一种基于视频压缩的预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于视频压缩的预测方法，包括：获取待预测MB的第一残差绝对值和；获取所述待预测MB的第二残差绝对值和；获取所述待预测MB的第一标准差和第二标准差；根据所述第一残差绝对值和与所述第一标准差得到第一残差主观和；根据所述第二残差绝对值和与所述第二标准差得到第二残差主观和；选取所述第一残差主观和与所述第二残差主观和的最小值，利用所述最小值对应的预测方法对所述待预测MB进行预测。本发明专利技术选取了多种预测方法对待压缩图像进行预测，当待压缩图像纹理较为复杂时，可以从多种预测方法中选择最优的预测方法，从而能够对待压缩图像中纹理较为复杂的部分进行预测，并且能够保证待压缩图像的压缩质量。

A Prediction Method Based on Video Compression

The present invention relates to a prediction method based on video compression, which includes: obtaining the first residual absolute value of MB to be predicted; obtaining the second residual absolute value of MB to be predicted; obtaining the first and second standard deviations of MB to be predicted; obtaining the subjective sum of the first residual absolute value and the first standard deviation; and obtaining the absolute sum of the first residual according to the second residual absolute value. The second residual subjective sum is obtained from the value and the second standard deviation, and the minimum value of the first residual subjective sum and the second residual subjective sum is selected to predict the MB to be predicted using the prediction method corresponding to the minimum value. When the texture of the compressed image is more complex, the optimal prediction method can be selected from a variety of prediction methods, so that the more complex part of the texture in the compressed image can be predicted, and the compression quality of the compressed image can be guaranteed.

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频压缩的预测方法
本专利技术涉及一种视频压缩
，特别涉及一种基于视频压缩的预测方法。
技术介绍
随着计算机技术、微电子技术和通信技术的不断进步。人们己不仅仅满足于语音、电报、电子邮件等的通信方式。视频通信因为其直观性、可靠性等一系列优点，成为新的应用需求热点。例如远程监控、远程教学、远程医疗诊断、远程购物、远程探视、电视电话会议等应用都迫切需要高质量的网络视频传输的支持。视频数据中存在着大量的冗余，即图像的各像素数据之间存在极强的相关性。利用这些相关性，一部分像素的数据可以由另一部分像素的数据推导出来，结果视频数据量能够极大地压缩，有利于视频数据的传输和存储，视频数据主要存在空间冗余、时间冗余、结构冗余和纹理的统计冗余等。视频信息的规律是多变的，一幅图像内容可能是平坦的，也可能是多细节的；可能是静止的，也可能是运动的；而且同一幅图像中各个纹理部分可能又是极不相同的。但是，针对这种纹理比较复杂的情况时，现有的视频压缩方法不能根据待压缩图像纹理变化的特点进行压缩，无法进一步降低理论极限熵，从而无法保证视频压缩的质量。
技术实现思路
因此，为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本专利技术提出一种基于视频压缩的预测方法。具体地，本专利技术一个实施例提出的一种基于视频压缩的预测方法，包括：获取待预测MB的第一残差绝对值和；获取所述待预测MB的第二残差绝对值和；获取所述待预测MB的第一标准差和第二标准差；根据所述第一残差绝对值和与所述第一标准差得到第一残差主观和；根据所述第二残差绝对值和与所述第二标准差得到第二残差主观和；选取所述第一残差主观和与所述第二残差主观和的最小值，利用所述最小值对应的预测模式对所述待预测MB进行预测。在本专利技术的一个实施例中，获取待预测MB的第一残差绝对值和，包括：获取所述待预测MB的N个纹理方向的梯度值，其中，N为大于零的自然数；根据所述待预测MB的N个纹理方向的梯度值确定所述待预测MB的参考像素值；将所述待预测MB的像素值与所述参考像素值求差，获取第一预测残差；处理所述第一预测残差以获取所述第一残差绝对值和。在本专利技术的一个实施例中，获取所述待预测MB的N个纹理方向的梯度值，其中，N为大于零的自然数，包括：确定所述待预测MB的待预测像素的多个像素分量；通过所述多个像素分量的周围像素分量，分别确定所述多个像素分量的每个像素分量对应的N个纹理方向的梯度值。在本专利技术的一个实施例中，根据所述待预测MB的N个纹理方向的梯度值确定所述待预测MB的参考像素值，包括：利用第一加权系数对所述纹理方向的梯度值进行加权处理，获取加权梯度值；选取所述加权梯度值的最优值，所述最优值对应的纹理方向确定为所述待预测MB的参考纹理方向；利用第二加权系数对所述参考纹理方向的像素分量进行加权处理，将加权后的所述参考纹理方向的像素分量的像素值作为参考像素值。在本专利技术的一个实施例中，所述加权梯度值的最优值为所述加权梯度值的最小值。在本专利技术的一个实施例中，获取所述待预测MB的第二残差绝对值和，包括：按照水平分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第一比特数和第二预测残差；按照垂直分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第二比特数和第三预测残差；按照不分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第三比特数和第四预测残差。根据所述待预测MB的第一比特数、第二比特数、第三比特数、第二预测残差、第三预测残差和第四预测残差确定所述待预测MB的最终分割方式；处理所述最终分割方式对应的预测残差，以获得所述待预测MB的第二残差绝对值和。在本专利技术的一个实施例中，按照水平分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第一比特数和第二预测残差，包括：按照水平分割方式对所述待预测MB进行分割，将所述待预测MB分割成上分割MB和下分割MB；根据比特数计算公式计算所述待预测MB的第一比特数；将所述上分割MB的所有像素分量分别减去所述上分割MB的像素分量的最小值，得到所述上分割MB的所有像素分量的预测残差；将所述下分割MB的所有像素分量分别减去所述下分割MB的像素分量的最小值，得到所述下分割MB的所有像素分量的预测残差；将所述上分割MB的所有像素分量的预测残差和所述下分割MB的所有像素分量的预测残差的总和确定为所述待预测MB的第二预测残差。在本专利技术的一个实施例中，按照垂直分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第二比特数和第三预测残差；按照垂直分割方式对所述待预测MB进行分割，将所述待预测MB分割成左分割MB和右分割MB；根据比特数计算公式计算所述待预测MB的第二比特数；将所述左分割MB的所有像素分量分别减去所述左分割MB的像素分量的最小值，得到所述左分割MB的所有像素分量的预测残差；将所述右分割MB的所有像素分量分别减去所述右分割MB的像素分量的最小值，得到所述右分割MB的所有像素分量的预测残差；将所述左分割MB的所有像素分量的预测残差和所述右分割MB的所有像素分量的预测残差的总和确定为所述待预测MB的第三预测残差。在本专利技术的一个实施例中，按照不分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第三比特数和第四预测残差，包括：按照不分割方式处理所述待预测MB，根据比特数计算公式计算所述待预测MB的第二比特数；将所述待预测MB的所有像素分量分别减去所述待预测MB的像素分量的最小值，得到所述待预测MB的所有像素分量的第四预测残差。在本专利技术的一个实施例中，根据所述待预测MB的第一比特数、第二比特数、第三比特数、第二预测残差、第三预测残差和第四预测残差确定所述待预测MB的最终分割方式，包括：根据所述第一比特数和所述第二预测残差获取第一加权值；根据所述第二比特数和所述第三预测残差获取第二加权值；根据所述第三比特数和所述第四预测残差获取第三加权值；选取所述第一加权值、所述第二加权值和所述第三加权值中的最小值，所述最小值对应的分割方式即为所述待预测MB的最终分割方式。基于此，本专利技术具备如下优点：本专利技术选取了多种预测方法对同一待压缩图像进行预测，当预测的待压缩图像的纹理较为复杂时，可以从多种预测方法中适应性的选择最优的预测方法进行预测，从而能够对待压缩图像中纹理较为复杂的部分进行更为优化的预测，能够进一步降低理论极限熵，并且能够保证待压缩图像的压缩质量。通过以下参考附图的详细说明，本专利技术的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本专利技术的范围的限定，这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。附图说明下面将结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细的说明。图1为本专利技术实施例提供的一种基于视频压缩的预测方法流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种像素级分量参考的预测方法的算法原理示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种参考像素位置示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种待预测MB的分割方式的示意图；图5为本专利技术实施例提供的另一种待预测MB的分割方式的示意图；图6为本专利技术实施例提供的再一种待预测MB的分割方式的示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频压缩的预测方法，其特征在于，包括：获取待预测MB的第一残差绝对值和；获取所述待预测MB的第二残差绝对值和；获取所述待预测MB的第一标准差和第二标准差；根据所述第一残差绝对值和与所述第一标准差得到第一残差主观和；根据所述第二残差绝对值和与所述第二标准差得到第二残差主观和；选取所述第一残差主观和与所述第二残差主观和的最小值，利用所述最小值对应的预测方法对所述待预测MB进行预测。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频压缩的预测方法，其特征在于，包括：获取待预测MB的第一残差绝对值和；获取所述待预测MB的第二残差绝对值和；获取所述待预测MB的第一标准差和第二标准差；根据所述第一残差绝对值和与所述第一标准差得到第一残差主观和；根据所述第二残差绝对值和与所述第二标准差得到第二残差主观和；选取所述第一残差主观和与所述第二残差主观和的最小值，利用所述最小值对应的预测方法对所述待预测MB进行预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待预测MB的第一残差绝对值和，包括：获取所述待预测MB的N个纹理方向的梯度值，其中，N为大于零的自然数；根据所述待预测MB的N个纹理方向的梯度值确定所述待预测MB的参考像素值；将所述待预测MB的像素值与所述参考像素值求差，获取第一预测残差；处理所述第一预测残差以获取所述第一残差绝对值和。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述待预测MB的N个纹理方向的梯度值，其中，N为大于零的自然数，包括：确定所述待预测MB的待预测像素的多个像素分量；通过所述多个像素分量的周围像素分量，分别确定所述多个像素分量的每个像素分量对应的N个纹理方向的梯度值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述待预测MB的N个纹理方向的梯度值确定所述待预测MB的参考像素值，包括：利用第一加权系数对所述纹理方向的梯度值进行加权处理，获取加权梯度值；选取所述加权梯度值的最优值，所述最优值对应的纹理方向确定为所述待预测MB的参考纹理方向；利用第二加权系数对所述参考纹理方向的像素分量进行加权处理，将加权后的所述参考纹理方向的像素分量的像素值作为参考像素值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述加权梯度值的最优值为所述加权梯度值的最小值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述待预测MB的第二残差绝对值和，包括：按照水平分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第一比特数和第二预测残差；按照垂直分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第二比特数和第三预测残差；按照不分割方式处理所述待预测MB，得到所述待预测MB的第三比特数和第四预测残差。根据所述待预测MB的第一比特数、第二比特数、第三比特数、第二预测残差、第三预测残差和第四预测残差确定所述待预测MB的最终分割方式；处理所述最终分割方式对应的预测残差，以获得所述待预测MB的第二残差绝对值和。7.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：田林海，李雯，岳庆东，
申请(专利权)人：西安科锐盛创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61