[发明专利]用于视频编解码几何划分的双向预测模式划分的方法和装置有效
申请号: | 200880111080.0 | 申请日: | 2008-10-10 |
公开(公告)号: | CN101822056A | 公开(公告)日: | 2010-09-01 |
发明(设计)人: | 尹鹏;奥斯卡·迪沃拉-埃斯科达 | 申请(专利权)人: | 汤姆逊许可公司 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;H04N7/46;H04N7/50 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 余刚 |
地址: | 法国布洛涅*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 视频 解码 几何 划分 双向 预测 模式 方法 装置 | ||
相关申请的交叉引用
本申请要求2007年10月12日提交的美国临时专利申请60/979,586的 优先权,在此将其全文并入作为参考。
技术领域
本发明总体上涉及视频编码,具体而言,涉及用于视频编解码几何划 分的双向预测模式划分(geometrically partitioned bi-predictive mode partitions)的方法和装置。
背景技术
当前主要的视频编码标准中都采用了树结构宏块划分(tree-structured macroblock partitioning)。国际电信联盟远程通信标准化组(ITU-T)的H.261 推荐标准(下文称作“H.261推荐标准”)、国际标准化组织/国际电工委员 会(ISO/IEC)的运动图像专家组MPEG-1标准(下文称作“MPEG-1标准”)、 ISO/IEC的运动图像专家组MPEG-2标准/ITU-T H.263推荐标准(下文称作 “MPEG-2标准”)只支持16X16的宏块(MB)划分。ISO/IEC的运动图像 专家组MPEG-4第2部分简单型或ITU-T H.263(+)推荐标准支持对16X16 的宏块的16X16和8X8的划分。MPEG-4 AVC标准支持树结构层级宏块划 分。16X16的宏块可以被划分为大小为16X8、8X16或8X8的宏块划分。8X8 的划分还被称为子宏块。子宏块可以被进一步分割为大小为8X4、4X8和 4X4的子宏块划分。
根据是否编码有预测(P)帧或双向预测(B)帧,利用基于树结构 的划分可以实现不同的预测结构。这些预测结构定义了MPEG-4 AVC标准 编码器和/或解码器可用的编码模式。P帧可以从第一参考帧列表进行时间 预测,B帧最多可以使用两个参考帧列表进行块划分的后向(backward)/ 前向(forward)/双向(bi-predictional)预测。更一般而言,没有指定任 何方向。而是P帧由列表0预测,B帧由列表0、列表1或者列表0加列表1预 测。为了简化说明,在下文中,简单地将列表0预测称为前向预测,将列 表1预测称为后向预测,将列表0和列表1预测称为双向预测。例如,用于P 帧和B帧的这种编码模式的实例如下:
P帧:
B帧:
其中“FWD”表示由前向预测列表或列表0的预测,“BKW”表示由 后向预测列表或列表1进行的预测,“BI”表示由前向和后向列表进行的双 向预测,“FWD-FWD”表示每个都由前向预测列表进行预测的两个预测, “FWD-BKW”表示第一个预测是由前向预测列表进行的预测而第二个预 测是由后向预测列表进行的预测。
MPEG-4 AVC标准中的帧划分(frame partition)比旧的视频编码标准 (例如MPEG-2)中采用的简单的统一块划分更高效。但是,基于树结构 的帧划分并不是没有缺陷,例如由于其不能获取两维(2D)数据的几何结 构而在某些编码环境中效率低下。为了解决这种局限性,一种现有技术的 方法(下文称为“现有方法”)被提出,以通过将二维几何考虑在内而更 好地表示和编码二维视频数据。现有方法在用于帧间预测 (INTER16X16GEO,INTER8X8GEO)和帧内预测(INTRA16X16GEO, INTRA8X8GEO)的新模式组中利用楔形划分(即将块划分为由任何直线 或曲线分开的两个区域)。
在现有方法的一个实施方式中,MPEG-4 AVC标准用作基础以并入几 何划分模式。块内的几何划分通过直线隐含的表示(implicit formulation) 建立模型。请参看图1,附图标记100表示图像块的示例性几何划分。整个 图像块用附图标记120表示,分别用附图标记130和140表示图像块120的位 于对角线150相对侧的两个划分。
因此,如下定义所述划分:
f(x,y)=xcosθ+ysinθ-ρ
其中ρ和θ分别表示:沿朝向f(x,y)对角方向从原点到分界线的距离和朝 向f(x,y)对角方向与水平坐标轴x之间的夹角。
从此公式可以直接得出,还需要考虑引入更多具有高阶几何参数的 f(x,y)模型。
对每个块像素进行分类,从而:
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