[發明專利]一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法

無效

• 申請號: 201210135782.0
• 申請日: 2012-05-03
• 公開（公告）號: CN102665077A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發明（設計）人: 黃鐵軍;耿銘超;張賢國;田永鴻;高文
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26;H04N7/32
• 代理公司: 北京市商泰律師事務所 11255
• 代理人: 毛燕生

1.一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征在于，利用視頻圖像塊不同的特征信息，將圖像內所有圖像塊進行分類，對不同類別的圖像塊使用不同的優化加速策略。

2.如權利要求1所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征在于，進一步包括以下步驟：

視頻信息獲取步驟：如果輸入為原始數據，則直接進行數字化采樣得到原始數據；如果輸入為已壓縮視頻，則首先對壓縮視頻解碼獲取視頻信息，包括每個圖像塊的解碼結果和編碼工具使用情況信息；

背景圖像獲取步驟：編碼時利用解碼圖像、輸入原始圖像或者重建圖像進行訓練，得到背景圖像，或由外部輸入已有的背景圖像；背景圖像選擇性的編入位流步驟：根據背景圖像的獲取方法來選擇是否將背景圖像編入位流；

編轉碼優化步驟：對圖像塊進行分類，并將分類信息用于編碼或轉碼優化中，解碼得到的工具使用情況信息會被重用于再編碼過程。

3.如權利要求2所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征還在于，所述視頻信息獲取步驟中,如果輸入為已壓縮視頻，提取的編碼工具使用情況信息包括：參考幀索引號和/或尺寸模式和/或變換方法和/或預測方式和/或量化參數和/或環路濾波方式和/或熵編碼方法和/或位寬度信息和/或位寬度擴展情況和/或深度信息和/或運動向量信息。

4.如權利要求2所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征還在于，所述背景圖像獲取步驟中所使用的背景圖像獲取方法包含：

如果輸入為未壓縮視頻，則利用輸入原始圖像進行背景建模，或如果輸入為已壓縮視頻，則利用解碼圖像進行背景建模，或利用重建圖像進行背景建模，或

由外部直接輸入已有的背景圖像。

5.如權利要求2所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征還在于，所述背景圖像選擇性的編入位流步驟中，使用了輸入原始圖像、解碼圖像訓練或者外部輸入得到的背景圖像需要被編入位流，僅由重建圖像訓練得到的背景圖像不會編入位流。

6.如權利要求2所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征還在于，所述編轉碼優化步驟包括以下步驟：

類別劃分步驟：利用背景圖像，將當前圖像內的所有圖像塊進行分類，劃分為不同特性的圖像塊類別；

基于分類的編轉碼優化步驟：將分類信息應用于編碼或轉碼優化中，對不同類別的圖像塊或區域采用不同的編碼或轉碼優化過程。

7.如權利要求6所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征還在于，所述編轉碼優化步驟中在對圖像塊進行分類時，采用至少一種如下的分類策略：

按照圖像塊的前背景屬性進行劃分，劃分成前景、背景或者前背景邊緣塊，或

按照圖像塊的運動屬性進行劃分，劃分成大幅運動圖像塊，靜止圖像塊或小幅運動圖像塊，或

按照圖像塊的內容進行劃分：劃分為若干類別的感興趣塊和若干類別的非感興趣塊，相同類別的感興趣塊組成一種類別的感興趣區域，相同類別的非感興趣塊組成一種類別的非感興趣區域。

8.如權利要求7所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征還在于，所述編轉碼優化步驟所包含的類別劃分步驟中，在按照前背景屬性進行劃分時，通過當前圖像和背景圖像進行殘差計算，通過殘差與閾值的判別將當前圖像內所有圖像塊分類為背景圖像塊、前景圖像塊和前景邊緣圖像塊。

9.如權利要求7所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征還在于，所述編轉碼優化步驟所包含的類別劃分步驟中，在按照運動屬性進行劃分時，使用當前圖像在背景圖像或已編碼的圖像中進行全局運動搜索，通過對運動信息的判別將當前圖像內所有圖像塊分類為大幅運動圖像塊，靜止圖像塊或小幅運動圖像塊。

10.如權利要求8所述的一種基于宏塊分類的快速高效編轉碼方法，其特征還在于，所述編轉碼優化步驟所包含的類別劃分步驟中的按照前背景屬性進行劃分時，殘差判別的方法包含：

使用整個圖像塊的殘差矩陣進行判別，計算整個圖像塊的殘差矩陣與閾值進行判斷當前圖像塊的類別，或

將整個圖像塊的殘差矩陣劃分為多個小子塊，先進行小子塊與閾值的判斷，然后再利用判別為前景的小子塊個數，進一步將當前圖像塊進行分類，或

對殘差矩陣進行變換計算，將殘差映射到變換域，由殘差變換矩陣與閾值的判別結果決定當前圖像塊的類別。