依赖性量化下的去方块滤波制造技术

本申请涉及依赖性量化下的去方块滤波，公开了视频处理方法、装置和计算机程序产品。所述视频处理方法包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所述一个或多个去方块滤波参数，对当前视频块执行去方块滤波处理。

Deblocking filtering under dependent quantization

【技术实现步骤摘要】
依赖性量化下的去方块滤波相关申请的交叉引用根据适用的专利法和/或巴黎公约的规定，本申请及时要求于2018年10月31日提交的国际专利申请号PCT/CN2018/112945的优先权和利益。将国际专利申请号PCT/CN2018/112945的全部公开以引用方式并入本文，作为本申请公开的一部分。
本文件涉及视频和图像编码技术。
技术介绍
数字视频在互联网和其它数字通信网络上占最大的带宽使用。随着能够接收和显示视频的连接用户设备数量的增加，预计数字视频使用的带宽需求将继续增长。
技术实现思路
所公开的技术可以由视频或图像解码器或编码器实施例使用，其中量化参数在依赖性量化的编码工具下。在一个示例的方面，公开了一种处理视频的方法。该方法包括由处理器执行使用依赖性标量量化来处理第一视频块的确定；由处理器基于使用依赖性标量量化来处理第一视频块的确定，来确定要用于第一视频块的去方块滤波的第一量化参数(QP)；根据所述第一QP，使用去方块滤波，对第一视频块执行进一步处理。在另一个示例的方面，公开了一种视频处理方法。该方法包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所述一个或多个去方块滤波参数，对当前视频块执行去方块滤波处理。在另一个示例的方面，公开了一种视频处理方法。该方法包括：基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定是否应用去方块滤波处理，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及基于确定使用去方块滤波处理，对当前视频块执行去方块滤波处理。在另一个示例的方面，公开了一种视频处理方法。该方法包括：在对当前视频块启用依赖性标量量化的情况下，确定要在该当前视频块的依赖性标量量化中使用的量化参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所确定的量化参数，对当前视频块进行依赖性标量量化，其中，所确定的量化参数还应用于当前视频块的使用量化参数作为输入参数的、与依赖性标量量化不同的视频处理。在另一个示例的方面，公开了一种视频处理方法。该方法包括：在对当前视频块启用依赖性标量反量化的情况下，确定要在当前视频块的依赖性标量反量化中使用的量化参数，其中与依赖性标量反量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及根据所确定的量化参数，对当前视频块进行依赖性标量反量化，其中，所确定的量化参数还应用于当前视频块的使用量化参数作为输入参数的、与依赖性标量反量化不同的视频处理。在另一示例的方面，上述方法可以由包括处理器的视频解码器装置实现。在另一示例的方面，上述方法可以由包括处理器的视频编码器装置实现。在另一个示例的方面，上述方法可以由视频系统中的装置来实现，该装置包括处理器和其上具有指令的非暂时性存储器，其中所述指令在由处理器执行时使处理器实现上述的方法。在又一示例的方面，这些方法可以以处理器可执行指令的形式实施并存储在计算机可读程序介质上。在本文件中进一步描述这些以及其它方面。附图说明图1示出了在依赖性量化中使用的两个标量量化器的示例。图2示出了依赖性量化的状态转换和量化器选择的示例。图3示出了去方块滤波处理的整体处理流程的示例。图4示出了Bs计算的流程图的示例。图5示出了在编码树单元(CTU)边界处用于Bs计算的参考信息的示例。图6示出了滤波开/关决策和强/弱滤波选择中涉及的像素的示例。图7示出了4：2：2色度格式的去方块行为的示例。图8是视频处理装置的示例的框图。图9示出视频编码器的示例实现方式的框图。图10是视频处理方法的示例的流程图。图11是视频处理方法的示例的流程图。图12是视频处理方法的示例的流程图。图13是视频处理方法的示例的流程图。图14是视频处理方法的示例的流程图。具体实施方式本文件提供了可以由图像或视频比特流的解码器使用的各种技术，以改善解压缩或解码的数字视频或图片的质量。为简洁起见，在本文中使用术语“视频”以包括图片序列(传统上称为视频)和单独图像。此外，视频编码器也可以在编码过程期间实现这些技术，以便重构解码帧用于进一步的编码。在本文件中使用章节标题是为了易于理解，并且不将实施例和技术限于相应的章节。因此，一个章节的实施例可以与其它章节的实施例组合。1.概要本专利文件涉及视频编码技术。具体而言，涉及在利用依赖性量化时量化参数的使用。其可应用于例如HEVC的现有的视频编码标准，或待最终确定的标准(多功能视频编码)。其也可以适用于未来的视频编码标准或视频编解码器。2.
技术介绍
视频编码标准主要是通过开发公知的ITU-T和ISO/IEC标准而发展起来的。ITU-T开发了H.261和H.263，ISO/IEC开发了MPEG-1和MPEG-4视觉，并且两个组织联合开发了H.262/MPEG-2视频、H.264/MPEG-4高级视频编码(AVC)和H.265/HEVC标准。自H.262以来，视频编码标准基于混合视频编码结构，其中采用了时域预测加变换编码。为了探索HEVC之外的未来视频编码技术，VCEG和MPEG于2015年联合成立了联合视频探索小组(JVET)。此后，JVET采用了许多新方法并将其纳入到名为联合探索模型(JEM)的参考软件中。2018年4月，创立VCEG(Q6/16)与ISO/IECJTC1SC29/WG11(MPEG)之间的联合视频专家团队(JVET)，致力于VVC标准，目标为与HEVC相比降低50％的比特率。图9是视频编码器的示例实现方式的框图。图9示出了编码器实现方式具有内置的反馈路径，其中视频编码器还执行视频解码功能(重构视频数据的压缩表示，以用于下一视频数据的编码)。2.1依赖性标量量化提出了依赖性标量量化，其是指这样一种方法：其中变换系数的可允许重构值的集合取决于在重构顺序上在当前变换系数级之前的变换系数级的值。与传统的非依赖性标量量化(如HEVC和VTM-1中使用的)相比，此方法的主要效果是，可允许的重构矢量(由变换块的所有重构变换系数给出)在N维矢量空间中(N表示变换块中变换系数的数量)被更密集地封包。这意味着，对于每N维单位体积的给定平均数量的可允许重构矢量，输入矢量和最接近的重构矢量之间的平均距离(或MSE失真)减小(对于输入矢量的典型分布)。最终，这种效果可以导致速率失真效率的改善。通过以下方式实现依赖性标量量化的方法：(a)定义具有不同重构级的两个标量量化器，以及(b)定义在两个标量量化器之间切换的处理。图1是所提出的依赖性量化方法中使用的两个标量量化器的图示。...

【技术保护点】
1.一种视频处理方法，包括：/n基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及/n根据所述一个或多个去方块滤波参数，对当前视频块执行去方块滤波处理。/n

【技术特征摘要】
20181031 CN PCT/CN2018/1129451.一种视频处理方法，包括：
基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数，其中与依赖性标量量化相对应的变换系数的可允许重构值的集合取决于当前变换系数级之前的至少一个变换系数级；以及
根据所述一个或多个去方块滤波参数，对当前视频块执行去方块滤波处理。


2.根据权利要求1所述的视频处理方法，其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：
在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，确定对应于更弱的去方块滤波的一个或多个去方块滤波参数；或者
在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，确定对应于更强的去方块滤波的一个或多个去方块滤波参数。


3.根据权利要求2所述的视频处理方法，其中，所述更强的去方块滤波修改较多的像素，而所述更弱的去方块滤波修改较少的像素。


4.根据权利要求1所述的视频处理方法，其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：
在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，选择更小的阈值Tc和β；或者
在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，选择更大的阈值Tc和β。


5.根据权利要求1所述的视频处理方法，其中，确定要在当前视频块的去方块滤波处理中使用的一个或多个去方块滤波参数具体包括：
基于是否使用依赖性标量量化来处理当前视频块，确定所述一个或多个去方块滤波参数中包含的量化参数。


6.根据权利要求5所述的视频处理方法，其中，在对当前视频块使用依赖性标量量化的情况下，将用于去方块滤波处理的量化参数设置为等于QPc+N，其中，QPc是用信令通知的当前视频块的量化参数，QPc+N是用于依赖性标量量化的量化参数，N是整数且N>＝1。

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【专利技术属性】
技术研发人员：刘鸿彬，张莉，张凯，王悦，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，字节跳动有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11