[发明专利]用于视频编解码的方法和装置有效
申请号: | 201980035528.3 | 申请日: | 2019-07-02 |
公开(公告)号: | CN112237000B | 公开(公告)日: | 2023-09-22 |
发明(设计)人: | 许晓中;李翔;刘杉;李贵春 | 申请(专利权)人: | 腾讯美国有限责任公司 |
主分类号: | H04N19/149 | 分类号: | H04N19/149;H04N19/139;H04N19/513;H04N19/159;H04N19/30;H04N19/44;H04N19/176 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 刘星雨;张颖玲 |
地址: | 美国加利福尼亚州*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 视频 解码 方法 装置 | ||
本公开的各方面提供了用于视频编码的方法和装置。在一些示例中,该装置包括接收电路和处理电路。处理电路从编码视频码流中解码当前图片中的块的预测信息。预测信息包括在帧间预测模式中与仿射模型相关联的预测偏移的索引。仿射模型用于在上述块与已重建的参考图片中的参考块之间进行变换。此外,处理电路基于索引以及索引与偏移值之间预定义的映射来确定仿射模型的参数,并且根据仿射模型重建块的至少一个样本。
援引并入
本申请要求于2018年11月28日提交的题为“METHOD AND APPARATUS FOR VIDEOCODING”的美国专利申请第16/203,091号(其要求了于2018年7月13日提交的题为“TECHNIQUES FOR SIMPLIFIED AFFINE MOTION COMPENSATION WITH PREDICTIONOFFSETS”的美国临时申请第62/698,009号的优先权权益)的优先权,其全部内容通过引用并入本文中。
技术领域
本申请描述了总体上涉及视频编解码的实施例。
背景技术
本文所提供的背景描述是出于总体上呈现本公开内容的目的。在该背景部分中描述的范围内,目前命名的发明人的作品以及提交之时不可另行具备现有技术资格的本描述的各方面既未明确、亦未默示地承认为本发明的现有技术。
可以使用具有运动补偿的帧间图片预测来执行视频编码和解码。未压缩的数字视频可以包括一系列图片,每个图片具有例如为1920x1080的亮度样本及相关的色度样本的空间大小。该一系列图片可以具有例如每秒60幅图片或60Hz的固定的或可变的图片速率(也非正式地称为帧率)。未压缩的视频具有很高的位速率要求。例如,每样本8位的1080p604:2:0的视频(60Hz帧率的1920x1080亮度样本分辨率)需要接近1.5Gbit/s的带宽。一小时的此类视频需要600GB以上的存储空间。
视频编码和解码的一个目的可以是通过压缩来减少输入视频信号中的冗余。压缩可以有助于减小上述带宽或存储空间需求,在某些情况下可以减小两个数量级或大于两个数量级。可以采用无损压缩和有损压缩,以及它们的组合。无损压缩是指可以从已压缩的原始信号中重建原始信号的精确副本的技术。当使用有损压缩时,已重建的信号可能与原始信号不同,但是原始信号和重建的信号之间的失真足够小,以使已重建的信号可用于预期的应用。在视频的情况下,广泛使用有损压缩。可容忍的失真量取决于应用,例如某些消费流式应用的用户相比电视分布应用的用户来说可以容忍更高的失真。可达到的压缩率可以反映:更高的可容许/接受的失真可以产生更高的压缩率。
运动补偿可以是有损压缩技术,并且可以涉及下述技术:来自先前重建的图片或其部分(参考图片)的样本数据的块在沿由运动矢量(此后称为MV)指示的方向上空间偏移之后,被用于预测新重建的图片或图片部分。在一些情况下,参考图片可以与当前正在重建的图片相同。MV可以具有X和Y两个维度,或具有三个维度,第三个维度指示正在使用的参考图片(后者间接地可以是时间维度)。
在一些视频压缩技术中,可以根据其他MV例如根据在空间上与正在重建的区域相邻的样本数据的另一个区域相关的、且解码顺序在该MV之前的MV来预测适用于样本数据的某个区域的MV。这样做可以大大减少编码MV所需的数据量,从而消除冗余并增加压缩率。MV预测可以有效地工作,例如,由于在对从相机获得的输入视频信号(称为自然视频)进行编码时,存在以下统计可能性:比适用单个MV的区域更大的区域在相似的方向上移动,因此,在某些情况下,可以使用从相邻区域的MV导出的相似运动矢量来预测该更大的区域。这使得为给定区域找到的MV与根据周围MV所预测的MV相似或相同,进而在熵编码之后,该为给定区域找到的MV可以用比直接编码MV时使用的位数更少的位数来表示。在一些情况下,MV预测可以是无损压缩从原始信号(即样本流)中导出的信号(即MV)的示例。在其他情况下,例如由于根据多个周围MV计算预测值时出现舍入误差,MV预测本身可以是有损的。
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