图像预测方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像预测方法和相关装置。一种图像预测方法包括：确定与当前模板的匹配度符合预设条件的N个模板，其中，所述当前模板为当前图像块对应的模板，所述N为正整数，所述N个模板从所述当前图像块的参考图像中搜索得到；确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重，所述N个模板中的至少1个模板所对应图像块内的至少两个像素区域的权重不同；基于所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重和像素值计算所述当前图像块内像素区域的预测像素值，其中，所述像素区域包括至少一个像素点。本发明专利技术实施例的技术方案有利于提高图像预测的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，具体涉及图像预测方法和相关装置。
技术介绍
随着光电采集技术的发展及不断增长的高清数字视频需求，视频数据量越来越大，有限异构的传输带宽、多样化的视频应用不断地对视频编码效率提出了更高的需求，高性能视频编码(英文：high efficient video coding，缩写：HEVC)标准的制定工作因需启动。视频编码压缩的基本原理是利用空域、时域和码字之间的相关性，尽可能去除冗余。目前流行做法是采用基于块的混合视频编码框架，通过预测(包括帧内预测和帧间预测)、变换、量化、熵编码等操作实现视频编码压缩。帧内预测技术利用当前图像块的空间像素信息去除当前图像块的冗余信息以获得残差；帧间预测技术利用当前图像邻近的已编码或已解码图像像素信息去除当前图像块的冗余信息以获得残差。这种编码框架显示了很强生命力，HEVC也仍沿用这种基于块的混合视频编码框架。现有技术提供了一种基于非局部均值滤波技术来对当前图像块进行像素值预测。在从参考图像中搜索到与当前模板匹配的所有模板之后，利用该多个模板对应的图像块的像素值的平均值得到当前图像块预测像素值。然而测试和实践过程中发现，现有预测技术的预测准确度有时候较低，进而很可能影响到视频编解码质量。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像预测方法和相关装置，以期提高图像预测的准确度。本专利技术第一方面提供一种图像预测方法，包括：>确定与当前模板的匹配度符合预设条件的N个模板，其中，所述当前模板为当前图像块对应的模板，所述N为正整数，所述N个模板从所述当前图像块的参考图像中搜索得到；确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重，所述N个模板中的至少1个模板所对应图像块内的至少两个像素区域的权重不同；基于所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重和像素值计算所述当前图像块内像素区域的预测像素值，其中，所述像素区域包括至少一个像素点。结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实施方式中，所述确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重，包括：根据所述N个模板中的每个模板与所述当前模板之间的匹配度确定所述N模板中的每个模板的权重；基于所述N模板中的每个模板的权重以及所述N模板中的每个模板与对应图像块内像素区域的相似性参数，确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重。结合第一方面的第一种可能的实施方式，在第一方面的第二种可能的实施方式中，所述N模板中的每个模板与对应图像块内像素区域的相似性参数包括：所述N模板中的每个模板中的确定像素区域与对应图像块内像素区域的距离，和/或，所述N模板中的每个模板中的确定像素区域的像素值的均值或加权均值与对应图像块内像素区域的像素值的比值或绝对差值。结合第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式，在第一方面的第三种可能的实施方式中，所述根据所述N个模板中的每个模板与所述当前模板之间的匹配度确定所述N模板中的每个模板的权重，包括：基于如下公式，根据所述N个模板中的每个模板与所述当前模板之间的匹配度确定所述N模板中的每个模板的权重：wm=a-(E(Tx,Tm)/S)*σ]]>其中，所述E(Tx,Tm)表示所述当前模板Tx与所述N个模板中的模板Tm之间的失真，所述S表示所述当前模板Tx内像素区域的数量，所述σ表示模板缩放因子，所述a和所述σ为大于0的实数，所述wm表示模板Tm的权重，所述模板Tm为所述N个模板中的任意一个模板。结合第一方面的第一至三种中的任意一种可能的实施方式，在第一方面的第四种可能的实施方式中，所述基于所述N模板中的每个模板的权重以及所述N模板中的每个模板与对应图像块内像素区域的相似性参数，确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重，包括：基于如下公式，基于所述N模板中的每个模板的权重以及所述N模板中的每个模板与对应图像块内像素区域的相似性参数，确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重：wm(i,j)=wm-1/∂(R(i,j))]]>其中，所述wm(i,j)表示所述N个模板中的模板Tm所对应的图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域的权重，所述R(i,j)表示所述图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域与所述模板Tm之间的相似性参数，所述表示R(i,j)对应的像素区域缩放因子。结合第一方面的第四可能的实施方式，在第一方面的第五种可能的实施方式中，所述与R(i,j)之间具有线性关系或非线性关系。结合第一方面的第五可能的实施方式，在第一方面的第六种可能的实施方式中，所述与R(i,j)之间的线性关系为：所述其中，所述β为缩放系数，所述β为大于0的实数。结合第一方面的第五可能的实施方式，在第一方面的第七种可能的实施方式中，所述与R(i,j)之间的非线性关系为：所述的取值基于所述R(i,j)所落入的距离区间确定，其中，不同距离区间对应不同取值的像素区域缩放因子。结合第一方面的第七可能的实施方式，在第一方面的第八种可能的实施方式中，所述与R(i,j)之间的非线性关系为：其中，所述a1小于所述a2，所述a2小于所述a3，所述b1小于所述b2；所述a1、a2、a3、b1和b2为大于0的实数；或者，所述与R(i,j)之间的非线性关系为：其中，所述a4小于所述a5，所述a5小于所述a6，所述a6小于所述a7，所述b3小于所述b4，所述b4小于所述b5；所述a4、a5、a6、b7、b3、b4和b5为大于0的实数；或者，所述与R(i,j)之间的非线性关系为：其中，所述a8小于所述a9，所述a8、a9和b6为大于0的实数。结合第一方面的第四至八种中的任意一种可能的实施方式，在第一方面的第九种可能的实施方式中，所述R(i,j)等于d(i,j)或e(i,j)，其中，所述d(i,j)表示所述图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域与所述模板Tm中的确定像素区域之间的距离，e(i,j)表示所述图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域的像素值与所述模板Tm的平均像素值或加权平均像素值之间的比值或绝对差值。结合第一方面的第九可能的实施方式，在第一方面的第十种可能的实施方式中，所述d(i,j)表示所述图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域与所述模板Tm左上角像素点的距离，或所述d(i,j)表示所述图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像预测方法，其特征在于，包括：确定与当前模板的匹配度符合预设条件的N个模板，其中，所述当前模板为当前图像块对应的模板，所述N为正整数，所述N个模板从所述当前图像块的参考图像中搜索得到；确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重，所述N个模板中的至少1个模板所对应图像块内的至少两个像素区域的权重不同；基于所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重和像素值计算所述当前图像块内像素区域的预测像素值，其中，所述像素区域包括至少一个像素点。

【技术特征摘要】
1.一种图像预测方法，其特征在于，包括：
确定与当前模板的匹配度符合预设条件的N个模板，其中，所述当前模板
为当前图像块对应的模板，所述N为正整数，所述N个模板从所述当前图像块
的参考图像中搜索得到；
确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重，所述N
个模板中的至少1个模板所对应图像块内的至少两个像素区域的权重不同；
基于所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重和像素
值计算所述当前图像块内像素区域的预测像素值，其中，所述像素区域包括至
少一个像素点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述N个模板中的
每个模板所对应图像块内像素区域的权重，包括：
根据所述N个模板中的每个模板与所述当前模板之间的匹配度确定所述N
模板中的每个模板的权重；
基于所述N模板中的每个模板的权重以及所述N模板中的每个模板与对应
图像块内像素区域的相似性参数，确定所述N个模板中的每个模板所对应图像
块内像素区域的权重。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述N模板中的每个模板与
对应图像块内像素区域的相似性参数包括：所述N模板中的每个模板中的确定
像素区域与对应图像块内像素区域的距离，和/或，所述N模板中的每个模板中
的确定像素区域的像素值的均值或加权均值与对应图像块内像素区域的像素
值的比值或绝对差值。
4.根据权利要求2至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述N
个模板中的每个模板与所述当前模板之间的匹配度确定所述N模板中的每个
模板的权重，包括：基于如下公式，根据所述N个模板中的每个模板与所述当
前模板之间的匹配度确定所述N模板中的每个模板的权重：
wm=a-(E(Tx,Tm)/S)*σ]]>其中，所述E(Tx,Tm)表示所述当前模板Tx与所述N个模板中的模板Tm之
间的失真，所述S表示所述当前模板Tx内像素区域的数量，所述σ表示模板缩
放因子，所述a和所述σ为大于0的实数，所述wm表示模板Tm的权重，所述模板
Tm为所述N个模板中的任意一个模板。
5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述N
模板中的每个模板的权重以及所述N模板中的每个模板与对应图像块内像素
区域的相似性参数，确定所述N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域
的权重，包括：基于如下公式，基于所述N模板中的每个模板的权重以及所述
N模板中的每个模板与对应图像块内像素区域的相似性参数，确定所述N个模
板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重：
wm(i,j)=wm-1/∂(R(i,j))]]>其中，所述wm(i,j)表示所述N个模板中的模板Tm所对应的图像块m中的坐
标为(i,j)的像素区域的权重，所述R(i,j)表示所述图像块m中的坐标为(i,j)的像
素区域与所述模板Tm之间的相似性参数，所述表示R(i,j)对应的像素区
域缩放因子。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述与R(i,j)之间具
有线性关系或非线性关系。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述与R(i,j)之间的
线性关系为：所述其中，所述β为缩放系数，所述β为大
于0的实数。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述与R(i,j)之间的非线性关系为：所述的取值基于所述
R(i,j)所落入的距离区间确定，其中，不同距离区间对应不同取值的像素区域
缩放因子。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述与R(i,j)之间的

\t非线性关系为：其中，所述a1小于所述a2，所述a2小于所述a3，所述b1小于所述b2；所述
a1、a2、a3、b1和b2为大于0的实数；
或者，
所述与R(i,j)之间的非线性关系为：
其中，所述a4小于所述a5，所述a5小于所述a6，所述a6小于所述a7，所述
b3小于所述b4，所述b4小于所述b5；所述a4、a5、a6、b7、b3、b4和b5为大于
0的实数；
或者，
所述与R(i,j)之间的非线性关系为：
其中，所述a8小于所述a9，所述a8、a9和b6为大于0的实数。
10.根据权利要求5至9任一项所述的方法，其特征在于，
所述R(i,j)等于d(i,j)或e(i,j)，其中，所述d(i,j)表示所述图像块m中的坐标
为(i,j)的像素区域与所述模板Tm中的确定像素区域之间的距离，e(i,j)表示所述
图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域的像素值与所述模板Tm的平均像素值或加
权平均像素值之间的比值或绝对差值。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述d(i,j)表示所述图像
块m中的坐标为(i,j)的像素区域与所述模板Tm左上角像素点的距离，或所述
d(i,j)表示所述图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域与所述模板Tm内的像素点y
的距离，其中，所述图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域与所述模板Tm内的像

\t素点y的距离，小于或等于所述图像块m中的坐标为(i,j)的像素区域与所述模板
Tm内的除所述像素点y之外的任意一个像素点的距离。
12.根据权利要求1至11任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述
N个模板中的每个模板所对应图像块内像素区域的权重和像素值计算所述当
前图像块内像素区域的预测像素值包括：利用如下公式，基于所述N个模板中
的每个模板所对应图像块内像素区域的权重和像素值计算所述当前图像块内
像素区域的预测像素值：
pre(i,j)=Σm=1N(wm(i,j)pm(i,j))Σm=1Nwm(i,j)]]>其中，所述wm(i,j)表示所述N个模板中的模板Tm所对应的图像块m中的坐
标为(i,j)的像素区域的权重，所述pm(i,j)表示所述图像块m中的坐标为(i,j)的像
素区域的像素值，所述pre(i,j)表示所述当前图像块中的坐标为(i,j)的像素区域
的预测像素值。
13.根据权利要求1至12任一项所述的方法，其特征在于，所述确定与当
前模板的匹配度符合预设条件的N个模板包括：
确定与当前模板的匹配度最高的M个模板；从所述M个模板中确定符合预
设条件的N个模板，所述N小于所述M。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述从所述M个模板中确
定符合预设条件的N个模板，包括：从所述M个模板中确定像素值与所述当前
模板的像素值之间的失真小于或等于阈值的N个模板。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，
所述阈值等于所述当前模板的像素值与所述M个模板的像素值之间的平
均失真，或者，所述阈值等于所述当前模板的像素值与所述M个模板的像素值
之间的平均失真的调整值。
16.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄鑫，张红，杨海涛，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44