一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法，方法包括：在编码器对每一帧图像进行编码时，将图像帧划分为多个图像片；将每个所述图像片划分成多个编码树单元；将每个所述编码树单元划分成多个编码单元；对每个所述编码单元进行拉普拉斯滤波处理，得到每个所述编码单元的活动性参数；根据每个所述编码单元的活动性参数，确定每个编码单元的量化参数；其中，所述量化参数用于表征编码量化过程的量化误差。本发明专利技术通过确定编码过程中的量化参数，对于平坦区域设置更小的量化参数值，进行细量化，而对于复杂区域设置较大的量化参数值，进行粗量化，能够达到更好的主观效果，可广泛应用于图像处理技术领域。泛应用于图像处理技术领域。泛应用于图像处理技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其是一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法。

技术介绍

[0002]AVS3视频编码标准是中国AVS工作组制定的第三代视频编码标准。适应超高清电视广播、VR、视频监控等多种应用场景。AVS3的第一阶段已于2019年3月完成，在4K超高分辨率视频方面，它比AVS2节省了大约30％的比特率。此外，AVS3的第二阶段旨在开发更有效的编码工具，以改进性能，特别是监视视频和屏幕内容视频，目标编码性能比AVS2提升一倍。AVS3标准参考软件HPM相比于HEVC参考软件HM平均可实现大约20％的BD
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rate降低。AVS3采用了许多新颖的编码工具来提高编码效率，例如：QTBT+EQT划分、Ultimate Motion Vector Expression(UMVE)、Position Based Transform(PBT)、Intra Derived Tree(Intra DT)等。但是这些技术，都是在客观上追求一种更优的编码效果，而没有考虑人眼的主观本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法，其特征在于，包括：在编码器对每一帧图像进行编码时，将图像帧划分为多个图像片；将每个所述图像片划分成多个编码树单元；将每个所述编码树单元划分成多个编码单元；对每个所述编码单元进行拉普拉斯滤波处理，得到每个所述编码单元的活动性参数；根据每个所述编码单元的活动性参数，确定每个编码单元的量化参数；其中，所述量化参数用于表征编码量化过程的量化误差。2.根据权利要求1所述的一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法，其特征在于，所述将每个所述编码树单元划分成多个编码单元，包括以下至少之一：采用四叉树划分法，将所述编码树单元划分成多个编码单元；或者，采用二叉树划分法，将所述编码树单元划分成多个编码单元；或者，采用扩展四叉树划分法，将所述编码树单元划分成多个编码单元。3.根据权利要求2所述的一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法，其特征在于，所述编码树单元为128
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128的编码树单元；每个所述编码树单元划分得到256个8
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8的编码单元。4.根据权利要求3所述的一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法，其特征在于，所述对每个所述编码单元进行拉普拉斯滤波处理，得到每个所述编码单元的活动性参数，包括：获取每个编码单元的原始亮度值；通过拉普拉斯高通滤波器对所述原始亮度值进行滤波处理；根据所述滤波处理的结果，计算每个编码单元的活动性参数。5.根据权利要求4所述的一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法，其特征在于，所述滤波处理的计算公式为：Z(x，y)＝4*L(x，y)
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L(x，y
‑
1)
‑
L(x，y+1)
‑
L(x
‑
1，y)
‑<...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁凡，范烁烁，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：