[发明专利]帧内预测单元划分方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种帧内预测单元划分方法，其特征在于，包括：

获取重点预测目标，所述重点预测目标包括人和/或车辆；

根据所述重点预测目标，确定当前图像中的目标区域和背景区域；

获取所述目标区域和所述背景区域对应的精细度需求；

按照所述目标区域和所述背景区域对应的精细度需求，分别对所述目标区域和所述背景区域进行预测单元划分；

所述精细度需求包括尺寸要求；

所述按照所述目标区域和所述背景区域对应的精细度需求，分别对所述目标区域和所述背景区域进行预测单元划分，包括：

从所述当前图像中选取一个待划分的像素块作为当前像素块；

判断所述当前像素块的尺寸是否满足所述当前像素块所属的区域类别对应的尺寸要求；其中，所述区域类别包括所述目标区域和所述背景区域；

如果是，则计算所述当前像素块的拉格朗日代价和所述当前像素块划分后的拉格朗日代价；

判断所述当前像素块划分后的拉格朗日代价是否小于所述当前像素块的拉格朗日代价；

如果是，则将所述当前像素块划分为四个子块；

所述判断所述当前像素块的尺寸是否满足所述当前像素块所属的区域类别对应的尺寸要求，包括：

当所述当前像素块属于所述目标区域时，判断所述当前像素块的尺寸是否小于第一尺寸；如果是，确定所述当前像素块的尺寸满足所述目标区域对应的尺寸要求；

当所述当前像素块属于所述背景区域时，判断所述当前像素块的尺寸是否小于第二尺寸；如果是，确定所述当前像素块的尺寸满足所述背景区域对应的尺寸要求；

其中，所述第一尺寸小于所述第二尺寸。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述重点预测目标，确定当前图像中的目标区域和背景区域，包括：

在所述当前图像中检测所述重点预测目标；

将检测到所述重点预测目标的区域标记为所述目标区域，将未检测到所述重点预测目标的区域标记为所述背景区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述当前图像中检测所述重点预测目标，包括：

确定所述重点预测目标对应的检测算法；其中，所述检测算法包括人脸检测算法、行人检测算法、车牌检测算法、车辆检测算法和运动目标检测算法中的一种或多种；

采用所述检测算法，在所述当前图像中检测所述重点预测目标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述当前像素块的拉格朗日代价，包括：

从多种预测模式中选取对所述当前像素块的预测残差最小的第一模式；

根据所述当前像素块所属的区域类别、所述第一模式对应的编码流比特数和预测残差，计算所述当前像素块的拉格朗日代价。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过以下公式计算所述当前像素块的拉格朗日代价：

J＝D+λ·R，

其中，J表示所述当前像素块的拉格朗日代价，D表示与所述预测残差对应的失真值，R表示所述编码流比特数，λ表示与所述当前像素块所属的区域类别对应的编码流比特数权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算所述当前像素块划分后的拉格朗日代价，包括：

分别将所述当前像素块划分后的四个子块作为当前像素块，计算每个所述子块的拉格朗日代价；

计算四个所述子块的拉格朗日代价之和，将计算得到的和值作为所述当前像素块划分后的拉格朗日代价。