一种多媒体的反量化处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种多媒体的反量化处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取变换块中的第一量化区域的n个历史量化系数和h个历史量化状态，n、h均为正整数；获取该n个历史量化系数的统计值；根据统计值及h个历史量化状态，更新第一量化区域的量化状态。本申请能够在多媒体的反量化处理过程中，灵活、高效地实现量化状态的转移更新。

【技术实现步骤摘要】
一种多媒体的反量化处理方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及计算机
，尤其涉及多媒体编解码
，具体涉及一种多媒体的反量化处理方法、一种多媒体的反量化装置、一种多媒体的反量化设备及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
量化是多媒体数据(例如视频、音频、图像等)编码技术的核心过程，依赖性标量量化(DependentQuantization，DQ)是多媒体数据编码技术中采用的一种量化方式，依赖性标量量化是指将量化过程与量化状态的转移过程相结合的量化技术。而如何能够灵活地实现量化状态的转移，一直是依赖性标量量化的一个研究热点。
技术实现思路
本申请实施例公开了一种多媒体的反量化处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够在多媒体的反量化处理过程中，灵活、高效地实现量化状态的转移更新。一方面，本申请实施例提出一种多媒体的反量化处理方法，该方法包括：获取变换块中的第一量化区域的n个历史量化系数和h个历史量化状态，n、h均为正整数；获取该n个历史量化系数的统计值；根据统计值及h个历史量化状态，更本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多媒体的反量化处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取变换块中的第一量化区域的n个历史量化系数和h个历史量化状态，n、h均为正整数；/n获取所述n个历史量化系数的统计值；/n根据所述统计值及所述h个历史量化状态，更新所述第一量化区域的量化状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种多媒体的反量化处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取变换块中的第一量化区域的n个历史量化系数和h个历史量化状态，n、h均为正整数；
获取所述n个历史量化系数的统计值；
根据所述统计值及所述h个历史量化状态，更新所述第一量化区域的量化状态。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反量化处理由N个量化器执行，N为大于1的整数；一个量化器对应一个或多个量化状态，并且一个量化器对应一个反量化计算公式；所述方法还包括：
获取所述第一量化区域中的当前的量化系数yi及所述量化系数yi对应的量化状态si，i为正整数，所述当前的量化系数yi是指当前被扫描且等待被执行反量化处理的量化系数yi；
根据所述量化状态si确定对所述量化系数yi进行反量化处理的目标量化器；
采用所述目标量化器对应的反量化计算公式，重构得到所述量化系数yi对应的重构数值x′i。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述N个量化器包含第一量化器和第二量化器；若所述目标量化器为所述第一量化器，则对应的反量化计算公式为：x′i＝2·yi·Δ，Δ表示量化步长；
若所述目标量化器为所述第二量化器且包含yi＝0的情况，则对应的反量化计算公式为：x′i＝((2·yi-sgn(yi))·Δ；其中，或者对应的反量化计算公式为其中，c为任意数值；
若所述目标量化器为所述第二量化器且不包含yi＝0的情况，则对应的反量化计算公式为x′i＝((2·yi-sgn(yi))·Δ；其中，


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一量化区域共包含s个量化系数，s为正整数；所述s个量化系数按照扫描顺序依次被扫描并被执行反量化处理；所述n个历史量化系数是指已被扫描的任意n个量化系数，n为正整数且n≤s；
所述N个量化器共对应H个量化状态，H为正整数；所述h个历史量化状态是指所述n个历史量化系数对应的n个历史量化状态中的任意h个，h≤n且h≤H。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量化系数按照系数值分为以下类型：偶数系数、奇数系数、零系数、非零偶数系数和非零系数；
所述统计值包括以下至少一项：所述n个历史量化系数的系数值；所述n个历史量化系数中任一类型系数的系数值；所述n个历史量化系数的总数量；所述n个历史量化系数中任一类型的系数总量；所述n个历史量化系数中任一类型的系数总量与任意数值之间的和；所述n个历史量化系数的系数值之和；所述n个历史量化系数的绝对值之和；所述n个历史量化系数中任一类型系数的系数值之和；所述n个历史量化系数中任一类型系数的绝对值之和；所述n个历史量化系数的映射值之和；所述n个历史量化系数中任一类型系数的映射值之和；所述n个历史量化系数中任一类型系数的映射值的绝对值之和；所述n个历史量化系数的系数值之差；所述n个历史量化系数的绝对值之差；所述n个历史量化系数中任一类型系数的系数值之差；以及，所述n个历史量化系数中任一类型系数的绝对值之差。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一量化区域中的当前的量化系数为yi，所述量化系数yi对应的量化状态为si；所述反量化处理由N个量化器执行，N为大于1的整数；一个量化器对应一个或多个量化状态，所述N个量化器共对应H个量化状态，H为正整数；所述反量化处理过程中按照状态转移表中定义的状态转移条件在所述H个量化状态之间进行转移；
所述根据所述统计值及所述h个历史量化状态，更新所述第一量化区域的量化状态，包括：
对所述统计值进行映射转换，得到转换值；
确定所述转换值和所述h个历史量化状态所满足的状态转移条件；
根据确定的状态转移条件从所述状态转移表确定量化状态为si的下一量化状态si+1；
将所述第一量化区域的量化状态更新为量化状态si+1。


7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述统计值进行映射转换，得到转换值，包括：
按照映射算法对所述统计值进行映射转换，得到所述转换值；
其中，所述映射算法包括以下任一种：求余算法、线性映射算法、非线性映射算法以及位运算算法；所述位运算算法包括以下至少一种：按位与运算、按位或运算、按位异或运算、按位取反运算、按位左移运算、按位右移运算、按位补码运算。


8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反量化处理由N个量化器执行，N为大于1的整数；一个量化器对应一个或多个量化状态，所述N个量化器共对应H个量化状态，H为正整数；所述反量化处理过程中按照状态转移表中定义的状态转移条件在所述H个量化状态之间进行转移；若所述状态转移表的数量为两个或...

【专利技术属性】
技术研发人员：何召亮，王力强，
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