System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 伪轮廓优化方法、视频编码方法及电子设备技术_技高网

伪轮廓优化方法、视频编码方法及电子设备技术

技术编号:44595624 阅读:3 留言:0更新日期:2025-03-14 12:52
本发明专利技术提供了一种伪轮廓优化方法、视频编码方法及电子设备,伪轮廓优化方法包括:对待编码视频中的所有编码树单元均下采样,得到对应大小为N×N的图像块;对于每一个编码树单元,获取该编码树单元的图像块的伪轮廓特征,判断该编码树单元的图像块的伪轮廓特征是否符合伪轮廓预设条件,若是,则将该编码树单元标记为亮度渐变区域块;其中,伪轮廓特征包括亮度的水平梯度、亮度的垂直梯度、亮度的梯度幅值、高频系数平均值、亮度极值及亮度的均匀度;对待编码视频中所有被标记为亮度渐变区域块的编码树单元均实施优化策略,以优化编码过程产生的伪轮廓。本发明专利技术能优化编码过程产生的伪轮廓,提高用户观看体验,该伪轮廓优化方法能够部署在编码端。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频编码,特别涉及一种伪轮廓优化方法、视频编码方法及电子设备


技术介绍

1、高效视频编码标准h.265/hevc在编码过程中会利用空间相关性和时间相关性进行预测来生成预测像素,然后将原始像素与预测像素相减得到残差像素,最后对残差像素进行编码。为了尽可能减少需要传输和存储的数据量,视频编码器会对这些残差数据的频域系数进行量化来降低传输代价。但是,量化时不可避免地会引入图像失真。特别是在一些特定区域,由于高频信息的丢失,可能会出现编码伪轮廓现象,即编码后的图像中出现原本不存在的人工轮廓,从而会降低人眼视觉体验。

2、现有的解决方案一般是通过分析伪轮廓的特性,利用一系列特征检测出解码后的视频中的伪轮廓区域后再逐像素进行处理。具体地,先根据每个像素的梯度变化程度来去除那些梯度变化可以忽略不计的平滑区域。同时,为了保证检测到的区域不包括真实的纹理和边缘区域,还会剔除梯度幅值较大的区域,从而能够确定视频中的伪轮廓区域。接着,对每个被判断为伪轮廓的像素点均进行伪轮廓两侧像素值的抖动操作,即在每个被判断为伪轮廓的像素点的周围设定一个窗口,并在该窗口内,通过随机种子随机选取一个像素值来替换该点的原始像素值。最后,采用平均滤波技术使得改善后的伪轮廓更加平滑,以进一步提高人眼视觉体验。

3、然而,现有的解决方案往往针对解码后的视频进行伪轮廓优化,即在视频已经解码后才进行伪轮廓的检测与改善。该伪轮廓优化方案更适合部署在解码端,而无法部署在编码端。另外,现有的伪轮廓优化方案是采用逐像素的处理方法,即先逐像素地判断是否为伪轮廓区域,再根据判断结果逐像素修改伪轮廓区域内的像素,逐像素的处理方法很难直接移植到编码端进行应用。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种伪轮廓优化方法、视频编码方法及电子设备,以解决现有技术中存在的伪轮廓优化方案往往针对解码后的视频进行伪轮廓优化以及采用逐像素的处理方法而导致无法部署在编码端等其中的一个或多个问题。

2、为达到上述目的,本专利技术通过以下技术方案实现:一种伪轮廓优化方法,包括:

3、对待编码视频中的所有编码树单元均下采样,得到对应大小为n×n的图像块;

4、对于每一个所述编码树单元,获取该编码树单元的所述图像块的伪轮廓特征,判断该编码树单元的所述图像块的所述伪轮廓特征是否符合伪轮廓预设条件,若是,则将该编码树单元标记为亮度渐变区域块;其中,所述伪轮廓特征包括亮度的水平梯度、亮度的垂直梯度、亮度的梯度幅值、高频系数平均值、亮度极值以及亮度的均匀度;

5、对所述待编码视频中所有被标记为所述亮度渐变区域块的所述编码树单元均实施优化策略,以优化编码过程产生的伪轮廓。

6、可选的,所述亮度极值包括亮度最大值、亮度最小值以及亮度极差值;所述伪轮廓优化方法,还包括通过以下方式判断所述图像块的所述伪轮廓特征是否符合伪轮廓预设条件:若所述亮度的水平梯度的最大值大于第一预设检测值,或所述亮度的垂直梯度的最大值大于第二预设检测值,或所述亮度的梯度幅值的最大值大于第三预设检测值,或所述高频系数平均值小于第四预设检测值或者大于第五预设检测值,或所述亮度最大值小于第六预设检测值,或所述亮度最小值大于第七预设检测值,或所述亮度极差值小于第八预设检测值,或所述亮度的均匀度大于第九预设检测值,则判定所述图像块的所述伪轮廓特征不符合伪轮廓预设条件;否则,则判定所述图像块的所述伪轮廓特征符合伪轮廓预设条件。

7、可选的,所述图像块的所述亮度的水平梯度/垂直梯度的最大值通过以下方式获取:计算当前所述图像块内水平/垂直方向上的相邻像素的亮度值的差的平方,将计算结果中的最大值作为当前所述图像块的所述亮度的水平梯度/垂直梯度的最大值;或者,若当前所述图像块的相邻右侧/下侧存在图像块,则计算当前所述图像块内水平/垂直方向上的相邻像素的亮度值的差的平方以及计算当前所述图像块的最后一列/行像素与其相邻右侧/下侧的图像块的第一列/行像素在水平/垂直方向上的亮度值的差的平方,将计算结果中的最大值作为当前所述图像块的所述亮度的水平梯度/垂直梯度的最大值。

8、可选的,所述图像块的所述亮度的梯度幅值的最大值通过以下方式获取:计算当前所述图像块内水平方向上的相邻像素的亮度值的差的平方,得到水平方向的梯度矩阵;计算当前所述图像块内垂直方向上的相邻像素的亮度值的差的平方,得到垂直方向的梯度矩阵;分别计算所述水平方向的梯度矩阵与所述垂直方向的梯度矩阵中对应位置的数据之和的算术平方根,将计算结果中的最大值作为当前所述图像块的所述亮度的梯度幅值的最大值。

9、可选的,所述图像块的所述高频系数平均值通过以下方式获取:对当前所述图像块进行离散余弦变换,得到频域系数矩阵;将所述频域系数矩阵中的高频系数的平均值作为当前所述图像块的所述高频系数平均值。

10、可选的,所述图像块的所述亮度最大值、所述亮度最小值和所述亮度极差值通过以下方式获取:获取当前所述图像块内所有像素的亮度值,将最大的所述亮度值作为当前所述图像块的所述亮度最大值,将最小的所述亮度值作为当前所述图像块的所述亮度最小值,将最大的所述亮度值与最小的所述亮度值的差值作为当前所述图像块的所述亮度极差值。

11、可选的,所述图像块的所述亮度的均匀度通过以下方式获取:获取当前所述图像块内所有像素的亮度值,计算0-255范围内的各个亮度值出现在当前所述图像块内的概率,将得到的各个概率的平方和作为当前所述图像块的所述亮度的均匀度。

12、可选的,所述对所述待编码视频中所有被标记为所述亮度渐变区域块的所述编码树单元均实施优化策略,包括:将所述待编码视频中所有被标记为所述亮度渐变区域块的所述编码树单元的编码模式限制在无方向模式;或者,减少所述待编码视频中所有被标记为所述亮度渐变区域块的所述编码树单元的量化步长;再或者,将所述待编码视频中的一部分被标记为所述亮度渐变区域块的所述编码树单元的编码模式限制在无方向模式,以及减少所述待编码视频中的剩余部分被标记为所述亮度渐变区域块的所述编码树单元的量化步长。

13、为达到上述目的,本专利技术还提供了一种视频编码方法,包括:对待编码视频进行编码时执行上述任一项所述的伪轮廓优化方法。

14、为达到上述目的,本专利技术还提供了一种电子设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的伪轮廓优化方法或实现上述任一项所述的视频编码方法。

15、与现有技术相比,本专利技术提供的伪轮廓优化方法、视频编码方法及电子设备具有以下有益效果:

16、本专利技术提供的伪轮廓优化方法,包括:首先通过对待编码视频中的所有编码树单元均下采样,得到对应大小为n×n的图像块;然后对于每一个所述编码树单元,获取该编码树单元的所述图像块的伪轮廓特征,判断该编码树单元的所述图像块的所述伪轮廓特征是否符合伪轮廓预设条件,若是,则将该编码树单元标记为亮度渐变本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种伪轮廓优化方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述亮度极值包括亮度最大值、亮度最小值以及亮度极差值;所述伪轮廓优化方法,还包括通过以下方式判断所述图像块的所述伪轮廓特征是否符合伪轮廓预设条件:

3.如权利要求2所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述图像块的所述亮度的水平梯度/垂直梯度的最大值通过以下方式获取:

4.如权利要求2所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述图像块的所述亮度的梯度幅值的最大值通过以下方式获取:

5.如权利要求2所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述图像块的所述高频系数平均值通过以下方式获取:

6.如权利要求2所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述图像块的所述亮度最大值、所述亮度最小值和所述亮度极差值通过以下方式获取:

7.如权利要求2所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述图像块的所述亮度的均匀度通过以下方式获取:

8.如权利要求1所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述对所述待编码视频中所有被标记为所述亮度渐变区域块的所述编码树单元均实施优化策略,包括:

9.一种视频编码方法,其特征在于,包括:

10.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的伪轮廓优化方法或实现如权利要求9所述的视频编码方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种伪轮廓优化方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述亮度极值包括亮度最大值、亮度最小值以及亮度极差值;所述伪轮廓优化方法,还包括通过以下方式判断所述图像块的所述伪轮廓特征是否符合伪轮廓预设条件:

3.如权利要求2所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述图像块的所述亮度的水平梯度/垂直梯度的最大值通过以下方式获取:

4.如权利要求2所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述图像块的所述亮度的梯度幅值的最大值通过以下方式获取:

5.如权利要求2所述的伪轮廓优化方法,其特征在于,所述图像块的所述高频系数平均值通过以下方式获取:

6.如权利要求2所述的伪轮廓...

【专利技术属性】
技术研发人员:汪强胡开云潘柳含
申请(专利权)人:上海富瀚微电子股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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