题，提高了计算像素的运动矢量时的 准确性，提升全景视频编解码过程中帧间预测的性能和压缩效率。
[0085] 所以，在本实施例中，计算模块102通过下面函数关系得到当前像素的运动矢量：
[0086] (MVx7 ,Μλ?γ，) =f (x,y,w,h, i , j ,MVx,MVy,width,height)
[0087] 其中，f为预设函数，（x，y)为当前图像块左上角像素在当前图像内的坐标，（i，j) 为当前像素在当前图像块内的坐标，w、h分别为当前图像块的宽和高，width、height分别为 当前图像的宽和高，(MV x，MVy)为当前图像块的运动矢量。
[0088] 具体的，MV/、MV/可以分别通过下面方法得到：
[0090]其中，α为横向缩放因子，可近似由以下公式求得：
[0092]预测模块103用于根据得到的当前像素的运动矢量得到当前像素的预测值，进而 得到当前图像块的预测图像块。
[0093]本实施例中，优选的，当得到的当前像素的运动矢量指向的参考样本位置不是整 像素位置时，则预测模块103使用插值法计算参考样本位置的样本值，并将该样本值作为当 前像素的预测值；当得到的当前像素的运动矢量指向的参考样本位置是整像素位置时，则 预测模块103将该整像素位置的像素值作为参考样本位置的样本值，并将该样本值作为当 前像素的预测值。
[0094]具体的，插值法采用自适应插值法。自适应插值包括了不同的插值滤波器，插值滤 波器的选取由参考样本的坐标(横坐标和纵坐标)确定。插值滤波器的选取方式包括但不限 于以下方式:假定参考样本位置的坐标为(refX，refY)，当refY小于height/2时，横向插值 使用4抽头滤波器，纵向插值使用8抽头滤波器;否则，横向插值使用8抽头滤波器，纵向插值 使用4抽头滤波器。插值使用1/4像素精度，对8抽头滤波器，1/4像素位置对应的滤波器为{_ 1，4，-10,57，19，-7,3，-1}，2/4像素位置对应的滤波器为{-1，4，-11，40,40，-11，4，-1}，3/4 像素位置对应的滤波器为{-1，3，-7，19,57，-10,4，-1}。对4抽头滤波器，1/4像素位置对应 的滤波器为{2，-9，57，17，-4，1}，2/4像素位置对应的滤波器为{2，-9，39，39，-9，2}，3/4像 素位置对应的滤波器为{1，-4，17，57，-9，2} 〇
[0095]由于一部分全景图是通过鱼眼相机拍摄得到，通过柱面映射得到正常的全景图 时，画面上部分纵向分辨率较高，横向分辨率较低，反之，画面下部分纵向分辨率较低，横向 分辨率较高。在柱面映射的时候，分辨率低的部分本来就是插值得到的，这部分画面在横向 (或纵向）上就相对平滑，因此插值不需要那么多的抽头数，相比于传统的统一使用相同滤 波器的插值方法，可以减少运算量。所以，本实施例中采用上述方式选择插值滤波器。当然， 在其他实施例中，插值滤波器的选择可以根据实际需求自由设计。
[0096] 实施例三
[0097] 请参考图6,本实施例提供了一种全景视频解码方法，包括下面步骤：
[0098] 步骤3.1:对编码码流进行熵解码、反量化和反变换，以得到重建的残差块。
[0099] 步骤3.2:通过帧间预测得到预测图像块。
[0100]请参考图3,本实施例中，帧间预测方法包括下面步骤：
[0101]步骤2.1:获取当前图像块的运动矢量以及当前像素的相关空间位置信息。
[0102] 步骤2.2:根据当前图像块的运动矢量以及当前像素的相关空间位置信息得到当 前像素的运动矢量。具体的，当前图像块的运动矢量可以通过运动估计得到。
[0103] 本实施例中，当前像素的相关空间位置信息包括当前图像的尺寸大小，当前图像 块在当前图像内的坐标，当前图像块的尺寸大小，以及当前像素在当前图像块内的坐标。
[0104] 具体的，请参考图4,为本实施例中帧间预测方法的原理示意图。
[0105]当前图像的宽为width，高为height的图像。当前图像块的运动矢量定义为图像块 中心像素点的运动矢量，记为(MVX，MVy)，当然，在其他实施例中，当前图像块的运动矢量也 可以采用其他定义试。另外，当前图像块的宽为《，高为h。当前图像块在当前图像内的坐标 定义为当前图像块左上角像素在当前图像中的坐标(x，y)，在该坐标系中，可以以当前图像 左上角为原点，向下和向右分别为纵坐标和横坐标的正方向。当前像素在当前图像块内的 坐标（i，j)所采用的坐标系可以为一个以当前图像块左上角像素为原点，向下和向右分别 为纵坐标和横坐标的正方向的坐标系。
[0106] 在其他实施例中，当前像素的相关空间位置信息可以根据实际需求选择其他可用 的信息。本实施例中仅以上述信息为例来对本申请进行说明，应当理解，本申请正是由于考 虑了当前像素的相关空间位置信息，从而克服了由全景图像镜头畸变的特性以及当物体在 画面中运动时产生的放大/缩小现象所引起的相关问题，提高了计算像素的运动矢量时的 准确性，提升全景视频编解码过程中帧间预测的性能和压缩效率。
[0107] 所以，在本实施例中，步骤3.2中通过下面函数关系得到当前像素的运动矢量：
[0108] (MVx7 ,Μλ?γ，) =f (x,y,w,h, i , j ,MVx,MVy,width,height)
[0109] 其中，f为预设函数，（x，y)为当前图像块左上角像素在当前图像内的坐标，（i，j) 为当前像素在当前图像块内的坐标，w、h分别为当前图像块的宽和高，width、height分别为 当前图像的宽和高，(MV x，MVy)为当前图像块的运动矢量。
[0110] 具体的，MV/、MV/可以分别通过下面方法得到：
[0112]其中，α为横向缩放因子，可近似由以下公式求得：
[0114] 步骤2.3:根据得到的当前像素的运动矢量得到当前像素的预测值，进而得到当前 图像块的预测图像块。
[0115] 本实施例中，优选的，当得到的当前像素的运动矢量指向的参考样本位置不是整 像素位置时，则使用插值法计算参考样本位置的样本值，并将该样本值作为当前像素的预 测值；当得到的当前像素的运动矢量指向的参考样本位置是整像素位置时，则将该整像素 位置的像素值作为参考样本位置的样本值，并将该样本值作为当前像素的预测值。
[0116] 具体的，插值法采用自适应插值法。自适应插值包括了不同的插值滤波器，插值滤 波器的选取由参考样本的坐标(横坐标和纵坐标)确定。插值滤波器的选取方式包括但不限 于以下方式:假定参考样本位置的坐标为(refX，refY)，当refY小于height/2时，横向插值 使用4抽头滤波器，纵向插值使用8抽头滤波器;否则，横向插值使用8抽头滤波器，纵向插值 使用4抽头滤波器。插值使用1/4像素精度，对8抽头滤波器，1/4像素位置对应的滤波器为{_ 1，4，-10,57，19，-7,3，-1}，2/4像素位置对应的滤波器为{-1，4，-11，40,40，-11，4，-1}，3/4 像素位置对应的滤波器为{-1，3，-7，19,57，-10,4，-1}。对4抽头滤波器，1/4像素位置对应 的滤波器为{2，-9，57，17，-4，1}，2/4像素位置对应的滤波器为{2，-9，39，39，-9，2}，3/4像 素位置对应的滤波器为{1，-4，17，57，-9，2} 〇
[0117] 由于一部分全景图是通过鱼眼相机拍摄得到