[發明專利]紋理自適應視頻編解碼系統有效
| 申請號: | 200710069093.3 | 申請日: | 2007-06-12 |
| 公開(公告)號: | CN101325707A | 公開(公告)日: | 2008-12-17 |
| 發明(設計)人: | 虞露;武曉陽 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | H04N7/26 | 分類號: | H04N7/26;H04N7/40;H04N7/44;H04N7/32;H04N7/50 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 | 代理人: | 周烽 |
| 地址: | 310027浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 紋理 自適應 視頻 解碼 系統 | ||
技術領域
本發明涉及信號處理與通信領域,特別地,涉及一種紋理自適應視頻編碼 系統、一種紋理自適應視頻解碼系統和一種紋理自適應視頻編解碼系統。
背景技術
當前視頻編解碼標準,比如ITU制定的H.261,H.263,H.26L和ISO的 MPEG組織制定的MPEG-1,MPEG-2,MPEG-4,以及JVT制定的 H.264/MPEG-AVC(簡稱H.264)和中國自主知識產權的視頻編碼標準AVS第 二部分都是基于傳統混合視頻編解碼框架。
視頻編碼的一個重要目的就是對視頻信號進行壓縮,減少視頻信號的數據 量,從而節約視頻信號的存儲空間和傳輸帶寬。一方面,原始視頻信號,數據 量非常巨大,這是視頻編碼壓縮的必要性所在;另一方面,原始視頻信號存在 大量的冗余信息,這是視頻編碼壓縮的可能性所在。這些冗余信息可以分成空 間冗余信息、時間冗余信息、數據冗余信息和視覺冗余信息。其中前面三種冗 余信息僅僅只是考慮像素間統計概念上的冗余信息,總稱統計冗余信息;視覺 冗余信息更加側重考慮人眼視覺系統的特性。視頻編碼要降低視頻信號數據量, 就需要降低視頻信號中存在的各種冗余信息。傳統混合視頻編碼框架是綜合考 慮預測編碼、變換編碼以及熵編碼的視頻編碼框架,著力降低視頻信號的統計 冗余信息,傳統混合視頻編碼框架有以下主要特點:
(1)利用預測編碼降低時間冗余信息和空間冗余信息;
(2)利用變換編碼進一步降低空間冗余信息;
(3)利用熵編碼降低數據冗余信息;
預測編碼包括幀內預測編碼和幀間預測編碼。用幀內預測編碼技術壓縮的 視頻幀,稱為幀內編碼幀(I幀)。幀內編碼幀的編碼過程如下:首先,將編碼 幀分成編碼塊(編碼單元的一種形式);對編碼塊進行幀內預測,得到幀內預測 的殘差數據;接著對殘差數據進行二維變換編碼;然后在變換域中對變換系數 進行量化;然后經過掃描將二維信號轉換成一維信號;最后進行熵編碼。用幀 間預測編碼技術壓縮的視頻幀,稱為幀間編碼幀(P幀、B幀)。幀間編碼幀的 編碼過程如下:首先,將編碼幀分成編碼塊;對編碼塊采用運動估計技術得到 運動矢量和參考塊(參考單元的一種形式);然后采用運動補償技術,得到幀間 預測后的殘差數據;接著對殘差數據進行二維變換編碼;然后在變換域中對變 換系數進行量化;然后經過掃描將二維信號轉換成一維信號;最后進行熵編碼。 殘差數據,也就是殘差信號,相對于原始視頻信號,空間冗余信息和時間冗余 信息都減小了。如果空間冗余信息和時間冗余信息用數學上相關性來表示,則 殘差信號的空間相關性和時間相關性都比原始視頻信息量小。然后對殘差信號 進行二維變換編碼,進一步降低空間相關性,最后對變換系數進行量化和熵編 碼降低數據冗余信息。可見要繼續提高視頻編碼的壓縮效率,需要更精確的預 測編碼技術,進一步降低預測后殘差信號的空間相關性和時間相關性;同時也 需要更有效的變換編碼技術,進一步降低空間相關性;同時在預測編碼和變換 編碼后,設計相適應的掃描技術、量化技術和熵編碼技術。
上述基于傳統混合視頻編解碼框架的視頻編解碼標準,雖然取得了很大的 成功,但要進一步提高視頻編碼的壓縮效率,傳統混合視頻編解碼框架本身存 在著瓶頸。研究結果顯示,視頻信號并非平穩信源,也就是說每個編碼單元的 特征是不盡相同的。然而,傳統混合視頻編解碼框架中功能模塊的設計卻是建 立在平穩視頻信號的假設基礎上,例如,其中預測編碼模塊、變換編碼模塊、 量化模塊、掃描模塊等在對編碼單元進行編碼時,所采用的工作模式都是固定 的:
(1)在幀間預測編碼中預測補償精確到亞像素時,需要采用插值技術對參考圖 像中的亞像素點進行構建。現行的基于傳統混合視頻編解碼框架的視頻標 準都采用橫向、縱向可分離的一維插值濾波器,對亞像素進行構建。插值 濾波器的抽頭個數和系數都是固定的,因此,采用的插值濾波器與被插值 圖像的內容無關。
(2)變換編碼模塊廣泛采用離散余弦變換(DCT)技術以及其近似變換技術整 數余弦變換(ICT)技術。變換編碼擬在降低空間相關性,將編碼單元能 量向少數幾個變換系數集中,在DCT、ICT中就是向低頻能量集中。變換 矩陣都是固定的,因此,采用的變換與被變換圖像的內容無關。
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