[发明专利]用于视频编解码的多个量化矩阵集合的方法

说明书

本发明公开了一种用于处理视频数据的变换块的方法和装置，由视频编码器或视频解码器执行。确定多个量化矩阵集合，其中每个量化矩阵集合包括对应于不同块类型的一个或多个量化矩阵。对于对应于当前图像中的当前块的变换块，为变换块从多个量化矩阵集合确定选择的量化矩阵集合。使用来自于选择的量化矩阵集合的对应量化矩阵将量化处理或去量化处理应用于变换块。

技术领域

本发明有关于视频编解码。更具体地，本发明涉及用于视频编解码的多个量化矩阵集合(multiple quantization matrix sets)，以改善编解码性能。

背景技术

视频数据需要大量存储空间来存储或需要宽带宽(wide bandwidth)来传输。随着不断增长的高分辨率和更高的帧率，如果视频数据以未压缩的形式存储或传输，则存储或传输带宽要求将是巨大的。因此，通常使用视频编码技术以压缩格式来存储或传输视频数据。使用较新的视频压缩格式(例如H.264/AVC和新兴的HEVC(高效视频编码)标准)大大提高了编码效率。

图1示出了包含变换编码的示例性自适应帧间/帧内视频编解码系统。对于帧间预测，运动估计(Motion Estimation，ME)/运动补偿(Motion Compensation，MC)112用于基于来自其他图像的视频数据来提供预测数据。开关114选择帧内预测110或帧间预测数据，并且将选择的预测数据提供给加法器116以形成预测误差，也称为残差。接着通过变换(Transform，T)118和随后的量化(Quantization，Q)120来处理预测误差。然后，变换和量化的残差由熵编码器122编码，以包括在对应于压缩视频数据的视频比特流中。当使用帧间预测模式时，也必须在编码器端重建参考图像。因此，通过逆量化(Inverse Quantization，IQ)124和逆变换(Inverse Transformation，IT)126处理变换和量化的残差以恢复残差。然后在重建(REC)128处将残差添加回预测数据136以重建视频数据。重建的视频数据存储在参考图像缓冲器134中并用于预测其他帧。然而，在将视频数据存储到参考图像缓冲器134中之前，可以将环路滤波器130(例如，去块滤波器和/或样本自适应偏移SAO)应用于重构的视频数据。

对于利用变换编码的编解码系统，量化矩阵(quantization matrix，QM)已被用作对底层视频数据(underlying video data)施加主观质量测量(subjective qualitymeasurement)的手段。具体地，量化矩阵用在视频编解码系统中，用于控制变换单元(transform unit，TU)中不同频率上的量化失真的分布。量化矩阵通常被设计为考虑人类视觉系统(human visual system，HVS)的对比敏感度函数(contrast sensitivityfunction，CSF)。心理视觉实验(psychovisual experiments)已经发现，对亮度的感知灵敏度随每度视角的空间变化周期(cycles/degree)的空间频率而变化，并且眼睛表现为带通滤波器，具有对向视角的约2至10每度视角的空间变化周期(cpd)的峰值响应，这取决于个别观看者和观看当时的环境条件。变换系数对应于视频数据块的频域表示。为了在空间频率上实现感知上均匀的量化，可以根据在其相关频率范围上的感知灵敏度，设计量化矩阵以对与变换系数相关的每个频率信道进行加权(weight)。可以采用相应的量化矩阵来对解码器处的去量化的变换系数(de-quantized transform coefficient)进行逆加权(inversely weight)。