[發明專利]用于小幀間塊的存儲器帶寬減小的方法和裝置在審
| 申請號: | 202080007015.4 | 申請日: | 2020-01-08 |
| 公開(公告)號: | CN113475078A | 公開(公告)日: | 2021-10-01 |
| 發明(設計)人: | 徐萌;李翔;許曉中;李貴春;劉杉 | 申請(專利權)人: | 騰訊美國有限責任公司 |
| 主分類號: | H04N19/513 | 分類號: | H04N19/513;H04N19/109 |
| 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: | 陳松浩 |
| 地址: | 美國加利福尼亞州*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 小幀間塊 存儲器 帶寬 減小 方法 裝置 | ||
在視頻解碼器中執行的視頻解碼方法包括接收包括當前圖片的編碼視頻比特流。該方法還包括確定當前圖片中的幀間編碼當前塊的塊尺寸是否低于塊尺寸閾值。該方法還包括響應于確定當前塊低于塊尺寸閾值,確定幀間編碼當前塊是否與分數運動矢量(MV)相關聯。該方法還包括響應于確定幀間編碼當前塊與分數MV相關聯,根據參考樣本減少處理檢索一個或更多個參考樣本。該方法還包括基于所檢索的一個或更多個參考樣本對當前塊進行解碼。
援引并入
本申請要求于2020年1月8日提交的美國專利申請第16/737,183號“METHOD ANDAPPARATUS FOR MEMORY BANDWIDTH REDUCTION FOR SMALL INTER BLOCKS”的權益,上述申請要求于2019年1月8日提交的美國臨時申請第62/789,989號“MEMORY BANDWIDTHREDUCTION FOR SMALL INTER BLOCKS”的權益。在先申請的全部公開內容通過引用整體合并到本文中。
技術領域
本公開內容描述了總體上涉及視頻編碼的實施方式。
背景技術
本文中提供的背景描述是為了總體上呈現本公開內容的上下文的目的。就該背景技術部分中描述的工作的程度而言,目前署名的發明人的工作以及在提交時可能未另外被限定為現有技術的描述的各方面既不被明確地也不被隱含地承認為針對本公開內容的現有技術。
可以使用具有運動補償的幀間圖片預測來執行視頻編碼和解碼。未壓縮的數字視頻可以包括一系列圖片,每個圖片的空間大小為例如1920×1080個亮度樣本和相關聯的色度樣本。這一系列圖片可以具有固定的或可變的圖片速率(也被非正式地稱為幀速率),例如每秒60個圖片或60Hz。未壓縮的視頻具有顯著的比特率要求。例如,每樣本8比特的1080p60 4:2:0視頻(60Hz幀速率下1920×1080亮度樣本分辨率)需要接近于1.5Gbit/s的帶寬。一小時的這種視頻需要600GB以上的存儲空間。
視頻編碼和解碼的一個目的可以是通過壓縮減少輸入視頻信號中的冗余。壓縮可以幫助降低以上提及的帶寬或存儲空間需求,在一些情況下可以減少兩個數量級或更多??梢圆捎脽o損壓縮和有損壓縮兩者以及這兩者的組合。無損壓縮是指可以根據壓縮的原始信號重建原始信號的精確副本的技術。在使用有損壓縮時,重建信號可能與原始信號不同,但是原始信號與重建信號之間的失真小到足以使重建信號可用于預期應用。在視頻的情況下,廣泛地采用有損壓縮。容許的失真量取決于應用;例如,與電視發行應用的用戶相比,某些消費者流式傳輸應用的用戶可能容許較高的失真??蓪崿F的壓縮比可以反映出:越高的可允許/可容許的失真可以產生越高的壓縮比。
運動補償可以是有損壓縮技術,并且可以涉及下述技術:來自先前重建的圖片或其部分(參考圖片)的樣本數據的塊,在由運動矢量(此后被稱為MV)指示的方向上進行空間移位之后,被用來預測新重建的圖片或圖片部分。在一些情況下,參考圖片可以與當前重建中的圖片相同。MV可以具有兩個維度X和Y,也可以具有三個維度,第三維度是使用中的參考圖片的指示(后者間接地可以是時間維度)。
在一些視頻壓縮技術中,可以根據其他MV預測適用于樣本數據的特定區域的MV,例如根據與在空間上相鄰于重建中的區域的樣本數據的另一區域有關并且在解碼順序上先于該MV的MV。這樣做可以大幅減少對MV進行編碼所需的數據量,從而消除冗余并且增加壓縮。MV預測可以有效地工作,例如,因為在對從攝像機得出的輸入視頻信號(稱為自然視頻)進行編碼時存在以下統計學上的可能性——比單個MV所適用的區域更大的區域沿相似的方向移動,因此在某些情況下可以使用從相鄰區域的MV得出的相似運動矢量進行預測。這使得針對給定區域找到的MV與根據周圍MV預測的MV相似或相同,并且又可以在熵編碼之后以比直接對MV進行編碼的情況下將使用的比特數小的比特數來表示。在一些情況下,MV預測可以是從原始信號(即:樣本流)得出的信號(即:MV)的無損壓縮的示例。在其他情況下,MV預測本身可以是有損的,例如由于在從若干周圍MV計算預測器時的舍入誤差。
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