视频压缩方法及视频压缩器与流程

本发明涉及一种压缩技术领域，特别涉及一种视频压缩方法及视频压缩器。

背景技术：

视频信号包含巨大的信息量，难以储存和传输，因此需要对视频信号进行压缩，以便于对视频信号进行传输，其中，视频信号中的冗余信息有时间冗余、空间冗余、压缩冗余和视觉冗余等，视频压缩的出发点就在于最大限度地消除各种冗余。

目前主要的视频信号压缩标准是h.264(mpeg-4part10)标准。近年来，在h.264标准的基础上，又出现了新一代视频压缩标准hevc，hevc依然沿用h.264采用的混合压缩框架，帧间和帧内预测压缩：消除时间域和空间域的相关性。变换压缩：对残差进行变换压缩以消除空间相关性。熵压缩：消除统计上的冗余度。压缩主要由四个部分组成，包含：预测模块、量化模块、码控模块和熵编码模块。目前预测模块的算法主要分为两类，纹理相关预测和像素值相关预测。

现有的纹理相关预测方法中，采用单一的纹理预测方法，对于复杂纹理图像，其预测效果及预测效率较差，不能很好的降低理论极限熵。

技术实现要素：

因此，为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本发明提出一种视频压缩方法及视频压缩器。

具体地，本发明一个实施例提出的一种视频压缩方法，包括：

通过视频压缩器读取视频信号数据，生成码流数据，其中，所述视频压缩器根据读取的视频信号数据进行第一预测生成第一码流数据，所述视频压缩器根据读取的视频信号数据进行第二预测生成第一码流数据；

所述视频压缩器根据所述码流数据进行运算形成码流。

在本发明的一个实施例中，通过视频压缩器读取视频信号数据，生成码流数据，包括：

根据所述视频信号数据将当前mb进行第一预测获取第一预测残差；

根据所述第一预测标志信息以及所述第一预测残差生成所述第一码流数据；

根据所述视频信号数据将当前mb进行第二预测获取第二预测残差；

根据所述第二预测标志信息以及所述第二预测残差生成所述第二码流数据。

在本发明的一个实施例中，根据所述视频信号数据将当前mb进行第一预测获取第一预测残差，包括：

对当前mb进行多种采样；

对所述当前mb获取每种采样方式对应的每种预测残差；其中，所述当前mb的一种采样方式对应一种预测残差；

加权所述每种预测残差确定所述当前mb的第一预测残差。

在本发明的一个实施例中，根据所述视频信号数据将当前mb进行第二预测获取第二预测残差，包括：

将当前mb按照不同分割方式进行分割；

分别计算不同所述分割方式下所述当前mb对应的预测残差；

分别计算不同所述分割方式下所述当前mb对应的比特数；

根据所述当前mb以及所述比特数计算不同所述分割方式对应的加权值；

选取所述加权值最小时对应的所述分割方式作为所述第二预测分割方式；

选取所述第二预测分割方式对应的预测残差作为所述第二预测残差。

在本发明的一个实施例中，所述视频压缩器根据所述码流数据进行运算形成码流，包括：

根据所述第一码流数据进行运算获得第一预测的第一残差主观和；

根据所述第二码流数据进行运算获得第二预测的第二残差主观和；

根据所述第一残差主观和以及所述第二残差主观和形成所述码流。

本发明另一个实施例提出的一种视频压缩器，包括：

读取模块，用于通过视频压缩器读取视频信号数据，生成码流数据，其中，所述视频压缩器根据读取的视频信号数据进行第一预测生成第一码流数据，所述视频压缩器根据读取的视频信号数据进行第二预测生成第一码流数据；

运算模块，连接至所述读取模块，用于所述视频压缩器根据所述码流数据进行运算形成码流。

在本发明的一个实施例中，所述读取模块包括第一预测单元、第一生成单元、第二预测单元以及第二生成单元，其中，

所述第一预测单元用于根据所述视频信号数据将当前mb进行第一预测获取第一预测残差；

所述第一生成单元用于根据所述第一预测标志信息以及所述第一预测残差生成所述第一码流数据；

所述第二预测单元用于根据所述视频信号数据将当前mb进行第二预测获取第二预测残差；

所述第二生成单元用于根据所述第二预测标志信息以及所述第二预测残差生成所述第二码流数据。

在本发明的一个实施例中，所述第一预测单元包括采样子单元5111、获取子单元以及确定子单元；其中，

所述采样子单元5111用于对当前mb进行多种采样；

所述获取子单元用于对所述当前mb获取每种采样方式对应的每种预测残差；其中，所述当前mb的一种采样方式对应一种预测残差；

所述确定子单元用于加权所述每种预测残差确定所述当前mb的第一预测残差。

在本发明的一个实施例中，所述第二预测单元包括分割子单元、第一计算子单元、第二计算子单元、第三计算子单元、第一选取子单元以及第二选取子单元；其中，

所述分割子单元用于将当前mb按照不同分割方式进行分割；

所述第一计算子单元用于分别计算不同所述分割方式下所述当前mb对应的预测残差；

所述第二计算子单元用于分别计算不同所述分割方式下所述当前mb对应的比特数；

所述第三计算子单元用于根据所述当前mb以及所述比特数计算不同所述分割方式对应的加权值；

所述第一选取子单元用于选取所述加权值最小时对应的所述分割方式作为所述第二预测分割方式；

所述第二选取子单元用于选取所述第二预测分割方式对应的预测残差作为所述第二预测残差。

在本发明的一个实施例中，所述运算模块包括第一获得单元、第二获得单元以及码流形成单元；其中，

所述第一获得单元用于根据所述第一码流数据进行运算获得第一预测的第一残差主观和；

所述第二获得单元用于根据所述第二码流数据进行运算获得第二预测的第二残差主观和；

所述码流形成单元用于根据所述第一残差主观和以及所述第二残差主观和形成所述码流。

基于此，本发明具备如下优点：

本发明通过视频压缩器根据两种预测生成两种码流数据，利用残差主观和形成最终的码流，对于复杂纹理区域可以提高图像编码压缩率，进一步降低预测的理论极限熵。

通过以下参考附图的详细说明，本发明的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本发明的范围的限定，这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。

附图说明

下面将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的说明。

图1为本发明实施例提供的一种视频压缩方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种第一预测的采样方式示意图；

图3为本发明实施例提供的一种第一预测方法示意图；

图4a～图4d为发明实施例提供的不同分割方式示意图；

图5为发明实施例提供的一种视频压缩器的示意图；

图6为发明实施例提供的一种第一预测单元的示意图；

图7为发明实施例提供的一种第二预测单元的示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

实施例一

请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种视频压缩方法流程示意图；本实施例对本发明提供的一种视频压缩方法进行详细描述，该视频压缩方法包括如下步骤：

步骤1、通过视频压缩器读取视频信号数据，生成码流数据，其中，所述视频压缩器根据读取的视频信号数据进行第一预测生成第一码流数据，所述视频压缩器根据读取的视频信号数据进行第二预测生成第一码流数据；

步骤2、所述视频压缩器根据所述码流数据进行运算形成码流。

其中，对于步骤1可以包括：

步骤11、根据所述视频信号数据将当前mb进行第一预测获取第一预测残差；

步骤12、根据所述第一预测标志信息以及所述第一预测残差生成所述第一码流数据；

步骤13、根据所述视频信号数据将当前mb进行第二预测获取第二预测残差；

步骤14、根据所述第二预测标志信息以及所述第二预测残差生成所述第二码流数据。

进一步地，在本发明的一个具体实施例中，对于步骤11具体包括如下内容：

步骤111、定义当前mb的大小，

定义mb的大小为m*n个像素分量；

优选的，可以定义当前mb的大小为8*1个像素分量，16*1个像素分量，32*1个像素分量，64*1个像素分量。

步骤112、定义采样方式

根据当前mb中存在的纹理相关性，当前mb中的像素距离越近，当前mb的纹理渐变的一致性概率越高，反之当前mb中的像素距离越远，当前mb的纹理渐变的一致性概率越低，据此将当前mb中的像素分量进行等距离采样，可以选取多种等距离采样方式。

优选地，如图2所示，图2为本发明实施例提供的一种第一预测的采样方式示意图；假设当前mb的大小为16*1个像素分量，当前mb中的像素分量按照从0到15的序号从左至右依次排列，每一个序号位置对应一个像素分量。将当前mb中的16*1个像素分量进行等距离采样，以全采样、1/2采样、1/4采样、1/8采样和1/16采样五种等距离采样方式举例说明，其它等距离采样方式同理，其中，

全采样是将当前mb中序号为0到15对应位置的16个像素分量全部进行采样；

1/2采样是将当前mb中序号为0、2、4、6、8、10、12、14、15对应位置的9个像素分量进行采样；

1/4采样是将当前mb中序号为0、4、8、12、15对应位置的5个像素分量进行采样；

1/8采样是将当前mb中序号为0、8、15对应位置的3个像素分量进行采样；

1/16采样是将当前mb中序号为0、15对应位置的2个像素分量进行采样。

步骤113、将步骤112中选取的多种等距离采样方式进行处理获取第一预测残差。

本实施例以一种等距离采样方式的处理过程为例进行说明，其他种类的等距离采样方式的处理过程相同。具体如下：

步骤1131、如图3所示，图3为本发明实施例提供的一种第一预测方法示意图；设当前的等距离采样为1/4采样，将当前mb中的采样点与当前mb正上方相邻mb中垂直位置的点进行预测，求得预测残差即将采样点的像素分量与当前mb正上方相邻mb中垂直位置点的像素分量相减，求得预测残差；

将当前mb中的非采样点，利用如下公式求得预测残差。

resi＝(sample1-sample0)*(i+1)/(num+1)

其中，simple0和simple1为连续的的像素分量重建值，i为非采样点索引，num为非采样点数量。

进一步地，像素分量重建值可以指的是已压缩编码mb解码端重建得到的像素分量值。

步骤1132、采用步骤1131中的等距离采样方式的处理过程获取当前mb所有像素分量的预测残差，同时将当前mb中所有像素分量的预测残差进行绝对值加权；

步骤1133、重复步骤1131～步骤1133，将当前mb的多种等距离采样方式的预测残差进行绝对值加权，在本实施例中即获取当前mb的5种采样的5组预测残差绝对值加权值。

步骤1134、将步骤1133中获取的预测残差绝对值加权值最小值所对应的采样方式确定为当前mb的最终采样方式，对应的预测残差为第一预测残差。

进一步地，将当前mb的采样方式、第一预测残差以及第一预测的标志信息形成第一码流数据。

本实施例采用的第一预测与现有预测相比，当处理纹理较为复杂的压缩图像时，对处于当前待压缩图像纹理边界处的当前mb，根据纹理的渐变原理，通过当前mb自身的纹理特性自适应的获取预测残差，从而避免因周围mb与当前mb相关性较差，不能获取较小的预测残差，利用本发明的采样预测可以提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，增大带宽压缩率。

进一步地，在本发明的一个具体实施例中，对于步骤13具体包括如下内容：

视频通常可以包括一系列图片，每个图片被分成或划分成预定区域，如帧或宏块。当视频的区域被划分成宏块时，根据编码方法，划分宏块可以被分类成帧内宏块或帧间宏块。帧内宏块是指通过帧内预测编码方法编码的宏块。帧内预测编码方法通过使用其中执行当前编码的当前图片中的之前经受编码和解码的重构块的像素，预测当前块的像素，以产生预测的宏块，然后编码预测的宏块的像素和当前宏块的像素之间的差值。

如图4a～图4c所示，图4a～图4c为发明实施例提供的不同分割方式示意图将当前mb按照不同分割方式进行分割，具体地，将所述当前mb按照水平分割方式进行分割，分割为上宏块以及下宏块；将所述当前mb按照垂直分割方式进行分割，分割为左宏块以及右宏块；将所述当前mb按照不分割方式进行分割。

分别计算不同分割方式下所述当前mb对应的不同预测残差。具体地，对于水平分割方式，将上宏块中所有的像素分量，减去上宏块像素分量的最小值，得到上宏块的所有像素分量的预测残差；下宏块同理计算，将下宏块中所有的像素分量，减去下宏块像素分量的最小值，得到下宏块的所有像素分量的预测残差，最终得到该当前mb在水平分割方式下的所有像素分量的预测残差；对于垂直分割方式，将左宏块中所有的像素分量，减去左宏块像素分量的最小值，得到左宏块的所有像素分量的预测残差；右宏块同理计算，将右宏块中所有的像素分量，减去右宏块像素分量的最小值，得到右宏块的所有像素分量的预测残差，最终得到该当前mb在垂直分割方式下的所有像素分量的预测残差；对于不分割方式，将该当前mb中的像素分量，减去该当前mb中的像素分量的最小值，最终得到该当前mb在不分割方式下的所有像素分量的预测残差。

分别计算不同分割方式下所述当前mb对应的不同比特数。具体地，对于水平分割方式，计算所述上宏块中像素分量最大值与所述上宏块中像素分量最小值的第一差值，得到表示所述第一差值的第一最少比特数，计算所述下宏块中像素分量最大值与所述下宏块中像素分量最小值的第二差值，得到表示所述第二差值的第二最少比特数，根据所述第一最少比特数、所述第二最少比特数以及所述当前mb的原始数据比特深度得到所述第一比特数，所述第一比特数满足如下公式：

mbit1＝n1*bit_min1+n2*bit_min2+2*bitdepth

其中，mbit1为所述第一比特数，bit_min1为所述第一最少比特数，n*bit_min2为所述第二最少比特数，bitdepth为所述当前mb的原始数据比特深度，n1为所述上宏块中像素分量数量，n2为所述下宏块中像素分量数量。

对于垂直分割方式，计算所述左宏块中像素分量最大值与所述左宏块中像素分量最小值的第三差值，得到表示所述第三差值的第三最少比特数，计算所述右宏块中像素分量最大值与所述右宏块中像素分量最小值的第四差值，得到表示所述第四差值的第四最少比特数，根据所述第三最少比特数、第四最少比特数以及所述当前mb的原始数据比特深度得到所述第二比特数，所述第二比特数满足：

mbit2＝n3*bit_min3+n4*bit_min4+2*bitdeth

其中，mbit2为所述第二比特数，bit_min3为所述第三最少比特数，bit_min4为所述第四最少比特数，bitdepth为所述当前mb的原始数据比特深度，n3为所述左宏块中像素分量数量，n4为所述右宏块中像素分量数量。

对于不分割方式，计算所述当前mb中像素分量最大值与所述当前mb中像素分量最小值之间的第五差值，得到表示所述第五差值的第五最少比特数，根据所述第五最少比特数以及所述当前mb的原始数据比特深度得到所述第三比特数，所述第三比特数满足：

mbit3＝m*bit_min5+2*bitdeth

其中，mbit3为所述第三比特数，bit_min5为所述第五最少比特数，bitdepth为所述当前mb的原始数据比特深度，m为所述当前mb中像素分量数量。

根据所述不同预测残差以及所述不同比特数选取分割方式，具体地，对于水平分割方式，根据水平分割方式下的当前mb的预测残差得到所述当前mb的第一重建值，将所述第一重建值与所述当前mb原始值求差的绝对值得到第一重建差值，将所述第一重建差值以及所述第一比特数进行加权得到水平分割方式下当前mb的第一加权值，其中，所述第一加权值满足如下公式：

rdo1＝a*mbit1+b*res1

其中，rdo1为所述第一加权值，mbit1为所述第一比特数，res1为所述第一重建差值，a和b为加权系数。

a和b的取值可以是预先设定的固定值，进一步地，a+b＝1，优选地，a可以选取为0.5，b可以选取为0.5，a和b也可以灵活调整大小。

进一步地，根据预测残差可以得到重建像素分量，即将参考值(每个mb像素分量的最小值)加上预测残差可以得到重建值。

对于垂直分割方式，根据垂直分割方式下的当前mb的预测残差得到所述当前mb的第二重建值，将所述第二重建值与所述当前mb原始值求差的绝对值得到第二重建差值，将所述第二重建差值以及所述第二比特数进行加权得到垂直分割方式下当前mb的第二加权值，其中，所述第二加权值满足如下公式：

rdo2＝a*mbit2+b*res2

其中，rdo2为所述第二加权值，mbit2为所述第二比特数，res2为所述第二重建差值，a和b为加权系数。a和b的取值可以是预先设定的固定值，进一步地，a+b＝1，优选地，a可以选取为0.5，b可以选取为0.5，a和b也可以灵活调整大小。

对于不分割方式，根据不分割方式下的当前mb的预测残差得到所述当前mb的第三重建值，将所述第三重建值与所述当前mb原始值求差的绝对值得到第三重建差值，将所述第三重建差值以及所述第三比特数进行加权得到不分割方式下当前mb的第三加权值，其中，所述第三加权值满足如下公式；

rdo3＝a*mbit3+b*res3

其中，rdo3为所述第三加权值，mbit3为所述第三比特数，res3为所述第三重建差值，a和b为加权系数。a和b的取值可以是预先设定的固定值，进一步地，a+b＝1，优选地，a可以选取为0.5，b可以选取为0.5，a和b也可以灵活调整大小。

选取所述第一加权值、第二加权值以及第三加权值中的最小值对应的分割方式为当前mb最终的分割方式，该分割方式下所有的预测残差为第二预测残差。

输出所述当前mb的分割方式、第二预测残差以及该分割方式下所有像素分量最小值对应的原始像素值。

进一步地，将当前mb的分割方式、第二预测残差、分割方式下所有像素分量最小值对应的原始像素值以及第二预测的标志信息形成第二码流数据。

本实施例提供的第二预测方法通过当前区域像素值间的相关性进行预测，利用实施例的算法对比水平分割、垂直分割、不分割三种情况的压缩数据量，选择对应最优的分割方式进行残差预测，以使初始的宏块块和预测的宏块之间的差异最小而提高压缩效率并提高主观图片质量，对于复杂纹理图像处理时，预测效果好、处理效率高，且能够降低理论极限熵。

其中，对于步骤2可以包括：

步骤21、根据所述第一码流数据进行运算获得第一预测的第一残差主观和；

步骤22、根据所述第二码流数据进行运算获得第二预测的第二残差主观和；

步骤23、根据所述第一残差主观和以及所述第二残差主观和形成所述码流

进一步地，在本发明的一个具体实施例中，所述步骤21和步骤22具体包括如下内容：

根据第一码流数据中的当前mb的第一预测残差获取第一预测方式的残差绝对值和(sumofabsolutedifference，简称sad)和残差标准差e，如下式所示：

其中res为第一预测残差；i为当前图像mb的像素序号；abs为取绝对值；ave为平均残差，m*n为当前mb的像素数量。

最终根据sad和e的情况，分场景配置权重系数a1和a2，计算残差主观和(subjectivedifference，简称subd)，获取第一预测的第一残差主观和，如下式所示：

subd＝a1×sad+a2×e

若为连续多帧且具有传导效应的场景，如h246参考值压缩，a2较大，a1较小；反之，a1较大，a2较小；进一步地，可以设定a1+a2＝1。

同理，可以根据所述第二码流数据获得第二预测的第二残差主观和。

进一步地，对于步骤23可以包括：

选取第一残差主观和以及第二残差主观和中的最小值对应的预测方式为当前宏块最终的预测方式，输出该最终的预测方式计算得到的码流数据形成码流。

实施例二

本实施例在上述实施例的基础上对本发明提供的一种视频压缩器进行详细描述，如图5所示，图5为发明实施例提供的一种视频压缩器的示意图，该视频压缩器05包括：

读取模块51，用于通过视频压缩器读取视频信号数据，生成码流数据，其中，所述视频压缩器根据读取的视频信号数据进行第一预测生成第一码流数据，所述视频压缩器根据读取的视频信号数据进行第二预测生成第一码流数据；

运算模块52，连接至所述读取模块51，用于所述视频压缩器根据所述码流数据进行运算形成码流。

进一步地，所述读取模块51包括第一预测单元511、第一生成单元512、第二预测单元513以及第二生成单元514，其中，

所述第一预测单元511用于根据所述视频信号数据将当前mb进行第一预测获取第一预测残差；

所述第一生成单元512用于根据所述第一预测标志信息以及所述第一预测残差生成所述第一码流数据；

所述第二预测单元513用于根据所述视频信号数据将当前mb进行第二预测获取第二预测残差；

所述第二生成单元514用于根据所述第二预测标志信息以及所述第二预测残差生成所述第二码流数据。

进一步地，所述第一预测单元511包括采样子单元5111、获取子单元5112以及确定子单元5113，如图6所示，图6为发明实施例提供的一种第一预测单元的示意图；其中，

所述采样子单元5111用于对当前mb进行多种采样；

所述获取子单元5112用于对所述当前mb获取每种采样方式对应的每种预测残差；其中，所述当前mb的一种采样方式对应一种预测残差；

所述确定子单元5113用于加权所述每种预测残差确定所述当前mb的第一预测残差。

进一步地，所述第二预测单元513包括分割子单元5131、第一计算子单元5132、第二计算子单元5133、第三计算子单元5134、第一选取子单元5135以及第二选取子单元5136，如图7所示，图7为发明实施例提供的一种第二预测单元的示意图；其中，

所述分割子单元5131用于将当前mb按照不同分割方式进行分割；

所述第一计算子单元5132用于分别计算不同所述分割方式下所述当前mb对应的预测残差；

所述第二计算子单元5133用于分别计算不同所述分割方式下所述当前mb对应的比特数；

所述第三计算子单元5134用于根据所述当前mb以及所述比特数计算不同所述分割方式对应的加权值；

所述第一选取子单元5135用于选取所述加权值最小时对应的所述分割方式作为所述第二预测分割方式；

所述第二选取子单元5136用于选取所述第二预测分割方式对应的预测残差作为所述第二预测残差。

进一步地，所述运算模块52包括第一获得单元521、第二获得单元522以及码流形成单元523；其中，

所述第一获得单元521用于根据所述第一码流数据进行运算获得第一预测的第一残差主观和；

所述第二获得单元522用于根据所述第二码流数据进行运算获得第二预测的第二残差主观和；

所述码流形成单元523用于根据所述第一残差主观和以及所述第二残差主观和形成所述码流。

本实施例提供的图像压缩器，对不同类型的视频图像mb采用不同的压缩规则进行压缩编码，从而实现了根据视频图像mb的纹理特征进行差异化的压缩处理，因此实现了视频图像的有效压缩。

综上所述，本文中应用了具体个例对本发明视频压缩方法及视频压缩器进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，本发明的保护范围应以所附的权利要求为准。