[发明专利]用于视频压缩的高性能环路滤波器

说明书

技术领域

本申请涉及用于视频压缩的高性能环路滤波器。

背景技术

由于图像和视频的数据量较大，所以在传输或存储时，总是将它们用压缩的形式表示。基于块的转换编码被广泛用于图像压缩方法。首先，采用8阶DCT(order-8DCT)来压缩信号能量，然后，对转换系数应用量化处理。基于块的转换编码还广泛用于视频数据，该视频数据先被帧内/帧间预测压缩以进一步压缩信号能量。然后，对视频信号的残差转换系数执行量化。这样的视频编码方法常由于其使用转换编码和预测编码而被称为混合视频编码。大多数视频编码标准(包括H.264/AVC)采用混合视频编码。在图像和视频编码系统中，量化是导致编码失真(例如块效应和环状假影)的主源。

为了减少混合视频编码中的失真，采用两种主要途径将去块滤波器(deblocking filter)集成到视频编解码器。去块滤波器可用作后处理滤波器或环路滤波器。后处理滤波器仅在编码环之外的显示缓冲上运行，因此在标准化过程中不是规范的。在编码环中运行的环路滤波器和过滤帧被用作后续编码帧的参考。编码和解码中使用的环路滤波器需要在标准化过程中进行指定。

图l示出H.264/AVC编码器的方块图。在图中示出了用于编码的输入视频帧F_n，并且在宏块单元中对该F_n进行处理。通过运动估计模块100将F_n与参考帧(例如先前的编码帧F′_n-1)进行比较，然后通过运动补偿单元200和帧内预测单元300的常规处理生成运动补偿预测P。

将P从当前宏块中减去以产生残差块，该残差块由转换单元400转换，然后由量化单元500量化。量化的转换系数是由熵编码器600编码的熵。单元700反量化后获得量化的残差系数。然后，系数由反转换单元800反转换，以产生量化的残差块。运动补偿预测P被添加至量化的残差块来创建重构快。环路滤波器900被用以减少阻断失真的影响，然后根据一系列重构块创建重构参考帧。

一般而言，使用环路滤波器可获得比使用后处理滤波器更好的性能。

初期的环路滤波器使用基于增强的方式来减少编码失真。初期的环路滤波器在块边界附近应用低通滤波器。在本领域中，H.264/AVC标准建议并采用去块环路滤波器(DLF)。去块环路滤波器(DLF)通过执行围绕块边界的样本分析来运行，并调整每个块边界处的低通滤波器的滤波强度。然而，这些基于技术的增强不会导致显著的主观视觉质量或客观的峰值信噪比(PSNR)的改进。

还建议了基于修复的技术来优化地抑制量化噪声。优化的线性维纳滤波器(linear Wiener filter)是众所周知的抑制噪声的技术。线性维纳滤波器被建议如后处理滤波器或环路滤波器那样来减少视频中的量化噪声。可通过基于修复的技术来显著地提高客观质量。维纳滤波需要原始信号和噪声的自相关及交叉相关的知识，所以滤波器系数需要以视频编码方案的比特流进行传递。在解码器侧，从比特流提取滤波器系数来构建优化的维纳滤波器。由于需要大量比特数来表示滤波器系数，所以一个优化的自适应环路滤波器(ALF)仅用于一帧。ALF可整体地减少每帧的平均失真，但ALF不适合帧内的不同局部区域。

已开发出了虑及帧内不同局部区域的多种自适应方法。三维块匹配(BM3D)方法使用维纳滤波器阈值来对通过块匹配来分组的3D离散余弦转换(DCT)系数进行修复，该方法还具有在图像去噪上所获得的优越性能。在Jun Xu、Yunfei Zheng、Peng Yin、Joel sole、Cristina Gomila和Dapeng Wu的“Sparsity-based Deartifacting Filtering in Video Compression(用于压缩视频的基于稀疏性的假像滤波)”，IEEE Int.Conf.Image Process(ICIP2009)，Cairo，Egypt，Nov.2009中示出的BM3D方法仅在编码帧内作为后处理工具有良好作用。已发现了使用BM3D方法作为用于编码帧内和编码帧间的环路滤波器的有效方式。