[发明专利]运动矢量预测值列表构建方法和视频编解码方法及装置有效

专利信息
申请号: 201310007667.X 申请日: 2013-01-09
公开(公告)号: CN103079067A 公开(公告)日: 2013-05-01
发明(设计)人: 林永兵 申请(专利权)人: 华为技术有限公司
主分类号: H04N7/26 分类号: H04N7/26;H04N7/32;H04N7/36
代理公司: 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 代理人: 唐华明
地址: 518129 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 运动 矢量 预测 列表 构建 方法 视频 解码 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及图像处理技术领域,具体涉及运动矢量预测值列表构建方法和视频编解码方法及装置。

背景技术

随着光电采集技术的发展及不断增长的高清数字视频需求,视频数据量越来越大,有限异构的传输带宽、多样化的视频应用不断地对视频编码效率提出了更高的需求,高性能视频编码(HEVC,High Efficient Video Coding)标准的制定工作因需启动。

视频编码压缩的基本原理是利用空域、时域和码字之间的相关性,尽可能去除冗余。目前流行做法是采用基于块的混合视频编码框架,通过预测(包括帧内预测和帧间预测)、变换、量化、熵编码等步骤实现视频编码压缩。这种编码框架,显示了很强的生命力,HEVC也仍沿用这种基于块的混合视频编码框架。

在上述编码框架中,视频序列(sequence)包括一系列图像(picture),图像被进一步划分为切片(slice),slice再被划分为块(block)。视频编码以块为单位,可从picture的左上角位置开始从左到右从上到下一行一行进行编码处理。在一些新的视频编码标准中,Block的概念被进一步扩展。在H.264标准中有宏块(MB,Macro Block),MB可进一步划分成多个预测块(partition,可用于预测编码),在HEVC标准中,采用编码单元(CU,Coding Unit),预测单元(PU,Prediction Unit)和变换单元(TU,Transform Unit)等基本概念,从功能上划分了多种Unit,并采用全新的基于树结构进行描述。比如CU可以按照四叉树进行划分为更小的CU,而更小的CU还可以继续划分,从而形成一种四叉树结构。对于PU和TU也有类似的树结构。无论CU,PU还是TU,本质上都属于块block的概念,CU类似于宏块MB或编码块,是对编码图像进行划分和编码的基本单元;PU可对应预测块,是预测编码的基本单元。对CU按照划分模式进一步划分成多个PU;TU可对应变换块,是对预测残差进行变换的基本单元。HEVC标准中则可把它们统称为编码树块(CTB,Coding Tree Block)等。

帧间预测基于运动补偿预测(MCP,Motion Compensated Prediction)的机制进行。当前图像块根据运动矢量(MV,Motion vector)在参考图像中找到对应的参考块,该参考块作为当前图像块的一个预测值。在双向预测编码中当前图像块有两个或多个运动矢量,可以利用这些运动矢量从两个或多个参考图像中获得多个参考块,利用这些参考块获得当前图像块的预测值,比如他们的平均值作为当前图像块的预测值。当前picture编码允许有多个参考图象,这多个参考图象可形成一个参考图象列表(RefPicList),可从RefPicList中选择一个作为当前图像块的参考图象进行预测编码。当前编码块的运动矢量指向该参考图象。如P slice编码时,有一个参考图象列表,P slice中的block的运动矢量指向该参考图象列表中的一个参考图象;而对于B slice允许有最多2个参考图象列表,B slice中的block允许有两个MV,分别指向这两个参考图象列表中的参考图象。

实践中为节约对当前图像块的运动矢量的编码比特开销,可采用MV预测+编码预测差值的方法进行。可通过MV预测技术获得当前图像块的运动矢量预测值(MVP,MV predictor)。MV预测在编码和解码过程中都执行,以获得相同的MVP,实现编码和解码的匹配。

HEVC标准中的扩展编码(SVC,Scalable video coding)标准是一种分层编码技术,支持多层(multi-layer)编码,支持视频在空域、时域和信噪比等方面的可伸缩性。SVC标准涉及的层(layer)可分为基本层(BL,Base Layer)和增强层(EL,Enhancement Layer),其中,增强层的数量可包括多个。对于EL的编码,除了可利用当前layer中的空域和时域预测技术外,还了利用层间预测(ILP,inter-layer prediction)技术。每个layer是一个视频序列,多个层具有相同或相近的视频内容,各层间存在很大的相关性。ILP技术可很好地去除这些相关性,提高增强层的编码压缩性能。

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