[發明專利]用于組合多層比特流中的層的方法和系統有效
| 申請號: | 201210113243.7 | 申請日: | 2007-07-09 |
| 公開(公告)號: | CN102685496A | 公開(公告)日: | 2012-09-19 |
| 發明(設計)人: | 克里斯托弗·安德魯·塞格爾 | 申請(專利權)人: | 夏普株式會社 |
| 主分類號: | H04N7/26 | 分類號: | H04N7/26;H04N7/30 |
| 代理公司: | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人: | 張遠 |
| 地址: | 日本國*** | 國省代碼: | 日本;JP |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 組合 多層 比特流 中的 方法 系統 | ||
本申請是申請人“夏普株式會社”于2007年7月9日提出的申請號為PCT/JP2007/064040、發明名稱為“用于組合多層比特流中的層的方法和系統”的PCT申請的分案申請。
技術領域
本發明的實施例包括用于多層比特流中的處理和過程管理的方法和系統。具體地,本發明涉及:1)用于組合多層比特流中的層的方法和系統;2)用于條件變換域的殘差累加的方法和系統;3)用于殘差層縮放的方法和系統;4)用于基于相鄰塊特性的圖像處理控制的方法和系統;5)用于編碼塊圖案信息的維護和使用的方法和系統;以及6)用于變換選擇和管理的方法和系統。
背景技術
為了減小編碼器輸出的比特率,可縮放比特流可以包括層間預測的形式。示例性系統包括針對AVC|H.264視頻編碼標準的可縮放視頻擴展中的層間預測。這些擴展通常被稱作SVC和SVC系統,在T.Wiegand,G.Sullivan,J.Reichel,H.Schwarz?and?M.Wien,“Joint?Draft?9?of?SVC?amendment(revision?2)”,JVT-V201,Marrakech,Morocco,January?13-19,2007中對此進行了描述。在SVC系統中,通過將運動和模式信息從所列舉的較低層投影到所列舉的較高層來實現層間預測。此外,將預測殘差從所列舉的較低層投影到所列舉的較高層。然后,較高層的比特流可以包含附加的殘差,以改進解碼輸出的質量。
發明內容
根據本發明的第一方面,提供了一種用于組合多層比特流中的層的方法,所述方法包括:a)對第一層量化變換系數進行反量化,從而創建第一層變換系數;b)對第一層變換系數進行縮放,以匹配第二層的特性,從而創建縮放后的第一層變換系數;c)對第二層量化變換系數進行反量化,從而創建第二層變換系數;d)將縮放后的第一層變換系數與第二層變換系數進行組合,以形成組合系數。
第一層可以是基礎層。
對第一層量化變換系數進行反量化可以包括使用第一量化參數,對第二層量化變換系數進行反量化可以包括使用第二量化參數。
第一層和第二層可以具有不同的空間分辨率。
第二層可以是增強層。
所述方法還可以包括:對組合系數進行反變換,從而產生空間域殘差值。
所述方法還可以包括:將空間域殘差值與空間域預測值進行組合。
所述方法還可以包括:a)對第三層量化變換系數進行反量化,從而創建第三層變換系數;b)對組合系數進行縮放,以匹配第三層的特性,從而創建縮放后的組合系數;以及c)將縮放后的組合系數與第三層變換系數進行組合。
所述方法還可以包括:產生包括組合系數的組合比特流。
組合比特流還可以包括層內預測模式。
組合比特流還可以包括運動向量。
根據本發明的第二方面,提供了一種用于組合多層比特流中的層的系統,所述系統包括:a)第一反量化器,用于對第一層量化變換系數進行反量化,從而創建第一層變換系數;b)縮放器,用于對第一層變換系數進行縮放,以匹配第二層的特性,從而創建縮放后的第一層變換系數;c)第二反量化器,用于對第二層量化變換系數進行反量化,從而創建第二層變換系數;d)系數組合器,用于將縮放后的第一層變換系數與第二層變換系數進行組合,以形成組合系數。
所述系統還可以包括比特流產生器,用于產生包括組合系數的組合比特流。
所述系統還可以包括:反變換器,用于對組合系數進行反變換,從而產生空間域殘差值;以及第二組合器,用于將空間域殘差值與空間域預測值進行組合。
根據本發明的第三方面,提供了一種用于將符合SVC的比特流轉換為符合AVC的數據的方法,所述方法包括:a)接收符合SVC的比特流,所述符合SVC的比特流包括預測數據、基礎層殘差數據和增強層殘差數據;b)對基礎層殘差數據進行反量化,從而創建基礎層變換系數;c)對增強層殘差數據進行反量化,從而創建增強層變換系數;d)對基礎層變換系數進行縮放,以匹配增強層的量化特性,從而創建縮放后的基礎層變換系數;以及e)將縮放后的基礎層變換系數與增強層變換系數進行組合,以形成組合系數。
所述方法還包括:將組合系數與預測數據進行組合,以形成符合AVC的比特流。
所述預測數據可以包括層內預測模式指示符。
所述預測數據可以包括運動向量。
所述方法還可以包括:對組合系數進行反變換,從而產生空間域殘差值。
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