视频图像分量的预测方法、装置及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种视频图像分量的预测方法、装置及计算机存储介质，根据当前编码块所有采样点的第一图像分量重建值，获取至少一个阈值；根据所述当前编码块的第一图像分量相邻参考值与所述至少一个阈值的比较结果进行分组，得到至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值；根据所述至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，建立至少两个计算模型；根据所述当前编码块所有采样点的第一图像分量重建值与所述至少一个阈值的比较结果，从所述至少两个计算模型中选取所述当前编码块中各采样点对应的计算模型；根据所述当前编码块中各采样点对应的计算模型，获取所述当前编码块中各采样点的第二图像分量预测值。点的第二图像分量预测值。点的第二图像分量预测值。

【技术实现步骤摘要】
视频图像分量的预测方法、装置及计算机存储介质
[0001]本申请是申请日为2018年8月9日的PCT国际专利申请PCT/CN2018/099684进入中国国家阶段的中国专利申请号201880096258.2、专利技术名称为“视频图像分量的预测方法、装置及计算机存储介质”的分案申请。


[0002]本申请实施例涉及视频编解码的
，尤其涉及一种视频图像分量的预测方法、装置及计算机存储介质。

技术介绍

[0003]随着人们对视频显示质量要求的提高，高清和超高清视频等新视频应用形式应运而生。在这种高分辨率高质量视频欣赏应用越来越广泛的情况下，对视频压缩技术的要求也越来越高。H.265/高效率视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)是目前最新的国际视频压缩标准，H.265/HEVC的压缩性能比前一代视频编码标准H.264/先进视频编码(Advanced Video Coding，AVC)提高约50％，但仍然满足不了视频应用迅速发展的需求，尤其是超高清、虚拟现实(Virtual Reality，VR)等新视频应用。
[0004]ITU
‑
T的视频编码专家组和ISO/IEC的运动图像专家组于2015年成立联合视频研究组(Joint Video Exploration Team，JVET)着手制定下一代的视频编码标准。联合探索测试模型(Joint Exploration Test Model，JEM)为通用的参考软件平台，不同编码工具基于此平台验证。2018年4月，JVET正式命名下一代视频编码标准为多功能视频编码(Versatile Video Coding，VVC),其相应的测试模型为VTM。在JEM和VTM参考软件中，已经集成了一种基于线性模型的预测方法，色度分量可以通过线性模型由亮度分量得到预测值。然而现有技术中，在计算线性模型的模型参数时，只考虑了相邻参考亮度值和相邻参考色度值，导致计算得到的线性模型具有偏差，使得利用线性模型所得到的色度预测值准确度较低。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，本申请实施例期望提供一种视频图像分量的预测方法、装置及计算机存储介质，可以提高视频图像分量的预测准确度，进而节省了编码码率。
[0006]本申请实施例的技术方案可以如下实现：
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种视频图像分量的预测方法，所述方法包括：
[0008]根据当前编码块所有采样点的第一图像分量重建值，获取至少一个阈值；
[0009]根据所述当前编码块的第一图像分量相邻参考值与所述至少一个阈值的比较结果进行分组，得到至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值；
[0010]根据所述至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，建立至少两个计算模型；
[0011]根据所述当前编码块所有采样点的第一图像分量重建值与所述至少一个阈值的
比较结果，从所述至少两个计算模型中选取所述当前编码块中各采样点对应的计算模型；
[0012]根据所述当前编码块中各采样点对应的计算模型，获取所述当前编码块中各采样点的第二图像分量预测值。
[0013]第二方面，本申请实施例提供了一种视频图像分量的预测装置，其中，所述视频图像分量的预测装置包括：网络接口，存储器和处理器；
[0014]所述网络接口，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
[0015]所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
[0016]所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行第一方面所述的方法的步骤。
[0017]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有视频图像分量的预测程序，所述视频图像分量的预测程序被至少一个处理器执行时实现第一方面所述的方法的步骤。
[0018]本申请实施例提供了一种视频图像分量的预测方法、装置及计算机存储介质，根据当前编码块所有采样点的第一图像分量重建值，获取至少一个阈值；根据所述当前编码块的第一图像分量相邻参考值与所述至少一个阈值的比较结果进行分组，得到至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值；根据所述至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，建立至少两个计算模型；根据所述当前编码块所有采样点的第一图像分量重建值与所述至少一个阈值的比较结果，从所述至少两个计算模型中选取所述当前编码块中各采样点对应的计算模型；根据所述当前编码块中各采样点对应的计算模型，获取所述当前编码块中各采样点的第二图像分量预测值；从而可以提高视频图像分量的预测准确度，进而节省了编码码率。
附图说明
[0019]图1A至图1C为相关技术方案的视频图像采样格式的结构示意图；
[0020]图2A和图2B为相关技术方案的当前编码块的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值的采样示意图；
[0021]图3A至图3C为相关技术方案的CCLM计算模型的原理结构示意图；
[0022]图4为本申请实施例提供的一种视频编码系统的组成框图示意图；
[0023]图5为本申请实施例提供的一种视频解码系统的组成框图示意图；
[0024]图6为本申请实施例提供的一种视频图像分量的预测方法流程示意图；
[0025]图7为本申请实施例提供的一种当前编码块的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值的分组示意图；
[0026]图8为相关技术方案的计算模型与本申请实施例提供的计算模型对比示意图；
[0027]图9为本申请实施例提供的一种视频图像分量的预测装置的组成结构示意图；
[0028]图10为本申请实施例提供的另一种视频图像分量的预测装置的组成结构示意图；
[0029]图11为本申请实施例提供的又一种视频图像分量的预测装置的组成结构示意图；
[0030]图12为本申请实施例提供的再一种视频图像分量的预测装置的组成结构示意图；
[0031]图13为本申请实施例提供的再一种视频图像分量的预测装置的组成结构示意图；
[0032]图14为本申请实施例提供的一种视频图像分量的预测装置的具体硬件结构示意
图。
具体实施方式
[0033]为了能够更加详尽地了解本申请实施例的特点与
技术实现思路
，下面结合附图对本申请实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本申请实施例。
[0034]在视频图像中，一般采用第一图像分量、第二图像分量和第三图像分量来表征编码块；其中，这三个图像分量包括一个亮度分量与两个色度分量，亮度分量通常使用符号Y表示，色度分量通常使用符号Cb、Cr表示，其中，Cb表示为蓝色色度分量，Cr表示为红色色度分量。在本申请实施例中，第一图像分量可以为亮度分量Y，第二图像分量可以为蓝色色度分量Cb，第三图像分量可以为红色色度分量Cr，但是本申请实施例对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频图像分量的预测方法，应用于编码器，所述方法包括：确定当前块的至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值；根据所述至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值中，第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，计算得出第一计算模型的第一参数和第二参数；根据所述至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值中，第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，计算得出第二计算模型的第一参数和第二参数；根据所述第一计算模型的第一参数和第二参数确定第一计算模型，根据所述第二计算模型的第一参数和第二参数确定第二计算模型，以建立至少两个计算模型；其中，所述第一计算模型的第一参数和第二参数，所述第二计算模型的第一参数和第二参数均是经过加权系数的修正得到的；从所述至少两个计算模型中，选取所述当前块对应的计算模型；根据所述当前块对应的计算模型，获取所述当前块中至少一个采样点的第二图像分量预测值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定当前块的至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值之前，所述方法还包括：针对所述当前块进行第一图像分量的相邻参考值采样，获取所述当前块的第一图像分量相邻参考值；针对所述当前块进行第二图像分量的相邻参考值采样，获取所述当前块的第二图像分量相邻参考值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采样至少包括：下采样处理。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定当前块的至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，包括：从所述当前块的第一图像分量相邻参考值和所述当前块的第二图像分量相邻参考值中，获取所述第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，以及获取所述第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值的加权系数，以及所述第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值的加权系数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值以及所述第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值的加权系数，计算得出第一计算模型的第一参数和第二参数；根据所述第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值以及所述第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值的加权系数，计算得出第二计算模型的第一参数和第二参数；根据所述第一计算模型的第一参数和第二参数确定所述第一计算模型，根据所述第二计算模型的第一参数和第二参数确定所述第二计算模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述第一组的第一图像分量相邻参考值为L(m)和第二图像分量相邻参考值为C(m)，以及所述第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值的加权系数为w(m)时，根据所述w(m)、所述L(m)、所述C(m)以及式(1)，计算得出第一计算模型的第一参数α1和第二参数β1：在所述第二组的第一图像分量相邻参考值为L(k)和第二图像分量相邻参考值为C(k)，以及所述第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值的加权系数为w(k)时，根据所述w(k)、所述L(k)、所述C(k)以及式(2)，计算得出第二计算模型的第一参数α2和第二参数β2：根据所述第一计算模型的第一参数α1和第二参数β1确定所述第一计算模型，根据所述第二计算模型的第一参数α2和第二参数β2确定所述第二计算模型。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前块的第一图像分量相邻参考值包括如下至少之一：所述当前块左侧的第一图像分量相邻参考值、所述当前块上侧的第一图像分量相邻参考值；所述当前块的第二图像分量相邻参考值包括如下至少之一：所述当前块左侧的第二图像分量相邻参考值、所述当前块上侧的第二图像分量相邻参考值。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定当前块的至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，包括如下至少之二：从所述当前块的第一图像分量相邻参考值和所述当前块的第二图像分量相邻参考值中，将所述当前块左侧的第一图像分量相邻参考值和所述当前块左侧的第二图像分量相邻参考值确定为所述第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值；将所述当前块上侧的第一图像分量相邻参考值和所述当前块上侧的第二图像分量相邻参考值确定为所述第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值；将所述当前块左侧和上侧的第一图像分量相邻参考值和所述当前块左侧和上侧的第二图像分量相邻参考值确定为第三组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述建立至少两个计算模型之前，还包括如下至少之二：根据所述第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，计算得出第一计算模型的第一参数和第二参数；
根据所述第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，计算得出第二计算模型的第一参数和第二参数；根据所述第三组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，计算得出第三计算模型的第一参数和第二参数；所述建立至少两个计算模型，包括：根据所述第一计算模型的第一参数和第二参数、所述第二计算模型的第一参数和第二参数、和/或所述第三计算模型的第一参数和第二参数，建立第一计算模型、第二计算模型和/或第三计算模型。11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述至少两个计算模型中，选取所述当前块对应的计算模型，包括：根据当前块中至少一个采样点的第一图像分量重建值以及所述至少两个计算模型，计算得到所述当前块在所述至少两个计算模型下各自的率失真代价值；根据所得到的至少两个率失真代价值，选取所述当前块对应的计算模型。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所得到的至少两个率失真代价值，确定至少一个阈值。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所得到的至少两个率失真代价值，选取所述当前块对应的计算模型，包括：将所得到的至少两个率失真代价值与至少一个阈值进行比较，从所述至少两个率失真代价值中选取最优率失真代价值；将所述最优率失真代价值对应的计算模型确定为所述当前块对应的计算模型。14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在选取所述当前块对应的计算模型后，将所述当前块对应的计算模型写入码流。15.根据权利要求1至14任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：遍历所述当前块的第一图像分量相邻参考值，对所述遍历到的第一图像分量相邻参考值进行筛选处理。16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述对所述遍历到的第一图像分量相邻参考值进行筛选处理，包括：从所述遍历到的第一图像分量相邻参考值中选取待剔除像素的第一图像分量采样值，并将选取到的所述第一图像分量采样值从所述第一图像分量相邻参考值中剔除，以及从所述第二图像分量相邻参考值中剔除所述待剔除像素的第二图像分量采样值。17.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述对所述遍历到的第一图像分量相邻参考值进行筛选处理，包括：从所述遍历到的第一图像分量相邻参考值中选取待剔除像素的第一图像分量采样值，并在所述第一图像分量相邻参考值中将选取到的所述第一图像分量采样值的加权系数设置为零，以及将所述第二图像分量相邻参考值中所述待剔除像素的第二图像分量采样值的加权系数设置为零。18.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述对所述遍历到的第一图像分量相邻参考值进行筛选处理，包括：从所述遍历到的第一图像分量相邻参考值中选取目标像素的第一图像分量采样值，并
将选取到的所述第一图像分量采样值确定为所述当前块的第一图像分量相邻参考值；以及从所述第二图像分量相邻参考值中选取所述目标像素的第二图像分量采样值，并将选取到的所述第二图像分量采样值确定为所述当前块的第二图像分量相邻参考值。19.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述当前块中采样点的第二图像分量的预测残差和所述采样点的第三图像分量估计值；根据所述采样点的第二图像分量的预测残差和所述采样点的第三图像分量估计值，计算得出所述采样点的第三图像分量预测值。20.一种视频图像分量的预测方法，应用于解码器，所述方法包括：确定当前块的至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值；根据所述至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值中，第一组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，计算得出第一计算模型的第一参数和第二参数；根据所述至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值中，第二组的第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值，计算得出第二计算模型的第一参数和第二参数；根据所述第一计算模型的第一参数和第二参数确定第一计算模型，根据所述第二计算模型的第一参数和第二参数确定第二计算模型，以建立至少两个计算模型；其中，所述第一计算模型的第一参数和第二参数，所述第二计算模型的第一参数和第二参数均是经过加权系数的修正得到的；从所述至少两个计算模型中确定所述当前块对应的计算模型；根据所述当前块对应的计算模型，获取所述当前块中至少一个采样点的第二图像分量预测值。21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述从所述至少两个计算模型中确定所述当前块对应的计算模型，包括：通过解析码流，从所述至少两个计算模型中确定所述当前块对应的计算模型。22.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，在所述确定当前块的至少两组第一图像分量相邻参考值和第二图像分量相邻参考值之前，所述方法还包括：针对所述当前块进行第...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍俊彦，柴小燕，马彦卓，杨付正，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：