一种基于ISP优化的帧内决策方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于ISP优化的帧内决策方法、装置、设备及介质，方法包括：获取待测编码单元；通过Sobe l算子对所述待测编码单元进行卷积计算，提取图像特征中的水平梯度和垂直梯度；通过第一判定条件对所述水平梯度进行第一条件判断，并通过第二判定条件对所述垂直梯度进行第二条件判断，生成条件判断结果；根据所述条件判断结果确定水平趋向程度和垂直趋向程度，并对所述水平梯度或所述垂直梯度进行ISP划分。本发明专利技术能够降低决策过程的时间复杂度。本发明专利技术可广泛应用于计算机技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于ISP优化的帧内决策方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及计算机
，尤其是一种基于ISP优化的帧内决策方法、装置、设备及介质。
技术介绍
H.266/VVC作为最新一代的视频编码标准，致力于比上一代编码标准H.265/HEVC提升50％的压缩性能，并增加适用的场景，例如HDR视频、360度视频等。H.266/VVC不仅能够帮助用户在设备上存储更多的高清视频，从而减少网络上的数据流量，而且在main10profile里支持高分辨率，高动态范围，屏幕内容编码等功能。H.266/VVC仍旧沿用了H.265/HEVC的混合编码框架，但是在变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块中都引入了新的编码技术。VVC在帧内预测模式也有很大的改变。第一，扩展了角度模式，从HEVC的35种增加到了67种，并且针对矩形块新增了宽角度模式进行替换。第二，引入了MIP、ISP、MRL等预测模式，并支持亮度块和色度块分开独立预测，也就是新增的CCLM技术。这些新引入的技术提高了编码性能，也支持更高分辨率视频的压缩编码，使得视频在传输延迟和质量得到改善，推进视频行业的飞速发展。帧内预测是利用邻近编码块进行预测的编码技术，可以减少空间冗余，从而减小传输编码比特率。在帧内预测过程中，首先要进行两次粗选，对37种角度模式进行SATD和SAD的最优成本筛选，选择编码代价最小的前N个模式。接着根据编码需要进行MRL、ISP以及MIP等模式的决策，把最优的M种模式写入预测模式候选列表。最终，对该候选列表进行遍历，得到唯一的最优模式，并把该模式索引号传输到解码端。在上述过程中，由于ISP编码工具的耗时较长，导致决策的时间复杂度较高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于ISP优化的帧内决策方法、装置、设备及介质，以降低决策过程的时间复杂度。本专利技术的一方面提供了一种基于ISP优化的帧内决策方法，包括：获取待测编码单元；通过Sobel算子对所述待测编码单元进行卷积计算，提取图像特征中的水平梯度和垂直梯度；通过第一判定条件对所述水平梯度进行第一条件判断，并通过第二判定条件对所述垂直梯度进行第二条件判断，生成条件判断结果；根据所述条件判断结果确定水平趋向程度和垂直趋向程度，并对所述水平梯度或所述垂直梯度进行ISP划分。可选地，所述通过Sobel算子对所述待测编码单元进行卷积计算，提取图像特征中的水平梯度和垂直梯度，包括：通过Sobel算子对所述待测编码单元的图像单元进行卷积计算，得到图像特征；提取所述图像特征中的水平梯度和垂直梯度。可选地，所述提取所述图像特征中的水平梯度和垂直梯度，包括：将每个32×32的待测编码单元进行边缘像素填充；将每个像素的邻近3×3像素矩阵与对应的卷积核进行卷积计算，得到每个原始像素位置的梯度值；将所有像素位置的梯度值相加，得到水平梯度或者垂直梯度。可选地，所述水平梯度的表达式公式为：所述垂直梯度的计算公式为：其中，Gx代表水平梯度；Gy代表垂直梯度；I表示编码块的以每个像素为中心的3×3的邻近像素矩阵。可选地，所述通过第一判定条件对所述水平梯度进行第一条件判断，并通过第二判定条件对所述垂直梯度进行第二条件判断，生成条件判断结果中，所述第一判定条件的表达式为：Max(Gx,Gy)/Min(Gx,Gy)>Th1&&Gx>Gy所述第二判定条件的表达式为：Max(Gx,Gy)/Min(Gx,Gy)>Th1&&Gx<Gy其中，Gx代表水平梯度；Gy代表垂直梯度；Th1表示阈值；当所述第一判定条件成立时，确定条件判断结果为水平趋向明显；当所述第二判定条件成立时，确定条件判断结果为垂直趋向明显。可选地，所述根据所述条件判断结果确定水平趋向程度和垂直趋向程度，并对所述水平梯度或所述垂直梯度进行ISP划分，包括：当所述条件判断结果为水平趋向明显时，禁用RD-cost候选列表中的垂直划分MPM列表中的角度模式，对所述RD-cost候选列表中水平划分MPM列表中的角度模式进行划分；当所述条件判断结果为垂直趋向明显时，禁用RD-cost候选列表中的水平划分MPM列表中的角度模式，对所述RD-cost候选列表中垂直划分MPM列表中的角度模式进行划分。可选地，所述RD-cost候选列表中包括水平划分MPM列表和垂直划分MPM列表，所述水平划分MPM列表和垂直划分MPM列表中分别具有6种角度模式。本专利技术实施例的另一方面还提供了一种基于ISP优化的帧内决策装置，包括：获取模块，用于获取待测编码单元；提取模块，用于通过Sobel算子对所述待测编码单元进行卷积计算，提取图像特征中的水平梯度和垂直梯度；判断模块，用于通过第一判定条件对所述水平梯度进行第一条件判断，并通过第二判定条件对所述垂直梯度进行第二条件判断，生成条件判断结果；ISP划分模块，用于根据所述条件判断结果确定水平趋向程度和垂直趋向程度，并对所述水平梯度或所述垂直梯度进行ISP划分。本专利技术实施例的另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储程序；所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。本专利技术实施例的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。本专利技术的实施例首先获取待测编码单元；通过Sobel算子对所述待测编码单元进行卷积计算，提取图像特征中的水平梯度和垂直梯度；通过第一判定条件对所述水平梯度进行第一条件判断，并通过第二判定条件对所述垂直梯度进行第二条件判断，生成条件判断结果；根据所述条件判断结果确定水平趋向程度和垂直趋向程度，并对所述水平梯度或所述垂直梯度进行ISP划分。本专利技术能够降低决策过程的时间复杂度。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的编码单元与像素矩阵得示例图；图2为本专利技术实施例提供的ISP划分示例图；图3为本专利技术实施例提供的帧内决策方法的步骤流程图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于ISP优化的帧内决策方法，其特征在于，包括：/n获取待测编码单元；/n通过Sobel算子对所述待测编码单元进行卷积计算，提取图像特征中的水平梯度和垂直梯度；/n通过第一判定条件对所述水平梯度进行第一条件判断，并通过第二判定条件对所述垂直梯度进行第二条件判断，生成条件判断结果；/n根据所述条件判断结果确定水平趋向程度和垂直趋向程度，并对所述水平梯度或所述垂直梯度进行ISP划分。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于ISP优化的帧内决策方法，其特征在于，包括：
获取待测编码单元；
通过Sobel算子对所述待测编码单元进行卷积计算，提取图像特征中的水平梯度和垂直梯度；
通过第一判定条件对所述水平梯度进行第一条件判断，并通过第二判定条件对所述垂直梯度进行第二条件判断，生成条件判断结果；
根据所述条件判断结果确定水平趋向程度和垂直趋向程度，并对所述水平梯度或所述垂直梯度进行ISP划分。


2.根据权利要求1所述的基于ISP优化的帧内决策方法，其特征在于，所述通过Sobel算子对所述待测编码单元进行卷积计算，提取图像特征中的水平梯度和垂直梯度，包括：
通过Sobel算子对所述待测编码单元的图像单元进行卷积计算，得到图像特征；
提取所述图像特征中的水平梯度和垂直梯度。


3.根据权利要求2所述的基于ISP优化的帧内决策方法，其特征在于，所述提取所述图像特征中的水平梯度和垂直梯度，包括：
将每个32×32的待测编码单元进行边缘像素填充；
将每个像素的邻近3×3像素矩阵与对应的卷积核进行卷积计算，得到每个原始像素位置的梯度值；
将所有像素位置的梯度值相加，得到水平梯度或者垂直梯度。


4.根据权利要求3所述的基于ISP优化的帧内决策方法，其特征在于，
所述水平梯度的表达式公式为：



所述垂直梯度的计算公式为：



其中，Gx代表水平梯度；Gy代表垂直梯度；I表示编码块的以每个像素为中心的3×3的邻近像素矩阵。


5.根据权利要求1所述的基于ISP优化的帧内决策方法，其特征在于，所述通过第一判定条件对所述水平梯度进行第一条件判断，并通过第二判定条件对所述垂直梯度进行第二条件判断，生成条件判断结果中，所述第一判定条件的表达式为：
Max(Gx,Gy)/Min(Gx,Gy)>Th1&&Gx>Gy
所述第二判定条件的表达式为：
Max(Gx,Gy)/Min(Gx,Gy)>Th1&...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁凡，李天锋，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44