[發明專利]編碼單元深度確定方法及裝置

有效

• 申請號: 201710266798.8
• 申請日: 2017-04-21
• 公開（公告）號: CN108737841B
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 張宏順;林四新;程曦銘
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04N19/61
• 分類號: H04N19/61;H04N19/96;H04N19/86;H04N19/82
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

1.一種編碼單元深度確定方法，其特征在于，包括：

確定待處理編碼單元的當前最優模式的殘差系數；

在所述殘差系數不為零時，若所述待處理編碼單元的編碼深度為零，則從所述待處理編碼單元及所述待處理編碼單元所在編碼樹單元的近鄰編碼樹單元中，分別獲取設定類型的編碼信息特征，組成預測特征向量樣本；

將所述預測特征向量樣本輸入預訓練的預測模型中，得到所述預測模型輸出的預測結果，所述預測結果表明所述待處理編碼單元是否需要進一步進行深度劃分；

若所述待處理編碼單元的編碼深度不為零，則確定所述待處理編碼單元所在編碼樹單元的近鄰編碼樹單元中，與所述待處理編碼單元相同編碼深度的編碼單元的平均代價，作為第一平均代價；確定所述待處理編碼單元所在編碼樹單元中相同編碼深度的已編碼的編碼單元的平均代價，作為第二平均代價；根據所述第一平均代價及所述第二平均代價，確定代價閾值；若所述待處理編碼單元的當前最優模式的代價小于所述代價閾值，則確定所述待處理編碼單元不需要進一步進行深度劃分；若所述待處理編碼單元的當前最優模式的代價不小于所述代價閾值，則確定所述待處理編碼單元需要進一步進行深度劃分；

其中，所述預測模型為利用標記有分類結果的訓練樣本預訓練得到，所述訓練樣本包括所述設定類型的編碼信息特征。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述待處理編碼單元屬于非I幀視頻圖像。

3.根據權利要求1-2任一項所述的方法，其特征在于，所述預測模型包括P幀預測模型和B幀預測模型，所述P幀預測模型預訓練時使用的訓練樣本為，屬于P幀視頻圖像的編碼單元中提取的所述設定類型的編碼信息特征，所述B幀預測模型預訓練時使用的訓練樣本為，屬于B幀視頻圖像的編碼單元中提取的所述設定類型的編碼信息特征；

所述將所述預測特征向量樣本輸入預訓練的預測模型中，得到所述預測模型輸出的預測結果，包括：

確定所述待處理編碼單元所屬視頻幀圖像的類型為P幀還是B幀；

若為P幀，則將所述預測特征向量樣本輸入所述P幀預測模型，得到所述P幀預測模型輸出的預測結果；

若為B幀，則將所述預測特征向量樣本輸入所述B幀預測模型，得到所述B幀預測模型輸出的預測結果。

4.根據權利要求1-2任一項所述的方法，其特征在于，所述從所述待處理編碼單元及所述待處理編碼單元所在編碼樹單元的近鄰編碼樹單元中，分別獲取設定類型的編碼信息特征，包括：

獲取所述待處理編碼單元的代價、量化系數、失真及方差；

獲取所述待處理編碼單元所在編碼樹單元的近鄰編碼樹單元的代價和深度信息。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述待處理編碼單元所在編碼樹單元的近鄰編碼樹單元中，與所述待處理編碼單元相同編碼深度的編碼單元的平均代價，作為第一平均代價，包括：

針對所述待處理編碼單元所在編碼樹單元的每一近鄰編碼樹單元，確定其中與所述待處理編碼單元相同編碼深度的編碼單元的平均代價；

按照每一所述近鄰編碼樹單元與所述待處理編碼單元所在編碼樹單元的方位關系，確定每一所述近鄰編碼樹單元的權重值；

根據每一所述近鄰編碼樹單元的權重值及其平均代價，確定各所述近鄰編碼樹單元的加權平均代價，作為第一平均代價。