色度块预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种色度块的预测方法和装置。所述方法获得亮度块模板中的亮度点的均值，然后根据该均值将模板亮度点分成两个集合，相应的模板色度点也被分成了两个集合。分别计算各集合内的亮度均值以及色度均值，基于这两个亮度均值以及对应的色度均值导出线性模型系数。然后根据所述亮度块的亮度点的值和所述线性模型系数，获得所述色度块的色度点的预测值。本发明专利技术实施例可以降低线性模型的复杂度，提高鲁棒性，从而可以提高色度编解码的效率。

【技术实现步骤摘要】
色度块预测方法及装置
本申请涉及视频编解码领域，更确切地说，涉及一种色度块预测方法及装置。
技术介绍
随着互联网科技的迅猛发展以及人们物质精神文化的日益丰富，在互联网中针对视频的应用需求尤其是针对高清视频的应用需求越来越多，而高清视频的数据量非常大，要想高清视频能在带宽有限的互联网中传输，必须首先解决的问题就是视频编解码问题。视频编解码广泛用于数字视频应用，例如广播数字电视、互联网和移动网络上的视频传播、视频聊天和视频会议等实时会话应用、DVD和蓝光光盘、视频内容采集和编辑系统以及可携式摄像机的安全应用。视频序列的每个图片通常分割成不重叠的块集合，通常在块层级上进行编码。例如，通过空间(图片内)预测和时间(图片间)预测来产生预测块。相应地，预测模式可以包括帧内预测模式(空间预测)和帧间预测模式(时间预测)。其中，帧内预测模式集合可以包括35种不同的帧内预测模式，例如，如DC(或均值)模式和平面模式的非方向性模式；或者如H.265中定义的方向性模式；或者可以包括67种不同的帧内预测模式，例如，如DC(或均值)模式和平面模式的非方向性模式；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种色度块的预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获得亮度块模板中的亮度点的均值，所述亮度块与所述色度块对应；/n将所述亮度块模板中的亮度点划分为两个亮度集合，第一亮度集合中亮度点的值小于所述亮度块模板中的亮度点的均值，第二亮度集合中亮度点的值大于所述亮度块模板中的亮度点的均值；/n根据所述第一亮度集合中亮度点的值，获得第一亮度均值；/n根据所述第一亮度集合中亮度点对应的色度点的值，获得第一色度均值；/n根据所述第二亮度集合中亮度点的值，获得第二亮度均值；/n根据所述第二亮度集合中亮度点对应的色度点的值，获得第二色度均值；/n根据所述第一亮度均值及所述第一色度均值，所述第二亮度均值及所述...

【技术特征摘要】
20180921 CN 20181110948481.一种色度块的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获得亮度块模板中的亮度点的均值，所述亮度块与所述色度块对应；
将所述亮度块模板中的亮度点划分为两个亮度集合，第一亮度集合中亮度点的值小于所述亮度块模板中的亮度点的均值，第二亮度集合中亮度点的值大于所述亮度块模板中的亮度点的均值；
根据所述第一亮度集合中亮度点的值，获得第一亮度均值；
根据所述第一亮度集合中亮度点对应的色度点的值，获得第一色度均值；
根据所述第二亮度集合中亮度点的值，获得第二亮度均值；
根据所述第二亮度集合中亮度点对应的色度点的值，获得第二色度均值；
根据所述第一亮度均值及所述第一色度均值，所述第二亮度均值及所述第二色度均值，获得第一组线性模型系数；
根据所述亮度块的亮度点的值和所述第一组线性模型系数，获得所述色度块的色度点的预测值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述亮度块模板中的亮度点包括与所述均值对应的亮度点，则与所述均值对应的亮度点位于所述第一亮度集合，或者位于所述第二亮度集合。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述第一亮度集合中的亮度点及对应的色度点，获得第二组线性模型系数，
根据所述第二亮度集合中的亮度点及对应的色度点，获得第三组线性模型系数；
则根据所述亮度块的亮度点的值和所述第一组线性模型系数，获得所述色度块的色度点的预测值包括：根据所述亮度块的亮度点的值，所述第二组线性模型系数，以及所述第三组线性模型系数，获得所述色度块的色度点的预测值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第一亮度集合中的亮度点划分为两个亮度集合，第三亮度集合中亮度点的值小于所述第一亮度均值，第四亮度集合中亮度点的值大于所述第一亮度均值；
根据所述第三亮度集合中亮度点的值，获得第三亮度均值；
根据所述第三亮度集合中亮度点对应的色度点的值，获得第三色度均值；
根据所述第四亮度集合中亮度点的值，获得第四亮度均值；
根据所述第四亮度集合中亮度点对应的色度点的值，获得第四色度均值；
根据所述第三亮度均值及所述第三色度均值，所述第四亮度均值及所述第四色度均值，获得所述第二组线性模型系数。


5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第二亮度集合中的亮度点划分为两个亮度集合，第五亮度集合中亮度点的值小于所述第二亮度均值，第六亮度集合中亮度点的值大于所述第二亮度均值；
根据所述第五亮度集合中亮度点的值，获得第五亮度均值；
根据所述第五亮度集合中亮度点对应的色度点的值，获得第五色度均值；
根据所述第六亮度集合中亮度点的值，获得第六亮度均值；
根据所述第六亮度集合中亮度点对应的色度点的值，获得第六色度均值；
根据所述第五亮度均值及所述第五色度均值，所述第六亮度均值及所述第六色度均值，获得所述第三组线性模型系数。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述亮度块模板中的亮度点通过对所述亮度块相邻的多个亮度像素点进行下采样操作获得。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述下采样操作的采样步长是2的幂次。


8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述亮度块模板中的亮度点包括所述亮度块相邻左边一列或者相邻左边多列的像素点。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法包括：采用H个亮度点获得所述亮度块模板中的亮度点的均值，其中H代表所述色度块的高度，所述亮度块模板中的亮度点的总数大于或者等于H。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述H个亮度点包括所述亮度块左方的相邻像素点以及所述亮度块左下方的相邻像素点。


11.根据权利要求8-10任一项所述的方法，其特征在于，所述预测方法是多方向线性模型MDLM模式预测方法,所述MDLM模式是LMA模式。


12.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述亮度块模板中的亮度点包括所述亮度块相邻上边一行或者相邻上边多行的像素点。


13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法包括：采用W个亮度点获得所述亮度块模板中的亮度点的均值,其中W代表所述色度块的宽度，所述亮度块模板中的亮度点的总数大于或者等于W。


14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述W个亮度点包括所述亮度块上方的相邻像素点以及所述亮度块的右上方的相邻像素点。


15.根据权利要求12-14任一项所述的方法，其特征在于，所述预测方法是多方向线性模型MDLM模式预测方法,所述MDLM模式是LML模式。


16.根据权利要求8或12所述的方法，其特征在于，所述方法包括：采用2k亮度点获得所述亮度块模板...

【专利技术属性】
技术研发人员：马祥，牟凡，杨海涛，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44