[发明专利]解码代表图像序列的编码数据流的方法和编码图像序列的方法有效
申请号: | 201080033641.7 | 申请日: | 2010-07-29 |
公开(公告)号: | CN102474608A | 公开(公告)日: | 2012-05-23 |
发明(设计)人: | D.索罗;E.弗朗索瓦;J.维隆;F.雷卡普 | 申请(专利权)人: | 汤姆森特许公司 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;H04N7/32 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 吕晓章 |
地址: | 法国伊西*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 解码 代表 图像 序列 编码 数据流 方法 | ||
技术领域
本发明涉及图像编码的一般领域。更具体地说,本发明涉及解码代表图像序列的编码数据流的方法以及编码图像序列的方法。
背景技术
将图像序列编码成编码数据流的大多数方法以及解码这种流的方法使用时间预测或图像间预测和等效地使用空间预测或图像内预测。图像内预测或图像间预测使得能够改进图像序列的压缩。它包含针对当前块生成预测块,并编码当前块与预测块之间的也称作残差块的差值。预测块与当前块的相关性越高,编码当前块所需的位数越少,并因此压缩越有效。但是,当序列的图像之间(相应地在当前图像中)存在光度(luminosity)变化时,图像间(相应地图像内)预测丧失了其效率。这样的光度变化是由例如照度(illumination)的改变、渐变(fade)效果、闪烁等引起的。
考虑到光度变化的编码/解码图像序列的方法是已知的。因此,在ISO/IEC14496-10文件中描述的MPEG-4 AVC/H.264标准的框架内,已知在光度变化的情况下,使用加权预测方法以改进压缩。为此目的,MPEG-4 AVC/H.264标准使得能够按图像切片在流中显性发送加权预测参数,一个图像切片包含一个或多个像素块。因此,以相同方式将借助加权预测参数或一组几个加权预测参数的照度校正应用于与该加权预测参数或该组加权预测参数相关联的图像切片的所有块。例如,如图1所示,通过使用诸如运动矢量MV之类的运动数据项计算当前块Bc的平均值和与该当前块相关联的参考块Br的平均值之间的比值为当前块Bc确定加权预测参数。如果运动矢量MV具有低于像素的精度水平,则内插块Br。一个块的平均值是例如与该块的像素相关联的亮度(luminance)值的平均值。参考块是例如在运动估计步骤期间确定的。当根据与当前块相关联的值确定当前块的亮度变化时,这样的预测方法是精确的。但是,就位速率而言,这样的方法是昂贵的,因为这意味着按图像切片并因此潜在地按块在流中发送一组加权预测参数。
校正局部光度变化以便在编码器侧和解码器侧以相同方式局部确定加权预测参数在本领域也是已知的。在这种情况下,不在流中显性发送加权预测参数。例如,参考图1,通过计算当前块Bc的邻域(neighbourhood)Nc的平均值和与当前块Bc相关联的参考块Br的邻域Nr的平均值之间的比值为当前块Bc确定当前块Bc的加权预测参数。邻域的平均值是例如与所考虑的邻域的像素相关联的亮度值的平均值。Nc位于块Bc的因果邻域上。因此,Nc在Bc之前编码(相应地重构)。就位速率而言,这样的方法是廉价的,因为不在流中显性发送加权预测参数,而是在编码器侧和解码器侧以相同方式确定它们。但是,这样的预测方法不如前面的方法精确,因为与当前块Bc相关联的(多个)加权预测参数未考虑该块的内容。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的至少一个缺点。为了这个目的,本发明涉及解码代表划分成块的图像序列的编码数据流的方法,对于当前块,该方法包含如下步骤:
-根据与当前块有关的编码数据流的第一部分的解码重构残差块;
-确定预测块;以及
-通过合并残差块和由加权预测参数加权的预测块来重构当前块。
有利的是,加权预测参数按照如下步骤确定:
-计算预测块的平均值;
-重构当前块的DC系数;
-根据预测块的平均值和DC系数计算当前块的平均值;以及
-计算作为当前块的平均值与预测块的平均值的比值的加权预测参数。
按照第一实施例变型,在计算当前块的平均值的步骤期间,通过从编码数据流中解码的初始加权预测参数加权预测块的平均值。
按照第二实施例变型,在计算当前块的平均值的步骤期间,通过等于当前块的邻域的平均值和与所述当前块相关联的参考块的相应邻域的平均值之间的比值的初始加权预测参数来加权预测块的平均值。
本发明还涉及编码划分成块的图像序列的方法,对于当前块,该方法包含如下步骤:
-确定当前块的预测块;
-通过从当前块中提取由加权预测参数加权的预测块来确定残差块;以及
-编码残差块。
有利的是,加权预测参数按照如下步骤确定:
-计算预测块的平均值和当前块的平均值;
-计算当前块的平均值与预测块的平均值之间的预测误差;
-根据预测块的平均值和相继量化和去量化的预测误差计算当前块的校正平均值;以及
-计算作为重构当前块的平均值与预测块的平均值之间的比值的加权预测参数。
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