专利名称：一种h.264中全零块检测的方法
技术领域：
本发明属于视频编码技术领域，具体涉及一种H. 264中全零块检测的方法。
背景技术：
H. 264是由国际电信联盟(ITU)和国际标准化组织(IS0/IEC)的专家组成的联合 视频组JVT提出的新一代数字视频编码标准。与之前的视频编码标准相比，H. 264采用了多 种预测模式、4X4整数变换、自适应算术编码等新的编码技术，其编码效率提高70%以上， 但其计算复杂度非常高，使得编码器实现实时编码非常难。一般说来，模式选择和运动估计 是H. 264编码端复杂度最高的两部分。近年来，许多快速模式选择和快速运动估计方法被 提出以降低H. 264的编码复杂度。当运动估计和模式选择被优化后，变换和量化部分的计 算复杂度就变得比较突出。由于在视频压缩编码中，很多视频序列都具有运动缓慢、背景静止等特点，具有很 强的相关性，因此帧间预测编码的效果极佳，所产生的残差信号的绝对值也很小。如果编码 块的残差信号经过DCT变换、量化后的系数全部为零，则称这样的块为全零块。显然对于全 零块而言，变换、量化等操作都是多余的。因此，如果在H. 264帧间编码过程中能提前检测 出全零块，就可以跳过变换、量化等操作，减少相应的计算负荷，降低编码复杂度。H. 264的 帧间预测编码过程如下1、输入当前宏块，进行块划分；2、使用运动估计算法得到运动矢量，找出当前编码块的最佳参考块；3、当前编码块减去最佳参考块，得到残差块；4、对残差块进行变换量化；5、对变换量化后的数据进行反量化和反变换，得到重建块，供后续编码帧进行帧 间预测时做参考；6、最后对每个宏块进行熵编码。现有的全零块检测技术大多通过判断4X4块的绝对误差和(SAD)与预先设定的 阈值之间的关系来检测全零块，而H.沈4的编码特性和视频本身的特性没有考虑到，因此 全零块的检测率仍有提升的空间。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的存在的问题，提供了一种能够降低H. 264 的编码复杂度的H. 264中全零块检测的方法。为达到上述目的，本发明采用的技术方案是1)将存储的不同类型的视频序列的残差块的特征[MV_C0ST，MODE, SAD, QP, REF_ AZB]做为训练数据；2)根据参考块的特征REF_A^的取值将步骤1)得到的训练数据划分为两种情况 情况1 当参考牲块的特征REF_A^ = 1即参考块为全零块时，情况2 当参考牲块的特征REF_AZB = 0即参考块为非全零块时；3)对步骤2~)的两种情况下的训练数据分别进行训练操作得到两个分类器即参考 块为全零块时的线性分类器和参考块为非全零块时的线性分类器3. 1)利用线性判别准则对所有训练数据进行训练，得到权系数矢量a2, a3]；3. 2)将已经训练出的权系数矢量带入式(1)，对同一量化参数QP下的训练数据利 用3. 1)中的线性判别准则训练出当前量化参数QP下的阈值Threshold(QP)；
权利要求
1. 一种H.沈4中全零块检测的方法，其特征在于1)将存储的不同类型的视频序列的残差块的特征[MV_C0ST，MODE,SAD, QP, REF_AZB] 做为训练数据；2)根据参考块的特征REF_A^的取值将步骤1)得到的训练数据划分为两种情况情 况1 当参考牲块的特征REF_A^ = 1即参考块为全零块时，情况2 当参考牲块的特征REF_ AZB = 0即参考块为非全零块时；(3)对步骤幻的两种情况下的训练数据分别进行训练操作得到两个分类器即参考块为 全零块时的线性分类器和参考块为非全零块时的线性分类器(3. 1)利用线性判别准则对所有训练数据进行训练，得到权系数矢量[a” a2, a3]；(3. 2)将已经训练出的权系数矢量带入式(1)，对同一量化参数QP下的训练数据利用 3. 1)中的线性判别准则训练出当前量化参数QP下的阈值Threshold(QP)；
全文摘要
一种H.264中全零块检测的方法，从参考块与当前编码块的相关性出发，结合模式识别的思想，提出了全零块检测的线性分类器。通过变换量化前进行全零块预判，可以提前检测出变换量化后残差块系数为零的情况，从而省去残差块的变换量化过程。本发明对于低码率视频编码的意义尤为突出，因为在低码率情况下全零块的比例非常大，提前检测出大部分全零块将会大大降低变换量化的计算复杂度，从而提高编码效率。
文档编号H04N7/46GK102148989SQ20111010264
公开日2011年8月10日 申请日期2011年4月22日 优先权日2011年4月22日
发明者王萍, 邓妍, 黄华 申请人:西安交通大学