图像处理设备和图像处理方法技术

公开了图像处理设备图像处理方法。设备包括：至少一个处理器；包括计算机程序代码的至少一个存储器，存储器和计算机程序代码被配置为在与处理器一起工作的情况下引起所述设备执行至少如下：设置第一量化矩阵；从编码流解码被量化的变换系数数据以及标识信息，标识信息识别是否将从所述第一量化矩阵复制第二量化矩阵；确定标识信息指示将从所述第一量化矩阵复制所述第二量化矩阵；通过将所述第一量化矩阵复制到所述第二量化矩阵来设置所述第二量化矩阵；以及使用所述第二量化矩阵对从编码流解码的被量化的变换系数数据进行逆量化以生成被逆量化的变换系数数据。

Image processing equipment and image processing methods

The image processing device image processing method is disclosed. The equipment includes at least one processor; at least one memory including computer program code, memory and computer program code is configured to cause the equipment to execute at least the following work together with processor case: set the first quantization matrix; transform coefficient decoding is the quantitative data and identification information from the encoding stream, whether the identification information the recognition from the first quantization matrix copy second quantization matrix; determine the identification information indicating from the first copy of the second quantization matrix quantization matrix; the first quantization matrix is copied to the second quantization matrix to set the second quantization matrix; and the use of encoding decoding from the stream by the transform coefficient data to quantify the inverse quantization to generate the transform coefficient data is the second quantization matrix inverse quantization.

【技术实现步骤摘要】
图像处理设备和图像处理方法本申请是申请号为201280007291.6、PCT国际申请日为2012年1月18日、专利技术名称为“图像处理装置和图像处理方法”的专利技术专利申请的分案申请。
本专利技术涉及图像处理设备和图像处理方法。
技术介绍
在H.264/AVC（一种用于图像编码方案的标准规格）中，当以高级规范（highprofile）或更高级规范量化图像数据时，可以对正交变换系数的每个分量使用不同的量化步长。可基于以与正交变换的单位相同大小定义的量化矩阵（也称为缩放列表）和标准步长值设置正交变换系数的每个分量的量化步长（或量化尺度）。图38示出在H.264/AVC中预定义的四种类别的默认量化矩阵。矩阵SL1是用于帧内预测模式的默认4×4量化矩阵。矩阵SL2是用于帧间预测模式的默认4×4量化矩阵。矩阵SL3是用于帧内预测模式的默认8×8量化矩阵。矩阵SL4是用于帧间预测模式的默认8×8量化矩阵。用户还可以在序列参数集或图片参数集中定义与图38所示的默认矩阵不同的其自己的量化矩阵。注意，在未指定量化矩阵的情况中，可使用全部分量具有相等量化步长的扁平量化矩阵。在高效率视频编码（HEVC）中（其标准化被提升为下一代图像编码方案以作为H.264/AVC的继任），引入编码单位（CU）的概念，其对应于过去的宏块（参考下面的非专利文献1）。编码单位尺寸的范围在序列参数集中被指定为称为最大编码单位（LCU）和最小编码单位（SCU）的一对2的幂值。另外，使用SPLIT_FLAG在由LCU和SCU规定的范围中指定具体编码单位尺寸。在HEVC中，可以将一个编码单位分为一个或更多个正交变换的单位，或者换句话说，一个或多个变换单位（TU）。可以使用4×4、8×8、16×16和32×32中的任一个作为变换单元尺寸。从而，还可以对这些候选变换单位尺寸的每个指定量化矩阵。下面的非专利文献2提出对一个图片中的一个变换单元尺寸规定多个量化矩阵的候选，并从率失真（RD）优化的角度对每个块适应地选择量化矩阵。引用列表非专利文献非专利文献1：JCTVC-B205,"TestModelunderConsideration",ITU-TSG16WP3和ISO/IECJTC1/SC29/WG11的视频编码联合组(JCT-VC)第二次会议:瑞士，日内瓦,2010年7月21-28日非专利文献2:VCEG-AD06,"AdaptiveQuantizationMatrixSelectiononKTASoftware",ITU-电信标准化部门研究组16问题6视频编码专家组(VCEG)第30次会议:中国，杭州，2006年10月23-24日。
技术实现思路
技术问题然而，根据视频中包括的每个图像的特征，适应于量化和逆量化的量化矩阵不同。为此，如果试图以优化量化矩阵编码其图像特征时时变化的视频，量化矩阵更新的频率将上升。在H.264/AVC中，以图片参数集（PPS）或序列参数集（SPS）定义量化矩阵。从而，如果量化矩阵更新的频率上升，那么由SPS或PPS占用的编码流的比例将增大。这意味着，由于增大的开销（overhead），编码效率将下降。对于HEVC，其中量化矩阵尺寸进一步增大，并且其中可以对每个图片定义若干不同的量化矩阵，存在这样的风险，即，该随着量化矩阵的更新的编码效率的下降可能变得更加显著。因此，需要提供一种机制，使得可以减轻随着量化矩阵的更新的编码效率的下降。解决问题的技术方案根据本专利技术的实施例，提供一种图像处理装置，包括：获取部，被配置为从编码流获取量化矩阵参数，该编码流是在不同于序列参数集和图片参数集的参数集中设置定义量化矩阵的所述量化矩阵参数的编码流；设置部，被配置为基于通过所述获取部获取的量化矩阵参数设置当逆量化从编码流解码的数据时使用的量化矩阵；以及逆量化部，被配置为使用通过所述设置部设置的量化矩阵逆量化从编码流解码的数据。图像处理装置可以典型地实现为用于解码图像的图像解码装置。根据本专利技术的实施例，提供一种图像处理方法，包括：从编码流获取量化矩阵参数，所述编码流是在不同于序列参数集和图片参数集的参数集中设置定义量化矩阵的所述量化矩阵参数的编码流；基于获取的量化矩阵参数设置当逆量化从编码流解码的数据时使用的量化矩阵；以及使用所设置的量化矩阵逆量化从所述编码流解码的数据。根据本专利技术的实施例，提供一种图像处理装置，包括：量化部，被配置为使用量化矩阵量化数据；设置部，被配置为设置量化矩阵参数，该量化矩阵参数定义在所述量化部量化所述数据时使用的量化矩阵；以及编码部，被配置为在不同于序列参数集和图片参数集的参数集中编码通过设置部设置的量化矩阵参数。图像处理装置可以典型地实现为用于编码图像的图像编码装置。根据本专利技术的实施例，提供一种图像处理方法，包括：使用量化矩阵量化数据；设置量化矩阵参数，该量化矩阵参数定义在量化所述数据时使用的量化矩阵；以及在不同于序列参数集和图片参数集的参数集中编码所设置的量化矩阵参数。专利技术的有益效果根据本专利技术的图像处理装置和图像处理方法，可以缓解随着量化矩阵的更新的编码效率的下降。附图说明图1为示出根据实施例的图像编码装置的示例结构的框图；图2为示出图1所示的语法处理部的具体配置的实例的框图；图3为示出在实施例中的量化矩阵参数集中包括的示例参数的示例图；图4为示出在实施例中的片段头中包括的示例参数的说明图；图5为示出根据实施例的参数集插入处理的示例流程的流程图；图6为用于说明在根据实施例的技术与现有技术之间的流结构中的差异的说明图；图7为示出根据实施例的图像解码装置的示例结构的框图；图8为示出图7所示的语法处理部的具体配置的实例的框图；图9为示出根据实施例的量化矩阵生成处理的示例流程的流程图；图10为示出根据实施例的复制模式中的处理的具体流程的实例的流程图；图11为示出根据实施例的轴指定模式中的处理的具体流程的实例的流程图；图12为示出根据实施例的用于对片段设置量化矩阵的处理的示例流程的流程图；图13为示出表达量化矩阵参数集的语法的说明性伪码的第一实例的第一说明图；图14为示出表达量化矩阵参数集的语法的说明性伪码的第一实例的第二说明图；图15为示出表达量化矩阵参数集的语法的说明性伪码的第一实例的第三说明图；图16为示出表达量化矩阵参数集的语法的说明性伪码的第二实例的第一说明图；图17为示出表达量化矩阵参数集的语法的说明性伪码的第二实例的第二说明图；图18为示出表达量化矩阵参数集的语法的说明性伪码的第二实例的第三说明图；图19为示出表达量化矩阵参数集的语法的说明性伪码的第二实例的第四说明图；图20为示出表达量化矩阵参数集的语法的说明性伪码的第二实例的第五说明图；图21为示出为量化量化矩阵而定义的量化尺度设置区域的实例的说明图；图22为示出在以图21所示的各个量化尺度设置区域中设置的量化尺度的实例的说明图；图23为用于说明在LCEC中准备的11类VLC表的说明图；图24为示出根据使用APS的第一技术构造的编码流的实例的说明图；图25为示出根据使用APS的第一技术定义的APS语法的实例的说明图；图26为示出根据使用APS的第一技术定义的片段头语法的实例的说明图；图27为示出根据使用APS的第一技术的示例修改定义的APS语法的实例的说明图；图2本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种设备，包括：至少一个处理器；包括计算机程序代码的至少一个存储器，存储器和计算机程序代码被配置为在与处理器一起工作的情况下引起所述设备执行至少如下：设置第一量化矩阵；从编码流解码被量化的变换系数数据以及标识信息，标识信息识别是否将从所述第一量化矩阵复制第二量化矩阵；确定标识信息指示将从所述第一量化矩阵复制所述第二量化矩阵；通过将所述第一量化矩阵复制到所述第二量化矩阵来设置所述第二量化矩阵；以及使用所述第二量化矩阵对从编码流解码的被量化的变换系数数据进行逆量化以生成被逆量化的变换系数数据。

【技术特征摘要】
2011.02.10 JP 2011-027896;2011.03.04 JP 2011-047651.一种设备，包括：至少一个处理器；包括计算机程序代码的至少一个存储器，存储器和计算机程序代码被配置为在与处理器一起工作的情况下引起所述设备执行至少如下：设置第一量化矩阵；从编码流解码被量化的变换系数数据以及标识信息，标识信息识别是否将从所述第一量化矩阵复制第二量化矩阵；确定标识信息指示将从所述第一量化矩阵复制所述第二量化矩阵；通过将所述第一量化矩阵复制到所述第二量化矩阵来设置所述第二量化矩阵；以及使用所述第二量化矩阵对从编码流解码的被量化的变换系数数据进行逆量化以生成被逆量化的变换系数数据。2.根据权利要求1所述的设备，其中存储器包括被配置为如下的计算机程序代码：在与处理器一起工作的情况下引起所述设备执行作为所述第二量化矩阵的默认量化矩阵的设置。3.根据权利要求1所述的设备，其中所述第一量化矩阵和所述第二量化矩阵是基于预测模式和颜色分量的组合而设置的。4.根据权利要求3所述的设备，其中预测模式和颜色分量的组合包括如下的组合：帧内预测和辉度分量（Y），帧内预测和第一颜色差分量（Cb），帧内预测和第二颜色差分量（Cr），帧间预测和辉度分量（Y），帧间预测和第一颜色差分量（Cb），以及帧间预测和第二颜色差分量（Cr）。5.根据权利要求3所述的设备，其中所述第一量化矩阵和所述第二量化矩阵是针对不同大小的被量化的变换系数数据生成的。6.根据权利要求1所述的设备，其中存储器包括被配置为如下的计算机程序代码：在与处理器一起工作的情况下引起所述设备对被逆量化的变换系数数据执行逆正交变换。7.根据权利要求1所述的设备，其中存储器包括被配置为如下的计算机程序代码：在与处理器一起工作的情况下引起所述设备以从最大编码单位分出的编码单位对编码流进行解码。8.一种方法，包括：设置第一量化矩阵；从编码流解码被量化的变换系数数据以及标识信息，标识信息识别是否将从所述第一量化矩阵复制第二量化矩阵；确定标识信息指示将从所述第一量化矩阵复制所述第二量化矩阵；通过将所述第一量化矩阵复制到所述第二量化矩阵来设置所述第二量化矩阵；以及使用所述第二量化矩阵对从编码流解码的被量化的变换系数数据进行逆量化以生成被逆量化的变换系数数据。9.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：田中润一，
申请(专利权)人：威勒斯媒体国际有限公司，
类型：发明
国别省市：爱尔兰,IE