一种运动矢量预测方法、装置、存储介质及终端制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种运动矢量预测方法，包括：划分最大编码单元生成多个编码单元；根据最大编码单元得到左边最优模式信息与上边最优模式信息；从多个编码单元中获取目标编码单元，确定目标编码单元中待代替的第一位置与第二位置集合；从左边最优模式信息中获取第一位置的水平位置上的模式信息代替第一位置的模式信息；从上边最优模式信息中获取第二位置集合中各第二位置的垂直位置上的模式信息代替各第二位置上的模式信息；根据代替后的模式信息中运动矢量计算目标编码单元的预测运动矢量；将预测运动矢量输入预先训练的线性模型中进行调整，输出目标编码单元的最终预测运动矢量。因此本申请可以降低编码时延，提升编码效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种运动矢量预测方法、装置、存储介质及终端


[0001]本专利技术涉及数字信号处理
，特别涉及一种运动矢量预测方法、装置、存储介质及终端。

技术介绍

[0002]随着电子和通信技术的发展，数字视频已经深入日常生活，人们对视频的需求不断高涨。其中数字视频压缩技术被广泛应用于通信、个人计算机、广播电视、消费电子等领域，堪称数字媒体产业的最核心技术。以MPEG
‑
2为代表的信源编码标准获得了巨大的成功。目前，以H.264/AVC和AVS为代表的新一代信源编码标准出现了。AVS标准是中国具有自主知识产权的信源编码标准。2006年2月，AVS视频标准已经正式被批准为国家标准，进入了产业化推广的阶段。主流视频编码的核心算法是帧间预测。帧间预测的主要目的是去除视频序列中的时序冗余，它是混合视频编码框架中对性能影响最为重要的一个环节。其中运动矢量预测，是实现视频帧间预测高效率的关键技术。
[0003]当前的运动矢量预测具有较高的数据依赖性。首先，从最大编码单元的级别上来说，对于一个需要进行编码的最大编码单元来说，需要用到位于其左边的最大编码单元最右一列区域的最优模式信息，这就需要等待前一个最大编码单元的模式决策过程完成，当前的最大编码单元才能开始进行运动矢量预测。其次，在编码单元的级别上，对于一个最大编码单元内的多个编码单元来说，任何一个编码单元的运动矢量预测过程都需要等待邻近编码单元的模式决策完成才能进行。这两种数据依赖性都会导致硬件上常用的流水策略和并行计算策略无法使用，从而造成较大的时延，降低了编码效率。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种运动矢量预测方法、装置、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种运动矢量预测方法，方法包括：
[0006]划分最大编码单元生成多个编码单元；
[0007]根据最大编码单元得到左边最优模式信息与上边最优模式信息；
[0008]从多个编码单元中获取目标编码单元，确定目标编码单元中待代替的第一位置与第二位置集合；其中，第一位置位于目标编码单元的左侧，第二位置集合位于目标编码单元的正上方；
[0009]从左边最优模式信息中获取第一位置的水平位置上的模式信息，并将水平位置上的模式信息代替第一位置上的模式信息；
[0010]从上边最优模式信息中获取第二位置集合中各第二位置的垂直位置上的模式信息，并将各第二位置的垂直位置上的模式信息代替各第二位置上的模式信息；
[0011]根据代替后的模式信息中运动矢量计算目标编码单元的预测运动矢量；
[0012]将预测运动矢量输入预先训练的线性模型中进行调整，输出目标编码单元的最终预测运动矢量。
[0013]可选的，根据最大编码单元得到左边最优模式信息与上边最优模式信息，包括：
[0014]识别与最大编码单元相邻的左侧最大编码单元内最右方的信息；
[0015]获取左侧最大编码单元的前一帧编码单元，并从前一帧编码单元中获取与最右方的信息对应位置处的最优模式信息；
[0016]将最优模式信息代替左侧最大编码单元内最右方的信息，得到左边最优模式信息；
[0017]获取与最大编码单元相邻的正上方最大编码单元内最下方区域的信息，得到上边最优模式信息。
[0018]可选的，方法还包括：
[0019]继续执行从多个编码单元中获取目标编码单元的步骤，直到多个编码单元中各编码单元都进行了运动矢量预测时，停止遍历。
[0020]可选的，将预测运动矢量输入预先训练的线性模型中进行调整的公式为：
[0021]|PMVP
Ver
|＝|PMV
’
Ver
|
×
k
Ver
+b
Ver
[0022]|PMVP
Hor
|＝|PMV
’
Hor
|
×
k
Hor
+b
Hor
[0023]其中，|PMVP
Ver
|为调整后的预测运动矢量的垂直分量的大小，
[0024]|PMVP
’
Ver
|则为预测运动矢量的垂直分量的大小，K
Ver
和b
Ver
为预先训练的线性模型中微调垂直分量的参数；|PMVP
Hor
|为调整后的预测运动矢量的水平分量的大小，|PMVP
’
Hor
|则为预测运动矢量的水平分量的大小，K
Hor
和b
Hor
为预先训练的线性模型中微调水平分量的参数。
[0025]可选的，按照以下方式生成预先训练的线性模型，包括：
[0026]随机选择的多个不同量化步长；
[0027]在多个不同量化步长下编码多帧各个AVS标准测试条件序列；
[0028]分别记录编码中各编码单元通过预设标准方法生成的预测运动矢量和上述任意一项方法产生的最终预测运动矢量，生成训练数据集；
[0029]创建线性模型；
[0030]采用训练数据集估计线性模型中的参数；
[0031]当参数估计结束后，生成预先训练的线性模型。
[0032]第二方面，本申请实施例提供了一种运动估计方法，其特征在于，方法包括：
[0033]获取根据上述任意一项的方法输出的目标编码单元的最终预测运动矢量；
[0034]根据目标编码单元的最终预测运动矢量生成搜索窗；
[0035]基于预设率失真优化公式从搜索窗中选取最优运动矢量；
[0036]计算最终预测运动矢量与最优运动矢量的差值，生成运动矢量差；
[0037]将运动矢量差写入当前码流。
[0038]可选的，预设率失真优化公式为：
[0039]J＝SAD+λR(MVD)
[0040]其中，SAD为当前编码块与匹配块的像素绝对差值和，R(MVD)则为表示当前MVD所
需要的字节数，λ则为拉格朗日乘子。
[0041]第三方面，本申请实施例提供了一种运动矢量预测装置，装置包括：
[0042]编码单元划分模块，用于划分最大编码单元生成多个编码单元；
[0043]模式信息生成模块，用于根据最大编码单元得到左边最优模式信息与上边最优模式信息；
[0044]位置确定模块，用于从多个编码单元中获取目标编码单元，确定目标编码单元中待代替的第一位置与第二位置集合；其中，第一位置位于目标编码单元的左侧，第二位置集合位于目标编码单元的正上方；
[0045]第一模式信息代替模块，用于从左边最优模式信息中获取第一位置的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动矢量预测方法，其特征在于，所述方法包括：划分最大编码单元生成多个编码单元；根据所述最大编码单元得到左边最优模式信息与上边最优模式信息；从所述多个编码单元中获取目标编码单元，确定所述目标编码单元中待代替的第一位置与第二位置集合；其中，所述第一位置位于所述目标编码单元的左侧，所述第二位置集合位于所述目标编码单元的正上方；从所述左边最优模式信息中获取所述第一位置的水平位置上的模式信息，并将所述水平位置上的模式信息代替所述第一位置上的模式信息；从所述上边最优模式信息中获取所述第二位置集合中各第二位置的垂直位置上的模式信息，并将所述各第二位置的垂直位置上的模式信息代替所述各第二位置上的模式信息；根据代替后的所述模式信息中运动矢量计算所述目标编码单元的预测运动矢量；将所述预测运动矢量输入预先训练的线性模型中进行调整，输出所述目标编码单元的最终预测运动矢量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最大编码单元得到左边最优模式信息与上边最优模式信息，包括：识别与所述最大编码单元相邻的左侧最大编码单元内最右方的信息；获取所述左侧最大编码单元的前一帧编码单元，并从所述前一帧编码单元中获取与所述最右方的信息对应位置处的最优模式信息；将所述最优模式信息代替所述左侧最大编码单元内最右方的信息，得到左边最优模式信息；获取与所述最大编码单元相邻的正上方最大编码单元内最下方区域的信息，得到上边最优模式信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：继续执行所述从所述多个编码单元中获取目标编码单元的步骤，直到所述多个编码单元中各编码单元都进行了运动矢量预测时，停止遍历。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预测运动矢量输入预先训练的线性模型中进行调整的公式为：|PMVP
Ver
|＝|PMV
’
Ver
|
×
k
Ver
+b
Ver
|PMVP
Hor
|＝|PMV
’
Hor
|
×
k
Hor
+b
Hor
其中，|PMVP
Ver
|为调整后的预测运动矢量的垂直分量的大小，|PMVP
’
Ver
|则为预测运动矢量的垂直分量的大小，K
Ver
和b
Ver
为所述预先训练的线性模型中微调垂直分量的参数；|PMVP
Hor
|为调整后的预测运动矢量的水平分量的大小，|PMVP
’
Hor
|则为预测运动矢量的水平分量的大小，K
Hor
和b
...

【专利技术属性】
技术研发人员：向国庆，朱玺仲，张鹏，张广耀，宋磊，
申请(专利权)人：杭州博雅鸿图视频技术有限公司，
类型：发明
国别省市：