數確定編碼子集的數量。使用非零子集判斷對應的子集是否具有至少一個非零係數。如果非零子集標誌等於1，則利用對角線掃描產生子集。利用逆掃描模式產生第一個子集以及最後一個子集。
逆量化模組230從熵解碼模組210接收差分量化參數且產生量化參數預測器，以產生編碼單元的量化參數。產生量化參數預測器的作業與「圖1」的量化模組150相同。然後，透過將差分量化參數與量化參數預測器相加產生當前編碼單元的量化參數。如果不從編碼側發送差分量化參數，將差分量化參數設置為零。
逆量化模組230對量化塊進行逆量化。
逆變換模組240對逆量化塊進行逆變換以產生殘餘塊。根據預測模式與變換單元的大小自適應地確定逆變換矩陣。逆變換矩陣係為基於DCT的整數變換矩陣或基於DST的整數變換矩陣。將基於DCT的整數變換矩陣用於圖框間預測。
圖框內預測模組250利用圖框內預測資訊導出當前預測單元的圖框內預測模式，並且根據導出的圖框內預測模式產生預測塊。
圖框間預測模組260利用圖框間預測資訊導出當前預測單元的運動資訊，並且利用運動資訊產生預測塊。
後期處理模組270與「圖1」的後期處理模組180同樣工作。
畫面儲存模組280從後期處理模組270接收經後期處理的圖像且在畫面單元中儲存圖像。畫面可為圖框或場。
加法器290將恢復的殘餘塊與預測塊相加以產生重構塊。
「圖7」係為根據本發明在圖框間預測模式中對圖像解碼的方法之流程圖。
導出當前塊的運動資訊（S310）。當前塊係為預測單元。由編碼單元的大小與分割模式確定當前塊的大小。
運動資訊根據預測類型而變化。如果預測類型為單向預測，運動資訊包含指定參考表0的畫面的參考索引及運動向量。如果預測類型係為雙向預測，運動資訊包含指定參考表0的畫面的參考索引、指定參考表1的畫面的參考索引和表0運動向量與表1運動向量。
根據運動資訊的編碼模式對運動資訊進行自適應解碼。由跳越標記與合併標記確定運動資訊的編碼模式。如果跳越標記等於1，則不存在合併標記，則編碼模式為跳躍模式。如果跳越標記等於0且合併標記等於1，則編碼模式為合併模式。如果跳越標記與合併標誌等於0，則編碼模式為AMVP模式。
利用運動資訊產生當前塊的預測塊（S320）。
如果運動向量表示畫素位置，則透過拷貝運動向量指定的參考畫面塊以產生預測塊。如果運動向量表示子畫素位置，則透過對參考畫面的畫素進行內插產生預測塊。
產生殘餘塊（S330）。由「圖6」的熵解碼模組210、逆掃描模組220、逆量化模組230以及逆變換模組240產生殘餘塊。
利用預測塊與殘餘塊產生重構塊（S340）。
預測塊具有與預測單元同樣的大小，殘餘塊具有與變換單元相同的大小。因此，將殘餘信號和同樣大小的預測信號相加以產生重構信號。
「圖8」係為在合併模式中導出運動資訊的方法之流程圖。
從位元流提取合併索引（S410）。如果不存在合併索引，則將合併候選塊的數量設置為一。
導出空間合併候選（S420）。此空間合併候選與「圖3」的S210中所述相同。
導出時間合併候選（S430）。該時間合併候選包含時間合併候選的參考畫面索引以及運動向量。時間合併候選的參考索引以及運動向量與「圖3」的S220中所述相同。
構造合併候選列表（S440）。合併列表與「圖3」的S230中所述相同。
判斷是否產生一個或多個合併候選（S450）。透過比較合併候選列表中列出的合併候選數量與預定的合併候選數量以進行判斷。可以針對每個畫面或切片確定預定數量。
如果合併候選列表中列出的合併候選數量小於預定的合併候選數量，則產生一個或多個合併候選（S460）。在最後可用合併候選之後列出產生的合併候選。以與「圖3」的S250所述相同的方法產生合併候選。
將合併索引指定的合併候選塊設置為當前塊的運動資訊（S470）。
「圖9」係為根據本發明在圖框間預測模式中產生殘餘塊的流程之流程圖。
由熵解碼單元產生量化的係數分量（S510）。
透過根據對角線掃描逆掃描量化係數分量以產生量化塊（S520）。量化係數分量包含顯著標記、係數符號以及係數級別。
在變換單元的大小大於預定大小時，利用對角線掃描以子集為單元逆掃描顯著標記、係數符號以及係數級別以產生子集，利用對角線掃描逆掃描子集以產生量化塊。預定大小等於子集的大小。子集係包含16個變換係數的4×4塊。沿相反方向逆掃描顯著標記、係數符號以及係數級別。也沿反向逆掃描子集。
從位元流提取指示非零係數位置與非零子集標誌的參數。基於表示非零係數位置的參數確定編碼子集的數量。使用非零子集判斷對應的子集是否具有至少一個非零係數。如果非零子集標誌等於1，則利用對角線掃描產生子集。利用逆掃描模式產生第一個子集與最後一個子集。
利用逆量化矩陣及量化參數對量化塊進行逆量化（S530）。
「圖10」係為根據本發明導出量化參數的方法之流程圖。
導出量化單元的最小大小（S531）。自位元流提取指定最小大小的參數（cu_qp_delta_enabled_info）且透過以下方程確定量化單元的最小大小。
Log2(MinQUSize)=Log2(MaxCUSize) –cu_qp_delta_enabled_info。
MinQUSize表示量化單元的最小大小，MaxCUSize表示LCU的大小。從畫面參數集提取參數cu_qp_delta_enabled_info。量化單元的大小等於編碼單元的可允許大小之一。
導出當前編碼單元的差分量化參數（S532）。針對每個量化單元包含差分量化參數。因此，如果當前編碼單元的大小等於或大於最小大小，則為當前編碼單元恢復差分量化參數。如果不存在差分量化參數，則將差分量化參數設置為零。如果多個編碼單元屬於最小大小的量化單元，包含解碼次序中至少一個非零係數的第一編碼單元包含差分量化參數。
對編碼的差分量化參數進行算術解碼以產生表示差分量化參數的絕對值的二進位數串以及表示差分量化參數符號的二進位數。二進位數串可為截尾的一元碼。如果差分量化參數的絕對值為零，則不存在表示符號的二進位數。利用表示絕對值的二進位數串與表示符號的二進位數導出差分量化參數。
導出當前編碼單元的量化參數預測器（S533）。如下利用相鄰編碼單元的量化參數與先前編碼單元的量化參數產生量化參數預測器。
按照所述次序順序檢索左量化參數、上量化參數以及前量化參數。在具有兩個或更多量化參數時，將按照該次序檢索的前兩個可用量化參數的平均值設置為量化參數預測器，在僅有一個量化參數時，則將可用的量化參數設置為量化參數預測器。亦即，如果有左及上量化參數，則將左與上量化參數的平均值設置為量化參數預測器。如果僅有左及上量化參數之一，則將可用量化參數與前一量化參數的平均值設置為量化參數預測器。如果左及上量化參數都不可用，則將前一量化參數設置為量化參數預測器。
如果多個編碼單元屬於最小大小的量化單元，則導出解碼次序中第一編碼單元的量化參數預測器並用於其他編碼單元。
利用差分量化參數與量化參數預測器產生當前編碼單元的量化參數（S534）。
透過對逆量化塊進行逆變換以產生殘餘塊（S540）。使用一維水準與垂直的基於DCT的逆變換。
儘管已經參考其某些示範性實施例示出並描述了本發明，但本領域的技術人員將理解，可以在其中做出各種形式和細節的改變而不脫離專利申請範圍界定的本發明精神和範圍。
100、200:圖像編碼設備 110:畫面分割模組 120:圖框內預測模組 130:圖框間預測模組 140:變換模組 150:量化模組 160:掃描模組 170:熵編碼模組 180:逆量化/變換模組 190:後期處理模組 195:畫面儲存模組 210:熵解碼模組 220:逆掃描模組 230:逆量化模組 240:逆變換模組 250:圖框內預測模組 260:圖框間預測模組 270:後期處理模組 280:畫面儲存模組 290:加法器 A、B、C、D、E、H、C0:塊
圖1係為根據本發明的圖像編碼設備之方塊圖； 圖2係為根據本發明對視頻資料編碼的流程之流程圖； 圖3係為根據本發明在合併模式中對運動資訊編碼的方法之流程圖； 圖4係為根據本發明的空間合併候選塊（spatial merge candidate block）的位置之示意圖； 圖5係為根據本發明的時間合併候選塊（temporal merge candidate block）的位置之示意圖； 圖6係為根據本發明的圖像解碼設備之方塊圖； 圖7係為根據本發明在圖框間預測模式中對圖像解碼的方法之流程圖； 圖8係為在合併模式中導出運動資訊的方法之流程圖； 圖9係為根據本發明在圖框間預測模式中產生殘餘塊的流程之流程圖；以及 圖10係為根據本發明導出量化參數的方法之流程圖。

Claims (7)

  1. 一種在合併模式中對視頻資料解碼的方法，包括：利用可用的多個空間及時間合併候選，構造一合併候選列表，其中該些空間及時間合併候選係多個空間及時間合併候選塊的運動資訊；利用一合併索引與該合併候選列表，導出一運動資訊；利用該運動資訊產生一預測塊；藉由利用一量化參數及一量化矩陣對一量化塊進行逆量化及對被逆量化的該量化塊進行逆變換，產生一殘餘塊；以及利用該殘餘塊與該預測塊產生一重構塊；其中，該量化參數係針對每一量化單元產生，該量化單元的最小大小係針對每幅畫面調整，該量化參數係利用一量化參數預測器以及一差分量化參數而產生； 其中，當一左量化參數及一上量化參數皆為可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該上量化參數而產生；當該左量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該上量化參數及一以前量化參數而產生；當該上量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該以前量化參數而產生；且當該左量化參數及該上量化參數皆為不可用時，將該以前量化參數設置為該量化參數預測器。
  2. 如請求項1所述之方法，其中該量化單元的該最小大小係利用指定該量化單元的該最小大小與一最大編碼單元的大小之間深度的參數導出。
  3. 如請求項1所述之方法，其中該差分量化參數係透過恢復表示該差分量化參數之絕對值之二進位數串以及表示該差分量化參數之符號之二進位數而產生。
  4. 如請求項1所述之方法，其中一左塊、一上塊、一右上塊以及一左下塊中的多個可用塊被設置為多個可用空間合併候選塊，且當該左塊、該上塊、該右上塊及該左下塊中的至少一個為不可用時，將可用的一左上塊增加為一可用合併候選塊。
  5. 如請求項1所述之方法，其中當該量化塊的大小大於一預定大小時，多個子集係藉由對量化係數資訊進行逆掃描而產生，且該量化塊係藉由利用對角線掃描對每一該些子集進行逆掃描而產生。
  6. 一種在合併模式中對視頻資料編碼的方法，包括：利用可用的多個空間及時間合併候選，構造一合併候選列表，其中該些空間及時間合併候選係多個空間及時間合併候選塊的運動資訊；利用該合併候選列表產生指定一當前塊的一運動資訊的一合併索引；利用該當前塊的該運動資訊產生一預測塊；利用該預測塊產生一殘餘塊；變換該殘餘塊；利用一量化參數及一量化矩陣對經變換的該殘餘塊進行量化；以及熵編碼及傳送對該合併索引上的資訊、該量化塊上的資訊及一差分量化參數上的資訊；其中，該差分量化參數係利用該量化參數及一量化參數預測器而產生；其中，當一左量化參數及一上量化參數皆為可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該上量化參數而產生；當該左量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該上量化參數及一以前量化參數而產生；當該上量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該以前量化參數而產生；且當該左量化參數及該上量化參數皆為不可用時，將該以前量化參數設置為該量化參數預測器；其中，該量化參數係針對每一量化單元產生，且該量化單元的最小大小係針對每幅畫面調整。
  7. 一種儲存編碼視頻資訊的非暫態電腦可讀取媒體，包括：一位元流儲存於該媒體，該位元流包含一合併索引、多個量化係數及一差分量化參數上的熵編碼資訊；其中，該合併索引利用以可用的多個空間及時間合併候選所構造的一合併候選列表指定一當前塊的一運動資訊，且該些空間及時間合併候選係多個空間及時間合併候選塊的運動資訊；其中，一重構塊係藉由一預測塊及一殘餘塊產生，該預測塊係利用該運動資訊而產生，且該殘餘塊係藉由對一量化參數進行逆量化及對該些量化係數進行逆變換而產生；其中，該量化參數係利用一量化參數預測器以及該差分量化參數而產生；其中，當一左量化參數及一上量化參數皆為可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該上量化參數而產生；當該左量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該上量化參數及一以前量化參數而產生；當該上量化參數為不可用時，該量化參數預測器係利用該左量化參數及該以前量化參數而產生；且當該左量化參數及該上量化參數皆為不可用時，將該以前量化參數設置為該量化參數預測器。
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