[发明专利]像素级多分量参考的自适应方向预测方法

说明书

本发明涉及一种像素级多分量参考的自适应方向预测方法，包括：步骤1、确定当前像素的多个分量；步骤2、获取所述多个分量的纹理方向梯度值；步骤3、通过所述纹理方向梯度值以及加权系数确定当前分量的参考值；步骤4、通过所述参考值确定当前分量像素的预测残差。本发明提出的像素级多分量参考，多个分量可以并行处理，可以进一步降低预测的理论极限熵。

技术领域

本发明涉及一种多媒体技术领域，特别涉及一种像素级多分量参考的自适应方向预测方法。

背景技术

随着公众对视频质量需求的不断提高，视频的图像分辨率作为视频质量的重要特性之一，视频的图像分辨率也随之成倍数的增加，已经从720p和1080p过渡到目前市场主流的4K视频分辨率，对应的视频压缩标准也从H.264过渡到H.265。由此使视频图像的数据量十分巨大，需要占用较多的存储空间和传输带宽。在这种情况下，利用芯片内的带宽压缩技术来提高图像的存储空间和传输带宽就显得尤为必要。

带宽压缩技术的目标是用较小的逻辑面积成本，尽可能的提高压缩倍数，减少双倍速率同步动态随机存储器(Double Data Rate,简称DDR)的占用。带宽压缩主要由四个部分组成，包含预测模块、量化模块、码控模块和熵编码模块。其中预测模块作为一个重要的模块，是利用图像相邻像素间存在的空间冗余度，根据邻近像素信息对当前像素值进行预测，预测差值的标准差要远小于原始图像数据的标准差，因此对预测差值进行编码，更有利于使图像数据的理论熵达到最小，达到提高压缩效率的目的。

目前预测模块的算法主要分为2类，包括图像的像素纹理相关预测和像素值相关预测。现有的纹理相关预测方法由于参考方向的数量少，存在如下问题：1)预测像素的分量容易误判，影响预测结果；2)预测方法没有充分利用像素纹理之间的相关性，无法进一步降低理论极限熵以及运算的复杂度。

发明内容

因此，为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本发明提出一种像素级多分量参考的自适应方向预测方法。

具体地，本发明一个实施例提出的一种像素级多分量参考的自适应方向预测方法，包括：

步骤1、确定当前像素的多个分量；

步骤2、获取所述多个分量的纹理方向梯度值；

步骤3、通过所述纹理方向梯度值以及加权系数确定当前分量的参考值；

步骤4、通过所述参考值确定当前分量像素的预测残差。

在本发明的一个实施例中，获取所述多个分量的纹理方向梯度值，包括：

通过所述多个分量的周围分量，分别确定所述多个分量中的每个分量的N个纹理方向梯度值。

在本发明的一个实施例中，所述加权系数包括第一加权系数、第二加权系数以及第三加权系数。

在本发明的一个实施例中，通过所述纹理方向梯度值以及加权系数确定当前分量的参考值，包括：

通过所述纹理方向梯度值以及所述第一加权系数获取第一加权梯度值；

通过所述第一加权梯度值以及第二加权系数获取第二加权梯度值；

通过所述第二加权梯度值得到每个分量的参考方向；

通过所述参考方向的分量像素值以及第三加权系数获取当前分量的参考值。

在本发明的一个实施例中，通过所述纹理方向梯度值以及所述第一加权系数获取第一加权梯度值，包括：

将所述纹理方向梯度值以及与之相应的所述第一加权系数相乘后进行加权运算获取第一加权梯度值。

在本发明的一个实施例中，通过所述第一加权梯度值以及第二加权系数获取第二加权梯度值，包括：