[發明專利]4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優化方法和裝置、設備及存儲介質有效
| 申請號: | 202110057080.4 | 申請日: | 2021-01-15 |
| 公開(公告)號: | CN112911307B | 公開(公告)日: | 2022-09-02 |
| 發明(設計)人: | 彭海;隋治強;徐言茂 | 申請(專利權)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權代理有限公司 11751 | 代理人: | 陳佳妹;朱慧娟 |
| 地址: | 100085 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 16 超高 視頻 編碼 運動 估計 優化 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
本申請公開了一種4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優化方法,該4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優化方法包括獲取原始視頻數據,將原始視頻數據轉換為低分辨率視頻數據,對低分辨率視頻數據中每幀圖像數據進行運動估計得到運動矢量,將運動矢量映射至原始視頻數據的尺寸得到原始運動矢量,對原始運動矢量進行優化得到最優運動矢量。從而大幅降低運動估計的計算量。
技術領域
本公開涉及視頻編碼技術領域,尤其涉及一種4K、8K、16K超高清視頻編碼運動估計優化方法和裝置、設備及存儲介質。
背景技術
運動估計是H.264/H.265/AVS+/AVS2/AVS3等視頻編碼標準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,運動矢量預測是運動估計計算的兩個主要環節。
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。在此基礎上的改進算法中,比較有代表性的快速算法有早期的三步搜索法(TSS)和二維對數搜索法(LOGS)等,該類算法的特點是限制運動搜索點數而減少計算量,但是很容易陷入局部最優。目前被實際采用的算法,是改進的新三步法(NTSS),例如鉆石形算法(DIAS)和六邊形算法(HEXS)。
運動矢量預測包括幀內預測和幀間預測。幀內預測是指利用視頻空間域相關性,使用空間臨近已編碼圖像像素預測當前圖像的像素。在幀內預測模式中,預測塊是基于已編碼重建塊和當前塊形成的,編碼器通常選取預測塊與編碼塊之間差異最小的預測模式。幀間預測是指利用視頻時間域相關性,使用時間臨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。由于視頻序列通常包括較強的時域相關性,因此預測殘差值接近于0,將殘差信號作為后續模塊的輸入進行變換、量化、掃描及熵編碼,可實現對視頻信號的高效壓縮。
隨著視頻編碼技術的不斷發展進步,新一代的編碼標準圍繞運動搜索和運動矢量預測兩個核心環節,進行了大量的改進和提升,并由此獲得了重要的視頻質量提升。舉例來說,從H.264發展到H.265,幀內運動預測模式,就從原來的最多9種增加到了最多35種之多。這些改進是提升視頻編碼質量的重要手段,但是也極大的增加了編碼運算量。
發明內容
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化方法,包括:
獲取原始視頻數據,將所述原始視頻數據轉換為低分辨率視頻數據;
對所述低分辨率視頻數據中每幀圖像數據進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據的尺寸得到原始運動矢量;
對所述原始運動矢量進行優化得到最優運動矢量。
在一種可能的實現方式中,將所述原始視頻數據轉換為低分辨率視頻數據時采用像素抽樣的方式進行。
在一種可能的實現方式中,將所述原始視頻數據轉換為低分辨率視頻數據包括:
依據預設的抽樣比例對所述原始視頻數據進行下變換得到低分辨率視頻數據。
在一種可能的實現方式中,所述預設的抽樣比例的范圍為四分之一至十六分之一。
在一種可能的實現方式中,將所述運動矢量映射至所述原始視頻數據的尺寸得到原始運動矢量包括:
將所述運動矢量依據所述抽樣比例進行上變換得到原始運動矢量。
在一種可能的實現方式中,對所述原始運動矢量進行優化得到最優運動矢量包括:
以所述原始運動矢量為起點在預設范圍內進行運動搜索;
使用最小誤差和算法計算最小匹配誤差;
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