[发明专利]用于视频译码的去振铃滤波器

说明书

视频序列的图片中的像素的像素值在滤波中通过像素值和至少一个在空间上相邻的像素值的加权的组合来被修改。该滤波取决于该像素与相邻的像素之间的像素距离且取决于该像素与该相邻的像素的相邻像素值之间的像素值差。该滤波由空间参数和范围参数控制。空间参数和范围参数中的至少一个取决于量化参数、量化缩放矩阵、变换宽度、变换高度、图片宽度、图片高度以及用作帧间/帧内预测的一部分的负滤波器系数的幅值中的至少一个。实施例提供去振铃滤波，以对抗视频译码期间的振铃伪影。

技术领域

本实施例通常涉及视频译码，且尤其涉及视频译码中的去振铃滤波。

背景技术

最新的视频译码标准H.265(也被称为高效率视频译码(HEVC))是由视频译码联合协作团队(JCT-VC)开发的基于块的视频编码解码器。它利用时间预测和空间预测两者。空间预测使用来自当前图片内的帧内(I)预测来达到。仅由帧内译码的块组成的图片被称为I-图片。时间预测使用在块水平的帧间(P)或双向帧间(B)预测来达到。HEVC在2013年被最终确定。

国际电信联盟(ITU)电信标准化部门(ITU-T)视频译码专家组(VCEG)和国际标准化组织(ISO)/国际电工委员会(IEC)移动图片专家组(MPEG)研究对带有显著地超过当前HEVC标准的压缩能力的压缩能力的未来视频译码技术的标准化的潜在需要。这样的未来标准化行为能够采取(一个或多个)附加HEVC扩展或全新标准的形式。这些组一起在联合协作努力下从事于该探索活动(其被称为联合视频探索团队(JVET))，以评估由本领域中这些专家提出的压缩技术设计。

振铃(其也被称为Gibbs现象)作为锐化边缘(sharp edge)附近的振荡而出现于视频帧中。这是块离散余弦变换(DCT)式变换和有损量化过程中的高频信息的截止的结果。振铃还来自帧间预测，其中，使用带有负权重的滤波器的子像素插值可能引起锐化边缘附近的振铃。如图1的右侧部分中所示出的，类似于振铃的人工图案还可能出现自帧内预测。振铃效应降低视频帧的客观质量和主观质量。

作为非迭代且简单直接的滤波技术，双边滤波由于其边缘维持和噪声降低特征而在图像处理中被广泛地使用。不同于常规的线性滤波器(其系数为预定的)，除了几何距离之外，双边滤波器还基于像素的对比度而决定其系数。

高斯函数通常被用于使系数与像素值的几何距离和对比度相关。

对于位于(i,j)处的像素(其将使用其相邻的像素(k,l)来去噪)，针对像素(k,l)而指派以对像素(i,j)进行去噪的权重ω(i,j,k,l)被定义为：

σ_d在此为空间参数，并且，σ_r在此为范围参数。双边滤波器由这两个参数控制。I(i,j)和I(k,l)分别为像素(i,j)和(k,l)的原始灰度(intensity)水平。

在获得权重之后，权重被归一化，并且，最终像素值I_D(i,j)由下式给定：

I_D是像素(i,j)的去噪的灰度。

自适应环路内双边滤波器(ABLF)已针对与自适应环路滤波器(ALF)组合的HEVC而被提出[1]。滤波器参数σ_r和滤波器窗口大小ω×ω在视频编码器处确定，且然后被发送到视频解码器。在[1]中，滤波器参数σ_r能够假设从零上至基于在帧的明亮度分量上的水平和垂直图像梯度而计算的最大值的范围内的16个值之一。滤波器窗口大小ω能够假设四个预先定义的值之一，而σ_d＝ω/6。