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CN107454405A - 包括图像编码方法和图像解码方法的图像显示方法 - Google Patents

包括图像编码方法和图像解码方法的图像显示方法 Download PDF

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CN107454405A
CN107454405A CN201710397443.2A CN201710397443A CN107454405A CN 107454405 A CN107454405 A CN 107454405A CN 201710397443 A CN201710397443 A CN 201710397443A CN 107454405 A CN107454405 A CN 107454405A
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Abstract

公开了包括图像编码方法和图像解码方法的图像显示方法。该图像显示方法包括：导出亮度预测值；计算亮度残留；导出色度预测值；计算第一色度残留；通过对亮度残留进行量化来导出量化后的亮度值；通过对量化后的亮度值进行反量化来导出反量化后的亮度值；选择候选系数中的一个作为修正因子；通过从第一色度残留中减去调整值来计算第二色度残留(其中调整值等于反量化后的亮度值乘以修正因子)；通过对第二色度残留进行量化来导出量化后的色度值；对量化后的亮度值和量化后的色度值进行编码以生成编码数据；对编码数据进行解码以获取解码后的图像数据；并且根据解码后的图像数据控制显示设备以显示图像。

Description

包括图像编码方法和图像解码方法的图像显示方法
技术领域
技术领域涉及图像处理方法。
背景技术
为了显示高分辨率或高清晰度图像，源设备通过诸如显示端口的显示链路将高分辨率或高清晰度图像数据传输至显示设备(或目标设备)。由于显示链路的带宽被限制，因此需要高效地压缩高分辨率或高清晰度图像数据并通过显示链路传输被压缩的图像数据。各种图像编码方法被用于对高分辨率或高清晰度图像数据进行编码。然而，对于具有相对大的残留或位于像素组的边界处的像素，利用现有的图像编码方法，图像质量可能降低，或者图像编码/解码的效率可能降低。
发明内容
示例实施例涉及用于优化图像质量的图像编码方法。
示例实施例涉及用于优化图像质量的图像解码方法。
根据一些示例实施例，一种图像编码方法可以包括：基于之前图像数据的亮度值导出亮度预测值的操作；通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算亮度残留的操作；基于所述之前图像数据的色度值导出色度预测值的操作；通过从所述当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算第一色度残留的操作；通过对所述亮度残留进行量化来导出量化后的亮度值的操作；通过对所述量化后的亮度值进行反量化来导出反量化后的亮度值的操作；选择多个候选系数中的一个作为修正因子的操作；通过从所述第一色度残留中减去将所述反量化后的亮度值乘以所述修正因子所得到的值来计算第二色度残留的操作；通过对所述第二色度残留进行量化来导出量化后的色度值的操作；以及对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码以输出比特流的操作。
在示例实施例中，所述候选系数可以在-1和1之间，并且对应于m/2n，其中n和m是整数。所述修正因子可以在所述候选系数中确定，以使在所述第一色度残留和通过将所述反量化后的亮度值乘以所述修正因子所得到的值之间的差值被最小化。
在示例实施例中，所述之前图像数据和所述当前图像数据中的每一个可以被分割成要被编码的多个切片。对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码可以包括：将所述切片中每一个切片的量化后的亮度值和量化后的色度值转换为编码数据的操作；基于所述切片中每一个切片的之前图像数据的平均量化后的值来计算所述切片中每一个切片的压缩难度的操作；计算所述压缩难度与所述切片的平均压缩难度的压缩难度比的操作；以及基于所述压缩难度比调整所述切片中每一个切片的比特率的操作。
在示例实施例中，所述压缩难度比可以被转换为对应于m/2n的值，其中n和m是整数。
在示例实施例中，所述导出亮度预测值可以包括：选择多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值、以使在与所述第一矢量值对应的亮度值和与参考位置对应的亮度值之间的相似性指数被最小化的操作；选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值、以使在与所述第二矢量值对应的亮度值和与所述参考位置对应的亮度值之间的相似性指数被最小化的操作；以及基于与所述第二矢量值对应的所述亮度值来计算所述亮度预测值的操作。
在示例实施例中，所述多个候选矢量值之间的间隔可以是M，其中M是大于1的整数。
在示例实施例中，所述多个候选矢量值之间的间隔可以随着所述参考位置和所述多个候选矢量值之间的距离增加而增加。
在示例实施例中，所述相似性指数可以通过在包括于像素组中或与所述像素组相邻的像素的像素值和位于所述参考位置中的像素的像素值之间的绝对差之和(SAD)来计算。
在示例实施例中，所述导出亮度预测值可以包括：计算彼此相邻的像素的亮度值的中间值的操作；选择与所述中间值对应的多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值、以使在所述第一矢量值的中间值和与参考位置对应的亮度值之间的相似性指数被最小化的操作，所述多个候选矢量值的间隔是M，其中M是大于1的整数；选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值、以使在与所述第二矢量值对应的亮度值和与所述参考位置对应的亮度值之间的相似性指数被最小化的操作；以及基于与所述第二矢量值对应的所述亮度值来计算所述亮度预测值的操作。
在示例实施例中，与像素组的边界相邻的第一像素的亮度预测值和色度预测值，可以分别基于与所述第一像素相邻且在所述像素组外部的第二像素的亮度预测值和色度预测值来调整。
在示例实施例中，所述导出量化后的色度值可以包括：基于在所述亮度残留的绝对平均值和所述色度残留的绝对平均值之间的差值来选择多个候选量化表中的一个作为所选择的量化表的操作；从所选择的量化表导出色度量化参数的操作；以及基于所述色度量化参数对所述第二色度残留进行量化的操作。
在示例实施例中，所述导出量化后的亮度值可以包括：基于在所述亮度残留的绝对平均值和所述色度残留的绝对平均值之间的差值来选择多个候选量化表中的一个作为所选择的量化表的操作；从所选择的量化表导出亮度量化参数的操作；在像素与像素组的边界相邻时从所述亮度量化参数中减去偏移值的操作；以及基于所减去的亮度量化参数对所述像素的亮度残留进行量化的操作。
在示例实施例中，所述偏移值可以随着所述亮度量化参数增加而增加。
根据一些示例实施例，一种图像编码方法可以包括：基于之前图像数据的亮度值导出亮度预测值的操作；通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算亮度残留的操作；基于所述之前图像数据的色度值导出色度预测值的操作；通过从所述当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算色度残留的操作；从量化表导出量化参数的操作；在像素与像素组的边界相邻时从所述量化参数中减去偏移值的操作；基于所减去的量化参数对所述像素的亮度残留和色度残留进行量化、以导出量化后的亮度值和量化后的色度值的操作；以及对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码的操作。
在示例实施例中，所述偏移值可以随着所述量化参数增加而增加。
在示例实施例中，所述量化表可以基于在所述亮度残留的绝对平均值和所述色度残留的绝对平均值之间的差值在多个候选量化表中确定。
根据一些示例实施例，一种图像编码方法可以包括：选择间隔为M的多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值、以使在与所述第一矢量值对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数被最小化的操作，其中M是大于1的整数；选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值、以使在与所述第二矢量值对应的像素值和与所述参考位置对应的像素值之间的相似性指数被最小化的操作；基于与所述第二矢量值对应的像素值来计算亮度预测值和色度预测值的操作；通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算亮度残留的操作；通过从当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算色度残留的操作；对所述亮度残留和所述色度残留进行量化以导出量化后的亮度值和量化后的色度值的操作；以及对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码的操作。
在示例实施例中，所述相似性指数可以通过在包括于像素组中或与所述像素组相邻的像素的像素值和位于所述参考位置中的像素的像素值之间的绝对差之和(SAD)来计算。
在示例实施例中，与像素组的边界相邻的第一像素的亮度预测值和色度预测值，可以分别基于与所述第一像素相邻且在所述像素组外部的第二像素的亮度预测值和色度预测值来调整。
根据一些示例实施例，一种图像解码方法可以包括：通过对比特流进行解码来导出量化后的亮度值和量化后的色度值的操作；通过对所述量化后的亮度值进行反量化来导出反量化后的亮度值的操作；基于之前图像数据的亮度值导出亮度预测值的操作；通过将所述反量化后的亮度值和所述亮度预测值相加来产生解码后的亮度值的操作；通过对所述量化后的色度值进行反量化来导出反量化后的色度值的操作；基于所述之前图像数据的色度值导出色度预测值的操作；通过将所述反量化后的色度值和所述色度预测值相加来产生解码后的第一色度值的操作；选择多个候选系数中的一个作为修正因子的操作；以及通过将所述解码后的第一色度值和将所述反量化后的亮度值乘以所述修正因子所得到的值相加来产生解码后的第二色度值的操作。
实施例可以涉及一种用于显示图像的方法。所述方法可以包括以下步骤：基于之前图像数据的亮度值导出亮度预测值；通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算亮度残留；基于所述之前图像数据的色度值导出色度预测值；通过从所述当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算第一色度残留；通过对所述亮度残留进行量化来导出量化后的亮度值；通过对所述量化后的亮度值进行反量化来导出反量化后的亮度值；选择多个候选系数中的一个作为修正因子；通过从所述第一色度残留中减去调整值来计算第二色度残留，其中所述调整值可以等于所述反量化后的亮度值乘以所述修正因子；通过对所述第二色度残留进行量化来导出量化后的色度值；对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码以生成编码数据；对所述编码数据进行解码以获取解码后的图像数据，其中所述解码后的图像数据可以包括解码后的亮度值和解码后的色度值；以及根据所述解码后的图像数据控制显示设备以显示所述图像。
所述候选系数可以大于或等于-1、小于或等于1并且等于m/2n，其中n和m表示整数。所述修正因子可以在所述候选系数中确定，以使所述第一色度残留和所述调整值之差被最小化。
所述方法可以包括以下步骤：将所述之前图像数据分割成与所述图像的子图像对应的之前子图像数据集；将所述当前图像数据分割成与所述图像的子图像对应的当前子图像数据集；使用所述之前子图像数据集和所述当前子图像数据集来确定量化后的子图像亮度值和量化后的子图像色度值；基于所述之前子图像数据集的平均量化后的值来计算所述图像的子图像的压缩难度值；使用所述压缩难度值和所述压缩难度值的平均值来计算压缩难度比；以及基于所述压缩难度比来调整所述图像的子图像的比特率。
所述压缩难度比可以被转换为m/2n，其中n和m表示整数。
所述导出亮度预测值可以包括以下步骤：选择多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值，以使在与所述第一矢量值对应的亮度值和与参考位置对应的亮度值之间的第一相似性指数被最小化；选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值，以使在与所述第二矢量值对应的亮度值和与所述参考位置对应的亮度值之间的第二相似性指数被最小化；以及基于与所述第二矢量值对应的亮度值计算所述亮度预测值。
所述多个候选矢量值的紧邻矢量值之间的间隔可以是大于1的整数。
所述多个候选矢量值的紧邻矢量值之间的间隔可以随着所述参考位置和所述多个候选矢量值之间的距离增加而增加。
所述第一相似性指数和所述第二相似性指数中的至少一个可以使用在可被包括于像素组中或与所述像素组相邻的像素的一个或多个像素值和位于所述参考位置中的像素的一个或多个像素值之间的绝对差之和来计算。
所述导出亮度预测值可以包括以下步骤：计算彼此相邻的像素的亮度值的中间值；选择与所述中间值对应的多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值，以使在所述第一矢量值的中间值和与参考位置对应的亮度值之间的相似性指数被最小化，所述多个候选矢量值的紧邻矢量值之间的间隔可以是大于1的整数；选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值，以使在与所述第二矢量值对应的亮度值和与所述参考位置对应的亮度值之间的相似性指数被最小化；以及基于与所述第二矢量值对应的亮度值来计算所述亮度预测值。
与位于像素组的边界处的第一像素关联的第一亮度预测值和第一色度预测值可以基于与第二像素关联的第二亮度预测值和第二色度预测值来调整，所述第二像素与所述第一像素相邻且在所述像素组外部。
所述导出量化后的色度值可以包括以下步骤：基于亮度残留的绝对平均值和色度残留的绝对平均值之间的差值来选择多个候选量化表中的一个作为所选择的量化表；从所选择的量化表导出色度量化参数；以及基于所述色度量化参数对所述第二色度残留进行量化。
所述导出量化后的亮度值可以包括以下步骤：基于亮度残留的绝对平均值和色度残留的绝对平均值之间的差值来选择多个候选量化表中的一个作为所选择的量化表；从所选择的量化表导出亮度量化参数；在像素可以位于像素组的边界处时，从所述亮度量化参数中减去偏移值以生成调整后的亮度量化参数；以及基于所述调整后的亮度量化参数对所述像素的所述亮度残留进行量化。
所述偏移值可以随着所述亮度量化参数增加而增加。
实施例可以涉及一种用于显示图像的方法。所述方法可以包括以下步骤：基于之前图像数据的亮度值导出第一像素的亮度预测值，所述第一像素可以位于像素组的边界处；通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算所述第一像素的亮度残留；基于所述之前图像数据的色度值导出所述第一像素的色度预测值；通过从所述当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算所述第一像素的色度残留；从量化表导出量化参数；从所述量化参数中减去偏移值以生成调整后的量化参数；基于所述调整后的量化参数对所述像素的亮度残留和色度残留进行量化，以导出量化后的亮度值和量化后的色度值；对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码以生成编码数据；对所述编码数据进行解码以获取解码后的图像数据；以及根据所述解码后的图像数据控制显示设备以显示所述图像。
所述偏移值可以随着所述量化参数增加而增加。
所述量化表可以基于在亮度残留的绝对平均值和色度残留的绝对平均值之间的差值在多个候选量化表中确定。
实施例可以涉及一种用于显示图像的方法。所述方法可以包括以下步骤：选择多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值，以使在与所述第一矢量值对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的第一相似性指数被最小化，其中所述多个候选矢量值的紧邻矢量值之间的间隔可以是大于1的整数；选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值，以使在与所述第二矢量值对应的像素值和与所述参考位置对应的像素值之间的第二相似性指数被最小化；基于与所述第二矢量值对应的像素值来计算亮度预测值和色度预测值；通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算亮度残留；通过从当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算色度残留；对所述亮度残留和所述色度残留进行量化，以导出量化后的亮度值和量化后的色度值；对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码，以生成编码数据；对所述编码数据进行解码以获取解码后的图像数据；以及根据所述解码后的图像数据控制显示设备以显示图像。
所述第一相似性指数和所述第二相似性指数中的至少一个，可以使用在可被包括于像素组中或与所述像素组相邻的像素的一个或多个像素值和位于所述参考位置中的像素的一个或多个像素值之间的绝对差之和来计算。
与位于像素组的边界处的第一像素关联的第一亮度预测值和第一色度预测值，可以基于与第二像素关联的第二亮度预测值和第二色度预测值来调整，所述第二像素与所述第一像素相邻且在所述像素组外部。
实施例可以涉及一种用于显示图像的方法。所述方法可以包括以下步骤：通过对比特流进行解码来导出量化后的亮度值和量化后的色度值；通过对所述量化后的亮度值进行反量化来导出反量化后的亮度值；基于之前图像数据的亮度值来导出亮度预测值；通过将所述反量化后的亮度值和所述亮度预测值相加来产生解码后的亮度值；通过对所述量化后的色度值进行反量化来导出反量化后的色度值；基于所述之前图像数据的色度值导出色度预测值；通过将所述反量化后的色度值和所述色度预测值相加来产生解码后的第一色度值；选择多个候选系数中的一个作为修正因子；通过将所述解码后的第一色度值和附加值相加来产生解码后的第二色度值，所述附加值等于所述反量化后的亮度值乘以所述修正因子；以及根据所述解码后的第一色度值和所述解码后的第二色度值中的至少一个控制显示设备以显示所述图像。
在实施例中，图像编码方法和图像解码方法可以包括以下步骤中的一个或多个：在图像数据集的第一色度残留相对大时确定第二色度残留；在切片/子图像的压缩难度相对大时将相对大量的比特分配至所述切片/子图像；以及根据残留属性(即，亮度残留和色度残留)应用适合的量化表以优化图像质量。
在实施例中，图像编码方法和图像解码方法可以包括检索矢量值用于以BP模式导出预测值，使得相似性指数被最小化。亮度预测值可以被高效地计算，和/或所述图像编码器和图像解码器可以以相对小的尺寸来实施。图像编码器和解码器可以以基本相同的方式或类似的方式使用之前行或之前帧来导出图像处理因子(如修正因子、压缩难度、量化表数据等)。因此，图像编码器不需要将图像处理因子添加到被传输至图像解码器的比特流。有利地，用于图像编码/解码的数据传输的效率可以被优化。
在实施例中，图像编码方法和图像解码方法可以包括针对像素组的边界应用平滑滤波器和/或减小量化后的值。有利地，发生在像素组的边界处的图像失真可以被防止或最小化。
附图说明
图1是示出根据示例实施例的图像编码系统/设备和图像解码系统/设备的框图。
图2是示出根据示例实施例的图像编码器的框图。
图3是示出根据示例实施例的图像解码器的框图。
图4是示出根据示例实施例的图像编码方法的流程图。
图5是示出根据示例实施例的用于执行图4的图像编码方法的预测器量化器重构器的示例的框图。
图6是用于描述根据示例实施例的使用之前像素的修正因子计算当前像素的色度残留的方法的图。
图7是示出根据示例实施例的图像解码方法的流程图。
图8是示出根据示例实施例的用于执行图7的图像解码方法的预测器反量化器重构器的示例的框图。
图9、图10和图11是用于描述根据示例实施例的在图像编码/解码方法中调整被分配给切片/子图像中每一个的比特数的方法的图。
图12是示出根据示例实施例的导出/确定亮度预测值的方法的示例的流程图。
图13是用于描述根据示例实施例的在图12的导出亮度预测值的方法中的MMAP(修正中值自适应预测)预测模式的图。
图14是用于描述根据示例实施例的在图12的导出亮度预测值的方法中的BP(块预测)预测模式的图(例如，流程图)。
图15A和图15B是用于描述根据示例实施例的BP预测模式的示例的图。
图16A和图16B是用于描述根据示例实施例的BP预测模式的示例的图。
图17和图18是用于描述根据示例实施例的在图14的BP预测模式中确定矢量值的示例的图。
图19和图20是用于描述根据示例实施例的选择量化表的方法的图。
图21和图22是用于描述根据示例实施例的调整量化参数的方法的图。
具体实施方式
参照附图来描述实施例。在本申请中，“残留”可以指“残留值”；“属性”可以指“属性值”；“反量化”可以指“对…执行反量化”；“反量化后的……值”可以指“作为反量化的结果被处理的……值”；“导出”可以指“确定”或“获取”；“第一”可以指“第一组”；“第二”可以指“第二组”；“切片”可以指“子图像”或“图像部分”；“压缩难度”可以指“压缩难度值”或“压缩难度指数”；“指示”可以指“表示”或“是”。
图1是示出根据示例实施例的图像编码系统/设备和图像解码系统/设备的框图。
参见图1，图像编码系统10可以包括图像源设备100和图像编码器200。图像解码系统20可以包括图像解码器300和显示设备400。
图像源设备100可以将图像数据提供至图像编码器200。在一个示例实施例中，图像源设备100可以加载在存储设备中所存储的图像数据，并且可以将所加载的图像数据提供至图像编码器200。在示例实施例中，图像源设备100可以是捕获图像的摄像机，并且可以将所捕获的图像数据提供至图像编码器200。
图像编码器200可以通过对图像数据进行编码来产生比特流，并且通过诸如显示端口的显示链路将比特流传输至图像解码器300。
图像解码器300可以通过对从图像编码器200接收的比特流进行解码来产生解码图像数据，并将解码图像数据提供至显示设备400。
在图像数据的第一色度残留相对大时，图像编码器200和图像解码器300可以产生第二色度残留。在切片的压缩难度相对高时，图像编码器200和图像解码器300可以将相对大量的比特分配给切片/子图像(即，图像的一部分)。在实施例中，图像编码器200和图像解码器300可以根据残留属性(即，亮度残留和色度残留)应用差分量化表。有利地，图像编码器200和图像解码器300可以使图像数据丢失和图像质量下降最小化。在实施例中，图像编码器200和图像解码器300可以在像素组的边界中应用平滑滤波器，并且可以减少量化参数，进而使图像失真最小化。在示例实施例中，图像编码器/解码器200和300可以针对包括三个像素的像素组来执行图像编码/解码。
图像编码器200和图像解码器300可以以基本相同的方式使用之前行或之前帧的数据来导出/确定图像处理因子，诸如修正因子、压缩难度数据、量化表数据等中的一个或多个。因此，图像编码器200不需要将图像处理因子添加到被传输至图像解码器300的比特流。有利地，图像编码/解码的效率可以被最大化。
显示设备400可以显示与从图像解码器300接收的解码后的图像数据对应的图像。例如，显示设备400可以包括液晶显示器(LCD)、等离子体显示面板(PDP)、有机发光显示器(OLED)等中的至少一个。显示设备400可以包括控制单元和开关单元。控制单元可以根据解码后的图像数据来产生控制信号，并且可以将控制信号提供至开关单元。开关单元可以由控制信号控制以用于显示图像。
图2是示出根据示例实施例的图像编码器的框图。
参见图2，图像编码器200可以包括图像格式转换器210、缓冲器215、平坦度确定器230、比特率控制器240、预测器量化器重构器250、行缓冲器260、ICH(索引颜色历史)模式控制器270、熵编码器280、压缩难度计算器285、子流多路复用器290和速率缓冲器295中的一个或多个。
图像格式转换器210可以对输入图像数据的格式进行转换。在一个示例实施例中，图像格式转换器210可以将输入图像数据的格式从RGB格式转换为YCoCg格式。YCoCg数据可以包括亮度数据Y和色度数据CoCg。原始像素的亮度数据Y和色度数据CoCg可以通过将输入图像数据的格式从RGB格式转换为YCoCg格式来导出。在示例实施例中，图像格式转换器210可以将输入图像数据的格式从RGB格式转换为YCbCr格式。
在转换后的图像数据被用于预测器量化器重构器250等中之前，缓冲器215可以临时存储从图像格式转换器210接收的转换后的图像数据。
平坦度确定器230可以确定量化操作是否从包括具有相对粗糙/起伏的像素值(或像素数据值)的像素的区域被移动至包括具有相对平滑的像素值的像素的区域。平坦度确定器230和/或比特率控制器240可以基于平坦度确定器230中确定的结果来调整量化参数。此处，像素值表示在显示设备中包括的像素的用以显示与图像数据对应的图像的数字数据。
比特率控制器240可以基于速率缓冲器295的状态、用于当前预测模式的比特数、量化参数的调整结果等中的一个或多个来确定量化参数并控制比特率。
在一个示例实施例中，比特率控制器240可以基于亮度残留值的绝对平均值与色度残留值的绝对平均值之间的差值来选择候选量化表中的一个作为量化表，以提高图像质量。
在一个示例实施例中，比特率控制器240可以减少像素组的边界中的量化值或量化参数以降低图像失真。
预测器量化器重构器250可以导出/确定在当前像素组中包括的像素的预测值(即，亮度预测值和色度预测值)。预测器量化器重构器250可以产生指示预测值与当前图像数据之差的一个或多个残留属性值(例如，亮度残留值和色度残留值)，并且可以对残留属性值进行量化。预测器量化器重构器250可以对量化后的像素值(或量化后的像素数据值)进行反量化(即，对其执行反量化)以产生反量化后的像素值(或处理后的像素值)，并且可以将反量化后的像素值存储在行缓存器260中。反量化后的像素值可以用于导出/确定其他像素的预测值。预测器量化器重构器250可以重构反量化后的像素值，使得反量化后的像素值与预测值之和处于预定范围中。
在一个示例实施例中，在图像的第一色度残留值相对大时，预测器量化器重构器250可以产生第二色度残留值，以便提高图像的图像质量。
在一个示例实施例中，预测器量化器重构器250可以使用MMAP(修正中值自适应预测)模式、BP(块预测)模式和MPP(中点预测)模式中的一个或多个来导出/确定预测值。预测器量化器重构器250可以在BP模式中逐级检索矢量值以导出/确定预测值，矢量值使相似性指数(例如，绝对差之和，SAD)最小化。因此，亮度预测值可以被高效地计算，并且图像编码器200和图像解码器300可以以相对小的尺寸来实施。
在一个示例实施例中，预测器量化器重构器250可以将平滑滤波器应用于位于像素组的边界处/附近的像素，并且可以降低这些像素的量化值，进而减少图像失真。
行缓冲器260可以存储之前行或之前帧的像素值。此处，之前行指示在当前正在对其执行编码操作的当前行(包括当前像素组)之前先对其执行编码操作的像素行。
ICH(索引颜色历史)模式控制器270可以确定当前像素组是否使用ICH模式来处理。在ICH模式中，最近使用的像素值被存储，并且预测值可以通过使用索引值直接访问最近使用的像素值来从最近使用的像素值导出。ICH模式可以适用于使用预测模式不能被正确编码并且可以参考相邻像素的像素值来编码的图案或图形。
熵编码器280可以对像素组的残留属性值和其他编码数据执行熵编码。例如，熵编码器280可以针对当前像素组中的三个像素的残留属性值和其他编码数据执行可变长度熵编码。
压缩难度计算器285可以基于之前图像数据的平均量化后的值和/或色散值来计算图像的切片/子图像中每一个的压缩难度值。压缩难度计算器285可以计算每一个切片/子图像的压缩难度值与图像的切片/子图像的平均压缩难度值的压缩难度比。在实施例中，压缩难度计算器285可以提供控制值给比特率控制器240，以使比特率控制器240能够基于压缩难度比来调整被分配给每一个切片的比特数。
子流多路复用器290可以基于无头包复用方案复用比特流。
速率缓冲器295可以临时存储比特流以防止比特流在传输期间丢失。
图3是示出根据示例实施例的图像解码器的框图。
参见图3，图像解码器300可以包括速率缓冲器310、子流解复用器320、熵解码器330、压缩难度计算器335、比特率控制器340、预测器反量化器重构器350、ICH模式控制器360、行缓冲器370和图像格式转换器380中的一个或多个。
速率缓冲器310可以临时存储比特流以防止比特流在接收期间丢失。
子流解复用器320可以基于无头包复用方案解复用比特流。
熵解码器330可以对接收的比特流执行熵解码。
压缩难度计算器335可以计算压缩难度比，并且可以以与图像编码器200中包括的压缩难度计算器285基本相同的方式来导出/确定被分配给每个切片的比特数。例如，压缩难度计算器335可以基于之前图像数据的平均量化后的值和/或色散值来计算图像的每个切片的压缩难度值。压缩难度计算器335可以计算每个切片的压缩难度值与图像切片的平均压缩难度值的压缩难度比。压缩难度计算器335可以基于压缩难度比导出/确定被分配给每个切片的比特数。
比特率控制器340可以确定量化参数，并且可以基于用于当前预测的比特数、调整后的量化参数等中的一个或多个来控制比特率。比特率控制器340可以以与包括在图像编码器200中的比特率控制器240基本相同的方式来控制比特率。
预测器反量化器重构器350可以基于存储在行缓冲器370中的之前行或之前帧的数据来导出预测值，并且可以对包括在比特流中的残留属性值进行反量化(即对其执行反量化)以产生反量化后的残留属性值(或处理后的残留属性值)。预测器反量化器重构器350可以基于预测值和反量化后的残留属性值(或处理后的残留属性值)对包括在当前像素组中的三个像素的像素值进行解码。预测器反量化器重构器350可以将解码后的像素值存储在行缓冲器370中，以用于预测其他像素的像素值。
在一个示例实施例中，预测器反量化器重构器350可以执行与包括在图像编码器200中的预测器量化器重构器250基本相同的操作。操作可以包括导出/确定预测值、应用平滑滤波器、调整量化值等中的一个或多个。
ICH模式控制器360可以确定包括在当前像素组中的三个像素是否基于从比特流导出的编码数据使用ICH模式来处理。
行缓冲器370可以存储之前行或之前帧的像素值。
图像格式转换器380可以对解码后的图像数据的格式进行转换。在一个示例实施例中，图像格式转换器380可以将解码后的图像数据的格式从YCoCg格式转换为RGB格式。在示例实施例中，图像格式转换器380可以将解码后的图像数据的格式从YCbCr格式转换为RGB格式。
图4示出根据示例实施例的图像编码方法的流程图。图5是示出用于执行图4的图像编码方法的预测器量化器重构器的示例的框图。图6是用于描述使用之前像素的修正因子计算当前像素的色度残留(或色度残留值)的方法的图。
参见图4至图6，图像编码方法可以包括使用亮度残留(或亮度残留值)来计算能够使第一色度残留(或第一色度残留值)最小化的修正因子，并且可以包括基于修正因子来计算第二色度残留(或第二色度残留值)。通常，在亮度残留(或亮度残留值)相对大时，相关色度残留(或相关色度残留值)趋于相对大。因此，小于第一色度残留的第二色度残留可以使用亮度残留来产生。因此，在使用第一色度残留的编码操作的效率相对低的情况下，图像编码方法可以通过计算第二色度残留来增大编码操作的效率。例如，在图像包括许多边缘并且图像的残留属性值相对大时，解码后的图像的图像质量劣化可以使用第二色度残留来减小/最小化。
在实施例中，预测器量化器重构器250可以包括亮度预测器251、亮度残留产生器252、亮度量化器253、亮度反量化器254、色度预测器255、第一色度残留产生器256、修正因子产生器257、第二色度残留产生器258和色度量化器259中的一个或多个。
亮度预测器251可以基于一组之前图像数据LDP的亮度值来导出/确定亮度预测值(S110)。在一个示例实施例中，亮度预测器251可以使用MMAP模式、BP模式和MPP模式中的一个或多个来导出/确定亮度预测值。
亮度残留产生器252可以通过从一组当前图像数据LDC的亮度值中减去亮度预测值来计算亮度残留(S115)。
亮度量化器253可以通过基于量化参数对亮度残留进行量化来导出/确定量化后的亮度值VY(S117)。
色度预测器255可以基于之前图像数据LDP的色度值来导出/确定色度预测值(S120)。在一个示例实施例中，色度预测器255可以使用MMAP模式、BP模式和MPP模式中的一个或多个来导出/确定色度预测值。
第一色度残留产生器256可以通过从当前图像数据LDC的色度值中减去色度预测值来计算第一色度残留(值)(S125)。
如果当前像素组与第一行对应(S130)或如果之前像素组(与之前行对应)与ICH模式对应(S140)，则色度量化器259可以通过对第一色度残留进行量化(S190)来导出/确定量化后的色度值VC。
另一方面，如果当前像素组与第一行不对应且如果之前像素组与ICH模式不对应，则亮度反量化器254可以通过对量化后的亮度值进行反量化(或对其执行反量化)来导出/确定反量化后的亮度值(或处理后的亮度值)(S150)。
修正因子产生器257可以将候选系数中的一个选择为修正因子(S160)。在一个示例实施例中，候选系数可以在-1和1之间，并且可以对应于/等于m/2n，其中n和m是整数，以便使用移位操作而不使用除法操作来降低操作负载。修正因子可以在候选系数中确定，以使第一色度残留与调整值之差被最小化，其中调整值等于反量化后的亮度值乘以修正因子。因此，修正因子可以被确定，以使第二色度残留最小化。
在一个示例实施例中，如图6所示，当前行的当前像素CP的修正因子可以使用之前行的之前像素PP的存储在行存储器中的像素值来计算。在实施例中，图像解码器可以使用由图像编码器使用的相同方法来确定修正因子。因此，图像编码器不需要将修正因子添加到传输至图像解码器的比特流。有利地，用于图像编码/解码的数据传输的效率可以被优化。
第二色度残留产生器258可以通过从第一色度残留中减去调整值来计算第二色度残留，其中调整值等于反量化后的亮度值乘以修正因子(S170)。因此，第二色度残留产生器258可以根据[公式1]来计算第二色度残留。
[公式1]
ResCo′＝ResCo-αCo*Q-1(Q(ResY))，
ResCg′--ResCg-αcg*Q-1(Q(ResY))
其中ResCo'和ResCg'指示/表示/是第二色度残留(或第二组色度残留值)，ResCo和ResCg指示/表示/是第一色度残留(或第一组色度残留值)，αco和αcg指示/表示/是修正因子，Q指示/表示量化函数，Q-1指示/表示反量化函数，并且ResY指示/表示亮度残留(或亮度残留值)。
图像解码器300可以使用与上面参考图4讨论的步骤类似的方法来计算修正因子，并且执行图像解码。图像解码器300可以通过使用反量化后的亮度值而不使用亮度残留产生第二色度残留来执行图像解码。
色度量化器259可以通过对第二色度残留进行量化(S180)来导出/确定量化后的色度值VC。
在一个示例实施例中，当/如果在步骤S115处确定的亮度残留小于预定阈值时，色度量化器259可以通过对第一色度残留进行量化而不计算第二色度残留来导出/确定量化后的色度值。
在一个示例实施例中，在/如果当前行的当前像素组的预测模式不同于之前行的之前像素组的预测模式时，色度量化器259可以通过对第一色度残留进行量化而不计算第二色度残留来导出/确定量化后的色度值。
此后，量化后的亮度值和量化后的色度值可以被熵编码器编码为编码数据。图像编码器200可以将比特流中的编码数据输出至图像解码器300。
图7是示出根据示例实施例的图像解码方法的流程图。图8是示出用于执行图7的图像解码方法的预测器反量化器重构器的示例的框图。
参见图7和图8，图像解码方法可以包括使用与图4所示的图像编码方法中的步骤类似的步骤来计算修正因子，并且图像解码方法可以包括基于修正因子来计算解码后的图像数据。
在实施例中，预测器反量化器重构器350可以包括亮度残留反量化器351、亮度预测器352、色度残留反量化器353、色度预测器354和修正因子产生器355。
亮度残留反量化器351可以通过熵解码器330接收从比特流BS导出/解码的量化后的亮度值，并且可以通过对量化后的亮度值进行反量化来导出/确定反量化后的亮度值(S210)。
亮度预测器352可以基于一组之前图像数据LDP的亮度值来导出亮度预测值(S215)。
解码后的亮度值VY'可以通过将反量化后的亮度值和亮度预测值相加/求和来产生(S217)。
色度残留反量化器353可以通过对量化后的色度值进行反量化来导出反量化后的色度值(S220)。
色度预测器354可以基于之前图像数据LDP的色度值来导出色度预测值(S225)。
如果当前像素组与第一行对应(S230)或者如果之前行的之前像素组与ICH模式对应(S240)，则解码后的色度值VC'可以通过将反量化后的色度值和色度预测值相加来产生(S260)。
另一方面，如果当前像素组与第一行不对应并且如果之前行的之前像素组与ICH模式不对应，则修正因子产生器355可以通过选择候选系数中的一个来确定修正因子(S250)。在一个示例实施例中，候选系数可以在-1和1之间，并且可以对应于/等于m/2n，其中n和m是整数。操作负载可以使用移位操作而不使用除法操作来降低。修正因子可以在候选系数中确定，以使之前像素的第一色度残留与调整值之差被最小化，其中调整值可以等于反量化后的亮度值乘以修正因子。
解码后的第一色度值可以通过将反量化后的色度值和色度预测值相加来产生，并且解码后的第二色度值可以通过将解码后的第一色度值和附加值相加来生成，其中附加值等于反量化后的亮度值乘以修正因子(S260)。
图9至图11是用于描述在图像编码/解码方法中调整被分配给每个切片的比特数的方法的图。
参见图9至图11，图像编码方法和图像解码方法可以将一个图像分割为多个切片，并针对每个切片并行地执行图像处理操作。例如，图像可以被分割为四个切片SLICE1、SLICE2、SLICE3和SLICE4。在实施例中，图像编码方法和图像解码方法可以根据每个切片的压缩难度将比特数分配给每个切片，以提高图像质量。图像编码方法的分配比特数的方式基本上与在图像解码方法中的比特分配的方式相同或类似。因此，图像编码方法中的比特分配被描述为说明性的示例。
在切片SLICE1至SLICE4的每一个中，比特率可以基于速率缓冲器295的状态、用于当前预测模式的比特数等中的一个或多个通过比特率控制器240来控制(S310)，然后量化后的亮度值和量化后的色度值可以通过熵编码器280被转换为编码数据(S330)。
如果屏幕(即，被显示的图像)被改变(S340)，则无论压缩难度如何，每个切片的比特数可以不被调整。例如，在之前帧数据和当前帧数据之间的图像差大于参考值时，确定屏幕被改变。在实施例中，指示之前帧数据是否被使用的标志被设置在比特流中。在屏幕被改变时，全部切片的比特数被设置为相同值(例如，每个像素6比特)。
另一方面，如果屏幕未被改变，则压缩难度(值)可以基于切片SLICE1至SLICE4中每一个的之前图像数据的平均量化后的值来计算(S350)。
例如，压缩难度可以根据[公式2]计算。
[公式2]
DIFFICULTY(SLICE_K)＝BIT(SLICE_K)×AvgQ(SLICE_K)
其中，DIFFICULTY(SLICE_K)指示第(K)切片的压缩难度，BIT(SLICE_K)指示第(K)切片的比特数，AvgQ(SLICE_K)指示第(K)切片的平均量化后的值。第(K)切片的平均量化后的值表示包括在第(K)切片/子图像中的像素的图像数据的量化后的值的平均值。
切片SLICE1至SLICE4中每一个的压缩难度比可以被计算(S360)，并且当前帧是否是/对应于最后一帧被确定(S370)，以便计算每一帧中每个切片的压缩难度比。在实施例中，压缩难度比指示每个切片的压缩难度与平均压缩难度的比率。例如，压缩难度比可以根据[公式3]计算。
[公式3]
DIFFICULTY_SCALE(SLICE_K)＝DIFFICULTY(SLICE_K)/AVG_DIFFICULTY
其中，DIFFICULTY_SCALE(SLICE_K)表示第(K)切片的压缩难度比，DIFFICULTY(SLICE_K)表示第(K)切片的压缩难度，并且AVG_DIFFICULTY指示切片的平均压缩难度。
例如，如图11所示，因为切片SLICE1和SLICE2具有相对低的纹理，所以切片SLICE1和SLICE2的压缩难度和压缩难度比可以相对小。例如，切片SLICE1和SLICE2的压缩难度比可以是0.8。另一方面，因为切片SLICE3和SLICE4具有相对高的纹理，所以切片SLICE3和SLICE4的压缩难度和压缩难度比可以相对大。例如，切片SLICE3和SLICE4的压缩难度比可以是1.2。
在一个示例实施例中，压缩难度比可以被转换为对应于/等于m/2n的值，其中n和m是整数。在上面的示例中，切片SLICE1和SLICE2的压缩难度比可以被调整为接近于0.8的0.75(即，3/4)；切片SLICE3和SLICE4的压缩难度比可以被调整为接近于1.2的1.25(即，5/4)。因此，操作负载可以使用移位操作而不使用除法操作来降低。
在一个示例实施例中，每个切片的压缩难度可以使用当前帧之前的之前帧的像素值来计算。在实施例中，图像解码器可以以与图像编码器基本相同的方式来计算压缩难度。因此，图像编码器不需要将压缩难度添加到传输至图像解码器的比特流。有利地，用于图像编码/解码的数据传输的效率可以被优化。
分配给每个切片的比特数可以基于压缩难度比来调整。在上面的示例中，在参考比特数是6比特时，分配给切片SLICE1和SLICE2的比特数可以是5比特(即，round(6*0.8)＝5)，并且分配给切片SLICE3和SLICE4的比特数可以是7比特(即，round(6*1.2)＝7)。
虽然图9至图11的示例实施例描述了压缩难度基于平均量化后的值来导出，但是并不限于此。例如，压缩难度可以基于像素值的分散度来导出。此处，像素值表示在显示设备中包括的像素的用以显示与图像数据对应的图像的数字数据。
图12是示出导出亮度预测值的方法的示例的流程图。图13是用于描述在图12的导出亮度预测值的方法中的MMAP(修正中值自适应预测)预测模式的图。
参见图12和图13，图像编码器和图像解码器可以以多种方式导出预测值(即，亮度预测值和色度预测值)。例如，图像编码器和图像解码器可以使用MMAP模式、BP模式和MPP模式中的一个或多个来导出亮度预测值和色度预测值。BP模式参考与矢量值对应的像素(或像素组)的值来导出当前像素组中的像素的预测值。因此，在BP模式方式中，图像失真可能发生在像素组的边界中，因为像素值从与当前像素组不相邻的一个或多个像素组来预测。因此，图像编码器和图像解码器可以将平滑滤波器应用于由BP模式方式导出的预测值。
第一预测值可以使用BP模式导出(S410)。例如，包括在当前像素组中的第一像素至第三像素的预测值可以根据[表/代码1]导出。
[表/代码1]
矢量值(vpVector)可以被确定，并且当前像素组中的像素的预测值可以参考与矢量值(vpVector)对应的像素的值而导出。参考位置指数(hPos)指示与当前像素位置对应的指数。例如，在参考位置指数(hPos)是0时，参考位置指数(hPos)与当前像素组的第一像素对应。第一像素的预测值(P[hPOS])可以使用指数为“参考位置指数(hPos)+矢量值(vpVector)”的像素的像素值来预测，并且预测值(P[hPOS])可以根据矢量值(vpVector)(例如，在-3到-10的范围内的值)来改变。将参考图14至图18来更详细地描述使用BP模式计算预测值的方法。
平滑滤波器可以被应用于第一预测值(S420)。因此，位于像素组的边界处/附近的第一像素的预测值可以基于与第一像素相邻并在像素组外部的外部相邻像素的预测值来调整。例如，位于像素组的边界处的第一像素的由平滑滤波器调整后的预测值可以根据[公式4]或[公式5]计算。
[公式4]
P0＝(P-1+3*P0+2)＞＞2
[公式5]
P0＝(P-1+2*P0+P1+2)＞＞2
其中P0'指示位于像素组的边界处的像素的调整后的预测值，P-1指示在像素组外部的外部相邻像素的预测值，P1指示在像素组内部的相邻像素的预测值，并且P0指示位于像素组的边界处的像素的预测值。
第二预测值可以使用MMAP模式导出(S430)。例如，参见图13，包括在当前像素组中的第一像素至第三像素的预测值可以根据[表/代码2]被导出为P0、P1和P2。
[表/代码2]
因此，预测值可以使用与当前行的像素组相邻的像素“a”和其像素值被存储在行缓冲器中的之前行的像素“c”、“b”、“d”、“e”、“f”来导出。
此处，-QuantDivisor[qLevel]/2、QuantDivisor[qLevel]/2分别指示最小可量化值和最大可量化值。CLAMP(a，b，c)函数指示在“a”处于“b”和“c”之间的情况下输出“a”、在“a”小于“b”的情况下输出“b”、以及在“a”大于“c”的情况下输出“c”的函数。cpnBitDepth变量指示每一个通道的最大比特数。
例如，像素“b”的被滤波后的输出值filtB可以使用像素“b”、与像素“b”相邻的左像素“c”和与像素“b”相邻的像素“d”来确定。同样，每个像素“c”、“d”、“e”的被滤波后的输出值filtC、filtD、filtE可以以相同的方式确定。
与像素“c”相关的diffC可以使用filtC、像素“c”的值、最大可量化值和最小可量化值来确定。例如，diffC可以被确定为在最小可量化值和最大可量化值之间的、从filtC中减去像素“c”的值的值。以类似的方式，diffB、diffD、diffE可以被确定。
与像素“c”相关的blendC可以使用diffC和像素“c”的值来确定。以类似的方式，blendB、blendD、blendE可以被确定。
在实施例中，当前像素组的第一像素的预测值P0可以使用像素“a”的值、blendB和blendC来确定。当前像素组的第二像素的预测值P1可以使用像素“a”的值、blendB、blendC、blendD和第一像素的残留R0来确定。当前像素组的第三像素的预测值P2可以使用像素“a”的值、blendB、blendC、blendD、blendE、第一像素的残留R0、以及第二像素的残留R1来确定。
在当前像素组处于第一行中时，不存在之前行。在这种情况下，第一像素的预测值P0可以被确定为像素“a”的值；第二像素的预测值P1可以使用像素“a”的值、第一像素的残留R0、和指示每一个通道的最大比特数的cpnBitDepth来确定；第三像素的预测值P2可以使用像素“a”的值、第一像素的残留R0、第二像素的残留R1、以及指示每一个通道的最大比特数的cpnBitDepth来确定。
第三预测值可以使用MPP模式导出(S440)。例如，包括在当前像素组中的第一像素至第三像素的预测值可以根据[表/代码3]导出。
[表/代码3]
P＝(1<<(cpntBitDepth-1))+(prevRecon&((1<<qLevel)-1))
因此，当前三个像素的预测值P可以使用当前行的像素组之前的像素(即，图13的像素“a”)的值(prevRecon)、每一个通道的最大比特数(cpnBitDepth)和量化参数(qLevel)来确定。在实施例中，预测值使用MPP模式导出，并且残留属性的大小被设置为每一个通道的最大比特数(cpnBitDepth)与量化参数(qLevel)之差。
MMAP模式、BP模式和MPP模式中所选择的一个预测模式可以被确定(S450)。在示例实施例中，在包括于像素组中的三个像素的最大残留大于或等于每一个通道的最大比特数(cpnBitDepth)与量化参数(qLevel)之差时，MPP模式可以被选择为预测模式。在示例实施例中，在使用BP模式导出的矢量值小于-3时，MMAP模式可以被选择为预测模式。在实施例中，预测模式可以根据各种条件确定。
虽然图12至图13的示例实施例描述了平滑滤波器被应用在BP模式中，但是并不限于此。例如，在ICH模式中，平滑滤波器可以被应用在与像素组的边界相邻的像素中。
图14是用于描述在图12的导出亮度预测值的方法中的BP(块预测)预测模式的图(例如，流程图)。图15A和图15B是用于描述BP预测模式的一个示例的图。图16A和图16B是用于描述BP预测模式的另一个示例的图。
参见图14、图15A、图15B、图16A和图16B，图像编码方法和图像解码方法可以逐级检索用于将SAD最小化的矢量值。因此，亮度预测值可以被更高效地计算，并且图像编码器和图像解码器可以以相对小的尺寸来实施。在实施例中，候选矢量值之间的间隔不是被相等地设置为1(例如，{-3、-4、-5、-6、-7、-8、-9、-10})，而是候选矢量值之间的间隔可以具有不同尺寸和/或可以具有大于1的一个或多个预定尺寸，以便高效地计算亮度预测值。在一个示例实施例中，图像编码方法和图像解码方法可以采用BP模式使用之前行来导出当前行的预测值。在实施例中，图像解码器可以使用与图像编码器所使用的方法基本相同的方法来导出预测值。因此，图像编码器不需要将包括矢量值的信息添加到被传输至图像解码器的比特流。有利地，用于图像编码/解码的数据传输的效率可以被优化。
参见图14、图15A和图15B，候选矢量值可以被设置为{-3、-5、-7、-9}，以使候选矢量值之间的每个间隔是2。在与候选矢量值中的一个对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数(例如，绝对差之和，SAD)可以被计算(S520)。在与候选矢量值中的一个对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数可以根据[公式6]计算。
[公式6]
SAD＝|P-2-PBPV-2|+|P-l-PBPV-l|+|P0-PBPV|
其中SAD指示参考位置(0)和候选矢量值(BPV)之间的相似性指数；Pk指示位于指数k中的像素的像素值。
第一矢量值(S-BPV)可以被确定，以使在与候选矢量值中的一个对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数(例如，SAD)被最小化(S530)。例如，第一矢量值(S-BPV)可以被确定为-5。
在与第一矢量值和与第一矢量值相邻的矢量值中的一个对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数可以被计算(S540)。例如，与第一矢量值(S-BPV)(例如，-5)和与第一矢量值(S-BPV)相邻的相邻矢量值S-BPV-1(例如，-6)和S-BPV+1(例如，-4)对应的相似性指数可以根据[公式6]计算。
第二矢量值可以被确定，以使在与第一矢量值和与第一矢量值相邻的矢量值中的一个对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数被最小化(S550)。例如，第二矢量值可以被确定为-6。
亮度预测值和色度预测值可以基于第二矢量值而导出(S560)。例如，根据[表/代码1]，在第二矢量值为-6时，预测值可以使用与指数-6、-7、-8对应的像素值来导出。
虽然图14、图15A和图15B的示例实施例描述了候选矢量值之间的每个间隔是2，但是并不限于此。例如，候选矢量值之间的间隔可以随着参考位置和候选矢量值之间的距离增加而增加。
参见图14、图16A和图16B，彼此相邻的像素的像素值的中间值可以被计算。例如，中间值可以根据[公式7]计算。
[公式7]
Q-1＝(P-l-P-2+l)＞＞2
其中，Qk指示与指数k和指数(k-1)对应的像素值的中间值，并且Pk指示与指数k对应的像素值。例如，矢量值-3.5与中间值{Q-3,Q-4,Q-5}对应。
候选矢量值(BPV)可以被设置为{-3.5,-5.5,-7.5,-9.5}，以使候选矢量值之间的间隔被设置为2。在与候选矢量值中的一个对应的中间值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数可以被计算(S520)。
第一矢量值(S-BPV)可以被确定，以使在与候选矢量值中的一个对应的中间值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数被最小化(S530)。例如，第一矢量值(S-BPV)可以被确定为-5.5。
在与第一矢量值和与第一矢量值相邻的相邻矢量值中的一个对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数可以被计算(S540)。例如，与第一矢量值S-BPV(例如，-5.5)和与第一矢量值S-BPV相邻的相邻矢量值S-BPV-0.5(例如，-6)和S-BPV+0.5(例如，-5)对应的相似性指数可以根据[公式6]计算。
第二矢量值可以被导出，以使在与第一矢量值和与第一矢量值相邻的矢量值中的一个对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的相似性指数被最小化(S550)。例如，第二矢量值可以被确定为-6。
亮度预测值和色度预测值可以基于第二矢量值而导出(S560)。例如，根据[表/代码1]，在第二矢量值为-6时，预测值可以使用与指数-6、-7、-8对应的像素值来导出。
因此，候选矢量的间隔被设置为大于1，而不是将参考范围中的全部指数设置为候选矢量值，并且用于将相似性指数最小化的矢量值被逐级检索。有利地，SAD计算的量可以被最小化，并且图像编码/解码的效率可以被优化。
图17和图18是用于描述以图14的BP预测模式确定矢量值的示例的图。
参见图17和图18，相似性指数可以通过计算在包括于像素组中或与像素组相邻的像素的像素值和位于参考位置中的像素的像素值之间的SAD来产生。与像素组相邻的外部像素被用于计算相似性指数，以最小化在像素组的边界处的图像失真。
在一个示例实施例中，参见图17，相似性指数可以通过计算包括像素组中包括的像素和在一侧与像素组相邻的相邻像素AP的四个像素的SAD来产生。在示例实施例中，参见图18，相似性指数可以通过计算包括像素组中包括的三个像素和在两侧与像素组相邻的两个相邻像素AP1和AP2的五个像素的SAD来产生。
图19和图20是用于描述选择量化表的方法的图。
参见图19和图20，量化参数可以根据图像特性来调整以提高图像质量。用于当前行中的像素组的量化表可以使用之前行中的之前像素组的在行存储器中存储的像素值来选择。在实施例中，图像解码器可以使用与图像编码器所使用的方法基本相同的方法来选择量化表。因此，图像编码器不需要将量化表或量化参数的信息添加到被传输至图像解码器的比特流。有利地，用于图像编码/解码的数据传输的效率可以被优化。
在实施例中，图像编码器或图像解码器可以确认图像数据是否与第一帧对应以导出量化后的值或反量化后的值(S610)。
如果图像数据与第一帧对应，则初始量化表可以被选择为量化表(S620)。
另一方面，如果图像数据与第一帧不对应，则亮度残留的绝对平均值和色度残留的绝对平均值之间的差值可以被计算(S630)，并且候选量化表中的一个可以基于该差值而被选择为量化表(S640)。
在一个示例实施例中，参见图20，存在指示主量化参数MASTER_QP和色度量化参数QLEVELC(1)至QLEVELC(4)之间的关系的四个候选量化表。例如，量化表可以根据[表/代码4]来选择。
[表/代码4]
亮度残留的绝对平均值(AVE(ABS(RESY)))和色度残留的绝对平均值(AVE(ABS(RESC)))之间的差值(DIFF)可以被计算。如果差值(DIFF)大于第一阈值(TH1)，则其色度量化参数相对大的第四候选量化表可以被选择，并且色度量化参数(QLEVELC)可以被设置为第四色度量化参数(QLEVELC(4))。如果差值(DIFF)小于或等于第一阈值(TH1)并大于第二阈值(TH2)，则其色度量化参数比第四候选量化表的色度量化参数小的第三候选量化表可以被选择，并且色度量化参数(QLEVELC)可以被设置为第三色度量化参数(QLEVELC(3))。如果差值(DIFF)小于或等于第二阈值(TH2)并大于第三阈值(TH3)，则其色度量化参数比第三候选量化表的色度量化参数小的第二候选量化表可以被选择，并且色度量化参数(QLEVELC)可以被设置为第二色度量化参数(QLEVELC(2))。如果差值(DIFF)小于或等于第三阈值(TH3)，则其色度量化参数相对小的第一候选量化表可以被选择，并且色度量化参数(QLEVELC)可以被设置为第一色度量化参数(QLEVELC(1))。
量化参数可以从量化表导出，并且比特率可以被控制(S650)。此外，帧是否对应于最后一帧被确定(S660)，以便在每一帧中选择适合的量化表。
量化(或反量化)操作可以基于量化参数对亮度残留和色度残留进行量化(或反量化)。例如，量化操作可以基于量化参数利用残留属性来执行右移位操作，并且反量化操作可以基于量化参数利用残留属性来执行左移位操作。
虽然图19和图20的示例实施例描述了色度量化参数基于所选择的量化表来调整，但并不限于此。例如，亮度量化参数基于所选择的量化表来调整，或者亮度量化参数和色度量化参数都基于所选择的量化表来调整。
图21和图22是用于描述调整量化参数的方法的图。
参见图21和图22，位于像素组的边界处/与像素组的边界相邻的像素的量化参数可以被调整。在实施例中，在使用BP模式导出亮度预测值时，图像失真可能在像素组的边界处发生。为了防止这个问题，位于像素组的边界处的边界像素EP1和EP2的量化参数可以被减少。在实施例中，位于像素组的中心部分中的中心像素MP中的图像质量可能降低。然而，边界像素EP1和EP2中的图像失真和图像质量劣化可以基本上被防止。最终，总的图像质量可以被优化。
在实施例中，预测模式可以被确定以导出亮度预测值(S710)。例如，MMAP模式、BP模式和MPP模式中的一个或多个可以被选择为预测模式。
预测模式是否是BP模式被确定(S720)，并且当前像素是否是位于像素组的边界处的边界像素EP1或EP2被确定(S740)。
在预测模式是BP模式时，边界像素EP1/EP2的量化参数可以被调整(S750)。例如，边界像素EP1/EP2的调整后的量化参数可以通过从边界像素EP1/EP2的量化参数中减去偏移值来计算。例如，调整后的量化参数可以通过从主量化参数、亮度量化参数和色度量化参数中的至少一个中减去偏移值来计算。
在一个示例实施例中，只有在量化参数大于预定参考值时，量化参数的偏移值才可以被设置。图像质量劣化在量化参数相对小时可能是相对不显著的，并且可能不被识别。因此，只有在量化参数大于参考值的情况下，用于减少量化参数的偏移值才可以被设置。
在一个示例实施例中，偏移值可以随着亮度量化参数增加而增加。随着量化参数增加，图像质量劣化可以更加显著。因此，图像质量劣化可以通过随着量化参数增加而增加偏移值来降低。在示例实施例中，预定偏移值可以被应用于量化参数。
在一个示例实施例中，亮度量化参数可以针对边界像素EP1/EP2而调整，并且色度量化参数可以不被调整。一般来说，与色度相比，亮度更加可被识别，并且只有亮度量化参数被调整以降低图像处理的负载。
在一个示例实施例中，边界像素EP1的亮度量化参数和/或色度量化参数可以使用第一组偏移值来调整，并且边界像素EP2的亮度量化参数和/或色度量化参数可以使用与第一组偏移值不同的第二组偏移值来调整。
量化参数可以从(所选择的)量化表导出，并且比特率可以被控制(S760)。亮度残留和色度残留可以基于被减去的量化参数来量化(S770)。
实施例可以被应用于各种图像编码解码器(Codec)。
实施例可以被应用于具有图像编码器/解码器的电子设备。例如，实施例可以被应用于电视、个人计算机、笔记本电脑、蜂窝电话、智能电话、智能平板电脑等中的一个或多个。
前文是对示例实施例的说明，并且不应当被解释为对示例实施例的限制。尽管已描述了示例实施例，但是本领域技术人员将容易理解，可以对示例实施例进行多种修改，而本质上不偏离示例实施例的新颖教导和优点。旨在将所有这种修改包括在权利要求所限定的范围内。

Claims (20)

1.一种用于显示图像的方法，所述方法包括：
基于之前图像数据的亮度值导出亮度预测值；
通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算亮度残留；
基于所述之前图像数据的色度值导出色度预测值；
通过从所述当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算第一色度残留；
通过对所述亮度残留进行量化来导出量化后的亮度值；
通过对所述量化后的亮度值进行反量化来导出反量化后的亮度值；
选择多个候选系数中的一个作为修正因子；
通过从所述第一色度残留中减去调整值来计算第二色度残留，其中所述调整值等于所述反量化后的亮度值乘以所述修正因子；
通过对所述第二色度残留进行量化来导出量化后的色度值；
对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码以生成编码数据；
对所述编码数据进行解码以获取解码后的图像数据，所述解码后的图像数据包括解码后的亮度数据和解码后的色度数据；以及
根据所述解码后的图像数据控制显示设备以显示所述图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述候选系数大于或等于-1、小于或等于1并且等于m/2n，其中n和m表示整数，并且
其中所述修正因子在所述候选系数中确定，以使所述第一色度残留与所述调整值之差被最小化。
3.根据权利要求1所述的方法，包括：
将所述之前图像数据分割为与所述图像的子图像对应的之前子图像数据集；
将所述当前图像数据分割为与所述图像的所述子图像对应的当前子图像数据集；
使用所述之前子图像数据集和所述当前子图像数据集来确定量化后的子图像亮度值和量化后的子图像色度值；
基于所述之前子图像数据集的平均量化后的值来计算所述图像的所述子图像的压缩难度值；
使用所述压缩难度值和所述压缩难度值的平均值来计算压缩难度比；以及
基于所述压缩难度比来调整所述图像的所述子图像的比特率。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述压缩难度比被转换为m/2n，其中n和m表示整数。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述导出亮度预测值包括：
选择多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值，以使在与所述第一矢量值对应的亮度值和与参考位置对应的亮度值之间的第一相似性指数被最小化；
选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值，以使在与所述第二矢量值对应的亮度值和与所述参考位置对应的所述亮度值之间的第二相似性指数被最小化；以及
基于与所述第二矢量值对应的所述亮度值来计算所述亮度预测值。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述多个候选矢量值中的紧邻矢量值之间的间隔是大于1的整数。
7.根据权利要求5所述的方法，其中所述多个候选矢量值中的紧邻矢量值之间的间隔随着所述参考位置和所述多个候选矢量值之间的距离增加而增加。
8.根据权利要求5所述的方法，其中所述第一相似性指数和所述第二相似性指数中的至少一个使用包括在像素组中或与所述像素组相邻的像素的一个或多个像素值和位于所述参考位置中的像素的一个或多个像素值之间的绝对差之和来计算。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述导出亮度预测值包括：
计算彼此相邻的像素的亮度值的中间值；
选择与所述中间值对应的多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值，以使所述第一矢量值的中间值和与参考位置对应的亮度值之间的相似性指数被最小化，所述多个候选矢量值中的紧邻矢量值之间的间隔是大于1的整数；
选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值，以使在与所述第二矢量值对应的亮度值和与所述参考位置对应的所述亮度值之间的第二相似性指数被最小化；以及
基于与所述第二矢量值对应的所述亮度值来计算所述亮度预测值。
10.根据权利要求1所述的方法，其中与位于像素组的边界处的第一像素关联的第一亮度预测值和第一色度预测值基于与第二像素关联的第二亮度预测值和第二色度预测值来调整，所述第二像素与所述第一像素相邻且在所述像素组外部。
11.根据权利要求1所述的方法，其中所述导出量化后的色度值包括：
基于亮度残留的绝对平均值和色度残留的绝对平均值之间的差值来选择多个候选量化表中的一个作为所选择的量化表；
从所选择的量化表导出色度量化参数；以及
基于所述色度量化参数对所述第二色度残留进行量化。
12.根据权利要求1所述的方法，其中所述导出量化后的亮度值包括：
基于亮度残留的绝对平均值和色度残留的绝对平均值之间的差值来选择多个候选量化表中的一个作为所选择的量化表；
从所选择的量化表导出亮度量化参数；
从所述亮度量化参数中减去偏移值，以在像素位于像素组的边界处时生成调整后的亮度量化参数；以及
基于所述调整后的亮度量化参数对所述像素的所述亮度残留进行量化。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述偏移值随着所述亮度量化参数增加而增加。
14.一种用于显示图像的方法，所述方法包括：
基于之前图像数据的亮度值导出第一像素的亮度预测值，其中所述第一像素位于像素组的边界处；
通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算所述第一像素的亮度残留；
基于所述之前图像数据的色度值导出所述第一像素的色度预测值；
通过从所述当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算所述第一像素的色度残留；
从量化表导出量化参数；
从所述量化参数中减去偏移值以生成调整后的量化参数；
基于所述调整后的量化参数对所述第一像素的所述亮度残留和所述色度残留进行量化，以导出量化后的亮度值和量化后的色度值；
对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码以生成编码数据；
对所述编码数据进行解码以获取解码后的图像数据；以及
根据所述解码后的图像数据控制显示设备以显示所述图像。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述偏移值随着所述量化参数增加而增加。
16.根据权利要求14所述的方法，其中所述量化表基于亮度残留的绝对平均值和色度残留的绝对平均值之间的差值在多个候选量化表中确定。
17.一种用于显示图像的方法，所述方法包括：
选择多个候选矢量值中的一个作为第一矢量值，以使在与所述第一矢量值对应的像素值和与参考位置对应的像素值之间的第一相似性指数被最小化，其中所述多个候选矢量值中的紧邻矢量值之间的间隔是大于1的整数；
选择与所述第一矢量值相邻的相邻矢量值和所述第一矢量值中的一个作为第二矢量值，以使在与所述第二矢量值对应的像素值和与所述参考位置对应的所述像素值之间的第二相似性指数被最小化；
基于与所述第二矢量值对应的所述像素值来计算亮度预测值和色度预测值；
通过从当前图像数据的亮度值中减去所述亮度预测值来计算亮度残留；
通过从所述当前图像数据的色度值中减去所述色度预测值来计算色度残留；
对所述亮度残留和所述色度残留进行量化，以导出量化后的亮度值和量化后的色度值；
对所述量化后的亮度值和所述量化后的色度值进行编码以生成编码数据；
对所述编码数据进行解码以获取解码后的图像数据；以及
根据所述解码后的图像数据控制显示设备以显示所述图像。
18.根据权利要求17所述的方法，其中所述第一相似性指数和所述第二相似性指数中的至少一个使用包括在像素组中或与所述像素组相邻的像素的一个或多个像素值和位于所述参考位置中的像素的一个或多个像素值之间的绝对差之和来计算。
19.根据权利要求17所述的方法，其中与位于像素组的边界处的第一像素关联的第一亮度预测值和第一色度预测值基于与第二像素关联的第二亮度预测值和第二色度预测值来调整，所述第二像素与所述第一像素相邻且在所述像素组外部。
20.一种用于显示图像的方法，所述方法包括：
通过对比特流进行解码来导出量化后的亮度值和量化后的色度值；
通过对所述量化后的亮度值进行反量化来导出反量化后的亮度值；
基于之前图像数据的亮度值导出亮度预测值；
通过将所述反量化后的亮度值和所述亮度预测值相加来产生解码后的亮度值；
通过对所述量化后的色度值进行反量化来导出反量化后的色度值；
基于所述之前图像数据的色度值导出色度预测值；
通过将所述反量化后的色度值和所述色度预测值相加来产生解码后的第一色度值；
选择多个候选系数中的一个作为修正因子；
通过将所述解码后的第一色度值和附加值相加来产生解码后的第二色度值，所述附加值等于所述反量化后的亮度值乘以所述修正因子；以及
根据所述解码后的第一色度值和所述解码后的第二色度值中的至少一个来控制显示设备以显示所述图像。
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