一种视频图像预测方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种视频图像预测方法及装置，提供一种确定子块融合模式的候选运动矢量列表的最大长度的方式。方法包括，从码流中解析第一标识；当所述第一标识指示所述待处理块进行帧间预测所采用的候选模式包括仿射模式时，从所述码流中解析第二标识，所述第二标识用于指示第一候选运动矢量列表的最大长度，所述第一候选运动矢量列表为所述待处理块采用子块融合预测模式时构建的候选运动矢量列表；根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。

A video image prediction method and device

【技术实现步骤摘要】
一种视频图像预测方法及装置本申请要求在2018年10月29日提交中国专利局、申请号为201811268188.2、专利技术名称为“一种帧间预测的方法和装置”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
本申请涉及图像编解码
，尤其涉及一种视频图像预测方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的发展，高清晰度电视，网络会议，IPTV，3D电视等视频业务迅速发展，视频信号以其直观性和高效性等优势成为人们日常生活中获取信息最主要的方式。由于视频信号包含的数据量大，需要占用大量的传输带宽和存储空间。为了有效的传输和存储视频信号，需要对视频信号进行压缩编码，视频压缩技术越来越成为视频应用领域不可或缺的关键技术。视频编码压缩的基本原理是，利用空域、时域和码字之间的相关性，尽可能去除冗余。目前流行的做法是采用根据图像块的混合视频编码框架，通过预测(包括帧内预测和帧间预测)、变换、量化、熵编码等步骤来实现视频编码压缩。在各种视频编/解码方案中，帧间预测中的运动估计/运动补偿是一种影响编/解码性能的关键技术。现有帧间预测在采用根据平动运动模型的根据块的运动补偿预测(motioncompensation，MC)基础上，增加了采用子块融合运动矢量预测。子块融合模式的候选运动矢量列表的最大长度如何确定，现有并没有一种可行的方式。
技术实现思路
本申请提供一种视频图像预测方法及装置，提供一种确定子块融合模式的候选运动矢量列表的最大长度。第一方面，本申请实施例提供一种视频图像预测方法，包括：从码流中解析第一标识(例如：sps_affine_enable_flag)；当所述第一标识指示待处理块进行帧间预测所采用的候选模式包括仿射模式时，从所述码流中解析第二标识(例如：five_minus_max_num_subblock_merge_cand或者six_minus_max_num_subblock_merge_cand)，所述第二标识用于指示第一候选运动矢量列表的最大长度，所述第一候选运动矢量列表为所述待处理块采用子块融合预测模式时构建的候选运动矢量列表；根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。上述方法提供一种子块融合模式的候选运动矢量列表的最大长度的方式，简单易实现。在一种可能的设计中，在根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度之前，还包括：从所述码流中解析第三标识(例如：sps_sbtmvp_enabled_flag)，所述第三标识用于指示高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中的存在状态。在一种可能的设计中，所述子块融合预测模式由平面运动矢量预测模式、所述高级时域运动矢量预测模式和所述仿射模式中的至少一个构成，当所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在时，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：根据所述第三标识确定第一数量值；根据所述第二标识以及所述第一数量值，确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。例如：当sps_sbtmvp_enabled_flag＝0时，指示高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在。示例性地，第一数量值等于高级时域运动矢量预测模式支持预测的运动矢量的数量。sps_sbtmvp_enabled_flag＝0，第一数量值等于高级时域运动矢量预测模式支持预测的运动矢量的数量。在一种可能的设计中，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度之前，还包括：从所述码流中解析第四标识(例如：sps_planar_enabled_flag)，所述第四标识用于指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中的存在状态。在一种可能的设计中，当所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中存在且所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在时，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：基于所述第四标识确定第二数量值；根据所述第二标识以及所述第二数量值，确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。例如，当sps_planar_enabled_flag＝0时，指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在。示例性地，第二数量值等于平面运动矢量预测模式所支持预测的运动矢量的数量。在一种可能的设计中，当所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在且所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中存在时，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：根据所述第二标识以及所述第一数量值确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。在一种可能的设计中，当所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在，且所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在时，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：根据所述第二标识、所述第一数量值和所述第二数量值，确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。在一种可能的设计中所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据如下公式获得：MaxNumSubblockMergeCand＝K-K_minus_max_num_subblock_merge_cand；其中，MaxNumSubblockMergeCand表示所述第一候选运动矢量列表的最大长度，K_minus_max_num_subblock_merge_cand表示所述第二标识，K为预设的非负整数。在一种可能的设计中，在所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据所述第二标识以及所述第一数量值确定时，所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据如下公式获得：MaxNumSubblockMergeCand＝K-K_minus_max_num_subblock_merge_cand–L1；其中，MaxNumSubblockMergeCand表示所述第一候选运动矢量列表的最大长度，K_minus_max_num_subblock_merge_cand表示所述第二标识，L1表示所述第一数量值，K为预设的非负整数。在一种可能的设计中，在所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据所述第二标识以及所述第二数量值确定时，所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据如下公式获得：MaxNumSubblockMergeCand＝K-K_minus_max_num_subblock_merge_cand–L2；其中，MaxNumSubblockMergeCand表示所述第一候选运动矢量列表的最大长度，K_minus_max_num_subblock_merge_cand表示所述第二标识，L2表示所述第二数量值，K为预设的非负整数。在一种可能的设计中，在所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据所述第二标识以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频图像预测方法，其特征在于，包括：/n从码流中解析第一标识；/n当所述第一标识指示待处理块进行帧间预测所采用的候选模式包括仿射模式时，从所述码流中解析第二标识，所述第二标识用于指示第一候选运动矢量列表的最大长度，所述第一候选运动矢量列表为所述待处理块采用子块融合预测模式时构建的候选运动矢量列表；/n根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。/n

【技术特征摘要】
20181029 CN 20181126818821.一种视频图像预测方法，其特征在于，包括：
从码流中解析第一标识；
当所述第一标识指示待处理块进行帧间预测所采用的候选模式包括仿射模式时，从所述码流中解析第二标识，所述第二标识用于指示第一候选运动矢量列表的最大长度，所述第一候选运动矢量列表为所述待处理块采用子块融合预测模式时构建的候选运动矢量列表；
根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度之前，还包括：
从所述码流中解析第三标识，所述第三标识用于指示高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中的存在状态。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述子块融合预测模式由平面运动矢量预测模式、所述高级时域运动矢量预测模式和所述仿射模式中的至少一个构成，当所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在时，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：
根据所述第三标识确定第一数量值；
根据所述第二标识以及所述第一数量值，确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度之前，还包括：
从所述码流中解析第四标识，所述第四标识用于指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中的存在状态。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中存在且所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在时，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：
基于所述第四标识确定第二数量值；
根据所述第二标识以及所述第二数量值，确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。


6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在且所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中存在时，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：
根据所述第二标识以及所述第一数量值确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。


7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在，且所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在时，所述根据所述第二标识确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：
根据所述第二标识、所述第一数量值和所述第二数量值，确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。


8.如权利要求1、2、4任一所述的方法，其特征在于，所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据如下公式获得：
MaxNumSubblockMergeCand＝K-K_minus_max_num_subblock_merge_cand；
其中，MaxNumSubblockMergeCand表示所述第一候选运动矢量列表的最大长度，K_minus_max_num_subblock_merge_cand表示所述第二标识，K为预设的非负整数。


9.如权利要求3或6所述的方法，其特征在于，所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据如下公式获得：
MaxNumSubblockMergeCand＝K-K_minus_max_num_subblock_merge_cand–L1；
其中，MaxNumSubblockMergeCand表示所述第一候选运动矢量列表的最大长度，K_minus_max_num_subblock_merge_cand表示所述第二标识，L1表示所述第一数量值，K为预设的非负整数。


10.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据如下公式获得：
MaxNumSubblockMergeCand＝K-K_minus_max_num_subblock_merge_cand–L2；
其中，MaxNumSubblockMergeCand表示所述第一候选运动矢量列表的最大长度，K_minus_max_num_subblock_merge_cand表示所述第二标识，L2表示所述第二数量值，K为预设的非负整数。


11.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一候选运动矢量列表的最大长度根据如下公式获得：
MaxNumSubblockMergeCand＝K-K_minus_max_num_subblock_merge_cand–L1–L2；
其中，MaxNumSubblockMergeCand表示所述第一候选运动矢量列表的最大长度，K_minus_max_num_subblock_merge_cand表示所述第二标识，L1表示所述第一数量值，L2表示第二数量值，K为预设的非负整数。


12.如权利要求1-11任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述码流中解析第二标识，包括：
从所述码流的序列参数集中解析所述第二标识，或者，从所述码流的所述待处理块所在条带的条带头解析所述第二标识。


13.如权利要求3-12任一所述的方法，其特征在于，还包括：
当所述第一标识指示待处理块进行帧间预测所采用的候选模式仅包括所述平动运动矢量预测模式，所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中存在时，根据第三标识确定第三数量值，根据所述第三数量值确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。


14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，当所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中存在时，所述根据第一数量值确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度，包括：
根据第四标识确定第四数量值；
根据所述第一数量值和所述第四数量值确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。


15.如权利要求5-12任一所述的方法，其特征在于，当所述第一标识指示待处理块进行帧间预测所采用的候选模式仅包括所述平动运动矢量预测模式，所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在，且所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中存在时，根据所述第四标识确定第四数量值，并根据所述第四数量值，确定所述第一候选运动矢量列表的最大长度。


16.如权利要求3-12任一所述的方法，其特征在于，还包括：
当所述第一标识指示待处理块进行帧间预测所采用的候选模式仅包括所述平动运动矢量预测模式，且所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在时，所述第一候选运动矢量列表的最大长度为零。


17.如权利要求5-12任一项所述的方法，其特征在于，当所述第一标识指示待处理块进行帧间预测所采用的候选模式仅包括所述平动运动矢量预测模式，所述第三标识指示所述高级时域运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在，且所述第四标识指示所述平面运动矢量预测模式在所述子块融合预测模式中不存在时，所述第一候选运动矢量列表的最大长度为零。


18.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述第一候选运动矢量列表的最大长度等于所述第三数量值。


19.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一候选运动矢量列表的最大长度等于第三数量值与第四数量值的和。


20.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述第一候选运动矢量列表的最大长度等于第四数量值。


21.如权利要求3、6、7、9、11中任一所述的方法，其特征在于，
所述第三标识为第一数值，所述第一数量值为1。


22.如权利要求5、7、10、11中任一所述的方法，其特征在于，
所述第四标识为第三数值，所述第二数量值为1。


23.如权利要求14、18、19中任一所述的方法，其特征在于，
所述第三标识为第二数值，所述第三数量值为1。


24.如权利要求14、15、19、20中任一所述的方法，其特征在于，
所述第四标识为第四数值，所述第四数量值为1。


25.一种视频图像预测装置，其特征在于，包括：
解析单元，用于从码流中解析第一标识；当所述第一标识...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈焕浜，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