视频编解码方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供了方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：从已编码视频比特流中解码当前块(Current Block,CB)的编码信息。基于编码信息指示的帧间预测模式，生成CB中子块的样本的初始预测。对于多个样本中的一个样本，确定运动矢量修正(Motio Vector Refinement,MVR)。所述MVR的x分量或y分量的绝对值为以下中的一个：(i)2

【技术实现步骤摘要】
视频编解码方法、装置、计算机设备和存储介质引用并入本申请要求于2019年6月28日提交的第62/868,488号美国临时申请“帧间预测修正计算和条件仿射模型补偿(InterPredictionRefinementCalculationandConditionalAffineModelCompensation)”的优先权，以及2020年6月10日递交的第16/898,059号美国申请"视频编解码方法和装置"的优先权，其全部内容通过引用整体并入本文。
本申请涉及视频编解码技术。
技术介绍
本文所提供的背景描述旨在整体呈现本申请的背景。在
技术介绍
部分以及本说明书的各个方面中所描述的目前已署名的专利技术人的工作所进行的程度，并不表明其在本申请提交时作为现有技术，且从未明示或暗示其被承认为本申请的现有技术。可以使用带有运动补偿的图片间预测执行视频编码和解码。未压缩的数字视频可包括一系列图片，每个图片具有例如1920×1080亮度样本及相关色度样本的空间维度。所述系列图片具有固定的或可变的图片速率(也非正式地称为帧率)，例如每秒60个图片或60Hz。未压缩的视频有很高的比特率要求。例如，每个样本8比特的1080p604:2:0的视频(1920x1080亮度样本分辨率，60Hz帧率)要求接近1.5Gbit/s带宽。一小时这样的视频就需要超过600GB的存储空间。视频编码和解码的一个目的，是通过压缩减少输入视频信号的冗余信息。视频压缩可以帮助降低对上述带宽或存储空间的要求，在某些情况下可降低两个或更多数量级。无损和有损压缩，以及两者的组合均可采用。无损压缩是指从压缩的原始信号中重建原始信号精确副本的技术。当使用有损压缩时，重建信号可能与原始信号不完全相同，但是原始信号和重建信号之间的失真足够小，使得重建信号可用于预期应用。有损压缩广泛应用于视频。容许的失真量取决于应用。例如，相比于电视应用的用户，某些消费流媒体应用的用户可以容忍更高的失真。可实现的压缩比反映出：较高的允许/容许失真可产生较高的压缩比。运动补偿可以是有损压缩技术，并且可以涉及这样的技术，其中，来自先前重构的图片或其一部分(参考图片)的样本数据块在运动向量(此后称为MV)指示的方向上进行空间移位之后，用于预测新重构的图片或图片部分。在某些情况下，参考图片可以与当前正在重构的图片相同。MV可以具有两个维度X和Y，或者具有三个维度，第三个维度指示使用中的参考图片(后者可以间接是时间维度)。在一些视频压缩技术中，可以根据其它MV预测可应用于样本数据的某一区域的MV，例如，根据与空间邻近正在重构区域、且按解码顺序在该MV之前的样本数据的另一区域相关的MV进行预测。这样做可以大大减少编码MV所需的数据量，从而消除冗余并增加压缩。例如，因为在对从摄像机导出的输入视频信号(称为自然视频)进行编码时，存在比单个MV适用的区域更大的区域沿相似方向移动的统计可能性，所以MV预测可以有效地工作，并且在某些情况下，可以使用从邻近区域的MV导出的相似运动向量进行预测。这导致了给定区域找到的MV与根据周围MV预测得到的MV相似或相同，并且在熵编码之后，又可以用比在直接编码MV时所使用的比特数更少的比特数来表示。在一些情况下，MV预测可以是从原始信号(即样本流)导出的信号(即MV)的无损压缩的示例。在其它情况下，例如，由于在根据若干个周围MV计算预测器时的舍入误差，MV预测本身可能是有损的。在H.265/HEVC(ITU-TRec.H.265，“高效视频编码”，2016年12月)中描述了各种MV预测机制。在H.265提供的多种MV预测机制中，此处介绍的一种技术从此被称为“空间合并”。在仿射PROF中，还可能会限制运动矢量的修正，以便可以用移位运算代替相应的乘法运算。当需要将MV的修正值限制为2的幂时，例如+2Nor–2N，可以进一步简化推导逻辑。在一些情况下，需要根据仿射参数分别设置子块的宽度和高度。同样，在一些情况下，需要根据相应的仿射参数分别设置水平插值滤波器类型和垂直插值滤波器类型。
技术实现思路
本申请的各方面提供视频编码/解码的方法、装置、计算机设备和存储介质。在一些示例中，从已编码视频比特流中解码当前块(CurrentBlock,CB)的编码信息。所述编码信息指示所述CB的帧间预测模式。基于所述帧间预测模式，为所述CB的至少两个子块中一个子块的样本生成初始预测。对于所述子块中的一个样本，确定运动矢量修正(MotionVectorRefinement,MVR)。所述MVR的第一分量的绝对值为以下中的一个：(i)2N1，(ii)2N1和2M1的和或差，其中，N1和M1是整数。所述MVR的第一分量位于第一方向，所述第一方向是x方向和y方向中的一个。可以基于所述MVR和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，其中，所述空间梯度基于所述样本的初始预测获得。基于所述一个样本的初始预测和所述预测修正，生成修正预测。在一个实施例中，所述空间梯度包括所述第一方向的第一空间梯度和第二方向的第二空间梯度，所述第二方向是所述x方向和所述y方向中的另一个方向。所述MVR包括所述第二方向上的第二分量。所述MVR的第二分量的绝对值为以下中的一个：(i)2N2，(ii)2N2和2M2的和或差，其中，N2和M2均为整数。可以基于以下中的一个确定第一修正，(i)将所述第一空间梯度移位|N1|比特，(ii)分别对所述第一空间梯度移位|N1|和|M1|比特，并且，组合移位后的两个第一空间梯度。可以基于以下中的一个确定第二修正，(i)将所述第二空间梯度移位|N2|比特，(ii)分别将所述第二空间梯度移位|N2|和|M2|比特，组合移位后的两个第二空间梯度。可以基于所述第一修正和所述第二修正生成所述预测修正。在一个实施例中，可以基于所述帧间预测模式，确定所述子块中一个样本的初始MVR；以及，对所述初始MVR的第一分量进行舍入，以生成所述MVR的第一分量。在一个实施例中，所述帧间预测模式为使用光流预测修正(PredictionRefinementwithOpticalFlow，PROF)的基于子块的仿射运动模型。对于所述子块中的一个样本，可以根据所述基于子块的仿射运动模型，确定所述一个样本的样本运动矢量(MotionVector，MV)和所述子块的子块MV。进一步的，可以基于所述样本MV和所述子块MV确定所述初始MVR。在一个实施例中，所述MVR的第一分量是2N1或-2N1。在一个实施例中，所述MVR的第一分量是(2N1+2M1)或-(2N1+2M1)。在一个实施例中，可以基于所述初始MVR的第一分量的最高有效位(MostSignificantBit，MSB)的位置p,对所述初始MVR的第一分量进行舍入。在一个示例中，可以将1的比特值左移p位，得到所述MVR的第一分量的绝对值为2p，其中，N1等于p。在一个示例中，可以将1的比特值左移p或(p+1)位，以将所述初始MVR的第一分量的绝对值舍入到最接近的2的幂，即以下中的一个：2p和2p+1。在一个实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频解码方法，其特征在于，所述方法包括：/n从已编码视频比特流中解码当前块(Current Block,CB)的编码信息，其中，所述编码信息指示所述CB的帧间预测模式；/n基于所述帧间预测模式，为所述CB的至少两个子块中一个子块的样本生成初始预测；以及，/n对于所述子块中的一个样本，/n确定运动矢量修正(Motion Vector Refinement,MVR)，所述MVR的第一分量的绝对值为以下中的一个：(i)2

【技术特征摘要】
20190628 US 62/868,488;20200610 US 16/898,0591.一种视频解码方法，其特征在于，所述方法包括：
从已编码视频比特流中解码当前块(CurrentBlock,CB)的编码信息，其中，所述编码信息指示所述CB的帧间预测模式；
基于所述帧间预测模式，为所述CB的至少两个子块中一个子块的样本生成初始预测；以及，
对于所述子块中的一个样本，
确定运动矢量修正(MotionVectorRefinement,MVR)，所述MVR的第一分量的绝对值为以下中的一个：(i)2N1，(ii)2N1和2M1的和或差，其中，N1和M1是整数，所述MVR的第一分量位于第一方向，所述第一方向是x方向和y方向中的一个；
基于所述MVR和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，其中，所述空间梯度基于所述样本的初始预测获得；以及，
基于所述一个样本的初始预测和所述预测修正，生成修正预测。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述空间梯度包括所述第一方向的第一空间梯度和第二方向的第二空间梯度，所述第二方向是所述x方向和所述y方向中的另一个方向；
所述MVR包括所述第二方向上的第二分量，所述MVR的第二分量的绝对值为以下中的一个：(i)2N2，(ii)2N2和2M2的和或差，其中，N2和M2均为整数；并且，
所述生成预测修正还包括：
基于以下中的一个确定第一修正，(i)将所述第一空间梯度移位|N1|比特，(ii)分别对所述第一空间梯度移位|N1|和|M1|比特，并且，组合移位后的两个第一空间梯度；
基于以下中的一个确定第二修正，(i)将所述第二空间梯度移位|N2|比特，(ii)分别将所述第二空间梯度移位|N2|和|M2|比特，组合移位后的两个第二空间梯度；以及，
基于所述第一修正和所述第二修正生成所述预测修正。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述MVR还包括：
基于所述帧间预测模式，确定所述子块中一个样本的初始MVR；以及，
对所述初始MVR的第一分量进行舍入，以生成所述MVR的第一分量。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述帧间预测模式为使用光流预测修正(PredictionRefinementwithOpticalFlow，PROF)的基于子块的仿射运动模型；以及，
对于所述子块中的一个样本，所述确定初始MVR还包括：
根据所述基于子块的仿射运动模型，确定所述一个样本的样本运动矢量(MotionVector，MV)和所述子块的子块MV；以及，
基于所述样本MV和所述子块MV确定所述初始MVR。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MVR的第一分量是2N1或-2N1。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MVR的第一分量是(2N1+2M1)或-(2N1+2M1)。


7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对初始MVR的第一分量进行舍入还包括：
基于所述初始MVR的第一分量的最高有效位(MostSignificantBit，MSB)的位置p,对所述初始MVR的第一分量进行舍入。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对初始MVR的第一分量进行舍入还包括：
将1的比特值左移p位，得到所述MVR的第一分量的绝对值为2p，其中，N1等于p。


9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对初始MVR的第一分量进行舍入还包括：
将1的比特值左移p或(p+1)位，以将所述初始MVR的第一分量的绝对值舍入到最接近的2的幂，即以下中的一个：2p和2p+1。


10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述初始MVR的第一分量为第一值与第二值的比率，其中，所述第一值与所述第二值均为非零整数；并且，
所述对初始MVR的第一分量进行舍入还包括：基于所述第一值的MSB的第一位置p1...

【专利技术属性】
技术研发人员：李贵春，李翔，许晓中，刘杉，
申请(专利权)人：腾讯美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US