[发明专利]模板处理方法和相关设备

说明书

一种模板处理方法和相关设备。一种模板处理方法包括：确定尺寸为N*M的图像块的二值化分块模板的当前分块模板；获取所述当前分块模板所遍历的K种采样点对中的每种采样点对所对应的二值化分块模板；将获取的所述K种采样点对中的每种采样点对所对应的二值化分块模板与楔形模板集中的二值化分块模板进行比较，所述楔形模板集为所述尺寸为N*M的图像块的当前楔形模板集；在比较出二值化分块模板i与所述楔形模板集中的二值化分块模板j之间的差异符合预设的筛选条件的情况下，将所述二值化分块模板i添加到所述楔形模板集中。本发明实施例的技术方案有利于缩减图像块的楔形模板集中的二值化分块模板数量，进而降低视频编解码设备的复杂度。

技术领域

本发明涉及视频编解码领域，具体涉及模板处理方法和相关设备。

背景技术

目前，在视频编码和解码框架中，混合编码结构通常用于视频序列的编码和解码。

混合编码结构的编码端通常包括预测、变换、量化和熵编码等。混合编码结构的解码端通常包括：熵解码、反量化、反变换和预测补偿等。在视频编码和解码框架中，视频序列中的图像通常划分成图像块来进行编码。一幅图像可被划分成若干图像块。

目前预测技术通常包含帧内预测和帧间预测两种技术。帧内预测技术利用当前图像块的空间像素信息去除当前图像块的冗余信息以获得残差。帧间预测技术利用当前图像块邻近的已编码或已解码图像像素信息去除当前图像块的冗余信息以获得残差。在帧间预测技术里，用于帧间预测的当前图像块邻近的图像被称为参考图像。

帧内预测或帧间预测均涉及块划分(block partitioning)技术，即可将一个图像块划分成多于一个的区域(partition)，然后再以所述区域为单位进行帧内预测或帧间预测。其中，常用的块划分方式两种，一种是将一个方形图像块沿水平或垂直方向划分成两个矩形区域(rectangular partition)，例如图1-a和图1-b举例所示，图1-a和图1-b所示举例中，方形图像块分别沿水平与垂直方向划分成两个矩形区域。此外，另一种块划分方式是可沿任意角度将一个方形图像块划分成两个非矩形区域(non-rectangular partition)，具体可以例如图1-c举例所示。

三维视频编解码涉及了深度图的编解码，其中，深度图可反映场景内物体到相机的距离，深度图具有与自然图像(例如纹理图像/彩色图像)完全不同的特性。首先，深度图由大部分的平坦区域和少部分的锐利边缘组成。其次是深度图的用途不是直接用来观看的，而是用作视点合成的辅助工具。传统编码工具在深度图像的平坦部分有很高的压缩效率，在锐利边缘区域会带来较大的编码误差，直接导致合成的虚拟视点中有较大失真。为了在压缩平坦区域同时更好的保护边缘部分，深度图像建模模式(DMM，Depth Map Modelingmode)作为一种可选的帧内预测模式被引入到三维视频编解码框架中。

三维视频编解码过程也可使用块划分技术。例如在三维视频的深度图的编解码技术中，楔形(wedgelet)划分是一种常用方法。其原理是图像块经块划分技术可划分成两个具有任意形状的区域之后，每个区域使用一个预测值进行编码和解码操作。对深度图进行编解码通常需要使用到楔形模板集，每种尺寸的图像块均需要对应的楔形模板集，每种尺寸的图像块的楔形模板集中可包括多个二值化分块模板。

现有技术中，每种尺寸的图像块的楔形模板集中通常包括极其大量的二值化分块模板，例如尺寸为4x4的图像块的楔形模板集中通常包括86个二值化分块模板，又例如尺寸为8x8的图像块的楔形模板集中通常包括766个二值化分块模板，尺寸为16x16的图像块的楔形模板集中通常包括1350个二值化分块模板。然而，研究和实践过程中发现，一种尺寸的图像块的楔形模板集中包括大量二值化分块模板将增加视频编解码设备的复杂度。举例来说，楔形模板集中的二值化分块模板数量较多就会占用较多的存储空间进而会增加编解码设备的负担。

发明内容