[發明專利]帶寬壓縮中的后選擇預測方法

在審

• 申請號: 201811260608.2
• 申請日: 2018-10-26
• 公開（公告）號: CN111107374A
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發明（設計）人: 李雯;田林海
• 申請（專利權）人: 西安科銳盛創新科技有限公司
• 主分類號: H04N19/59
• 分類號: H04N19/59;H04N19/13;H04N19/176
• 代理公司: 西安嘉思特知識產權代理事務所(普通合伙) 61230
• 代理人: 孫濤濤

本發明涉及一種帶寬壓縮中的后選擇預測方法，包括：將圖像分成大小相同的多個MB；采用自適應分割的像素值差異預測方法對當前MB進行預測以獲取所述當前MB的第一殘差主觀和；采用4分塊跳塊掃描多方向預測方法對所述當前MB進行預測以獲取所述當前MB的第二殘差主觀和；根據所述第一殘差主觀和與所述第二殘差主觀和確定所述當前MB中每個像素的最終預測殘差。本發明提供的帶寬壓縮中的后選擇預測方法，以自適應分割的像素值差異預測方法和4分塊跳塊掃描多方向預測方法為基礎，通過預測選擇算法可以選擇出最優的一種預測方法，對于復雜紋理圖像進一步優化了預測效果。

技術領域

本發明涉及一種多媒體技術領域，特別涉及一種帶寬壓縮中的后選擇預測方法。

背景技術

帶寬壓縮技術主要由四個部分組成，包含：預測模塊、量化模塊、碼控模塊和熵編碼模塊。其中預測模塊作為一個重要的模塊，是利用相鄰像素間存在的空間冗余度，根據鄰近像素信息對當前像素值進行預測，預測差值的標準差遠小于原始圖像數據的標準差，因此對預測差值進行編碼，更有利于使圖像數據的理論熵達到最小，達到提高壓縮效率的目的。目前預測模塊的算法主要分為兩類，紋理相關預測和像素值相關預測。

然而，當待壓縮圖像的紋理復雜多變時，預測待壓縮圖像的復雜紋理區域時往往因圖像紋理之間的相關性較差，預測編碼得不到精確的參考，導致理論極限熵得不到最大化的降低，影響預測模塊的質量。因此，在待壓縮圖像的紋理復雜多變時，提高預測模塊的質量成為亟需解決的問題。

隨著視頻的圖像分辨率的增加，需要占用較多的存儲空間和傳輸帶寬，在這種情況下，利用芯片內的帶寬壓縮技術來提高圖像的存儲空間和傳輸帶寬就顯得尤為必要。

在圖像紋理復雜區域，單一的預測方法往往不能獲取最佳的預測效果，導致圖像效果變差。

發明內容

因此，為解決現有技術存在的技術缺陷和不足，本發明提出一種帶寬壓縮中的后選擇預測方法。

具體地，本發明一個實施例提出的一種帶寬壓縮中的后選擇預測方法，包括：

將圖像分成大小相同的多個MB；

采用自適應分割的像素值差異預測方法對當前MB進行預測以獲取所述當前MB的第一殘差主觀和；

采用4分塊跳塊掃描多方向預測方法對所述當前MB進行預測以獲取所述當前MB的第二殘差主觀和；

根據所述第一殘差主觀和與所述第二殘差主觀和確定所述當前MB中每個像素的最終預測殘差。

在本發明的一個實施例中，采用自適應分割的像素值差異預測方法對當前MB進行預測以獲取所述當前MB的第一殘差主觀和，包括：

采用自適應分割的像素值差異預測方法對所述當前MB進行預測以獲取所述當前MB中每個像素的第一預測殘差；

根據所述第一預測殘差分別計算所述當前MB的第一殘差絕對值和與第一殘差標準差；

根據所述第一殘差絕對值和與第一殘差標準差計算所述第一殘差主觀和。

在本發明的一個實施例中，采用自適應分割的像素值差異預測方法對所述當前MB進行預測以獲取所述當前MB中每個像素的第一預測殘差，包括：

確定當前MB的劃分方式，其中，所述劃分方式包括水平劃分、垂直劃分、不劃分；

分別計算每種劃分方式下當前MB比特數；

將所述當前MB比特數最小值對應的劃分方式作為所述當前MB的當前劃分方式；

計算所述當前MB中每個像素在所述當前劃分方式下的所述第一預測殘差。