视频编码方法、视频播放方法、相关设备及介质技术

本申请公开一种视频编码方法、视频播放方法、相关设备及介质；视频编码方法包括：获取目标图像块中的目标预测单元及模式信息集；在模式信息集中的至少一种候选预测模式下对目标预测单元进行异常失真点检测，得到至少一种候选预测模式对应的检测结果；根据至少一种候选预测模式对应的检测结果，对模式信息集中至少一种候选预测模式的模式代价进行校准，得到校准后的模式信息集；根据校准后的模式信息集中各候选预测模式的模式代价，从多种候选预测模式中选取目标预测模式；采用目标预测模式对目标预测单元进行预测处理，以得到目标图像块的编码数据。本申请可减少图像块在编码后出现失真的概率，提升图像块的主观质量。

【技术实现步骤摘要】
视频编码方法、视频播放方法、相关设备及介质
本申请涉及互联网
，具体涉及图像处理
，尤其涉及一种视频编码方法、一种视频播放方法、一种视频编码装置、一种视频播放装置、一种视频编码设备、一种视频播放设备及一种计算机存储介质。
技术介绍
视频编码通常是将待编码图像划分成多个图像块，通过对各图像块进行编码来得到待编码图像的码流数据的。在对任一图像块进行编码的过程中，通常需要先采用预测模式对该图像块对应的各预测单元进行预测，以得到图像块的残差块；然后对残差块进行后续的变换量化等处理，从而得到图像块的编码数据。经研究表明，在对图像块的编码过程中，若针对预测单元所选取的预测模式不合适，则容易导致图像块在编码后产生较大的失真，使得图像块的主观质量较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种视频编码方法、视频播放方法、相关设备及介质，可以减少图像块在编码后出现失真的概率，从而提升图像块的主观质量。一方面，本专利技术实施例提供了一种视频编码方法，该视频编码方法包括：获取目标图像块中的目标预测单元及所述目标预测单元本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频编码方法，其特征在于，包括：/n获取目标图像块中的目标预测单元及所述目标预测单元的模式信息集，所述模式信息集包括多种候选预测模式及各种所述候选预测模式的模式代价；/n在所述模式信息集中的至少一种候选预测模式下对所述目标预测单元进行异常失真点检测，得到所述至少一种候选预测模式对应的检测结果；/n根据所述至少一种候选预测模式对应的检测结果，对所述模式信息集中的所述至少一种候选预测模式的模式代价进行校准，得到校准后的模式信息集；/n根据校准后的模式信息集中的各候选预测模式的模式代价，从所述多种候选预测模式中选取目标预测模式；/n采用所述目标预测模式对所述目标预测单元进行预测处理，以得到所...

【技术特征摘要】
1.一种视频编码方法，其特征在于，包括：
获取目标图像块中的目标预测单元及所述目标预测单元的模式信息集，所述模式信息集包括多种候选预测模式及各种所述候选预测模式的模式代价；
在所述模式信息集中的至少一种候选预测模式下对所述目标预测单元进行异常失真点检测，得到所述至少一种候选预测模式对应的检测结果；
根据所述至少一种候选预测模式对应的检测结果，对所述模式信息集中的所述至少一种候选预测模式的模式代价进行校准，得到校准后的模式信息集；
根据校准后的模式信息集中的各候选预测模式的模式代价，从所述多种候选预测模式中选取目标预测模式；
采用所述目标预测模式对所述目标预测单元进行预测处理，以得到所述目标图像块的编码数据。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一种候选预测模式为帧间预测模式，所述帧间预测模式至少包括以下模式：第一预测模式、第二预测模式和第三预测模式；
所述第一预测模式是指需传输与所述目标图像块相关的参考图像块的索引信息的模式；
第二预测模式是指需传输所述目标图像块的残差信息以及与所述目标图像块相关的参考图像块的索引信息的模式；
第三预测模式是指需传输所述目标图像块的残差信息、所述目标图像块的运动矢量数据，以及与所述目标图像块相关的参考图像块的索引信息的模式。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述模式信息集中的至少一种候选预测模式下对所述目标预测单元进行异常失真点检测，得到所述至少一种候选预测模式对应的检测结果，包括：
采用参考预测模式对所述目标预测单元中的各像素点进行像素值预测，得到各像素点的预测值；所述参考预测模式为所述帧间预测模式中的任一模式；
计算所述目标预测单元中的各像素点的像素值和预测值之间的残差绝对值；
若所述目标预测单元中存在残差绝对值大于目标阈值的像素点，则确定所述参考预测模式对应的检测结果指示所述目标预测单元在所述参考预测模式下存在异常失真点；
若所述目标预测单元中不存在残差绝对值大于所述目标阈值的像素点，则确定所述参考预测模式对应的检测结果指示所述目标预测单元在所述参考预测模式下不存在所述异常失真点。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标阈值与所述参考预测模式相关联；
若所述参考预测模式为所述帧间预测模式中的第一预测模式，则所述目标阈值等于第一阈值；所述第一阈值大于无效数值且小于像素值域的最大值；
若所述任一候选预测模式为所述帧间预测模式中的所述第二预测模式或者所述第三预测模式，则所述目标阈值等于第二阈值；所述第二阈值大于或等于所述第一阈值，且小于所述像素值域的最大值。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一种候选预测模式对应的检测结果，对所述模式信息集中的所述至少一种候选预测模式的模式代价进行校准，得到校准后的模式信息集，包括：
若参考预测模式对应的检测结果指示所述目标预测单元在所述参考预测模式下不存在异常失真点，则保持所述模式信息集中的所述参考预测模式的模式代价不变，以得到校准后的模式信息集；所述参考预测模式为所述帧间预测模式中的任一模式；
若所述参考预测模式对应的检测结果指示所述目标预测单元在所述参考预测模式下存在异常失真点，则采用所述参考预测模式的代价调整策略对所述模式信息集中的所述参考预测模式的模式代价进行调整，以得到校准后的模式信息集。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用所述参考预测模式的代价调整策略对所述模式信息集中的所述参考预测模式的模式代价进行调整，包括：
若所述参考预测模式为所述第二预测模式或者所述第三预测模式，则采用惩罚因子对所述参考预测模式的模式代价进行放大处理，得到所述参考预测模式的校准后的模式代价。


7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用所述参考预测模式的代价调整策略对所述模式信息集中的所述参考预测模式的模式代价进行调整，还包括：
若所述参考预测模式为所述第一预测模式，则获取预设代价；所述预设代价大于所述校准后的模式信息集中除所述第一预测模式以外的各候选预测模式的模式代价，且大于所述第一预测模式在所述模式信息集中的模式代价；
在所述模式信息集中，将所述参考预测模式的模式代价调整为所述预设代价。


8.如权利要求7所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张清，王诗涛，刘杉，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44