[发明专利]一种亮度块帧内预测模式选择方法有效
申请号: | 200810016850.5 | 申请日: | 2008-06-13 |
公开(公告)号: | CN101309408A | 公开(公告)日: | 2008-11-19 |
发明(设计)人: | 刘微;彭玉华;裴雷;游娜 | 申请(专利权)人: | 青岛海信电子产业控股股份有限公司 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;H04N7/34;H04N7/50;H04N11/04 |
代理公司: | 青岛联智专利商标事务所有限公司 | 代理人: | 邵新华 |
地址: | 266100山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 亮度 块帧内 预测 模式 选择 方法 | ||
技术领域
本发明涉及视频编解码领域,尤其涉及一种亮度块帧内预测模式选择方法。
背景技术
AVS视频编解码标准的帧内预测以8×8块为单位,一共支持5种亮度帧内预测模式和4种色度帧内预测模式。
为了提高帧内预测的压缩性能,AVS采用基于RDO(Rate Distortionoptimization,率失真优化)技术的全搜索算法,计算宏块在所有帧内预测模式组合下的RDCost(Rate Distortion cost,率失真代价),选择RDCost最小的模式组合为宏块的最佳帧内预测模式组合。
全搜索算法的实现过程如下:
1)、对色度块做所有可用模式下的帧内预测,得到相应的预测块。
2)、选择一种色度帧内预测模式,进行下面的操作:
①对亮度块做所有可用模式下的帧内预测,得到相应的预测块。
②对亮度块选择一种帧内预测模式,计算该亮度块在当前预测模式下的RDCost。
③重复步骤②,计算该亮度块在所有可用预测模式下的RDCost,选择RDCost最小的预测模式为该亮度块的最佳帧内预测模式。
④重复步骤①、②、③,直到得到当前宏块4个亮度块的最佳帧内预测模式,即得到了宏块在当前色度预测模式下的最佳帧内预测模式组合。
⑤计算宏块在当前最佳帧内预测模式组合下的RDCost。
重复步骤2),遍历所有色度帧内预测模式下的最佳帧内预测模式组合,选择宏块RDCost最小的帧内预测模式组合为该宏块的最佳帧内预测模式组合。
可以看出,在上述算法中需要遍历亮度块的全部帧内预测模式,并且RDCost本身的计算较复杂,从而导致了非常大的计算量,耗费了过多的时间。并且,不管是帧内编码图像还是帧间编码图像,都需要进行帧内预测,因此帧内预测耗费了较多的编码时间,降低了实时性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种快速的亮度块帧内预测模式的选择方法,以降低计算量,减少耗时。
为了解决上述技术问题,本发明所提出的亮度块的帧内预测模式选择方法为确定亮度块的块内平均亮度变化最慢的方向作为该亮度块的帧内预测模式;其具体包括以下步骤:
a、计算亮度块在具有方向预测模式的对应方向下有限个像素对中各像素对的绝对差值的平均值;
b、选择步骤a中得到的平均值中最小的,最小平均值所对应的预测模式作为所述亮度块的帧内预测模式。
其中,还包括计算所述亮度块在DC预测模式下的率失真代价的步骤,以及计算根据所述块内平均亮度变化最慢方向所确定的帧内预测模式下的该亮度块的率失真代价的步骤;并且,比较两个率失真代价,择其小者所对应的预测模式最终作为该亮度块的帧内预测模式。
另外,还包括以下步骤:
A、获得所述亮度块的相邻块的帧内预测模式;
B、选取步骤A所得到的帧内预测模式中模式值小的作为所述亮度块的帧内预测模式;
在通过所述块内平均亮度变化最慢方向及步骤B确定两种帧内预测模式后,分别计算所述亮度块在该两种帧内预测模式下的率失真代价,选择率失真代价小者所对应的帧内预测模式最终作为所述亮度块的帧内预测模式。
其中,还包括以下步骤:
判断所述亮度块的相邻块的帧内预测模式是否可用,若均不可用,则将DC预测模式作为所述亮度块的帧内预测模式;
在获得了通过所述块内平均亮度变化最慢方向得到的预测模式及所述DC预测模式后,分别计算所述亮度块在两种帧内预测模式下的率失真代价,选择率失真代价小者所对应的帧内预测模式最终作为所述亮度块的帧内预测模式。
其中,还包括计算所述亮度块在DC预测模式下的率失真代价的步骤,并将该率失真代价与通过所述块内平均亮度变化最慢方向及步骤B确定的两种帧内预测模式对应的率失真代价比较,择其小者所对应的预测模式最终作为所述亮度块的帧内预测模式。
另外,步骤a中所述有限个像素对中每个像素对的两个像素之间间隔像素数相等。
优选的,在获得了所述亮度块的多个备选预测模式之后,首先判断所述多个备选预测模式是否重复,若有重复,则去除对应的重复计算。
优选的,步骤a中的有限个像素对的对数为2n对,其中n为自然数。
本发明中由于通过计算亮度块的块内平均亮度变化最慢的方向作为该亮度块的帧内预测模式,因而能够大大的降低计算量,节省时间;
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