視頻編碼裝置、視頻解碼裝置、視頻系統(tǒng)、視頻編碼方法、視頻解碼方法以及程序的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及視頻編碼裝置、視頻解碼裝置、視頻系統(tǒng)、視頻編碼方法、視頻解碼方 法以及程序。
【背景技術】
[0002] 非專利文獻1~4描述了通過對已編碼的圖像進行濾波從而在視頻壓縮編碼中改 善圖像質量的技術。
[0003] 特別地，非專利文獻1和2描述了視頻壓縮編碼標準。這些標準能夠應用濾波以減 少由于壓縮編碼導致的在區(qū)塊邊界處產生的質量劣化。
[0004] 另一方面，非專利文獻3和4描述了以每幀為基礎自適應地更新對編碼劣化進行修 復的濾波器的技術。
[0005] 特別地，非專利文獻3描述了針對整個畫面計算一種類型的濾波器，以便對于整個 畫面來說，原始圖像的平方誤差最小。另一方面，非專利文獻4描述了考慮到最佳的濾波器 設計的局域性，以每幀為基礎來設計多個濾波器。
[0006] 現(xiàn)有技術文獻
[0007] 非專利文獻
[0008] 非專利文獻1:IS0/IECMPEG和ITU-TVCEG的聯(lián)合視頻工作組（JVT)的"IS0/IEC 14496-10高級視頻編碼文本"，2004年7月。
[0009] 非專利文獻2: "高效視頻編碼（HEVC)文本規(guī)范草案10"，JCT-VC第12次會議， JCTVC-L1003v34,2013年1 月。
[0010] 非專利文獻3:T·Chujoh、G.Yasuda、N.Wada和T·Yamagake，"基于區(qū)塊的自適應環(huán) 路濾波器"，ITU-TQ.6/SG16，VCEG-AI18,2008年。
[0011] 非專利文獻4:M.Karczewicz、P.Chen、R.Joshi、X.Wang、W.Chien、R.Panchal"高通 公司的視頻編碼技術提案"JCTVC-A121，2010年4月。
【發(fā)明內容】
[0012] 發(fā)明要解決的技術問題
[0013] 非專利文獻1和非專利文獻2中的濾波僅可以應用于發(fā)生在區(qū)塊邊界處的品質劣 化。因此，限制了濾波帶來的圖像品質改善。
[0014] 另一方面，非專利文獻3中的濾波可自適應地應用于整個畫面。但是，通過非專利 文獻3中的濾波，如上所述針對整個畫面僅可計算一種類型的濾波器。
[0015] 此處，當整個畫面包括邊緣和被邊緣區(qū)分開的平坦區(qū)域時，當將畫面看做一個整 體時，構成平坦區(qū)域的像素的數(shù)量會大于構成邊緣的像素的數(shù)量。因此，就非專利文獻3中 計算的、針對整個畫面的一種類型的濾波器而言，與邊緣相比，平坦區(qū)域將占主導。因此，當 邊緣失去其尖銳度時會變得非常明顯，并且盡管邊緣是重要的圖案，但是就非專利文獻3中 的濾波器而言，會存在不能維持邊緣分量的情況，這阻止了通過濾波得到圖像品質的充分 改善。
[0016]而且，對于非專利文獻4中的濾波，如上所述，考慮到最佳濾波器設計的局域性，因 此以每幀為基礎來設計了多個濾波器。具體地，對于解碼圖像的像素值而言，首先針對每個 預先確定的小區(qū)域來計算基于像素值梯度的特征量，并且通過閾值處理來對小區(qū)域進行分 類，該閾值處理使用預先確定的閾值。接著，針對已分類的每一組像素，設計最佳的濾波器。 這能夠分別地設計針對邊緣的濾波器和針對平坦區(qū)域的濾波器。
[0017]但是，基于像素值梯度的特征量依賴于圖像的圖案。因此，在上述使用了預先確定 的閾值的閾值處理情況下，會存在在濾波器設計中無法最佳地實施小區(qū)域分類的情況，因 此阻止了通過濾波獲得圖像品質的充分改善。
[0018] 本發(fā)明鑒于上述問題而提出，并且目的在于通過濾波來改善圖像品質，從而提高 編碼性能。
[0019] 解決問題的手段
[0020] 本發(fā)明提出了以下事項以解決上述問題。
[0021] (1)本發(fā)明提出一種視頻編碼裝置(例如，相當于圖1中的視頻編碼裝置AA)，其允 許在編碼循環(huán)中進行自適應濾波并且允許以像素為單位或以多個像素構成的小區(qū)域為單 位的濾波器設計，其包括:像素值特征量計算模塊(例如，相當于圖2中的像素值梯度特征量 計算單元51)，其以像素為單位或以小區(qū)域為單位求出解碼圖像(例如，相當于圖1中的濾波 前本地解碼圖像h)的像素值的特征量(例如，相當于下述的像素值梯度）；閾值處理和分類 模塊(例如，相當于圖2中的閾值處理和分類單元53)，其將像素值特征量計算模塊求出的特 征量與閾值進行比較，并且基于比較的結果對各個像素或各個小區(qū)域進行分類；以及動態(tài) 閾值確定模塊(例如，相當于圖2中的動態(tài)閾值確定單元52)，其基于像素值特征量計算模塊 求出的特征量來確定所述閾值。
[0022] 根據(jù)本發(fā)明，在對像素或小區(qū)域進行分類時使用的閾值是基于以像素為單位或以 小區(qū)域為單位求出的特征量來確定的。因此，可以在考慮到圖像圖案的情況下動態(tài)地確定 閾值，這能夠在濾波器設計中最佳地實施像素或小區(qū)域的分類。相應地，通過濾波所得到的 圖像品質改善可以提尚編碼性能。
[0023] (2)本發(fā)明提出一種視頻編碼裝置，根據(jù)該裝置，在（1)的視頻編碼裝置中，動態(tài)閾 值確定模炔基于像素值特征量計算模塊求出的特征量的分布(例如，相當于下述的直方圖） 來確定閾值。
[0024] 根據(jù)本發(fā)明，在(1)的視頻編碼裝置中，可以基于特征量的分布來確定閾值。
[0025] (3)本發(fā)明提出一種視頻編碼裝置，根據(jù)該裝置，在（1)或（2)的視頻編碼裝置中， 動態(tài)閾值確定模塊包括:特征方柱檢測模塊，其求出由像素值特征量計算模塊求出的特征 量的直方圖，并且從求出的直方圖的方柱中檢測出那些頻率所集中的方柱；以及閾值確定 模塊，其求出由特征方柱檢測模塊檢測出的方柱中的彼此相鄰的兩個方柱的頻率，并且將 兩個求出的頻率之間的值確定為針對這兩個方柱的閾值。
[0026] 根據(jù)本發(fā)明，在（1)或(2)的視頻編碼裝置中，求出特征量的直方圖，從求出的直方 圖的方柱中檢測出那些頻率所集中的方柱，并且將檢測出的方柱中的彼此相鄰的兩個方柱 的頻率之間的值確定為針對這兩個方柱的閾值。因此，所述閾值可以使用特征量的直方圖 來確定。
[0027] (4)本發(fā)明提出一種視頻編碼裝置，根據(jù)該裝置，在(3)的視頻編碼裝置中，特征方 柱檢測模塊使用針對直方圖方柱中彼此相鄰的方柱的頻率的一階微分(例如，相當于下述 的一階微分評估值D1(IO)和二階微分(例如，相當于下述的二階微分評估值D2(k))，檢測出 那些頻率所集中的方柱。
[0028] 根據(jù)本發(fā)明，在(3)的視頻編碼裝置中，使用針對彼此相鄰方柱的頻率的一階微分 和二階微分來檢測那些頻率所集中的方柱。因此，通過針對頻率的一階微分和二階微分可 以檢測出彼此相鄰的方柱的頻率的變化，這能夠適宜地檢測出那些頻率所集中的方柱。 [0029] (5)本發(fā)明提出一種視頻編碼裝置，根據(jù)該裝置，在(3)或(4)的視頻編碼裝置中， 特征方柱檢測模塊將由特征方柱檢測模塊檢測出的方柱中的彼此相鄰的兩個方柱的頻率 的平均值或者由特征方柱檢測模塊檢測出的方柱中的彼此相鄰的兩個方柱的頻率的加權 平均值，確定為針對這兩個方柱的閾值。
[0030] 根據(jù)本發(fā)明，在(3)或(4)的視頻編碼裝置中，將頻率所集中的兩個相鄰方柱的頻 率的平均值或者頻率所集中的兩個相鄰方柱的頻率的加權平均值確定為針對這兩個方柱 的閾值。因此，使用閾值，可以適宜地對分別屬于這兩個方柱的像素或小區(qū)域進行分類，這 能夠得到與上述效果相似的效果。
[0031] (6)本發(fā)明提出一種視頻編碼裝置，根據(jù)該裝置，在（1)到(5)中任一項的視頻編碼 裝置中，像素值特征量計算模塊求出像素值梯度，將其作為特征量。
[0032]根據(jù)本發(fā)明，在（1)到（5)中任一項的視頻編碼裝置中，可以使用像素值梯度作為 特征量來動態(tài)地確定閾值。
[0033] (7)本發(fā)明提出一種視頻編碼裝置，根據(jù)該裝置，在(6)的視頻編碼裝置中，像素值 特征量計算模塊使用索貝爾濾波器或拉普拉斯濾波器求出像素值梯度。
[0034]根據(jù)本發(fā)明，在(6)的視頻編碼裝置中，可以使用索貝爾濾波器或拉普拉斯濾波器 來求出像素值梯度。
[0035] (8)本發(fā)明提出一種視頻解碼裝置(例如，相當于圖3中的視頻解碼裝置BB)，其允 許在解碼循環(huán)中進行自適應濾波并且允許以像素為單位或以多個像素構成的小區(qū)域為單 位的濾波器應用，其包括:像素值特征量計算模塊，其以像素為單位或以小區(qū)域為單位求出 解碼圖像(例如，相當于圖3中的濾波前解碼圖像F)的像素值的特征量(例如，相當于下述的 像素值梯度）；閾值處理和分類模塊，其將像素值特征量計算模塊求出的特征量與閾值進行 比較，并且基于比較的結果對各個像素或各個小區(qū)域進行分類；以及動態(tài)閾值確定模塊，其 基于像素值特征量計算模塊求出的特征量來確定閾值。
[0036] 根據(jù)本發(fā)明，在對像素或小區(qū)域進行分類時使用的閾值是基于以像素為單位或以 小區(qū)域為單位求出的特征量來確定的。因此，可以在考慮到圖像圖案的情況下動態(tài)地確定 閾值，這能夠在濾波器設計中最佳地實施像素或小區(qū)域的分類。相應地，通過濾波所得到的 圖像品質改善可以提尚編碼性能。
[0037] (9)本發(fā)明提出一種視頻解碼裝置，根據(jù)該裝置，在(8)的視頻解碼裝置中，動態(tài)閾 值確定模炔基于像素值特征量計算模塊求出的特征量的分布(例如，相當于下述的直方圖） 來確定閾值。
[0038] 根據(jù)本發(fā)明，在(8)的視頻解碼裝置中，可以基于特征量的分布來確定閾值。
[0039] (10)本發(fā)明提出一種視頻解碼裝置，根據(jù)該裝置，在(8)或(9)的視頻解碼裝置中， 動態(tài)閾值確定模塊包括:特征方柱檢測模塊，其求出由像素值特征量計算模塊求出的特征 量的直方圖，并且從求出的直方圖的方柱中檢測出那些頻率所集中的方柱；以及閾值確定 模塊，其求出由特征方柱檢測模塊檢測出的方柱中的彼此相鄰的兩個方柱的頻率，并且將 兩個求出的頻率之間的值確定為針對這兩個方柱的閾值。
[0040] 根據(jù)本發(fā)明，在