專利名稱：用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)的自適應(yīng)加權(quán)選擇的方法和設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明的原理一般涉及視頻編碼，尤其涉及用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)的 自適應(yīng)加權(quán)選擇的方法和設(shè)備。
背景技術(shù)：
通過(guò)形成要被編碼的圖像的參考圖像預(yù)測(cè)以及僅僅對(duì)當(dāng)前圖像和 參考圖像預(yù)測(cè)的差別進(jìn)行編碼，視頻壓縮編碼器和/或解碼器很大程 度上提升了壓縮效率。參考圖像預(yù)測(cè)與當(dāng)前圖像越密切相關(guān)，用于壓 縮圖像的比特?cái)?shù)就越少。參考圖像預(yù)測(cè)可以通過(guò)先前有效的圖像或圖 像塊中使用空間抽樣或者時(shí)間抽樣來(lái)生成。通過(guò)考慮比特流中可能有 效的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，以及選擇性考慮顯式編碼或從比特流中隱式獲得的加 權(quán)參數(shù)/偏移參數(shù)來(lái)執(zhí)行時(shí)間預(yù)測(cè)。在某些轉(zhuǎn)換中，例如淡化 (fade)和交叉淡化(cross fade)，加權(quán)參數(shù)和偏移參數(shù)十分有 用，并且和傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法相比，能夠相當(dāng)可觀地提高性能。
恰當(dāng)?shù)剡x擇加權(quán)能夠大大影響使用加權(quán)預(yù)測(cè)的系統(tǒng)的視頻壓縮效 率。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織/國(guó)際電工委員會(huì)(ISO/IEC)的運(yùn)動(dòng)圖像專家組-4
(Moving Picture Experts Group-4， MPEG-4)部分10的高級(jí)視頻編 碼(advanced video coding, AVC)標(biāo)準(zhǔn)/國(guó)際電信聯(lián)盟電信部門(mén) (ITU-T)的H.264建議(在下文中使用"MPEG-4 AVC標(biāo)準(zhǔn)")提
供了帶有顯式模式和隱式模式兩種模式的加權(quán)預(yù)測(cè)工具。在顯式模式 中，編碼器可選擇和恰當(dāng)?shù)刂概稍诰幋a和解碼中使用的加權(quán)參數(shù)和偏 移參數(shù)。
MPEG-4 AVC標(biāo)準(zhǔn)沒(méi)有建議或要求用任何特定的方法來(lái)選擇這 些加權(quán)參數(shù)和偏移參數(shù)。另一方面，隱式模式基于圖像之間的"時(shí) 間"距離計(jì)算加權(quán)參數(shù)。為了確定這些距離，每一個(gè)圖像/條帶 (slice)關(guān)聯(lián)一個(gè)計(jì)數(shù)域(counter field)，該計(jì)數(shù)域也被稱作圖像 序列號(hào)(picture order count, POC)，該P(yáng)OC也被用于顯示目的。 隱式模式只對(duì)B條帶(B slice)有效。對(duì)于B條帶，兩種模式的重要 區(qū)別是，在顯式模式下，單向預(yù)測(cè)和雙向預(yù)測(cè)(bi prediction)應(yīng)用 相同的加權(quán)參數(shù)；在隱式模式下，僅雙向預(yù)測(cè)應(yīng)用加權(quán)參數(shù)。
現(xiàn)已提出有多種方法可用于加權(quán)估計(jì)，這些方法可能考慮統(tǒng)計(jì)方 法，如線性回歸方法，基于當(dāng)前圖像的平均像素值除以參考圖像的平 均像素值的比率來(lái)估計(jì)加權(quán)參數(shù)，直方圖方法(histogram method)，和存在使用置換區(qū)別(displaced difference)的交叉淡 化時(shí)的加權(quán)參數(shù)估計(jì)。上述任何一種方法都通過(guò)考慮當(dāng)前源圖像和運(yùn) 動(dòng)預(yù)測(cè)非加權(quán)參考圖像來(lái)細(xì)化加權(quán)參數(shù)。重復(fù)這一過(guò)程一直到收斂或 者滿足結(jié)束的條件/判據(jù)為止。
在MPEG-4 AVC標(biāo)準(zhǔn)中，多參考圖像能被用于幀間預(yù)測(cè)(inter prediction)，參考圖像索引被編碼用于指示使用了多參考圖像中的 哪一個(gè)。P條帶(P slice)僅僅使用單向預(yù)測(cè)，并且在列表O (list
0) 中管理允許的參考圖像。B條帶考慮列表O (list 0)和列表1 (list
1) 兩個(gè)參考圖像列表。B條帶能夠通過(guò)考慮list 0或list 1使用單向預(yù)
測(cè)來(lái)執(zhí)行預(yù)測(cè)，或者考慮list 0和list 1使用雙向預(yù)測(cè)。當(dāng)使用雙向預(yù) 測(cè)時(shí)，對(duì)list0和list1兩個(gè)預(yù)測(cè)子(predictor)進(jìn)行平均來(lái)形成最終的 預(yù)測(cè)子。與前面標(biāo)準(zhǔn)不同，B圖像可以被存儲(chǔ)，以及當(dāng)編碼其它圖 像時(shí)作為參考圖像而被使用。
MPEG-4 AVC標(biāo)準(zhǔn)使用樹(shù)形結(jié)構(gòu)的分級(jí)宏塊劃分。幀間編碼16X 16像素宏塊(macroblock)能分解成大小為16X 16， 16X8， 8X16 或8X8的宏塊劃分(macroblock partition) 。 8X8的宏塊劃分也被 稱作子宏塊(sub macroblock)，并且也能夠被分解成大小為8X 4， 4X8和4X4的子宏塊劃分。每一個(gè)宏塊劃分可以獨(dú)立地選擇和編 碼參考圖像索引，預(yù)測(cè)類型(list 0， list1， bipred)和運(yùn)動(dòng)矢量。每 --個(gè)子宏塊劃分能獨(dú)立地選擇和編碼運(yùn)動(dòng)矢量，但是子宏塊的參考圖 像索引和預(yù)測(cè)類型用于所有的子宏塊劃分。
MPEG-4 AVC標(biāo)準(zhǔn)在視頻編碼層(video coding layer, VCL)不 使用時(shí)間參考，但是使用圖像序列號(hào)(POC)來(lái)指示編碼圖像間的 相對(duì)距離。有很多種方法用于編碼每一個(gè)條帶的圖像序列號(hào)，包括條 帶頭的delta—pic—order—cnt域的編碼。POC用于直接模式的運(yùn)動(dòng)矢量 的縮放，以及用于在加權(quán)預(yù)測(cè)(weighted prediction, WP)隱式模 式中獲取加權(quán)因子。
MPEG-4 AVC標(biāo)準(zhǔn)的主檔次(main profile )和擴(kuò)展檔次 (extended profile)支持加權(quán)預(yù)測(cè)。對(duì)于P條帶和SP條帶，使用序列參 數(shù)集(sequence parameter set)的weighted—pred—flag域來(lái)指示力口 權(quán)預(yù)測(cè)的使用；對(duì)于B條帶，則使用weighted一bipred—idc域來(lái)指示。 有兩種WP模式，即P條帶、SP條帶和B條帶支持的顯式模式，和僅 僅B條帶支持的隱式模式。
在WP中，使用的加權(quán)因子是基于當(dāng)前的宏塊或者宏塊劃分的參 考圖像索引(或雙向預(yù)測(cè)時(shí)的索引)。例如，對(duì)于跳過(guò)的宏塊或者直
接模式宏塊，參考圖像索引被編碼到比特流中或者可能被獲得。顯式 模式把這些參數(shù)編碼到條帶頭中。隱式模式中，這些參數(shù)被獲得。在 幀間預(yù)測(cè)過(guò)程中，加權(quán)因子和偏移參數(shù)值僅允許16位算術(shù)運(yùn)算。
P條帶或SP條帶的weighted—pred—flag為1 ，或者B條帶的 weightecLbipredJdc為1表明為顯式模式。在顯式模式中，WP參數(shù) 被編碼到條帶頭中。對(duì)于用于P條帶和B條帶的list 0的每一個(gè)允許的 參考圖像，可以編碼用于每一個(gè)顏色分量的乘法加權(quán)因子和加法偏 移。list 0使用num—ref—idxJO—active—minus1指示允許的參考圖像的 數(shù)量，list 1使用num—ref—idxJ1—active—minus1來(lái)指示用于B條帶的 允許的參考圖像的數(shù)量。
luma—log2—weight—denom域禾口chromaJog2—weight—denom域能 夠用于調(diào)整加權(quán)因子的動(dòng)態(tài)范圍和精確度。 luma—log2_weight—denom i或禾口 chroma_log2_weight—denom域分另ij 是以亮度加權(quán)因子和色度加權(quán)因子為分母的以2為底的對(duì)數(shù)。Log加 權(quán)分母的值越大，允許的加權(quán)因子越精細(xì)，但是需要額外的用于編碼 加權(quán)因子的比特，以及限制了有效縮放的范圍。對(duì)于list 0的每一個(gè) 允許的參考圖像索引和對(duì)于list 1的B條帶，將標(biāo)志進(jìn)行編碼以表明參 考圖像索引的亮度和色度分量的加權(quán)參數(shù)是否出現(xiàn)在條帶頭中。如果 一個(gè)給出的參考圖像索引和顏色分量的加權(quán)參數(shù)不在條帶頭中，那么 則使用默認(rèn)的加權(quán)因子和偏移，即加權(quán)因子等于值為1的縮放因子， 偏移為0 。乘法加權(quán)因子被編碼為Iuma_weight—I0 ， luma—weight—11, chroma—weight—10，禾口chroma—weight—11 。力口法偏 移被編石馬為luma—o行set—10， luma—offset—11 ， chroma—offset—10，禾口 chroma—offset—11 。
對(duì)于均勻地應(yīng)用于整個(gè)圖像的淡化，單一的加權(quán)因子和偏移能充 分有效地編碼圖像內(nèi)所有從相同參考圖像預(yù)測(cè)的宏塊。但是，例如，
對(duì)于沒(méi)有均勻地應(yīng)用于照明改變(lighting change)或照相閃光 (camera flash)的淡化，能夠使用內(nèi)存管理控制操作(memory management control operation, MMCO)命令禾口/或參考列表圖像重 排序(reference list picture reordering, RLPR)來(lái)關(guān)聯(lián)超過(guò)1個(gè)參 考圖像索引到一個(gè)特定的參考圖像存儲(chǔ)器。這樣，即使從相同的參考 圖像存儲(chǔ)器預(yù)測(cè)，同一圖像的不同宏塊也允許使用不同的加權(quán)因子。
對(duì)于雙向預(yù)測(cè)，組合使用用于單向預(yù)測(cè)的相同的加權(quán)參數(shù)?；?使用的預(yù)測(cè)類型，為每一個(gè)宏塊或每一個(gè)宏塊劃分的像素形成最終的 幀間預(yù)測(cè)。對(duì)于list 0的單向預(yù)測(cè)，指示經(jīng)加權(quán)的預(yù)測(cè)子的SampleP 計(jì)算方式如下
<formula>formula see original document page 9</formula>對(duì)于list1的單向預(yù)測(cè)，
<formula>formula see original document page 9</formula>
對(duì)于雙向預(yù)測(cè)，
<formula>formula see original document page 9</formula>
其中，Clip1()是用于把值剪除(clip)到
范圍的操作，H/0 和O。是list 0參考圖像的加權(quán)因子和偏移。M和O7是list1參考圖像 的加權(quán)因子和偏移。LWD是對(duì)數(shù)加權(quán)分母湊整因子(log weight denominator rounding factor) 。 SampleP0禾口SampleP1是list 0禾口list
1的初始的預(yù)測(cè)子。
MPEG-4 AVC標(biāo)準(zhǔn)不包括在編碼器中確定合適的顯式WP參數(shù)。 聯(lián)合視頻組(Joint video team, JVT) JM參考軟件包括選擇加權(quán) 和總是賦予偏移0值的方法。在JM軟件的方法中，編碼圖像時(shí)計(jì)算當(dāng) 前圖像的所有像素的Y， U和V顏色分量的平均值/H ，其中，i為顏色 分量索引。此外，計(jì)算每一個(gè)允許的參考圖像的每一個(gè)像素的丫， U
和V顏色分量的平均值/W^ ，其中，j是參考圖像索引?；诋?dāng)前圖 像的平均值和參考圖像的平均值的比值，通過(guò)對(duì)數(shù)加權(quán)分母的左移進(jìn) 行縮放，獲得用于每一個(gè)參考圖像的每一個(gè)顏色分量的估計(jì)的乘法加 權(quán)因子I/IV如下式所示
<formula>formula see original document page 10</formula>
加權(quán)因子確定之后，使用加權(quán)因子來(lái)執(zhí)行參考圖像的縮放，并 存儲(chǔ)縮放的參考圖像?？s放的參考圖像四舍五入為8比特的精確度， 從而可以在使用8比特像素運(yùn)算的運(yùn)動(dòng)估計(jì)和模式確定過(guò)程中使用。
如果使用前面所描述的隱式WP，那么就不在條帶頭中顯式地傳 輸加權(quán)因子，代替的是，基于當(dāng)前圖像和參考圖像的相關(guān)距離來(lái)獲得 加權(quán)因子。隱式模式僅用在B條帶中雙向預(yù)測(cè)編碼的宏塊和宏塊劃 分，這也包括那些使用直接模式的宏塊或宏塊劃分。對(duì)于雙向預(yù)測(cè)， 這里使用相同的公式，除了偏移值Oc和07都為0，以及使用如下的 公式來(lái)獲得加權(quán)因子l/l/c和
<formula>formula see original document page 10</formula>， 下面是不可除的，16位安全操作的執(zhí)行，
<formula>formula see original document page 10</formula> ， 其中，77〕s為list1參考圖像和listO參考圖像間的時(shí)間差值，其值 的范圍為[-128， 127]。 7Ds為當(dāng)前圖像和list O參考圖像的差值，其值 的范圍為[-128， 127]。在這種情況下，由于單向預(yù)測(cè)使用原來(lái)的參考 圖像，不需要為運(yùn)動(dòng)估計(jì)存儲(chǔ)額外的圖像。
前面提出了用于估計(jì)顯式WP參數(shù)的一些方法，例如，考慮統(tǒng)計(jì)
方法的方法。這些統(tǒng)計(jì)方法如線性回歸方法，直方圖方法，存在使用 置換區(qū)別的交叉淡化時(shí)的加權(quán)參數(shù)估計(jì)方法等等?？紤]運(yùn)動(dòng)的方法也
被提出來(lái)。例如，迭代的方法，在該方法中，先計(jì)算初步的加權(quán)的集 合，然后基于當(dāng)前源圖像和加權(quán)參考圖像估計(jì)運(yùn)動(dòng)矢量，最后，通過(guò) 考慮當(dāng)前源圖像和運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)非加權(quán)參考圖像使用上面任何一種的方法 來(lái)細(xì)化加權(quán)參數(shù)。重復(fù)這一過(guò)程一直到它收斂或者滿足停止條件。
不幸的是，所有上述現(xiàn)有技術(shù)的方法主要致力于找出最佳的顯式 加權(quán)方法，而沒(méi)有考慮應(yīng)該使用何種加權(quán)方法(顯式或者隱式)。這 個(gè)問(wèn)題能夠通過(guò)使用不同的已知的轉(zhuǎn)換檢測(cè)技術(shù)來(lái)部分解決。這些方 法考慮各種相關(guān)性度量來(lái)賦予特點(diǎn)給序列內(nèi)的轉(zhuǎn)換，這些轉(zhuǎn)換也用于 確定是否應(yīng)該使用加權(quán)預(yù)測(cè)。然而，考慮到存在兩種不同的WP方 法，并且每一種方法都能提供不同的好處，因此需要能夠在兩種模式 中進(jìn)行有效地選擇。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，用于IJStO預(yù)測(cè)的加權(quán)預(yù)測(cè)為
SampleP = SampleP0w0+ o0，
用于IJSt 1預(yù)測(cè)的加權(quán)預(yù)測(cè)為
SampleP = SampleP0'w0+ o，，
以及用于雙向預(yù)測(cè)的為
SampleP = (SamplePO, + SampleP1,十o0+ o7)/2，
其中，wi是加權(quán)因子，oi是加權(quán)偏移。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的原理提出用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)的自適應(yīng)加權(quán)選擇的方法和 設(shè)備，致力于解決現(xiàn)有技術(shù)的這些和其它的不足和缺點(diǎn)。
本發(fā)明的原理的一個(gè)方面提出一種設(shè)備。該設(shè)備包括編碼器。該 編碼器通過(guò)獲取一組加權(quán)參數(shù)來(lái)編碼圖像；基于選擇條件在該組加權(quán) 參數(shù)中選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)；以及在用于編碼圖像的參考圖像上應(yīng) 用該選擇的至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)。 本發(fā)明的原理的另一個(gè)方面提出一種視頻編碼方法。該方法包括
通過(guò)獲取一組加權(quán)參數(shù)來(lái)編碼圖像；基于選擇條件在該組加權(quán)參數(shù)中 選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)；以及在用于編碼圖像的參考圖像上應(yīng)用該選
擇的至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)。
結(jié)合附圖閱讀下面示例性實(shí)施例的具體描述，能夠了解本發(fā)明原 理的這些和其它的方面，特征和優(yōu)點(diǎn)。


根據(jù)下面示例性的附圖，本發(fā)明的原理可以被更好的理解，其
中
圖1示出根據(jù)本發(fā)明的原理的實(shí)施例，使用應(yīng)用本發(fā)明原理的加 權(quán)預(yù)測(cè)的示例性的視頻編碼器；
圖2示出根據(jù)本發(fā)明的原理的實(shí)施例，用于選擇單向預(yù)測(cè)的最佳 加權(quán)預(yù)測(cè)方法的示例性方法；禾口
圖3示出根據(jù)本發(fā)明的原理的實(shí)施例，用于選擇單向預(yù)測(cè)和雙向 預(yù)測(cè)的最佳加權(quán)預(yù)測(cè)方法的示例性方法。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的原理致力于用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)的自適應(yīng)加權(quán)選擇的方法 和設(shè)備。
本發(fā)明的說(shuō)明書(shū)闡明了本發(fā)明的原理。因此能夠意識(shí)到，本領(lǐng)域 的技術(shù)人員能夠設(shè)計(jì)不同的包含本發(fā)明原理的裝置，雖然這些裝置在 這里沒(méi)有顯式地說(shuō)明或者示出，但是這些裝置屬于本發(fā)明的發(fā)明精神 和保護(hù)范圍之中。
這里敘述的所有例子和條件語(yǔ)言用于教學(xué)目的，以便輔助讀者了 解發(fā)明者對(duì)現(xiàn)有技術(shù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)的本發(fā)明的原理和概念，應(yīng)當(dāng)理 解，本發(fā)明不局限于這些具體敘述的例子和條件。
此外，這里敘述本發(fā)明原理的原理，方面和具體實(shí)施例以及具體 的例子的所有陳述包含對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)和功能的等同物。另外，這些等同 物既包括目前已知的等同物，也包括未來(lái)研發(fā)出的等同物，即，開(kāi)發(fā) 出來(lái)的執(zhí)行相同功能的任何結(jié)構(gòu)的元件。
因此，例如，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該意識(shí)到，本發(fā)明的方塊圖示出 了包含本發(fā)明原理的示意性電路的概念圖。同樣地，應(yīng)該意識(shí)到，所 有的流程圖、作業(yè)圖、狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖和偽碼等等描述了各種處理過(guò)程。 不管計(jì)算機(jī)或者處理器是否被顯式地示出，這些處理過(guò)程可能實(shí)質(zhì)上 記錄在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，并且被計(jì)算機(jī)或處理器執(zhí)行。
在圖中示出的不同元件的功能可以通過(guò)使用專用硬件提供，也可 以使用與適當(dāng)軟件相關(guān)能夠執(zhí)行相關(guān)軟件的硬件來(lái)提供。當(dāng)通過(guò)處理 器來(lái)提供的時(shí)候，這些功能可以通過(guò)一個(gè)專用處理器，或一個(gè)共享處 理器，或者一些有著共享的單個(gè)處理器來(lái)提供。此外，術(shù)語(yǔ)"處理 器"或者"控制器"不應(yīng)該僅僅解釋為能夠執(zhí)行軟件的硬件，它們能
隱式地包括且不限于，數(shù)字信號(hào)處理器(digital signal processor, DSP)硬件，用于存儲(chǔ)軟件的只讀存儲(chǔ)器(read only memory, ROM)，隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(random access memory, RAM)和非易
失性存儲(chǔ)器。
也可能包括其它傳統(tǒng)的和/或自定義的硬件。同樣地，圖中示出 的任何開(kāi)關(guān)僅僅是概念性的。可能通過(guò)程序電路，通過(guò)專用電路，通 過(guò)程序控制和專用電路的交互，或者甚至手動(dòng)控制來(lái)實(shí)現(xiàn)這些開(kāi)關(guān)的 功能，具體實(shí)現(xiàn)的技術(shù)人員可根據(jù)對(duì)實(shí)際情況上下文的具體理解來(lái)選 擇具體的技術(shù)。
在權(quán)利要求中，任何表述為用于執(zhí)行某特定功能的元件包含執(zhí)行
該功能的所有方式，包括，例如，a)執(zhí)行該功能的電路元件的組 合；或b)結(jié)合適當(dāng)?shù)碾娐酚糜趫?zhí)行該功能的包括固件和微碼等等形
式的軟件，該軟件在電路上執(zhí)行。權(quán)利要求中定義的本發(fā)明的基本原 理包含著如下事實(shí)，本發(fā)明的權(quán)利要求主張的范圍也包括本發(fā)明敘述 的不同的手段提供的功能的各種可能的組合。因此認(rèn)為，任何能夠提 供相應(yīng)功能的手段都是這里示出的手段的等同物。
說(shuō)明書(shū)中本發(fā)明原理的一個(gè)實(shí)施例或?qū)嵤├侵?，結(jié)合著實(shí)施例 描述的特定的特征，結(jié)構(gòu)和特性等等被包括在至少一個(gè)本發(fā)明原理的 實(shí)施例中。因此，在具體實(shí)施方式
的不同地方出現(xiàn)的"在一個(gè)實(shí)施例 中"或"在實(shí)施例中"不一定是指的同一個(gè)實(shí)施例。
在圖1中，使用參考符號(hào)100來(lái)標(biāo)記一個(gè)帶有加權(quán)估計(jì)的示例性 的視頻編碼器。
視頻編碼器的輸入包括組合器105的同相輸入，模式確定和運(yùn)動(dòng) 補(bǔ)償(mode decision & motion compensation, MD&MC) 175的第一 輸入，運(yùn)動(dòng)估計(jì)器(motion estimator, ME) 165的第一輸入和運(yùn)動(dòng) 估計(jì)器170的第一輸入。組合器105的輸出以信號(hào)通信方式連接到變 換器110的輸入。變換器110的輸出以信號(hào)通信方式連接到量化器115 的輸入。量化器115的輸出以信號(hào)通信方式連接到變長(zhǎng)編碼器 (variable length coder, VLC) 120的輸入。VLC 120的輸出為視頻 編碼器100的輸出。
量化器115的輸出也以信號(hào)通信方式連接到反量化器125的輸 入。反量化器125的輸出以信號(hào)通信方式連接到反變換器(inverse transformer) 130的輸入。反變換器130的輸出以信號(hào)通信方式連 接到組合器180的第一同相輸入。組合器180的輸出以信號(hào)通信方 式連接到環(huán)路濾波器135的輸入。環(huán)路濾波器135的輸出以信號(hào)通 信方式連接到圖像參考存儲(chǔ)器140的輸入。圖像參考存儲(chǔ)器140的
輸出以信號(hào)通信方式連接到list0參考緩沖器145的輸入以及l(fā)ist1參 考緩沖器150的輸入。List0參考緩沖器145的第一輸出以信號(hào)通信 方式連接到乘法器155的第一輸入。List1參考緩沖器150的第一輸 出以信號(hào)通信方式連接到乘法器160的第一輸入。List0參考緩沖器 145的第二輸出和list1參考緩沖器150的第二輸出以信號(hào)通信方式 連接到MD&MC 175的第二輸入。乘法器155的輸出以信號(hào)通信方 式連接到運(yùn)動(dòng)估計(jì)器165的第二輸入。乘法器160的輸出以信號(hào)通 信方式連接到運(yùn)動(dòng)估計(jì)器170的第二輸入。MD&MC 175的第一輸 出以信號(hào)通信方式連接到組合器105的倒相輸入。MD&MC 175的 第二輸出以信號(hào)通信方式連接到組合器180的第二同相輸入。
本發(fā)明原理提供了一種方法和設(shè)備，用于確定最適合編碼當(dāng)前圖 像的加權(quán)方法。進(jìn)一步地，根據(jù)本發(fā)明的基本原理的實(shí)施例，通過(guò)考 慮多種加權(quán)估計(jì)方法能夠提高顯式加權(quán)參數(shù)的確定。根據(jù)本發(fā)明原理 的實(shí)施例，最開(kāi)始使用不同的方法估計(jì)不同的加權(quán)因子。然后，通過(guò) 考慮如相關(guān)(correlation)或畸變(distortion)計(jì)算這樣的簡(jiǎn)單的標(biāo) 準(zhǔn)或者方法來(lái)評(píng)估這些可能包括一般的，隱式的和多個(gè)顯式的加權(quán)參 數(shù)。以及，根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)選擇用于編碼當(dāng)前圖像或條帶的最合適的加權(quán) 參數(shù)和加權(quán)方法。
有利地，由于顯式模式和隱式模式能分別提供不同的好處，本發(fā) 明原理的實(shí)施例允許有效地在顯式模式和隱式模式之間進(jìn)行選擇。例 如，隱式模式可以在僅僅存在局部亮度變換(local brightness transformation)的情況下或者在線性淡化(linear fade)的過(guò)程中提 供良好的性能。而顯式模式對(duì)交叉淡化過(guò)程更為有用。進(jìn)一步地，考 慮到單向預(yù)測(cè)不使用加權(quán)，以及雙向預(yù)測(cè)允許有效地挖掘在時(shí)間上與 參考圖像可能存在的高的相關(guān)性，隱式模式可以提高非淡化幀(non-
fading frame)的編碼效率。應(yīng)當(dāng)注意，存在有一些現(xiàn)有技術(shù)的方 法，用于圖像序列內(nèi)轉(zhuǎn)換的最初估計(jì)。如果需要，這些方法也能夠幫 助確定用于加權(quán)預(yù)測(cè)的加權(quán)方法。并且，如前面所述，加權(quán)預(yù)測(cè) (weighted prediction, WP)，尤其是隱式WP，在非淡化的時(shí)候也 是非常有用和有益的。進(jìn)一步地，雖然已知有不同的算法用于估計(jì)顯 式加權(quán)參數(shù)，但是我們認(rèn)為不同的計(jì)算方法對(duì)于轉(zhuǎn)換的一些類型能更 有益或者更精確。因此，根據(jù)本發(fā)明的原理，提供的不同的實(shí)施例不 僅能夠改善加權(quán)參數(shù)選擇，而且能夠很好地確定將要使用的WP方 法。雖然可能使用的一種方法是使用所有可能的WP組合(加權(quán)方法 和加權(quán)等等)編碼圖像，然后根據(jù)預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)(即，使用J = D + VR的率畸變優(yōu)化(Rate Distortion Optimal)的判定，其中，D是畸 變，A是拉格朗日參數(shù)，以及R是用于編碼當(dāng)前圖像的比特)選擇最好 的一個(gè)，但是這些方法計(jì)算代價(jià)昂貴，并且對(duì)于實(shí)時(shí)的實(shí)現(xiàn)尤其不實(shí) 用。
一般而言，這里所說(shuō)的"圖像"是指根據(jù)圖像結(jié)構(gòu)確定的場(chǎng)圖像 或者幀圖像。最初需要根據(jù)使用的條帶類型或者預(yù)測(cè)方法來(lái)計(jì)算一組 圖像相關(guān)性度量。尤其是，對(duì)于單個(gè)幀間預(yù)測(cè)(P條帶)，我們可以 考慮用于計(jì)算該圖像相關(guān)性度量的三種可能的情況。對(duì)用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償 的listO中的所有有效的參考圖像執(zhí)行這一過(guò)程。對(duì)于參考圖像/'，我
們可以考慮如下的情況 情況1:
w 二畫(huà)"<formula>formula see original document page 16</formula>
其中，Ww是用于該參考圖像的加權(quán)參數(shù)，Oc,是對(duì)應(yīng)的偏移， F^對(duì)應(yīng)當(dāng)前的圖像，。^是索引為i的參考圖像。Mean函數(shù)用于
計(jì)算在F^中的所有像素的平均值。計(jì)算也能夠基于直流圖像(DC
image)，如果如要進(jìn)一步減少?gòu)?fù)雜度，則基于子抽樣圖像(sub-sampled image)?；谶@些加權(quán)參數(shù)，計(jì)算與當(dāng)前圖像相比較的 畸變度量，在這里，該畸變度量使用sum—diff—wf。"表示。后面會(huì)對(duì) 畸變度量做進(jìn)一步描述。顯然地，該情況用于乘法轉(zhuǎn)換。
情況2:
w0,, = 1 ， o。,,=畫(huà)"d)—廳"(i^,,)
與情況1類似，基于這些加權(quán)參數(shù)，也計(jì)算與當(dāng)前圖像相比較
的畸變度量，在這里，該畸變度量使用sum—diff一woow表示。該情況
用于加法轉(zhuǎn)換。
情況3:
當(dāng)加權(quán)參數(shù)wQ，， = 1和o。，， = 0時(shí)，則不對(duì)預(yù)測(cè)抽樣執(zhí)行加權(quán)操 作。與當(dāng)前圖像相比較的畸變度量則不是sum—diff一nowpo,i 。
對(duì)于雙向預(yù)測(cè)(B條帶)，應(yīng)該考慮其它的一些情況和子情況。 與單向預(yù)測(cè)加權(quán)的主要區(qū)別是，在考慮對(duì)兩個(gè)參考加權(quán)的聯(lián)合效果和 隱式加權(quán)的有效性的同時(shí)，要計(jì)算list0和list1參考的加權(quán)參數(shù)。更具 體地，我們先考慮如下的子情況。在這些子情況中，用于listx中的參 考圖像i的加權(quán)參數(shù)計(jì)算方法如下 子情況1:
其中，1/1^,是用于該參考的加權(quán)參數(shù)，Ow是對(duì)應(yīng)的偏移。基于 這些加權(quán)參數(shù)，計(jì)算與當(dāng)前圖像相比較的畸變度量。在這里，該畸變
度量使用sum—diff—wfx，,表示。后面會(huì)對(duì)畸變度量做進(jìn)一步描述。該 情況用于乘法轉(zhuǎn)換。
子情況2:
氣,<formula>formula see original document page 18</formula>
與情況1類似，使用這些加權(quán)參數(shù)計(jì)算用于與當(dāng)前圖像相比較的 每一個(gè)參考圖像的畸變度量。在這里，該畸變度量使用
sum_diff—woXl/來(lái)表示。該情況用于加法轉(zhuǎn)換。 子情況3:
當(dāng)加權(quán)參數(shù)W;M =1和 ，,=0時(shí)，則不對(duì)預(yù)測(cè)抽樣執(zhí)行加權(quán)
操作。與當(dāng)前圖像相比較的畸變度量則不是sum—diff—nowpx,i 。
對(duì)于這些子情況，在不同時(shí)考慮其它參考圖像的影響下，用于每 一個(gè)列表的每一個(gè)參考圖像的加權(quán)參數(shù)選擇類似于單向預(yù)測(cè)的情況。 從這個(gè)確定中選擇出的加權(quán)參數(shù)然后在考慮共同加權(quán)優(yōu)化(joint weight optimization)的第二步中被使用。
特別地，對(duì)于雙向預(yù)測(cè)，我們現(xiàn)在需要考慮如下情況 情況1:
從子情形1到子情形3預(yù)先選擇用于兩個(gè)列表的^和w。
情形2:
情形2通過(guò)計(jì)算vvo禾n w來(lái)考慮聯(lián)合相關(guān)(joint correlation)，
計(jì)算方法如下<formula>formula see original document page 19</formula>
和W =
其中，
<formula>formula see original document page 19</formula>
如果p ^ 0，那么則使用基于距離的加權(quán)估計(jì)方法(隱式加 權(quán))。加權(quán)偏移設(shè)置為0。
青形3:
隱式地計(jì)算加權(quán)。
青形4:
不考慮加權(quán)。
在生成上面所述的一組加權(quán)預(yù)測(cè)候選后，對(duì)WP參數(shù)執(zhí)行初步選 擇。更具體地，上述的任何一種可能的加權(quán)候選(沒(méi)有加權(quán)，隱式加 權(quán)和顯式加權(quán)方法)產(chǎn)生用于單向預(yù)測(cè)的 一 個(gè)因子/偏移對(duì)
(factor/offset couple)和用于雙向預(yù)測(cè)的兩個(gè)因子/偏移對(duì)。
對(duì)于單向預(yù)測(cè)以及對(duì)于雙向預(yù)測(cè)的子情況，使用基于直方圖差 (difference of histogram)的畸變。
<formula>formula see original document page 19</formula>
因?yàn)樯厦娴幕冊(cè)诖嬖谶\(yùn)動(dòng)的情況下魯棒性強(qiáng)，所以選擇該畸變
用于我們的計(jì)算。為了降低復(fù)雜度，該計(jì)算基于直流圖像(DCimage)或者子抽樣圖像(例如，水平和垂直方向分別為N和/或M的
因子)。
直方圖畸變能夠用于確定在單向預(yù)測(cè)方面哪個(gè)方法最好。但是， 應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，本發(fā)明的基本原理不僅僅限于使用直方圖畸變。根據(jù)本 發(fā)明原理的指導(dǎo)能夠得知，在維持本發(fā)明原理的范圍的同時(shí)，本發(fā)明 也可應(yīng)用其它的畸變度量。例如，其它的畸變度量包括但不限于，絕 對(duì)差。選擇也能夠基于當(dāng)前轉(zhuǎn)換的成功的檢測(cè)。由于考慮到有時(shí)不適 合使用WP，因此在加權(quán)畸變時(shí)考慮對(duì)該畸變使用不同的優(yōu)先級(jí)。更 具體地，下面的偽碼能夠描述用于單向預(yù)測(cè)的自適應(yīng)選擇(下面圖2 的方法200也能描述該自適應(yīng)選擇)
〃先比較加權(quán)(僅僅使用偏移的方法對(duì)比僅僅使用加權(quán)的方
法)
〃然后在不加權(quán)和加權(quán)之中做選擇 if (sum—diff—wf <= sum—diff—wo)
{ —— 一 一
min—sum—diff 二 sum—diff一wf;
min—log—weight—denom = log—weight—denom;
min—weight—factor = weight—factor;
min—weight—offset = 0;
}— — else
min—sum—diff = sum—diff—wo;
min_log_weight—denom = default—log—weight—denom; min—weight—factor = default—weight; min_weight—offset = weight—offset;
}— — —
double delta—wp = 0.05; if (the sequence is a fade) cond = sum—diff—nowp <
(int)((0.75+delta一wp*ref_ind)*(double)min—sum—diff+0.5); else
cond = (int)(0.9*(double)sum_diff—nowp) < min—sum—diff;
if ( cond)<formula>formula see original document page 21</formula>
同樣地，對(duì)于雙向預(yù)測(cè)，為每一個(gè)可能的預(yù)測(cè)對(duì)計(jì)算畸變，該畸
變計(jì)算方法如下
對(duì)于單向預(yù)測(cè)
以及
對(duì)于雙向預(yù)測(cè)
,…. v wnr r 1 (w。 x DCfre/ ,0[x,+ o0 + x DCfre/ ,, [x,;y] + o, tfo,。W'o" = 1 min( ZX ,,離_yj--=-=-
l"Cy [義,:v]- (w。 。 x DCV(,。[x,;;]+ 。。.。)|,|/^ (w, 。 x "C^(,, [jc，j]十。,?！?
基于這個(gè)新的畸變，我們可以確定將要使用的加權(quán)預(yù)測(cè)方法，確 定方法如下
If the sequence is not a fade or cross-fade,
For single prediction,
No weighting (w=1, o=0) For bi-prediction，
If (distortion imp ^ a * distortion nowp) Implicit weighting
Else
No weighting Else
For single prediction, If (distortion exp2 s b * min(distortion nowp， distortion exp1))
Explicit weighting method 2
Else if (distortion exp1 ^ distortion nowp) Explicit weighting method 1 曰se
No weighting
For bi-prediction， If (distortion case2 < c * min(distortion隨,distortion —， distortion case1))
Explicit weighting method case 2 Else if (distortion
casei ^ d * min(distortion now, distortion
Imp))
Explicit weighting method case 1 Else if (distortion — 2 e * distortion NoW)
Implicit weighting 曰se
No weighting
在前面的偽碼中，a、 b、 c、 d和e是根據(jù)每一個(gè)加權(quán)方法被指定 的優(yōu)先級(jí)的加權(quán)系數(shù)。更具體地，在本發(fā)明的一個(gè)用于測(cè)試的實(shí)施例 中，雖然其它的值也能夠使用，但是我們使用3=0.75， b=c=0.8， d=e=0.95。例如，如果不使用轉(zhuǎn)換檢測(cè)算法，可以修改這些值以提 供比正常優(yōu)先級(jí)更高的優(yōu)先級(jí)，或者甚至是不嚴(yán)重影響性能的隱式模 式。下面將參考圖3來(lái)描述該方法。
在基于聯(lián)合參考圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，最終模式確定和編碼過(guò)程中考 慮方法2的加權(quán)?？梢允褂闷渌N方法中最好的一種來(lái)執(zhí)行基于正 常參考圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。
我們也可以使用先前開(kāi)發(fā)的加權(quán)預(yù)測(cè)估計(jì)方法(例如，直方圖方 法和迭代法等等)中的任意一種對(duì)其它加權(quán)預(yù)測(cè)候選進(jìn)行估計(jì)。從 而，增加了能夠用于該目的的潛在的情況的數(shù)量。
在圖2中， 一般使用參考符號(hào)200標(biāo)記用于選擇最好的用于單向
預(yù)測(cè)的加權(quán)預(yù)測(cè)方法的示例性方法。該方法200包括開(kāi)始?jí)K205，開(kāi) 始?jí)K205把控制權(quán)傳遞給功能塊210。功能塊210計(jì)算加權(quán)， sum—diff_wo， sum一diff—wf，禾口sum一diff一nowp，并把控制權(quán)傳遞給 確定塊215。確定塊215判定sum一djff—wo是否小于sum一diff—wf。如 果小于，那么把控制權(quán)傳遞給功能塊220。否則，把控制權(quán)傳遞給功 能塊225。功能塊220把best一mode設(shè)置為偏移，把best—sum設(shè)置為 sum—diff—wo，然后把控制權(quán)傳遞給確定塊230。
功能塊225把best—mode設(shè)置為加權(quán)，把best_sum設(shè)置為 sum_diff—wf，然后把控制權(quán)傳遞給確定塊230。
確定塊230判定best—sum是否小于Ts*sum—diff—nowp 。如果小 于，那么把控制權(quán)傳遞給結(jié)束塊240，否則，把控制權(quán)傳遞給功能塊 235。
功能塊235把best—mode設(shè)置為nowp ，把best—sum設(shè)置為 sum_diff—nowp，然后把控制權(quán)傳遞給結(jié)束塊240。
在圖3中， 一般使用參考符號(hào)300標(biāo)記用于選擇單向預(yù)測(cè)和雙向 預(yù)測(cè)的最好的加權(quán)預(yù)測(cè)方法的示例性方法。
方法300包括開(kāi)始?jí)K305。開(kāi)始?jí)K305把控制權(quán)傳遞給功能塊 310。功能塊310計(jì)算加權(quán)和畸變，然后把控制權(quán)傳遞給確定塊315。 確定塊315判定場(chǎng)景轉(zhuǎn)換是否是淡入或交叉淡入。如果是淡入或交叉 淡入，則把控制權(quán)傳遞給功能塊325。否則，則把控制權(quán)傳遞給確定 塊320。
確定塊325判定是否要使用雙向預(yù)測(cè)。如果使用了雙向預(yù)測(cè)，那 么把控制權(quán)傳遞給功能塊335。否則，把控制權(quán)傳遞給確定塊340。
確定塊335判定是否是distcase2 < c* min(dJstn0Wp,distimp'distcase1 )。
如果是，那么把控制權(quán)傳遞給功能塊360。否則，把控制權(quán)傳遞給確 定塊350。
功能塊360把best—mode設(shè)置為exp—mode2，然后把控制權(quán)傳遞 給結(jié)束塊380。
確定塊350判定是否是distca^ < d* min(distnowp，distimp)。如果
是，那么把控制權(quán)傳遞給功能塊365。否則，把控制權(quán)傳遞給確定塊 355。
功能塊365把besLmode設(shè)置為exp—mode1 ，然后把控制權(quán)傳遞 給結(jié)束塊380。
確定塊355判定是否是distim,ewdist畫(huà)p 。如果是，那么把控制 權(quán)傳遞給功能塊375。否則，把控制權(quán)傳遞給功能塊370。
功能塊375把best—mode設(shè)置為隱式，然后把控制權(quán)傳遞給結(jié)束 塊380。
功能塊370把best—mode設(shè)置為nowp，然后把控制權(quán)傳遞給結(jié)束 塊380。
確定塊320判定是否要使用雙向預(yù)測(cè)。如果要使用，則把控制權(quán) 傳遞給確定塊330。否則，把控制權(quán)傳遞給功能塊370。
確定塊330判定是否是distimp〈a+dist隨p 。如果是，那么把控制 權(quán)傳遞給功能塊375。否則，把控制權(quán)傳遞給功能塊370。確定塊340 判定是否是distexp2 < b* min(dist,p，distexp1)。如果是，那么把控制 權(quán)傳遞給功能塊360。否則，把控制權(quán)傳遞給確定塊345。確定塊345 判定是否是diste^ < distn。wp 。如果是，則把控制權(quán)傳遞給功能塊 365。否則，把控制權(quán)傳遞給功能塊370。下面描述本發(fā)明帶來(lái)的一 些優(yōu)點(diǎn)/特征，其中部分的優(yōu)點(diǎn)/特征在前面已經(jīng)被提及。例如， 一個(gè) 優(yōu)點(diǎn)/特征是一個(gè)包括編碼器的設(shè)備。該編碼器通過(guò)獲取一組加權(quán)參
數(shù)來(lái)編碼圖像，然后基于選擇條件在該組加權(quán)參數(shù)中選擇至少一個(gè)加 權(quán)參數(shù)，最后在用于編碼圖像的參考圖像上應(yīng)用該選擇的至少一個(gè)加 權(quán)參數(shù)。另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)/特征是一個(gè)包括如上所述編碼器的設(shè)備，其 中，基于使用該加權(quán)參數(shù)組中的每一個(gè)加權(quán)參數(shù)獲得圖像完全編碼以
及使用率畸變優(yōu)化(rate distortion optimization)，該編碼器從該加 權(quán)參數(shù)組中選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)。另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)/特征是一個(gè)包括如 上所述的使用率畸變優(yōu)化的編碼器的設(shè)備，其中，使用拉格朗日乘法 器(Lagrangian multiplier)執(zhí)行率畸變優(yōu)化。
此外，另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)/特征是包括如上所述的編碼器的設(shè)備，其 中，編碼器基于畸變度量的計(jì)算選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)。進(jìn)一步地， 另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)/特征是包括如上所述的基于畸變度量的計(jì)算選擇至少一 個(gè)加權(quán)參數(shù)的編碼器的設(shè)備，其中，計(jì)算圖像和加權(quán)參考圖像的絕對(duì) 圖像差異作為畸變度量。另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)/特征是包括如上所述的基于畸 變度量的計(jì)算選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)的編碼器的設(shè)備，其中，計(jì)算圖 像的直方圖和加權(quán)參考圖像的差異作為畸變度量。此外，另一個(gè)優(yōu)點(diǎn) /特征是包括如上所述的基于畸變度量的計(jì)算選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù) 的編碼器的設(shè)備，其中，編碼器使用直方圖方法，圖像平均法 (picture mean average)，線性回歸法(linear regression)，置換 差異法(displaced difference)和迭代法(iterative method)中的至 少一種方法估計(jì)用于圖像的顯式加權(quán)參數(shù)。
另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)/特征是包括如上所述的編碼器的設(shè)備，其中，編碼 器基于畸變特性選擇最優(yōu)的加權(quán)方法來(lái)編碼圖像，最優(yōu)的加權(quán)方法從 非加權(quán)預(yù)測(cè)方法，顯式加權(quán)預(yù)測(cè)方法和隱式加權(quán)預(yù)測(cè)方法中選擇，每 一種方法都包括在加權(quán)參數(shù)組中。進(jìn)一步地，另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)/方法是包 括如上所述的選擇最優(yōu)加權(quán)方法的編碼器的設(shè)備，其中，畸變特性為 基于list0和list1參考圖像進(jìn)行計(jì)算的雙向預(yù)測(cè)畸變。另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)/特征
是包括如上所述的選擇最優(yōu)加權(quán)方法的編碼器的設(shè)備，其中，編碼器 使用至少一個(gè)轉(zhuǎn)換檢測(cè)方法選擇最優(yōu)加權(quán)方法來(lái)編碼圖像。
相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員基于本發(fā)明的教導(dǎo)能確定本發(fā)明原理的 這些和其它特征以及有益效果。本發(fā)明原理的教導(dǎo)可以以硬件、軟 件、固件、特殊用途處理器或者它們的不同形式的結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)。
最好地，使用硬件和軟件的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明原理的教導(dǎo)。此 外，軟件可以實(shí)現(xiàn)為存在于程序存儲(chǔ)單元上的應(yīng)用程序。應(yīng)用程序可 以被上載到具有合適的體系結(jié)構(gòu)的機(jī)器上，以及被該機(jī)器執(zhí)行。更好 地，在計(jì)算機(jī)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)該機(jī)器，該計(jì)算機(jī)平臺(tái)包括硬件，例如一個(gè)
或一個(gè)以上中央處理單元(central processing unit, CPU)， 一個(gè)隨
機(jī)存取存儲(chǔ)器(random access memory, RAM)，和輸入/輸出
(input/output, I/O)接口。計(jì)算機(jī)平臺(tái)也可以包括操作系統(tǒng)和微指
令碼。這里描述的不同的處理過(guò)程和功能可以是CPU能夠執(zhí)行的微
指令碼的一部分，或應(yīng)用程序的一部分，或它們的任何組合。另外，
計(jì)算機(jī)平臺(tái)可以連接其它不同的外設(shè)單元，例如，附加的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單 元和打印單元。
進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到，由于附圖中示出的一些系統(tǒng)組件和方法較好地使 用軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)組件或者處理功能塊的實(shí)際連接可能隨著本發(fā)明 原理的編程方式的不同而不同。相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)普通技術(shù)人員能 夠基于這里給出了教導(dǎo)獲得本發(fā)明原理的這些和類似的實(shí)現(xiàn)或配置。
雖然這里結(jié)合著附圖描述了說(shuō)明性的實(shí)施例，但是本發(fā)明的原理不限 于那些描述出來(lái)的實(shí)施例，并且相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可能在 不背離本發(fā)明原理的范圍或思想的前提下做出各種改變和修改。從屬 權(quán)利要求闡述的本發(fā)明的原理的范圍包括了這些改變和修改。
權(quán)利要求
1. 一種設(shè)備，包括編碼器(100)，所述編碼器通過(guò)獲取一組加權(quán)參數(shù)來(lái)編碼圖像，基于選擇條件在所述加權(quán)參數(shù)組中選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)，以及在用于編碼圖像的參考圖像上應(yīng)用所述的選擇的至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)。
2. 如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，基于使用所述加權(quán)參數(shù)組中 的每一個(gè)加權(quán)參數(shù)獲得圖像完全編碼以及使用率畸變優(yōu)化，所述編碼 器(100)從所述加權(quán)參數(shù)組中選擇所述的至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)。
3. 如權(quán)利要求2所述的設(shè)備，其中，使用拉格朗日乘法器執(zhí)行率 畸變優(yōu)化。
4. 如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，所述編碼器(100)基于畸 變度量的計(jì)算選擇所述的至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)。
5. 如權(quán)利要求4所述的設(shè)備，其中，計(jì)算所述圖像和加權(quán)參考圖 像間的絕對(duì)圖像差異作為所述的畸變度量。
6. 如權(quán)利要求4所述的設(shè)備，其中，計(jì)算所述圖像的直方圖和加 權(quán)參考圖像的直方圖之間的差異作為所述的畸變度量。
7. 如權(quán)利要求4所述的設(shè)備，其中，所述編碼器(100)使用直 方圖方法、圖像平均法、線性回歸法、置換差異法和迭代法中的至少 一種方法估計(jì)用于所述圖像的顯式加權(quán)參數(shù)。
8. 如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，所述編碼器(100)基于畸 變特性選擇最優(yōu)的加權(quán)方法來(lái)編碼圖像，所述最優(yōu)的加權(quán)方法從非加 權(quán)預(yù)測(cè)方法、顯式加權(quán)預(yù)測(cè)方法和隱式加權(quán)預(yù)測(cè)方法中選擇，并且每 一種方法都包含在所述加權(quán)參數(shù)組中。
9. 如權(quán)利要求8所述的設(shè)備，其中，畸變特性為基于list0和list1參考圖像進(jìn)行計(jì)算的雙向預(yù)測(cè)畸變。
10. 如權(quán)利要求8所述的設(shè)備，其中，所述編碼器(100)使用 至少一種轉(zhuǎn)換檢測(cè)方法選擇所述最優(yōu)的加權(quán)方法來(lái)編碼圖像。
11. 一種視頻編碼方法，包括通過(guò)獲取一組加權(quán)參數(shù)來(lái)編碼圖像；基于選擇條件在所述加權(quán)參數(shù)組中選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)；和 在用于編碼圖像的參考圖像上應(yīng)用所述的選擇的至少一個(gè)加權(quán)參 數(shù)(200, 300)。
12. 如權(quán)利要求11所述的方法，其中，基于使用所述加權(quán)參數(shù)組 中的每一個(gè)加權(quán)參數(shù)獲得圖像完全編碼以及使用率畸變優(yōu)化，所述編 碼圖像步驟從所述加權(quán)參數(shù)組中選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)(200， 300)。
13. 如權(quán)利要求12所述的方法，其中，使用拉格朗日乘法器執(zhí)行 率畸變優(yōu)化。
14. 如權(quán)利要求11所述的方法，其中，所述編碼器基于畸變度量 的計(jì)算選擇所述的至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)(200， 300)。
15. 如權(quán)利要求14所述的方法，其中，計(jì)算所述圖像和加權(quán)參考 圖像的絕對(duì)圖像差異作為所述的畸變度量(210， 310)。
16. 如權(quán)利要求14所述的方法，其中，計(jì)算所述圖像的直方圖和 加權(quán)參考圖像的直方圖之間的差異作為所述的畸變度量(210， 310)。
17. 如權(quán)利要求14所述的方法，其中，所述編碼圖像步驟使用直 方圖方法、圖像平均法、線性回歸法、置換差異法和迭代法中的至少 -一種方法估計(jì)用于圖像的顯式加權(quán)參數(shù)(210， 310)。
18. 如權(quán)利要求11所述的方法，其中，所述編碼圖像步驟基于畸 變特性選擇最優(yōu)的加權(quán)方法來(lái)編碼圖像，所述最優(yōu)的加權(quán)方法從非加 權(quán)預(yù)測(cè)方法、顯式加權(quán)預(yù)測(cè)方法和隱式加權(quán)預(yù)測(cè)方法中選擇，并且每 一種方法都包含在所述加權(quán)參數(shù)組中(220， 225， 235， 375， 370， 365， 360)。
19. 如權(quán)利要求18所述的方法，其中，畸變特性為基于listO和 list1參考圖像進(jìn)行計(jì)算的雙向預(yù)測(cè)畸變(310)。
20. 如權(quán)利要求18所述的方法，其中，所述編碼圖像步驟使用至 少一個(gè)轉(zhuǎn)換檢測(cè)方法選擇所述最優(yōu)的加權(quán)方法來(lái)編碼圖像(315)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)的自適應(yīng)加權(quán)選擇的方法和設(shè)備。該設(shè)備包括編碼器(100)。該編碼器通過(guò)獲取一組加權(quán)參數(shù)來(lái)編碼圖像；基于選擇條件在該組加權(quán)參數(shù)中選擇至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)；以及在用于編碼圖像的參考圖像上應(yīng)用該選擇的至少一個(gè)加權(quán)參數(shù)。
文檔編號(hào)H04N7/26GK101379829SQ200780004391
公開(kāi)日2009年3月4日 申請(qǐng)日期2007年1月31日 優(yōu)先權(quán)日2006年2月2日
發(fā)明者亞歷山德羅斯·吐拉彼斯, 吉爾·麥克·唐納·布瓦斯, 鵬 尹 申請(qǐng)人:湯姆遜許可公司