[發(fā)明專利]4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優(yōu)化方法和裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110057080.4 | 申請日: | 2021-01-15 |
| 公開(公告)號: | CN112911307B | 公開(公告)日: | 2022-09-02 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 彭海;隋治強(qiáng);徐言茂 | 申請(專利權(quán))人: | 北京銳馬視訊科技有限公司 |
| 主分類號: | H04N19/513 | 分類號: | H04N19/513 |
| 代理公司: | 北京市鼎立東審知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11751 | 代理人: | 陳佳妹;朱慧娟 |
| 地址: | 100085 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 16 超高 視頻 編碼 運動 估計 優(yōu)化 方法 裝置 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本申請公開了一種4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優(yōu)化方法,該4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優(yōu)化方法包括獲取原始視頻數(shù)據(jù),將原始視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低分辨率視頻數(shù)據(jù),對低分辨率視頻數(shù)據(jù)中每幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行運動估計得到運動矢量,將運動矢量映射至原始視頻數(shù)據(jù)的尺寸得到原始運動矢量,對原始運動矢量進(jìn)行優(yōu)化得到最優(yōu)運動矢量。從而大幅降低運動估計的計算量。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開涉及視頻編碼技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優(yōu)化方法和裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
運動估計是H.264/H.265/AVS+/AVS2/AVS3等視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中最重要且最耗時的一部分。一般情況下,大約占用視頻編碼的60%~80%的時間。運動搜索,運動矢量預(yù)測是運動估計計算的兩個主要環(huán)節(jié)。
運動搜索最常用的方法是塊匹配法。最簡單的塊匹配法是全搜索算法(FS),其精度最高,性能最好,但是計算量太大,不適用于實時編碼。在此基礎(chǔ)上的改進(jìn)算法中,比較有代表性的快速算法有早期的三步搜索法(TSS)和二維對數(shù)搜索法(LOGS)等,該類算法的特點是限制運動搜索點數(shù)而減少計算量,但是很容易陷入局部最優(yōu)。目前被實際采用的算法,是改進(jìn)的新三步法(NTSS),例如鉆石形算法(DIAS)和六邊形算法(HEXS)。
運動矢量預(yù)測包括幀內(nèi)預(yù)測和幀間預(yù)測。幀內(nèi)預(yù)測是指利用視頻空間域相關(guān)性,使用空間臨近已編碼圖像像素預(yù)測當(dāng)前圖像的像素。在幀內(nèi)預(yù)測模式中,預(yù)測塊是基于已編碼重建塊和當(dāng)前塊形成的,編碼器通常選取預(yù)測塊與編碼塊之間差異最小的預(yù)測模式。幀間預(yù)測是指利用視頻時間域相關(guān)性,使用時間臨近已編碼圖像像素預(yù)測當(dāng)前圖像的像素,以達(dá)到有效去除視頻時域冗余的目的。由于視頻序列通常包括較強(qiáng)的時域相關(guān)性,因此預(yù)測殘差值接近于0,將殘差信號作為后續(xù)模塊的輸入進(jìn)行變換、量化、掃描及熵編碼,可實現(xiàn)對視頻信號的高效壓縮。
隨著視頻編碼技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步,新一代的編碼標(biāo)準(zhǔn)圍繞運動搜索和運動矢量預(yù)測兩個核心環(huán)節(jié),進(jìn)行了大量的改進(jìn)和提升,并由此獲得了重要的視頻質(zhì)量提升。舉例來說,從H.264發(fā)展到H.265,幀內(nèi)運動預(yù)測模式,就從原來的最多9種增加到了最多35種之多。這些改進(jìn)是提升視頻編碼質(zhì)量的重要手段,但是也極大的增加了編碼運算量。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此,本公開提出了一種4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優(yōu)化方法,包括:
獲取原始視頻數(shù)據(jù),將所述原始視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低分辨率視頻數(shù)據(jù);
對所述低分辨率視頻數(shù)據(jù)中每幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行運動估計得到運動矢量;
將所述運動矢量映射至所述原始視頻數(shù)據(jù)的尺寸得到原始運動矢量;
對所述原始運動矢量進(jìn)行優(yōu)化得到最優(yōu)運動矢量。
在一種可能的實現(xiàn)方式中,將所述原始視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低分辨率視頻數(shù)據(jù)時采用像素抽樣的方式進(jìn)行。
在一種可能的實現(xiàn)方式中,將所述原始視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低分辨率視頻數(shù)據(jù)包括:
依據(jù)預(yù)設(shè)的抽樣比例對所述原始視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行下變換得到低分辨率視頻數(shù)據(jù)。
在一種可能的實現(xiàn)方式中,所述預(yù)設(shè)的抽樣比例的范圍為四分之一至十六分之一。
在一種可能的實現(xiàn)方式中,將所述運動矢量映射至所述原始視頻數(shù)據(jù)的尺寸得到原始運動矢量包括:
將所述運動矢量依據(jù)所述抽樣比例進(jìn)行上變換得到原始運動矢量。
在一種可能的實現(xiàn)方式中,對所述原始運動矢量進(jìn)行優(yōu)化得到最優(yōu)運動矢量包括:
以所述原始運動矢量為起點在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)進(jìn)行運動搜索;
使用最小誤差和算法計算最小匹配誤差;
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