[发明专利]视频压缩的自适应模板预测方法

说明书

本发明涉及一种视频压缩的自适应模板预测方法，包括：步骤1、创建模板列表；步骤2、在所述模板列表中填充MB的重建值；步骤3、在所述模板列表中选取参考像素；步骤4、根据所述参考像素的像素值计算当前MB的预测残差。本发明通过创建自适应模板，计算当前预测宏块的预测像素值，与现有方法相比，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，提高视频压缩率。

技术领域

本发明涉及一种压缩技术领域，特别涉及一种视频压缩的自适应模板预测方法。

背景技术

在通信技术飞速发展的今天，多媒体已经融入到了人们的生活工作当中。随着视频从模拟到数字化的转变，同时人们也对视频质量的清晰度、流畅度、实时度的要求越来越高；随着人们对视频质量需求的逐渐增加，视频的图像分辨率作为视频质量的重要特性之一，已经从720p和1080p过渡到目前市场主流的4K视频分辨率，对应的视频压缩标准也从H.264过渡到H.265。对于视频处理芯片，分辨率的成倍数增加，不但会造成芯片面积成本的大幅度增加，而且也会对总线带宽和功耗带来很大的冲击。

为了克服这一问题，应用于芯片内的视频压缩技术被提出。与端口类压缩(如H.265)不同，芯片内视频压缩的目标是用较小的逻辑面积成本，尽可能的提高压缩倍数，减少DDR占用。芯片内压缩分为有损压缩和无损压缩两种，有损压缩技术被商业级视频处理芯片广泛采用，如监控，电视等领域；而无损压缩更多的应用于对图像质量有严格要求的军工级和航天级视频处理芯片。

目前，视频压缩技术主要由预测模块、量化模块、码控模块和熵编码模块四部分组成。其中，预测模块作为一个重要的模块，是利用相邻像素间存在的空间冗余度，通过寻找邻近像素信息的相关性对当前像素值进行预测，减少图像空间冗余度，最终降低理论极限熵。

因此如何提高预测模块的质量，进一步降低理论极限熵，以增大视频压缩率成为亟需解决的问题。

发明内容

因此，为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本发明提出一种视频压缩的自适应模板预测方法。

具体地，本发明一个实施例提出的一种视频压缩的自适应模板预测方法，包括：

步骤1、创建模板列表；

步骤2、在模板列表中填充MB的重建值；

步骤3、在模板列表中选取参考像素；

步骤4、根据参考像素的像素值计算当前MB的预测残差。

本发明的一个实施例中，步骤1包括：定义模板列表中自适应模板的数量，每个自适应模板设置唯一的序号；其中，所述自适应模板的优先级别与所述序号值的大小成反比。

本发明的一个实施例中，自适应模板的数量为16个，所述自适应模板的序号从0到15依次排列，序号从0到15的自适应模板的优先级依次降低。

本发明的一个实施例中，步骤2包括：将N个MB的重建值按顺序填充至模板列表中；其中，N为模板列表中自适应模板的数量，填充顺序为按照自适应模板的优先级倒序填充。

本发明的一个实施例中，步骤3之前还包括：

步骤X1、检测当前MB的相邻方向的MB的重建值；

步骤X2、判断相邻方向的MB的重建值与模板列表中的填充重建值是否一致，以确定模板列表的更新方式。

本发明的一个实施例中，步骤X2包括：

若相邻方向MB的重建值与模板列表中的填充重建值不一致，则将与相邻方向对应的自适应模板及其之后的自适应模板重建值顺序向后移动一个自适应模板，并将相邻方向的MB的重建值更新到模板列表的对应自适应模板中；若相邻方向MB的重建值与模板列表中的填充重建值一致，则模板列表不变。