專利名稱：一種編碼方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻編碼領(lǐng)域，尤其涉及一種編碼方法及裝置。
背景技術(shù)：
低功耗設計是視頻編碼器的一大挑戰(zhàn)之一。經(jīng)過分析，運動估計、分數(shù)像素插值、幀內(nèi)預測、變換量化、環(huán)路濾波是影響編碼器功耗的主要因素?，F(xiàn)有技術(shù)中，通常采用關(guān)閉某些編碼工具的方式來降低功耗，如快速幀內(nèi)預測技術(shù)，通過對圖像紋理的信息的分析，來選擇是否關(guān)閉幀內(nèi)預測或者關(guān)閉某些預測模式。如果
檢測到紋理平坦的區(qū)域，則這些區(qū)域采用較大塊的預測模式，如H. 264中的幀內(nèi)16x16預測，并且關(guān)閉幀內(nèi)4x4預測；反之，如果檢測到的是紋理復雜的區(qū)域，則采用較小塊的預測模式，如札264中的幀內(nèi)4x4預測，并且關(guān)閉幀內(nèi)16x16預測。通過這樣的方法，可大幅減少預測模式的種類，從而達到降低功耗的目的。但是，這樣需要增加額外的電路來判斷紋理的復雜程度，設計較復雜，且增加新的電路，同樣也會帶來功耗的增加。另外，通過分析可知，分數(shù)像素運動估計需要大量的濾波邏輯，如果在視頻編碼中，關(guān)閉分數(shù)像素濾波模塊，也可以起到大幅降低編碼器動態(tài)功耗的效果。但是關(guān)閉分數(shù)像素運動估計，只使用整像素運動估計，會帶來壓縮效率的下降，尤其在大范圍復雜運動的情況下顯得尤為明顯。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實施例所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種編碼方法及裝置?？稍诒ＷC編碼壓縮效率的前提下，大幅度降低視頻編碼過程中的動態(tài)功耗。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種編碼方法，包括采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息，其中，所述特征信息包括所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量、幀間復雜度及幀內(nèi)復雜度；根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型；根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程。其中，所述相鄰塊包括左相鄰塊、上相鄰塊、左上相鄰塊、右上相鄰塊。其中，所述宏塊的運動類型包括靜止、真實運動及嚴格真實運動。其中，所述根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型的步驟包括計算max (I mvx_mvxn I)及 max (| mvy_mvyn |)的值,其中，(mvx, mvy)為所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量，(mvxn, mvyn)為與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量；判斷所述宏塊的運動矢量值mvx及mvy是否均等于0，且所述宏塊的幀間復雜度小
于第一閾值；若是，則所述宏塊的運動類型為靜止；判斷max (| mvx_mvxn |)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第二閾值；
若是，則所述宏塊的運動類型為嚴格真實運動；判斷max (| mvx_mvxn |)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第三閾值；若是，則所述宏塊的運動類型為真實運動，其中，所述第二閾值小于所述第三閾值。其中，所述根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程的步驟包括判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或真實運動； 若是，則關(guān)閉對所述宏塊的幀內(nèi)預測。
其中，所述根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程的步驟還包括判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或嚴格真實運動，且所述宏塊的幀內(nèi)復雜度小于第四閾值；若是，則在關(guān)閉對所述宏塊幀內(nèi)預測的基礎(chǔ)上再關(guān)閉對所述宏塊的分數(shù)像素運動估計。其中，所述根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式。相應地，本發(fā)明實施例還提供了一種編碼裝置，包括采集模塊，用于采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息，其中，所述特征信息包括所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量、幀間復雜度及幀內(nèi)復雜度；判斷模塊，用于根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型；開關(guān)模塊，用于根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程。其中，所述相鄰塊包括左相鄰塊、上相鄰塊、左上相鄰塊、右上相鄰塊。其中，所述判斷模塊進一步用于計算max (I mvx_mvxn I)及 max (| mvy_mvyn |)的值,其中，(mvx, mvy)為所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量，(mvxn, mvyn)為與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量；判斷所述宏塊的運動矢量值mvx及mvy是否均等于0，且所述宏塊的幀間復雜度小于第一閾值，若是，則所述宏塊的運動類型為靜止；判斷max (| mvx_mvxn |)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第二閾值,若是，則所述宏塊的運動類型為嚴格真實運動；以及判斷max (| mvx_mvxn |)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第三閾值,若是，則所述宏塊的運動類型為真實運動，其中，所述第二閾值小于所述第三閾值。其中，所述開關(guān)模塊進一步用于判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或真實運動，若是，則關(guān)閉對所述宏塊的幀內(nèi)預測；以及判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或嚴格真實運動，且所述宏塊的幀內(nèi)復雜度小于第四閾值，若是，則在關(guān)閉對所述宏塊幀內(nèi)預測的基礎(chǔ)上再關(guān)閉對所述宏塊的分數(shù)像素運動估計。
其中，所述開關(guān)模塊的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式。實施本發(fā)明實施例，具有如下有益效果只需要對編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息進行計算分析，并根據(jù)計算的結(jié)果對編碼過程中的幀內(nèi)預測及分數(shù)像素運動估計進行自適應打開和關(guān)閉，就可以在保證編碼壓縮效率的前提下，大幅度降低視頻編碼過程中的動態(tài)功耗，實現(xiàn)綠色節(jié)能的效果；其中，根據(jù)處理結(jié)果開關(guān)幀內(nèi)預測及分數(shù)像素運動估計的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式，這樣無需人工操作，使用方便。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖I是本發(fā)明編碼方法的第一實施例的流程示意圖；圖2是本發(fā)明編碼方法的第二實施例的流程示意圖；圖3是本發(fā)明編碼裝置實施例的組成示意圖。
具體實施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。參照圖1，為本發(fā)明降低功耗的方法的第一實施例的流程示意圖，本實施例中所述降低功耗的方法包括以下步驟S101，采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息。其中，所述特征信息包括所述宏塊整像素運動的運動矢量、所述宏塊的幀間復雜度及所述宏塊的幀內(nèi)復雜度。具體地，所述幀間復雜度即所述宏塊與前一幀最佳匹配位置的參考塊的絕對差值和，所述幀內(nèi)復雜度即所述宏塊各像素與所述宏塊亮度平均值的絕對殘差和。S102，根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型。具體地，所述相鄰塊包括左相鄰塊、上相鄰塊、左上相鄰塊、右上相鄰塊，所述運動類型包括靜止、真實運動及嚴格真實運動，判斷所述宏塊的運動類型的具體步驟包括計算max (I mvx-mvxn|)及max (| mvy_mvyn|)的值。其中，(mvx, mvy)為所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量，(mVXn，mVyn)為與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量。當所述宏塊的運動矢量值mvx及mvy均等于0，且所述宏塊的幀間復雜度小于第一閾值時，則所述宏塊的運動類型為靜止；當max (I mvx-mvxn I)及max (| mvy_mvyn |)的值均小于第二閾值時,則所述宏塊的運動類型為嚴格真實運動；當max (I mvx-mvxn I)及max (| mvy_mvyn |)的值均小于第三閾值時，則所述宏塊的運動類型為真實運動，其中，所述第二閾值小于所述第三閾值。
S103，根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程。其中，根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式。這樣無需人工操作，使用方便。在本實施例中，通過對編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息進行計算分析，并根據(jù)計算的結(jié)果及特征信息對編碼過程中的部分工作流程進行自適應打開和關(guān)閉，這樣可以在保證編碼壓縮效率的前提下，大幅度降低視頻編碼過程中的動態(tài)功耗。參照圖2，為本發(fā)明降低功耗的方法的第二實施例的流程示意圖，本實施例中所述編碼方法包括以下步驟S201，采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息。其中，所述特征信息包括所述宏塊整像素運動的運動矢量、所述宏塊的幀間復雜度及所述宏塊的幀內(nèi)復雜度。 具體地，所述幀間復雜度即所述宏塊與前一幀最佳匹配位置的參考塊的絕對差值和，所述幀內(nèi)復雜度即所述宏塊各像素與所述宏塊亮度平均值的絕對殘差和。3202,計算11^(|11^1^11|)及 max (I mvy_mvyn I)的值。其中，(mvx,mvy)為所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量，(mvxn, mvyn)為與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量。具體地，所述相鄰塊包括左相鄰塊、上相鄰塊、左上相鄰塊、右上相鄰塊。S203，根據(jù)計算得到的值及所述宏塊的特征信息判斷所述宏塊的運動類型。其中，所述運動類型包括靜止、真實運動及嚴格真實運動；當所述宏塊的運動矢量值mvx及mvy均等于0，且所述宏塊的幀間復雜度小于第一閾值時，則所述宏塊的運動類型為靜止；當max (I mvx-mvxn I)及max (| mvy_mvyn |)的值均小于第二閾值時,則所述宏塊的運動類型為嚴格真實運動；當max (I mvx-mvxn I)及max (| mvy_mvyn |)的值均小于第三閾值時，則所述宏塊的運動類型為真實運動，其中，所述第二閾值小于所述第三閾值。S204，判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或真實運動，若是，則執(zhí)行步驟S205 ；否則返回步驟S201，不關(guān)閉任何工作流程，繼續(xù)采集編碼過程中產(chǎn)生的特征信息。S205,關(guān)閉對所述宏塊的幀內(nèi)預測。S206，判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或嚴格真實運動，且所述宏塊的幀內(nèi)復雜度小于第四閾值，若是，則關(guān)閉對所述宏塊的分數(shù)像素運動估計；否則返回步驟S201，繼續(xù)采集編碼過程中產(chǎn)生的特征信息。此處，當所述宏塊的運動類型為靜止或嚴格真實運動，且所述宏塊的幀內(nèi)復雜度小于第四閾值時，關(guān)閉對所述宏塊的分數(shù)像素運動估計建立在關(guān)閉對所述宏塊幀內(nèi)預測的基礎(chǔ)上。當計算得到的值及所述運動類型不滿足上述任一情況時，則不作任何關(guān)閉處理。若處理當前宏塊時關(guān)閉了某些工作流程，在處理下一個宏塊的特征信息時，計算得到的結(jié)果與特征信息不滿足上述任一關(guān)閉部分工作流程的條件，則自動打開相應的工作流程。其中，根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式。參照圖3，為本發(fā)明編碼裝置實施例的組成示意圖。本實施例中所述降低功耗的裝置包括采集模塊100、判斷模塊200及開關(guān)模塊300。所述采集模塊100用于采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息。其中，所述特征信息包括所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量、幀間復雜度及幀內(nèi)復雜度。
具體地，所述幀間復雜度即所述宏塊與前一幀最佳匹配位置的參考塊的絕對差值和，所述幀內(nèi)復雜度即所述宏塊各像素與所述宏塊亮度平均值的絕對殘差和。所述判斷模塊200，用于根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型。具體地，所述相鄰塊包括左相鄰塊、上相鄰塊、左上相鄰塊、右上相鄰塊。所述判斷模塊200進一步用于計算max (I mvx_mvxn I)及 max (| mvy_mvyn |)的值,其中，(mvx, mvy)為所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量，(mvxn，mvyn)為與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量。判斷所述宏塊的運動矢量值mvx及mvy是否均等于0，且所述宏塊的幀間復雜度小于第一閾值，若是，貝1J表明所述宏塊的運動類型為靜止；判斷max (I mvx-mvxn |)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第二閾值，若是，則表明所述宏塊的運動類型為嚴格真實運動；以及判斷max (I mvx-mvxn |)及max (| mvy-mvyn I)的值是否均小于第三閾值,若是,則表明所述宏塊的運動類型為真實運動。其中，所述第二閾值小于所述第三閾值。所述開關(guān)模塊300用于根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分
工作流程。具體地，所述開關(guān)模塊300進一步用于判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或真實運動，若是，則關(guān)閉對所述宏塊的幀內(nèi)預測；以及判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或嚴格真實運動，且所述宏塊的幀內(nèi)復雜度小于第四閾值，若是，則在關(guān)閉對所述宏塊幀內(nèi)預測的基礎(chǔ)上再關(guān)閉對所述宏塊的分數(shù)像素運動估計。其中，所述開關(guān)模塊300的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式。這樣無需人工操作，使用方便。在本實施例中，通過所述采集模塊100采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息，然后通過所述判斷模塊200對所述特征信息進行計算分析，最后所述開關(guān)模塊300根據(jù)計算的結(jié)果及所述特征信息對編碼過程中的幀內(nèi)預測及分數(shù)像素運動估計進行自適應打開和關(guān)閉，這樣可以在保證編碼壓縮效率的前提下，大幅度降低視頻編碼過程中的動態(tài)功耗。一般情況下，幀內(nèi)預測中屬于極劇烈運動、快速切換等場景的宏塊約為20% -35%，一般場景約為50% -60%，靜止場景超過95%，因此，可關(guān)閉幀內(nèi)預測的宏塊比例約為11% -97% ;分數(shù)像素運動估計中，屬于極劇烈運動、快速切換等場景的宏塊約為5% -15%，一般場景約為30% -40%，靜止場景超過95%，因此，可關(guān)閉分數(shù)像素運動估計的宏塊比例約為5% -96%。因此，在實際編碼過程中，可關(guān)閉幀內(nèi)預測與分數(shù)像素運動估計的宏塊比例較高，采用本發(fā)明實施例所述編碼方法及裝置，可大幅度降低視頻編碼過程中的動態(tài)功耗。通過上述實施例的描述，本發(fā)明具有以下優(yōu)點只需要對編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息進行計算分析，并根據(jù)計算的結(jié)果對編碼過程中的幀內(nèi)預測及分數(shù)像素運動估計進行自適應打開和關(guān)閉，就可以在保證編碼壓縮效率的前提下，大幅度降低視頻編碼過程中的動態(tài)功耗，實現(xiàn)綠色節(jié)能的效果；其中，根據(jù)處理結(jié)果開關(guān)幀內(nèi)預測及分數(shù)像素運動估計的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式，這樣無需人工操作，使用方便。、
本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory, ROM)或隨機存儲記憶體(Random AccessMemory, RAM)等。
以上所揭露的僅為本發(fā)明較佳實施例而已，當然不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，因此依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。
權(quán)利要求
1.一種編碼方法，其特征在于，包括 采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息，其中，所述特征信息包括所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量、幀間復雜度及幀內(nèi)復雜度； 根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型； 根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程。
2.如權(quán)利要求I所述的編碼方法，其特征在于，所述相鄰塊包括左相鄰塊、上相鄰塊、左上相鄰塊、右上相鄰塊。
3.如權(quán)利要求I所述的編碼方法，其特征在于，所述宏塊的運動類型包括靜止、真實運動及嚴格真實運動。
4.如權(quán)利要求I所述的編碼方法，其特征在于，所述根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型的步驟包括 計算max (I mvx-mvxnI)及max (| mvy_mvyn |)的值，其中，(mvx, mvy)為所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量，(mvxn, mvyn)為與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量； 判斷所述宏塊的運動矢量值mvx及mvy是否均等于O,且所述宏塊的巾貞間復雜度小于第一閾值； 若是，則所述宏塊的運動類型為靜止； 判斷max (I mvx-mvxn|)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第二閾值； 若是，則所述宏塊的運動類型為嚴格真實運動； 判斷max (I mvx-mvxn |)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第三閾值； 若是，則所述宏塊的運動類型為真實運動，其中，所述第二閾值小于所述第三閾值。
5.如權(quán)利要求I所述的編碼方法，其特征在于，所述根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程的步驟包括 判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或真實運動； 若是，則關(guān)閉對所述宏塊的幀內(nèi)預測。
6.如權(quán)利要求5所述的編碼方法，其特征在于，所述根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程的步驟還包括 判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或嚴格真實運動，且所述宏塊的幀內(nèi)復雜度小于第四閾值； 若是，則在關(guān)閉對所述宏塊幀內(nèi)預測的基礎(chǔ)上再關(guān)閉對所述宏塊的分數(shù)像素運動估計。
7.如權(quán)利要求1-6任一項所述的編碼方法，其特征在于，所述根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式。
8.一種編碼裝置，其特征在于，包括 采集模塊，用于采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息，其中，所述特征信息包括所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量、幀間復雜度及幀內(nèi)復雜度； 判斷模塊，用于根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型；開關(guān)模塊，用于根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程。
9.如權(quán)利要求8所述的編碼裝置，其特征在于，所述相鄰塊包括左相鄰塊、上相鄰塊、左上相鄰塊、右上相鄰塊。
10.如權(quán)利要求8所述的編碼裝置，其特征在于，所述判斷模塊進一步用于 計算max (I mvx-mvxnI)及max (| mvy_mvyn |)的值，其中，(mvx, mvy)為所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量，(mvxn, mvyn)為與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量； 判斷所述宏塊的運動矢量值mvx及mvy是否均等于O,且所述宏塊的巾貞間復雜度小于第一閾值，若是，則所述宏塊的運動類型為靜止； 判斷max (I mvx-mvxn |)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第二閾值,若是，則所述宏塊的運動類型為嚴格真實運動；以及判斷max (I mvx-mvxn |)及max (| mvy-mvyn |)的值是否均小于第三閾值,若是，則所述宏塊的運動類型為真實運動，其中，所述第二閾值小于所述第三閾值。
11.如權(quán)利要求8所述的編碼裝置，其特征在于，所述開關(guān)模塊進一步用于 判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或真實運動，若是，則關(guān)閉對所述宏塊的幀內(nèi)預測；以及 判斷所述宏塊的運動類型是否為靜止或嚴格真實運動，且所述宏塊的幀內(nèi)復雜度小于第四閾值，若是，則在關(guān)閉對所述宏塊幀內(nèi)預測的基礎(chǔ)上再關(guān)閉對所述宏塊的分數(shù)像素運動估計。
12.如權(quán)利要求8-11任一項所述的編碼裝置，其特征在于，所述開關(guān)模塊的開關(guān)模式為自適應開關(guān)模式。
全文摘要
本發(fā)明實施例公開了一種編碼方法，包括采集編碼過程中產(chǎn)生的宏塊的特征信息，其中，所述特征信息包括所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量、幀間復雜度及幀內(nèi)復雜度；根據(jù)所述宏塊整像素運動估計后的運動矢量和與所述宏塊位置相鄰的相鄰塊運動矢量，判斷所述宏塊的運動類型；根據(jù)所述宏塊的運動類型打開或關(guān)閉編碼過程中的部分工作流程。本發(fā)明實施例還公開了一種編碼裝置。采用本發(fā)明，可在保證編碼壓縮效率的前提下，大幅度降低視頻編碼過程中的動態(tài)功耗。
文檔編號H04N7/26GK102740073SQ20121017255
公開日2012年10月17日 申請日期2012年5月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月30日
發(fā)明者李明 申請人:華為技術(shù)有限公司