[發明專利]不同動態采樣值范圍的層之間的層間預測有效
| 申請號: | 201280066175.1 | 申請日: | 2012-05-04 |
| 公開(公告)號: | CN104185991B | 公開(公告)日: | 2018-07-06 |
| 發明(設計)人: | 延斯-烏韋·加爾巴斯;赫伯特·托馬 | 申請(專利權)人: | 弗勞恩霍夫應用研究促進協會 |
| 主分類號: | H04N19/39 | 分類號: | H04N19/39;H04N19/196;H04N19/14;H04N19/463;H04N19/98;H04N19/172;H04N19/176;H04N19/147;H04N19/46 |
| 代理公司: | 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240 | 代理人: | 余剛;吳孟秋 |
| 地址: | 德國*** | 國省代碼: | 德國;DE |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 色調映射 圖像 參考圖像 全局預測 局部預測器 全局預測器 函數應用 局部變化 統計分析 采樣 推導 比率增大 層間預測 動態采樣 編碼率 全局 | ||
在一方面為編碼質量與另一方面為編碼率之間的比率增大。為此,全局預測器和局部預測器組合使用。全局預測器基于圖像的第一色調映射版本和圖像的第二版本中的共位采樣的值對的統計分析推導全局色調映射函數,并且將全局色調映射函數應用于圖像的第一色調映射版本上。局部預測器以全局預測參考圖像和圖像的第二版本被劃分成的子部分為單位,基于圖像的第二版本和全局預測參考圖像中的共位采樣的值的統計分析來局部推導局部變化的色調映射函數,并且將局部變化的色調映射函數應用于全局預測參考圖像上。
技術領域
本發明涉及圖像和/或視頻編碼中的不同動態采樣值范圍的層之間的層間預測。
背景技術
人類視覺系統在適應一定光照條件下可同時感知約8個數量級和約5個數量級的亮度范圍【1】。與此相反,直到幾年前,大部分視頻捕捉和顯示裝置的動態范圍限于大約2個數量級。如今,隨著商用HDR顯示器的引進,當經由HDR視頻傳輸全可見光范圍時,可預期顯著增加的真實感【1】。為了允許從LDR視頻無縫地過渡到HDR視頻,這種未來的HDR編碼標準的向后兼容性對于允許在傳統裝置上播放(playback)非常有用。迄今為止,在文獻中僅存在HDR視頻編碼向后兼容的少數的方法【2-6】。然而,【2】的方法是基于比特深度為8比特的MPEG-4的編碼解碼器的高級簡單配置的實施方式,【3-6】是H.264/AVC(亦稱作為SVC)的可分級視頻編碼配置的擴展。SVC允許比特深度大于8比特。
在所有情況下,在編碼之前,必須通過色調映射從原始的HDR視頻數據中生成LDR視頻序列。色調映射算子(TMO)可全局地(全局方法)和/或局部地(局部方法)或兩者結合地操作在整個圖像上。教材【1】中給出了最重要的TMO的全面介紹。在它被用于可分級視頻編碼【3】時,從LDR視頻中重構HDR視頻序列的過程可表示為逆色調映射(ITMO)或者優選表示為層間預測(ILP)。在這一方面,ILP具有降低LDR與HDR層之間冗余的任務,以減小傳輸殘差信息所需要的比特率。在編碼方案中,ILP應與所選擇的TMO無關w.r.t.是普遍有效的。例如,在【2】和【4】中,作者建議使用簡單的映射函數以全局分級(scale)每個LDR幀或者甚至整個LDR序列至HDR序列的動態范圍。然而,每當LDR視頻由局部自適應的TMO(其通常產生更有吸引力的LDR視頻)生成時,該預測器的效率較低。
在【3-6】中的方法通過使用逐塊(block-wise)ILP來表現某種局部自適應性,然而,它們操作在不適合于傳輸HDR數據的顏色空間內。而且,這些方法僅具有用于ILP參數估計的有限能力,并且低效率地編碼所需要的邊信息。
發明內容
因此,本發明的一個目標在于,提供在圖像(例如,視頻)編碼時用于在不同的動態采樣值范圍的層之間執行層間預測的構思,使得就一方面為編碼質量(即,受到編碼損耗的可重構的質量)與另一方面為編碼率(即,所需要的數據量)之間的比率方面而言,編碼效率增大。
由所附權利要求書的獨立權利要求的主題實現本目標。
本發明的基本研究結果在于,如果全局預測器與局部預測器相組合使用,那么在一方面為編碼質量與另一方面為編碼率之間的比率可增大。全局預測器基于圖像的第一色調映射版本和第二版本中的共位采樣的值對的統計分析推導全局色調映射函數,并且將全局色調映射函數應用于圖像的第一色調映射版本上,以獲得用于圖像的第二版本的全局預測參考圖像。局部預測器以全局預測參考圖像和圖像的第二版本被劃分成的子部分為單位,基于圖像的第二版本和全局預測參考圖像中的共位采樣的值的統計分析來局部推導局部變化的色調映射函數,并且將局部變化的色調映射函數應用于全局預測參考圖像上,以獲得用于圖像的第二版本的全局和局部預測參考圖像。在解碼側上,也存在全局預測器和局部預測器,各從從增強數據流的邊信息推導全局色調函數和局部變化的色調函數。
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