专利名称：用于视频编解码的自适应偏移装置及方法
技术领域：
本发明是有关于视频处理。本发明尤其是关于用于自适应偏移(adaptiveoffset)复原的装置及方法。
背景技术：
与常用模拟格式的视频数据相比，数字格式的视频数据具有更多优点，并因此成为视频储存及传输的主导格式。视频数据通常数字化为由固定数量的比特(bit)表现的整数，例如每次采样表现为8比特或10比特的整数。此外，色彩视频数据通常利用一个选择的色彩系统表现，所述色彩系统例如红绿蓝(Red-Green-Blue,简称为RGB)原色(primarycolor)坐标或亮度-色度(luminance-chrominance)系统。广泛用于数字视频的亮度-色度色彩系统之一是YCrCb色彩系统，其中Y表示亮度成分，而Cr及Cb则表示色度成分。RGB成分及Y成分分别与原色的强度及亮度相关，且其数字化表示通常映射至一个整数，该整数的范围与其数字表示的比特的数量相关。举例而言，8比特视频数据通常表示0至255的强度等级。另一方面，色度成分Cr及Cb对应于不同数据，并且其数字化表示通常映射至具有正值及负值的整数。举例而言，8比特Cr/Cb数据表示-128至+127的色度等级。在数字视频系统中的处理过程中，处理的视频的平均值可能发生变化，从而导致强度偏移(intensity offset)。强度变化可能由于滤波、数据四舍五入(data rounding)、量化或其它处理而导致。强度变化(也称为强度偏移)可以导致视觉障碍(visualimpairment)或假象(artifact),当强度变化逐巾贞改变时,视觉障碍或假象尤为显著。因此，需要谨慎恢复像素强度偏移以避免上述的潜在问题。然而，通常一个帧内的图像内容非常动态。为探究一个图像内的动态内容特性，需要研发出一种用于自适应偏移复原的装置及方法，该装置及方法可用于图像中的一个区域。此外，适应于像素特性的偏移复原需要通过将区域内的底层像素(underlying pixel)的特性分类来探究偏移。从而，所执行的偏移复原可适应于每一分类。
发明内容
本发明揭露了一种用于自适应偏移复原的装置及方法。基于本发明的方法包含接收已处理的视频数据；选择用于已处理的视频数据的区域；基于多个像素中的每一个的特性测量决定多个像素中的每一个的分类，其中多个像素位于已处理的视频数据的区域中；依据已处理的视频数据的区域中的多个像素以及相关联的原始视频数据的区域中的多个像素决定用于分类的强度偏移；以及基于用于分类的强度偏移补偿已处理的视频数据的区域。所述区域可能小于图像以使自适应偏移适应图像的动态特性。自适应偏移复原可在解区块处理之前应用于重建的视频数据。依据本发明的一个实施例中，特性测量基于组成围绕底层像素的像素的像素模式，特性测量可与底层像素的边缘、峰值及谷值有关。依据本发明的另一个实施例中，特性测量基于底层像素的强度，强度被分为多个带用于分类。依据本发明的又一个实施例中，自适应偏移与自适应环路滤波器具有同样的像素分类。本发明实施例另提供一种用于解码视频比特流的装置及方法，其中对应于视频比特流的重建视频图像被进行自适应偏置处理。方法用于解码视频比特流，其中对应于视频比特流的重建视频图像被进行自适应偏置处理，包含处理视频比特流以重建多个视频图像，以及提供多个处理的视频图像；选择用于多个处理的视频图像的区域；基于多个像素中的每一个的特性测量决定多个像素中的每一个的分类，其中多个像素位于多个处理的视频图像的区域中；决定视频比特流中所指示的用于分类的强度偏移，；以及基于用于分类的强度偏移补偿多个处理的视频图像的区域。所述区域可能小于图像以使自适应偏移适应图像的动态特性。自适应偏移复原可在解区块处理之前应用于重建的视频数据。依据本发明 的一个实施例中，特性测量基于组成围绕底层像素的像素的像素模式，特性测量可与底层像素的边缘、峰值及谷值有关。依据本发明的另一个实施例中，特性测量基于底层像素的强度，强度被分为多个带用于分类。依据本发明的又一个实施例中，自适应偏移与自适应环路滤波器具有同样的像素分类。
图I是用于高效视频编码的范例的视频编码器的示意图。图2是另一用于闻效视频编码的范例的视频解码器的不意图。图3是基于像素分类的自适应偏移的范例，所述分类依据当前像素及其邻近像素决定。图4是依本发明实施例用于具有自适应偏移恢复的闻效视频编码自适应偏移的视频编码器的示意图。图5A是将强度范围分割为16个均匀带的范例。图5B是将强度范围分割为12个不均匀带的范例。图6A是用于决定像素分类的当前像素及其邻近像素的配置的示意图。图6B是用于决定像素分类的当前像素及其邻近像素的另一配置的示意图。图7A-7D分别展示了用于决定像素分类的当前像素及其邻近像素的不同线性配置的示意图。
具体实施例方式与常用模拟格式的视频数据相比，数字格式的视频数据具有更多优点，并因此成为视频储存及传输的主导格式。视频数据通常数字化为由固定数量的比特(bit)表现的整数，例如每次采样表现为8比特或10比特的整数。此外，色彩视频数据通常利用一个选择的色彩系统表现，所述色彩系统例如红绿蓝(Red-Green-Blue,简称为RGB)原色(primarycolor)坐标或亮度-色度(luminance-chrominance)系统。广泛用于数字视频的亮度-色度色彩系统之一是YCrCb色彩系统，其中Y表示亮度成分，而Cr及Cb则表示色度成分。RGB成分及Y成分分别与原色的强度及亮度相关，且其数字化表示通常映射至一个整数，该整数的范围与其数字表示的比特的数量相关。举例而言，8比特视频数据通常表示0至255的强度等级。另一方面，色度成分Cr及Cb对应于不同数据，并且其数字化表示通常映射至具有正值及负值的整数。举例而言，8比特Cr/Cb数据表示-128至+127的色度等级。在数字视频系统中的处理过程中，处理的视频的平均值可能发生变化，从而导致强度偏移(intensity offset)。强度变化可能由于滤波、数据四舍五入(data rounding)、量化或其它处理而导致。强度变化(也称为强度偏移)可以导致视觉障碍(visualimpairment)或假象(artifact),当强度变化逐巾贞改变时,视觉障碍或假象尤为显著。因此，需要谨慎恢复像素强度偏移以避免上述的潜在问题。然而，通常帧内及帧之间的图像内容非常动态并且会随时间变化。为探究动态视频环境下内容自适应处理的优点，需要研发出一种可以为底层视频数据选择图像单元、命名预定义组(termed predefined set)以进一步改善已处理的视频数据的质量的系统及方法。预定义组可被选中以捕捉底层视频数据
图I所示的编码器代表使用巾贞内/巾贞间预测(intra/inter-prediction)的系统。帧内预测单元110负责基于同一图像中的视频数据提供预测数据。对于帧间预测，运动估计(motion estimation,简称为 ME)及运动补偿(motion compensation,简称为 MC)单元112用于基于来自于其它图像的视频数据提供预测数据。开关114选择帧内预测数据或帧间预测数据，并且所选的预测数据被提供至加法器116以形成预测误差(predictionerror)，也称为残余(residue)。预测误差随后被转换器118及量化器120处理。转换及量化的残余随后通过熵编码器(entropy coder) 122编码以形成对应于压缩的视频数据的比特流。比特流与转换系数(transform coefficient)相关，并且比特流随后与边信息(side information) 一同被压缩(packed),其中边信息例如运动信息、模式信息及与图像区域(image area)相关的其它信息。边信息也可以被熵编码，以降低所需的带宽，相应地，如图I所示，与边信息相关的数据(例如，帧内模式信息、帧间模式信息、自适应环路滤波信息、残余等)被提供至熵编码器122。当使用帧间预测模式时，编码结束时需重建参考图像。因此，反量化器124及反转换器126处理转换及量化的残余以恢复残余。残余随后在重建单元128中被加回预测数据136以重建视频数据。重建的视频数据可以储存在参考图像缓冲器134中，用于其它帧的预测。然而，在视频数据储存在参考图像缓冲器之前，重建的视频数据须先经过去区块效应滤波器130及自适应环路滤波器(adaptive loop filter，简称为ALF) 132以改善视频质量。比特流中可加入自适应环路滤波信息传输，以便解码器可适当恢复所需信息以应用自适应环路滤波。从而来自于ALF 132的自适应环路滤波信息被提供至熵编码器122以并入最终的比特流。如图I所示，编码系统中，输入的视频数据会经过一系列处理，而由于该系列处理，来自于重建单元128的重建的视频数据可能受强度偏移(intensity offset)的影响。重建的视频数据进一步通过去区块效应130及ALF 132处理，从而可能导致进一步的强度偏移。相应地，需要执行偏移复原(也称为偏移校正(offsetcorrection))来恢复强度偏移。图2是用于高效视频编码(high efficiency video coding)的视频解码器的系统区块的示意图。由于编码器也包含用于重建视频数据的部分，解码器的某些部分已经在编码器中被揭示了，但熵解码器222并未用于编码器。此外，不同于解码器，编码器方面仅需要运动补偿(MC)单元212，而不需要运动估计部分。开关214选择帧内预测或帧间预测，并且所选的预测数据被提供至重建单元128以待与被恢复的残余合并。除执行用于压缩的视频数据的熵解码之外，熵解码器222也用于边信息的熵解码，并且将边信息提供至各个区块。举例而言，帧内模式信息被提供至帧内预测单元110，帧间模式信息被提供至MC单元212，而自适应环路滤波信息被提供至ALF 132，残余被提供至反量化器124。残余经过反量化器124、反转换器126处理以及重建处理残余以重建视频数据。类似的，如图2所示，来自于重建单元128的重建的视频数据经过包含反量化及反转换的一系列处理，并且受强度偏移的影响。重建的视频数据进一步被去区块效应滤波器130及ALF 132处理，从而可能导致进一步的强度偏移。相应地，需要执行偏移校正来补偿强度偏移。为克服偏移问题，McCann等人于2010年4月15-23在德国德勒斯登举行的ITU-TSG16 WP3 及 IS0/IEC JTC1/SC29/WG11 视频编码联合团队协作项目(Joint CollaborativeTeam on Video Coding,简称为JCT-VC)第一次会议上揭露了内容自适应极端校正(extreme correction,简称为 EXC)及带校正(band correction)的文件 JCTVC-A124 (三星 对于视频压缩技术呼吁的响应)。对于邻近像素的内容信息的使用可探究局部边缘(localedge)特性并且可以得到改善的性能，例如较佳的视觉质量或比特率降低。图3是基于像素分类的自适应偏移的范例，其中所述分类依据当前像素及其邻近像素决定。如图3所示，McCann等人揭露了一种邻近像素配置，其中C是当前像素值，而nl至n4分别是当前像素的上方、左方、右方及下方的四个邻近像素。下表依据McCann等人的方法将像素分为7类。
分类条件
~~0 C〈4个邻近像素局部最小
I C〈3个邻近像素&&C=第4个邻近像素目标边缘
~ C〈3个邻近像素&&C>第4个邻近像素目标边缘
C>3个邻近像素&MX第4个邻近像素目标边缘
~ 03个邻近像素&&C=第4个邻近像素目标边缘
~ CM个邻近像素局部最大
~6 并非以上的任一种SI对于分类0，像素C是局部最小值，也称为谷值(valley)。对于分类5，像素C是局部最大值，也称为峰值(peak)。对于分类1、2、3及4，像素C位于目标边缘(object edge)。对于每一分类的像素，已处理的视频数据的平均值及原始视频数据的平均值的差被计算出并被传输给解码器。已处理的视频数据可以是来自于重建单元128的重建的视频数据、来自于去区块效应滤波器130的去区块的数据或来自于ALF 132的自适应环路滤波的数据。McCann等人将边缘特性以“类别”分类，其也可称为“级别”。图I及图2展示将自适应偏移应用于视频编解码的范例性系统，但其它系统也可以利用本发明克服强度偏移问题。举例而言，在相机图像处理系统中，通过去马赛克(demosaicing)、白平衡(white balancing)及/或边缘加强(edge enhancement)处理的视频数据也可以受强度偏移的影响。依据如上所述的底层像素的边缘特性，McCann等人对解码滤波器130及ALF 132之间的已处理的数据应用强度偏移校正。McCann等人将基于底层像素的边缘特性的自适应偏移校正称为极端校正(EXC)。依据McCann等人的方法，上述极端校正应用于重建的视频数据。可决定对应于分类c的重建的平均强度值Vr (c)及对应于分类c的原始平均强度值Vo (c)，并将其用于视频图像。对应于分类c的偏移Vd(c)可依据下列公式决定Vd(C)=Vo(C) -Vr(C)。以上述方法计算出的偏移Vd(C)被加回至属于分类c的重建的视频数据，也就是 说，Vr’(c) =Vr (c)+Vd(c)，其中Vr’ (c)是已校正偏移的视频数据。为使解码器能够对不同分类应用适当偏移，所有分类的偏移Vd (c)的值均需传送至解码器。同时，需要适当的比特流语法(bitstream syntax)以合并偏移Vd(C)的值。McCann等人对解码滤波器130及ALF 132之间的已处理的视频数据应用极端校正，并对ALF 132及参考图像缓冲器134之间的处理的数据应用带校正，除McCann等人的方法外，也可以在重建的数据传送至解码滤波器130之前对重建的数据应用自适应偏移校正。图4是依据本发明的对重建单元128及解码滤波器130之间的已处理的视频数据应用自适应偏移的实施例的示意图。McCann等人揭露了另一种依据底层像素所属带的自适应偏移校正方法。该方法被命名为带校正(BDC)。依据McCann等人的方法,带基分类(band-based classification)的主要动机是量化底层数据的两个不同概率密度函数(Probability Density Function),其中该底层数据对应于重建的视频数据及原始视频数据。McCann等人揭露了利用设定像素的P位最高有效比特(most significant bit)的带基分类,该方法等效于将强度分割为具有相同间隔的2P级。在某种实施中，McCann等人选择p=4以将强度分割为16份等距带，也可以称为16级。对于每一带或每一级，平均值的差被计算出并被传输给解码器，从而每一带的偏移可被个别的校正。决定对应于带c或分类c的重建的平均强度值Vr(C)及对应于带c或分类c的原始平均强度值Vo (c)并用于视频图像。为方便起见，此处以相同的数学符号Vr(C)及Vo(C)用于EXC。基于边缘特性的自适应偏移校正中，对应于分类c的偏移Vd(C)可依据公式Vd(c)=Vo(c)-Vr(c)而决定。以上述方法计算出的偏移Vd(C)随后被加回属于分类c的重建的视频数据，也就是说，Vr’(c) =Vr (c)+Vd(c)，其中Vr’(c)是已校正偏移的视频数据。McCann等人将带校正应用于ALF 132及参考图像缓冲器134之间的已处理的视频数据。McCann等人揭露了基于特性的自适应处理方法，所述方法与邻近像素或强度带相关，但该方法对于图像内的动态特性的探究并无自适应性，而一个图像区的特性可能极不同于另一图像区的特性。在McCann等人的方法中，分类或带决定总是基于完整的帧或一组图像。对于某些视频数据而言，由于与较小图像区相关的分类或带可较佳的特性化区域中的底层视频数据，对应于较小图像区的区域可能更加有利于自适应处理。然而，较小图像区可能需要更多附加信息(overhead information),例如McCann等人所揭露的范例中的强度偏移信息需要传输至解码器。因此在潜在性能改善及与较小图像区相关的附加信息增加之间存在权衡(tradeoff)。相应地，本实施例所揭露的像素强度处理利用较小图像区(在本实施例中命名为区域)。区域的尺寸可独立于用于各个视频处理的图像区，其中视频处理可例如压缩系统中的视频压缩或数字相机中的传感器图像处理。此外，区域可逐个图像实现自适应配置。在本实施例中，自适应偏移(AO)作为自适应偏移校正或自适应偏移复原的简称。在本发明的另一实施例中，AO更与ALF结合。对于图像的每一区域，A0、ALF或AO及ALF的结合可自适应的用于该区域。当AO及ALF选择性地应用于某一区域时，可以在不牺牲编码效率(coding efficiency)的同时降低平均解码时间。可能需要利用旗标来指示A0、AF或AO及AF的合并中哪一个应该用于该区域。
McCann等人揭露了利用相同间隔用于整体图像的带校正,然而,本发明的实施例揭露了更为进步的带分类，也就是说基于图像区域的带分类。首先利用固定尺寸的区块或利用四叉树(quadtree)分区将图像分为多个分区。所划分的每一分区也称为上述实施例中所述的区域。每一区域内的像素随后依据进步的带分类方法被分为多个带。进步的带分类从如图5A所示的16个均匀带或者如图5B所示的12个不均匀带中自适应地选择一带分类。带分类类型的选择可逐区域进行，同时需要旗标指示所作的选择。强度值的最小及最大值可来自于用于该区域的重建的视频数据。从而，最小值及最大值可无需传输至解码器。用于每一区域的带偏移被传送至解码器方，以便解码器可适当校正用于该区域的每一带的带偏移。基于进步的带分类的偏移恢复方法被称为带偏移复原或简称为带偏移(BO)。作为范例性实施例，两类带被用于实施本发明，也可以使用更多类型的带实施本发明。在本实施例中，以16个均匀带及12个不均匀带作为两个范例的带类型，然而，应当注意，两个范例的带类型所使用的带的数量并非本发明的限制。可使用更多或更少均匀及不均匀带类型实施本发明。上文揭露了两种类型的带，也就是说，16个均匀带及12个不均匀带，另外的可选的带分类也可用于带偏移校正。可选的带分类将区域中的像素分为N个带。N个带随后被分为两组，其中一组进行偏移校正，而另一组不进行偏移校正。举例而言，区域内的像素可被分为32个均匀带。覆盖强度[64，191]的中心的16个带分区可被指定为第一组，而覆盖剩余强度的剩余16个带可被指定为第二组。一组是否需要偏移校正的决定可在区域上通过区域基础(region basis)而做出。上述范例将带分为两组实施本发明，应当注意,也可以将带分为更多组来实施本发明。举例而言，N个带可被分为M组，其中M是不小于2的整数。在该M组中，可指定P组不进行偏移校正，其中P不大于M。而剩余的(M-P)组接受偏移校正，并且用于该(M-P)组的强度偏移需要被提供至解码器以用于偏移校正。McCann等人揭露了与底层像素的边缘特性相关的自适应处理方法，并且像素分类是基于整体图像而进行的，而本发明的一实施例则选择像素配置或像素式样，在区域上通过区域基础自适应地测量边缘特性。在本实施例中，旗标用于每一区域，以传输像素配置的选择，用于决定边缘特性。区域可通过利用固定尺寸的区块或利用四叉树分区分割图像而形成。除如图6A所示的像素配置之外，也可以选择如图6B所示的另一像素配置。如图6A所示的交叉像素配置或交叉像素式样对于水平边缘或垂直边缘的回应较佳。此外，该像素式样也回应底层像素的峰值或谷值。另一方面，图6B的对角线像素配置对于倾斜角度为45°或135°的斜边及底层像素的峰值或谷值的回应较佳。如下表所示，该自适应方法也将像素分为7类
权利要求
1.一种自适应偏移处理方法，用于已处理的视频数据，该自适应偏移处理方法包含 接收该已处理的视频数据； 选择该已处理的视频数据的区域； 基于多个像素中的每一个的特性测量决定该多个像素中的每一个的分类，其中该多个像素位于该已处理的视频数据的该区域中； 依据该已处理的视频数据的该区域中的该多个像素以及相关联的原始视频数据的区域中的多个像素决定用于该分类的强度偏移；以及 基于用于该分类的该强度偏移补偿该已处理的视频数据的该区域。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，该已处理的视频数据对应于去区块处理之前的重建视频数据。
3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，用于该区域的自适应环路滤波选择性地取代决定该多个像素中的每一个的分类、决定用于该分类的强度偏移以及补偿该已处理的视频数据的该区域的步骤。
4.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含将像素强度分割为N个不均匀带，其中N是整数。
5.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含将像素强度选择性地分割为N个不均匀带或M个均匀带，以及将旗标提供至解码器以指示N个不均勻带或M个均勻带中哪一个被选择,其中N及M是整数。
6.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含将像素强度分割为N个带，该N个带介于最小值及最大值之间，其中N是整数。
7.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含将像素强度分割为N个带，提供序列、图像或切片等级中未受偏移校正的M个带的信息，以及为(N-M)个带中的每一个提供该强度偏移，其中N及M均为整数，并且M不大于N。
8.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含将像素强度分割为N个带，将该N个带分为M组，提供未受偏移校正的P组的信息，以及为(M-P)组中的每一个带提供该强度偏移，其中N、M及P均为整数，M不小于2并且P不大于M0
9.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中中的每一个的分类包含选择像素式样，以及将旗标提供至解码器以指示被选取的该像素式样，其中该像素式样用于该特性测量。
10.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，该多个像素中的每一个的该特性测量从包含编码单元模式、预测单元尺寸、传输单元尺寸、量化参数、参考图像、运动向量、帧内预测模式、残余以及去区块界强度的群组中选择。
11.根据权利要求I所述的方法，更包含利用滤波器对该多个像素中的每一个应用自适应环路滤波，其中该滤波器依据该多个像素中的每一个的该分类而决定。
12.根据权利要求I所述的方法，更包含利用滤波器对该多个像素中的每一个应用自适应环路滤波，其中该滤波器依据该多个像素中的每一个的该分类而决定，并且拉普拉斯算子的总和被用作该多个像素中的每一个的该特性测量。
13.一种自适应偏移处理装置，用于已处理的视频数据，该自适应偏移处理装置包含接口，接收该已处理的视频数据； 配置单元，配置该已处理的视频数据的区域； 第一处理单元，基于多个像素中的每一个的特性测量决定该多个像素中的每一个的分类，该多个像素位于该已处理的视频数据的该区域中； 第二处理单元，依据该已处理的视频数据的该区域中的该多个像素以及相关联的原始视频数据的区域中的多个像素决定用于该分类的强度偏移 ；以及 第三处理单元，基于用于该分类的该强度偏移补偿该已处理的视频数据的该区域。
14.根据权利要求13所述的装置，更包含自适应环路滤波单元，其中该自适应偏移处理装置被配置以使用于该已处理的视频数据的该区域通过该自适应环路滤波单元或该第一处理单元、该第二处理单元及该第三处理单元处理。
15.根据权利要求13所述的装置，更包含自适应环路滤波单元，用以利用滤波器处理该区域的该多个像素中的每一个，其中该滤波器依据该多个像素中的每一个的该分类而决定。
16.一种解码方法，用于解码视频比特流，其中对应于该视频比特流的多个重建的视频图像通过自适应偏移处理，该解码方法包含 处理该视频比特流以重建多个视频图像，以及提供多个处理的视频图像； 选择该多个处理的视频图像的区域； 基于多个像素中的每一个的特性测量决定该多个像素中的每一个的分类，其中该多个像素位于该多个处理的视频图像的该区域中； 决定该视频比特流中指示的用于该分类的强度偏移；以及 基于用于该分类的该强度偏移补偿该多个处理的视频图像的该区域。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，用于该区域的自适应环路滤波选择性地取代决定该多个像素中的每一个的分类、决定用于该分类的强度偏移以及补偿该多个处理的视频图像的该区域的步骤。
18.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含自该视频比特流中撷取旗标，以及依据该旗标将像素强度选择性地分割为N个不均匀带或M个均匀带，其中M及N是整数。
19.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含将像素强度分割为N个带，该N个带介于最小值及最大值之间，其中N是整数。
20.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含将像素强度分割为N个带，提供序列、图像或切片等级中未受偏移校正的M个带的信息，以及为(N-M)个带中的每一个提供该强度偏移，其中N及M均为整数，并且M不大于N。
21.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含将像素强度分割为N个带，将该N个带分为M组，提供未受偏移校正的P组的信息，以及为(M-P)组中的每一带提供该强度偏移，其中N、M及P均为整数，M不小于2并且P不大于M0
22.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，决定该多个像素中的每一个的分类包含自该视频比特流中撷取旗标，以及依据该旗标选择像素式样，其中该像素式样用于该特性测量。
23.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，该多个像素中的每一个的该特性测量从包含编码单元模式、预测单元尺寸、传输单元尺寸、量化参数、参考图像、运动向量、帧内预测模式、残余以及去区块界强度的群组中选择。
24.根据权利要求16所述的方法，更包含利用滤波器对该区域的该多个像素中的每一个应用自适应环路滤波，其中该滤波器依据该多个像素中的每一个的该分类而决定。
25.根据权利要求16所述的方法，更包含利用滤波器对该区域的多个像素中的每一个应用自适应环路滤波，其中该滤波器依据该多个像素中的每一个的该分类而决定，并且拉普拉斯算子的总和被用作该多个像素中的每一个的该特性测量。
26.一种解码装置，用于解码视频比特流，其中对应于该视频比特流的多个重建的视频图像通过自适应偏移处理，该解码装置包含 第一处理单元，重建来自于该视频比特流的多个视频图像，以及提供多个处理的视频图像； 配置单元，配置该多个处理的视频图像的区域； 第二处理单元，基于多个像素中的每一个的特性测量决定该多个像素中的每一个的分类，其中该多个像素位于该多个处理的视频图像的该区域中； 第三处理单元，决定该视频比特流中指示的用于该分类的强度偏移；以及 第四处理单元，基于该分类的该强度偏移补偿该多个处理的视频图像的该区域。
27.根据权利要求26所述的装置，更包含自适应环路滤波单元，其中该解码装置被配置以使用于该多个处理的视频图像的该区域通过该自适应环路滤波单元或该第二处理单元、该第三处理单元及该第四处理单元处理。
28.根据权利要求26所述的装置，更包含自适应环路滤波单元，用以利用滤波器处理该区域的该多个像素中的每一个，其中该滤波器依据该多个像素中的每一个的该分类而决定。
全文摘要
本发明提供一种用于内容自适应偏移复原的方法与装置。在视频处理系统中，由于应用在数据上的多种数学操作，已经处理过的视频数据的平均强度可能偏移至原始数据的平均强度。强度偏移将导致明显的缺陷。本发明揭露了一种自适应偏移复原，基于底层像素的动态特性导出图像的区域的强度偏移。依据底层像素的特性测量，每一区域的像素被分类，并且每一类的强度偏移被确定。特性测量可基于底层像素的像素模式，而特性可与底层像素的边缘、峰值及谷值有关。可选的，特性测量可基于底层像素的像素强度，像素强度被分为多个带用于分类。
文档编号H04N7/32GK102742275SQ201180007807
公开日2012年10月17日 申请日期2011年5月3日 优先权日2010年6月15日
发明者傅智铭, 陈庆晔, 黄毓文 申请人:联发科技股份有限公司