[发明专利]一种基于n-bit截尾量化和块内二维预测的参考帧压缩方法有效
申请号: | 201310144865.0 | 申请日: | 2013-04-24 |
公开(公告)号: | CN103248891A | 公开(公告)日: | 2013-08-14 |
发明(设计)人: | 范益波;尚青;刘聪;曾晓洋 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;H04N7/34 |
代理公司: | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陆飞;盛志范 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 bit 量化 二维 预测 参考 压缩 方法 | ||
技术领域
本发明属于数字视频信号编解码技术领域,针对于HEVC视频标准,具体涉及参考帧压缩的算法。
背景技术
HEVC(High efficiency video coding)是由国际电信组织(ITU)和运动图像专家组(MPEG)联合制定而成的最新国际视频编码标准。相对于旧的H.264标准,HEVC具有更高的压缩效率,更适合超高分辨率视频的编码,但其计算量与复杂度也剧增,巨大的外存访问量严重降低了系统的速度,增加了系统功耗。对于编解码器来说,外存的访问主要来自参考帧与播放帧的读写,要降低系统外存访问带宽,就要从此处如手。
参考帧压缩是解决上述问题的一种有力手段,它对存储在外存的参考帧进行快速高效的压缩,减少参考帧传输时的数据量,从而降低系统带宽。该方法可以无缝的嵌入到任何视频编解码器中,不会对原始视频编解码器结构产生太大影响。附图1中阐述了参考帧压缩模块系统中的位置:1-1为原始视频流的读入,1-2为压缩后的数据存向外存,1-3为编码器重构图像进入参考帧压缩器,1-4为参考帧解压器从外存读入压缩后的参考帧,1-5为将解压好的参考帧送向编码器。可见,该模块的加入不会影响原始编码器的结构。
参考帧数据的形式一般为原始的YUV像素。参考帧在解码器中主要用于运动补偿(Motion Compensation),在编码器中用于运动估计(Motion estimation)和运动补偿。在进行运动估计、运动补偿时,编码器需要将参考帧中的原始像素从外存中载入到运动估计模块中进行运动估计。如果使用了参考帧压缩技术,存储在外存中的数据为已经压缩过的,这样载入参考帧时就能大大降低数据量,从而达到降低带宽的目的。从外存中载入的已压缩后数据在使用前需要先经过解压,所以参考帧压缩模块由压缩器和解压器构成。
参考帧压缩算法有以下几点要求:
1.较高的压缩效率;
2.简单的压缩和解压算法,确保不会影响编解码器的工作速度;
3.支持数据随机访问,满足编解码器的要求;
4. 重构的参考帧无损或低损,保证编解码图像的质量;
压缩率是压缩算法的一个重要衡量依据,它定义为:
发明内容
本发明的目的在于提出一种快速高效的参考帧压缩方法,适用于HEVC视频规范所规定编解码过程,可以实现多质量层次的压缩和解码。该压缩算法主要包括两个过程:n-bit截尾量化和块内二维预测。
n-bit截尾量化是指将输入的原始N-bit像素最后n位进行截尾,即将原始的N-bit数据向右移n位(相当于对原始像素进行了量化系数为2n的量化)。移出的最后n位作为量化残差进行存储。解码时,通过使用不同位数的量化残差,可以得到不同品质的重构图像。
块内二维预测是指通过结合HEVC的帧内预测结果,在 M×M的像素块内对像素进行预测并计算残差, M为4、8、16或32,以此来减小相邻像素间的空间冗余。在进行块内二维预测时,算法需结合HEVC的帧内预测结果,通过合适映射方法将该结果映射到块内预测模式上,以达到好的预测效果,减小残差的大小,增加压缩效率。
本发明提供的一种基于n-bit截尾量化和块内二维预测的参考帧压缩方法,具体步骤如下:
(1)输入原始像素数据,并处理为M×M块为单位的存储模式,M为4、8、16或32;
(2)量化并存储量化残差:
将输入的原始的N-bit像素数据向右移n位进行截尾量化,移出的最后n位作为量化残差进行存储;
(3)上述量化后的(N-n)位作为块内预测的输入,块内预测后每个M×M块分为初始化像素P(0,0)、基本参考像素P(0,y)和P(x,0)和普通预测像素P(x,y)三种,其中x,y=1,2,3,…M-1,计算基本参考像素残差Residual(0,y)和Residual(x,0),其计算公式如式(1)、式(2)所示:
(1)
(2)
其中: P(0,y-1)表示P(0,y)上方像素点;P(x-1,0)表示P(x,0)左面的像素点;
(4) 依据HEVC编码器的帧内预测结果选择合适的块内预测模式,计算普通预测像素残差Residue(x,y),其中:
所述块内预测模式如表1所示:
表1:块内预测模式
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