TWI722465B - 子塊的邊界增強 - Google Patents

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TWI722465B TW108123120A TW108123120A TWI722465B TW I722465 B TWI722465 B TW I722465B TW 108123120 A TW108123120 A TW 108123120A TW 108123120 A TW108123120 A TW 108123120A TW I722465 B TWI722465 B TW I722465B
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Abstract

描述了基於子塊的預測的邊界增強的設備、系統和方法。分割塊會導致相鄰子塊之間的不連續性，這可能會在殘差信號中引入一些不需要的高頻能量，其可能會降低後續變換編碼的性能。本公開技術的實現可以降低不連續性的影響。在一個典型的方面，一種視頻編碼方法，包括：將視頻塊分割成多個子塊；基於視頻塊中多個樣本的基於子塊的預測形成第一預測候選；基於子塊邊界區域中多個樣本的幀間預測形成第二預測候選；將最終預測候選形成為第一預測候選和第二預測候選的函數；以及使用最終預測候選處理視頻塊。

Description

子塊的邊界增強
一般來說，本申請文件針對圖像和視頻編碼技術。 [相關申請的交叉引用] 根據適用的《專利法》和/或《巴黎公約》的規定，本申請及時要求於2018年6月29日提交的國際專利申請號PCT/CN2018/093633的優先權和利益。根據美國法律，將國際專利申請號PCT/CN2018/093633的全部公開以引用方式併入本文，作為本申請公開的一部分。
數位視訊在互聯網和其它數位通信網路上使用的頻寬最大。隨著能夠接收和顯示視頻的連接使用者設備數量的增加，預計數位視訊使用的頻寬需求將繼續增長。
運動補償是一種視頻處理中的技術，給出先前的和/或將來的幀，通過考慮相機和/或視頻中的物件的運動來預測視頻中的幀。運動補償可以用於視頻資料的編碼和解碼以實現視訊壓縮。
描述了與圖像和視頻編碼的基於子塊的預測的邊界增強相關的設備、系統和方法。
在一個典型的方面，本公開的技術可以被用來提供視頻編碼的方法。該方法包括：將視頻塊分割成多個子塊；基於視頻塊中多個樣本的基於子塊的預測形成第一預測候選；基於子塊邊界區域中多個樣本的幀間預測形成第二預測候選；將最終預測候選形成為第一預測候選和第二預測候選的函數；以及使用最終預測候選處理視頻塊。
在另一個典型的方面，上述方法可以以處理器可執行代碼的形式實施，並且儲存在電腦可讀程式介質中。
在又一典型的方面，公開了一種設備，其被配置為或可操作以執行上述方法。所述設備可以包括被程式設計以實現該方法的處理器。
在又一典型的方面，一種視頻解碼裝置，其可以實現本文中所述的方法。
在附圖、說明書和申請專利範圍書中更詳細地描述了本公開技術的上述和其它方面和特徵。
由於對高解析度視頻的需求日益增加，視頻編碼方法和技術在現代技術中無處不在。視頻轉碼器通常包括壓縮或解壓縮數位視訊的電子電路或軟體，並且不斷地被改進以提供更高的編碼效率。視頻轉碼器將未壓縮的視訊轉換為壓縮格式，或反之亦然。視頻品質、用於表示視頻的資料量（由位元速率決定）、編碼和解碼演算法的複雜度、對資料丟失和錯誤的敏感度、易於編輯、隨機訪問和端到端延遲（延遲）之間存在複雜的關係。壓縮格式通常符合標準視訊壓縮規範，例如，高效視頻編碼（HEVC）標準（也稱為H.265或MPEG-H第2部分）、待最終確定的多功能視頻編碼標準或其它當前和/或未來的視頻編碼標準。
基於子塊的預測首先被高效視頻編碼（HEVC）標準引入視頻編碼標準。使用基於子塊的預測，將一個塊（如編碼單元（CU）或預測單元（PU））劃分為幾個不重疊的子塊。可以為不同的子塊分配不同的運動信息，例如參考索引或運動向量（MV），並為每個子塊分別執行運動補償（MC）。圖1示出了基於子塊的預測的示例。
公開技術的實施例可應用于現有視頻編碼標準（例如，HEVC、H.265）和未來標準，以提高執行時間性能。在本文中，使用章節標題以提高描述的可讀性，並且不會以任何方式將討論或實施例（和/或實現）僅限於各自的章節。
此外，雖然某些實施例是參照多功能視頻編碼或其它特定視頻轉碼器來描述的，但所公開的技術也適用於其它視頻編碼技術。此外，雖然一些實施例詳細描述了視頻編碼步驟，但應當理解的是，相應的解碼步驟（撤銷編碼）將由解碼器實現。此外，術語「視頻處理」包括視頻編碼或壓縮、視頻解碼或解壓縮、以及視頻轉碼，其中視頻像素從一種壓縮格式表示為另一種壓縮格式或以不同的壓縮位元速率表示。
1. 聯合探索模型（JEM）的示例
在一些實施例中，使用名為聯合探索模型（JEM）的參考軟體來探索未來的視頻編碼技術。在JEM中，基於子塊的預測被用於多種編碼工具中，如仿射預測、可選時域運動向量預測（ATMVP）、空時運動向量預測（STMVP）、雙向光流（BIO）、幀播放速率上轉換（FRUC）、局部自我調整運動向量解析度（LAMVR）、重疊塊運動補償（OBMC）、局部照明補償（LIC）和解碼器側運動向量細化（DMVR）。
1.1 仿射預測的示例
在HEVC中，僅平移運動模型應用於運動補償預測（MCP）。然而，相機和物件可能具有多種運動，例如放大/縮小、旋轉、透視運動和/或其它不規則運動。另一方面，JEM應用了簡化的仿射變換運動補償預測。圖2示出了由兩個控制點運動向量V0 和V1 描述的塊200的仿射運動場的示例。塊200的運動向量場（MVF）可以由以下等式描述：
Figure 02_image001
等式（1）
如圖2所示，
Figure 02_image003
是左上角控制點的運動向量，並且
Figure 02_image005
是右上角控制點的運動向量。為了簡化運動補償預測，可以應用基於子塊的仿射變換預測。子塊大小MxN推導如下：
Figure 02_image007
等式（2）
這裡，MvPre是運動向量分數精度（例如，JEM中的1/16）。
Figure 02_image009
)是左下控制點的運動向量，其根據等式（1）計算。如果需要，M和N可以被向下調節使其分別作為w和h的除數。
圖3示出了塊300的每個子塊的仿射MVF的示例。為了推導出每個M×N子塊的運動向量，可以根據等式（1）計算每個子塊的中心樣本的運動向量，並且四捨五入到運動向量分數精度（例如，JEM中的1/16）。然後可以應用運動補償插值濾波器，利用推導出的運動向量生成各子塊的預測。在MCP之後，對每個子塊的高精度運動向量進行取整，並將其保存為與正常運動向量相同的精度。
在JEM中，有兩個仿射運動模式：AF_INTER模式和AF_MERGE模式。對於寬度和高度都大於8的CU，可以應用AF_INTER模式。在位流中，CU級別的仿射標誌被發信令（signal），以指示是否使用AF_INTER模式。在AF_INTER模式中，使用相鄰的塊構造具有運動向量對
Figure 02_image011
的候選列表。
圖4示出了在AF_INTER模式中塊400的運動向量預測（MVP）的示例。如圖4所示，v0 從子塊A、B或C的運動向量中選擇。可以根據參考清單對相鄰塊的運動向量進行縮放。也可以根據相鄰塊參考的圖片順序計數（POC）、當前CU參考的POC和當前CU的POC之間的關係對運動向量進行縮放。從相鄰的子塊D和E中選擇v1 的方法類似。如果候選清單的數目小於2，則該列表由複製每個AMVP候選組成的運動向量對來填充。當候選清單大於2時，可以首先根據相鄰的運動向量對候選進行排序（例如，基於一對候選中兩個運動向量的相似性）。在一些實現中，保留前兩個候選。在一些實施例中，使用速率失真（RD）成本檢查來確定選擇哪個運動向量對候選作為當前CU的控制點運動向量預測（CPMVP）。可以在位流中發信令指示CPMVP在候選清單中的位置的索引。在確定了當前仿射CU的CPMVP後，應用仿射運動估計，並且找到控制點運動向量（CPMV）。然後，在位元流中對CPMV和CPMVP的差異發信令。
當在AF_MERGE模式下應用CU時，它從有效的相鄰重構塊中獲取用仿射模式編碼的第一個塊。圖5A示出了當前CU 500的候選塊的選擇順序的示例。如圖5A所示，選擇順序可以是從當前CU 500的左（501）、上（502）、右上（503）、左下（504）到左上（505）。圖5B示出了在AF_MERGE模式中當前CU 500的候選塊的另一個示例。如果相鄰的左下塊501以仿射模式編碼，如圖5B所示，則導出包含子塊501的CU左上角、右上角和左下角的運動向量v2 、v3 和v4 。當前CU 500左上角的運動向量v0 是基於v2 、v3 和v4 計算的。可以相應地計算當前CU右上方的運動向量v1 。
根據等式（1）中的仿射運動模型計算當前CU的CPMV v0 和v1 後，可以生成當前CU的MVF。為了識別當前CU是否使用AF_MERGE模式編碼，當至少有一個相鄰的塊以仿射模式編碼時，可以在位元流中對仿射標誌發信令。
在JEM中，僅當當前塊的寬度和高度都大於8時可以使用非Merge仿射模式；僅當當前塊的區域（即寬度x高度）不小於64時可以使用仿射模式。
1.2 可選時域運動向量預測（ATMVP）的示例
在ATMVP方法中，通過從小於當前CU的塊中提取多組運動信息（包括運動向量和參考指數），修改時間運動向量預測（TMVP）方法。
圖6示出了CU 600的ATMVP運動預測過程的示例。ATMVP方法分兩步預測CU 600內子CU 601的運動向量。第一步是用時間向量識別參考圖片650中的相應塊651。參考圖片650也稱為運動源圖片。第二步是將當前的CU 600劃分成子CU 601，並從每個子CU對應的塊中獲取每個子CU的運動向量和參考指數。
在第一步中，參考圖片650和對應的塊由當前CU 600的空間相鄰塊的運動信息確定。為了避免相鄰塊的重複掃描處理，使用當前CU 600的Merge候選列表中的第一Merge候選。第一可用的運動向量及其相關聯的參考索引被設置為時間向量和運動源圖片的索引。這樣，與TMVP相比，可以更準確地識別對應的塊，其中對應的塊（有時稱為並置塊）始終位於相對於當前CU的右下角或中心位置。
在第二步中，通過將時間向量添加到當前CU的座標中，通過運動源圖片650中的時間向量識別子CU 651的對應塊。對於每個子CU，使用其對應塊的運動信息（例如，覆蓋中心樣本的最小運動網格）來導出子CU的運動信息。在識別出對應的N×N塊的運動信息後，用與HEVC的TMVP同樣方式，將其轉換為當前子CU的運動向量和參考指數，其中應用運動縮放和其它程式。例如，解碼器檢查是否滿足低延遲條件（例如，當前圖片的所有參考圖片的POC都小於當前圖片的POC），並且可能使用運動向量MVx （例如，與參考圖片清單X對應的運動向量）來預測每個子CU的運動向量MVy （例如，X等於0或1並且Y等於1−X）。
1.3 空時運動向量預測（STMVP）的示例
在STMVP方法中，子CU的運動向量按照光柵掃描順序遞迴導出。圖7示出具有四個子塊的一個CU和相鄰塊的示例。考慮8×8的CU 700，其包括四個4×4子CU A（701）、B（702）、C（703）和D（704）。當前幀中相鄰的4×4塊標記為a（711）、b（712）、c（713）和d（714）。
子CU A的運動推導由識別其兩個空間鄰居開始。第一鄰居是子CU A 701上方的N×N塊（塊c 713）。如果該塊c（713）不可用或內部編碼，則檢查子CU A（701）上方的其它N×N塊（從左到右，從塊c 713處開始）。第二個鄰居是子CU A 701左側的一個塊（塊b 712）。如果塊b（712）不可用或是內部編碼，則檢查子CU A 701左側的其它塊（從上到下，從塊b 712處開始）。每個清單從相鄰塊獲得的運動信息被縮放到給定清單的第一參考幀。接下來，按照HEVC中規定的與TMVP相同的程式，推導出子塊A 701的時間運動向量預測（TMVP）。提取塊D 704處的並置塊的運動信息並進行相應的縮放。最後，在檢索和縮放運動信息後，對每個參考列表分別平均所有可用的運動向量。將平均運動向量指定為當前子CU的運動向量。
1.4 雙向光流（BIO）的示例
雙向光流（BIO）法是在分塊運動補償之上對雙向預測進行的樣本方向運動細化。在一些實現中，樣本級的運動細化不使用信令。
設
Figure 02_image013
為塊運動補償後到參考k（k=0，1）的亮度值，並且
Figure 02_image015
,
Figure 02_image017
分別為
Figure 02_image013
梯度的水平分量和垂直分量。假設光流是有效的，則運動向量場
Figure 02_image019
由下式給出：
Figure 02_image021
等式（3）
將此光流等式與每個樣品運動軌跡的埃爾米特插值相結合，得到唯一的三階多項式，該多項式在末端同時匹配函數值
Figure 02_image013
和其導數
Figure 02_image015
,
Figure 02_image017
。該多項式在t=0時的值是BIO預測：
Figure 02_image023
等式（4）
圖8示出了雙向光流（BIO）方法中的示例光流軌跡。這裡，
Figure 02_image025
和
Figure 02_image027
表示到參考幀的距離。基於Ref0和Ref1的POC計算距離
Figure 02_image025
和
Figure 02_image027
：
Figure 02_image025
=POC(current) − POC(Ref0 ),
Figure 02_image027
= POC(Ref1 ) − POC(current)。如果兩個預測都來自同一個時間方向（都來自過去或都來自未來），則符號是不同的（例如，
Figure 02_image029
）。在這種情況下，如果預測不是來自同一時間點（例如，
Figure 02_image031
），則應用BIO。兩個參考區域都具有非零運動（例如，
Figure 02_image033
），並且塊運動向量與時間距離成比例（例如，
Figure 02_image035
）。
通過最小化A點和B點之間的值的差∆來確定運動向量場 。圖9A至圖9B示出了運動軌跡與參考幀平面相交的示例。對∆，模型僅使用局部泰勒展開的第一個線性項：
Figure 02_image037
等式(5)
上述等式中的所有值取決於樣本位置，表示為
Figure 02_image039
。假設在局部周圍區域的運動是一致的，那麼Δ可以在以當前預測點（i，j）為中心的（2 M+1）x（2 M+1）方形視窗Ω內最小化，其中M等於2：
Figure 02_image041
等式 (6)
對於這個優化問題，JEM使用簡化方法，首先在垂直方向上最小化，然後在水平方向最小化。結果如下：
Figure 02_image043
等式(7)
Figure 02_image045
等式(8)
其中，
Figure 02_image047
Figure 02_image049
Figure 02_image051
等式(9)
為了避免被零除或很小的值除，可在式（7）和式（8）中引入正規化參數r和m，其中
Figure 02_image053
等式 (10)
Figure 02_image055
等式 (11)
這裡，d是視頻樣本的位元度。
為了使BIO的記憶體訪問與常規雙向預測運動補償相同，計算當前塊內位置的所有預測和梯度值
Figure 02_image057
，圖9A示出了塊900外部的訪問位置示例。如圖9A所示，在等式（9）中，以預測區塊邊界上當前預測點為中心的（2M+1）x（2M+1）的方形視窗Ω需要訪問區塊外的位置。在JEM中，塊外的值
Figure 02_image057
設置為等於塊內最近的可用值。例如，這可以實現為填充區域901，如圖9B所示。
使用BIO，可以對每個樣本的運動場進行細化。為了降低計算複雜度，在JEM中採用了基於塊設計的BIO。運動細化可以基於4x4塊計算。在基於塊的BIO中，可以對4x4塊中所有樣本的等式（9）中的sn 值進行聚合，然後將sn 的聚合值用於4x4塊的推導的BIO運動向量偏移。更具體地說，下面的等式可以用於基於塊的BIO推導：
Figure 02_image059
Figure 02_image061
Figure 02_image063
等式（12）
這裡，bk 表示屬於預測塊的第k個 4x4塊的樣本組。等式（7）和等式（8）中的sn 替換為((sn,bk) >> 4 )以推導相關聯的運動向量偏移。
在某些情況下，由於雜訊或不規則運動，BIO的MV團（regiment）可能不可靠。因此，在BIO中，MV團的大小被固定到一個閾值。該閾值是基於當前圖片的參考圖片是否全部來自一個方向確定的。例如，如果當前圖片的所有參考圖片都來自一個方向，則該閾值的值被設置為
Figure 02_image065
，否則其被設置為
Figure 02_image067
。
可以使用與HEVC運動補償處理一致的操作（例如，2D可分離有限脈衝響應（FIR））通過運動補償插值同時計算BIO的梯度。在一些實施例中，2D可分離FIR的輸入是與運動補償處理相同的參考幀，以及根據塊運動向量的分數部分的分數位置（fracX，fracY）。對於水平梯度
Figure 02_image069
，首先使用BIOfilterS對信號進行垂直內插，該BIOfilterS對應於具有去縮放標度位移d-8的分數位置fracY。然後在水平方向上應用梯度濾波器BIOfilterG，該BIOfilterG對應於具有去縮放標度位移18-d的分數位置fracX。對於垂直梯度
Figure 02_image069
，使用BIOfilterG垂直地應用梯度濾波器，該BIOfilterG對應於具有去縮放標度位移d-8的分數位置fracY。然後，然後在水平方向上使用BIOfilterS執行信號替換，該BIOfilterS對應於具有去縮放標度位移18-d的分數位置fracX。用於梯度計算BIOfilterG和信號替換BIOfilterS的插值濾波器的長度可以更短（例如，6-tap），以保持合理的複雜度。表2示出了可用在BIO中塊運動向量的不同分數位置的梯度計算的示例濾波器。表3示出了可用在BIO中預測信號生成的插值示例濾波器。
表 2 BIO中用於梯度計算的示例濾波器
Figure 108123120-A0304-0001
表 3 BIO中用於預測信號生成的示例插值濾波器
Figure 108123120-A0304-0002
在JEM中，當兩個預測來自不同的參考圖片時，BIO可應用於所有的雙向預測塊。當為CU啟用局部照明補償（LIC）時，可以禁用BIO。
在一些實施例中，在正常MC處理之後將OBMC應用於塊。為了降低計算複雜度，在OBMC處理期間可能不應用BIO。這意味著在OBMC處理期間，當使用自己的MV時，將BIO應用於塊的MC處理，而當使用相鄰塊的MV時，BIO不應用於塊的MC處理。
1.5 幀播放速率上轉換（FRUC）的示例
對於CU，當其Merge標誌為真時，可以對FRUC標誌發信令。當FRUC標誌為假時，可以對Merge索引發信令並且使用常規Merge模式。當FRUC標誌為真時，可以對另一個FRUC模式標誌發信令來指示將使用哪種方法（例如，雙邊匹配或範本匹配）來導出該塊的運動信息。
在編碼器端，基於對正常Merge候選所做的RD成本選擇決定是否對CU使用FRUC Merge模式。例如，通過使用RD成本選擇來檢查CU的多個匹配模式（例如，雙邊匹配和範本匹配）。導致最低成本的模式進一步與其它CU模式相比較。如果FRUC匹配模式是最有效的模式，那麼對於CU，FRUC標誌設置為真，並且使用相關的匹配模式。
通常，FRUC Merge模式中的運動推導處理有兩個步驟：首先執行CU級運動搜索，然後執行子CU級運動細化。在CU級，基於雙邊匹配或範本匹配，導出整個CU的初始運動向量。首先，生成MV候選列表，並且選擇導致最低匹配成本的候選作為進一步CU級細化的起點。然後在起始點附近執行基於雙邊匹配或範本匹配的局部搜索。將最小匹配成本的MV結果作為整個CU的MV值。隨後，以導出的CU運動向量為起點，進一步在子CU級細化運動信息。
例如，對於W×H CU運動信息推導執行以下推導過程。在第一階段，推導出了整個W×H CU的MV。在第二階段，該CU進一步被分成M×M子CU。M的值按照（16）計算，D是預先定義的劃分深度，在JEM中默認設置為3。然後導出每個子CU的MV值。
Figure 02_image071
等式（13）
圖10示出在幀播放速率上轉換（FRUC）法中使用的雙邊匹配的示例。通過在兩張不同的參考圖片（1010，1011）中沿當前CU（1000）的運動軌跡找到兩個塊之間最接近的匹配，使用雙邊匹配來獲得當前CU的運動信息。在連續運動軌跡假設下，指向兩個參考塊的運動向量MV0（1001）和MV1（1002）與當前圖片和兩個參考圖片之間的時間距離（例如，TD0（1003）和TD1（1004））成正比。在一些實施例中，當當前圖片1000暫時位於兩個參考圖片（1010，1011）之間並且當前圖片到兩個參考圖片的時間距離相同時，雙邊匹配成為基於鏡像的雙向MV。
圖11示出在幀播放速率上轉換FRUC方法中使用的範本匹配的示例。範本匹配可以用於通過找到當前圖片中的範本（例如，當前CU的頂部和/或左側相鄰塊）與參考圖片1110中的塊（例如，與範本大小相同）之間的最接近匹配來獲取當前CU 1100的運動信息。除了上述的FRUC Merge模式外，範本匹配也可以應用於AMVP模式。在JEM和HEVC中，AMVP都具有兩個候選。通過範本匹配方法，可以導出新的候選。如果通過範本匹配新導出的候選與第一個現有的AMVP候選不同，則將其插入AMVP候選列表的最開始處，並且然後將列表大小設置為2（例如，通過刪除第二個現有AMVP候選）。當應用于AMVP模式時，僅應用CU級搜索。
CU級設置的MV候選可以包括以下：（1）原始AMVP候選，如果當前CU處於AMVP模式，（2）所有Merge候選，（3）插值MV場（稍後描述）中的數個MV，以及頂部和左側相鄰運動向量。
當使用雙邊匹配時，Merge候選的每個有效MV可以用作輸入，以生成假設為雙邊匹配的MV對。例如，Merge候選在參考列表A處的一個有效MV為（MVa，refa ） 。然後在另一個參考列表B中找到其配對的雙向MV的參考圖片refb ，使得refa 和refb 在時間上位於當前圖片的不同側。如果參考列表B中的參考refb 不可用，則將參考refb 確定為與參考refa 不同的參考，並且其到當前圖片的時間距離是清單B中的最小距離。確定參考refb 後，通過基於當前圖片和參考refa 、參考refb 之間的時間距離縮放MVa導出MVb。
在一些實現中，還可以將來自插值MV場中的四個MV添加到CU級候選列表中。更具體地，添加當前CU的位置（0，0），（W/2，0），（0，H/2）和（W/2，H/2）處插值的MV。當在AMVP模式下應用FRUC時，原始的AMVP候選也添加到CU級的MV候選集。在一些實現中，在CU級，可以將AMVP CU的15個 MV和Merge CU的13個 MV添加到候選列表中。
在子CU級設置的MV候選包括從CU級搜索確定的MV，（2）頂部、左側、左上方和右上方相鄰的MV，（3）參考圖片中並置的MV的縮放版本，（4）一個或多個ATMVP候選（例如，最多四個）和（5）一個或多個STMVP候選（例如，最多四個）。來自參考圖片的縮放MV如下導出。兩個清單中的參考圖片都被遍歷。參考圖片中子CU的並置位置處的MV被縮放為起始CU級MV的參考。ATMVP和STMVP候選可以是前四個。在子CU級，一個或多個MV（例如，最多17個）被添加到候選列表中。
插值MV場的生成。在對幀進行編碼之前，基於單向ME生成整個圖片的內插運動場。然後，該運動場可以隨後用作CU級或子CU級的MV候選。
在一些實施例中，兩個參考清單中每個參考圖片的運動場在4×4的塊級別上被遍歷。圖12示出了在FRUC方法中的單邊運動估計（ME）1200的示例。對於每個4×4塊，如果與塊相關聯的運動通過當前圖片中的4×4塊，並且該塊沒有被分配任何內插運動，則根據時間距離TD0和TD1將參考塊的運動縮放到當前圖片（與HEVC中TMVP的MV縮放相同方式），並且在當前幀中將該縮放運動指定給該塊。如果沒有縮放的MV指定給4×4塊，則在插值運動場中將塊的運動標記為不可用。
插值和匹配成本。當運動向量指向分數採樣位置時，需要運動補償插值。為了降低複雜度，對雙邊匹配和範本匹配都使用雙線性插值而不是常規的8階HEVC插值。
匹配成本的計算在不同的步驟處有點不同。當從CU級的候選集中選擇候選時，匹配成本可以是雙邊匹配或範本匹配的絕對和差（SAD）。在確定起始MV後，雙邊匹配在子CU級搜索的匹配成本C如下計算：
Figure 02_image073
等式（14）
這裡，w是權重係數。在一些實施例中，w可以被經驗地設置為4。MV和MVs分別指示當前MV和起始MV。仍然可以將SAD用作模式匹配在子CU級搜索的匹配成本。
在FRUC模式下，MV通過僅使用亮度（亮度）樣本導出。導出的運動將用於亮度（亮度）和色度（色度），用於MC幀間預測。確定MV後，對亮度使用8階（8-taps）插值濾波器並且對色度使用4階（4-taps）插值濾波器執行最終MC。
MV細化是基於模式的MV搜索，以雙邊匹配成本或範本匹配成本為標準。在JEM中，支援兩種搜索模式—無限制中心偏置菱形搜索（UCBDS）和自我調整交叉搜索，分別在CU級別和子CU級別進行MV細化。對於CU級和子CU級的MV細化，都在四分之一亮度樣本MV精度下直接搜索MV，接著是八分之一亮度樣本MV細化。將CU和子CU步驟的MV細化的搜索範圍設置為8個亮度樣本。
在雙邊匹配Merge模式下，應用雙向預測，因為CU的運動信息是基於在兩個不同的參考圖片中沿著當前CU運動軌跡的兩個塊之間的最近匹配得出的。在範本匹配Merge模式下，編碼器可以從清單0的單向預測、列表1的單向預測或者雙向預測中為CU做出選擇。該選擇可以基於如下的範本匹配成本： 如果 costBi>=factor*min（cost0,cost1） 則使用雙向預測； 否則，如果 cost0>=cost1 則使用列表0中的單向預測； 否則， 使用列表1中的單向預測；
這裡，cost0是清單0範本匹配的SAD，cost1是清單2範本匹配的SAD，並且costBi是雙向範本匹配的SAD。例如，當factor的值等於1.25時，意味著選擇過程朝雙向預測偏移。幀間預測方向選擇可應用於CU級範本匹配處理。
1.6 為色度分量中的MC導出的MV的示例
在一個示例中，HEVC標準定義了如何從亮度分量中的MC使用的MV（稱為mv）導出色度分量中的MC使用的MV（稱為mvC）。一般來說，mvC是以mv乘以一個係數來計算的，這取決於顏色格式，如4:2:0或4:2:2。
2. 基於子塊的實現的現有的方法的示例
在一些現有的實現中，使用了基於子塊的預測，因為它通常比整塊預測更準確，因為它可以用自己的MV將塊劃分成更多的部分。
然而，這種劃分可能會導致沿其邊界的兩個相鄰子塊之間的不連續性。這種不連續性可能會在殘差信號中引入一些不需要的高頻能量，其可以降低後續變換編碼的性能。
3. 視頻編碼中基於子塊的預測的示例方法
下面為各種實現描述的示例說明了為基於子塊的預測使用邊界增強，以提高視頻編碼效率，並增強現有和未來的視頻編碼標準。在不應解釋為限制性的以下示例中，用於分量的當前塊的寬度和高度分別記為W和H，分配給分量的子塊的寬度和高度分別記為w和h。
例1.通過基於子塊的預測（稱為第一預測）預測沿著子塊邊界的樣本；也通過另一個幀間預測（稱為第二預測）對其進行預測。第一預測和第二預測被共同使用以推導沿著邊界的樣本的最終預測。不沿邊界的樣本的最終預測可能不會改變，例如，等於第一預測。
（a）在一個示例中，邊界僅包括內部邊界，例如，子塊之間的邊界，如圖13A中的示例所示。陰影區域覆蓋沿著邊界的樣本。
（b）在一個示例中，邊界包括內部邊界和外部邊界，例如子塊和其它已經編碼或解碼的塊之間的邊界，如圖13B中的示例所示。陰影區域覆蓋沿著邊界的樣本。
例2.在一個示例中，要增強的沿著邊界的樣本的範圍可以是預定義的或適應性的。例如，沿垂直邊界可以有N列樣本、沿水平邊界可以有M行樣本要被增強。圖14A和14B顯示了M=N=2的預測樣本的示例。
（a）在一個示例中，M和/或N取決於子塊的寬度和高度。例如，如果子塊的形狀為4×4，則M=N=2；如果子塊的形狀為8×8，則M=N=4。
（b）在一個示例中，M和/或N取決於顏色分量。例如，對於亮度分量，M=N=2；對於色度分量，M=N=1。
（c）在一個示例中，M和/或N取決於邊界的位置。例如，如果邊界在子塊和編碼/解碼的相鄰塊之間，則M=N=2；如果邊界在兩個子塊之間，則M=N=1。
（d）在一個示例中，M和/或N可能取決於子塊的位置。或者，它可能取決於有多少相鄰塊被編碼/解碼和/或有多少相鄰塊的預測塊可用。
（e）在一個示例中，M和/或N由編碼器向解碼器發信令。例如，M和N可以在視頻參數集（VPS）、序列參數集（SPS）、圖片參數集（PPS）、條帶標頭、編碼樹單元（CTU）或編碼單元（CU）中發信令。
例3.在一個示例中，第一預測可以通過基於子塊的預測的常規方法得到，而第二預測是用生成第一預測的相同模型但使用不同的位置生成的。例如，第一預測和第二預測都是由等式（1）生成的，但具有不同的（x, y）。
（a）在一個示例中，如圖15A所示，第一預測是用JEM中的仿射預測方法生成的，其中每個子塊的MV是通過在子塊的中心設置等式（1）中的（x, y）獲得的。也就是說，假設子塊的左上角點在（i×w, j×h），那麼該子塊（第（i, j）個子塊）的MV由等式（1）計算得出，其中(x,y)= (i×w+w/2, j×h+h/2)。然後第二預測可以生成為：
（i）在如圖15B所示的垂直邊界。第二預測由MC使用覆蓋垂直邊界的輔助子塊生成。輔助子塊的尺寸（記為w’×h’）可以與原子塊尺寸相同（例如，w’=w且h’=h），或者兩個尺寸也可以不同。在圖15B的示例中（其中w’=w且h’=h），輔助子塊的左上角（在輔助子塊的第i行和第j列處）為（i×w+w/2, j×h），並且該輔助子塊的MV由等式（1）計算，其中(x, y)= (i×w+w, j×h+h/2)。
（ii）在如圖15C所示的水平邊界。第二預測由MC使用覆蓋水平邊界的輔助子塊生成。輔助子塊的尺寸（記為w’×h’）可以與原始子塊的尺寸相同（即w’=w且h’=h），或者兩個尺寸也可以不同。在圖15C的示例中（其中w’=w且h’=h），輔助子塊的左上角為（i×w, j×h+h/2），並且該輔助子塊的MV由等式（1）計算得出，其中(x, y)= (i×w+w/2, j×h+h)。
（iii）在如圖15D所示的垂直邊界和水平邊界的交叉點。第二預測由MC使用覆蓋垂直和水平邊界的輔助子塊生成。輔助子塊的尺寸（記為w’×h’）可以與原始子塊的尺寸相同（即w’=w且h’=h），或者兩種尺寸也可以不同。在圖15D的示例中其中w’=w且h’=h），輔助子塊的左上角為（i×w+w/2, j×h+h/2），並且該輔助子塊的MV由式（1）計算得出，其中(x, y)= (i×w+w, j×h+h)。
（iv）對於外部邊界，用於生成第二預測的運動信息可以與內部邊界相同的方式導出（可以在較小的塊尺寸上導出），如圖15A至圖15D所示。或者，為最近的內部水平/垂直邊界導出的第二運動信息可用于水平/垂直外部邊界。
（b）在一個示例中，如何生成第二預測取決於子塊的寬度和/或高度、和/或塊形狀、和/或塊尺寸和/或編碼模式資訊。
（c）在一個示例中，如何生成第二預測取決於顏色分量。
（d）在一個示例中，如何生成第二預測取決於邊界的位置。
（e）在一個示例中，第一預測和第二預測來自同一參考圖片。或者，第二預測和第一預測來自不同的參考圖片。
例4.在一個示例中，沿著邊界的樣本的最終預測計算為第一預測信號和第二預測信號的函數。
（a）在一個示例中，函數被定義為線性或非線性加權和。
（i）在一個示例中，Pf=(w1×P1+w2×P2 + off)/(w1+w2)，其中Pf是最終預測；P1和P2分別是第一和第二預測；w1和w2是兩個加權值；off是取整偏移量，例如off=（w1+w2）/2。
（ii）在一個示例中，Pf=(w1×P1+w2×P2 + off)>>B，其中Pf是最終預測；P1和P2分別是第一和第二預測；w1和w2是兩個加權值，並且w1+w2 = 2B；off是取整偏移量，例如off=（w1+w2）/2。加權值（w1，w2）的一些示例：（1，1），（1，3），（3，1），（1，7），（7，1），（3，5），（5，3）等。
（b）在一個示例中，函數被定義為指數函數。
（c）加權值或其它函數參數可能取決於以下一個或一些條件：
（i）W和H；
（ii）w和h；
（iii）w’和h’；
（iv）沿邊界的樣本的位置；
（v）邊界的位置；
（vi）顏色分量；
（vii）編碼資訊，包括MV、QP、幀間預測模式、幀間預測方向、Merge模式或AMVP模式等；
（viii）到邊界的距離；和/或
（ix）邊界連續性，例如梯度值
例5.在一個示例中，除了第二預測外，可能還有為邊界增強生成的第三、第四或第k個預測。
（a）在一個示例中，兩個或多個邊界增強操作可以級聯進行。先前增強操作的最終預測輸出作為第一預測輸入到下面的增強操作中。
（i）在一個示例中，首先增強垂直邊界，如圖15B所示，最終預測Pf0作為輸出。然後增強水平邊界，如圖15C所示，其中Pf0作為第一預測，並且最終預測Pf1作為輸出。Pf1被視為導出殘差的真正最終預測。
（ii）在一個示例中，首先增強水平邊界，如圖15C所示，最終預測Pf0作為輸出。然後，以Pf0作為第一預測、最終預測Pf1作為輸出增強垂直邊界，如圖15B所示。Pf1被視為導出殘差的真正最終預測。
（iii）可選地，另外，不同子塊的垂直（或水平）邊界增強順序可定義為光柵掃描順序、水波形狀或其它。
（b）在一個示例中，兩個或多個邊界增強操作可以以獨立方式進行。第一預測記為P(0)，第二到第K預測記為P(1)~P(K-1)。P(0)~P(K-1)被共同使用以導出沿著邊界的樣本的最終預測。
（i）在一個示例中，Pf=
Figure 02_image075
，其中w(r)是加權值，off是取整偏移量，例如，
Figure 02_image077
。
（ii）在一個示例中，
Figure 02_image079
，其中w（r）是加權值，
Figure 02_image081
，並且off是取整偏移量，例如，
Figure 02_image081
。
例6.在一個示例中，編碼器向解碼器對是否應用邊界增強方法以及如何生成第二預測發信令。例如，可以在視頻參數集（VPS）、序列參數集（SPS）、圖片參數集（PPS）、條帶標頭、編碼樹單元（CTU）、編碼樹塊（CTB）、編碼單元（CU）或預測單元（PU）、覆蓋多個CTU/CTB/CU/PU的區域中對所述選擇發信令。
例7.在一個示例中，公開技術的實施例可以與交織預測方法一起實施。例如，在特定的劃分模式下，對每個基於子塊的預測執行邊界增強。此外，不同的劃分模式的邊界可能不同。
例8.提出的方法可應用於某些顏色分量。
（a）在一個示例中，只有亮度塊可以啟用提出的方法。
（b）提出的方法可應用於某些塊尺寸/形狀和/或某些子塊尺寸。
（c）提出的方法可應用於某些編碼工具，諸如ATMVP和/或仿射。
上述示例可併入下述方法的上下文中，例如方法1600，其可在視頻解碼器和/或視訊轉碼器上實施。
圖16示出了視頻編碼的示例方法的流程圖。方法1600包括在步驟1610中，將視頻塊分割成多個子塊。
方法1600包括在步驟1620中，基於視頻塊中多個樣本的基於子塊的預測形成第一候選預測。
方法1600包括在步驟1630中，基於子塊邊界區域中多個樣本的幀間預測形成第二預測候選。在一些實施例中，第一和第二預測候選使用相同的預測模型，其中第一預測候選基於多個樣本的第一子集，第二預測候選基於多個樣本的與第一子集不同的第二子集。
在一些實施例中，子塊邊界區域是視頻資料塊的內部邊界，並且其中子塊邊界區域包括來自多個子塊的相鄰子塊的預測樣本，如圖13A的上下文中所述。在其它實施例中，子塊邊界區域是視頻資料塊的外部邊界，並且其中邊界樣本包括來自相鄰視頻資料塊的重建樣本，如圖13B的上下文中所述。
在一些實施例中，如例2的上下文所述，子塊邊界區域中的多個樣本包括沿垂直邊界的N列樣本和沿水平邊界的M行樣本。例如，M或N可以基於多個子塊的子塊的維度（dimension）。例如，M或N可以基於多個子塊的子塊的分量類型（例如，亮度分量或色度分量）。例如，M或N可以基於子塊邊界區域相對於視頻塊的位置。例如，M或N可以基於多個子塊的子塊的位置。在一些實施例中，在視頻參數集（VPS）、序列參數集（SPS）、圖片參數集（PPS）、條帶標頭、編碼樹單元（CTU）或編碼單元（CU）中對M或N發信令。
在一些實施例中，如例3上下文中所述，第二預測候選可以基於多個子塊的子塊的維度或視頻塊的維度，或多個子塊的子塊的色度分量。
在一些實施例中，基於子塊的預測與幀間預測相同。在其它實施例中，第一和第二預測候選基於相同的參考圖片。在又一其它實施例中，第一預測候選基於第一參考圖片，並且其中第二預測候選基於與第一參考圖片不同的第二參考圖片。
方法1600包括在步驟1640中將最終預測候選形成為子塊邊界區域中多個樣本的第一預測候選和第二預測候選的函數。在一些實施例中，如例4上下文中所述，最終預測候選（Pf）可以是第一預測候選（P1）和第二預測候選（P2）的加權和。在一個示例中，Pf = (w1×P1+w2×P2+offset)/(w1+w2)，在另一個示例中，Pf = (w1×P1+w2×P2+offset)>>B，其中w1和w2是加權值，其中offset = (w1+w2)/2是取整偏移量，並且其中w1+w2=2B。在一些實施例中，最終預測候選與不在子塊邊界區域中的多個樣本的第一預測候選相同。
在一些實施例中，權重值基於多個子塊的子塊的維度、視頻塊的維度、子塊的色度分量、視頻塊的一個或多個屬性或子塊邊界區域的位置。例如，一個或多個屬性包括運動向量、量化參數（QP）、幀間預測模式、幀間預測方向、Merge模式或高級運動向量預測（AMVP）模式。
方法1600包括在步驟1650中，使用最終預測候選處理視頻塊。
如例5上下文中所述，方法1600可進一步包括基於一個或多個附加預測候選進一步形成最終預測候選，一個或多個附加預測候選的每個預測候選基於子塊邊界區域中多個樣本的預測。在一些實施例中，分量預測候選的類型可以在視頻參數集（VPS）、序列參數集（SPS）、圖片參數集（PPS）、條帶標頭、編碼樹單元（CTU）或編碼單元（CU）中發信令。
4. 公開技術的示例實現
圖17是圖示可以用於實現本公開技術的各個部分的電腦系統或其它控制設備1700的結構的示例的示意圖，包括（但不限於）方法1600。在圖17中，電腦系統1700包括通過網路1725連接的一個或多個處理器1705和記憶體1710。網路1725可以表示由適當的橋、介面卡或控制器連接的任何一條或多條單獨的物理匯流排、點對點連接或兩者。因此，網路1725可以包括例如系統匯流排、周邊元件連接（PCI）匯流排、超傳輸或工業標準架構（ISA）匯流排、小型電腦系統介面（SCSI）匯流排、通用序列匯流排（USB）、IIC（I2C）匯流排或電氣與電子工程師協會（IEEE）標準674匯流排（有時被稱為「火線」）。
處理器1705可以包括中央處理器（CPU），來控制例如主機的整體操作。在一些實施例中，處理器1705通過執行儲存在記憶體1710中的軟體或韌體來實現這一點。處理器1705可以是或可以包括一個或多個可程式設計通用或專用微處理器、數位訊號處理器（DSP）、可程式設計控制器、專用積體電路（ASIC）、可程式設計邏輯器件（PLD）等，或這些器件的組合。
記憶體1710可以是或包括電腦系統的主記憶體。記憶體1710表示任何適當形式的隨機存取記憶體（RAM）、唯讀記憶體（ROM）、快閃記憶體等，或這些設備的組合。在使用中，記憶體1710除其它外可包含一組機器指令，當處理器1705執行該指令時，使處理器1705執行操作以實現本公開技術的實施例。
通過網路1725連接到處理器1705的還有（可選的）網路介面卡1715。網路介面卡1715為電腦系統1700提供與遠端設備（諸如儲存客戶機和/或其它儲存伺服器）通信的能力，並且可以是例如乙太網路介面卡或光纖通道介面卡。
圖18示出了可以用於實施本公開技術的各個部分的移動設備1800的示例實施例的框圖，包括（但不限於）方法1600。移動設備1800可以是筆記型電腦、智慧手機、平板電腦、攝像機或其它能夠處理視頻的設備。移動設備1800包括處理器或控制器1801來處理資料，以及與處理器1801通信的記憶體1802來儲存和/或緩衝資料。例如，處理器1801可以包括中央處理器（CPU）或微控制器單元（MCU）。在一些實現中，處理器1801可以包括現場可程式設計閘陣列（FPGA）。在一些實現中，移動設備1800包括或與圖形處理單元（GPU）、視頻處理單元（VPU）和/或無線通訊單元通信，以實現智慧手機設備的各種視覺和/或通信資料處理功能。例如，記憶體1802可以包括並儲存處理器可執行代碼，當處理器1801執行該代碼時，將移動設備1800配置為執行各種操作，例如接收資訊、命令和/或資料、處理資訊和資料，以及將處理過的資訊/資料發送或提供給另一個資料設備，諸如執行器或外部顯示器。為了支援移動設備1800的各種功能，記憶體1802可以儲存資訊和資料，諸如指令、軟體、值、圖像以及處理器1801處理或引用的其它資料。例如，可以使用各種類型的隨機存取記憶體（RAM）設備、唯讀記憶體（ROM）設備、快閃記憶體設備和其它合適的儲存介質來實現記憶體1802的儲存功能。在一些實現中，移動設備1800包括輸入/輸出（I/O）介面1803，來將處理器1801和/或記憶體1802與其它模組、單元或設備進行介面。例如，I/O介面1803可以與處理器1801和記憶體1802進行介面，以利用與典型資料通信標準相容的各種無線介面，例如，在雲中的一台或多台電腦和使用者設備之間。在一些實現中，移動設備1800可以通過I/O介面1803使用有線連接與其它設備進行介面。移動設備1800還可以與其它外部介面（例如資料記憶體）和/或可視或音訊顯示器1804連接，以檢索和傳輸可由處理器處理、由記憶體儲存或由顯示器1804或外部設備的輸出單元上顯示的資料和資訊。例如，顯示器1804可以根據所公開的技術顯示包括基於該塊是否是使用運動補償演算法編碼的而應用幀內塊複製的塊（CU、PU或TU）的視頻幀。。
在一些實施例中，可以實現如本文所述的基於子塊的預測的方法的視頻解碼器裝置可用於視頻解碼。該方法的各種特徵可以類似於上述方法1600。
在一些實施例中，可以使用實現在如圖17和圖18所述的硬體平臺上的解碼裝置來實現視頻解碼方法。
在本文文件中公開的各種實施例和技術可以在以下示例的列表中描述。
1. 一種視頻處理方法（例如，圖19中描述的方法1900），包括：將視頻塊分割（步驟1902）成多個子塊；將最終預測候選形成（步驟1904）為第一預測候選和第二預測候選的函數，所述第一預測候選對應於子塊邊界區域中的多個樣本的基於子塊的預測，並且所述第二預測候選對應於所述子塊邊界區域中的所述多個樣本的幀間預測；以及使用所述最終預測候選處理（步驟1906）所述視頻塊。例如，處理可以包括在視訊轉碼器生成視頻塊的編碼表示，其中使用視頻塊的預測編碼來編碼視頻塊。例如，處理可以包括在視頻解碼器最終預測候選執行運動補償以生成視頻塊。
2. 根據示例1所述的方法，其中所述子塊邊界區域包括所述視頻塊的內部邊界。
3. 根據示例1所述的方法，其中所述子塊邊界區域是所述視頻的外部邊界。
4. 根據示例1所述的方法，其中所述子塊邊界區域中的所述多個樣本包括沿垂直邊界的N列樣本和沿水平邊界的M行樣本。
5. 根據示例4所述的方法，其中M或N基於所述多個子塊的維度。
6. 根據示例4所述的方法，其中M或N基於所述多個子塊的子塊的顏色分量的類型。
7. 根據示例4所述的方法，其中M或N基於所述子塊邊界區域相對於所述視頻塊的位置。
8. 根據示例4所述的方法，其中M或N基於所述多個子塊的子塊的位置。
9. 根據示例4所述的方法，其中M或N在視頻參數集（VPS）、序列參數集（SPS）、圖片參數集（PPS）、條帶（slice）標頭、編碼樹單元（CTU）或編碼單元（CU）中被發信令。
10. 根據示例1所述的方法，其中所述第一預測候選和所述第二預測候選使用相同的預測模型，其中所述第一預測候選基於所述多個樣本的第一子集，並且其中所述第二預測候選基於所述多個樣本的與所述第一子集不同的第二子集。
11. 根據示例1或10所述的方法，其中所述第二預測候選基於所述多個子塊的子塊的維度或所述視頻塊的維度。
12. 根據示例1或10所述的方法，其中所述第二預測候選基於所述多個子塊的子塊的顏色分量。
13. 根據示例1所述的方法，其中所述基於子塊的預測與所述幀間預測相同。
14. 根據示例1所述的方法，其中所述第一預測候選和所述第二預測候選基於相同的參考圖片。
15. 根據示例1所述的方法，其中所述第一預測候選基於第一參考圖片，並且其中所述第二預測候選基於不同於所述第一參考圖片的第二參考圖片。
16. 根據示例1所述的方法，其中所述最終預測候選（Pf）是所述第一預測候選（P1）和所述第二預測候選（P2）的加權和。
17. 根據示例16所述的方法，其中Pf=(w1×P1+w2×P2+offset)/(w1+w2)，其中w1和w2是權重值，並且其中offset=(w1+w2)/2是取整偏移量。
18. 根據示例17所述的方法，其中所述權重值基於所述多個子塊的子塊的維度、所述視頻塊的維度、所述子塊的色度分量、所述視頻塊的一個或多個屬性、或所述子塊邊界區域的位置。
19. 根據示例18所述的方法，其中所述一個或多個屬性包括運動向量、量化參數（QP）、幀間預測模式、幀間預測方向、Merge模式或先進的運動向量預測（AMVP）模式。
20. 根據示例16所述的方法，其中Pf=(w1×P1+w2×P2+offset)>>B，其中w1和w2是權重值，其中offset = (w1+w2)/2是取整偏移量, 並且其中w1+w2=2B。
21. 根據示例1所述的方法，還包括：
基於所述子塊邊界區域中的所述多個樣本的預測，形成一個或多個附加預測候選，其中所述最終預測候選還基於所述一個或多個附加預測候選。
22. 根據示例1所述的方法，在視頻參數集（VPS）、序列參數集（SPS）、圖片參數集（PPS）、條帶（slice）標頭、編碼樹單元（CTU）或編碼單元（CU）中對所述第二預測候選的類型發信令。
23. 根據示例1所述的方法，其中子塊的色度分量包括所述子塊邊界區域中的所述多個樣本。
24. 根據示例1所述的方法，其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是仿射預測。
25. 根據示例1所述的方法，其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是可選時域運動向量預測（ATMVP）。
26. 根據示例1所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是空時運動向量預測（STMVP）。
27. 根據示例1所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是雙向光流（BIO）。
28. 根據示例1所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是幀播放速率上轉換（FRUC）。
29. 根據示例1所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是局部自我調整運動向量解析度（LAMVR）。
30. 根據示例1所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是時域運動向量預測（TMVP）。
31. 根據示例1所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是重疊塊運動補償（OBMC）。
32. 根據示例1所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是解碼器側運動向量細化（DMVR）。
33. 一種視頻編碼裝置，包括處理器，其被配置為實現示例1至32中任一項所述的方法。
34. 一種視頻解碼裝置，包括處理器，其被配置為實現示例1至32中任一項所述的方法。
35. 一種儲存在非易失性電腦可讀介質上的電腦程式產品，所述電腦程式產品包括用於實現示例1至32中任一項所述的方法的程式碼。
從上述來看，應當理解的是，為了便於說明，本發明公開的技術的具體實施例已經在本文中進行了描述，但是可以在不偏離本發明範圍的情況下進行各種修改。因此，除了的之外，本發明公開的技術不限於申請專利範圍的限定。
本發明文件中描述的主題的實現和功能操作可以在各種系統、數位電子電路、或電腦軟體、韌體或硬體中實現，包括本說明書中所公開的結構及其結構等效體，或其中一個或多個的組合。本說明書中描述的主題的實現可以實現為一個或多個電腦程式產品，即一個或多個編碼在有形的和非易失的電腦可讀介質上的電腦程式指令的模組，以供資料處理裝置執行或控制資料處理裝置的操作。電腦可讀介質可以是機器可讀存放裝置、機器可讀儲存基板、存放裝置、影響機器可讀傳播信號的物質組成或其中一個或多個的組合。術語「資料處理單元」或「資料處理裝置」包括用於處理資料的所有裝置、設備和機器，包括例如可程式設計處理器、電腦或多處理器或電腦組。除硬體外，該裝置還可以包括為電腦程式創建執行環境的代碼，例如，構成處理器韌體的代碼、協定疊、資料庫管理系統、作業系統或其中一個或多個的組合。
電腦程式（也稱為程式、軟體、軟體應用、腳本或代碼）可以用任何形式的程式設計語言（包括編譯語言或解釋語言）編寫，並且可以以任何形式部署，包括作為獨立程式或作為模組、元件、副程式或其它適合在計算環境中使用的單元。電腦程式不一定與文件案系統中的文件對應。程式可以儲存在保存其它程式或資料的文件的部分中（例如，儲存在標記語言文文件中的一個或多個腳本）、專用於該程式的單個文件中、或多個協調文件（例如，儲存一個或多個模組、副程式或部分代碼的文件）中。電腦程式可以部署在一台或多台電腦上來執行，這些電腦位於一個網站上或分佈在多個網站上，並通過通信網路互連。
本說明書中描述的處理和邏輯流可以通過一個或多個可程式設計處理器執行，該處理器執行一個或多個電腦程式，通過在輸入資料上操作並生成輸出來執行功能。處理和邏輯流也可以通過特殊用途的邏輯電路來執行，並且裝置也可以實現為特殊用途的邏輯電路，例如，FPGA（現場可程式設計閘陣列）或ASIC（專用積體電路）。
例如，適於執行電腦程式的處理器包括通用和專用微處理器，以及任何類型數位電腦的任何一個或多個。通常，處理器將從唯讀記憶體或隨機存取記憶體或兩者接收指令和資料。電腦的基本元件是執行指令的處理器和儲存指令和資料的一個或多個存放裝置。通常，電腦還將包括一個或多個用於儲存資料的大型存放區設備，例如，磁片、磁光碟或光碟，或通過操作耦合到一個或多個大型存放區設備來從其接收資料或將資料傳輸到一個或多個大型存放區設備，或兩者兼有。然而，電腦不一定具有這樣的設備。適用於儲存電腦程式指令和資料的電腦可讀介質包括所有形式的非易失性記憶體、介質和記憶體設備，包括例如半導體記憶體設備，例如EPROM、EEPROM和快閃記憶體設備。處理器和記憶體可以由專用邏輯電路來補充，或合併到專用邏輯電路中。
本說明書和附圖僅意在被視為示例性的，其中示例性是指示例。如本文所用，除非上下文另有明確說明，否則單數形式「一」、「一個」和「這個」也應包括複數形式。此外，「或」的使用旨在包括「和/或」，除非上下文另有明確說明。
雖然本專利文件包含許多細節，但不應將其解釋為對任何發明或申請專利範圍的限制，而應解釋為對特定發明的特定實施例的特徵的描述。本專利文件在單獨實施例的上下文描述的某些特徵也可以在單個實施例中組合實施。相反，在單個實施例的上下文中描述的各種功能也可以在多個實施例中單獨實施，或在任何合適的子組合中實施。此外，儘管上述特徵可以描述為在某些組合中起作用，甚至最初要求是這樣，但在某些情況下，可以從組合中刪除申請專利範圍組合中的一個或多個特徵，並且申請專利範圍的組合可以指向子組合或子組合的變體。
同樣，儘管圖式中以特定順序描述了操作，但這不應理解為要獲得想要的結果必須按照所示的特定順序或循序執行此類操作，或執行所有說明的操作。此外，本專利文件所述實施例中各種系統元件的分離不應理解為在所有實施例中都需要這樣的分離。僅描述了一些實現和示例，其它實現、增強和變體可以基於本專利文件中描述和說明的內容做出。
1600、1900‧‧‧方法 1610～1650、1902～1906‧‧‧步驟 1700‧‧‧電腦系統 1705‧‧‧處理器 1710‧‧‧記憶體 1715‧‧‧網路介面卡 1725‧‧‧網路 1800‧‧‧移動設備 1801‧‧‧處理器 1802‧‧‧記憶體 1803‧‧‧I/O介面 1804‧‧‧顯示器
圖1示出了基於子塊的預測的示例。 圖2示出了一個簡化的仿射運動模型的示例。 圖3示出了每個子塊的仿射運動向量場（MVF）的示例。 圖4示出了AF_INTER仿射運動模式的運動向量預測（MVP）的示例。 圖5A和5B示出了AF_MERGE仿射運動模式的示例候選。 圖6示出了使用編碼單元（CU）的可選時域運動向量預測（ATMVP）演算法的運動預測的示例。 圖7示出了空時運動向量預測（STMVP）演算法使用的具有子塊和相鄰塊的編碼單元（CU）的示例。 圖8示出了雙向光流（BIO）演算法使用的光流軌跡的示例。 圖9A和9B示出了使用無塊擴展的雙向光流（BIO）演算法的示例快照。 圖10示出了幀播放速率上轉換（FRUC）演算法中的雙邊匹配的示例。 圖11示出了FRUC演算法中的範本匹配的示例。 圖12示出了FRUC演算法中的單邊運動估計的示例。 圖13A和圖13B示出了可能被濾波的子塊邊界的示例。 圖14A和圖14B示出了要被過濾的預測樣本的示例。 圖15A、圖15B、圖15C和圖15D示出了根據所公開的技術的仿射預測的邊界增強的示例。 圖16示出了根據所公開的技術的視頻編碼的示例方法的流程圖。 圖17是說明可用於實現本公開技術的各個部分的電腦系統或其它控制設備的結構的示例的框圖。 圖18示出了可用於實現本公開技術的各個部分的移動設備的示例實施例的框圖。 圖19是用於視頻處理的示例方法的流程圖。
1900‧‧‧方法
1902~1906‧‧‧步驟

Claims (35)

  1. 一種視頻處理方法，包括： 將視頻塊分割成多個子塊； 將最終預測候選形成為第一預測候選和第二預測候選的函數，所述第一預測候選對應於子塊邊界區域中的多個樣本的基於子塊的預測，並且所述第二預測候選對應於所述子塊邊界區域中的所述多個樣本的幀間預測；以及 使用所述最終預測候選處理所述視頻塊。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述子塊邊界區域包括所述視頻塊的內部邊界。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述子塊邊界區域是所述視頻的外部邊界。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述子塊邊界區域中的所述多個樣本包括沿垂直邊界的N行樣本和沿水平邊界的M列樣本。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中M或N基於所述多個子塊的維度。
  6. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中M或N基於所述多個子塊的子塊的顏色分量的類型。
  7. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中M或N基於所述子塊邊界區域相對於所述視頻塊的位置。
  8. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中M或N基於所述多個子塊的子塊的位置。
  9. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中M或N在視頻參數集（VPS）、序列參數集（SPS）、圖片參數集（PPS）、條帶（slice）報頭、編碼樹單元（CTU）或編碼單元（CU）中被發信令。
  10. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述第一預測候選和所述第二預測候選使用相同的預測模型，其中所述第一預測候選基於所述多個樣本的第一子集，並且其中所述第二預測候選基於所述多個樣本的與所述第一子集不同的第二子集。
  11. 如申請專利範圍第1項或第10項所述的方法，其中所述第二預測候選基於所述多個子塊的子塊的維度或所述視頻塊的維度。
  12. 如申請專利範圍第1項或第10項所述的方法，其中所述第二預測候選基於所述多個子塊的子塊的顏色分量。
  13. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述基於子塊的預測與所述幀間預測相同。
  14. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述第一預測候選和所述第二預測候選基於相同的參考圖片。
  15. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述第一預測候選基於第一參考圖片，並且其中所述第二預測候選基於不同於所述第一參考圖片的第二參考圖片。
  16. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述最終預測候選（Pf）是所述第一預測候選（P1）和所述第二預測候選（P2）的加權和。
  17. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中Pf = (w1×P1+w2×P2+offset)/(w1+w2)，其中w1 和 w2 是權重值，並且其中 offset = (w1+w2)/2 是取整偏移量。
  18. 如申請專利範圍第17項所述的方法，其中所述權重值基於所述多個子塊的子塊的維度、所述視頻塊的維度、所述子塊的色度分量、所述視頻塊的一個或多個屬性、或所述子塊邊界區域的位置。
  19. 如申請專利範圍第18項所述的方法，其中所述一個或多個屬性包括運動向量、量化參數（QP）、幀間預測模式、幀間預測方向、Merge模式或先進的運動向量預測（AMVP）模式。
  20. 如申請專利範圍第16項所述的方法，其中 Pf = (w1×P1+w2×P2+offset)>>B, 其中 w1 和 w2 是權重值, 其中 offset = (w1+w2)/2 是取整偏移量, 並且其中w1+w2=2B。
  21. 如申請專利範圍第1項所述的方法，還包括： 基於所述子塊邊界區域中的所述多個樣本的預測，形成一個或多個附加預測候選，其中所述最終預測候選還基於所述一個或多個附加預測候選。
  22. 如申請專利範圍第1項所述的方法，在視頻參數集（VPS）、序列參數集（SPS）、圖片參數集（PPS）、條帶（slice）標頭、編碼樹單元（CTU）或編碼單元（CU）中對所述第二預測候選的類型發信令。
  23. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中子塊的色度分量包括所述子塊邊界區域中的所述多個樣本。
  24. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是仿射預測。
  25. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是可選時域運動向量預測（ATMVP）。
  26. 如申請專利範圍第1項所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是空時運動向量預測（STMVP）。
  27. 如申請專利範圍第1項所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是雙向光流（BIO）。
  28. 如申請專利範圍第1項所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是幀速率上轉換（FRUC）。
  29. 如申請專利範圍第1項所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是局部自適應運動向量分辨率（LAMVR）。
  30. 如申請專利範圍第1項項所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是時域運動向量預測（TMVP）。
  31. 如申請專利範圍第1項所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是重疊塊運動補償（OBMC）。
  32. 如申請專利範圍第1項所述的方法, 其中所述第一預測候選和所述第二預測候選的預測模式是解碼器側運動向量細化（DMVR）。
  33. 一種視頻編碼裝置，包括處理器，其被配置為實現申請專利範圍第1項至第32項中任一項所述的方法。
  34. 一種視頻解碼裝置，包括處理器，其被配置為實現申請專利範圍第1項至第32項中任一項所述的方法。
  35. 一種儲存在非揮發性電腦可讀介質上的電腦程式產品，所述電腦程式產品包括用於實現申請專利範圍第1項至第32項中任一項所述的方法的程式代碼。
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http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/doc_end_user/current_document.php?id=3424 Huanbang Chen et al., "Description of SDR, HDR and 360° video coding technology proposal by Huawei, GoPro, HiSilicon, and Samsung," JVET-J0025, Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 10th Meeting: San Diego, US, 10–20 Apr. 2018 *
http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/doc_end_user/current_document.php?id=3426 Xiaoyu Xiu et al., "Description of SDR, HDR, and 360° video coding technology proposal by InterDigital Communications and Dolby Laboratories," JVET-J0015, Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 10th Meeting: San Diego, US, 10–20 Apr. 2018 *
http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/doc_end_user/current_document.php?id=3455 *
Huanbang Chen et al., "Description of SDR, HDR and 360° video coding technology proposal by Huawei, GoPro, HiSilicon, and Samsung," JVET-J0025, Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 10th Meeting: San Diego, US, 10–20 Apr. 2018。 http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/doc_end_user/current_document.php?id=3426
P. Bordes et al., "Description of SDR, HDR and 360° video coding technology proposal by Qualcomm and Technicolor – medium complexity version," JVET-J0022, Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 10th Meeting: San Diego, US, 10–20 Apr. 2018 *
P. Bordes et al., "Description of SDR, HDR and 360° video coding technology proposal by Qualcomm and Technicolor – medium complexity version," JVET-J0022, Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 10th Meeting: San Diego, US, 10–20 Apr. 2018。 http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/doc_end_user/current_document.php?id=3424
Xiaoyu Xiu et al., "Description of SDR, HDR, and 360° video coding technology proposal by InterDigital Communications and Dolby Laboratories," JVET-J0015, Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 10th Meeting: San Diego, US, 10–20 Apr. 2018。 http://phenix.it-sudparis.eu/jvet/doc_end_user/current_document.php?id=3455

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