[发明专利]基于加权量化的视频压缩编解码方法及编解码器

权利要求书

1.一种基于加权量化的视频压缩编解码方法，包括编码过程，其特征在于，所述编码过程包括： 

提取待编码图像的属性分量，将所述属性分量划分成若干属性块； 

对所述属性块进行预测得到残差块，对所述残差块进行变换得到所述残差块中各频点的变换系数； 

从预设加权量化矩阵集中选取一个默认矩阵，使用所述默认矩阵对所述频点的初始量化步长进行加权计算得到加权量化步长矩阵； 

使用所述加权量化步长矩阵对所述变换系数进行量化，得到量化块，将所述量化块写入码流，并根据所述量化块的值，确认写入所述码流的其他信息。 

2.如权利要求1所述的基于加权量化的视频编解码方法，其特征在于，若所述量化块为全零矩阵，则不将所述默认矩阵的编号信息写入所述码流，否则，将所述默认矩阵的编号信息写入所述码流。 

3.如权利要求2所述的基于加权量化的视频编解码方法，其特征在于，所述预设加权量化矩阵集包括： 

4×4默认矩阵1: 

和/或4×4默认矩阵2： 

和/或4×4默认矩阵3： 

和/或8×8默认矩阵1： 

和/或8×8默认矩阵2： 

和/或8×8默认矩阵3： 

。

4.如权利要求3所述的基于加权量化的视频压缩编解码方法，其特征在于，所述预设加权量化矩阵集还包括：16×16默认矩阵和/或32×32默认矩阵； 

所述16×16默认矩阵和所述32×32默认矩阵通过公式 

计算获得； 

其中WQ₈(x,y)为8×8默认矩阵中(x,y)位置的值，WQ(i,j)为推导得到的加权矩阵中(i,j)位置的值，k为目标矩阵宽度除以8的倍数，a、b、c和d为常数。 

5.如权利要求4所述的基于加权量化的视频压缩编解码方法，其特征在于，所述预设加权量化矩阵集还包括：2^e×2^e＋2默认矩阵和/或2^e＋2×2^e默认矩阵，所述2^e×2^e＋2默认矩阵和所述2^e＋2×2^e默认矩阵使用2^e＋2默认矩阵进行推导，其中e=1,2,3； 

推导公式为：WQ’(i,j)＝WQ(i*m,j*n)； 

其中WQ(i*m,j*n)为默认矩阵中(i*m,j*n)位置的系数值，WQ’(i,j)为默认矩阵中(i,j)位置的系数值,m为用于推导的正方形矩阵的宽度同推导的目标矩阵的宽度的比值，n为用于推导的正方形矩阵的高度同推导的目标矩阵的高度的比值。 

6.如权利要求3至5中任一项所述的基于加权量化的视频压缩编解码方法，其特征在于，所述预设加权量化矩阵集还包括将所述预设加权量化矩阵集中任意一个默认矩阵乘以A得到的新默认矩阵，其中A为一个常数。 

7.如权利要求1至5中任一项所述的基于加权量化的视频压缩编解码方法，其特征在于，还包括解码过程，所述解码过程包括： 

根据预测信息进行预测，得到预测块； 

从所述码流中解析得到所述量化块； 

根据所述量化块的值，确认是否解析写入所述码流的其他信息，并重建属性块。 

8.如权利要求7所述的基于加权量化的视频编解码方法，其特征在于，所述解码过程还包括： 

若所述量化块为全零矩阵，则所述预测块为重建的所述属性块； 

否则，根据所述默认矩阵的所述编号信息得到所述默认矩阵，使用所述默认矩阵对每个频点初始的反量化步长进行加权计算得到加权反量化步长矩阵； 

使用所述加权反量化步长矩阵对所述量化块进行反量化，得到反变换块； 

对所述反变换块进行反变换得到所述残差块，将所述残差块与所述预测块相加得到重建的所述属性块。