用于图像处理的方法和图像处理装置制造方法及图纸

一种用于图像处理的方法和图像处理装置，该方法包括：获取当前图像块的初始运动矢量；当该初始运动矢量指向的参考图像为长期参考图像时，基于该初始运动矢量对该当前图像块进行运动补偿；当该初始运动矢量指向的参考图像为短期参考图像时，对该初始运动矢量进行修正，获得修正后的运动矢量，基于该修正后的运动矢量对该当前图像块进行运动补偿

【技术实现步骤摘要】
用于图像处理的方法和图像处理装置
[0001]版权申明
[0002]本专利文件披露的内容包含受版权保护的材料
。
该版权为版权所有人所有
。
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。


[0003]本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种用于图像处理的方法和图像处理装置
。

技术介绍

[0004]近年来，由于便携式设备
、
手持式设备以及可穿戴设备的盛行，视频的内容量不断增长
。
随着视频形式变得越来越复杂，视频的存储和传输变得越来越具有挑战性
。
为了减少视频存储和传输所占用的带宽，通常在编码端对视频数据进行编码压缩，在解码端进行解码
。
[0005]编码压缩过程包括预测
、
变换
、
量化和熵编码等处理
。
其中，预测包括帧内预测和帧间预测两种类型，其目的在于利用预测块数据去除当前待编码图像块的冗余信息
。
帧内预测利用本帧图像的信息获得预测块数据
。
帧间预测利用参考图像的信息获得预测块数据，其过程包括将当前待编码图像划分成若干个待编码图像块，再将待编码图像块划分成若干个子图像块；然后，针对每个子图像块，在参考图像中搜索与当前子图像块最匹配的图像块作为预测图像块，预测图像块与当前子图像块的相对位移即为运动矢量；其后，将该子图像块与预测图像块的相应像素值相减得到残差
。
将得到的各子图像块对应的残差组合在一起，得到待编码图像块的残差
。
残差经过变换
、
量化和熵编码等处理后得到熵编码比特流，将熵编码比特流及进行编码后的编码模式信息，例如帧内预测模式
、
运动矢量
(
或运动矢量残差
)
等信息，进行存储或发送到解码端
。
[0006]在图像的解码端，获得熵编码比特流后进行熵解码，得到相应的残差；根据解码得到的运动矢量
、
帧内预测等信息找到待解码图像块对应的预测图像块；根据预测图像块与残差得到待解码图像块中各像素点的值
。
[0007]通过以上说明可知，在进行帧间预测时，选取的参考图像与当前待编码图像越相似则帧间预测产生的残差越小，从而可以提升帧间预测的编码效率
。
具体地，现有的一些技术可以利用视频中的各图像构建一个包含场景的背景内容的高质量的特定参考图像
。
在进行帧间预测时当前待编码图像或当前待解码图像的背景部分可通过参考所述的高质量的特定参考图像用于减少帧间预测的残差信息，从而提高编码效率
。
也即，该特定参考图像是作为帧间预测的参考图像
。
长期参考图像不是一个已解码图像，而是一个人为构造的图像
。
长期参考图像中包括多个图像块，任意一个图像块均是从某个已解码图像中取出的，长期参考图像中的不同图像块可能取自于不同的已解码图像
。
[0008]本文中，长期参考图像以外的参考图像和非长期参考图像，均称为短期参考图像
。
[0009]为了提高编码效率，减少编码端发送的信息量，现有的一些技术可以在解码端直
接推导出运动矢量
。
编码端无需发送运动矢量信息或运动矢量残差信息，解码端也无需通过解码运动矢量信息或运动矢量残差信息便可以获得真实的运动矢量
。
[0010]现有的一些使用运动矢量推导的技术和一些使用双向运动预测的技术中，不考虑长期参考图像的特殊性
。
一些使用运动矢量推导的技术不考虑运动矢量所指向的参考图像是否为长期参考图像，在进行运动矢量修正时可能会在长期参考图像中进行运动搜索，这反而降低了搜索效率和编码效率
。
使用双向运动预测的技术根据图像的时间相关性对运动矢量进行操作，当涉及到的运动矢量所指向的参考图像为长期参考图像时，由于当前待编码图像或当前待解码图像与长期参考图像的时间距离定义不明确，这些操作可能会失效
。

技术实现思路

[0011]本申请提供了一种用于图像处理的方法和图像处理装置，可以提高编
/
解码效率
。
[0012]第一方面，提供一种用于图像处理的方法，包括：
[0013]获取当前图像块的初始运动矢量
MV
；
[0014]当所述初始
MV
指向的参考图像为长期参考图像时，基于所述初始
MV
对所述当前图像块进行运动补偿；
[0015]当所述初始
MV
指向的参考图像为短期参考图像时，对所述初始
MV
进行修正，获得修正后的
MV
，基于所述修正后的
MV
对所述当前图像块进行运动补偿
。
[0016]第二方面，提供一种图像处理装置，包括：
[0017]至少一个存储器，用于存储计算机可执行指令；
[0018]至少一个处理器，单独或共同地用于：访问所述至少一个存储器，并执行所述计算机可执行指令，以实施以下操作：
[0019]获取当前图像块的初始运动矢量
MV
；
[0020]当所述初始
MV
指向的参考图像为长期参考图像时，基于所述初始
MV
对所述当前图像块进行运动补偿；
[0021]当所述初始
MV
指向的参考图像为短期参考图像时，对所述初始
MV
进行修正，获得修正后的
MV
，基于所述修正后的
MV
对所述当前图像块进行运动补偿
。
[0022]第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面的用于图像处理的方法
。
[0023]第四方面，提供一种编码设备，包括第二方面的图像处理装置
。
[0024]第五方面，提供一种解码设备，包括第二方面的图像处理装置
。
[0025]第六方面，提供一种用于图像处理的方法，包括：
[0026]获取第一初始运动矢量
MV
和第二初始
MV
，所述第一初始
MV
指向第一参考图像，所述第二初始
MV
指向第二参考图像；
[0027]当所述第一参考图像和所述第二参考图像中至少一个为长期参考图像时，基于所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV
计算得到当前图像块的预测图像块；
[0028]当所述第一参考图像和所述第二参考图像均为短期参考图像时，根据所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于视频处理的方法，其特征在于，包括：获取当前图像块的初始
MV
，所述初始
MV
包括指向第一参考图像的第一初始
MV
和指向第二参考图像的第二初始
MV
，所述第一参考图像和所述第二参考图像是当前图像的不同方向的参考帧；响应于所述第一参考图像和所述第二参考图像均为非特定参考图像，对所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV
进行修正，获得修正后的第一
MV
和修正后的第二
MV
，并基于所述修正后的第一
MV
和所述修正后的第二
MV
对所述当前图像块进行运动预测；响应于所述第一参考图像和所述第二参考图像中的至少一个为特定参考图像，基于所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV
对所述当前图像块进行运动预测
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV
进行修正，获得修正后的第一
MV
和修正后的第二
MV
，包括：基于第一参考图像块和第二参考图像块生成模板，其中，所述第一参考图像块对应于所述第一初始
MV
且属于第一参考图像，所述第二参考图像块对应于所述第二初始
MV
且属于第二参考图像；基于所述模板对所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV
进行修正，获得所述修正后的第一
MV
和所述修正后的第二
MV。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述模板对所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV
进行修正，获得所述修正后的第一
MV
和所述修正后的第二
MV
，包括：利用
N
个第三参考图像块，分别与所述模板进行匹配，其中，所述
N
个第三参考图像块对应于
N
个第三初始
MV
且属于所述第一参考图像；利用
M
个第四参考图像块，分别与所述模板进行匹配，其中，所述
M
个第四参考图像块对应于
M
个第四初始
MV
且属于所述第二参考图像；基于所述匹配结果，从所述
N
个第三初始
MV
中选择一个第三初始
MV
，以及从所述
M
个第四初始
MV
中选择一个第四初始
MV
，所述一个第三初始
MV
和所述一个第四初始
MV
作为所述当前图像块的
MV
，或者用于确定所述当前图像块的
MV。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第三初始
MV
包括所述第一初始
MV
，所述第四初始
MV
包括所述第二初始
MV。5.
根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述
N
个第三初始
MV
中的至少部分初始
MV
是基于所述第一初始
MV
进行偏移得到，所述
M
个第四初始
MV
中的至少部分初始
MV
是基于所述第二初始
MV
进行偏移得到的
。6.
根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一参考图像为所述当前图像块的前向帧，所述第二参考图像是所述当前图像块的后向帧；或，所述第一参考图像为所述当前图像块的前向帧，所述第二参考图像是所述当前图像块的前向帧
。7.
一种图像处理装置，其特征在于，包括：至少一个存储器，用于存储计算机可执行指令；至少一个处理器，单独或共同地用于：访问所述至少一个存储器，并执行所述计算机可执行指令，以实施以下操作：获取当前图像块的初始
MV
，所述初始
MV
包括指向第一参考图像的第一初始
MV
和指向第
二参考图像的第二初始
MV
，所述第一参考图像和所述第二参考图像是当前图像的不同方向的参考帧；响应于所述第一参考图像和所述第二参考图像均为非特定参考图像，对所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV
进行修正，获得修正后的第一
MV
和修正后的第二
MV
，并基于所述修正后的第一
MV
和所述修正后的第二
MV
对所述当前图像块进行运动预测；响应于所述第一参考图像和所述第二参考图像中的至少一个为特定参考图像，基于所述第一初始
MV
和所述第二初始
MV<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李蔚然，郑萧桢，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：