一种高性能视频编码无损模式的残差变换方法
【专利摘要】本发明公开了一种高性能视频编码无损模式的残差变换方法，该方法包括：若当前编码单元为水平或垂直方向的帧内预测模式，则利用当前残差ri,j左侧或上端的K个残差作为参考并结合系数αi,j，预测所述当前残差ri,j；利用所述当前残差ri,j与其预测值之间的差值ai,j代替所述当前残差ri,j进行熵编码；求解使得所述差值ai,j为最小值的最佳系数αi,j，并根据所述最佳系数αi,j获得变换矩阵。通过采用本发明公开的方法大大的降低了码率，提高了编码性能，同时可无失真地保持视频内容。
【专利说明】一种高性能视频编码无损模式的残差变换方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及视频编码【技术领域】，尤其涉及一种高性能视频编码无损模式的残差变换方法。
【背景技术】
[0002]近年来，随着通信技术、多媒体技术的不断发展，人们对于视频等多媒体通信的需求也越来越高。然而，视频的数据量巨大，未经过编码压缩的视频数据基本无法在现有信道中传输。为了满足上面的各种要求，国际上先后提出了各种视频编码方案。从上个世纪九十年代以来，ITU (国际电信联盟)和ISO (国际标准化组织)联合制定了一系列关于视频压缩编解码的国际标准和建议，其中，ITU提出的H.26X系列视频压缩标准和IS0/IEC JTC推出的MPEG (动态图像专家组)系列国际标准影响最大。2013年I月，视频编码标准化组织 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding,视频编码联合组)正式发布最
新一代视频编码国际标准-HEVC (High Efficiency Video Coding,高性能视频标准)。
在相同视频主观质量下，HEVC的码率大约仅为上一代视频编码标准H.264/AVC的50%。
[0003]在编码基本框架上，HEVC和先前的H.264/AVC标准类似，依然采用混合编码模式。整个编码过程主要分为:预测、变换、量化、环路滤波、熵编码五步。预测部分分为帧内预测和帧间预测。帧内预测利用当前帧已重建像素作为参考像素进行预测，帧间预测利用前面或后面帧重建的像素值作为参考进行预测。预测完成后，将所得的预测值与当前块相减，进而得到残差，残差经过变换量化得到变换系数，最后将变换系数经过熵编码而得到最后的码流。无论是帧间预测，还是帧内预测都需要用到重建图像的信息，因而在编码过程中，还需要将编码的残差系数进行反量化反变换，得到其残差图像，再将该残差图像与预测值相加，最后经过一个环路滤波滤除视频图像中的噪声。
[0004]在HEVC标准中，存在有损压缩和无损压缩两大类编码模式。对于互联网中传输的大部分视频，进行适当的有损失压缩可以很好地降低码率，从而提高传输的效率。而对于医学视频、遥感视频、指纹等领域，无损压缩也存在很广泛的应用。HEVC标准的主流应用为有损压缩，其标准的制定也主要为有损压缩编码而服务。在HEVC标准中，无损压缩作为有损压缩的扩展部分存在。因而，在HEVC有损压缩标准之上，再开发一套全新的编码工具来获得尽可能好的无损编码效率已经不切实际。因此，在进行HEVC无损编码方案设计时，我们应遵循这样的设计原则:尽可能地利用已有的HEVC有损编码结构，提出的无损编码方案对原始的有损编码结构改动尽可能小，以满足该标准的通用性和硬件实现的兼容性，同时考虑编码效率和复杂度的平衡。
[0005]在HEVC标准中，由于量化存在量化失真，且其对残差的变换过程与量化结合在一起进行，因而其变换过程也存在失真。为了保持原有的有损压缩编码框架，HEVC标准的无损压缩编码直接将变换量化过程跳过。另外，由于编码前后像素无失真，因而不需要进行环路滤波，HEVC无损压缩编码也跳过了环路滤波过程。换言之，在目前HEVC无损压缩实现中，仅是将变换、量化、环路滤波三部分跳过，以保持重建视频图像和原始编码视频图像的无失真。虽然，简单跳过变换、量化、环路滤波三个过程对原有的编码框架改动小，易于实现，但是其编码效率相对较低，无法满足实际应用需求。对此，已经有很多相关的研究提出了对无损编码性能进行提高的方法，下面将简略介绍几个主要方案及其优劣。
[0006]I)针对水平/垂直方向帧内预测的RDPCM (残差差值脉冲编码调制)
[0007]该方案与原先使用在H.264/AVC标准中的DPCM (差值脉冲编码调制)方法类似。如图1a-图1b所示，设MxN的矩阵R(元素为ι^_)表示经帧内预测后亮度或色度分量的残差矩阵。当帧内预测的模式为垂直方向时(如图1a所示)，对残差矩阵进行如式I所示相减，以获得到矩阵/?(元素为I)。当帧内预测的模式为水平方向时(如图1b所示)，对残差矩阵进行如式2所示相减，同样获得到矩阵及(元素为)。
【权利要求】
1.一种高性能视频编码无损模式的残差变换方法，其特征在于，该方法包括: 若当前编码单元为水平或垂直方向的帧内预测模式，则利用当前残差左侧或上端的K个残差作为参考并结合系数a u，预测所述当前残差η； 利用所述当前残差ru与其预测值之间的差值a。代替所述当前残差ru进行熵编码； 求解使得所述差值a。为最小值的最佳系数a u，并根据所述最佳系数au获得变换矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预测所述当前残差ru包括: 若当前编码单元为水平方向的帧内预测模式，则利用当前残差左侧的K个残差作为参考并结合系数(^j,预测所述当前残差ri，j,其公式为:
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述求解使得所述差值\j为最小值的最佳系数a i；J包括: 对所述当前残差左侧2K+1个残差的关系进行训练预测，求出最小化平方误差SE的参数作为最佳系数a u，其计算公式为:
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述最佳系数a。获得变换矩阵包括: 犾了页测式子
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预测所述当前残差ru包括: 若当前编码单元为垂直方向的帧内预测模式，则利用当前残差上端的K个残差作为参考并结合系数(^j,预测所述当前残差ri，j,其公式为:
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述求解使得所述差值\j为最小值的最佳系数a i；J包括: 对所述当前残差左侧2K+1个残差的关系进行训练预测，求出最小化平方误差SE的参数作为最佳系数a u，其计算公式为:
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述最佳系数a。获得变换矩阵包括:
获得预测式子:
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 将水平方向或与所述水平方向的夹角在阈值范围内的帧内预测模式作为水平方向的帧内预测模式； 将垂直方向或与所述垂直方向的夹角在阈值范围内的帧内预测模式作为垂直方向的帧内预测模式。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于， 若当前编码单元帧内预测方向不为水平方向及垂直方向，则其冗余分布在水平与垂直方向上，对应的变换矩阵为: A=HRH· 其中，NxN大小的矩阵H为:
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，该方法还包括: 根据当前编码单元帧内预测模式的方向，选择对应的反变换方法进行无失真的解码。
【文档编号】H04N19/593GK103634608SQ201310648456
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年12月4日 优先权日:2013年12月4日
【发明者】陈方栋, 张金雷, 李厚强 申请人:中国科学技术大学