[发明专利]编码预测信息的确定及视频编码的方法、装置及可读介质有效

专利信息
申请号: 201810271576.X 申请日: 2018-03-29
公开(公告)号: CN110198440B 公开(公告)日: 2022-11-18
发明(设计)人: 张宏顺 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: H04N19/103 分类号: H04N19/103;H04N19/122;H04N19/147;H04N19/172;H04N19/61
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 代理人: 郭润湘
地址: 518044 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 编码 预测 信息 确定 视频 方法 装置 可读 介质
【权利要求书】:

1.编码预测信息的确定方法,其特征在于,包括:

基于待编码的编码单元CU的已编码相邻图像块的参考帧信息,确定所述CU在2N×2N预测模式下的预测单元PU的参考帧信息,其中,所述参考帧信息包括参考帧的索引和方向、运动矢量,预测模式以及相应的率失真代价;

根据所述CU在2N×2N预测模式下的PU的参考帧信息,确定分别在每一种对称预测模式下的PU的参考帧信息;

确定所述CU分别在每一种非对称预测模式下的PU的参考帧信息,其中:当非对称预测模式下的PU被对称预测模式下的PU包含时,则将包含非对称预测模式下的PU的对称预测模式下的PU的参考帧信息,作为被包含的非对称预测模式的PU的参考帧信息,否则,将所述CU在2N×2N预测模式下的PU的参考帧信息,作为非对称预测模式下的PU的参考帧信息;

根据各预测模式下的每一个PU在merge预测下的率失真代价以及相应的参考帧信息中的率失真代价,确定率失真代价最小的预测模式对应的最优编码预测信息。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于待编码的CU的已编码相邻图像块的参考帧信息,确定所述CU在2N×2N预测模式下的PU的参考帧信息,具体包括:

基于所述CU的已编码相邻图像块的参考帧信息,对所述CU进行合并merge模式预测,获得merge预测结果,其中,所述merge预测结果为CU的已编码相邻图像块中率失真代价最小的图像块的参考帧信息;

基于所述merge预测结果,以及指定参考帧的参考帧信息,确定所述CU在2N×2N预测模式下的PU的率失真代价最小的参考帧信息。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对称预测模式包括N×2N、2N×N预测模式,所述非对称预测模式包括2N×nU、2N×nD、nL×2N和nR×2N预测模式。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述CU在2N×2N预测模式下的PU的参考帧信息,确定分别在每一种对称预测模式下的PU的参考帧信息,具体包括:

分别针对在N×2N对称预测模式下或者2N×N对称预测模式下的每一个PU,执行:

基于所述PU包含的各个subcu在2N×2N预测模式下对应PU的参考帧信息的并集,分别对参考帧列表中包含的相应参考帧做运动估计;

基于获取的运动估计结果,确定最小率失真代价对应的参考帧信息,获得对称预测模式下所述PU的参考帧信息。

5.如权利要求1~4任一项所述的方法,其特征在于,在确定所述CU分别在每一种非对称预测模式下的PU的参考帧信息之后,在根据各预测模式下的每一个PU的参考帧信息,确定率失真代价最小的预测模式下对应的最优参考帧信息之前,还包括:

分别针对非对称预测模式的每一个PU执行以下步骤:

分别将基于向量预测AMVP获得的运动矢量,指定运动矢量,以及所述PU的参考帧信息中包含的运动矢量均作为初选点;

基于各个初选点对所述PU的参考帧信息对应的参考帧做运动估计;

基于获取的运动估计结果,确定所述PU的最小率失真代价对应的最优运动矢量。

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据各预测模式下的每一个PU在merge预测下的率失真代价以及相应的参考帧信息中的率失真代价,确定率失真代价最小的预测模式对应的最优编码预测信息,具体包括:

对各预测模式下的每一个PU进行merge预测,获得相应的PU merge预测的率失真代价;

分别将各预测模式下的每一个PU的参考帧信息中的率失真代价与对应的PU merge预测的率失真代价进行比较,确定每一个PU的率失真代价最小的最优预测模式;

根据各预测模式下的每一个PU的最优预测模式对应的率失真代价,确定率失真代价最小的预测模式,及对应的最优编码预测信息。

7.一种视频编码的方法,包括获取待编码图像并基于所述待编码图像的编码单元的最优编码预测信息对所述待编码图像进行编码,其特征在于,针对所述待编码图像的每个待编码的编码单元,其最优编码预测信息是采用如权利要求1-6任一项所述的方法获得的。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810271576.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top