[发明专利]视频编解码的方法、装置及存储介质有效
| 申请号: | 202080009190.7 | 申请日: | 2020-01-24 |
| 公开(公告)号: | CN113302932B | 公开(公告)日: | 2023-10-03 |
| 发明(设计)人: | 李贵春;李翔;许晓中;刘杉 | 申请(专利权)人: | 腾讯美国有限责任公司 |
| 主分类号: | H04N19/44 | 分类号: | H04N19/44;H04N19/105;H04N19/176;H04N19/51;H04N19/513;H04N19/577 |
| 代理公司: | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人: | 徐文静;陈世华 |
| 地址: | 美国加利福尼亚州*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 视频 解码 方法 装置 存储 介质 | ||
本公开的各方面提供用于视频编码/解码的方法和装置。在一些示例中,一种用于视频解码的装置包括接收电路和处理电路。处理电路从已编码视频码流中对当前块的预测信息进行解码。预测信息用于指示针对帧间预测的第一双向预测模式的使用。然后,处理电路基于针对帧间预测的第一双向预测模式的使用确定第二双向预测模式的参数,并根据第一双向预测模式以及确定的第二双向预测模式的参数重建当前块的样本。
交叉引用
本申请要求于2020年1月23日提交的美国专利申请第16/750,947号,“视频编解码的方法和装置(METHOD AND APPARATUS FOR VIDEO CODING)”的优先权,该申请要求于2019年1月25日提交的美国临时申请第62/797,152号,“对称MVD模式和广义双向预测(SYMMETRIC MVD MODE AND GENERALIZED BI-PREDICTION)”的优先权。这些先前申请的全部公开内容在此通过引用整体结合在本文中。
技术领域
本申请描述总体上涉及视频编解码的实施例。
背景技术
本文所提供的背景描述旨在整体呈现本申请的背景。在背景技术部分以及本说明书的各个方面中所描述的目前已署名的发明人的工作所进行的程度,并不表明其在本申请提交时作为现有技术,且从未明示或暗示其被承认为本申请的现有技术。
通过具有运动补偿的帧间图片预测技术,可以进行视频编码和解码。未压缩的数字视频可包括一系列图片,每个图片具有例如1920×1080亮度样本及相关色度样本的空间维度。所述系列图片具有固定的或可变的图片速率(也非正式地称为帧率),例如每秒60个图片或60Hz。未压缩的视频具有非常大的比特率要求。例如,每个样本8比特的1080p60 4:2:0的视频(1920x1080亮度样本分辨率,60Hz帧率)要求接近1.5Gbit/s带宽。一小时这样的视频就需要超过600GB的存储空间。
视频编码和解码的一个目的,是通过压缩减少输入视频信号的冗余信息。视频压缩可以帮助降低对上述带宽或存储空间的要求,在某些情况下可降低两个或更多数量级。无损和有损压缩,以及两者的组合均可采用。无损压缩是指从压缩的原始信号中重建原始信号精确副本的技术。当使用有损压缩时,重建信号可能与原始信号不完全相同,但是原始信号和重建信号之间的失真足够小,使得重建信号可用于预期应用。有损压缩广泛应用于视频。容许的失真量取决于应用。例如,相比于电视应用的用户,某些消费流媒体应用的用户可以容忍更高的失真。可实现的压缩比反映出:较高的允许/容许失真可产生较高的压缩比。
运动补偿可以是一种有损压缩技术,且可涉及如下技术:来自先前重建的图片或重建图片一部分(参考图片)的样本数据块在空间上按运动矢量(下文称为MV)指示的方向移位后,用于新重建的图片或图片部分的预测。在某些情况下,参考图片可与当前正在重建的图片相同。MV可具有两个维度X和Y,或者三个维度,其中第三个维度表示使用中的参考图片(后者间接地可为时间维度)。
在一些视频压缩技术中,应用于某个样本数据区域的MV可根据其它MV来预测,例如根据与正在重建的区域空间相邻的另一个样本数据区域相关的、且按解码顺序在该MV前面的那些MV。这样做可以大大减少编码MV所需的数据量,从而消除冗余信息并增加压缩量。MV预测可以有效地进行,例如,当对从相机导出的输入视频信号(称为自然视频)进行编码时,存在一种统计上的可能性,即面积大于单个MV适用区域的区域,会朝着类似的方向移动,因此,在某些情况下,可以用邻近区域的MV导出的相似运动矢量进行预测。这导致针对给定区域发现的MV与根据周围MV预测的MV相似或相同,并且在熵编码之后,又可以用比直接编码MV时使用的比特数更少的比特数来表示。在某些情况下,MV预测可以是对从原始信号(即样本流)导出的信号(即MV)进行无损压缩的示例。在其它情况下,MV预测本身可能是有损的,例如由于根据几个周围MV计算预测值时产生的取整误差。
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