[发明专利]一种图像特征帧内划分方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种图像特征帧内划分方法、装置、设备及介质，方法包括：通过Scharr滤波提取目标图像的水平梯度和垂直梯度，得到梯度锐度图像；根据所述梯度锐度图像，通过GLC指标确定所述目标图像的划分策略，所述划分策略包括四叉划分、三叉划分、二叉划分、基于Scharr滤波器的QT划分以及终止划分；根据所述划分策略，对所述目标图像进行帧内划分，确定帧内划分结果。本发明降低了耗时，且提高了性能。本发明可广泛应用于图像处理技术领域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种图像特征帧内划分方法、装置、设备及介质。

背景技术

H.266/VVC是由国际标准化组织ISO与国际电工委员会IEC组成的联合视频专家组JVET(Joint Video Experts Team)制定的新一代国际视频编解码标准。VTM是该新一代编码标准的集成参考软件。H.266/VVC仍旧沿用了上一代H.265/HEVC的混合编码框架，但是在变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块中都引入了新的编码技术。帧内预测角度扩展到65种，引入跨分量线性模型预测(CCLM)、位置自适应帧内联合预测(PDPC)、多行预测模式(MRL)及帧内子块划分技术(ISP)等。帧间预测部分修改了Merge运动矢量，增加了仿射变换技术，自适应运动矢量精度技术等，能有效地降低传输的码流数量，达到降低码率的视频压缩效果。贯穿编码过程的是引入的QTMT的编码结构，采取了二叉、三叉和四叉划分混叠的划分模式，带来了卓越的编码性能，但代价是非常耗时。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种耗时少且性能好的图像特征帧内划分方法、装置、设备及介质。

本发明的第一方面提供了一种图像特征帧内划分方法，包括：

通过Scharr滤波提取目标图像的水平梯度和垂直梯度，得到梯度锐度图像；

根据所述梯度锐度图像，通过GLC指标确定所述目标图像的划分策略，所述划分策略包括四叉划分、三叉划分、二叉划分、基于Scharr滤波器的QT划分以及终止划分；

根据所述划分策略，对所述目标图像进行帧内划分，确定帧内划分结果。

优选地，所述通过Scharr滤波提取目标图像的水平梯度和垂直梯度，得到梯度锐度图像，包括：

对每个编码块单元进行边缘像素填充；

对所述边缘像素的邻近像素矩阵进行卷积计算，确定每个原始像素位置的梯度值；

将所有像素位置的梯度值相加，进而确定梯度锐度图像。

优选地，所述对所述边缘像素的邻近像素矩阵进行卷积计算，确定每个原始像素位置的梯度值，包括：

通过水平梯度计算公式计算原始像素位置的水平梯度；

通过垂直梯度计算公式计算原始像素位置的垂直梯度；

其中，所述水平梯度G_h的计算公式为：

所述垂直梯度G_v的计算公式为：

其中，Pi,j代表编码块单元的每个像素的邻像素矩阵；U代表编码区域的宽度；V代表编码区域的高度。

优选地，所述根据所述梯度锐度图像，通过GLC指标确定所述目标图像的划分策略，包括：

计算编码块单元的衡量区域像素复杂度，确定所述编码块单元中的像素偏离程度；

将所述编码块单元划分为两个矩阵单元，计算所述两个矩阵单元的衡量区域像素复杂度，并确定所述两个矩阵单元之间的相关性；