【技术实现步骤摘要】
用于视频编码的方法和装置
[0001]优先权信息
[0002]本申请要求于2018年8月3日提交的美国临时申请62/714,546号和2019年4月24日提交的美国专利申请第16/393,587号的优先权,其全部公开内容通过引用并入本文中。
[0003]本申请对申请号为201980021172.8,申请日为2019年7月15日,专利技术名称为“用于视频解码的方法和装置”的中国专利申请提出分案申请。
[0004]本公开内容描述了一般地与视频编码有关的实施方式。
技术介绍
[0005]本文提供的
技术介绍
描述是出于大概呈现本公开内容的上下文的目的。就本
技术介绍
部分中描述的工作而言,目前署名的专利技术人的工作以及在提交时可能不符合作为现有技术的说明书的各方面,既没有明确地也没有隐含地被承认为针对本公开内容的现有技术。
[0006]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,每个图片的空间维度为例如1920
×
1080亮度样本和相关联的色度样本。该一系列图片可以具有例如每秒60个图片或60Hz的固定的或可变的图片速率(也被非正式地称为帧速率)。未压缩的视频具有显著的比特率要求。例如,每样本8比特的1080p60 4:2:0视频(60Hz帧速率下1920
×
1080亮度样本分辨率)需要接近1.5Gbit/s的带宽。一小时的这样的视频需要大于600GB的存储空间。
[0007]视频编码和解码的目的之一是通过压 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频编码的方法,其特征在于,所述方法包括:接收当前图片中当前块的至少一个样本;确定所述当前块的运动信息;所述运动信息包括第一运动矢量(MV),所述第一运动矢量具有x分量和y分量,其中,所述x分量和所述y分量中的每一个具有分数MV精度,所述分数MV精度是所述当前块中的样本大小的2
‑
N
,并且所述x分量和所述y分量中的每一个具有所述分数MV精度的2
L+1
个MV值中的一个,N为4,其指示分数MV精度,L为17,其指示分数MV范围,且所述x分量和所述y分量中的每一个都在具有所述分数MV精度的所述分数MV范围内;基于所述当前块的运动信息,确定所述当前块的预测信息;所述预测信息指示帧间编码;基于所述当前块的预测信息,对所述当前块的至少一个样本进行编码。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一MV的x分量和y分量中的每一个由(L+1)比特来表示,所述(L+1)比特包括用于量值的L比特和用于指示方向的1比特,并且所述2
L+1
个MV值在所述分数MV范围[
‑2L
,2
L
‑
1]内。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:将所述运动信息存储在存储空间中,所述存储空间的大小为至少J比特,所述J比特是为所述第一MV和第二MV、第一参考索引、第二参考索引以及用于表征帧间预测方向的指示符保留的;其中,所述第二MV的x分量和y分量中的每一个由(L+1)比特表示,所述第一参考索引由K比特表示,并且指示第一参考列表中与所述第一MV相关联的第一参考图片,所述K为正整数,所述第二参考索引由K比特表示,并且指示第二参考列表中与所述第二MV相关联的第二参考图片,所述指示符由I比特表示,所述I以下之一:0和2,并且,所述J等于(4(L+1)+2K+I),所述帧间预测方向是以下任一种:与所述第一MV和所述第一参考图片相关联的前向单向预测、与所述第二MV和所述第二参考图片相关联的后向单向预测、以及与所述第一MV和所述第二MV及所述第一参考图片和所述第二参考图片相关联的双向预测。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述L为17,所述K为4,所述I为2,并且为所述存储空间保留的J比特为82,将18比特用于存储所述第一MV和所述第二MV的x分量和y分量中的每一个。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述L、所述K和所述I对应于以下任一种:所述L为18,所述K为4并且所述I为2;所述L为18,所述K为5并且所述I为0;所述L为19,所述K为4并且所述I为2;所述L为22,所述K为4并且所述I为2;所述L为22,所述K为5并且所述I为0。6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述运动信息还包括:所述第二MV、所述第一参考索引、所述第二参考索引、以及指示所述双向预测的所述指示符。7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述当前块的运动信息,包括:基于MV差和MV预测器对应的x分量和y分量,分别确定所述第一MV的x分量和y分量。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述预测信息指示用于所述帧间预测的合并模式;并且,所述确定所述第一MV的x分量和y分量,包括:在没有所述MV差的情况下,基于所述MV预测器对应的x分量和y分量,确定所述第一MV的x分量和y分量。9.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员:许晓中,李翔,刘杉,
申请(专利权)人:腾讯美国有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。