[發明專利]基于多元線性回歸的視頻編碼幀間預測方法

有效

• 申請號: 201710685286.5
• 申請日: 2017-08-11
• 公開（公告）號: CN107483954B
• 公開（公告）日: 2019-12-03
• 發明（設計）人: 周益民;曾鵬;冷龍韜;王宏宇;黃航
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04N19/52
• 分類號: H04N19/52;H04N19/176
• 代理公司: 51226 成都希盛知識產權代理有限公司
• 代理人: 濮云杉;楊冬<國際申請>=<國際公布>=

本發明的基于多元線性回歸的視頻編碼幀間預測方法，包括：A.初始化信源t時刻的圖像，將t?1時刻的圖像為參考圖像，在t?1時刻對t時刻的圖像進行運動估計，得到絕對誤差值；B.擴展t?1時刻的參考像素塊大小，其中擴展的像素塊信息分別為參考像素塊的左邊外側像素與上邊外側像素，得到多元線性回歸模型；C.在t時刻前對t時刻的圖像進行重構，得到t時刻的重構圖像中對應位置的像素值；D.確定是否更新參考圖像：如果重構后的像素塊與對應的信源像素塊的絕對誤差值小于步驟A的絕對誤差值，則更新參考圖像的像素；反之則不更新參考圖像的像素。本發明有效增強了參考圖像與當前編碼圖像的時域相關性，進而獲得了更好的殘差信息，非常明顯的提高了編碼效率。

技術領域

本發明涉及視頻編碼的方法，具體的講是基于多元線性回歸的視頻編碼幀間預測方法。

背景技術

幀間預測指的是利用視頻時間域的相關性，使用鄰近已編碼圖像像素預測當前圖像的像素，以達到有效去除視頻時域冗余的目的。目前主要的視頻編碼標準幀間預測部分都采用了基于塊的運動補償技術，其主要原理是為當前圖像的每個像素塊在之前已編碼圖像中尋找一個最佳匹配快，該過程稱為運動估計(Motion Estimation，ME)，其中用于預測的圖像稱為參考圖像(Reference Frame)，當前像素塊與參考塊的差值稱為預測殘差(Prediction Residual)。其中殘差越接近于“0”或者越“平坦”，那么將殘差信號進行變換、量化、掃描及熵編碼后，可以更高效的對視頻信號進行壓縮。

在編碼過程中，圖像內容的紋理復雜度，以及圖像間的變化強度都會影響到編碼后的圖像質量，且以塊為編碼單元的方式，會導致圖像塊邊界位置處像素不平坦，這些因素都會影響自身的參考性，會使得預測后的殘差信息不利于編碼。

發明內容

本發明提供了一種基于多元線性回歸的視頻編碼幀間預測方法，以減小參考像素與信源像素的絕對誤差的和值，并且提高編碼效率。

本發明的基于多元線性回歸的視頻編碼幀間預測方法，包括：

A.建立信源圖像間的像素塊的參考關系：將信源當前的t時刻的圖像分割為8×8像素塊大小，將t-1時刻的圖像為參考圖像，在參考圖像中搜索到同樣大小的8×8參考像素塊，在t-1時刻的圖像中對t時刻的圖像進行運動估計，得到當前t時刻的像素快與t-1時刻的參考像素塊的絕對誤差值SAD；

B.建立多元線性回歸模型：將所述t-1時刻的8×8參考像素塊擴展為9×9的大小，其中擴展的像素塊信息分別為參考像素塊的左邊外側像素與上邊外側像素，方法為：設m為像素塊橫向像素的標號，n為像素塊豎向像素的標號，t為時刻標號，在8×8參考像素塊中，取當前位置像素的值f_t-1(m,n)為回歸方程的自變量x₁，上方像素的值f_t-1(m,n-1)和左側像素的值f_t-1(m-1,n)分別為x₂與x₃，以及所述信源在t時刻的8×8像素塊中對應位置的像素值f_t(m,n)作為因變量y，得到多元線性回歸的一組數據為(x₁,x₂,x₃,y)，將多組(x₁,x₂,x₃,y)組成的數據集，進行多元線性回歸，得到多元線性回歸模型；

C.重構圖像：在t時刻前對t時刻的圖像進行重構，根據所述的多元線性回歸模型得到t時刻的重構圖像中對應位置的像素值；

D.根據步驟C得到的像素值確定是否更新參考圖像：如果重構后的像素塊與對應的信源像素塊的絕對誤差值SAD小于步驟A的絕對誤差值SAD，則更新參考圖像的像素；反之則不更新參考圖像的像素。

本發明以參考圖像的空域相關性，通過像素信息得到多元線性回歸模型，增強了參考圖像與當前編碼圖像的時域相關性，進而獲得了更好的殘差信息。