帧间预测方法及相关设备技术

本申请实施例提供了一种视频编解码的帧间预测方法，涉及视频编解码技术领域。该方法包括：获取编码单元的编码信息；基于所述编码信息确定所述编码单元在已解码的参考图像中的样本点；确定与所述编码单元对应的插值滤波器；基于所述样本点与所述插值滤波器，确定所述编码单元的预测样本矩阵。本申请的实施有利于提高帧间预测的准确度，提高编解码性能。提高编解码性能。提高编解码性能。

【技术实现步骤摘要】
帧间预测方法及相关设备


[0001]本申请涉及视频编解码
，具体而言，本申请涉及一种帧间预测方法及相关设备。

技术介绍

[0002]在视频编码中，编码端将视频图像序列中的各图像划分为若干编码单元后，使用帧内预测模式和/或帧间预测模式确定各编码单元的预测值，将各编码单元的预测值与原始值之间的差值进行变换和量化后得到的系数信息，结合其他编码信息经熵编码后生成码流。
[0003]在视频解码中，解码端从码流中解析出各编码单元的编码信息和系数信息后，根据编码信息使用帧内预测模式和/或帧间预测模式确定各编码单元的预测值，对系数信息进行反量化和反变换后得到差值，将预测值与差值相加后获得各编码单元的重建值，进而基于重建值得到视频图像序列中的各图像。
[0004]其中，帧间预测模式的原理为基于不同图像中已经编码或已经解码的图像来预测当前图像。在帧间预测过程中，基于运动矢量指向编码单元在参考图像中的位置确定最优匹配块时，需要进行插值。然而，现有技术中，采用固定系数的插值滤波器进行插值，对于具有分辨率、颗粒度、纹理特性和运动特性等方面差异的视频本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种帧间预测方法，其特征在于，包括：获取编码单元的编码信息；基于所述编码信息确定所述编码单元在已解码的参考图像中的样本点；确定与所述编码单元对应的插值滤波器；基于所述样本点与所述插值滤波器，确定所述编码单元的预测样本矩阵。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述编码单元对应的插值滤波器；基于所述样本点与所述插值滤波器，确定所述编码单元的预测样本矩阵，包括以下至少一项：若所述样本点的横坐标位置和/或纵坐标位置为非整像素点位置，将深度神经网络的第一插值滤波器确定为所述插值滤波器，基于所述插值滤波器，得到所述编码单元的预测样本矩阵；若所述样本点的横坐标位置和纵坐标位置为整像素点位置，将所述样本点所在的第一样本矩阵确定为所述编码单元的预测样本矩阵；获取所述编码单元对应待解码图像的参考图像；将深度神经网络的第一插值滤波器作为所述插值滤波器对所述待解码图像的参考图像进行处理，得到第一预设像素点参考图像；基于所述样本点、所述第一预设像素点参考图像、和/或已解码的参考图像，确定所述编码单元的预测样本矩阵；将深度神经网络的第二插值滤波器作为所述插值滤波器，基于所述插值滤波器，得到第四样本矩阵；基于所述样本点与第四样本矩阵确定所述编码单元的预测样本矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述插值滤波器，得到所述编码单元的预测样本矩阵，包括：将所述样本点所在的第一样本矩阵，移动所述样本点位置至整像素样本点位置，得到第二样本矩阵；基于所述第一插值滤波器的卷积核信息扩充所述第二样本矩阵，得到第三样本矩阵；基于所述编码单元的量化参数生成量化矩阵；将所述第三样本矩阵和量化矩阵输入所述插值滤波器，得到所述编码单元的预测样本矩阵。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本点和所述第一预设像素点参考图像，确定所述编码单元的预测样本矩阵，包括以下至少一项：若所述样本点的横坐标位置和纵坐标位置均为整像素样本点位置，将所述已解码的参考图像中左上角位置为第一目标值所对应第一编码单元中的整像素点值作为所述编码单元的预测样本矩阵；若所述样本点的横坐标位置和/或纵坐标位置为第一预设像素点位置，将所述第一预设像素点参考图像中左上角位置为第一目标值所对应第一编码单元中的整像素点值作为所述编码单元的预测样本矩阵；若所述样本点的横坐标位置和/或纵坐标位置为第二预设像素点位置，基于所述深度神经网络的第一插值滤波器对所述待解码图像的参考图像进行处理，得到第二预设像素点参考图像；将所述第二预设像素点参考图像中左上角位置为第一目标值所对应第一编码单元中的整像素点值作为所述编码单元的预测样本矩阵；其中，所述第一目标值基于所述样本点的横坐标值和纵坐标值分别与第二预设数值相
除所得整数确定。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将深度神经网络的第二插值滤波器作为所述插值滤波器，基于所述插值滤波器，得到第四样本矩阵，包括以下至少一项：若所述样本点的横坐标位置和/或纵坐标位置为整像素点位置，将深度神经网络的第二插值滤波器中的第一子插值滤波器作为所述插值滤波器，基于所述第一子插值滤波器，得到第四样本矩阵；若所述样本点的横坐标位置和/或纵坐标位置为第二预设像素点位置，将深度神经网络的第二插值滤波器中的第二子插值滤波器作为所述插值滤波器，基于所述第二子插值滤波器，得到第四样本矩阵。6.根据权利要求2或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本点与第四样本矩阵确定所述编码单元的预测样本矩阵，包括以下至少一项：在所述第四样本矩阵中抽取第二目标值所对应第二编码单元的元素值作为所述编码单元的预测样本矩阵；若所述样本点的横坐标位置和纵坐标位置均为整像素样本点位置，将所述样本点所在的第一样本矩阵作为所述编码单元的预测样本矩阵；否则，在所述第四样本矩阵中抽取第二目标值所对应第二编码单元的元素值作为所述编码单元的预测样本矩阵；若所述样本点的横坐标位置和纵坐标位置均为整像素样本点位置，基于所述编码单元对应码流中的标识信息，基于所述样本点与第四样本矩阵确定所述编码单元的预测样本矩阵；若所述样本点的横坐标位置和/或纵坐标位置均为第二预设像素样本点位置，在所述第四样本矩阵中抽取第三目标值所对应第三编码单元的元素值作为所述编码单元的预测样本矩阵；其中，所述第二目标值基于所述样本点的横坐标值和纵坐标值分别与第二预设数值相除所得整数，以及所述第二编码单元的宽和高分别与第一预设数值的乘积确定；所述第三目标值基于所述样本点的横坐标值和纵坐标值分别与第二预设数值相除所得整数，以及所述第三编码单元的宽和高分别与第二预设数值的乘积确定。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码信息包括运动矢量精度信息；所述运动矢量精度信息包括运动矢量精度标识；所述确定与所述编码单元对应的插值滤波器；基于所述样本点与所述插值滤波...

【专利技术属性】
技术研发人员：周川，吕卓逸，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：