[发明专利]基于直方图分析的改进样本自适应偏移滤波方法

摘要

一种基于直方图分析的改进样本自适应偏移滤波方法，包括以下步骤：根据重建帧的编码树块中的所有样本值的灰度值，分析其直方图分布情况，根据直方图分布情况对编码树块进行分类；将自适应样本偏移滤波的划分为窄编码树块模式、宽编码树块模式、双中心编码树块模式和默认模式，分别计算不同分类模式下的最佳率失真代价值，选择最小的率失真代价值对应的模式作为真正采用的带滤波模式，对相应的带开始位置以及偏移值编码并传输。本发明根据编码树块直方图分布的特点，新增三种更加精确和高效的滤波分类方法，从而提高了样本自适应偏移滤波方法的精确性，在码率相同的情况下，能有效提高视频主客观质量。

主权项

一种基于直方图分析的改进样本自适应偏移滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据重建帧的编码树块中的所有样本值的灰度值，分析其直方图分布情况，根据直方图分布情况对编码树块进行分类；步骤2、将自适应样本偏移滤波的划分为窄编码树块模式、宽编码树块模式、双中心编码树块模式和默认模式，分别计算不同分类模式下的最佳率失真代价值，选择最小的率失真代价值对应的模式作为真正采用的带滤波模式，对相应的带开始位置以及偏移值编码并传输；所述步骤1的具体处理过程为：步骤1.1、按照光栅扫描的顺序，统计每个编码树块内像素的灰度直方图分布情况；步骤1.2、对每个编码树块，按照光栅扫描顺序统计某个带中的像素样本的个数，如果当前像素的灰度值满足以下条件：Pel(x,y)≥8×k且Pel(x,y)≤8×k+7则认为该像素样本落入第k个子带中，则该子带的数目加一，从而统计出所有子带中的像素样本个数；其中，其中Pel(x,y)表示位置为(x,y)处的像素的灰度值，k＝0,1,2,3,4,5,6,7；步骤1.3、根据步骤1.2统计得出的结果，对每个编码树块的像素分布统计直方图；步骤1.4、对重建帧中的所有编码树块按照光栅扫描顺序进行统计，根据编码树块的直方图的集中程度将编码树块分为如下三类：窄编码树块、宽编码树块、常规编码树块；步骤1.5、对重建帧中的所有编码树块按照光栅扫描顺序进行统计，根据编码树块的直方图的中心个数将编码树块分为如下三类：单中心编码树块、双中心编码树块和多中心编码树块。