[发明专利]视频压缩自适应量化与反量化方法

说明书

本发明涉及一种视频压缩自适应量化与反量化方法，(a)获取量化单元各像素的预测残差；(b)根据所述预测残差、量化模板、第一补偿模板获得量化残差和第一率失真优化；(c)根据所述量化残差和第二补偿模板获得第二率失真优化；(d)比较所述第一率失真优化和所述第二率失真优化，若所述第一率失真优化小于等于所述第二率失真优化，则设置补偿标识为不进行第二补偿处理；否则设置所述补偿标识为进行第二补偿处理；(e)将所述补偿标识、所述量化残差写入码流。本发明实施例本发明通过增加一次补偿处理，并通过比较两次补偿后和一次补偿的结果获得损失较小的方式进行量化和反量化，使视频图像的量化损失进一步降低，且该方法简单易行。

技术领域

本发明属于视频压缩领域，具体涉及一种视频压缩自适应量化与反量化方法。

背景技术

视频图像数据有极强的相关性，也就是说有大量的冗余信息。其中冗余信息可分为空域冗余信息和时域冗余信息。压缩技术就是将数据中的冗余信息去掉(去除数据之间的相关性)，压缩技术包含帧内图像数据压缩技术、帧间图像数据压缩技术和熵编码压缩技术。

随着视频质量的要求越来越高，对视频压缩编码技术的要求也越来越高，视频编码压缩主要由4个部分组成，包含：预测，量化，码控，熵编码。其中量化和码控是有损压缩特有的。量化作为一个重要的模块，根据码率控制得到的QP，对预测残差进行量化。

如何进一步减小量化和反量化后图像的损失程度一直为视频压缩技术不断研究的方向。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种视频压缩自适应量化与反量化方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明实施例提供了一种视频压缩自适应量化方法，包括如下步骤：

(a)获取量化单元各像素的预测残差、量化模板、第一补偿模板、第二补偿模板；

(b)根据所述预测残差、所述量化模板、所述第一补偿模板获得量化残差和第一率失真优化；

(c)根据所述量化残差和所述第二补偿模板获得第二率失真优化；

(d)比较所述第一率失真优化和所述第二率失真优化，若所述第一率失真优化小于等于所述第二率失真优化，则设置补偿标识为不进行第二补偿处理；否则设置所述补偿标识为进行第二补偿处理；

(e)将所述补偿标识、所述量化残差写入码流。

在本发明一个实施例中，步骤(b)包括：

(b1)根据所述预测残差、所述量化模板、所述第一补偿模板获得量化残差、第二反量化残差、第一残差损失；

(b2)根据所述量化残差和所述第一残差损失计算第一率失真优化。

在本发明一个实施例中，步骤(b1)包括：

(b11)根据所述预测残差、所述量化模板获得所述量化残差；

(b12)根据所述量化残差、所述量化模板获得第一反量化残差；

(b13)根据所述第一反量化残差、所述第一补偿模板获得第二反量化残差；

(b14)根据所述第二反量化残差、所述预测残差获得所述第一残差损失；

在本发明一个实施例中，步骤(c)包括：

(c1)根据所述第一残差损失获得波动系数；

(c2)根据所述第二反量化残差、所述波动系数、所述第二补偿模板获得第三反量化残差；

(c3)根据所述第三反量化残差和所述预测残差获得所述第二残差损失；