一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種系數(shù)級的自適應(yīng)量化方法，預(yù)測殘差數(shù)據(jù)經(jīng)過變換后得到的變換系數(shù)的分布具有一定的特性，這種特性即決定了不同系數(shù)的不同重要性，用變換系數(shù)掃描方法對變換塊中的系數(shù)進行掃描，根據(jù)這個掃描順序依次對塊內(nèi)的系數(shù)進行區(qū)別量化，具體是通過給量化乘數(shù)因子賦權(quán)重來間接改變量化參數(shù)；權(quán)重使用高斯函數(shù)，連續(xù)衰減，還可控制陡度。同時在反量化部分，做相應(yīng)修改。本發(fā)明具體到系數(shù)級量化，還具有自適應(yīng)特性，可使殘差充分壓縮，是一種較為精細控制量化的系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，解決了目前塊級量化方法忽略變換單元TU內(nèi)不同變換系數(shù)的貢獻大小差異，不能自適應(yīng)粗量化和細量化的問題。
【專利說明】
一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及高清視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 視覺是人類感知世界最重要的方式，而視頻在與視覺相關(guān)的各種應(yīng)用中就扮演著 關(guān)鍵性的角色。但視頻是一種數(shù)據(jù)量非常巨大的信息載體，它若想得到實際應(yīng)用，就必須采 取高效的數(shù)據(jù)壓縮和編碼。繼H. 264/AVC視頻編碼標準之后，VCEG和MPEG組建視頻編碼聯(lián)合 協(xié)作小組(JCT-VC,Joint Collaboration Team on Video Coding)制定了新一代高性能視 頻編碼標準:HEVC(High Effic iency Video Coding)。與上一代視頻標準相比，在相同視 頻質(zhì)量下，HEVC節(jié)省了 50 %的碼率。
[0003] HEVC沿用之前的預(yù)測加變換的混合編碼框架，包括幀內(nèi)預(yù)測、幀間預(yù)測、變換、量 化、熵編碼和環(huán)路濾波等模塊，但幾乎每一塊都引入新的編碼技術(shù)。在更大程度有效的壓縮 數(shù)據(jù)的過程中，變換量化模塊起著重要作用。該模塊通過對預(yù)測殘差數(shù)據(jù)進行變換量化以 去除頻域相關(guān)性，對數(shù)據(jù)進行有損壓縮。量化的有損特性同時影響著視頻的質(zhì)量和比特率， 因此量化是視頻編碼中的一個非常重要的環(huán)節(jié)。變換單元(TU,Transform Unit)是變換量 化的基本單位。在變換編碼環(huán)節(jié)使用了多尺寸二維整數(shù)離散余弦變換（DCTjiscrete Cosine Transform)，變換尺寸為4*4、8*8、16*16、32*32,以及對4*4的幀內(nèi)預(yù)測亮度分量采 用可選二維整數(shù)離散正弦變換(DST,Discrete Sine Transform)。變換后的殘差系數(shù)主要 使用和H. 264/AVC-樣的均勾重建量化(URQ,Uniform Reconstruction Quantization)方 法，量化參數(shù)（QP, Quantization Parameter)與量化步長(Qstep)--對應(yīng)，QP每增加6， Qs tep增大一倍。URQ，一個塊級的量化，同一個塊中所有變換系數(shù)使用相同量化。量化后的 變換系數(shù)要進行熵編碼，熵編碼之前，要對系數(shù)進行掃描，掃描的順序考慮系數(shù)幅值分布。
[0004] 變換系數(shù)掃描順序方式分為對角掃描、水平掃描和垂直掃描。系數(shù)的掃描是基于 4*4大小的子塊進行的，較大變換塊(TB,Transform block)首先被分割為多個4*4子塊，子 塊和子塊內(nèi)部系數(shù)按照相同的方式進行遞歸掃描。所有掃描都起始于TB中最后一個系數(shù)， 終止于DC系數(shù)，以反向掃描方式進行。采用不同的預(yù)測方式的TB，其系數(shù)分布往往具有一定 的規(guī)律，需要使用不同的掃描方式，即模式依賴的系數(shù)掃描順序方法。HEVC詳細規(guī)定了預(yù)測 模式和掃描方式的對應(yīng)關(guān)系，對于幀內(nèi)預(yù)測的4*4和8*8尺寸的TU，當預(yù)測方向接近水平方 向時就選用垂直掃描，預(yù)測方向接近垂直方向就選用水平掃描，其他預(yù)測方向選用對角掃 描;對于幀內(nèi)預(yù)測的16*16、32*32尺寸的TU和幀間預(yù)測的所有的尺寸的TU都是用對角掃描。
[0005] 上面這種塊級的等同量化并不是有效的，因為實際上，一個塊中不同的變換系數(shù) 的重要性是不同的，另外，量化后的變換系數(shù)的三種掃描順序方法考慮了變換系數(shù)的幅值 分布，而這掃描順序方法正是應(yīng)用到熵編碼，以提高編碼效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種系數(shù)級自適 應(yīng)量化方法，不同于塊級量化，本發(fā)明具體到塊中的變換系數(shù)，該方法可自適應(yīng)對重要性不 同的變換系數(shù)進行不同的量化，是一種更加有效的量化，使視頻編碼性能提升，解決了目前 塊級量化方法忽略TU內(nèi)不同變換系數(shù)的貢獻大小差異，不能自適應(yīng)粗量化和細量化的問 題。
[0007] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，包括以 下步驟：
[0008] S101、對殘差數(shù)據(jù)進行正交變換編碼得到變換系數(shù)；
[0009] S102、對光柵順序存儲的變換系數(shù)進行掃描，用scan[i]記錄原來光柵掃描系數(shù)索 引，但此時已經(jīng)是一種新的系數(shù)索引順序，其中i是新掃描系數(shù)索引，i = 〇，l，…N*N_1，其中 N=4,8，16,32;
[0010] S103、構(gòu)造高斯量化權(quán)重函數(shù)，將S102得到的scan[i]用于此處，對重要性依次變 小的變換系數(shù)，賦予衰減的權(quán)重值w(scan[ i])，同時反量化部分做相應(yīng)修改；
[0011] S104、權(quán)重函數(shù)中參量c的計算，需要依據(jù)不同序列尺寸，不同尺寸中TU的能量集 中情況不一樣，這一步依據(jù)大尺寸視頻列和不同TU尺寸；
[0012] S105、權(quán)重函數(shù)中參量C的計算，這一步依據(jù)除S104中剩下的尺寸視頻序列和不同 TU尺寸，小塊TU模式能保存更多的圖像細節(jié)；
[0013] S106、將得到的權(quán)重w(scan[ i ])應(yīng)用到HEVC中的量化公式中，改變量化乘數(shù)因子 Qqp<%6來間接改變量化參數(shù)QP，即實現(xiàn)了新的量化，反量化部分相應(yīng)修改。
[0014] 進一步地，S101步驟中對殘差數(shù)據(jù)進行正交變換編碼具體為:殘差塊經(jīng)過整數(shù)DCT 或者整數(shù)DST后得到變換系數(shù)塊，該正交變換使變換系數(shù)集中在靠近DC系數(shù)的低頻系數(shù)分 量區(qū)域，因此一個TB的能量集中在低頻分量區(qū)域。
[0015] 進一步地，S102步驟中變換系數(shù)掃描過程為:通過用與熵編碼變換系掃描相關(guān)的 掃描方法對變換系數(shù)進行掃描，包括對角、水平和垂直掃描，得到某種順序排列的一組系數(shù) 索引。
[0016] 進一步地，步驟S103中高斯量化權(quán)重函數(shù)計算如下：
[0017]高斯函數(shù)的表達式為：
[0019] 其中a、b、c是實常數(shù)，c控制脈沖陡度，且a大于零，X為變量；
[0020] 根據(jù)高斯函數(shù)，令a = l，b = 0,構(gòu)造高斯量化權(quán)重函數(shù)：
[0022]其中i是S102中新掃描系數(shù)索引i，c是靈活可控的，w的范圍是we[0，l]。
[0023] 進一步地，S104中權(quán)重函數(shù)中c的計算推導(dǎo)過程如下:根據(jù)預(yù)測殘差局部特性，TU 自適應(yīng)選擇深度和尺寸，大塊的TU模式將能量集中，小塊的TU模式保存圖像細節(jié);這里考慮 大尺寸視頻，同時考慮量化后一個TU中掃描順序的最后一個非零系數(shù)的位置a_N*N，N為TU 的寬度，取值為N = 4，8，16，32，以進一步完善w的值;c的計算為c = N*N，最后，對于某一個TU 尺寸，當i<=a_N*N，w使用以上的（2)式計算；當i< = 2*a_N*N+l，i/ =i-a_N*N_l，
[0024] 進一步地，S105中權(quán)重函數(shù)中c的計算推導(dǎo)過程如下：當尺寸不是那么大的時候， 小尺寸TU相對較多，此時小塊TU保存更多的圖像細節(jié)，根據(jù)不同的TU尺寸，小尺寸的給一個 細量化：
[0025] 當 TU 為4*4時，c 的計算為 c = 32*32*1.01;
[0026] 當TU為8*8時，c的計算為c = 32*32;
[0027] 當 TU 為 16*16 時，c 的計算為 c = N*N*1.01;
[0028] 當TU為32*32時，c的計算為c = N*N。
[0029] 進一步地，S106中的量化公式和反量化公式如下：
[0030] 對于一個在N*N的TU中的變換系數(shù)Coeff(i)，量化之后得量化變換系數(shù)值Level (i)，公式如下：
[0032] 式中，QP是量化參數(shù)，Qqp%6是由量化步長Qstep計算出的量化乘數(shù)因子，of f set是 控制舍入誤差移位因子，加寬量化死區(qū)，在解碼器端，反量化公式如下：
[0034] 式中，IQqp%6是由量化步長Qstep計算出來的反量化縮放因子。
[0035] 此時，修改式(3)中的Qqp%6，即
[0036] Q/ Qp%6=w(scan(i))*QQp%6 (5)
[0037] 通過修改量化乘數(shù)因子間接修改QP，即改變了量化；
[0038]同理，反量化做相應(yīng)修改，如下式：
[0039] IQ'qp%6Q'qp%6 = 220 (6)
[0040] 本發(fā)明的有益效果是：
[0041] 本發(fā)明不同于塊級量化，本發(fā)明具體到塊中的變換系數(shù)，該方法可自適應(yīng)對重要 性不同的變換系數(shù)進行不同的量化，是一種更加有效的量化，使視頻編碼性能提升，解決了 目前塊級量化方法忽略TU內(nèi)不同變換系數(shù)的貢獻大小差異，不能自適應(yīng)粗量化和細量化的 問題。
[0042] 以下將結(jié)合附圖對本發(fā)明的構(gòu)思、具體結(jié)構(gòu)及產(chǎn)生的技術(shù)效果作進一步說明，以 充分地了解本發(fā)明的目的、特征和效果。
【附圖說明】
[0043]圖1是本發(fā)明的整體工作流程圖。
[0044]圖2是本發(fā)明的8*8的TB采用對角掃描時變換系數(shù)的掃描方式示意圖。
[0045]圖3是本發(fā)明的8*8的TB采用水平掃描時變換系數(shù)的掃描方式示意圖。
[0046]圖4是本發(fā)明的8*8的TB采用垂直掃描時變換系數(shù)的掃描方式示意圖。
【具體實施方式】
[0047]如圖1所示，一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0048] S101、對殘差數(shù)據(jù)進行正交變換編碼得到變換系數(shù)；
[0049] S102、對光柵順序存儲的變換系數(shù)進行掃描，用scan[i]記錄原來光柵掃描系數(shù)索 引，但此時已經(jīng)是一種新的系數(shù)索引順序，其中i是新掃描系數(shù)索引，i = 〇，l，…N*N_1，其中 N=4,8，16,32;
[0050] S103、構(gòu)造高斯量化權(quán)重函數(shù)，將S102得到的scan[i]用于此處，對重要性依次變 小的變換系數(shù)，賦予衰減的權(quán)重值w(scan[ i])，同時反量化部分做相應(yīng)修改；
[0051] S104、權(quán)重函數(shù)中c的計算，需要考慮不同序列尺寸，因為不同尺寸中TU的能量集 中情況不一樣，這一步考慮大尺寸視頻列和不同TU尺寸；
[0052] S105、權(quán)重函數(shù)中c的計算，這一步考慮除S104中剩下的尺寸視頻序列和不同TU尺 寸，小塊TU模式能保存更多的圖像細節(jié)；
[0053] S106、將得到的權(quán)重w(scan [ i ])應(yīng)用到HEVC中的量化公式中，改變量化乘數(shù)因子 Qqp<%6來間接改變量化參數(shù)QP，即實現(xiàn)了新的量化，反量化部分相應(yīng)修改。
[0054]本實施例中，步驟S101中對殘差數(shù)據(jù)進行正交變換編碼具體為:殘差塊經(jīng)過整數(shù) DCT或者整數(shù)DST后得到變換系數(shù)塊，該正交變換使變換系數(shù)集中在靠近DC系數(shù)的低頻系數(shù) 分量區(qū)域，因此一個TB的能量集中在低頻分量區(qū)域。熵編碼時，高頻系數(shù)區(qū)域的非零變換系 數(shù)也不是那么重要，所以在重構(gòu)信號和視覺上，低頻系數(shù)比高頻系數(shù)更重要。
[0055]本實施例中，變換系數(shù)掃描過程:在對量化后的變換系數(shù)進行熵編碼前，需先通過 掃描技術(shù)將二維的變換系數(shù)排列成一維變換系數(shù)序列，由于量化后變換系數(shù)大多為零或幅 度較小的值，掃描順序方法利用這一特性，將幅度相近的系數(shù)盡量相近排列，以便在CABAC 中建立更有效的上下文模型，提高編碼效率。鑒于此，在變換塊中變換系數(shù)的存儲是光柵掃 描順序，于是在量化時，根據(jù)不同預(yù)測模式使用如圖2、3、4掃描方法，包括對角、水平和垂 直，得到某種順序排列的一組系數(shù)索引，用scan[i]記錄原來光柵掃描的系數(shù)索引，但此時 已經(jīng)是一種新的系數(shù)索引順序，其中i是新掃描的系數(shù)索引，i = 〇，l，…N*N-1，其中N = 4,8， 16，32。如圖2、3、4所示的掃描方法:其中圖2是8*8的TB的對角掃描，圖3是8*8的TB的水平掃 描，圖4是8*8的TB的垂直掃描。
[0056]本實施例中，步驟S103中高斯量化權(quán)重函數(shù)計算如下：
[0057]高斯函數(shù)的表達式為：
[0059]其中a、b、c是實常數(shù)，c控制脈沖陡度，且a大于零，X是變量；
[0060]參考高斯函數(shù)，令a = l，b = 0,構(gòu)造高斯量化權(quán)重函數(shù)：
[0062]其中i是步驟S102中掃描后得到的一組順序系數(shù)的索引i，c是靈活可控的，w的范 圍是w ε [ 0，1 ]。
[0063] 本實施例中，步驟104中權(quán)重函數(shù)中c的計算推導(dǎo)過程如下：
[0064] 考慮視頻序列尺寸，HEVC中的RQT(Residual Quad-tree Transform)技術(shù)是一種 基于四叉樹結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)選擇最優(yōu)TU模式的技術(shù)，根據(jù)預(yù)測殘差局部特性，TU自適應(yīng)選擇 深度和尺寸，大塊的TU模式能更好的將能量集中，小塊的TU模式能夠更好的保存圖像細節(jié)。 比如標準測試視頻序列中Class A、Class Β，尺寸分別為2560*1600,1920*1080,這種大尺 寸視頻中大尺寸的TU比如32*32比較多，那么對于這類視頻，式(2)中c的計算為c = N*N。 [0065]同時還要考慮，量化后一個TU中掃描順序的最后一個非零系數(shù)的位置a_N*N，N為 TU的寬度，取值為~ = 4,8，16,32，以進一步完善《的值，本發(fā)明是根據(jù)掃描順序的最后一個 非零系數(shù)的平均位置。
[0066]由于不同TU尺寸平均位置不同，再考慮不同TU尺寸，當2560* 1600時，設(shè)置參數(shù)a_ 4*4 = 3，a_8*8 = 15，a_16*16 = 67，a_32*32 = 278;當 1920*1080時，設(shè)置參數(shù)a_4*4 = 5，a_8* 8 = 16，a_16*16 = 63，a_32*32 = 375;
[0067] 最后，對于某一個TU尺寸，當i < = a_N*N，w使用以上的（2)式計算；當i < = 2*a_N*
，當i>2*a_N*N+l，w(scan(i)) = 0·8〇 .，. _
[0068] 本實施例中，S105中權(quán)重函數(shù)中c的計算推導(dǎo)過程如下：考慮尺寸小于1920*1080 的視頻序列，當尺寸不是那么大的時候，小尺寸TU相對較多，此時得考慮小塊TU保存更多的 圖像細節(jié)，考慮不同的TU尺寸，小尺寸的給一個細量化：
[0069] 當 TU 為4*4時，c 的計算為 c = 32*32*1.01;
[0070] 當TU為8*8時，c的計算為c = 32*32;
[0071] 當 TU 為 16*16時，c 的計算為c = N*N*1.01;
[0072] 當TU為32*32時，c的計算為c = N*N。
[0073] 本實施例中，HEVC中的量化公式和反量化公式如下：
[0074]對于一個在N*N的TU中的變換系數(shù)Coeff(i)，量化之后得量化變換系數(shù)值Level (i)，公式如下：
[0076]式中，QQP%6是由量化步長Qstep計算出的量化乘數(shù)因子，offset是控制舍入誤差移 位因子，加寬量化死區(qū)，在解碼器端，反量化公式如下：
[0078] 式中，IQqp%6是由量化步長Qstep計算出來的反量化縮放因子。
[0079] 如下表1是均勾重建量化URQ中，前六個量化參數(shù)QP值與量化乘數(shù)因子Q、反量化縮 放因子IQ的對應(yīng)關(guān)系。
[0080] 表1 URQ中的QP值與Q、IQ值的對應(yīng)關(guān)系
[0082] 此時，修改(3)中的QqP%6,即[0083] Q/ Qp%6=w(scan(i))*QQp%6 (5)
[0084] 通過修改量化乘數(shù)因子間接修改QP，即改變了量化；
[0085]同理，反量化也需要做相應(yīng)修改，如下式：
[0086] IQ7 〇ρ%6Θ7 qp%6 = 220 (6)
[0087] 本發(fā)明自適應(yīng)的計算量化權(quán)重，考慮視頻尺寸及TU尺寸，考慮不同TU集中能量的 能力的大小不同，量化區(qū)別的陡度是可調(diào)節(jié)的，使殘差能量得到充分壓縮，以進一步提高編 碼增益。為說明本發(fā)明的自適應(yīng)性，且具體到變換系數(shù)級的優(yōu)點，對HEVC標準測試視頻序列 Class A、Class B、Class C、Class D、Class E，大小分別為2560*1600，1920*1080,832* 480，416*240,1280*720,進行了實驗，此試驗過程中不使用率失真優(yōu)化量化(RD0Q，Rate-Distortion Optimized Quantization)和變換跳過模式（Transform Skip Mode)。試驗測 試條件為Main Profile，Low Delay B，QP分別取值22,27,32,37。我們用80-1^^6衡量提出 的方法的編碼性能，BD-Rate是視頻質(zhì)量一定的情況下碼率節(jié)省情況，此值為負說明我們性 能得到改善，負值越大說明性能提升的越大，即說明了算法的有效性。表中，視頻序列Class A，B，C，D，E的亮度分量Y，色度分量U，色度分量V對應(yīng)的BD-Rate都是平均值，最后再求一個 總的平均值A(chǔ)verage。具體實驗結(jié)果數(shù)據(jù)由表2給出。
[0088]表2提出的方法的亮度和色度BD-Rate的改善結(jié)果
[0090] 表2表明，修改了量化，具體到系數(shù)級，可以有效的提高編碼性能，還可看出Class B時有最好的提升，亮度Y分量，色度U、V分量的BD-Rate改善分別達到-0 · 8 %，-2 · 2 %，-2.3%〇
[0091] 相比傳統(tǒng)的均勻重建量化的塊級的量化不能體現(xiàn)每一個變換系數(shù)的重要性，本發(fā) 明的方法考慮了 TU尺寸，考慮變換系數(shù)掃描，使用高斯函數(shù)計算量化權(quán)重，賦值到變換塊中 的變換系數(shù)。
[0092] 以上詳細描述了本發(fā)明的較佳具體實施例。應(yīng)當理解，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員無 需創(chuàng)造性勞動就可以根據(jù)本發(fā)明的構(gòu)思做出諸多修改和變化。因此，凡本技術(shù)領(lǐng)域中技術(shù) 人員依本發(fā)明的構(gòu)思在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上通過邏輯分析、推理或者有限的實驗可以得到的 技術(shù)方案，皆應(yīng)在由權(quán)利要求書所確定的保護范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，包括以下步驟： 5101、 對殘差數(shù)據(jù)進行正交變換編碼得到變換系數(shù)； 5102、 對光柵順序存儲的變換系數(shù)進行掃描，用scan[i]記錄原來光柵掃描系數(shù)索引， 但此時已經(jīng)是一種新的系數(shù)索引順序，其中i是新掃描系數(shù)索引，i=〇，l，…N*N-1，其中N = 4,8,16,32； 5103、 構(gòu)造高斯量化權(quán)重函數(shù)，將S102得到的scan[i]用于此處，對重要性依次變小的 變換系數(shù)，賦予衰減的權(quán)重值w(scan[ i])，同時反量化部分做相應(yīng)修改； 5104、 權(quán)重函數(shù)中參量c的計算，需要依據(jù)不同序列尺寸，不同尺寸中TU的能量集中情 況不一樣，這一步依據(jù)大尺寸視頻列和不同TU尺寸； 5105、 權(quán)重函數(shù)中參量c的計算，這一步依據(jù)除S104中剩下的尺寸視頻序列和不同TU尺 寸，小塊TU模式能保存更多的圖像細節(jié)； 5106、 將得到的權(quán)重w(scan[ i ])應(yīng)用到HEVC中的量化公式中，改變量化乘數(shù)因子Qqp%6 來間接改變量化參數(shù)QP，即實現(xiàn)了新的量化，反量化部分相應(yīng)修改。2. 如權(quán)利要求1所述的一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，SlOl步驟中對殘差數(shù) 據(jù)進行正交變換編碼具體為:殘差塊經(jīng)過整數(shù)DCT或者整數(shù)DST后得到變換系數(shù)塊，該正交 變換使變換系數(shù)集中在靠近DC系數(shù)的低頻系數(shù)分量區(qū)域，因此一個TB的能量集中在低頻分 量區(qū)域。3. 如權(quán)利要求1所述的一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，S102步驟中變換系數(shù) 掃描過程為:通過用與熵編碼變換系掃描相關(guān)的掃描方法對變換系數(shù)進行掃描，包括對角、 水平和垂直掃描，得到某種順序排列的一組系數(shù)索引。4. 如權(quán)利要求1所述的一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，步驟S103中高斯量化 權(quán)重函數(shù)計算如下： 高斯函數(shù)的表達式為：(1) 其中a、b、c是實常數(shù)，c控制脈沖陡度，且a大于零，X為變量； 根據(jù)高斯函數(shù)，令a = I，b = 0，構(gòu)造高斯量化權(quán)重函數(shù)：(2) 其中i是S102中新掃描系數(shù)索引i，c是靈活可控的，w的范圍是we[〇，l]。5. 如權(quán)利要求1所述的一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，S104中權(quán)重函數(shù)中c 的計算推導(dǎo)過程如下:根據(jù)預(yù)測殘差局部特性，TU自適應(yīng)選擇深度和尺寸，大塊的TU模式將 能量集中，小塊的TU模式保存圖像細節(jié);這里考慮大尺寸視頻，同時考慮量化后一個TU中掃 描順序的最后一個非零系數(shù)的位置a_N*N，N為TU的寬度，取值為N=4，8，16，32，以進一步完 善W的值;C的計算為C = N*N，最后，對于某一個TU尺寸，當i< = a_N*N，W使用以上的⑵式計 算；當i < = 2*a_N*N+l，i' = i-a_N*N-l，奴當 i >2*a-N*N+1，w (scan(i))=0.8〇6. 如權(quán)利要求1所述的一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，S105中權(quán)重函數(shù)中c 的計算推導(dǎo)過程如下：當尺寸不是那么大的時候，小尺寸TU相對較多，此時小塊TU保存更多 的圖像細節(jié)，根據(jù)不同的TU尺寸，小尺寸的給一個細量化： 當TU為4*4時，C的計算為c = 32*32*1.01; 當TU為8*8時，c的計算為c = 32*32; 當TU為16*16時，c的計算為c = N*N*1.01; 當TU為32*32時，c的計算為c = N*N。7.如權(quán)利要求1所述的一種系數(shù)級自適應(yīng)量化方法，其特征在于，S106中的量化公式和 反量化公式如下： 對于一個在N*N的TU中的變換系數(shù)Coeff (i )，量化之后得量化變換系數(shù)值Level (i )，公 式如下，(3) 式中，QP是量化參數(shù)，Qqp%6是由量化步長Qstep計算出的量化乘數(shù)因子，off set是控制 舍入誤差移位因子，加寬量化死區(qū)。 在解碼器端，反量化公式如下：(4) 式中IQqp%6是由量化步長Qstep計算出來的反量化縮放因子。 此時，修改式(3)中的Qqp%6，即 Q7 qp%6=w(scan(i))*Qqp%6 (5) 通過修改量化乘數(shù)因子間接修改QP，即改變了量化； 同理，反量化做相應(yīng)修改，如下式： IQ7 qp%6Q'qp%6 = 220 (6)〇
【文檔編號】H04N19/61GK106028032SQ201610349026
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月24日
【發(fā)明人】宋銳, 李三春, 李云松, 賈媛, 王養(yǎng)利, 趙園偉
【申請人】西安電子科技大學(xué)