对视频数据进行编码的方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本公开涉及对视频数据进行编码的方法、装置、设备和介质。涉及计算机技术领域，可应用于云平台领域。方法包括：对于视频数据中的任意一帧图像的待编码的当前图像块，计算包含多个帧内预测模式的预定义集合中的每一个预测模式的第一成本；根据每一个预测模式的第一成本，选取预定义集合中第一成本由低到高的第一数量的预测模式进入候选预测模式集合；基于候选预测模式集合中第一数量的预测模式中的第一成本最低的第一预测模式和第一成本次低的第二预测模式中的至少一个，确定候选预测模式集合的一个子集；计算子集中每一个预测模式的第二成本；以及基于子集中每一个预测模式的第二成本，选择子集中的一个预测模式，对当前图像块进行编码。像块进行编码。像块进行编码。

【技术实现步骤摘要】
对视频数据进行编码的方法、装置、设备和介质


[0001]本公开涉及云计算
，可以用于云平台。具体涉及一种对视频数据进行编码 的方法和装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]目前在视频编码过程中，需要对视频中的每一帧图像进行编码。在帧内编码的过程 中，对于每一帧图像中的图像块，存在着非常多的预测模式，而过多的预测模式，极大的 增加了帧内编码的计算量。
[0003]尤其是，为了在诸多的预测模式中，利用率失真优化策略(RDO)选择最优模式的 过程占用了整个帧内预测过程的大量时间。
[0004]为了减少不必要的率失真优化策略(RDO)计算，本公开将对编码过程进行优化。
[0005]在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否 则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似 地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

技术实现思路

[0006]根据本公开的一个方面，提供了一种对视频数据进行编码的方法，包括：对于所述 视频数据中的任意一帧图像的待编码的当前图像块，计算包含多个帧内预测模式的预定 义集合中的每一个帧内预测模式的第一成本；根据每一个帧内预测模式的第一成本，选 取所述预定义集合中第一成本由低到高的第一数量的帧内预测模式进入候选预测模式集 合；基于所述候选预测模式集合中所述第一数量的帧内预测模式中的第一成本最低的第 一预测模式和第一成本次低的第二预测模式中的至少一个，确定所述候选预测模式集合 的一个子集；计算所述子集中每一个帧内预测模式的第二成本；以及基于所述子集中每 一个帧内预测模式的第二成本，选择所述子集中的一个帧内预测模式，对所述当前图像 块进行编码。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了对视频数据进行编码的装置，包括：第一成本计算 模块，被配置为用于对于所述视频数据中的任意一帧图像的待编码的当前图像块，计算 包含多个帧内预测模式的预定义集合中的每一个帧内预测模式的第一成本；候选预测模 式选取模块，被配置为用于根据每一个帧内预测模式的第一成本，选取所述预定义集合 中第一成本由低到高的第一数量的帧内预测模式进入候选预测模式集合；判断模块，被 配置为用于基于所述候选预测模式集合中所述第一数量的帧内预测模式中的第一成本最 低的第一预测模式和第一成本次低的第二预测模式中的至少一个，确定所述候选预测模 式集合的一个子集；第二成本计算模块，被配置为用于计算所述子集中每一个帧内预测 模式的第二成本；以及编码模块，被配置为用于基于所述子集中每一个帧内预测模式的 第二成本，选择所述子集中的一个帧内预测模式，对所述当前图像块进行编码。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种电子装置，包括：处理器；以及存储程序的存
satd_cost，获取一个粗筛选的模式集合。
[0027]MPM：Most Probable Mode，最可能预测模式，通过周围图像块(例如，编码单元或 像素)获取的当前图像块(例如，编码单元或像素)最可能的模式。
[0028]下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
[0029]图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示 例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、 103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一 个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行 一个或多个应用程序。
[0030]在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够实现对视频数据进行编码的方 法方法的一个或多个服务或软件应用。
[0031]在某些实施例中，服务器120还可以提供可以包括非虚拟环境和虚拟环境的其他服 务或软件应用。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例 如在软件即服务(SaaS)模型下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106 的用户。
[0032]在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或 多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组 合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多 个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各 种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描 述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。
[0033]用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来采集视频，从而获 得用于编码的视频数据。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进 行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种 客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。
[0034]客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算系统，例 如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可 穿戴设备、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计 算设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如Microsoft Windows、 Apple iOS、类UNIX操作系统、Linux或类Linux操作系统(例如Google Chrome OS)； 或包括各种移动操作系统，例如Microsoft Windows Mobile OS、iOS、Windows Phone、 Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(PDA) 等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏 设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种 与Internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(SMS) 应用程序，并且可以使用各种通信协议。
[0035]网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议 中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例， 一个或多个网络110可以是局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、 因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、公共交换电话网(PSTN)、 红外网络、无线网
络(例如蓝牙、WIFI)和/或这些和/或其他网络的任意组合。
[0036]服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计 算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集 或任本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对视频数据进行编码的方法，包括：对于所述视频数据中的任意一帧图像的待编码的当前图像块，计算包含多个帧内预测模式的预定义集合中的每一个帧内预测模式的第一成本；根据每一个帧内预测模式的第一成本，选取所述预定义集合中第一成本由低到高的第一数量的帧内预测模式进入候选预测模式集合；基于所述候选预测模式集合中所述第一数量的帧内预测模式中的第一成本最低的第一预测模式和第一成本次低的第二预测模式中的至少一个，确定所述候选预测模式集合的一个子集；计算所述子集中每一个帧内预测模式的第二成本；以及基于所述子集中每一个帧内预测模式的第二成本，选择所述子集中的一个帧内预测模式，对所述当前图像块进行编码。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一成本为satd_cost，用于初步估计相应模式的编码代价。3.根据权利要求1所述的方法，所述候选预测模式集合中还包括第二数量的最可能预测模式，其中，基于所述候选预测模式集合中所述第一数量的帧内预测模式中的第一成本最低的第一预测模式和第一成本次低的第二预测模式中的至少一个，确定所述候选预测模式集合的一个子集，包括：基于所述第一预测模式和第二预测模式中的至少一个的模型类型，或所述第一预测模式与所述第二数量的最可能预测模式之间的关系，确定所述子集。4.根据权利要求3所述的方法，其中，响应于所述第一预测模式与所述第二数量的最可能预测模式中任意一个相同，确定所述子集中仅包括第一预测模式。5.根据权利要求3所述的方法，其中，响应于所述第一预测模式和第二预测模式的模式类型均为直流型或平面型，确定所述子集中仅包括所述第一预测模式和所述第二预测模式。6.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述第一预测模式和所述第二预测模式的模式类型为角度模式，所述第一数量的帧内预测模式中的第一成本第三低的第三预测模式和第一成本第四低的第四预测模式中的至少一个的模式类型为直流型或平面型，确定所述子集中所包含的预测模式。7.根据权利要求6所述的方法，其中，响应于所述第三预测模式和所述第四预测模式的模式类型为直流型或平面型，确定所述子集中仅包括所述第一预测模式、所述第二预测模式、所述第三预测模式和所述第四预测模式。8.根据权利要求6所述的方法，其中，响应于所述第三预测模式或所述第四预测模式为角度模式，确定所述子集中仅包括第一预测模式、第二预测模式、以及所述第三预测模式和所述第四预测模式两者中是非角度模式的一者。9.根据权利要求3所述的方法，其中，
响应于所述第一预测模式或第二预测模式的模式类型为直流型或平面型，并且所述第二数量的最可能预测模式中至少有两个的模式类型为直流型或...

【专利技术属性】
技术研发人员：张娇娇，丁文鹏，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：