[发明专利]一种增强型帧内预测模式编码方法无效

专利信息
申请号: 200510018489.6 申请日: 2005-03-31
公开(公告)号: CN1674680A 公开(公告)日: 2005-09-28
发明(设计)人: 朱光喜;戴声奎;刘文予;喻莉 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: H04N7/34 分类号: H04N7/34;H04N7/26
代理公司: 华中科技大学专利中心 代理人: 曹葆青
地址: 430074湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明属于信号处理中的视频编解码领域,涉及一种增强型帧内预测模式编码方法。其特点在于:利用相邻图像块的纹理的空间相关性,根据相邻块之间最佳预测模式的关系,统计确定视频的最有可能预测模式表,从而提高帧内编码时预测精度。本发明方法包括:统计相邻块之间最佳预测模式的关系,建立最有可能预测模式查找表;在编码端,根据左邻块和上邻块的预测模式查表得出当前块的最有可能预测模式,然后进行相应的帧内预测编码操作;在解码端,根据左邻块和上邻块的预测模式查表得出当前块的最有可能预测模式,然后进行相应的帧内预测解码操作。本发明所提出的方法简单易行,能有效增加帧内编码时预测精度,从而提高视频的编码效率。
搜索关键词: 一种 增强 型帧内 预测 模式 编码 方法
【主权项】:
1、一种增强型帧内预测模式编码方法,首先建立最有可能预测模式查找表;在编码端根据该查找表对帧内预测的每个块进行编码;在解码端根据该查找表对帧内预测的每个块进行解码;建立最有可能预测模式查找表的步骤为:(A1)将测试序列对应的预测模式统计表stat[9][9][9]中设置初始值为0;(A2)对每个图像块进行帧内预测编码处理:首先在AVS或H.264标准规定的每一种预测模式下,设置率失真代价变量的初始值为零,如果当前块是图像的上边缘块或左边缘块,选择均值DC预测模式作为其最有可能预测模式,写入最有可能预测模式查找表;否则进行下述处理:(A3)在AVS或H.264标准规定的每一种预测模式下计算其率失真代价值,选定率失真代价最小的模式C为当前块的预测模式;在当前块的左邻块的预测模式为L,其上邻块的预测模式为U时,将stat[L][U][C]中的数加1;对所有帧内预测的块重复步骤(A2)至(A3)操作,即得到该序列的预测模式统计表stat[9][9][9];(A4):重复上述步骤(A1)至(A3)对典型测试序列进行统计,每个测试序列到一张预测模式统计表,将各统计表的对应项相加得预测模式统计总表stat_all[9][9][9];(A5):分别令左邻块预测模式L和上邻块预测模式U为0至8的所有整数,在每种L和U的组合下,按以下方法确定当前块最有可能预测模式:对每个给定的L和U,找出stat_all[L][U][i],i=0、1、......、8中的最大值为stat_all[L][U][C],其中C就是该组合下当前块的最有可能预测模式,将C写入最有可能预测模式查找表的mpm[L][U];对帧内预测的每个块进行编码的步骤为:(B1)根据上邻块和左邻块的预测模式,查上述最有可能预测模式查找表得出当前块的最有可能预测模式:设当前块的左邻块的预测模式为L、上邻块的预测模式U,如果当前图像块为上边缘块或左边缘块,则Cp=DC;否则当前块的最有可能预测模式Cp=mpm[L][U];(B2)计算当前块在每一种预测模式下的代价,选择最佳的预测模式:分别在AVS标准或H.264标准规定的9种可能的预测模式下,设置率失真代价值的初始值,然后计算当前块的率失真代价值;选定率失真代价最小的模式为当前块的预测模式C;(B3)以选定的预测模式C对当前块编码:首先计算当前块的原始象素值和该预测模式C下的预测值之间的差值,得到当前块的残差图像;再对残差图像块进行整数变换和量化;对计算量化后的变换系数进行熵编码;(B4)将预测模式信息写入码流:为每个4×4块设定标志位f,如果Cp=C,则令f=1,否则f=0,将标志位f用1比特写入码流;用变量R表示当前要写入的模式信息:如果当前块的预测模式C小于最有可能预测模式Cp,则R=C,否则R=C-1,将R对应的三位二进制数写入码流;(B5)将熵编码后的信息写入码流;对帧内预测的每个4×4块进行解码的步骤为:(C1)从码流中读取图像块的帧内编码信息,包括标志位f和模式信息R;(C2)确定当前块的最有可能预测模式Cp:如果当前块为当前帧图像的左边缘块或上边缘块,则Cp为DC模式;否则设当前块的左邻块的预测模式为L、上邻块的预测模式U,则Cp为预测模式查找表中表项mpm[L][U]的值。(C3)确定当前图像块的帧内预测模式C:如果标志位f=1,则C=Cp;否则进行如下处理:如果模式信息R小于Cp,则C=R;否则C=R+1;(C4)重建当前图像块:根据预测模式C进行图像块象素的预测;对图像块数据进行熵解码得到变换系数,然后对变换系数进行反量化、反变换;最后得到重建的图像块。
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