视频编码中自适应纹理预测方法技术

本发明专利技术涉及一种视频编码中自适应纹理预测方法，包括：根据多种预设自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取对应的预测残差；根据所述预测残差利用预设选择算法获取所述当前MB的最优自适应纹理预测方法；在码流中传输所述当前MB中的像素分量根据所述最优自适应纹理预测方法获取的预测残差以及所述最优自适应纹理预测方法的标志信息。本发明专利技术对当前MB采取多种预测方法，最终选取一种最优的预测方法，针对不同的纹理图像确定最优的预测算法，进一步优化了预测效果，降低理论极限熵，增大带宽压缩率。

Adaptive texture prediction in video coding

【技术实现步骤摘要】
视频编码中自适应纹理预测方法
本专利技术涉及一种压缩
，特别涉及一种视频编码中自适应纹理预测方法。
技术介绍
随着社会的不断进步，各种类型的视频大量涌现，丰富了人们的日常工作和学习。在制作视频时，一个视频通常包含的数据量巨大，这对存储该视频及传输该视频均造成了很大的困扰。例如，一张数字多功能光盘(DigitalVersatileDisc,简称DVD)仅能存储时长为几秒钟的视频，而1兆的带宽传输时长为1秒的视频会需要大约4分钟。无论是基于成本还是用户体验度的考虑，上述存储及传输视频的方式均有很多弊端。因此，为了解决视频存储及传输困难的问题，如何对视频进行编码，以降低视频的数据量，成为了本领域技术人员一个亟待解决的问题。现有技术在对视频进行编码时，通常以宏块(Macroblock,简称MB)为编码单位。经由预测编码、变换编码、量化及熵编码四个过程实现对当前编MB的编码，而预测编码又分为帧间预测编码及帧内预测编码。目前预测模块的算法主要分为两类，纹理相关预测和像素值相关预测。现有的纹理相关预测方法中，对于图像中纹理边界处的宏块由于当前MB与周围MB不在相同的纹理区域，因此当前MB与周围MB之间的相关性较差，即不能通过当前MB与周围MB相关性，获取较小的预测残差，进而对视频的编码比特率和视觉质量造成不良影响。
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视频编码中自适应纹理预测方法。具体地，本专利技术一个实施例提出的一种视频编码中自适应纹理预测方法，包括：根据多种预设自适应纹理预测方法对当前宏块中的像素分量进行预测获取对应的多组预测残差；根据所述多组预测残差利用预设选择算法获取所述当前宏块的最优自适应纹理预测方法；在码流中传输所述当前宏块中的像素分量、根据所述最优自适应纹理预测方法获取的预测残差以及所述最优自适应纹理预测方法的标志信息。在本专利技术的一个实施例中，根据多种预设自适应纹理预测方法对当前宏块中的像素分量进行预测获取对应的多组预测残差，包括：根据预设的第一自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取第一组预测残差；根据预设的第二自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取第二组预测残差。在本专利技术的一个实施例中，根据预设的第一自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取第一组预测残差，包括：利用多种等距离采样方式对所述当前MB中的像素分量进行采样；分别计算每种等距离采样方式下的所述当前MB对应的多组采样预测残差；将所述多组采样预测残差进行计算获取所述当前MB的第一组预测残差。在本专利技术的一个实施例中，所述多种等距离采样方式包括全采样、1/2采样、1/4采样、1/8采样和1/16采样。在本专利技术的一个实施例中，将所述多组采样预测残差进行计算获取所述当前MB的第一组预测残差，包括：分别将每种采样方式下所述当前MB对应的所述多组采样预测残差进行绝对值计算后求和；根据求和结果选取最小值对应的一种采样方式下所述当前MB对应的所述多组采样预测残差作为所述当前MB的所述第一组预测残差。在本专利技术的一个实施例中，根据预设的第二自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取第二组预测残差，包括：选取当前像素分量相关的多个重建像素分量；根据所述多个重建像素分量计算第一权重；根据所述第一权重以及当前像素的多个像素分量获取第二权重；根据所述第二权重获取所述第二组预测残差。在本专利技术的一个实施例中，根据所述多个重建像素分量计算第一权重，包括：获取所述多个重建像素分量的位置权重以及差异度权重；加权所述位置权重以及所述差异度权重获取所述第一权重。在本专利技术的一个实施例中，根据所述第二权重获取所述第二预测残差，包括：选取所述第二权重中的最小值作为所述当前像素分量的参考值；根据所述参考值获取所述第二组预测残差。在本专利技术的一个实施例中，所述预设选择算法包括：根据所述多组预测残差计算对应的残差绝对值和以及残差标准差；设置模式惩罚；根据所述残差绝对值和、所述残差标准差以及所述模式惩罚获取残差主观和；根据所述残差主观和选取所述最优自适应纹理预测方法。在本专利技术的一个实施例中，所述模式惩罚为手动设置。基于此，本专利技术具备如下优点：1、本专利技术采用的第一自适应纹理预测方法，当处理纹理较为复杂的压缩图像时，对处于当前待压缩图像纹理边界处的当前MB，根据纹理的渐变原理，通过当前MB自身的纹理特性自适应的获取预测残差，从而避免因周围MB与当前MB相关性较差，不能获取较小的预测残差，利用本专利技术的自适应纹理渐变预测方法提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，增大带宽压缩率。2、本专利技术采用的第二自适应纹理预测方法，通过计算重建像素的权重获得参考像素的方式，计算当前预测像素的预测残差，与现有方法相比，当待压缩图像的人造纹理较为复杂时，通过定义不同的参考像素获得预测残差，所定义的参考像素为图像中的原始像素，此种方式更容易提高当前预测像素的准确率，能够进一步提高复杂纹理区域预测残差的精度，进一步降低理论极限熵，提高带宽压缩率。3、本专利技术利用预设的选择算法，根据当前MB的预测残差通过残差主观和选择出最优的一种预测方法，针对不同的纹理图像确定最优的预测算法，进一步优化了预测效果，降低理论极限熵，增大带宽压缩率。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视频编码中自适应纹理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第一自适应纹理预测方法的采样方式示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种第一自适应纹理预测方法的预测示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种第二自适应纹理预测方法重建像素分量参考示意图；图5为本专利技术实施例提供的另一种第二自适应纹理预测方法重建像素分量参考示意图。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。实施例一本实施例对本专利技术提供的一种视频编码中自适应纹理预测方法进行详细描述，该预测方法包括如下步骤，如图1所示，图1为本专利技术实施例提供的一种视频编码中自适应纹理预测方法流程示意图：步骤1、根据多种预设自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取对应的多组预测残差；步骤2、根据所述多组预测残差利用预设选择算法获取所述当前MB的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频编码中自适应纹理预测方法，其特征在于，包括：/n根据多种预设自适应纹理预测方法对当前宏块中的像素分量进行预测获取对应的多组预测残差；/n根据所述多组预测残差利用预设选择算法获取所述当前宏块的最优自适应纹理预测方法；/n在码流中传输所述当前宏块中的像素分量、根据所述最优自适应纹理预测方法获取的预测残差以及所述最优自适应纹理预测方法的标志信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频编码中自适应纹理预测方法，其特征在于，包括：
根据多种预设自适应纹理预测方法对当前宏块中的像素分量进行预测获取对应的多组预测残差；
根据所述多组预测残差利用预设选择算法获取所述当前宏块的最优自适应纹理预测方法；
在码流中传输所述当前宏块中的像素分量、根据所述最优自适应纹理预测方法获取的预测残差以及所述最优自适应纹理预测方法的标志信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多种预设自适应纹理预测方法对当前宏块中的像素分量进行预测获取对应的多组预测残差，包括：
根据预设的第一自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取第一组预测残差；
根据预设的第二自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取第二组预测残差。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据预设的第一自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取第一组预测残差，包括：
利用多种等距离采样方式对所述当前MB中的像素分量进行采样；
分别计算每种等距离采样方式下的所述当前MB对应的多组采样预测残差；
将所述多组采样预测残差进行计算获取所述当前MB的第一组预测残差。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多种等距离采样方式包括全采样、1/2采样、1/4采样、1/8采样和1/16采样。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述多组采样预测残差进行计算获取所述当前MB的第一组预测残差，包括：
分别将每种采样方式下所述当...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉文方，田林海，李雯，
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