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CN108366242B - 按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法 - Google Patents

按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法 Download PDF

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CN108366242B
CN108366242B CN201810184812.4A CN201810184812A CN108366242B CN 108366242 B CN108366242 B CN 108366242B CN 201810184812 A CN201810184812 A CN 201810184812A CN 108366242 B CN108366242 B CN 108366242B
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周海平
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University of Shaoxing
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Abstract

本发明涉及一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其中包括根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别；预先设定多个编码模式和各个编码模式下的编码子模式；为视频内容的各个类别匹配编码子模式；为各个编码子模式匹配色度失真权重因子；根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失真权重因子进行编码。本发明所采用的编码方式更有助于基于RDCost的编码模式选择机制很好地选择出最优的编码模式，有效地提高了整体编码效率。

Description

按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法
技术领域
本发明涉及视频压缩技术领域，具体是指一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法。
背景技术
近年来，随着人类社会进入人工智能、大数据、虚拟现实、增强现实、混合现实、云计算、移动计算、云-移动计算、4G/5G通讯的时代，超高清(4K)和特超高清(8K)图像分辨率的传统视频、监控视频、娱乐媒体、社交媒体、医学图像、消费者拍摄的图像/视频、各种新形态的数据等多媒体数据量与日剧增，已成为互联网大数据的主要数据形式。
随着多媒体大数据的广泛应用，如何对多媒体数据进行超高压缩比和极高质量的数据压缩技术成为必不可少的技术。多媒体大数据的广泛应用也产生了各种新类型的数据集。
YUV色彩格式也称YCbCr色彩格式，是视频数据集的一种常见的格式，一般由一个亮度(luma)分量及两个色度(chroma)分量共三个分量组成。YUV色彩格式又可根据是否对色度分量进行下采样再细分成若干种子格式：1个像素由1个Y分量、1个U分量、1个V分量组成的YUV4:4:4像素色彩格式；左右相邻的2个像素由2个Y分量、1个U分量、1个V分量组成的YUV4:2:2像素色彩格式；左右上下相邻按2x2空间位置排列的4个像素由4个Y分量、1个U分量、1个V分量组成的YUV4:2:0像素色彩格式。一个分量一般用1个8～16比特的数字来表示。YUV4:2:2像素色彩格式和YUV4:2:0像素色彩格式都是对YUV4:4:4像素色彩格式施行色度分量的下采样得到。一个像素分量也称为一个像素样值(pixel sample)或简单地称为一个样值(sample)。
为适应各种新类型的数据集中一帧图像内各部分不同的图像内容与性质，最新国际视频压缩标准HEVC和我国第二代数字音视频编码技术标准AVS2中，对一帧图像进行编码时，把一帧图像划分成若干块MxM像素的子图像，称为“编码单元(Coding Unit简称CU)”，以CU为基本编码单位，对子图像一块一块进行编码。常用的M的大小是8，16，32，64。因此，对一个视频图像序列进行编码就是对各个编码单元依次进行编码。一帧图像内各CU的大小可以是不同的，有的是8x8，有的是64x64，等等。为了使不同大小的CU能够无缝拼接起来，一帧图像总是先划分成大小完全相同具有NxN像素的“最大编码单元(Largest Coding Unit简称LCU)”，然后每个LCU再进一步划分成多个大小不一定相同的CU。例如，一帧图像先划分成大小完全相同的64x64像素的LCU(N＝64)。其中某个LCU由3个32x32像素的CU和4个16x16像素的CU构成。而另一个LCU由2个32x32像素的CU、3个16x16像素的CU和20个8x8像素的CU构成。对一帧图像进行编码，就是依次对一个一个CU进行编码。
各种新类型的数据集的图像区域具有不同的性质，需要用不同的模式编码(比如帧内模式、帧间模式、帧内块复制(Intra Block Copy,IBC)、Palette模式、串匹配(预测)模式)。HEVC和AVS2中都采用基于率失真值(Rate Distortion cost,RDCost)的编码模式选择机制，对于不同的图像区域自适应选择最佳编码模式。设mi表示不同编码模式，S(m)表示编码模式的集合，m*表示当前CU选中的最佳模式，D(mi)与R(mi)分别表示对当前CU用模式mi编码获得的失真与比特数。基于RDCost的编码模式选择机制就是遍历S(m)中所有mi，对当前CU用编码模式mi进行编码，获得RDcost值，从中选择最小者作为m*。RDcost值的计算方式和基于RDCost的编码模式选择机制的一个例如下：
其中，λ表示失真与比特数的权重因子；D(mi)一般采用像素的三个分量绝对值差的和(sum of absolute difference,SAD)或者差的平方和(sum of squared error,SSE)的计算方式；RDcost值等于D(mi)+λ*R(mi)。
设当前编码CU的宽和高分别为w和h，Lx,y和PLx,y分别表示当前编码CU中的x，y坐标的像素的亮度分量和亮度分量的预测值，Cx,y＝(Ux,y,Vx,y)和PCx,y＝(PUx,y,PVx,y)分别表示当前编码CU中的x，y坐标的像素的两个色度分量和两个色度分量的预测值。设α表示色度失真权重因子，一种D(mi)计算方式的例子是：
其中，亮度分量的预测值PLx,y和两个色度分量的预测值PUx,y，PVx,y通常随编码模式mi而变，即不同的编码模式可能有不同的预测值。
为了进一步提高编码效率，不同编码模式mi可能有多种子模式mi1、mi2…min。比如，帧间模式有2N×2N和N×N划分的skip/direct子模式、不划分子模式(2N×2N)、水平划分子模式(2N×N)、垂直划分子模式(N×2N)、不规则划分子模式(2N×nU、2N×nD、nL×2N、nR×2N)和四等分划分子模式(N×N)的帧间预测子模式.
在现有数据压缩技术中，对于不同的编码模式，失真计算方式采用同样的色度失真权重因子来计算失真，即公式(2)中对于不同的mi，α是常数，不随编码模式mi而变化。
对于各种新型应用中遇到的很多新类型的数据，不同图像区域具有不同的性质，利用不同的模式编码后存在不同程度的失真。这些失真会对后续编码单元的模式选择产生不同程度的影响，对不同模式乃至子模式的亮度分量与色度分量采用常数色度失真权重因子会导致基于RDCost模式选择机制不能很好地选择出最佳模式，从而导致压缩效率不高。
发明内容
本发明提供了一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其目的在于克服现有技术中的缺陷，所采用的编码方式更有助于基于RDCost的编码模式选择机制很好地选择出最优的编码模式，有效地提高了整体编码效率。
为了实现上述目的，本发明具有如下构成：
该按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，包括如下步骤：
根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别；
预先设定多个编码模式和各个编码模式下的编码子模式；
为视频内容的各个类别匹配编码子模式；
为各个编码子模式匹配色度失真权重因子；
根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失真权重因子进行编码。
可选地，ci表示视频内容的各个类别,1≤i≤n,n≥2；αcimjk表示与类别ci，编码模式mj,1≤j≤J，模式mj的子模式mjk,1≤k≤Kj相对应的色度失真权重因子；
所述根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别，包括如下步骤：
当所述编码单元的特征满足预定的第i个条件，当前编码单元归为类别ci。。
可选地，视频中的数据包括如下一种数据或其组合：
一维数据；二维数据；多维数据；图形；分维图形；图像；图像的序列；视频；三维场景；持续变化的三维场景的序列；虚拟现实的场景；持续变化的虚拟现实的场景的序列；像素形式的图像；图像的变换域数据；
二维或二维以上字节的集合；二维或二维以上比特的集合；像素的集合；三分量像素Y，U，V的集合；三分量像素Y，Cb，Cr的集合；三分量像素Y，Cg，Co的集合；
色度分量为如下一种：
U、V两个分量；
或者 第一色度差、第二色度差两个分量；
或者 第一色度、第二色度两个分量；
或者 色度差蓝、色度差红两个分量；
或者 色度差绿、色度差橙两个分量；
数据为图像、图像的序列、视频时，所述视频内容包括编码块或解码块，所述编码块或解码块包括以下至少一种：一组图像、预定数目的若干幅图像、一幅图像、一帧图像、一场图像、图像的子图像、条带、宏块、最大编码单元、编码树单元、编码单元、的子区域、预测单元、变换单元。
可选地，所述视频内容的特征包括如下一种或其组合：
编码块的纹理；
或 编码块的像素值；
或 编码块的不同像素值总数目；
或 编码块的直方图分布；
或 像素值或分量值的频率；
或 编码块的预测方向；
或 编码块或像素值的参考(引用)频率；
或 编码块或像素值的重要程度；
或 与编码块具有相同图像坐标位置的邻近图像编码块的编码模式
或 与编码块具有邻近图像坐标位置的邻近图像编码块的编码模式
或 编码块的特征的平均值；
或 编码块的特征的最大值；
或 编码块的特征的最小值；
或 编码块的特征的总和；
或 编码块的特征的差值；
或 编码块的特征的均方差；
或 编码块的特征所占总体的比例；
或 编码块像素值组成的二维矩阵的特征值或特征向量；
或 满足一种或一组预定条件的编码块的数目；
或 当前编码图像与邻近帧图像的特征的差值；
或 当前编码图像与前一帧图像的特征的差值；
或 当前编码图像与邻近帧图像的特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码图像与前一帧图像的特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与前一帧图像的相同位置编码树单元特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码树单元与邻近位置编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与左边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与右边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与左上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与右上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码块的最大特征值与最小特征值之差；
或 当前编码块的特征值为预定值的数目的比例；
或 当前编码块的特征值为最大n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为最小n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为数目最多n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为数目最少n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例。
可选地，所述预定的条件是下列条件之一或其组合：
视频内容的特征取值大于一个预定值；
或者 视频内容的特征取值小于一个预定值；
或者 视频内容的特征取值等于一个预定值；
或者 视频内容的特征取值在两个预定值的范围之间。
可选地，所述编码模式包括下列编码模式之一或其组合：
帧内编码模式；
或 帧间编码模式；
或 IBC模式；
或 Palette模式；
或 串匹配(预测)模式；
所述编码子模式包括下列编码子模式之一或其组合：
帧内编码子模式；
或 帧间编码子模式；
或 IBC子模式；
或 Palette子模式；
或 串匹配(预测)子模式；
所述帧间编码子模式包括下列编码子模式之一或其组合：
Skip子模式；
或 Direct子模式；
或 不划分子模式；
或 划分子模式；
或 F_Skip_Temporal模式；
或 其他F_Skip子模式。
可选地，根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失真权重因子进行编码，包括：
对于所有编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应不同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应不同的色度失真权重因子，对于其它的编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应相同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式，每个编码模式的子模式划分为若干组，同一组的各子模式都具有相同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式，同一编码模式的所有子模式都具有相同的色度失真权重因子。
可选地，根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失真权重因子进行编码，包括：
遍历除了一个预定编码模式ms之外的所有的编码模式mj,1≤j≤J且j≠s；
且所述编码模式mj及其所有编码子模式的色度失真权重因子都为αmj；
所述预定编码模式ms的子模式划分为三组，所述子模式的色度失真权重因子是：
如当前编码块归为类别ci，则如果所述子模式为第一组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcims1；
如果所述子模式为第二组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcims2；
如果所述子模式为第三组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcims3。
可选地，所述编码模式包括帧内模式、帧间模式和串预测模式；
所述帧间模式的编码子模式分为三组：第一组包括F_Skip_Temporal子模式，第二组包括其它F_Skip子模式，第三组包括其它帧间子模式；
对视频内容的分类的方式包括：
计算当前编码图像与前一帧图像的差值为零的编码单元的数目，记为zeroSAD8x8；
根据zeroSAD8x8将编码图像分为完全匹配图像、基本匹配图像、场景切换图像三类；
根据当前编码最大编码单元和相邻可用最大编码单元(左边、右边或上边最大编码单元)与前一帧相同位置最大编码单元和相邻可用最大编码单元分别是否完全相同，将当前编码最大编码单元分为局部静止最大编码单元和局部运动最大编码单元；
将视频内容分成以下类别：
第一类别：当前编码图像为完全匹配图像且当前编码最大编码单元分为局部静止最大编码单元；
第二类别：当前编码图像为基本匹配图像且当前编码最大编码单元分为局部静止最大编码单元；
第三类别：当前编码图像为场景切换图像且当前编码最大编码单元分为局部静止最大编码单元；
第四类别：当前编码图像为完全匹配图像且当前编码最大编码单元分为局部运动最大编码单元；
第五类别：其它情况的最大编码单元。
所述对应关系包括：
帧内预测模式的色度失真权重因子与视频内容无关，设置为αm1；
串预测模式的色度失真权重因子与视频内容无关，设置为αm2；
帧间编码模式m3的各子模式m3k的色度失真权重因子根据视频内容按照如下方式设置：
如果当前编码块归为类别ci，则所述第一组子模式的色度失真权重因子为αcim31；
所述第二组子模式的色度失真权重因子都为αcim32；所述第三组子模式的色度失真权重因子都为αcim33。
可选地，所述根据zeroSAD8x8将编码图像分为完全匹配图像、基本匹配图像、场景切换图像三类的方式是：
如果所述zeroSAD8x8的取值≥阈值1，则所述编码图像为完全匹配图像；
否则，如果所述zeroSAD8x8的取值≥阈值2，则所述编码图像为基本匹配图像；
否则所述编码图像为场景切换图像。
采用了该发明中的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，根据视频内容特性，采用自适应地调整色度失真权重因子的失真计算方式进行编码的数据压缩方法和装置。在本方法和装置中，根据视频内容特性，对不同模式及其子模式采用不同的色度失真权重因子。这样，所采用的编码方式更有助于基于RDCost的编码模式选择机制很好地选择出最优的编码模式，有效地提高了整体编码效率。
附图说明
图1为本发明的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法的流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
本发明的编码方法的最基本的特有技术特征是一种基于RDCost的编码模式选择机制的失真计算方法，根据各编码块自身的视频内容特性，自适应地对不同模式及其子模式采用不同的色度失真权重因子αmi，即公式(2)中的α不是常数，而是由视频内容特性的类别ci,1≤i≤n和编码模式mj,1≤j≤J(或其子模式mjk,1≤j≤J,1≤k≤Kj)确定的可变数αcimj(或αcimjk)。
如图1所示，根据本发明的一个方面，提供了一种对包含色度分量的视频数据集进行数据压缩的编码方法，包括如下步骤：
对视频内容的分类：根据视频内容的不同特征，将视频内容分成不同的类别；
视频内容的类别、编码模式或其子模式、色度失真权重因子之间的对应关系：对编码中的视频内容，在计算一种编码模式或者一种编码模式的子模式的RDCost的失真时，采用与所述视频内容所属的类别相对应并且与所述编码模式或编码模式的子模式相对应的的色度失真权重因子。
优选地，设c1、c2……cn(n≥2表示视频内容的n个类别；设αcimjk表示与类别ci(1≤i≤n)，模式mj(1≤j≤J)，模式mj(1≤j≤J)的子模式mjk(1≤k≤Kj，其中Kj≥1，当Kj＝1时，仅有一个子模式即模式mj等同于其子模式mj1)相对应的色度失真权重因子，
对于类别c1，
模式m1的子模式m11、子模式m12、……子模式mlk、……的色度失真权重因子分别为αc1m11、αc1m12、……αc1m1k、……；
模式m2的子模式m21、子模式m22、……子模式m2k、……的色度失真权重因子分别为αc1m21、αc1m22、……αc1m2k、……；
以此类推，模式mJ的子模式mJ1、子模式mJ2、……子模式mJk、……的色度失真权重因子为αc1mJ1、αc1mJ2、……αc1mJk、……；
对于类别c2，
模式m1的子模式m11、子模式m12、……子模式m1k、……的色度失真权重因子为αc2m11、αc2m12、……αc2m1k、……；
模式m2的子模式m21、子模式m22、……子模式m2k、……的色度失真权重因子为αc2m21、αc2m22、……αc2m2k、……；
以此类推，模式mJ的子模式mJ1、子模式mJ2、……子模式mJk、……的色度失真权重因子为αc2mJ1、αc2mJ2、……αc2mJk、……；
以此类推，
对于类别cn，
模式m1的子模式m11、子模式m12、……子模式m1k、……的色度失真权重因子为αcnm11、αcnm12、……αcnm1k、……；
模式m2的子模式m21、子模式m22、……子模式m2k、……的色度失真权重因子为αcnm21、αcnm22、……αcnm2k、……；
以此类推，模式mJ的子模式mJ1、子模式mJ2、……子模式mJk、……的色度失真权重因子为αcnmJ1、αcnmJ2、……αcnmJk、……；
其中，αc1m11、αc1m12、……αc1m1k、……、αc1m21、αc1m22、……αc1m2k、……、αc1mJ1、αc1mJ2、……αc1mJk、……、αcnm11、αcnm12、……αcnm1k、……、αcnm21、αcnm22、……αcnm2k、……、αcnmJ1、αcnmJ2、……αcnmJk、……至少有两个或两个以上不相等。
本发明适用于对数据进行有损压缩的编码和解码。本发明适用于含色度分量的图像或视频数据的编码。
本发明中，数据压缩所涉及的数据包括下列类型的数据之一或其组合：
一维数据；二维数据；多维数据；图形；分维图形；图像；图像的序列；视频；三维场景；持续变化的三维场景的序列；虚拟现实的场景；持续变化的虚拟现实的场景的序列；像素形式的图像；图像的变换域数据；
二维或二维以上字节的集合；二维或二维以上比特的集合；像素的集合；三分量像素(Y，U，V)的集合；三分量像素(Y，Cb，Cr)的集合；三分量像素(Y，Cg，Co)的集合。
本发明中，在数据是图像、图像的序列、视频等的情形，编码块或解码块是图像的一个编码区域或一个解码区域，包括以下至少一种：一组图像、预定数目的若干幅图像、一幅图像、一帧图像、一场图像、图像的子图像、条带、宏块、最大编码单元LCU、编码树单元CTU、编码单元CU、CU的子区域、预测单元PU、变换单元TU。
在该实施例中，所述色度分量是下列情形之一：
U、V两个分量；
或者 色度差1、色度差2两个分量；
或者 色度1、色度2两个分量；
或者 色度差蓝、色度差红两个分量；
或者 色度差绿、色度差橙两个分量。
在该实施例中，所述视频内容的不同特征包括下列情形之一或其组合：
编码块的纹理；
或 编码块的像素值；
或 编码块的不同像素值总数目；
或 编码块的直方图分布；
或 像素值或分量值的频率；
或 编码块的预测方向；
或 编码块或像素值的参考(引用)频率；
或 编码块或像素值的重要程度；
或 与编码块具有相同图像坐标位置的邻近图像编码块的编码模式
或 与编码块具有邻近图像坐标位置的邻近图像编码块的编码模式
或 编码块的特征的平均值；
或 编码块的特征的最大值；
或 编码块的特征的最小值；
或 编码块的特征的总和；
或 编码块的特征的差值；
或 编码块的特征的均方差；
或 编码块的特征所占总体的比例；
或 编码块像素值组成的二维矩阵的特征值或特征向量；
或 满足一种或一组预定条件的编码块的数目。
在该实施例中，所述视频内容的不同特征包括下列情形之一或其组合：
当前编码图像与邻近帧图像的特征的差值；
或 当前编码图像与前一帧图像的特征的差值；
或 当前编码图像与邻近帧图像的特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码图像与前一帧图像的特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码CTU与前一帧图像的相同位置CTU特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码CTU与邻近位置CTU特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码CTU与左边CTU特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码CTU与右边CTU特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码CTU与上边CTU特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码CTU与左上边CTU特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码CTU与右上边CTU特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码块的最大特征值与最小特征值之差；
或 当前编码块的特征值为预定值的数目的比例；
或 当前编码块的特征值为最大n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为最小n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为数目最多n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为数目最少n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例。
在该实施例中，根据视频内容的不同特征，将视频内容分成不同的类别的方式如下：
如果所述视频内容的特征满足预定的条件1，则当前CU归为类别1；
如果所述视频内容的特征满足预定的条件2，则当前CU归为类别2；
以此类推，
如果所述视频内容的特征满足预定的条件n(n≥2)，则当前CU归为类别n。
在该实施例中，所述预定的条件是下列情形之一或其组合：
视频内容的特征取值大于一个预定值
或者 视频内容的特征取值小于一个预定值
或者 视频内容的特征取值等于一个预定值
或者 视频内容的特征取值在两个预定值的范围之间。
在该实施例中，所述编码模式包括下列编码模式之一或其组合：
帧内编码模式；
或 帧间编码模式；
或 IBC模式；
或 Palette模式；
或 串匹配(预测)模式。
在该实施例中，所述子模式包括下列子模式之一或其组合：
帧内编码子模式；
或 帧间编码子模式；
或 IBC子模式；
或 Palette子模式；
或 串匹配(预测)子模式。
在该实施例中，所述帧间编码子模式包括下列子模式之一或其组合：
Skip子模式；
或 Direct子模式；
或 不划分子模式；
或 划分子模式；
或 F_Skip_Temporal模式；
或 其他F_Skip子模式。
在一个实施例中，所述对应关系是下列情形之一或其合理的组合：
对于所有编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应不同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应不同的色度失真权重因子，对于其它的编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应相同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式，每个编码模式的子模式划分为若干组，同一组的各子模式都具有相同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式，同一编码模式的所有子模式都具有相同的色度失真权重因子。
在该实施例中，所述对应关系具有下列形式：
如果当前编码块归为类别1(c1),则遍历所有的编码模式mj(1≤j≤J)
且遍历所述编码模式mj的所有子模式mjk(1≤k≤Kj)
且色度失真权重因子为αc1mjk
如果当前编码块归为类别2(c2)，则遍历所有的编码模式mj(1≤j≤J)
且遍历所述编码模式mj的所有子模式mjk(1≤k≤Kj)
且色度失真权重因子为αc2mjk
以此类推，
如果当前编码块归为类别n(cn)，则遍历所有的编码模式mj(1≤j≤J)
且遍历所述编码模式mj的所有子模式mjk(1≤k≤Kj)
且色度失真权重因子为αcnmjk
在另一实施例中，所述对应关系具有下列形式：
遍历除了一个预定编码模式ms之外的所有的编码模式mj(1≤j≤J且j≠s)
所述编码模式及其所有子模式的色度失真权重因子都为αmj
所述预定编码模式ms及其子模式的色度失真权重因子是：
如果当前编码单元归为类别1(c1)，则遍历所述预定编码模式的所有子模式msk(1≤k≤Ks)
且色度失真权重因子为αc1msk
如果当前编码单元归为类别2(c2)，则遍历所述预定编码模式的所有子模式msk(1≤k≤Ks)
且色度失真权重因子设置为αc2msk
以此类推，
如果当前编码单元归为类别n(cn)，则遍历所述预定编码模式的所有子模式msk(1≤k≤Ks)
且色度失真权重因子设置为αcnmsk
在另一实施例中，所述对应关系具有下列形式：
遍历除了一个预定编码模式ms之外的所有的编码模式mj(1≤j≤J且j≠s)
且所述编码模式及其所有子模式的色度失真权重因子都为αmj
所述预定编码模式ms的子模式划分为三组，所述子模式的色度失真权重因子是：
如当前编码块归为类别1(c1)，则如果所述子模式为第一组的子模式，则色度失真权重因子设置为αc1ms1
如果所述子模式为第二组的子模式，则色度失真权重因子设置为αc1ms2
如果所述子模式为第三组的子模式，则色度失真权重因子设置为αc1ms3
如果当前编码块归为类别2(c2)，则进一步判断：
如果所述子模式为第一组的子模式，则色度失真权重因子设置为αc2ms1
如果所述子模式为第二组的子模式，则色度失真权重因子设置为αc2ms2
如果所述子模式为第三组的子模式，则色度失真权重因子设置为αc2ms3
以此类推，
如果当前编码块归为类别n(cn)，则进一步判断：
如果所述子模式为第一组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcnms1
如果所述子模式为第二组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcnms2
如果所述子模式为第三组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcnms3
在再一实施例中，所述对应关系具有下列形式：
遍历除了一个预定编码模式ms之外的所有的编码模式mj(1≤j≤J且j≠s)
所述编码模式及其所有子模式的色度失真权重因子都为αmj
所述预定编码模式ms及其子模式的色度失真权重因子是：
如果当前编码块归为类别1(c1)，则所述预定编码模式的所有子模式的色度失真权重因子为αc1ms
如果当前编码块归为类别2(c2)，则所述预定编码模式的所有子模式的色度失真权重因子为αc2ms
以此类推，
如果当前编码块归为类别n(cn)，则所述预定编码模式的所有子模式的色度失真权重因子为αcnms
在本发明又一实施例中，所述编码模式包括帧内模式、帧间模式和串预测模式；
所述帧间模式的子模式分为三组：第一组包括F_Skip_Temporal子模式，第二组包括其它F_Skip子模式，第三组包括其它帧间子模式；
所述对视频内容的分类的方式包括：
计算当前编码图像与前一帧图像的差值为零的CU的数目，记为zeroSAD8x8；
根据zeroSAD8x8将编码图像分为完全匹配图像、基本匹配图像、场景切换图像三类；
根据当前编码LCU和相邻可用LCU(左边、右边或上边LCU)与前一帧相同位置LCU和相邻可用LCU分别是否完全相同，将当前编码LCU分为局部静止LCU和局部运动LCU；
将视频内容分成以下类别：
类别1：当前编码图像为完全匹配图像且当前编码LCU分为局部静止LCU；
类别2：当前编码图像为基本匹配图像且当前编码LCU分为局部静止LCU；
类别3：当前编码图像为场景切换图像且当前编码LCU分为局部静止LCU；
类别4：当前编码图像为完全匹配图像且当前编码LCU分为局部运动LCU；
类别5：其它情况的LCU
所述对应关系包括：
帧内预测模式的色度失真权重因子与视频内容无关，设置为αm1，
串预测模式的色度失真权重因子与视频内容无关，设置为αm2
帧间编码模式m3的各子模式m3k的色度失真权重因子根据视频内容按照如下方式设置：
如果当前编码块归为类别1(c1)，则所述第一组子模式的色度失真权重因子为αc1m31；
所述第二组子模式的色度失真权重因子都为αc1m32；所述第三组子模式的色度失真权重因子都为αc1m33；
如果当前编码块归为类别2(c2)，则所述第一组子模式的色度失真权重因子为αc2m31；
所述第二组子模式的色度失真权重因子都为αc2m32；所述第三组子模式的色度失真权重因子都为αc2m33；
如果当前编码块归为类别3(c3)，则所述第一组子模式的色度失真权重因子为αc3m31；
所述第二组子模式的色度失真权重因子都为αc3m32；所述第三组子模式的色度失真权重因子都为αc3m33；
如果当前编码块归为类别4(c4)，则所述第一组子模式的色度失真权重因子为αc4m31；
所述第二组子模式的色度失真权重因子都为αc4m32；所述第三组子模式的色度失真权重因子都为αc4m33；
如果当前编码块归为类别5(c5)，则所述第一组子模式的色度失真权重因子为αc5m31；
所述第二组子模式的色度失真权重因子都为αc5m32；所述第三组子模式的色度失真权重因子都为αc5m33。
对应于该又一实施例，所述根据zeroSAD8x8将编码图像分为完全匹配图像、基本匹配图像、场景切换图像三类的方式是：
如果所述zeroSAD8x8的取值≥阈值1，则所述编码图像为完全匹配图像；
否则，如果所述zeroSAD8x8的取值≥阈值2，则所述编码图像为基本匹配图像；
否则所述编码图像为场景切换图像。
对应于该又一实施例，所述阈值和色度失真权重因子分别是下列类型的数据之一：
小数或百分比或整数。
进一步地，所述阈值优选是一个小数。且阈值1的一个例为0.99；阈值2的一个例为0.5。但本发明不以此为限。
与现有技术相比，采用了该发明中的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，根据视频内容特性，采用自适应地调整色度失真权重因子的失真计算方式进行编码的数据压缩方法和装置。在本方法和装置中，根据视频内容特性，对不同模式及其子模式采用不同的色度失真权重因子。这样，所采用的编码方式更有助于基于RDCost的编码模式选择机制很好地选择出最优的编码模式，有效地提高了整体编码效率。
在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。

Claims (8)

1.一种按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：
根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别；
预先设定多个编码模式和各个编码模式下的编码子模式；
为视频内容的各个类别匹配编码子模式；
为各个编码子模式匹配色度失真权重因子，其中，对不同编码模式及其编码子模式采用不同的色度失真权重因子；
根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失真权重因子进行编码；
ci表示视频内容的各个类别,1≤i≤n,n≥2；αcimjk表示与类别ci，编码模式mj,1≤j≤J，模式mj的子模式mjk,1≤k≤Kj相对应的色度失真权重因子；
所述根据视频内容的特征和预设分类条件将视频内容划分为多个类别，包括如下步骤：
当编码单元的特征满足预定的第i个条件，当前编码单元归为类别ci；
根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失真权重因子进行编码，包括：
遍历除了一个预定编码模式ms之外的所有的编码模式mj,1≤j≤J且j≠s；
且所述编码模式mj及其所有编码子模式的色度失真权重因子都为αmj；
所述预定编码模式ms的子模式划分为三组，所述子模式的色度失真权重因子是：
如当前编码块归为类别ci，则如果所述子模式为第一组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcims1；
如果所述子模式为第二组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcims2；
如果所述子模式为第三组的子模式，则色度失真权重因子设置为αcims3。
2.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，视频中的数据包括如下一种数据：
一维数据；多维数据；图形；图像；图像的序列；视频；三维场景；持续变化的三维场景的序列；虚拟现实的场景；持续变化的虚拟现实的场景的序列；像素形式的图像；图像的变换域数据；
二维或二维以上字节的集合；二维或二维以上比特的集合；像素的集合；
数据为图像、视频时，所述视频内容包括编码块或解码块。
3.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，所述视频内容的特征包括如下一种：
编码块的像素值；
或 编码块的预测方向；
或 编码块或像素值的参考频率；
或 编码块的特征的平均值；
或 编码块的特征的最大值；
或 编码块的特征的最小值；
或 编码块的特征的总和；
或 编码块的特征的差值；
或 编码块的特征的均方差；
或 编码块像素值组成的二维矩阵的特征值或特征向量；
或 满足一种或一组预定条件的编码块的数目；
或 当前编码图像与邻近帧图像的特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码图像与前一帧图像的特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与前一帧图像的相同位置编码树单元特征差值为预定值的CU的数目；
或 当前编码树单元与邻近位置编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与左边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与右边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与左上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码树单元与右上边编码树单元特征差值为预定值的编码单元的数目；
或 当前编码块的最大特征值与最小特征值之差；
或 当前编码块的特征值为预定值的数目的比例；
或 当前编码块的特征值为最大n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为最小n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为数目最多n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例；
或 当前编码块的特征值为数目最少n个特征值的数目或所述数目占总数目的比例。
4.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，所述预定的条件是下列条件之一或其组合：
视频内容的特征取值大于一个预定值；
或者 视频内容的特征取值小于一个预定值；
或者 视频内容的特征取值等于一个预定值；
或者 视频内容的特征取值在两个预定值的范围之间。
5.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，所述编码模式包括下列编码模式之一或其组合：
帧内编码模式；
或 帧间编码模式；
所述编码子模式包括下列编码子模式之一或其组合：
帧内编码子模式；
或 帧间编码子模式；
所述帧间编码子模式包括下列编码子模式之一或其组合：
Skip子模式；
或 Direct子模式；
或 不划分子模式；
或 划分子模式。
6.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，根据视频内容的类别，分别采用匹配的编码子模式和匹配的色度失真权重因子进行编码，包括：
对于所有编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应不同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应不同的色度失真权重因子，对于其它的编码模式或编码模式的子模式，不同类别的视频内容都对应相同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式，每个编码模式的子模式划分为若干组，同一组的各子模式都具有相同的色度失真权重因子；
或 对于预定的一部分编码模式，同一编码模式的所有子模式都具有相同的色度失真权重因子。
7.根据权利要求1所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，所述编码模式包括帧内模式、帧间模式和串预测模式；
所述帧间模式的编码子模式分为三组：第一组子模式包括F_Skip_Temporal子模式，第二组子模式包括其它F_Skip子模式，第三组子模式包括其它帧间子模式；
对视频内容的分类的方式包括：
计算当前编码图像与前一帧图像的差值为零的编码单元的数目，记为zeroSAD8x8；
根据zeroSAD8x8将编码图像分为完全匹配图像、基本匹配图像、场景切换图像三类；
根据当前编码最大编码单元和相邻可用最大编码单元与前一帧相同位置最大编码单元和相邻可用最大编码单元分别是否完全相同，将当前编码最大编码单元分为局部静止最大编码单元和局部运动最大编码单元；
将视频内容分成以下类别：
第一类别：当前编码图像为完全匹配图像且当前编码最大编码单元分为局部静止最大编码单元；
第二类别：当前编码图像为基本匹配图像且当前编码最大编码单元分为局部静止最大编码单元；
第三类别：当前编码图像为场景切换图像且当前编码最大编码单元分为局部静止最大编码单元；
第四类别：当前编码图像为完全匹配图像且当前编码最大编码单元分为局部运动最大编码单元；
第五类别：其它情况的最大编码单元；
预测模式与色度失真权重因子的对应关系包括：
帧内预测模式的色度失真权重因子与视频内容无关，设置为αm1；
串预测模式的色度失真权重因子与视频内容无关，设置为αm2；
帧间编码模式m3的各子模式m3k的色度失真权重因子根据视频内容按照如下方式设置：
如果当前编码块归为类别ci，则所述第一组子模式的色度失真权重因子为αcim31；
所述第二组子模式的色度失真权重因子都为αcim32；所述第三组子模式的色度失真权重因子都为αcim33。
8.根据权利要求7所述的按视频内容自适应调整色度失真权重因子的视频压缩方法，其特征在于，所述根据zeroSAD8x8将编码图像分为完全匹配图像、基本匹配图像、场景切换图像三类的方式是：
如果所述zeroSAD8x8的取值≥阈值1，则所述编码图像为完全匹配图像；
否则，如果所述zeroSAD8x8的取值≥阈值2，则所述编码图像为基本匹配图像；
否则所述编码图像为场景切换图像。
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