用于视频编码的基于散列的编码器判定制造技术

呈现了使用基于散列的块匹配的结果的编码器侧判定方面的创新。例如，这些创新中的一些涉及构建包括一些(而非全部)均匀块的散列表的方式。其他创新涉及根据基于散列的块匹配的结果来确定运动向量分辨率的方式。又一些创新涉及编码期间的场景改变检测，包括长期参考图片选择和图片质量确定。

【技术实现步骤摘要】
用于视频编码的基于散列的编码器判定本申请是申请日为2014年9月30日、国际申请号为PCT/CN2014/087869、国家申请号为201480071892.2、专利技术名称为“用于视频编码的基于散列的编码器判定”的专利申请的分案申请。背景工程师使用压缩(也叫做源编码(sourcecoding或sourceencoding))来降低数字视频的比特率。压缩通过将视频信息转换成较低比特率的形式来降低存储和传送该信息的成本。解压(也被称为解码)从压缩的形式中重构一种版本的原始信息。“编解码器”是编码器/解码器系统。在过去的二十年中，已采用了各种视频编解码器标准，包括ITU-TH.261、H.262(MPEG-2或ISO/IEC13818-2)、H.263和H.264(MPEG-4AVC或ISO/IEC14496-10)标准、MPEG-1(ISO/IEC111721172-2)和MPEG-4可视(ISO/IEC14496-2)标准以及SMPTE421M(VC-1)标准。最近，H.265/HEVC标准(ITU-TH.265或ISO/IEC23008-2)已被批准。目前，(例如，用于可缩放视频编码/解码、用于在样本比特深度或色度采样率方面具有较高保真度的视频的编码/解码、用于屏幕捕捉内容、或用于多视图编码/解码的)H.265/HEVC标准的扩展处于开发中。视频编解码器标准通常定义针对经编码的视频比特流的句法的选项，从而详述当在编码和解码时使用特定特征时该比特流中的参数。在许多情况下，视频编解码器标准还提供关于解码器应当执行以在解码时取得一致的结果的解码操作的细节。除了编解码器标准外，各种专用编解码器格式定义针对经编码的视频比特流的句法的其他选项以及相应的解码操作。一般而言，视频压缩技术包括“图像内”压缩和“图像间”压缩。图片内压缩技术压缩各个体图片，且图片间压缩技术参考前导和/或跟随图片(通常被称为参考或另一图片)来压缩图片。图片间压缩技术通常使用运动估计和运动补偿通过利用视频序列中的时间冗余来降低比特率。运动估计是用于估计图片之间的运动的过程。在一个常用技术中，使用运动估计的编码器尝试将当前图片中的当前样本值块与另一图片(参考图片)中的搜索区域中的相同尺寸的候选块匹配。一般来说，参考图片是包含在对其他图片的解码过程中可用于预测的样本值的图片。对于当前块，当编码器在参考图片中的搜索区域中找到精确或“足够接近”的匹配时，编码器将当前和候选块之间的位置改变参数化为运动数据(诸如运动矢量(“MV”))。常规上MV是二维值，具有指示左或右空间位移的水平MV分量和指示上或下空间位移的垂直MV分量。一般来说，运动补偿是使用运动数据从(诸)参考图片中重构图片的过程。在一些编码技术中，将当前图片的块与一个或多个参考图片的块匹配。然而，在大量块需要被存储或匹配时，这样的匹配技术可遭受降低的性能。在其他编码技术中，运动向量精度可被改变(例如，在逐图片的基础上)，但判定何时改变运动向量精度可以是困难的任务。在又一些编码技术中，场景改变检测被执行。然而，这样的检测技术可能无法高效或准确地检测涉及屏幕内容的场景改变。概述总而言之，详细描述呈现了在编码期间执行各种任务和操作时使用基于散列的块匹配的结果的编码器侧判定方面的创新。例如，这些创新中的一些涉及构建包括部分(而非全部)均匀块的散列表的方式。其他创新涉及根据基于散列的块匹配来确定运动向量分辨率。例如，图片的块可被分类成多个类别，并且向每一类别分配的块的数目可用于确定要使用哪个运动向量精度。其他创新涉及至少部分地使用基于散列的块匹配信息的场景改变检测。例如，图片可在场景改变的各个阶段(例如，在稳定场景期间、紧接在场景改变之前、在场景转变期间以及在新场景的开始处)被标识。场景改变信息可在编码期间在选择长期参考图片时和/或在调整图片质量时被使用。参考附图阅读以下详细描述，将更清楚本专利技术的前述和其他目标、特征和优点。附图简述图1是其中可实现所描述的一些实施例的示例计算系统的示图。图2a和2b是其中可实现所描述的一些实施例的示例网络环境的示图。图3是结合其可实现所描述的一些实施例的示例编码器系统的示图。图4a和4b是示出结合其可实现所描述的一些实施例的示例视频编码器的示图。图5是示出具有可为屏幕捕捉提供输入的内容的计算机桌面环境的示图。图6是示出具有自然视频内容和人工创建的视频内容的复合视频的示图。图7是示出在基于散列的块匹配中的候选块的散列值的表。图8a-8c是示出为基于散列的块匹配组织候选块的示例数据结构的表。图9a-9c是示出为迭代的基于散列的块匹配组织候选块的示例数据结构的表。图10a-10c是示出候选块的模式的示图。图11是示出用于在散列表构造期间使用均质选择准则来选择均质块的技术的流程图。图12a和12b是示出利用分别具有整数样本空间位移和分数样本空间位移的MV值的运动补偿的示图。图13是示出用于取决于块分类的结果来选择MV精度的技术的流程图。图14是示出用于执行在选择MV精度时使用的块分类的技术的流程图。图15是示出用于在视频编码期间检测场景改变的技术的流程图。详细描述该详细描述呈现了使用基于散列的匹配技术来改善各种类型的操作的性能的编码器侧判定方面的创新。例如，这些创新中的一些涉及构建包括部分(而非全部)均匀块(例如，仅包括满足选择准则的那些均质块)的散列表的方式。其他创新涉及根据基于散列的块匹配来确定运动向量分辨率。例如，图片的块可被分类成多个类别，并且向每一类别分配的块的数目可用于确定要使用哪个运动向量精度。其他创新涉及至少部分地使用基于散列的块匹配信息的场景改变检测。例如，图片可在场景改变的各个阶段(例如，在稳定场景期间、紧接在场景改变之前、在场景转变期间以及在新场景的开始处)标识。场景改变信息可在编码期间在选择长期参考图片时和/或在调整图片质量时被使用。具体地，这些创新可提供用于在对人工创建的视频内容(诸如屏幕捕捉内容)进行编码期间设置参数的计算上高效的方式。虽然本文中描述的操作是被适当描述为由视频编码器来执行，但在许多情况中，这些操作可由另一类型的媒体处理工具(例如图像编码器)来执行。本文中描述的一些创新是参考专用于H.265/HEVC标准的句法元素和操作来示出的。例如，对H.265/HEVC标准的草稿版本JCTVC-P1005—即2014年2月的“高效视频编码(HEVC)范围扩展文本规范：第6稿”JCTVC-P1005_vl作出参考。本文中描述的各创新还可以被实现为用于其它标准或格式。本文中描述的许多创新可在对某个人工创建的视频内容(诸如来自屏幕捕捉模块的屏幕捕捉内容)进行编码时改善决定作出过程。屏幕捕捉内容通常包括重复的结构(例如图形、文本字符)。屏幕捕捉内容一般以具有高色度的采样分辨率的格式(例如，YUV4:4:4或RGB4:4:4)来编码，但是也可以具有较低色度的采样分辨率的格式(例如，YUV4:2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在计算设备中的用于对视频进行编码以产生经编码的数据的方法，对视频进行编码包括确定所述视频的单元的运动向量(“MV”)精度，所述方法包括：/n将所述视频的所述单元拆分成多个块；/n对于所述单元的所述多个块中的每一块：/n将所述块分类成多个类别之一，其中所述多个类别中的至少一个类别是使用均质分类准则的均质类别，并且所述多个类别中的至少一个其他类别是使用基于散列的匹配分类准则的散列匹配类别；/n基于对所述多个块的分类，确定所述视频的所述单元的MV精度；以及/n在比特流中输出经编码的数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种在计算设备中的用于对视频进行编码以产生经编码的数据的方法，对视频进行编码包括确定所述视频的单元的运动向量(“MV”)精度，所述方法包括：
将所述视频的所述单元拆分成多个块；
对于所述单元的所述多个块中的每一块：
将所述块分类成多个类别之一，其中所述多个类别中的至少一个类别是使用均质分类准则的均质类别，并且所述多个类别中的至少一个其他类别是使用基于散列的匹配分类准则的散列匹配类别；
基于对所述多个块的分类，确定所述视频的所述单元的MV精度；以及
在比特流中输出经编码的数据。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述均质分类准则来对所述块进行分类包括：
在所述块是水平均质和垂直均质中的一者或两者时，将所述块分配给均质类别。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用基于散列的匹配分类准则来对所述块进行分类包括：
当在散列表中找到所述块的散列值的匹配时，将所述块分配给所述散列匹配类别，其中所述散列表包括一个或多个参考图片的候选块。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述块分类成多个类别之一包括：
将所述块分配给所有块类别；
如果所述块匹配参考图片中的共置块，则将所述块分配给共置匹配类别，并且否则：
如果所述块满足所述均质分类准则，则将所述块分配给所述均质类别，并且否则：
如果所述块满足基于散列的匹配分类准则，则将所述块分配给所述散列匹配类别。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括：
计算所有块类别、共置匹配类别、均质类别和散列匹配类别中的每一者中的块数；
其中所述视频的所述单元的MV精度是至少部分地使用所述多个类别中的每一者中的块数来确定的。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，进一步包括：
通过将所述共置匹配类别、均质类别和散列匹配类别中的块数求和并随后除以所述所有块类别中的块数来计算比率值；
其中当所述比率值小于阈值时，所述单元的MV精度是分数MV精度。


7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，进一步包括：
其中所述阈值为0.8。


8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述视频的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，JZ·徐，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US