[发明专利]用于变换系数级编码的上下文建模技术有效
申请号: | 201280035145.4 | 申请日: | 2012-07-16 |
公开(公告)号: | CN103650510B | 公开(公告)日: | 2018-05-22 |
发明(设计)人: | 娄健;金在勋;王利民 | 申请(专利权)人: | 谷歌技术控股有限责任公司 |
主分类号: | H04N19/61 | 分类号: | H04N19/61;H04N19/13;H04N19/176;H04N19/70;H04N19/18;H04N19/129;H04N19/184 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 李宝泉;周亚荣 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 变换 系数 编码 上下文 建模 技术 | ||
在一个实施例中,提供了用于编码视频数据的方法,所述方法包括接收包括变换系数的二维阵列的变换单元以及沿着单级扫描顺序处理该二维阵列的变换系数。该处理包括为沿着单级扫描顺序的每个非零变换系数选择一个或多个上下文模型以用于编码该非零变换系数的绝对级,其中该选择基于沿着单级扫描顺序先前编码的一个或多个变换系数。
相关申请的交叉引用
本申请根据美国法典第35条119(e)款要求标题为“CONTEXT MODELING FOR LEVELCODING IN CABAC”、于2011年7月15日提交的美国临时申请No.61/508,595和标题为“WAVEFRONT SCAN AND RELATED CONTEXT MODELING”、于2011年11月8日提交的美国临时申请No.61/557,299的权益和优先权。这些申请的全部内容通过引用被包含在此以用于所有目的。
背景技术
视频压缩(即,编码)系统一般地针对大多数压缩操作采用块处理。块是一组邻近像素并且被认为是用于压缩目的的“编码单元”。理论上,较大的编码单元大小被优选成利用中间邻近像素当中的相关性。诸如运动图像专家组(MPEG)-1、MPEG-2以及MPEG-4的特定视频编码标准使用4x4、8x8或16x16个像素的编码单元大小(被称为宏块)。
高效率视频编码(HEVC)是同样采用块处理的替代性视频编码标准。如图1中所示,HEVC将输入图片100分割成称为最大编码单元(LCU)的方形块。每个LCU能够和128x128个像素一样大,并且能够被分割成称为编码单元(CU)的较小方形块。例如,LCU能够被分成四个CU,每个都是LCU的大小的四分之一。CU能够被进一步分成四个较小的CU,每个都是原始CU的大小的四分之一。能够重复这个分割过程直到满足特定准则为止。图2图示了被分割成七个CU(202-1、202-2、202-3、202-4、202-5、202-6以及202-7)的LCU200。如所示,CU202-1、202-2以及202-3每个都是LCU200的大小的四分之一。另外,LCU200的右上象限被分成四个CU202-4、202-5、202-6以及202-7,其每个都是象限的大小的四分之一。
每个CU包括一个或多个预测单元(PU)。图3图示了包括PU302-1、302-2、302-3以及302-4的示例CU分割300。PU被用于CU分割300的空间或时间预测编码。例如,如果CU分割300在“帧内”模式下被编码,则每个PU302-1、302-2、302-3以及302-4具有它自己的预测方向以用于空间预测。如果CU分割300在“帧间”模式下被编码,则每个PU302-1、302-2、302-3以及302-4具有它自己的(一个或多个)运动矢量和关联的(一个或多个)参考图片以用于时间预测。
另外,PU的每个CU分割都与一组变换单元(TU)相关联。像其它视频编码标准一样,HEVC对残差数据应用块变换以使块内的像素解相关并且将块能压缩成低阶变换系数。然而,不像对宏块应用单个4x4或8x8变换的其它标准,HEVC能够对单个CU应用不同大小的一组块变换。要应用于CU的该组块变换由它关联的TU来表示。通过示例,图4图示了具有关联的一组TU402-1、402-2、402-3、402-4、402-5、402-6以及402-7的图3的CU分割300(包括PU302-1、302-2、302-3以及302-4)。这些TU指示七个单独的块变换应该被应用于CU分割300,其中每个块变换的范围由每个TU的位置和大小来定义。与特定CU相关联的TU的配置能够基于各种准则而不同。
一旦已经关于特定TU应用了块变换操作,导致变换系数就被量化以降低系数数据的大小。所量化的变换系数然后被熵编码,导致最终一组压缩比特。HEVC当前提供被称为基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)的熵编码方案。CABAC由于它基于先前编码的符号统计自适应地选择用于算术地编码输入符号的上下文模型(即,概率模型)的能力导致能够提供有效压缩。然而,CABAC中的上下文模型选择(被称为上下文建模)是复杂的,并且需要比其它压缩方案显著更多的处理能力以用于编码/编码。
发明内容
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