[发明专利]量化模式、图像编码、解码方法、编码器、解码器及系统

说明书

技术领域

本发明实施例涉及编解码技术，尤其涉及一种量化模式、图像编码、解码方法、编码器、解码器及系统。

背景技术

在图像编解码技术中，针对图像的编码通常需要将图象分成编码块后再进行编码处理。对于分为编码块的图像经过正交变换处理将得到相应的块变换系数，所述的块变换系数再经过量化取整计算，以及熵编码便可以最后得到该图像对应的压缩编码后的码流，从而实现了针对图像的编码操作。

由于在一个序列中的图像内容并不是完全相同，而是会有较大的变化，即在同一个图像序列中图像的细节各不相同，因此，如果对于整个序列均采用同一个量化矩阵实现量化处理，显然无法达到最佳的量化编码后的图像主观质量。同样，对于一个序列中的某一幅图像，图像的各个区域的内容也也各不相同，对同一幅图像的各个区域或宏块采用相同的量化质量，也不能达到最佳的量化编码后的图像主观质量。

宏块级自适应量化编码技术就是提供一种宏块量化编码方法，使图像编码过程中，宏块量化质量可以根据每个宏块图像内容不同而改变。现有技术中提供了一种宏块级自适应量化编码技术，在编码过程中利用邻近块已编码信息预测当前块特征的技术，从而在量化中根据预测的宏块特征选择不同的宏块量化质量。邻近块已编码信息包括邻近块的分块模式信息、预测信息、运动矢量信息等，这些信息可以反映当前块的图像特征。如图1所示，为现有技术中宏块的示意图，其中当前块为E，E的邻近块为A、B、C和D，块E和块A、B、C、D的块尺寸可以相同，也可以不同。当前块E垂直方向的邻近块为A与D，水平方向的邻近块为B与D或者C与D。E的相邻边界块称为E的直接邻近块，E的相邻边界块的邻近块称为E的间接邻近块。

如图2所示，为现有技术中编解码系统的示意图，其中编码器1包括变换模块2、缩放或量化模块3、第一量化模式决策模块4和熵编码模块5，解码器6包括熵解码模块7、逆缩放或反量化模块8、第二量化模式决策模块9和逆变换模块10，其中第一量化模式决策模块4利用编码过程中邻近块的分块模式信息、宏块大小及预测信息等参数信息，在对当前块进行量化前，根据判断当前块是否为细节区域的结果来决策当前块的量化模式。

现有技术的编解码方法将量化模式划分为以下几类：

量化模式A，为默认的量化模式，在编码时采用的量化矩阵与当前默认的量化矩阵相同；

量化模式B，为保留细节的量化模式，在编码时采用的量化矩阵使得量化后的图像保留图像细节；

量化模式C，为非细节量化模式，量化后的图像无需保留图像细节。

根据人的视觉特性，所述的决策当前块的量化模式一般需要遵循以下几种准则：

(1)当前块为图像的细节区域，则采用的量化模式应保留较多的高频信息，即采用高质量的量化模式；

(2)当前块为图像的运动边缘部分，则采用的量化模式应保留较多的高频信息，即采用高质量的量化模式；

(3)当前块为运动比较剧烈的区域，客观质量的适当下降不会对主观质量产生很大的影响，则可以采用较粗糙的量化模式，即采用低质量的量化模式。

所述的量化模式决策实际是满足以上决策准则的一组判决规则，根据不同的帧类型、不同的邻近块编码信息来判决当前的块采用的量化质量，判决结果即是当前块的量化模式。

具体的说，在实际编码过程中，第一量化模式决策模块4利用邻近块的分块模式信息、宏块大小及预测信息等参数信息，通过预先设定的准则，决策当前块的量化模式。所述设定的准则为根据邻近块的参数信息情况设定对应的量化模式。

上述现有技术至少存在以下问题：

(1)编码器1和解码器6中均包括量化模式决策模块，即编码和解码方法中均需要执行量化模式决策算法，增加了解码器的计算负担和实现成本；

(2)固定的量化模式的决策算法决定了量化模式的结果，使得该编码方法不具灵活性。

发明内容

本发明实施例提出了一种量化模式、图像编码、解码方法、编码器、解码器及系统，使得解码时可根据解码码流获取量化模式，降低了在解码端进行量化模式决策的运算复杂度。

本发明实施例提供了一种量化模式编码方法，包括：

根据当前编码块的量化模式，得到量化模式码流值；

将所述量化模式码流值写到图像码流中。

本发明实施例提供了一种量化模式解码方法，包括：

从图像码流中获取当前解码块的量化模式码流值；

根据所述量化模式码流值，得到当前解码块的量化模式。

本发明实施例提供了一种量化模式编码器，包括：