进行影像编码预测的方法及采用该方法的影像编码装置制造方法
【专利摘要】本发明提供一种用于影像编码预测的方法及采用该方法的影像编码装置。该方法包含接收与一目前预测目标相关的多个候选者；计算多个候选者中的一第一候选者的失真类型代价；以及对于多个候选者中的每一其他候选者，计算多个候选者中其他候选者中的一目前候选者的一资料存取可用度以及一资料存取需求度以计算其一失真类型代价；以及如果资料存取需要度不超过资料存取可用度，计算目前候选者的失真类型代价；否则，选择具有计算出的最小失真类型代价的候选者作为目前预测目标的一匹配候选者。因此，可改善因为存取外部存储器而造成的编码效能增进停滞。
【专利说明】进行影像编码预测的方法及采用该方法的影像编码装置
【技术领域】
[0001]本发明是关于影像编码，特别是关于进行影像编码的预测的方法及采用该方法的影像编码装置。
【背景技术】
[0002]近来的视讯编码标准采用移动向量预测而提供显著的视讯编码效能进步。移动向量预测通过使用空间上及时间上相邻移动向量的统计冗余达成降低比特率。
[0003]于进行一目前区块的移动向量预测时，其相邻移动向量形成一候选者集。目前区块为高效率视讯编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)标准的编码树单元(CodingTree Unit, CTU)的切割(partition),或是为 H.264 先进视讯编码(Advanced VideoCoding, AVC)标准的巨集区块的切割等。对于各自对应一目前区块的每一候选者集，并且对于目前候选者集中的每一候选者，计算其失真类型代价以选择具有最小失真类型代价的候选者用于预测目前区块的移动向量。
[0004]失真类型的代价是通过计算正进行其移动向量预测的目前区块以及候选移动向量的参考区块的像素强度差获得。为了获得候选移动向量的参考区块的像素强度，须通过系统总线自外部存储器读取参考区块的像素，因此，失真类型的代价可能会受到存储器资料存取频宽的限制以及与其他系统模组共用存储器资源所造成资料存取时间变异的影响。
[0005]为了达成更高的编码效能，需要增加被评估的编码树单元或是巨集区块的切割的种类以及候选者集中相邻移动向量的数量，然而，随着候选者的数量的增加，存储器资料存取却成为影像编码装置中的效能瓶颈。图1显示HEVC的合并模式(merge mode)所需的存储器资料存取的模拟结果以及时脉率为133MHz的典型双资料速率2 (Double DataRate2, DDR2)存储器的资料存取频宽的比较图。于合并模式中，HEVC通过传递所选择的候选者的序号的讯息以及省略剩余讯号的编码达成更多的比特率降低。然而，对于每一候选者集却需要评估五个候选者。于此模拟中，CTU的大小为64x64像素，最大的切割深度为4，讯框率为30讯框/秒，移动估测的搜寻范围为±8像素，以及不对称的移动切割为打开。横轴表示不同的讯框解析度，纵轴表示存储器资料存取频宽。如图1所示，对于较大的讯框解析度序列，例如讯框解析度1080P及以上，合并模式所需的存储器资料存取远超过典型DDR2存储器所能负荷。
[0006]因此，亟需避免因存取外部存储器所造成的编码效能增进停滞的状况。
【发明内容】
[0007]本发明提供一种用于进行影像编码预测的方法以及采用该方法的影像编码装置，其依据经过动态调整的存储器资料存取条件下所计算的失真类型代价，从用于预测的候选者集选择一候选者。
[0008]依据一实施例，一种进行影像编码预测的方法包含下列步骤:接收与一影像的一目前预测目标相关的多个候选者，其中，多个候选者与目前预测目标具有空间上或时间上的相关性；计算多个候选者中的一第一候选者的失真类型代价；以及对于多个候选者中的每一其他候选者，计算多个候选者中其他候选者中的一目前候选者的一资料存取可用度以及一资料存取需求度以计算其一失真类型代价；以及如果资料存取需要度不超过资料存取可用度，计算目前候选者的失真类型代价；否则，选择具有计算出的最小失真类型代价的候选者作为目前预测目标的一匹配候选者。
[0009]依据一实施例，一种影像编码装置包含:一系统及外部存储器控制器，其与一系统总线耦接以存取一外部存储器；一失真类型代价计算模组，其与系统及存储器控制器耦接；以及一资料存取条件计算模组，其与系统及外部存储器控制器耦接，其中，系统及外部存储器控制器是用于接收与一影像的一目前预测目标相关的多个候选者，其中，多个候选者与目前预测目标具有空间上或时间上的相关性；控制失真类型代价计算模组计算多个候选者中的一第一候选者的失真类型代价；以及对于多个候选者中的每一其他候选者，计算多个候选者中其他候选者中的一目前候选者的一资料存取可用度以及一资料存取需求度以计算其一失真类型代价；以及如果资料存取需要量不超过资料存取可用度，计算目前候选者的失真类型代价；否则，选择具有计算出的最小失真类型代价的候选者作为目前预测目标的一匹配候选者。
[0010]本发明的有益功效在于:由于其依据经过动态调整的存储器资料存取条件下所计算的失真类型代价，自用于预测的候选者集选择一候选者。因此，可改善外部存储器资料存取所造成的编码效能增进停滞的状况。另外，当候选者集为一候选移动向量集，其可依据每一候选者所取得的一统计距离衡量值，以进一步增进编码效能。
[0011]以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
【专利附图】
【附图说明】
[0012]图1所示为HEVC标准的合并模式中的所需的存储器资料存取频宽以及时脉率为133MHz的典型的DDR2存储器的频宽。
[0013]图2所示为本发明一实施例的影像编码装置的示意方块图。
[0014]图3所示为本发明一实施例的候选者选择方法的流程图。
[0015]图4所示为本发明一实施例的多种预测目标的示意图。
[0016]图5所示为本发明一实施例的候选者移动向量用于预测目前预测目标的移动向量示意图。
[0017]图6所示为本发明一实施例用于计算资料存取条件的时序图。
[0018]图7所示为本发明一实施例的用于预测目前预测目标的预测区块的候选者位置的示意图。
[0019]图8所示为本发明一实施例的候选者选择单元的示意方块图。
[0020]图9所示为本发明一实施例有进行候选者优先顺序排列的候选者选择方法的流程图。
[0021]图10所示为本发明一实施例有进行候选者优先顺序排列的候选者选择单元的示意方块图。
[0022]其中，附图标记
[0023]2影像编码装置[0024]21预测单元
[0025]221系统及外部存储器控制器
[0026]22候选者选择单元
[0027]222失真类型代价计算模组
[0028]23外部存储器
[0029]223资料存取条件计算模组
[0030]224距离计算模组
[0031 ]225候选者优先顺序排列模组
[0032]226排列顺序优化的候选者集缓冲存储器
[0033]231用于存取外部存储器的系统总线
[0034]24转换及量化单元
[0035]25熵编码单元
[0036]26反向量化及转换单元
[0037]27滤波单元
[0038]51目前预测目标
[0039]vl_v5候选移动向量
【具体实施方式】
[0040]下面结合附图和具体实施例对本发明技术方案进行详细的描述，以更进一步了解本发明的目的、方案及功效，但并非作为本发明所附权利要求保护范围的限制。
[0041]图2所示为本发明一实施例的影像编码装置2的示意方块图。影像编码装置2是依据一视讯编码标准，例如高效率视讯编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)标准、先进视讯编码(Advanced Video Coding, AVC)标准等,进行操作。一般来说，本发明所叙述的方法是针对ffiVC，但本领域中具有通常知识者亦可据此所叙述的方法也可应用于其他的视讯编码方法。
[0042]HEVC标准为影像区块制定新的名称。进一步来说，影像区块(或是其切割)是称为编码单元(Coding Unit,⑶)。对于HEVC标准而言，影像切片(slice)可划分成编码树单元(Coding Tree Unit，CTU)，并且依据HEVC切割方式，编码树单元可继续划分成越来越小的编码单元，并且不同的编码单元可继续划分成所谓的预测单元(Prediction Unit，PU)。于本发明中，编码树单元、编码单元及预测单元均属于影像区块。
[0043]图2所示的影像编码装置2可以任何适当的编码手段实施，例如一或多微处理器、数字讯号处理器、特定应用集成电路、可编程闸阵列、离散逻辑、软件、硬件、固件或其组合。
[0044]请参照图2，依据本发明的一实施例，影像编码装置2包含一预测单元21、一候选者选择单元22、一外部存储器23、一转换及量化单元24、一熵编码单元25、一反向量化及转换单元26以及一滤波器单元27。影像编码装置2取得一正要被编码的目前影像的编码树单元，以及输出一编码后的比特流。目前影像可为一视讯框或是视讯切割。
[0045]请参照图2，对于目前影像的每一编码树单元，预测单元21为画面内预测、画面间预测的移动估测及/或画面间预测的移动向量预测建立候选者集。就画面内预测而言，候选者集是根据目前影像中相邻编码单元或预测单元的位置建立。就画面间预测的移动估测而言，候选者集是根据先前或是后来的参考影像中的编码单元或预测单元的位置建立。就画面间预测的移动向量预测而言，候选者集是根据目前影像及/或先前或是后来的参考影像的相邻移动向量建立。接着，对于所进行的画面内预测、画面间预测的移动估测及/或画面间预测的移动向量预测，候选者选择单元22依据经过动态调整的存储器资料存取条件下所计算的失真类型代价，自候选者集选择一候选者。于进行画面内预测或画面间预测的移动估测时，可基于所选的候选者补偿目前的编码树单元以产生预测用区块。因此，如上所述，候选者选择单元22不仅可适用于例如HEVC标准的合并模式的移动向量预测，并且可调整为用于移动估测或画面内预测。
[0046]请参照图2，于产生预测用区块后，取得目前编码树单元及预测用区块的差异为剩余资料。剩余资料可经由转换及量化单元24转换成转换系数并量化。可采用的转换方式包含离散余弦转换(Discrete Cosine Transformation, DCT)及整数转换(IntegerTransform)、小波转换(Wavelet Transform)等。量化转换后的系数的程序是用于限制任何所取得的转换系数的比特数。接着，熵编码单元25可对目前影像经转换及量化的剩余资料进行熵编码以取得编码的比特流。熵编码后的比特流可更包含预测资讯，例如指出所采用的预测方式的预测模式、一或多从移动估测而来的移动向量，以及一或多从移动向量预测而来的移动向量或是移动向量序号。可采用的熵编码方法包含全文自适应二进制算数编码(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC)及全文自适应可变长度编码(Context Adaptive Variable Length Coding, CAVLC)等。
[0047]请参照图2，为能产生画面间预测的参考影像，经转换及量化的剩余资料可输入反向量化及转换单元26，反向量化及转换单元26进行转换及量化单元24的反向操作。反向量化及转换单元26所重建的剩余资料与预测单元21所产生的预测用区块是用于重建编码树单元。重建的编码树单元被提供至滤波器单元27以产生供储存于外部存储器23的重建影像，滤波器单元27包含一去块滤波器以及一可适性回路滤波器及/或一或多内嵌式回路滤波器。
[0048]于本发明中，候选者选择单元22与预测单元21为分开。或者，候选者选择单元22亦可整合于预测单元21中。
[0049]图3所示为本发明一实施例的候选者选择单元22的候选者选择方法的流程图。请参照图3，候选者选择方法包含下列步骤:于步骤31中，接收与一影像的一目前预测目标相关的多个候选者{c0，cl,...,C (n-1)}，其中，多个候选者{c0，cl,...,C (n-1)}与目前预测目标具有空间上或时间上的相关性。于步骤32中，初始化序号i及iBest为0并且初始化一最小失真类型代价DCostmn为于步骤33中，计算多个候选者{cO, cl,...，c (n-1)}中具有序号i的目前候选者的失 真类型代价DCost。因为此时序号i与0相同，目前候选者为第一候选者CO。于步骤34中，如果目前候选者的失真类型代价DCost小于最小的失真类型代价DCostMin，于步骤35中，将序号iBest设为i以及将最小的失真类型代价DCostMin设为DCost。
[0050]接着，多个候选者{cO, cl,..., c (n-1)}中的每一其他候选者{cl,...，c(n_l)}进行下列动作。于步骤36中，计算资料存取可用度DAAvailability以及资料存取需求度DAK__nt以计算多个候选者IcO, cl,...，c (n-1)}中其他候选者{cl,..., c (n-1)}中具有序号i+1的候选者的一失真类型代价。于步骤37中，如果资料存取需要度DAltequirarent不超过资料存取可用度DAAvailability，于步骤38中，增加序号i，接着为具有序号i的目前候选者重复步骤33、34以及可能重复步骤35 ;否则，选择序号为iBest且具有计算出的最小失真类型代价DCostmn的候选者作为目前预测目标的一匹配候选者。须注意的是，在序号i于步骤38增加前，步骤36中具有序号i+1的候选者，与在序号i于步骤38增加后，步骤33中具有序号i的候选者相同。[0051]本发明的第一实施例的部分步骤将于下详述。于步骤31中，接收与一目前预测目标相关的多个候选者{cO，cl,...,C (n-1)}，其中，多个候选者{cO，cl,...,C (n-1)}与目前预测目标具有空间上或时间上的相关性。依据一实施例，图2所示的预测单元21对于目前影像的目前最大编码树单元，进行画面间预测的移动向量预测的候选者集建立，每一候选者集包含多个候选者。依据一实施例，候选者集是在HEVC的合并模式中建立。于此实施例中，预测目标为一目前最大编码树单元(或是巨集区块)的切割，其可为一编码单元或是预测单元，目前预测目标则是正在评估的目前编码单元或预测单元，以及候选者为用于预测目前编码单元及预测单元的移动向量的候选移动向量。图4所示为本发明一实施例的各种预测目标的示意图。图5所示为本发明一实施例用于预测一目前预测目标的移动向量的候选移动向量的示意图。如图4所示，目前编码树单元的切割方式可有数种。依据一实施例，如果最大切割深度为1，具有64X64像素的目前编码树单元可保持为单一编码单元或是切割为两个64 X 32预测单元，两个32 X 64预测单元，一个16 X 64预测单元以及一个48 X 64预测单元，一个48 X 64预测单元以及一个16 X 64预测单元，或是其他种类的切割。如果最大切割深度为2，具有64X64像素的目前编码树单元可切割为4个32X32编码单元，以及每一 32X32编码单元可保持为单一编码单元或是继续切割为两个32 X 16预测单元，两个16 X 32预测单元，一个8 X 32预测单元以及一个24 X 32预测单元，一个24 X 32预测单元以及一个8 X 32预测单元，或是其他种类的切割。如果最大切割深度为3，32 X 32编码单元可继续切割为4个16 X 16编码单元，以及每一 16 X 16编码单元可保持为单一编码单元或是继续切割为两个16X8预测单元，两个8X 16预测单元，四个8X8编码单元，一个4X 16预测单元、一个12 X 16预测单元、一个12 X 16预测单元以及一个4X16预测单元，一个16X4预测单元、一个16 X 12预测单元、一个16 X 12预测单元以及一个16X4预测单元,或其他种类的切割。依据一实施例，为目前预测目标51 (其可为图4所示的任一切割)所建立的候选者集包含图5所示的6个候选移动向量v0-v5的其中5个。候选移动向量vO及vl的位置相邻于目前预测目标51的左下半部，候选移动向量v2及v3的位置相邻于目前预测目标51的右上半部，候选移动向量v4的位置在一参考影像中的对应编码单元或预测单元，以及候选移动向量v5的位置相邻于目前预测目标51的左上半部。如果任一候选移动向量v0-v3为无效，可以候选移动向量v5补充候选者集。候选者v0-v3及v5与目前预测目标51具有空间上的相关性，以及候选者v4与目前预测目标51具有时间上的相关性。如果有m个预测目标，每一个预测目标PTO，PT1，...或PTm均有各自的候选者集，而候选者选择方法可对每一个预测目标进行。
[0052]于步骤33中，计算多个候选者{CO，Cl，...,c(n-l)}中具有序号i的目前候选者的失真类型代价DCost，失真类型代价DCost是依据下式所得出的结果算出:
[0053]失真代价=EE 11 (Pixcurr(x, y))_I (Pixref (X，，y’))I (I)
[0054]其中，1(.)表示用于获得像素强度的函数、？^。--(1，7)表示一目前像素位于目前影像中的目前预测目标中的位置(X，y)、Pixref (x'，y’)表示一参考像素位于相关于目前候选者的位置(X’，y’)。取得目前预测目标的像素以及目前候选者的参考像素均需要通过外部存储器的资料存取。由于评估每一个候选者都需要计算失真类型代价，需要评估的候选者越多，所需要的存储器频宽越高。依据一实施例，失真类型代价为通过下式计算的比特率-失真代价函数:
[0055]RDCost = Distortion Cost+ A ? R(ci) (2)
[0056]其中，RDCost表示比特率-失真代价函数、入表示拉格朗日(Lagrange)参数、R(Ci)表示一函数用于获得目前候选者Ci所需的比特率。
[0057]于步骤36中，计算资料存取可用度DAAvailability以及资料存取需求度DA_uiMmt以计算多个候选者IcO, cl,...，c (n-1)}中其他候选者{cl,...，c (n-1)}中具有序号i+1的候选者的一失真类型代价。资料存取可用度DAAvailability以及资料存取需求度DAltequiranmt是用于资料存取条件的评估。图6所示为依据本发明一实施例用于计算资料存取条件的时序图。资料存取可用度DAAvailability是依据进行编码影像的一个单位区域的一分配时间TimeT(rtal内的一可用时间TimeAvailable算出，影像的一个单位区域为一最大编码单元(largest coding unit,LCU)。
[0058]TimeAvailable — Timelotal-Timeused (3)
[0059]其中TimeAvailable表示可用时间；TimeT()tal表示进行编码影像的最大编码单元的分配时间Jimeused表示为进行包含计算每一相对于目前预测目标PTk为先前预测目标PTO,…，or PT (k-1)的每一候选者cO, cl,…或c (n_l)的动作以及每一相对于目前预测目标PTk的目前候选者c (i+1)为先前候选者cO,…，或ci的动作的一已用时间TimeUsed。如图6所示，将以上动作的所用时间是累积至`TimeUsed。依据一实施例，其他动作的所用时间例如显示于图2的预测单元21的动作所用时间亦可累积至TimeUs6d。
[0060]依据本发明的一软件实施例，资料存取可用度DAAvailability以及资料存取需求度DAK6(luiM16nt是以时间表示并且资料存取可用度为可用时间TimeAvailabl6，以及资料存取需求度DA_uiMmt为进行包含计算目前候选者c(i+l)的失真类型代价的动作的一需求时间
Tim?ReqUired。
[0061]依据本发明的一第二实施例，图3所示的部分步骤将于下详述。于步骤31中，接收与一目前预测目标相关的多个候选者{cO，Cl,...，c(n-l)}，其中，多个候选者{cO, cl,..., c (n-1)}与目前预测目标具有空间上或时间上的相关性。依据一实施例，对于目前影像的目前编码树单元，图2所示的预测单元21进行画面间预测的移动向量预测的候选者集建立，每一候选者集包含多个候选者。依据一实施例，候选者集是依据一'决速区块匹配方法如三步搜寻方法建立，快速区块匹配方法是于选择的位置上进行区块匹配。于本实施例中，预测目标为一目前最大编码树单元(或是巨集区块)的切割，其可为一编码单元或是预测单元，目前预测目标则是正在评估的目前编码树单元或预测单元，以及候选者为用于预测目前编码单元及预测单元的移动向量的候选移动向量。图4所示为本发明一实施例的各种预测目标的示意图。各种切割型态已详述如上，于此不赘述。图7所示为本发明一实施例中用于预测目前预测目标的预测用方块的候选位置示意图。如图7所示，于三步搜寻方法的第一步中，建立一用于预测目前预测目标的候选者集，目前预测目标可为任一图4所示的切割，候选者集包含方块部分的候选位置1-9 ;三步搜寻方法的第二步中，建立目前预测目标的精致化候选者集，其包含三角形部分的候选位置10-17 ;以及三步搜寻方法的第三步中，建立目前预测目标的更精致化候选者集，其包含圆形部分的候选位置18-25。所有的候选者1-25与目前预测目标具有时间上的相关性，因此，如果有m个预测目标，每一个预测目标0，1，...或m均有各自的三个候选者集，而候选者选择方法可对每一个预测目标的每一候选者集进行，或是候选者选择方法可仅对每一预测目标的更细致化候选者集进行。
[0062]第一实施例的步骤33及36的详细说明亦适用于第二实施例，故于此不再赘述。
[0063]图8所示为本发明的一硬件实施例的候选者选择单元22的示意方块图。请参照图8，依据一实施例，候选者选择单元22包含一系统及外部存储器控制器221，一失真类型代价计算模组222以及一资料存取条件计算模组223。如图2所示，系统及外部存储器控制器221与系统总线231耦接以存取一外部存储器23。失真类型代价计算模组222及资料存取条件计算模组223与系统及外部存储器控制器221耦接。
[0064]请参照图8，系统及外部存储器控制器221是用于进行下列动作。第一，可自一候选者缓冲存储器211接收与一影像的一目前预测目标相关的多个候选者{cO, cl,...,C (n-1)}，其中，多个候选者{c0，cl,...,C (n-1)}与目前预测目标具有空间上或时间上的相关性。或者，多个候选者{c0，cl，...，c (n-1)}亦可一对一接收。不同的预测模式中所接收的候选者的详细说明已提供如上，于此省略不赘述。接着，失真类型代价计算模组222计算多个候选者{c0，cl，...，c (n-1)}中的一第一候选者cO的失真类型代价。依据一实施例，系统及外部存储器控制器221从外部存储器存取目前预测目标的像素Pixc^以及第一候选者cO的参考像素Pixref控制，并且产生一控制讯号ctl I以及提供像素Pix。-以及Pixraf以控制失真类型代价计算模组222计算多个候选者{cO, cl,...，c (n-1)}中的一第一候选者CO的失真类型代价。计算失真类型代价的方式已详细说明如上，于此不再赘述。
[0065]接着，对于多个候选者{c0，..., cn}中的每一其他候选者{cl，..., cn}进行以下的动作。资料存取条件计算模组223，其与该系统及外部存储器控制器耦接，其中，该系统及外部存储器控制器223是用于计算该多个候选者中其他候选者中的一目前候选者的一资料存取可用度DAAvailability以及一资料存取需求度DA_uiMmt以供系统及外部存储器控制器221控制失真类型代价计算模组222计算多个候选者{c0，Cl,...,c (n-1)}中其他候选者{cl，...，c (n-1)}的一失真类型代价。如果资料存取需要量DA_uiMmtF超过资料存取可用度DAAvailability，控制失真类型代价计算模组222计算目前候选者的失真类型代价。如果资料存取需要量DAltequirarent超过资料存取可用度DAAvailability，选择具有计算出的最小失真类型代价的候选者作为目前预测目标的一匹配候选者。
[0066依据一实施例，为供资料存取条件计算模组223计算目前候选者的资料存取可用度DAAvailability以及资料存取需求度DA_uiMmt，执行下列动作。请参照图6及8，系统及外部存储器控制器221接收一系统时脉率0)以及计算一以时脉周期为单位表示的已用时间CLKusejd,其为进行包含计算每一相对于目前预测目标PTk为先前预测目标PT0,…，或PT (k-1)的每一候选者c0，cl，…或c(n-l)以及每一相对于目前预测目标PTk的候选者c (i+1)为先前候选者c0，…，或ci的失真类型代价的动作的已用时间。
[0067]接续上述，资料存取条件计算模组223接收系统及外部存储器控制器221所产生的控制讯号ctl2，以及从系统及外部存储器控制器221接收已用时间CLKUs6d。资料存取条件计算模组223亦接收进行编码影像的一个单位区域(编码树单元)的分配时间CLKT()tal，其以时脉周期为单位表示，以及接收与目前预测目标相关的一宽度W。-以及一高度H。-，以及系统总线231的频宽BitsBUS。分配时间CLKT()tal可通过下式计算:
【权利要求】
1.一种进行影像编码预测的方法，其特征在于，包含下列步骤: 接收与一影像的一目前预测目标相关的多个候选者，其中，该多个候选者与该目前预测目标具有空间上或时间上的相关性； 计算该多个候选者中的一第一候选者的失真类型代价；以及 对于该多个候选者中的每一其他候选者， 计算该多个候选者中其他候选者中的一目前候选者的一资料存取可用度以及一资料存取需求度以计算其一失真类型代价；以及 如果该资料存取需要度不超过该资料存取可用度，计算该目前候选者的该失真类型代价；否则，选择具有计算出的最小该失真类型代价的该候选者作为该目前预测目标的一匹配候选者。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该资料存取可用度是依据进行编码该影像的一个单位区域的一分配时间内的一可用时间算出，该可用时间是依据下式计算:
TimeAvaiiabie — Timelotal-Timeused 其中，TimeAvailable表示该可用时间；TimeT()tal表示进行编码该影像的一个单位区域的该分配时间；TimeUsed表示为进行包含计算每一相对于该目前预测目标为先前预测目标的每一候选者的动作以及每一相对于该目前预测目标的该目前候选者为先前候选者的动作的一已用时间。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，该资料存取可用度以及该资料存取需求度是以时间表示，以及该资料存取可用度为该可用时间，以及该资料存取需求度为进行包含计算该目前候选者的该失真类型代价的动作的一需求时间。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该目前预测目标为该影像中的一区域的一移动向量，以及该多个候选者为一包含多个用于预测该目前预测目标的候选移动向量的候选移动向量集，以及该方法进一步包含: 计算该候选移动向量集中的每一候选移动向量相对于其他候选移动向量的一统计距离衡量值；以及 依据该候选移动向量集中的每一候选移动向量的该距离衡量值进行该候选移动向量集的优先顺序排列。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于，该候选移动向量集中的一待量候选者的该距离衡量值是依据下式计算:
n—1 A=E dij
j=o 其中，Di表示该待量候选者的该距离衡量值；n表示该候选移动向量集中的候选移动向量的数目，以及du表示该候选移动向量集中具有序号i的该待量候选者与具有序号j的一候选移动向量的距离，且Clij是依据下式计算:
dij = vix-vjx I+ I vjy-vjy 其中，vix与viy分别表示该待量候选者的X与y部分；以及vjx与vjy分别表示具有序号j的该候选移动向量的X与y部分。
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于，该候选移动向量集中的一待量候选者的该距离衡量值是依据下式计算:Di = Ivix-MVcenterxHviy-MVcentery 其中，Di表示该待量候选者的该距离衡量值；vix与viy分别表示该待量候选者的X与y部分；以及MVfcnte-x与MVemto-y分别表不一移动向量中心的X与y部分。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，该移动向量中心的X与y部分分别是依据下式计算:
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，该移动向量中心的X与y部分分别是依据下式计算:
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对该目前预测目标所接收的多个候选者为用于预测高效率视讯编码的合并模式中的一目前编码单元或预测单元的候选移动向量。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对该目前预测目标所接收的多个候选者是用于预测以一快速区块匹配方法所取得的该影像的一目前巨集区块或子区块的候选位置。
11.一影像编码装置，其特征在于，包含: 一系统及外部存储器控制器，其与一系统总线耦接以存取一外部存储器； 一失真类型代价计算模组，其与该系统及存储器控制器耦接；以及 一资料存取条件计算模组，其与该系统及外部存储器控制器耦接，其中，该系统及外部存储器控制器是用于接收与一影像的一目前预测目标相关的多个候选者，其中，该多个候选者与该目前预测目标具有空间上或时间上的相关性； 控制该失真类型代价计算模组计算该多个候选者中的一第一候选者的失真类型代价；以及 对于该多个候选者中的每一其他候选者，计算该多个候选者中其他候选者中的一目前候选者的一资料存取可用度以及一资料存取需求度以计算其一失真类型代价；以及 如果该资料存取需要量不超过该资料存取可用度，计算该目前候选者的该失真类型代价；否则，选择具有计算出的最小该失真类型代价的该候选者作为该目前预测目标的一匹配候选者。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，该资料存取条件计算模组是依据进行编码该影像的一个单位区域的一分配时间内的一可用时间算出该资料存取可用度，该可用时间是依据下式计算:
CLKAvailable — CLKlotal-CLKused 其中，CLKAvaila-表示该可用时间，其以时脉周期为单位表示；CLKT(rtal表示进行编码该影像的一个单位区域的该分配时间，其以时脉周期为单位表示；CLKused表示为进行包含计算每一相对于该目前预测目标为先前预测目标的每一候选者的动作以及每一相对于该目前预测目标的该目前候选者为先前候选者的动作的一已用时间，其以时脉周期为单位表/Jn o
13.如权利要求11所述的装置，其特征在于，该资料存取条件计算模组是以下式计算该资料存取可用度以及该资料存取需求度:
14.如权利要求11所述的装置，其特征在于，该目前预测目标为该影像中的一区域的一移动向量，以及该多个候选者为一包含多个用于预测该目前预测目标的候选移动向量的候选移动向量集，以及该装置进一步包含: 一距离计算模组，用于计算该候选移动向量集中的每一候选移动向量相对于其他候选移动向量的一统计距离衡量值；以及 一候选者优先顺序排列模组，其与该系统及外部存储器控制器耦接，并且是用于依据该候选移动向量集中的每一候选移动向量的该距离衡量值进行该候选移动向量集的优先顺序排列。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，该候选移动向量集中的一待量候选者的该距离衡量值是依据下式计算:
16.如权利要求14所述的装置，其中，该候选移动向量集中的一待量候选者的该距离衡量值是依据下式计算:
Di = vix-MVCenter_x I +1 viy-MVCenter+y 其中，Di表示该待量候选者的该距离衡量值；vix与viy分别表示该待量候选者的X与y部分；以及MVfcnte-x与MVemto-y分别表不一移动向量中心的X与y部分。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，该移动向量中心的X与y部分分别是依据下式计算:
18.如权利要求16所述的装置，其特征在于，该移动向量中心的X与y部分分别是依据下式计算:
19.如权利要求11所述的装置，其特征在于，针对该目前预测目标所接收的多个候选者为用于预测高效率视讯编码的合并模式中的一目前编码单元或预测单元的候选移动向量。
20.如权利要求11所述的装置，其特征在于，针对该目前预测目标所接收的多个候选者是用于预测以一快速区块匹配方法所取得的该影像的一目前巨集区块或子区块的候选位置。
【文档编号】H04N19/61GK103634607SQ201310036489
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年1月30日 优先权日:2012年8月24日
【发明者】李国龙, 颜志旭 申请人:财团法人工业技术研究院