[發明專利]一種基于內容自適應的幀內圖像編碼單元劃分方法與系統

有效

• 申請號: 202210484181.4
• 申請日: 2022-05-06
• 公開（公告）號: CN114584771B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 蔣先濤;張紀莊;郭詠梅;郭詠陽
• 申請（專利權）人: 寧波康達凱能醫療科技有限公司
• 主分類號: H04N19/119
• 分類號: H04N19/119;H04N19/147;H04N19/593;H04N19/70;G06N20/10
• 代理公司: 寧波市鄞州盛飛專利代理事務所(特殊普通合伙) 33243
• 代理人: 龍洋

本發明公開了一種基于內容自適應的幀內圖像編碼單元劃分方法與系統，涉及圖像處理技術領域，包括步驟：獲取各訓練樣本在率失真優化編碼下的編碼單元劃分結果；提取訓練樣本中與編碼單元劃分相關的各樣本的第一特征向量集，以及訓練樣本相鄰編碼單元中與編碼單元劃分相關的各樣本的第二特征向量集；基于特征向量集和相應劃分結果進行第一加權SVM分類器的訓練；基于訓練結果依次通過第一和第三加權SVM分類器進行預測樣本的劃分判斷；根據預測樣本在各編碼深度下的劃分結果進行幀內圖像的劃分。本發明通過獲取幀內圖像中各編碼單元的劃分決策，減少非必要編碼深度下的劃分計算，進而提高編碼效率。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于內容自適應的幀內圖像編碼單元劃分方法與系統。

背景技術

聯合視頻編碼組（Joint collaborative team on video coding，JCT-VC）在2013年發布了一種高效視頻壓縮標準H.265/HEVC。H.265/HEVC標準成功之處在于采用了基于塊的混合視頻編碼框架。H.265/HEVC相較于H.264/AVC實現了一半的比特節省，它的最大編碼單元（CU）尺寸為64×64。在HEVC的混合編碼結構中集成了很多新的編碼工具。特別地，H.265/HEVC引入了樹形結構單元（CTU），每一個CTU按四叉樹分割方式劃分為不同類型的編碼單元。在幀內預測技術中，原來的H.264/AVC支持最多9種預測模式，而H.265/HEVC支持多達35種的預測模式。幀間預測方面，H.265/HEVC則是采用了AMVP技術，它可以預測更加準確的運動矢量。和H.264/AVC不同，H.265/HEVC的熵編碼只采用CABAC 技術。然而，基于速率失真（RD）優化的方法大大增加了HEVC編碼器的復雜性。

HEVC中用于降低編碼復雜度的最先進的方法通常可以分為兩類：基于統計知識和基于學習的方法。然而，固定閾值、決策樹和離線訓練的推理模型使這些算法對不斷變化的視頻內容的靈活性降低。因此，內容自適應決策模型對于在保持編碼效率性能不變的同時做出快速CU大小決策至關重要。

發明內容

為了使得編碼單元能夠更好的基于內容進行劃分，本發明提出了一種基于內容自適應的幀內圖像編碼單元劃分方法，包括步驟：

S1：以目標視頻若干幀內圖像中的編碼單元為訓練樣本集，獲取各訓練樣本在率失真優化編碼下的編碼單元劃分結果；

S2：提取訓練樣本中與編碼單元劃分相關的各樣本的第一特征向量集，以及訓練樣本相鄰編碼單元中與編碼單元劃分相關的各樣本的第二特征向量集；

S3：基于各編碼深度下訓練樣本的第一特征向量以及相應的劃分結果，通過對應編碼深度的第一加權SVM分類器進行第一參數集訓練；

S4：基于各編碼深度下訓練樣本的第二特征向量以及相應的劃分結果，通過對應編碼深度的第一加權SVM分類器進行第二參數集訓練；

S5：根據第一參數集以及當前預測樣本的第一特征向量，通過當前編碼深度的第二加權SVM分類器判斷預測樣本在當前編碼深度是否進行劃分，若是，進入S6步驟，若否，進入S8步驟；

S6：根據第二參數集以及當前預測樣本的第二特征向量，通過當前編碼深度的第三加權SVM分類器判斷預測樣本在當前編碼深度是否進行劃分，若是，進入S7步驟，若否，進入S8步驟；

S7：判斷是否到達最大編碼深度，若是，進入S8步驟，若否，進入下一編碼深度并返回S5步驟；

S8：根據預測樣本在各編碼深度下的劃分結果進行幀內圖像的劃分。

進一步地，當訓練樣本的總數與完成劃分結果判定的預測樣本總數的比例達到預設比例時，所述S8步驟之后還包括步驟：

S9：重置各SVM分類器的各項參數并返回S1步驟。