基于仿射预测模式的帧间预测的方法及相关装置专利检索-帧图形技术专利检索查询-专利查询网

基于仿射预测模式的 帧间预测的方法及相关装置

阅读：243发布：2020-05-08

专利汇可以提供基于仿射预测模式的帧间预测的方法及相关装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本申请实施例涉及基于仿射预测模式的帧间预测的方法以及相关装置，该方法包括：获取待处理图像块的多个控制点的GBi索引号；根据多个控制点的GBi索引号，确定待处理图像块的参考帧对应的权重值；根据该权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。实施本申请的技术方案有利于提高图像块的运动信息的预测准确性，提高编解码性能。，下面是基于仿射预测模式的帧间预测的方法及相关装置专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于仿射预测模式的帧间预测的方法，其特征在于，包括：
获取待处理图像块的多个控制点的GBi索引号(theGeneralizationBi－prediction weightindex)；
根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；
根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的参考帧对应的权重值，包括：
根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号；
将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号均相同的情况下，将所述相同的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号中存在不相同的GBi索引号的情况下，将预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号中存在相同的GBi索引号的情况下，将所述多个控制点的GBi索引号中数量最多的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号互不相同的情况下，将预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号中的至少一个对应的权重值等于预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与预设值不同的情况下，将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值的平均值等于预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与所述预设值不同，且所述多个权重值的平均值不等于所述预设值的情况下，将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：
在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与预设值不同，且所述多个权重值中存在至少两个权重值的平均值等于所述预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
12.根据权利要求3－11任一项所述的方法，其特征在于，所述预设值为1/2。
13.根据权利要求1－12任一项所述的方法，其特征在于，所述待处理图像包括多个子块，所述方法还包括：
根据所述多个控制点的运动矢量，获得所述待处理图像块中每个子块的运动矢量；
相应的，所述根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值，包括：
根据所述待处理图像块中每个子块的至少两个运动矢量和所述至少两个运动矢量分别对应的至少两个参考帧，获得所述每个子块的至少两个运动补偿块；
根据所述至少两个参考帧分别对应的权重值对所述至少两个运动补偿块的像素值进行加权，以获得所述每个子块的预测值。
14.一种基于仿射预测模式的帧间预测方法，其特征在于，包括：
将预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，其中，所述待处理图像块的多个控制点的运动矢量分别根据多个已处理图像块的运动矢量获得；
将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；
根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述待处理图像包括多个子块，所述方法还包括：
根据所述多个控制点的运动矢量，获得所述待处理图像块中每个子块的运动矢量；
相应的，所述根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值，包括：
根据所述待处理图像块中每个子块的至少两个运动矢量和所述至少两个运动矢量分别对应的至少两个参考帧，获得所述每个子块的至少两个运动补偿块；
根据所述至少两个参考帧分别对应的权重值对所述至少两个运动补偿块的像素值进行加权，以获得所述每个子块的预测值。
16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值为1/2。
17.根据权利要求14－16任一项所述的方法，其特征在于，所述预设的GBi索引号为0。
18.一种装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待处理图像块的多个控制点的GBi索引号(theGeneralization Bi－predictionweightindex)；
权重确定模块，用于根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；
预测模块，用于根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号；
将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号均相同的情况下，将所述相同的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号中存在不相同的GBi索引号的情况下，将预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
22.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号中存在相同的GBi索引号的情况下，将所述多个控制点的GBi索引号中数量最多的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
23.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号互不相同的情况下，将预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
24.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号中的至少一个对应的权重值等于预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
25.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与预设值不同的情况下，将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
26.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值的平均值等于预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
27.根据权利要求25或26所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与所述预设值不同，且所述多个权重值的平均值不等于所述预设值的情况下，将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
28.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述权重确定模块具体用于：
在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与预设值不同，且所述多个权重值中存在至少两个权重值的平均值等于所述预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。
29.根据权利要求20－28任一项所述的装置，其特征在于，所述预设值为1/2。
30.根据权利要求18－29任一项所述的装置，其特征在于，所述待处理图像包括多个子块：
所述预测模块还用于：根据所述多个控制点的运动矢量，获得所述待处理图像块中每个子块的运动矢量；
所述预测模块具体用于：根据所述待处理图像块中每个子块的至少两个运动矢量和所述至少两个运动矢量分别对应的至少两个参考帧，获得所述每个子块的至少两个运动补偿块；根据所述至少两个参考帧分别对应的权重值对所述至少两个运动补偿块的像素值进行加权，以获得所述每个子块的预测值。
31.一种装置，其特征在于，包括：
权重确定模块，用于将预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，其中，所述待处理图像块的多个控制点的运动矢量分别根据多个已处理图像块的运动矢量获得；将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；
预测模块，用于根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。
32.根据权利要求31所述的装置，其特征在于，所述待处理图像包括多个子块：
所述预测模块还用于：根据所述多个控制点的运动矢量，获得所述待处理图像块中每个子块的运动矢量；
所述预测模块具体用于：根据所述待处理图像块中每个子块的至少两个运动矢量和所述至少两个运动矢量分别对应的至少两个参考帧，获得所述每个子块的至少两个运动补偿块；根据所述至少两个参考帧分别对应的权重值对所述至少两个运动补偿块的像素值进行加权，以获得所述每个子块的预测值。
33.根据权利要求31或32所述的装置，其特征在于，所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值为1/2。
34.根据权利要求31－33任一项所述的装置，其特征在于，所述预设的GBi索引号为0。
35.一种视频编解码设备，其特征在于，所述设备包括：相互耦合的非易失性存储器和处理器，所述处理器调用存储在所述存储器中的程序代码以执行如权利要求1－13任一项所述的方法。
36.一种视频编解码设备，其特征在于，所述设备包括：相互耦合的非易失性存储器和处理器，所述处理器调用存储在所述存储器中的程序代码以执行如权利要求14－17任一项所述的方法。

说明书全文

基于仿射预测模式的帧间预测的方法及相关装置

技术领域

[0001] 本发明涉及视频编解码领域，尤其涉及帧间预测的方法和装置。

背景技术

[0002] 视频编码(视频编码和解码)广泛用于数字视频应用，例如广播数字电视、互联网和移动网络上的视频传播、视频聊天和视频会议等实时会话应用、DVD和蓝光光盘、视频内容采集和编辑系统以及可携式摄像机的安全应用。

[0003] 随着1990年H.261标准中基于块的混合型视频编码方式的发展，新的视频编码技术和工具得到发展并为新的视频编码标准形成基础。其它视频编码标准包括MPEG-1视频、MPEG-2视频、ITU-T H.262/MPEG-2、ITU-T H.263、ITU-T H.264/MPEG-4第10部分高级视频编码(Advanced Video Coding，AVC)、ITU-T H.265/高效视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)…以及此类标准的扩展，例如可扩展性和/或3D(three-dimensional)扩展。随着视频创建和使用变得越来越广泛，视频流量成为通信网络和数据存储的最大负担。因此大多数视频编码标准的目标之一是相较之前的标准，在不牺牲图片质量的前提下减少比特率。即使最新的高效视频编码(High Efficiency video coding，HEVC)可以在不牺牲图片质量的前提下比AVC大约多压缩视频一倍，仍然亟需新技术相对HEVC进一步压缩视频。

发明内容

[0004] 本发明实施例提供一种视频图像的帧间预测方法、装置及相应的编码器和解码器，一定程度上提高图像块的运动信息的预测准确性，提高编解码性能。

[0005] 第一方面，本发明实施例提供了一种基于仿射预测模式的帧间预测的方法，该包括：

[0006] 获取待处理图像块(或称当前块)的多个控制点的GBi索引号(the Generalization Bi-prediction weight index)；根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的参考帧(例如为某一方向参考帧)对应的权重值；根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。

[0007] 其中，所述多个控制点的GBi索引号来源于不同的已处理图像块，所述多个控制点的GBi索引号用于在广义双向预测(Generalized Bi-prediction)中确定所述已处理图像块的参考帧的权重值(即GBi索引号与权重值之间具有对应关系)；所述已处理图像块的参考帧对应的权重值表示所述已处理图像块的参考帧的像素值在所述广义双向预测中所占的权重。

[0008] 需要说明的是，在可能的应用场景中，本发明中所涉及的“GBi索引号”还可能被命名为其他的名称，例如权重值索引、索引信息、GBi索引信息、GBi权重值索引，等等，示例性地，还可能被称为“平均加权双向预测(Bi-prediction with weighted averaging(BWA))索引号”，本发明对此并不做限定。

[0009] 可以看到，在当前待处理块的控制点对应的GBi索引号不同的情况下，通过实施本发明实施例上述方案，能够快速确定当前待处理块的参考帧的权重值，从而基于所述权重值进行加权预测，从而保证双向预测的编码过程的正常进行，提高编码效率和准确度。

[0010] 基于第一方面，在具体的实施例中，所述待处理图像包括多个子块，所述多个控制点的运动矢量是分别由不同的相邻已处理块的运动矢量确定的(例如基于仿射预测模式的帧间预测过程采用的是构造的控制点运动矢量预测方法)；所述方法还包括：根据所述多个控制点的运动矢量，获得所述待处理图像块中每个子块的运动矢量；

[0011] 相应的，所述根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值，包括：根据所述待处理图像块中每个子块的至少两个运动矢量和所述至少两个运动矢量分别对应的至少两个参考帧，获得所述每个子块的至少两个运动补偿块(运动补偿块又可称为参考块或预测块)；根据所述至少两个参考帧分别对应的权重值对所述至少两个运动补偿块的像素值进行加权，以获得所述每个子块的预测值。

[0012] 可以看到，在帧间预测过程中，若当前块采用仿射运动模型，帧间预测过程采用构造的控制点运动矢量预测方法，那么可根据控制点的相邻已解码块的GBi索引号确定当前块的参考帧对应权重值，从而可基于参考帧对应权重值进行加权预测，进而获得当前块的每个子块的预测值，保证了编码/解码过程的顺利进行，提高了编码效率和预测准确性。

[0013] 基于第一方面，在一些具体的实施例中，根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的参考帧对应的权重值,包括：根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号；将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0014] 其中，所述待处理图像块的GBi索引号用于在广义双向预测中确定所述待处理图像块的的参考帧的权重值(即GBi索引号与权重值之间具有对应关系)；所述待处理图像块的参考帧对应的权重值表示所述待处理图像块的参考帧的像素值在所述广义双向预测中所占的权重；在一具体的实现中，采用基于仿射运动模型的融合模式(Affine Merge mode)对所述待处理图像块进行预测中，所构建的控制点运动矢量融合候选列表中的运动信息中可包含所述待处理图像块的GBi索引号。

[0015] 可以看到，在当前待处理块的控制点对应的GBi索引号不同的情况下，通过实施本发明实施例上述方案，能够快速确定各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号，从而保证双向预测的编码过程的正常进行，而当前块的GBi索引号又可以继续用于后续图像块的编码/解码过程，提高了编码效率和预测准确性。

[0016] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：在所述多个控制点的GBi索引号均相同的情况下，将所述相同的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0017] 相应的，由所述相同的GBi索引号对应的权重值作为在GBi方法中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0018] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：在所述多个控制点的GBi索引号中存在不相同的GBi索引号的情况下，将预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0019] 相应的，可将预设值作为在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0020] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：

[0021] 在所述多个控制点的GBi索引号中存在相同的GBi索引号的情况下，将所述多个控制点的GBi索引号中数量最多的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0022] 相应的，可将数量最多的相同的GBi索引号作为在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0023] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：

[0024] 在所述多个控制点的GBi索引号互不相同的情况下，将预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0025] 相应的，可将预设值作为在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0026] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：

[0027] 在所述多个控制点的GBi索引号中的至少一个对应的权重值等于预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0028] 相应的，可将所述预设值作为在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0029] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：

[0030] 在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与预设值不同的情况下，将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0031] 相应的，可将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值作为在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0032] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：

[0033] 在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值的平均值等于预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0034] 相应的，可将所述预设值作为在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0035] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：

[0036] 在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与所述预设值不同，且所述多个权重值的平均值不等于所述预设值的情况下，将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0037] 相应的，可将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值作为在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0038] 基于第一方面，在一种可行的实施方案中，所述根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，包括：

[0039] 在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与预设值不同，且所述多个权重值中存在至少两个权重值的平均值等于所述预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0040] 相应的，可将所述预设值作为在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0041] 上述各种可行的实施方案中，所述预设值例如可以是1/2，所述预设值对应的GBi索引号例如可以是0。

[0042] 第二方面，本发明实施例提供了一种基于仿射预测模式的帧间预测方法，该方法包括：将预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，其中，所述待处理图像块的多个控制点的运动矢量分别根据多个已处理图像块的运动矢量获得(例如基于仿射预测模式的帧间预测过程采用的是构造的控制点运动矢量预测方法)；将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。

[0043] 其中，GBi索引号与权重值之间具有对应关系；所述已处理图像块的参考帧对应的权重值表示所述已处理图像块的参考帧的像素值在所述广义双向预测中所占的权重；

[0044] 可以看到，在本方案中，当所述多个控制点的运动矢量是分别根据不同的已处理图像块的运动矢量而得到时，无论在当前待处理块的各控制点对应的已处理图像块的GBi索引号是否相同，直接采用预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值，从而基于所述权重值进行加权预测。所以实施本发明实施例，能够快速确定当前处理图像块的GBi索引号和待处理块的参考帧的权重值，从而基于所述权重值进行加权预测，从而保证双向预测的编码过程的正常进行，提高编码效率和准确度。

[0045] 基于第二方面，在具体的实施例中，所述待处理图像包括多个子块，所述方法还包括：根据所述多个控制点的运动矢量，获得所述待处理图像块中每个子块的运动矢量；

[0046] 相应的，所述根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值，包括：根据所述待处理图像块中每个子块的至少两个运动矢量和所述至少两个运动矢量分别对应的至少两个参考帧，获得所述每个子块的至少两个运动补偿块；根据所述至少两个参考帧分别对应的权重值对所述至少两个运动补偿块的像素值进行加权，以获得所述每个子块的预测值。

[0047] 可以看到，在帧间预测过程中，若当前块采用仿射运动模型，帧间预测过程采用构造的控制点运动矢量预测方法，那么直接采用预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值，从而基于所述权重值进行加权预测，进而获得当前块的每个子块的预测值，保证了编码/解码过程的顺利进行，提高了编码效率和预测准确性。

[0048] 在本方案中，所述预设的GBi索引号例如为0，当前待处理图像块的GBi索引号对应的权重值例如等于1/2，后续根据权重值进行加权预测(双向预测)的加权方式为平均加权。

[0049] 第三方面，本发明实施例提供了一种装置，所述装置包括：获取模块，用于获取待处理图像块的多个控制点的GBi索引号(the Generalization Bi－prediction weight index)；权重确定模块，用于根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；预测模块，用于根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。

[0050] 该装置的各功能模块具体可用于实现第一方面所描述的方法。

[0051] 第四方面，本发明实施例提供了又一种装置，该装置包括：权重确定模块，用于将预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，其中，所述待处理图像块的多个控制点的运动矢量分别根据多个已处理图像块的运动矢量获得；将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；预测模块，用于根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。

[0052] 该装置的各功能模块具体可用于实现第二方面所描述的方法。

[0053] 第五方面，本发明实施例提供一种视频编解码设备，所述设备包括：相互耦合的非易失性存储器和处理器，所述处理器调用存储在所述存储器中的程序代码以执行如第一方面所述的方法。

[0054] 第六方面，本发明实施例提供一种视频编解码设备，所述设备包括：相互耦合的非易失性存储器和处理器，所述处理器调用存储在所述存储器中的程序代码以执行如第二方面所述的方法。

[0055] 第七方面，本发明实施例提供了一种用于解码视频的设备，该设备包括：

[0056] 存储器，用于存储码流形式的视频数据；

[0057] 解码器，获取待处理图像块的多个控制点的GBi索引号；根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。

[0058] 第八方面，本发明实施例提供了一种用于解码视频的设备，该设备包括：

[0059] 存储器，用于存储码流形式的视频数据；

[0060] 解码器，用于将预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，其中，所述待处理图像块的多个控制点的运动矢量分别根据多个已处理图像块的运动矢量获得；将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。

[0061] 第九方面，本发明实施例提供了一种用于编码视频的设备，该设备包括：

[0062] 存储器，用于存储码流形式的视频数据；

[0063] 编码器，用于从多个已处理图像块中，获取待处理图像块的多个控制点的GBi索引号；所述待处理图像块采用仿射预测模式；根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号，所述待处理图像块的GBi索引号用于确定所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0064] 第十方面，本发明实施例提供了一种用于编码视频的设备，该设备包括：

[0065] 存储器，用于存储码流形式的视频数据；

[0066] 编码器，用于将预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，其中，所述待处理图像块的多个控制点的运动矢量分别根据多个已处理图像块的运动矢量获得；相应的，所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0067] 第十一方面，本发明实施例提供了计算机可读存储介质，其上储存有指令，所述指令执行时，使得一个或多个处理器编码视频数据。所述指令使得所述一个或多个处理器执行根据第一方面任何可能实施例的方法。

[0068] 第十二方面，本发明实施例提供了计算机可读存储介质，其上储存有指令，所述指令执行时，使得一个或多个处理器编码视频数据。所述指令使得所述一个或多个处理器执行根据第二方面任何可能实施例的方法。

[0069] 第十三方面，本发明实施例提供了包括程序代码的计算机程序，所述程序代码在计算机上运行时执行根据第一方面任何可能实施例的方法。

[0070] 第十四方面，本发明实施例提供了包括程序代码的计算机程序，所述程序代码在计算机上运行时执行根据第二方面任何可能实施例的方法。

[0071] 可以看到，在当前待处理块的各个控制点的运动矢量来源于已处理块(邻近已编/解码块)的情况下，各个已处理块的GBi索引号可能不同，通过实施本发明实施例上述方案，能够快速确定当前待处理块的GBi索引号，从而保证双向预测的编码过程的正常进行，提高编码效率和准确度。附图说明

[0072] 为了更清楚地说明本发明实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本发明实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。

[0073] 图1A是用于实现本发明实施例的视频编码及解码系统10实例的框图；

[0074] 图1B是用于实现本发明实施例的视频译码系统40实例的框图；

[0075] 图2是用于实现本发明实施例的编码器20实例结构的框图；

[0076] 图3是用于实现本发明实施例的解码器30实例结构的框图；

[0077] 图4是用于实现本发明实施例的视频译码设备400实例的框图；

[0078] 图5是用于实现本发明实施例的另一种编码装置或解码装置实例的框图；

[0079] 图6是用于表示当前块空域和时域候选运动信息的示例性示意图；

[0080] 图7是用于表示仿射模型运动信息获取的示例性示意图；

[0081] 图8A是对构造的控制点运动矢量预测方法的示例性示意图；

[0082] 图8B是对构造的控制点运动矢量预测方法的示例性流程图；

[0083] 图9是ATMVP技术的示例性示意图；

[0084] 图10是PLANAR(帧间平面模式)技术的示例性示意图；

[0085] 图11A是一种帧间预测方法的示例性流程图；

[0086] 图11B是又一种帧间预测方法的示例性流程图；

[0087] 图12是一种控制点运动信息的示例性示意图；

[0088] 图13是用于实现本发明实施例的设备1000实例的框图；

[0089] 图14是用于实现本发明实施例的设备2000实例的框图。

具体实施方式

[0090] 下面结合本发明实施例中的附图对本发明实施例进行描述。以下描述中，参考形成本公开一部分并以说明之方式示出本发明实施例的具体方面或可使用本发明实施例的具体方面的附图。应理解，本发明实施例可在其它方面中使用，并可包括附图中未描绘的结构或逻辑变化。因此，以下详细描述不应以限制性的意义来理解，且本发明的范围由所附权利要求书界定。例如，应理解，结合所描述方法的揭示内容可以同样适用于用于执行所述方法的对应设备或系统，且反之亦然。例如，如果描述一个或多个具体方法步骤，则对应的设备可以包含如功能单元等一个或多个单元，来执行所描述的一个或多个方法步骤(例如，一个单元执行一个或多个步骤，或多个单元，其中每个都执行多个步骤中的一个或多个)，即使附图中未明确描述或说明这种一个或多个单元。另一方面，例如，如果基于如功能单元等一个或多个单元描述具体装置，则对应的方法可以包含一个步骤来执行一个或多个单元的功能性(例如，一个步骤执行一个或多个单元的功能性，或多个步骤，其中每个执行多个单元中一个或多个单元的功能性)，即使附图中未明确描述或说明这种一个或多个步骤。进一步，应理解的是，除非另外明确提出，本文中所描述的各示例性实施例和/或方面的特征可以相互组合。

[0091] 本发明实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

[0092] 本发明实施例所涉及的技术方案不仅可能应用于现有的视频编码标准中(如H.264、HEVC等标准)，还可能应用于未来的视频编码标准中(如H.266标准)。本发明的实施方式部分使用的术语仅用于对本发明的具体实施例进行解释，而非旨在限定本发明。下面先对本发明实施例可能涉及的一些概念进行简单介绍。

[0093] 视频编码通常是指处理形成视频或视频序列的图片序列。在视频编码领域，术语“图片(picture)”、“帧(frame)”或“图像(image)”可以用作同义词。本文中使用的视频编码表示视频编码或视频解码。视频编码在源侧执行，通常包括处理(例如，通过压缩)原始视频图片以减少表示该视频图片所需的数据量，从而更高效地存储和/或传输。视频解码在目的地侧执行，通常包括相对于编码器作逆处理，以重构视频图片。实施例涉及的视频图片“编码”应理解为涉及视频序列的“编码”或“解码”。编码部分和解码部分的组合也称为编解码(编码和解码)。

[0094] 视频序列包括一系列图像(picture)，图像被进一步划分为切片(slice)，切片再被划分为块(block)。视频编码以块为单位进行编码处理，在一些新的视频编码标准中，块的概念被进一步扩展。比如，在H.264标准中有宏块(macroblock，MB)，宏块可进一步划分成多个可用于预测编码的预测块(partition)。在高性能视频编码(high efficiency video coding，HEVC)标准中，采用编码单元(coding unit，CU)，预测单元(prediction unit，PU)和变换单元(transform unit，TU)等基本概念，从功能上划分了多种块单元，并采用全新的基于树结构进行描述。比如CU可以按照四叉树进行划分为更小的CU，而更小的CU还可以继续划分，从而形成一种四叉树结构，CU是对编码图像进行划分和编码的基本单元。对于PU和TU也有类似的树结构，PU可以对应预测块，是预测编码的基本单元。对CU按照划分模式进一步划分成多个PU。TU可以对应变换块，是对预测残差进行变换的基本单元。然而，无论CU，PU还是TU，本质上都属于块(或称图像块)的概念。

[0095] 例如在HEVC中，通过使用表示为编码树的四叉树结构将CTU拆分为多个CU。在CU层级处作出是否使用图片间(时间)或图片内(空间)预测对图片区域进行编码的决策。每个CU可以根据PU拆分类型进一步拆分为一个、两个或四个PU。一个PU内应用相同的预测过程，并在PU基础上将相关信息传输到解码器。在通过基于PU拆分类型应用预测过程获取残差块之后，可以根据类似于用于CU的编码树的其它四叉树结构将CU分割成变换单元(transform unit，TU)。在视频压缩技术最新的发展中，使用四叉树和二叉树(Quad-tree and binary tree，QTBT)分割帧来分割编码块。在QTBT块结构中，CU可以为正方形或矩形形状。

[0096] 本文中，为了便于描述和理解，可将当前编码图像中待处理的图像块(简称待处理图像块)称为当前块，例如在编码中，待处理图像块指当前正在编码的块；在解码中，待处理图像块指当前正在解码的块。将参考图像中用于对当前块进行预测的已解码的图像块称为参考块，即参考块是为当前块提供参考信号的块，其中，参考信号表示图像块内的像素值。可将参考图像中为当前块提供预测信号的块为预测块，其中，预测信号表示预测块内的像素值或者采样值或者采样信号。例如，在遍历多个参考块以后，找到了最佳参考块，此最佳参考块将为当前块提供预测，此块可称为预测块。

[0097] 无损视频编码情况下，可以重构原始视频图片，即经重构视频图片具有与原始视频图片相同的质量(假设存储或传输期间没有传输损耗或其它数据丢失)。在有损视频编码情况下，通过例如量化执行进一步压缩，来减少表示视频图片所需的数据量，而解码器侧无法完全重构视频图片，即经重构视频图片的质量相比原始视频图片的质量较低或较差。

[0098] H.261的几个视频编码标准属于“有损混合型视频编解码”(即，将样本域中的空间和时间预测与变换域中用于应用量化的2D变换编码结合)。视频序列的每个图片通常分割成不重叠的块集合，通常在块层级上进行编码。换句话说，编码器侧通常在块(视频块)层级处理亦即编码视频，例如，通过空间(图片内)预测和时间(图片间)预测来产生预测块，从当前块(当前处理或待处理的块)减去预测块以获取残差块，在变换域变换残差块并量化残差块，以减少待传输(压缩)的数据量，而解码器侧将相对于编码器的逆处理部分应用于经编码或经压缩块，以重构用于表示的当前块。另外，编码器复制解码器处理循环，使得编码器和解码器生成相同的预测(例如帧内预测和帧间预测)和/或重构，用于处理亦即编码后续块。

[0099] 下面描述本发明实施例所应用的系统架构。参见图1A，图1A示例性地给出了本发明实施例所应用的视频编码及解码系统10的示意性框图。如图1A所示，视频编码及解码系统10可包括源设备12和目的地设备14，源设备12产生经编码视频数据，因此，源设备12可被称为视频编码装置。目的地设备14可对由源设备12所产生的经编码的视频数据进行解码，因此，目的地设备14可被称为视频解码装置。源设备12、目的地设备14或两个的各种实施方案可包含一或多个处理器以及耦合到所述一或多个处理器的存储器。所述存储器可包含但不限于RAM、ROM、EEPROM、快闪存储器或可用于以可由计算机存取的指令或数据结构的形式存储所要的程序代码的任何其它媒体，如本文所描述。源设备12和目的地设备14可以包括各种装置，包含桌上型计算机、移动计算装置、笔记型(例如，膝上型)计算机、平板计算机、机顶盒、例如所谓的“智能”电话等电话手持机、电视机、相机、显示装置、数字媒体播放器、视频游戏控制台、车载计算机、无线通信设备或其类似者。

[0100] 虽然图1A将源设备12和目的地设备14绘示为单独的设备，但设备实施例也可以同时包括源设备12和目的地设备14或同时包括两者的功能性，即源设备12或对应的功能性以及目的地设备14或对应的功能性。在此类实施例中，可以使用相同硬件和/或软件，或使用单独的硬件和/或软件，或其任何组合来实施源设备12或对应的功能性以及目的地设备14或对应的功能性。

[0101] 源设备12和目的地设备14之间可通过链路13进行通信连接，目的地设备14可经由链路13从源设备12接收经编码视频数据。链路13可包括能够将经编码视频数据从源设备12移动到目的地设备14的一或多个媒体或装置。在一个实例中，链路13可包括使得源设备12能够实时将经编码视频数据直接发射到目的地设备14的一或多个通信媒体。在此实例中，源设备12可根据通信标准(例如无线通信协议)来调制经编码视频数据，且可将经调制的视频数据发射到目的地设备14。所述一或多个通信媒体可包含无线和/或有线通信媒体，例如射频(RF)频谱或一或多个物理传输线。所述一或多个通信媒体可形成基于分组的网络的一部分，基于分组的网络例如为局域网、广域网或全球网络(例如，因特网)。所述一或多个通信媒体可包含路由器、交换器、基站或促进从源设备12到目的地设备14的通信的其它设备。

[0102] 源设备12包括编码器20，另外可选地，源设备12还可以包括图片源16、图片预处理器18、以及通信接口22。具体实现形态中，所述编码器20、图片源16、图片预处理器18、以及通信接口22可能是源设备12中的硬件部件，也可能是源设备12中的软件程序。分别描述如下：

[0103] 图片源16，可以包括或可以为任何类别的图片捕获设备，用于例如捕获现实世界图片，和/或任何类别的图片或评论(对于屏幕内容编码，屏幕上的一些文字也认为是待编码的图片或图像的一部分)生成设备，例如，用于生成计算机动画图片的计算机图形处理器，或用于获取和/或提供现实世界图片、计算机动画图片(例如，屏幕内容、虚拟现实(virtual reality，VR)图片)的任何类别设备，和/或其任何组合(例如，实景(augmented reality，AR)图片)。图片源16可以为用于捕获图片的相机或者用于存储图片的存储器，图片源16还可以包括存储先前捕获或产生的图片和/或获取或接收图片的任何类别的(内部或外部)接口。当图片源16为相机时，图片源16可例如为本地的或集成在源设备中的集成相机；当图片源16为存储器时，图片源16可为本地的或例如集成在源设备中的集成存储器。当所述图片源16包括接口时，接口可例如为从外部视频源接收图片的外部接口，外部视频源例如为外部图片捕获设备，比如相机、外部存储器或外部图片生成设备，外部图片生成设备例如为外部计算机图形处理器、计算机或服务器。接口可以为根据任何专有或标准化接口协议的任何类别的接口，例如有线或无线接口、光接口。

[0104] 其中，图片可以视为像素点(picture element)的二维阵列或矩阵。阵列中的像素点也可以称为采样点。阵列或图片在水平和垂直方向(或轴线)上的采样点数目定义图片的尺寸和/或分辨率。为了表示颜色，通常采用三个颜色分量，即图片可以表示为或包含三个采样阵列。例如在RBG格式或颜色空间中，图片包括对应的红色、绿色及蓝色采样阵列。但是，在视频编码中，每个像素通常以亮度/色度格式或颜色空间表示，例如对于YUV格式的图片，包括Y指示的亮度分量(有时也可以用L指示)以及U和V指示的两个色度分量。亮度(luma)分量Y表示亮度或灰度水平强度(例如，在灰度等级图片中两者相同)，而两个色度(chroma)分量U和V表示色度或颜色信息分量。相应地，YUV格式的图片包括亮度采样值(Y)的亮度采样阵列，和色度值(U和V)的两个色度采样阵列。RGB格式的图片可以转换或变换为YUV格式，反之亦然，该过程也称为色彩变换或转换。如果图片是黑白的，该图片可以只包括亮度采样阵列。本发明实施例中，由图片源16传输至图片处理器的图片也可称为原始图片数据17。

[0105] 图片预处理器18，用于接收原始图片数据17并对原始图片数据17执行预处理，以获取经预处理的图片19或经预处理的图片数据19。例如，图片预处理器18执行的预处理可以包括整修、色彩格式转换(例如，从RGB格式转换为YUV格式)、调色或去噪。

[0106] 编码器20(或称编码器20)，用于接收经预处理的图片数据19，采用相关预测模式(如本文各个实施例中的预测模式)对经预处理的图片数据19进行处理，从而提供经编码图片数据21(下文将进一步基于图2或图4或图5描述编码器20的结构细节)。在一些实施例中，编码器20可以用于执行后文所描述的各个实施例，以实现本发明所描述的色度块预测方法在编码侧的应用。

[0107] 通信接口22，可用于接收经编码图片数据21，并可通过链路13将经编码图片数据21传输至目的地设备14或任何其它设备(如存储器)，以用于存储或直接重构，所述其它设备可为任何用于解码或存储的设备。通信接口22可例如用于将经编码图片数据21封装成合适的格式，例如数据包，以在链路13上传输。

[0108] 目的地设备14包括解码器30，另外可选地，目的地设备14还可以包括通信接口28、图片后处理器32和显示设备34。分别描述如下：

[0109] 通信接口28，可用于从源设备12或任何其它源接收经编码图片数据21，所述任何其它源例如为存储设备，存储设备例如为经编码图片数据存储设备。通信接口28可以用于藉由源设备12和目的地设备14之间的链路13或藉由任何类别的网络传输或接收经编码图片数据21，链路13例如为直接有线或无线连接，任何类别的网络例如为有线或无线网络或其任何组合，或任何类别的私网和公网，或其任何组合。通信接口28可以例如用于解封装通信接口22所传输的数据包以获取经编码图片数据21。

[0110] 通信接口28和通信接口22都可以配置为单向通信接口或者双向通信接口，以及可以用于例如发送和接收消息来建立连接、确认和交换任何其它与通信链路和/或例如经编码图片数据传输的数据传输有关的信息。

[0111] 解码器30(或称为解码器30)，用于接收经编码图片数据21并提供经解码图片数据31或经解码图片31(下文将进一步基于图3或图4或图5描述解码器30的结构细节)。在一些实施例中，解码器30可以用于执行后文所描述的各个实施例，以实现本发明所描述的色度块预测方法在解码侧的应用。

[0112] 图片后处理器32，用于对经解码图片数据31(也称为经重构图片数据)执行后处理，以获得经后处理图片数据33。图片后处理器32执行的后处理可以包括：色彩格式转换(例如，从YUV格式转换为RGB格式)、调色、整修或重采样，或任何其它处理，还可用于将将经后处理图片数据33传输至显示设备34。

[0113] 显示设备34，用于接收经后处理图片数据33以向例如用户或观看者显示图片。显示设备34可以为或可以包括任何类别的用于呈现经重构图片的显示器，例如，集成的或外部的显示器或监视器。例如，显示器可以包括液晶显示器(liquid crystal display，LCD)、有机发光二极管(organic light emitting diode，OLED)显示器、等离子显示器、投影仪、微LED显示器、硅基液晶(liquid crystal on silicon，LCoS)、数字光处理器(digital light processor，DLP)或任何类别的其它显示器。

[0114] 虽然，图1A将源设备12和目的地设备14绘示为单独的设备，但设备实施例也可以同时包括源设备12和目的地设备14或同时包括两者的功能性，即源设备12或对应的功能性以及目的地设备14或对应的功能性。在此类实施例中，可以使用相同硬件和/或软件，或使用单独的硬件和/或软件，或其任何组合来实施源设备12或对应的功能性以及目的地设备14或对应的功能性。

[0115] 本领域技术人员基于描述明显可知，不同单元的功能性或图1A所示的源设备12和/或目的地设备14的功能性的存在和(准确)划分可能根据实际设备和应用有所不同。源设备12和目的地设备14可以包括各种设备中的任一个，包含任何类别的手持或静止设备，例如，笔记本或膝上型计算机、移动电话、智能手机、平板或平板计算机、摄像机、台式计算机、机顶盒、电视机、相机、车载设备、显示设备、数字媒体播放器、视频游戏控制台、视频流式传输设备(例如内容服务服务器或内容分发服务器)、广播接收器设备、广播发射器设备等，并可以不使用或使用任何类别的操作系统。

[0116] 编码器20和解码器30都可以实施为各种合适电路中的任一个，例如，一个或多个微处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)、离散逻辑、硬件或其任何组合。如果部分地以软件实施所述技术，则设备可将软件的指令存储于合适的非暂时性计算机可读存储介质中，且可使用一或多个处理器以硬件执行指令从而执行本公开的技术。前述内容(包含硬件、软件、硬件与软件的组合等)中的任一者可视为一或多个处理器。

[0117] 在一些情况下，图1A中所示视频编码及解码系统10仅为示例，本发明的技术可以适用于不必包含编码和解码设备之间的任何数据通信的视频编码设置(例如，视频编码或视频解码)。在其它实例中，数据可从本地存储器检索、在网络上流式传输等。视频编码设备可以对数据进行编码并且将数据存储到存储器，和/或视频解码设备可以从存储器检索数据并且对数据进行解码。在一些实例中，由并不彼此通信而是仅编码数据到存储器和/或从存储器检索数据且解码数据的设备执行编码和解码。

[0118] 参见图1B，图1B是根据一示例性实施例的包含图2的编码器20和/或图3的解码器30的视频译码系统40的实例的说明图。视频译码系统40可以实现本发明实施例的各种技术的组合。在所说明的实施方式中，视频译码系统40可以包含成像设备41、编码器20、解码器
30(和/或藉由处理单元46的逻辑电路47实施的视频编/解码器)、天线42、一个或多个处理器43、一个或多个存储器44和/或显示设备45。

[0119] 如图1B所示，成像设备41、天线42、处理单元46、逻辑电路47、编码器20、解码器30、处理器43、存储器44和/或显示设备45能够互相通信。如所论述，虽然用编码器20和解码器30绘示视频译码系统40，但在不同实例中，视频译码系统40可以只包含编码器20或只包含解码器30。

[0120] 在一些实例中，天线42可以用于传输或接收视频数据的经编码比特流。另外，在一些实例中，显示设备45可以用于呈现视频数据。在一些实例中，逻辑电路47可以通过处理单元46实施。处理单元46可以包含专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)逻辑、图形处理器、通用处理器等。视频译码系统40也可以包含可选的处理器43，该可选处理器43类似地可以包含专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)逻辑、图形处理器、通用处理器等。在一些实例中，逻辑电路47可以通过硬件实施，如视频编码专用硬件等，处理器43可以通过通用软件、操作系统等实施。另外，存储器44可以是任何类型的存储器，例如易失性存储器(例如，静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、动态随机存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等)或非易失性存储器(例如，闪存等)等。在非限制性实例中，存储器44可以由超速缓存内存实施。在一些实例中，逻辑电路47可以访问存储器44(例如用于实施图像缓冲器)。在其它实例中，逻辑电路47和/或处理单元46可以包含存储器(例如，缓存等)用于实施图像缓冲器等。

[0121] 在一些实例中，通过逻辑电路实施的编码器20可以包含(例如，通过处理单元46或存储器44实施的)图像缓冲器和(例如，通过处理单元46实施的)图形处理单元。图形处理单元可以通信耦合至图像缓冲器。图形处理单元可以包含通过逻辑电路47实施的编码器20，以实施参照图2和/或本文中所描述的任何其它编码器系统或子系统所论述的各种模块。逻辑电路可以用于执行本文所论述的各种操作。

[0122] 在一些实例中，解码器30可以以类似方式通过逻辑电路47实施，以实施参照图3的解码器30和/或本文中所描述的任何其它解码器系统或子系统所论述的各种模块。在一些实例中，逻辑电路实施的解码器30可以包含(通过处理单元2820或存储器44实施的)图像缓冲器和(例如，通过处理单元46实施的)图形处理单元。图形处理单元可以通信耦合至图像缓冲器。图形处理单元可以包含通过逻辑电路47实施的解码器30，以实施参照图3和/或本文中所描述的任何其它解码器系统或子系统所论述的各种模块。

[0123] 在一些实例中，天线42可以用于接收视频数据的经编码比特流。如所论述，经编码比特流可以包含本文所论述的与编码视频帧相关的数据、指示符、索引值、模式选择数据等，例如与编码分割相关的数据(例如，变换系数或经量化变换系数，(如所论述的)可选指示符，和/或定义编码分割的数据)。视频译码系统40还可包含耦合至天线42并用于解码经编码比特流的解码器30。显示设备45用于呈现视频帧。

[0124] 应理解，本发明实施例中对于参考编码器20所描述的实例，解码器30可以用于执行相反过程。关于信令语法元素，解码器30可以用于接收并解析这种语法元素，相应地解码相关视频数据。在一些例子中，编码器20可以将语法元素熵编码成经编码视频比特流。在此类实例中，解码器30可以解析这种语法元素，并相应地解码相关视频数据。

[0125] 需要说明的是，本发明实施例描述的方法主要用于帧间预测过程，此过程在编码器20和解码器30均存在，本发明实施例中的编码器20和解码器30可以是例如H.263、H.264、HEVV、MPEG-2、MPEG-4、VP8、VP9等视频标准协议或者下一代视频标准协议(如H.266等)对应的编/解码器。

[0126] 参见图2，图2示出用于实现本发明实施例的编码器20的实例的示意性/概念性框图。在图2的实例中，编码器20包括残差计算单元204、变换处理单元206、量化单元208、逆量化单元210、逆变换处理单元212、重构单元214、缓冲器216、环路滤波器单元220、经解码图片缓冲器(decoded picture buffer，DPB)230、预测处理单元260和熵编码单元270。预测处理单元260可以包含帧间预测单元244、帧内预测单元254和模式选择单元262。帧间预测单元244可以包含运动估计单元和运动补偿单元(未图示)。图2所示的编码器20也可以称为混合型视频编码器或根据混合型视频编解码器的视频编码器。

[0127] 例如，残差计算单元204、变换处理单元206、量化单元208、预测处理单元260和熵编码单元270形成编码器20的前向信号路径，而例如逆量化单元210、逆变换处理单元212、重构单元214、缓冲器216、环路滤波器220、经解码图片缓冲器(decoded picture buffer，DPB)230、预测处理单元260形成编码器的后向信号路径，其中编码器的后向信号路径对应于解码器的信号路径(参见图3中的解码器30)。

[0128] 编码器20通过例如输入202，接收图片201或图片201的图像块203，例如，形成视频或视频序列的图片序列中的图片。图像块203也可以称为当前编码块或待处理图像块，图片201可以称为当前图片或待编码图片(尤其是在视频编码中将当前图片与其它图片区分开时，其它图片例如同一视频序列亦即也包括当前图片的视频序列中的先前经编码和/或经解码图片)。

[0129] 编码器20的实施例可以包括分割单元(图2中未绘示)，用于将图片201分割成多个例如图像块203的块，通常分割成多个不重叠的块。分割单元可以用于对视频序列中所有图片使用相同的块大小以及定义块大小的对应栅格，或用于在图片或子集或图片群组之间更改块大小，并将每个图片分割成对应的块。

[0130] 在一个实例中，编码器20的预测处理单元260可以用于执行上述分割技术的任何组合。

[0131] 如图片201，图像块203也是或可以视为具有采样值的采样点的二维阵列或矩阵，虽然其尺寸比图片201小。换句话说，图像块203可以包括，例如，一个采样阵列(例如黑白图片201情况下的亮度阵列)或三个采样阵列(例如，彩色图片情况下的一个亮度阵列和两个色度阵列)或依据所应用的色彩格式的任何其它数目和/或类别的阵列。图像块203的水平和垂直方向(或轴线)上采样点的数目定义图像块203的尺寸。

[0132] 如图2所示的编码器20用于逐块编码图片201，例如，对每个图像块203执行编码和预测。

[0133] 残差计算单元204用于基于图片图像块203和预测块265(下文提供预测块265的其它细节)计算残差块205，例如，通过逐样本(逐像素)将图片图像块203的样本值减去预测块265的样本值，以在样本域中获取残差块205。

[0134] 变换处理单元206用于在残差块205的样本值上应用例如离散余弦变换(discrete cosine transform，DCT)或离散正弦变换(discrete sine transform，DST)的变换，以在变换域中获取变换系数207。变换系数207也可以称为变换残差系数，并在变换域中表示残差块205。

[0135] 变换处理单元206可以用于应用DCT/DST的整数近似值，例如为HEVC/H.265 指定的变换。与正交DCT变换相比，这种整数近似值通常由某一因子按比例缩放。为了维持经正变换和逆变换处理的残差块的范数，应用额外比例缩放因子作为变换过程的一部分。比例缩放因子通常是基于某些约束条件选择的，例如，比例缩放因子是用于移位运算的2的幂、变换系数的位深度、准确性和实施成本之间的权衡等。例如，在解码器30侧通过例如逆变换处理单元212为逆变换(以及在编码器20侧通过例如逆变换处理单元212为对应逆变换)指定具体比例缩放因子，以及相应地，可以在编码器20侧通过变换处理单元206为正变换指定对应比例缩放因子。

[0136] 量化单元208用于例如通过应用标量量化或向量量化来量化变换系数207，以获取经量化变换系数209。经量化变换系数209也可以称为经量化残差系数209。量化过程可以减少与部分或全部变换系数207有关的位深度。例如，可在量化期间将n位变换系数向下舍入到m位变换系数，其中n大于m。可通过调整量化参数(quantization parameter，QP)修改量化程度。例如，对于标量量化，可以应用不同的标度来实现较细或较粗的量化。较小量化步长对应较细量化，而较大量化步长对应较粗量化。可以通过量化参数(quantization parameter，QP)指示合适的量化步长。例如，量化参数可以为合适的量化步长的预定义集合的索引。例如，较小的量化参数可以对应精细量化(较小量化步长)，较大量化参数可以对应粗糙量化(较大量化步长)，反之亦然。量化可以包含除以量化步长以及例如通过逆量化210执行的对应的量化或逆量化，或者可以包含乘以量化步长。根据例如HEVC的一些标准的实施例可以使用量化参数来确定量化步长。一般而言，可以基于量化参数使用包含除法的等式的定点近似来计算量化步长。可以引入额外比例缩放因子来进行量化和反量化，以恢复可能由于在用于量化步长和量化参数的等式的定点近似中使用的标度而修改的残差块的范数。在一个实例实施方式中，可以合并逆变换和反量化的标度。或者，可以使用自定义量化表并在例如比特流中将其从编码器通过信号发送到解码器。量化是有损操作，其中量化步长越大，损耗越大。

[0137] 逆量化单元210用于在经量化系数上应用量化单元208的逆量化，以获取经反量化系数211，例如，基于或使用与量化单元208相同的量化步长，应用量化单元208应用的量化方案的逆量化方案。经反量化系数211也可以称为经反量化残差系数211，对应于变换系数207，虽然由于量化造成的损耗通常与变换系数不相同。

[0138] 逆变换处理单元212用于应用变换处理单元206应用的变换的逆变换，例如，逆离散余弦变换(discrete cosine transform，DCT)或逆离散正弦变换(discrete sine transform，DST)，以在样本域中获取逆变换块213。逆变换块213也可以称为逆变换经反量化块213或逆变换残差块213。

[0139] 重构单元214(例如，求和器214)用于将逆变换块213(即经重构残差块213)添加至预测块265，以在样本域中获取经重构块215，例如，将经重构残差块213的样本值与预测块265的样本值相加。

[0140] 可选地，例如线缓冲器216的缓冲器单元216(或简称“缓冲器”216)用于缓冲或存储经重构块215和对应的样本值，用于例如帧内预测。在其它的实施例中，编码器可以用于使用存储在缓冲器单元216中的未经滤波的经重构块和/或对应的样本值来进行任何类别的估计和/或预测，例如帧内预测。

[0141] 例如，编码器20的实施例可以经配置以使得缓冲器单元216不只用于存储用于帧内预测254的经重构块215，也用于环路滤波器单元220(在图2中未示出)，和/或，例如使得缓冲器单元216和经解码图片缓冲器单元230形成一个缓冲器。其它实施例可以用于将经滤波块221和/或来自经解码图片缓冲器230的块或样本(图2中均未示出)用作帧内预测254的输入或基础。

[0142] 环路滤波器单元220(或简称“环路滤波器”220)用于对经重构块215进行滤波以获取经滤波块221，从而顺利进行像素转变或提高视频质量。环路滤波器单元220旨在表示一个或多个环路滤波器，例如去块滤波器、样本自适应偏移(sample-adaptive offset，SAO)滤波器或其它滤波器，例如双边滤波器、自适应环路滤波器(adaptive loop filter，ALF)，或锐化或平滑滤波器，或协同滤波器。尽管环路滤波器单元220在图2中示出为环内滤波器，但在其它配置中，环路滤波器单元220可实施为环后滤波器。经滤波块221也可以称为经滤波的经重构块221。经解码图片缓冲器230可以在环路滤波器单元220对经重构编码块执行滤波操作之后存储经重构编码块。

[0143] 编码器20(对应地，环路滤波器单元220)的实施例可以用于输出环路滤波器参数(例如，样本自适应偏移信息)，例如，直接输出或由熵编码单元270或任何其它熵编码单元熵编码后输出，例如使得解码器30可以接收并应用相同的环路滤波器参数用于解码。

[0144] 经解码图片缓冲器(decoded picture buffer，DPB)230可以为存储参考图片数据供编码器20编码视频数据之用的参考图片存储器。DPB 230可由多种存储器设备中的任一个形成，例如动态随机存储器(dynamic random access memory，DRAM)(包含同步DRAM(synchronous DRAM，SDRAM)、磁阻式RAM(magnetoresistive RAM，MRAM)、电阻式RAM(resistive RAM，RRAM))或其它类型的存储器设备。可以由同一存储器设备或单独的存储器设备提供DPB 230和缓冲器216。在某一实例中，经解码图片缓冲器(decoded picture buffer，DPB)230用于存储经滤波块221。经解码图片缓冲器230可以进一步用于存储同一当前图片或例如先前经重构图片的不同图片的其它先前的经滤波块，例如先前经重构和经滤波块221，以及可以提供完整的先前经重构亦即经解码图片(和对应参考块和样本)和/或部分经重构当前图片(和对应参考块和样本)，例如用于帧间预测。在某一实例中，如果经重构块215无需环内滤波而得以重构，则经解码图片缓冲器(decoded picture buffer，DPB)230用于存储经重构块215。

[0145] 预测处理单元260，也称为块预测处理单元260，用于接收或获取图像块203(当前图片201的当前图像块203)和经重构图片数据，例如来自缓冲器216的同一(当前)图片的参考样本和/或来自经解码图片缓冲器230的一个或多个先前经解码图片的参考图片数据231，以及用于处理这类数据进行预测，即提供可以为经帧间预测块245或经帧内预测块255的预测块265。

[0146] 模式选择单元262可以用于选择预测模式(例如帧内或帧间预测模式)和/或对应的用作预测块265的预测块245或255，以计算残差块205和重构经重构块215。

[0147] 模式选择单元262的实施例可以用于选择预测模式(例如，从预测处理单元260所支持的那些预测模式中选择)，所述预测模式提供最佳匹配或者说最小残差(最小残差意味着传输或存储中更好的压缩)，或提供最小信令开销(最小信令开销意味着传输或存储中更好的压缩)，或同时考虑或平衡以上两者。模式选择单元262可以用于基于码率失真优化(rate distortion optimization，RDO)确定预测模式，即选择提供最小码率失真优化的预测模式，或选择相关码率失真至少满足预测模式选择标准的预测模式。

[0148] 下文将详细解释编码器20的实例(例如，通过预测处理单元260)执行的预测处理和(例如，通过模式选择单元262)执行的模式选择。

[0149] 如上文所述，编码器20用于从(预先确定的)预测模式集合中确定或选择最好或最优的预测模式。预测模式集合可以包括例如帧内预测模式和/或帧间预测模式。

[0150] 在可能的实现中，帧内预测模式集合可以包括35种不同的帧内预测模式，例如，如DC(或均值)模式和平面模式的非方向性模式，或如H.265中定义的方向性模式，或者可以包括67种不同的帧内预测模式，例如，如DC(或均值)模式和平面模式的非方向性模式，或如正在发展中的H.266中定义的方向性模式。

[0151] 在可能的实现中，帧间预测模式集合取决于可用参考图片(即，例如前述存储在DBP 230中的至少部分经解码图片)和其它帧间预测参数，例如取决于是否使用整个参考图片或只使用参考图片的一部分，例如围绕当前块的区域的搜索窗区域，来搜索最佳匹配参考块，和/或例如取决于是否应用如半像素和/或四分之一像素内插的像素内插，帧间预测模式集合例如可包括先进运动矢量(Advanced Motion Vector Prediction，AMVP)模式和融合(merge)模式。具体实施中，帧间预测模式集合可包括本发明实施例所描述的基于仿射运动模型的预测模式，例如基于仿射运动模型的先进运动矢量预测模式(Affine AMVP mode)或者基于仿射运动模型的融合模式(Affine Merge mode)，具体的，基于控制点的AMVP模式(继承的控制点运动矢量预测方法或者构造的控制点运动矢量预测方法)，基于控制点的merge模式(继承的控制点运动矢量预测方法或者构造的控制点运动矢量预测方法)；以及，高级时域运动矢量预测(advanced temporal motion vector prediction，ATMVP)方法，PLANAER方法等等；或者，通过上述仿基于仿射运动模型的融合模式、ATMVP和/或PLANAR方法的综合形成的子块融合模式(Sub-block based merging mode)，等等。本发明实施例中，对待处理推图像块的帧间预测可应用于单向预测(前向或后向)、双向预测(前向和后向)或多帧预测中，当应用于双向预测时，可采用双向预测块级的广义双向预测(Generalized Bi-prediction，GBi)，或称加权预测方法，在一个实例中，帧内预测单元254可以用于执行下文描述的帧间预测技术的任意组合。

[0152] 除了以上预测模式，本发明实施例也可以应用跳过模式和/或直接模式。

[0153] 预测处理单元260可以进一步用于将图像块203分割成较小的块分区或子块，例如，通过迭代使用四叉树(quad-tree，QT)分割、二进制树(binary-tree，BT)分割或三叉树(triple-tree，TT)分割，或其任何组合，以及用于例如为块分区或子块中的每一个执行预测，其中模式选择包括选择分割的图像块203的树结构和选择应用于块分区或子块中的每一个的预测模式。

[0154] 帧间预测单元244可以包含运动估计(motion estimation，ME)单元(图2中未示出)和运动补偿(motion compensation，MC)单元(图2中未示出)。运动估计单元用于接收或获取图片图像块203(当前图片201的当前图片图像块203)和经解码图片231，或至少一个或多个先前经重构块，例如，一个或多个其它/不同先前经解码图片231的经重构块，基于所确定的帧间预测模式来进行运动估计。例如，视频序列可以包括当前图片和先前经解码图片31，或换句话说，当前图片和先前经解码图片31可以是形成视频序列的图片序列的一部分，或者形成该图片序列。

[0155] 例如，编码器20可以用于从多个其它图片(参考图像)中的同一或不同图片的多个参考块中选择参考块，并向运动估计单元(图2中未示出)提供参考图片和/或提供参考块的位置(X、Y坐标)与当前块的位置之间的偏移(空间偏移)作为帧间预测参数。该偏移也称为运动向量(motion vector，MV)。

[0156] 运动补偿单元用于获取帧间预测参数，并基于或使用帧间预测参数执行帧间预测来获取帧间预测块245。由运动补偿单元(图2中未示出)执行的运动补偿可以包含基于通过运动估计(可能执行对子像素精确度的内插)确定的运动/块向量取出或生成预测块(预测值)。内插滤波可从已知像素样本产生额外像素样本，从而潜在地增加可用于编码图片块的候选预测块的数目。一旦接收到用于当前图片块的PU的运动向量，运动补偿单元246可以在一个参考图片列表中定位运动向量指向的预测块。运动补偿单元246还可以生成与块和视频条带相关联的语法元素，以供解码器30在解码视频条带的图片块时使用。

[0157] 具体的，上述帧间预测单元244可向熵编码单元270传输语法元素，所述语法元素例如包括帧间预测参数(比如遍历多个帧间预测模式后选择用于当前块预测的帧间预测模式的指示信息)、候选运动矢量列表的索引号，可选地还包括GBi索引号、参考帧索引等等。可能应用场景中，如果帧间预测模式只有一种，那么也可以不在语法元素中携带帧间预测参数，此时解码端30可直接使用默认的预测模式进行解码。可以理解的，帧间预测单元244可以用于执行帧间预测技术的任意组合。

[0158] 帧内预测单元254用于获取，例如接收同一图片的图片块203(当前图片块)和一个或多个先前经重构块，例如经重构相相邻块，以进行帧内估计。例如，编码器20可以用于从多个(预定)帧内预测模式中选择帧内预测模式。

[0159] 编码器20的实施例可以用于基于优化标准选择帧内预测模式，例如基于最小残差(例如，提供最类似于当前图片块203的预测块255的帧内预测模式)或最小码率失真。

[0160] 帧内预测单元254进一步用于基于如所选择的帧内预测模式的帧内预测参数确定帧内预测块255。在任何情况下，在选择用于块的帧内预测模式之后，帧内预测单元254还用于向熵编码单元270提供帧内预测参数，即提供指示所选择的用于块的帧内预测模式的信息。在一个实例中，帧内预测单元254可以用于执行帧内预测技术的任意组合。

[0161] 具体的，上述帧内预测单元254可向熵编码单元270传输语法元素，所述语法元素包括帧内预测参数(比如遍历多个帧内预测模式后选择用于当前块预测的帧内预测模式的指示信息)。可能应用场景中，如果帧内预测模式只有一种，那么也可以不在语法元素中携带帧内预测参数，此时解码端30可直接使用默认的预测模式进行解码。

[0162] 熵编码单元270用于将熵编码算法或方案(例如，可变长度编码(variable length coding，VLC)方案、上下文自适应VLC(context adaptive VLC，CAVLC)方案、算术编码方案、上下文自适应二进制算术编码(context adaptive binary arithmetic coding，CABAC)、基于语法的上下文自适应二进制算术编码(syntax-based context-adaptive binary arithmetic coding，SBAC)、概率区间分割熵(probability interval partitioning entropy，PIPE)编码或其它熵编码方法或技术)应用于经量化残差系数209、帧间预测参数、帧内预测参数和/或环路滤波器参数中的单个或所有上(或不应用)，以获取可以通过输出272以例如经编码比特流21的形式输出的经编码图片数据21。可以将经编码比特流传输到解码器30，或将其存档稍后由解码器30传输或检索。熵编码单元270还可用于熵编码正被编码的当前视频条带的其它语法元素。

[0163] 编码器20的其它结构变型可用于编码视频流。例如，基于非变换的编码器20可以在没有针对某些块或帧的变换处理单元206的情况下直接量化残差信号。在另一实施方式中，编码器20可具有组合成单个单元的量化单元208和逆量化单元210。

[0164] 在具体实施例中，编码器20可用于实现后文图11B实施例中描述的帧间预测方法。

[0165] 应当理解的是，编码器20的其它的结构变化可用于编码视频流。例如，对于某些图像块或者图像帧，编码器20可以直接地量化残差信号而不需要经变换处理单元206处理，相应地也不需要经逆变换处理单元212处理；或者，对于某些图像块或者图像帧，编码器20没有产生残差数据，相应地不需要经变换处理单元206、量化单元208、逆量化单元210和逆变换处理单元212处理；或者，编码器20可以将经重构图像块作为参考块直接地进行存储而不需要经滤波器220处理；或者，编码器20中量化单元208和逆量化单元210可以合并在一起。环路滤波器220是可选的，以及针对无损压缩编码的情况下，变换处理单元206、量化单元
208、逆量化单元210和逆变换处理单元212是可选的。应当理解的是，根据不同的应用场景，帧间预测单元244和帧内预测单元254可以是被选择性的启用。

[0166] 参见图3，图3示出用于实现本发明实施例的解码器30的实例的示意性/概念性框图。解码器30用于接收例如由编码器20编码的经编码图片数据(例如，经编码比特流)21，以获取经解码图片231。在解码过程期间，解码器30从编码器20接收视频数据，例如表示经编码视频条带的图片块的经编码视频比特流及相关联的语法元素。

[0167] 在图3的实例中，解码器30包括熵解码单元304、逆量化单元310、逆变换处理单元312、重构单元314(例如求和器314)、缓冲器316、环路滤波器320、经解码图片缓冲器330以及预测处理单元360。预测处理单元360可以包含帧间预测单元344、帧内预测单元354和模式选择单元362。在一些实例中，解码器30可执行大体上与参照图2的编码器20描述的编码遍次互逆的解码遍次。

[0168] 熵解码单元304用于对经编码图片数据21执行熵解码，以获取例如经量化系数309和/或经解码的编码参数(图3中未示出)，例如，帧间预测、帧内预测参数、环路滤波器参数和/或其它语法元素中(经解码)的任意一个或全部。熵解码单元304进一步用于将帧间预测参数、帧内预测参数和/或其它语法元素转发至预测处理单元360。解码器30可接收视频条带层级和/或视频块层级的语法元素。

[0169] 逆量化单元310功能上可与逆量化单元110相同，逆变换处理单元312功能上可与逆变换处理单元212相同，重构单元314功能上可与重构单元214相同，缓冲器316功能上可与缓冲器216相同，环路滤波器320功能上可与环路滤波器220相同，经解码图片缓冲器330功能上可与经解码图片缓冲器230相同。

[0170] 预测处理单元360可以包括帧间预测单元344和帧内预测单元354，其中帧间预测单元344功能上可以类似于帧间预测单元244，帧内预测单元354功能上可以类似于帧内预测单元254。预测处理单元360通常用于执行块预测和/或从经编码数据21获取预测块365，以及从例如熵解码单元304(显式地或隐式地)接收或获取预测相关参数和/或关于所选择的预测模式的信息。

[0171] 当视频条带经编码为经帧内编码(I)条带时，预测处理单元360的帧内预测单元354用于基于信号表示的帧内预测模式及来自当前帧或图片的先前经解码块的数据来产生用于当前视频条带的图片块的预测块365。当视频帧经编码为经帧间编码(即B或P)条带时，预测处理单元360的帧间预测单元344(例如，运动补偿单元)用于基于运动向量及从熵解码单元304接收的其它语法元素生成用于当前视频条带的视频块的预测块365。对于帧间预测，可从一个参考图片列表内的一个参考图片中产生预测块。解码器30可基于存储于DPB
330中的参考图片，使用默认建构技术来建构参考帧列表：列表0和列表1。

[0172] 预测处理单元360用于通过解析运动向量和其它语法元素，确定用于当前视频条带的视频块的预测信息，并使用预测信息产生用于正经解码的当前视频块的预测块。在本发明的一实例中，预测处理单元360使用接收到的一些语法元素确定用于编码视频条带的视频块的预测模式(例如，帧内或帧间预测)、帧间预测条带类型(例如，B条带、P条带或GPB条带)、用于条带的参考图片列表中的一个或多个的建构信息、用于条带的每个经帧间编码视频块的运动向量、条带的每个经帧间编码视频块的帧间预测状态以及其它信息，以解码当前视频条带的视频块。在本公开的另一实例中，解码器30从比特流接收的语法元素包含接收自适应参数集(adaptive parameter set，APS)、序列参数集(sequence parameter set，SPS)、图片参数集(picture parameter set，PPS)或条带标头中的一个或多个中的语法元素。

[0173] 逆量化单元310可用于逆量化(即，反量化)在比特流中提供且由熵解码单元304解码的经量化变换系数。逆量化过程可包含使用由编码器20针对视频条带中的每一视频块所计算的量化参数来确定应该应用的量化程度并同样确定应该应用的逆量化程度。

[0174] 逆变换处理单元312用于将逆变换(例如，逆DCT、逆整数变换或概念上类似的逆变换过程)应用于变换系数，以便在像素域中产生残差块。

[0175] 重构单元314(例如，求和器314)用于将逆变换块313(即经重构残差块313)添加到预测块365，以在样本域中获取经重构块315，例如通过将经重构残差块313的样本值与预测块365的样本值相加。

[0176] 环路滤波器单元320(在编码循环期间或在编码循环之后)用于对经重构块315进行滤波以获取经滤波块321，从而顺利进行像素转变或提高视频质量。在一个实例中，环路滤波器单元320可以用于执行下文描述的滤波技术的任意组合。环路滤波器单元320旨在表示一个或多个环路滤波器，例如去块滤波器、样本自适应偏移(sample-adaptive offset，SAO)滤波器或其它滤波器，例如双边滤波器、自适应环路滤波器(adaptive loop filter，ALF)，或锐化或平滑滤波器，或协同滤波器。尽管环路滤波器单元320在图3中示出为环内滤波器，但在其它配置中，环路滤波器单元320可实施为环后滤波器。

[0177] 随后将给定帧或图片中的经解码视频块321存储在存储用于后续运动补偿的参考图片的经解码图片缓冲器330中。

[0178] 解码器30用于例如，藉由输出332输出经解码图片31，以向用户呈现或供用户查看。

[0179] 解码器30的其它变型可用于对压缩的比特流进行解码。例如，解码器30可以在没有环路滤波器单元320的情况下生成输出视频流。例如，基于非变换的解码器30可以在没有针对某些块或帧的逆变换处理单元312的情况下直接逆量化残差信号。在另一实施方式中，解码器30可以具有组合成单个单元的逆量化单元310和逆变换处理单元312。

[0180] 在具体实施例中，解码器30可用于实现后文图11A实施例中描述的帧间预测方法。

[0181] 应当理解的是，解码器30的其它结构变化可用于解码经编码视频位流。例如，解码器30可以不经滤波器320处理而生成输出视频流；或者，对于某些图像块或者图像帧，解码器30的熵解码单元304没有解码出经量化的系数，相应地不需要经逆量化单元310和逆变换处理单元312处理。环路滤波器320是可选的；以及针对无损压缩的情况下，逆量化单元310和逆变换处理单元312是可选的。应当理解的是，根据不同的应用场景，帧间预测单元和帧内预测单元可以是被选择性的启用。

[0182] 应当理解的是，本发明的编码器20和解码器30中，针对某个环节的处理结果可以经过进一步处理后，输出到下一个环节，例如，在插值滤波、运动矢量推导或环路滤波等环节之后，对相应环节的处理结果进一步进行Clip或移位shift等操作。

[0183] 例如，按照相邻仿射编码块的运动矢量推导得到的当前图像块的控制点的运动矢量，可以经过进一步处理，本发明对此不做限定。例如，对运动矢量的取值范围进行约束，使其在一定的位宽内。假设允许的运动矢量的位宽为bitDepth，则运动矢量的范围为-2^(bitDepth-1)～2^(bitDepth-1)-1，其中“^”符号表示幂次方。如bitDepth为16，则取值范围为-32768～32767。如bitDepth为18，则取值范围为-131072～131071。可以通过以下两种方式进行约束：

[0184] 方式1，将运动矢量溢出的高位去除：

[0185] ux＝(vx+2bitDepth)％2bitDepth

[0186] vx＝(ux>＝2bitDepth-1)？(ux-2bitDepth):ux

[0187] uy＝(vy+2bitDepth)％2bitDepth

[0188] vy＝(uy>＝2bitDepth-1)？(uy-2bitDepth):uy

[0189] 例如vx的值为-32769，通过以上公式得到的为32767。因为在计算机中，数值是以二进制的补码形式存储的，-32769的二进制补码为1,0111,1111,1111,1111(17位)，计算机对于溢出的处理为丢弃高位，则vx的值为0111,1111,1111,1111，则为32767，与通过公式处理得到的结果一致。

[0190] 方法2，将运动矢量进行Clipping，如以下公式所示：

[0191] vx＝Clip3(-2bitDepth-1,2bitDepth-1-1,vx)

[0192] vy＝Clip3(-2bitDepth-1,2bitDepth-1-1,vy)

[0193] 其中Clip3的定义为，表示将z的值钳位到区间[x,y]之间：

[0194]

[0195] 参见图4，图4是本发明实施例提供的视频译码设备400(例如视频编码设备400或视频解码设备400)的结构示意图。视频译码设备400适于实施本文所描述的实施例。在一个实施例中，视频译码设备400可以是视频解码器(例如图1A的解码器30)或视频编码器(例如图1A的编码器20)。在另一个实施例中，视频译码设备400可以是上述图1A的解码器30或图1A的编码器20中的一个或多个组件。

[0196] 视频译码设备400包括：用于接收数据的入口端口410和接收单元(Rx)420，用于处理数据的处理器、逻辑单元或中央处理器(CPU)430，用于传输数据的发射器单元(Tx)440和出口端口450，以及，用于存储数据的存储器460。视频译码设备400还可以包括与入口端口410、接收器单元420、发射器单元440和出口端口450耦合的光电转换组件和电光(EO)组件，用于光信号或电信号的出口或入口。

[0197] 处理器430通过硬件和软件实现。处理器430可以实现为一个或多个CPU芯片、核(例如，多核处理器)、FPGA、ASIC和DSP。处理器430与入口端口410、接收器单元420、发射器单元440、出口端口450和存储器460通信。处理器430包括译码模块470(例如编码模块470或解码模块470)。编码/解码模块470实现本文中所公开的实施例，以实现本发明实施例所提供的色度块预测方法。例如，编码/解码模块470实现、处理或提供各种编码操作。因此，通过编码/解码模块470为视频译码设备400的功能提供了实质性的改进，并影响了视频译码设备400到不同状态的转换。或者，以存储在存储器460中并由处理器430执行的指令来实现编码/解码模块470。

[0198] 存储器460包括一个或多个磁盘、磁带机和固态硬盘，可以用作溢出数据存储设备，用于在选择性地执行这些程序时存储程序，并存储在程序执行过程中读取的指令和数据。存储器460可以是易失性和/或非易失性的，可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、随机存取存储器(ternary content-addressable memory，TCAM)和/或静态随机存取存储器(SRAM)。

[0199] 参见图5，图5是根据一示例性实施例的可用作图1A中的源设备12和目的地设备14中的任一个或两个的装置500的简化框图。装置500可以实现本发明的技术。换言之，图5为本发明实施例的编码设备或解码设备(简称为译码设备500)的一种实现方式的示意性框图。其中，译码设备500可以包括处理器510、存储器530和总线系统550。其中，处理器和存储器通过总线系统相连，该存储器用于存储指令，该处理器用于执行该存储器存储的指令。译码设备的存储器存储程序代码，且处理器可以调用存储器中存储的程序代码执行本发明描述的各种视频编码或解码方法。为避免重复，这里不再详细描述。

[0200] 在本发明实施例中，该处理器510可以是中央处理单元(Central Processing Unit，简称为“CPU”)，该处理器510还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

[0201] 该存储器530可以包括只读存储器(ROM)设备或者随机存取存储器(RAM)设备。任何其他适宜类型的存储设备也可以用作存储器530。存储器530可以包括由处理器510使用总线550访问的代码和数据531。存储器530可以进一步包括操作系统533和应用程序535，该应用程序535包括允许处理器510执行本发明描述的视频编码或解码方法的至少一个程序。例如，应用程序535可以包括应用1至N，其进一步包括执行在本发明描述的视频编码或解码方法的视频编码或解码应用(简称视频译码应用)。

[0202] 该总线系统550除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统550。

[0203] 可选的，译码设备500还可以包括一个或多个输出设备，诸如显示器570。在一个示例中，显示器570可以是触感显示器，其将显示器与可操作地感测触摸输入的触感单元合并。显示器570可以经由总线550连接到处理器510。

[0204] 虽然图5中将装置500的处理器510和存储器530绘示为集成在单个单元中，但是还可以使用其它配置。处理器510的运行可以分布在多个可直接耦合的机器中(每个机器具有一个或多个处理器)，或分布在本地区域或其它网络中。存储器530可以分布在多个机器中，例如基于网络的存储器或多个运行装置500的机器中的存储器。虽然此处只绘示单个总线，但装置500的总线550可以由多个总线形成。进一步地，从存储器530可以直接耦合至装置500的其它组件或可以通过网络访问，并且可包括单个集成单元，例如一个存储卡，或多个单元，例如多个存储卡。因此，可以以多种配置实施装置500。

[0205] 为了更好理解本发明实施例的技术方案，下面进一步描述本发明实施例涉及的帧间预测模式、非平动运动模型、继承的控制点运动矢量预测方法、构造的控制点运动矢量预测方法、基于仿射运动模型的先进运动矢量预测模式、基于仿射运动模型的融合模式、子块融合模式和广义双向预测方法。

[0206] 1)帧间预测模式。在HEVC中，使用两种帧间预测模式，分别为先进的运动矢量预测(advanced motion vector prediction，AMVP)模式和融合(merge)模式。

[0207] 对于AMVP模式，先遍历当前块空域或者时域相邻的已编码块(记为相邻块)，根据各个邻块的运动信息构建候选运动矢量列表(也可以称为运动信息候选列表)，然后通过率失真代价从候选运动矢量列表中确定最优的运动矢量，将率失真代价最小的候选运动信息作为当前块的运动矢量预测值(motion vector predictor，MVP)。其中，邻块的位置及其遍历顺序都是预先定义好的。率失真代价由公式(1)计算获得，其中，J表示率失真代价RD Cost，SAD为使用候选运动矢量预测值进行运动估计后得到的预测像素值与原始像素值之间的绝对误差和(sum of absolute differences，SAD)，R表示码率，λ表示拉格朗日乘子。编码端将选择的运动矢量预测值在候选运动矢量列表中的索引值和参考帧索引值传递到解码端。进一步地，在MVP为中心的邻域内进行运动搜索获得当前块实际的运动矢量，编码端将MVP与实际运动矢量之间的差值(motion vector difference)传递到解码端。

[0208] J＝SAD+λR (1)

[0209] 对于Merge模式，先通过当前块空域或者时域相邻的已编码块的运动信息，构建候选运动矢量列表，然后通过计算率失真代价从候选运动矢量列表中确定最优的运动信息作为当前块的运动信息，再将最优的运动信息在候选运动矢量列表中位置的索引值(记为merge index，下同)传递到解码端。当前块空域和时域候选运动信息如图6所示，空域候选运动信息来自于空间相邻的5个块(A0,A1,B0,B1和B2)，若相邻块不可得(相邻块不存在或者相邻块未编码或者相邻块采用的预测模式不为帧间预测模式)，则该相邻块的运动信息不加入候选运动矢量列表。当前块的时域候选运动信息根据参考帧和当前帧的图序计数(picture order count，POC)对参考帧中对应位置块的MV进行缩放后获得。首先判断参考帧中T位置的块是否可得，若不可得则选择C位置的块。

[0210] 与AMVP模式类似，Merge模式的邻块的位置及其遍历顺序也是预先定义好的，且邻块的位置及其遍历顺序在不同模式下可能不同。

[0211] 可以看到，在AMVP模式和Merge模式中，都需要维护一个候选运动矢量列表。每次向候选列表中加入新的运动信息之前都会先检查列表中是否已经存在相同的运动信息，如果存在则不会将该运动信息加入列表中。我们将这个检查过程称为候选运动矢量列表的修剪。列表修剪是为了防止列表中出现相同的运动信息，避免冗余的率失真代价计算。

[0212] 在HEVC的帧间预测中，编码块内的所有像素都采用了相同的运动信息，然后根据运动信息进行运动补偿，得到编码块的像素的预测值。然而在编码块内，并不是所有的像素都有相同的运动特性，采用相同的运动信息可能会导致运动补偿预测的不准确，进而增加了残差信息。

[0213] 现有的视频编码标准使用基于平动运动模型的块匹配运动估计，并且假设块中所有像素点的运动一致。但是由于在现实世界中，运动多种多样，存在很多非平动运动的物体，如旋转的的物体，在不同方向旋转的过山车，投放的烟花和电影中的一些特技动作，特别是在UGC场景中的运动物体，对它们的编码，如果采用当前编码标准中的基于平动运动模型的块运动补偿技术，编码效率会受到很大的影响，因此，产生了非平动运动模型，比如仿射运动模型，以便进一步提高编码效率。

[0214] 基于此，根据运动模型的不同，AMVP模式可以分为基于平动模型的AMVP模式以及基于非平动模型的AMVP模式；Merge模式可以分为基于平动模型的Merge模式和基于非平动运动模型的Merge模式。

[0215] 2)非平动运动模型。非平动运动模型预测指在编解码端使用相同的运动模型推导出当前块内每一个子运动补偿单元的运动信息，根据子运动补偿单元的运动信息进行运动补偿，得到预测块，从而提高预测效率。常用的非平动运动模型有4参数仿射运动模型或者6参数仿射运动模型。

[0216] 其中，本发明实施例中涉及到的子运动补偿单元可以是一个像素点或按照特定方法划分的大小为N1×N2的像素块，其中，N1和N2均为正整数，N1可以等于N2，也可以不等于N2。

[0217] 常用的非平动运动模型有4参数仿射运动模型或者6参数仿射运动模型，在可能的应用场景中，还有8参数双线性模型。下面将分别进行说明。

[0218] 4参数仿射运动模型如公式(2)所示：

[0219]

[0220] 4参数仿射运动模型可以通过两个像素点的运动矢量及其相对于当前块左上顶点像素的坐标来表示，将用于表示运动模型参数的像素点称为控制点。若采用左上顶点(0,0)和右上顶点(W,0)像素点作为控制点，则先确定当前块左上顶点和右上顶点控制点的运动矢量(vx0,vy0)和(vx1,vy1)，然后根据公式(3)得到当前块中每一个子运动补偿单元的运动信息，其中(x,y)为子运动补偿单元相对于当前块左上顶点像素的坐标，W为当前块的宽。

[0221]

[0222] 6参数仿射运动模型如公式(4)所示：

[0223]

[0224] 6参数仿射运动模型可以通过三个像素点的运动矢量及其相对于当前块左上顶点像素的坐标来表示。若采用左上顶点(0,0)、右上顶点(W,0)和左下顶点(0,H)像素点作为控制点，则先确定当前块左上顶点、右上顶点和左下顶点控制点的运动矢量分别为(vx0,vy0)和(vx1,vy1)和(vx2,vy2)，然后根据公式(5)得到当前块中每一个子运动补偿单元的运动信息，其中(x,y)为子运动补偿单元相对于当前块的左上顶点像素的坐标，W和H分别为当前块的宽和高。

[0225]

[0226] 8参数双线性模型如下公式(6)所示：

[0227]

[0228] 8参数双线性模型可以通过四个像素点的运动矢量及其相对于当前编码块左上顶点像素的坐标来表示。若采用左上顶点(0,0)、右上顶点(W,0)、左下顶点(0,H)和右下定点(W,H)像素点作为控制点，则先确定当前编码块左上顶点、右上顶点、左下顶点和右下顶点控制点的运动矢量(vx0,vy0)、(vx1,vy1)、(vx2,vy2)和(vx3,vy3)，然后根据如下公式(7)推导得到当前编码块中每一个子运动补偿单元的运动信息，其中(x,y)为子运动补偿单元相对于当前编码块左上顶点像素的坐标，W和H分别为当前编码块的宽和高。

[0229]

[0230] 采用仿射运动模型进行预测的编码块也可称为仿射编码块。通过上文可以看出，仿射运动模型与仿射编码块的控制点的运动信息相关。

[0231] 通常的，可以使用基于仿射运动模型的先进运动矢量预测(Advanced Motion Vector Prediction，AMVP)模式或者基于仿射运动模型的融合(Merge)模式，获得仿射编码块的控制点的运动信息。进一步地，当前编码块的控制点的运动信息可以通过继承的控制点运动矢量预测方法或者构造的控制点运动矢量预测方法得到。

[0232] 3)继承的控制点运动矢量预测方法。继承的控制点运动矢量预测方法，是指利用相邻已编码的仿射编码块的运动模型，确定当前块的候选的控制点运动矢量。

[0233] 以图7所示的当前块为例，按照设定的顺序，比如A1→B1→B0→A0→B2的顺序遍历当前块周围的相邻位置块，找到该当前块的相邻位置块所在的仿射编码块，获得该仿射编码块的控制点运动信息，进而通过仿射编码块的控制点运动信息构造的运动模型，推导出当前块的控制点运动矢量(用于Merge模式)或者控制点的运动矢量预测值(用于AMVP模式)。A1→B1→B0→A0→B2仅作为一种示例，其它组合的顺序也适用于本发明。另外，相邻位置块不仅限于A1、B1、B0、A0、B2。

[0234] 相邻位置块可以为一个像素点，按照特定方法划分的预设大小的像素块，比如可以为一个4x4的像素块，也可以为一个4x2的像素块，也可以为其他大小的像素块，不作限定。其中，仿射编码块为在编码阶段采用仿射运动模型进行预测的与当前块相邻的已编码块(也可简称为相邻仿射编码块)。

[0235] 下面以如图7所示出的A1为例描述当前块的候选的控制点运动矢量的确定过程，其他情况以此类推：

[0236] 若A1所在的编码块为4参数仿射编码块(即该仿射编码块采用4参数仿射运动模型进行预测)，则获得该仿射编码块左上顶点(x4,y4)的运动矢量(vx4,vy4)、右上顶点(x5,y5)的运动矢量(vx5,vy5)。

[0237] 然后，利用如下公式(8)计算获得当前仿射编码块左上顶点(x0,y0)的运动矢量(vx0,vy0)：

[0238]

[0239] 利用如下公式如下公式(9)计算获得当前仿射编码块右上顶点(x1,y1)的运动矢量(vx1,vy1)：

[0240]

[0241] 通过如上基于A1所在的仿射编码块获得的当前块的左上顶点(x0,y0)的运动矢量(vx0,

[0242] vy0)、右上顶点(x1,y1)的运动矢量(vx1,vy1)的组合为当前块的候选的控制点运动矢量。

[0243] 若A1所在的编码块为6参数仿射编码块(即该仿射编码块采用6参数仿射运动模型进行预测)，则获得该仿射编码块左上顶点(x4,y4)的运动矢量(vx4,vy4)、右上顶点(x5,y5)的运动矢量(vx5,vy5)、左下顶点(x6,y6)的运动矢量(vx6,vy6)。

[0244] 然后，利用如下公式(10)计算获得当前块左上顶点(x0,y0)的运动矢量(vx0,vy0)：

[0245]

[0246] 利用如下公式(11)计算获得当前块右上顶点(x1,y1)的运动矢量(vx1,vy1)：

[0247]

[0248] 利用如下公式(12)计算获得当前块左下顶点(x2,y2)的运动矢量(vx2,vy2)：

[0249]

[0250] 通过如上基于A1所在的仿射编码块获得的当前块的左上顶点(x0,y0)的运动矢量(vx0,vy0)、右上顶点(x1,y1)的运动矢量(vx1,vy1)、当前块左下顶点(x2,y2)的运动矢量(vx2,vy2)的组合为当前块的候选的控制点运动矢量。

[0251] 需要说明的是，其他运动模型、候选位置、查找遍历顺序也可以适用于本发明，本发明实施例对此不做赘述。

[0252] 需要说明的是，采用其他控制点来表示相邻和当前编码块的运动模型的方法也可以适用于本发明，此处不做赘述。

[0253] 4)构造的控制点运动矢量(constructed control point motion vectors)预测方法1：基于仿射运动模型的AMVP模式的构造的控制点运动矢量预测方法。

[0254] 构造的控制点运动矢量预测方法，是指将当前块的控制点周边相邻的已编码块的运动矢量进行组合，作为当前仿射编码块的控制点的运动矢量，而不需要考虑周边相邻的已编码块是否为仿射编码块。基于不同的预测模式(基于仿射运动模型的AMVP模式和基于仿射运动模型的Merge模式)，构造的控制点运动矢量预测方法又有所差异。

[0255] 下面具体描述基于仿射运动模型的AMVP模式的构造的控制点运动矢量预测方法。以图8A所示为例对构造的控制点运动矢量预测方法进行描述，利用当前编码块周边相邻的已编码块的运动信息确定当前块左上顶点和右上顶点的运动矢量。需要说明的是，图8A仅作为一种示例。

[0256] 如图8A所示，在一实施例中(如当前块采用4参数仿射运动模型进行预测)，利用左上顶点相邻已编码块A2，B2和B3块的运动矢量，作为当前块左上顶点的运动矢量的候选运动矢量；利用右上顶点相邻已编码块B1和B0块的运动矢量，作为当前块右上顶点的运动矢量的候选运动矢量。将上述左上顶点和右上顶点的候选运动矢量进行组合，构成多个二元组，二元组包括的两个已编码块的运动矢量可以作为当前块的候选的控制点运动矢量，参见如下(13A)所示：

[0257] {vA2,vB1},{vA2,vB0},{vB2,vB1},{vB2,vB0},{vB3,vB1},{vB3,vB0}(13A)[0258] 其中，vA2表示A2的运动矢量，vB1表示B1的运动矢量，vB0表示B0的运动矢量，vB2表示B2的运动矢量，vB3表示B3的运动矢量。

[0259] 如图8A所示，在又一实施例中(如当前块采用6参数仿射运动模型进行预测)，利用左上顶点相邻已编码块A2，B2和B3块的运动矢量，作为当前块左上顶点的运动矢量的候选运动矢量；利用右上顶点相邻已编码块B1和B0块的运动矢量，作为当前块右上顶点的运动矢量的候选运动矢量，利用坐下顶点相邻已编码块A0、A1的运动矢量作为当前块左下顶点的运动矢量的候选运动矢量。将上述左上顶点、右上顶点以及左下顶点的候选运动矢量进行组合，构成三元组，三元组包括的三个已编码块的运动矢量可以作为当前块的候选的控制点运动矢量，参见如下公式(13B)、(13C)所示：

[0260] {vA2,vB1,vA0},{vA2,vB0,vA0},{vB2,vB1,vA0},{vB2,vB0,vA0},{vB3,vB1,vA0},{vB3,vB0,vA0}(13B)

[0261] {vA2,vB1,vA1},{vA2,vB0,vA1},{vB2,vB1,vA1},{vB2,vB0,vA1},{vB3,vB1,vA1},{vB3,vB0,vA1}(13C)

[0262] 其中，vA2表示A2的运动矢量，vB1表示B1的运动矢量，vB0表示B0的运动矢量，vB2表示B2的运动矢量，vB3表示B3的运动矢量，vA0表示A0的运动矢量，vA1表示A1的运动矢量。

[0263] 需要说明的是，其他控制点运动矢量的组合的方法也可适用于本发明，此处不做赘述。

[0264] 需要说明的是，采用其他控制点来表示相邻和当前编码块的运动模型的方法也可以适用于本发明，此处不做赘述。

[0265] 5)构造的控制点运动矢量(constructed control point motion vectors)预测方法2：基于仿射运动模型的Merge模式的构造的控制点运动矢量预测方法。

[0266] 以图8B所示为例对该构造的控制点运动矢量预测方法进行描述，利用当前编码块周边相邻的已编码块的运动信息确定当前块左上顶点和右上顶点的运动矢量。需要说明的是，图8B仅作为一种示例。

[0267] 如图8B所示，CPk(k＝1,2,3,4)表示第k个控制点。A0,A1,A2,B0,B1,B2和B3为当前块的空域相邻位置，用于预测CP1、CP2或CP3；T为当前块的时域相邻位置，用于预测CP4。假设，CP1,CP2,CP3和CP4的坐标分别为(0,0),(W,0),(H,0)和(W,H)，其中W和H为当前块的宽度和高度。那么对于当前块的每个控制点，可按照以下顺序获取当前块的各个控制点的运动信息：

[0268] 1、对于CP1，检查顺序为B2→A2→B3,如果B2可得，则采用B2的运动信息。否则，检测A2，B3。若三个位置的运动信息均不可得，则无法获得CP1的运动信息。

[0269] 2、对于CP2，检查顺序为B0→B1；如果B0可得，则CP2采用B0的运动信息。否则，检测B1。若两个位置的运动信息均不可得，则无法获得CP2的运动信息。

[0270] 3、对于CP3，检测顺序为A0→A1；

[0271] 4、对于CP4，采用T的运动信息。

[0272] 此处X可得表示包括X(X为A0,A1,A2,B0,B1,B2,B3或T)位置的块已经编码并且采用帧间预测模式；否则，X位置不可得。需要说明的是，其他获得控制点的运动信息的方法也可适用于本发明实施例，此处不做赘述。

[0273] 然后，将当前块的控制点的运动信息进行组合，得到构造的控制点运动信息。

[0274] 在一实施例中(如当前块采用4参数仿射运动模型进行预测)，将当前块的两个控制点的运动信息进行组合构成二元组，用来构建4参数仿射运动模型。两个控制点的组合方式可以为{CP1,CP4},{CP2,CP3},{CP1,CP2},{CP2,CP4},{CP1,CP3},{CP3,CP4}。例如，采用CP1和CP2控制点组成的二元组构建的4参数仿射运动模型，可以记作Affine(CP1,CP2)。

[0275] 在又一实施例中(如当前块采用6参数仿射运动模型进行预测)，将当前块的三个控制点的运动信息进行组合构成三元组，用来构建6参数仿射运动模型。三个控制点的组合方式可以为{CP1,CP2,CP4},{CP1,CP2,CP3},{CP2,CP3,CP4},{CP1,CP3,CP4}。例如，采用CP1、CP2和CP3控制点构成的三元组构建的6参数仿射运动模型，可以记作Affine(CP1,CP2,CP3)。

[0276] 在又一实施例中(如当前块采用8参数双线性模型进行预测)，将当前块的四个控制点的运动信息进行组合构成的四元组，用来构建8参数双线性模型。采用CP1、CP2、CP3和CP4控制点构成的四元组构建的8参数双线性模型，记做Bilinear(CP1,CP2,CP3,CP4)。

[0277] 本发明实施例中，为了描述方便，将由两个控制点(或者两个已编码块)的运动信息组合简称为二元组，将三个控制点(或者两个已编码块)的运动信息组合简称为三元组，将四个控制点(或者四个已编码块)的运动信息组合简称为四元组。

[0278] 按照预置的顺序遍历这些模型，若组合模型对应的某个控制点的运动信息不可得，则认为该模型不可得；否则，确定该模型的参考帧索引，并将控制点的运动矢量进行缩放，若缩放后的所有控制点的运动信息一致，则该模型不合法。若确定控制该模型的控制点的运动信息均可得，并且模型合法，则将该构建该模型的控制点的运动信息加入运动信息候选列表中。

[0279] 控制点的运动矢量缩放的方法如公式(14)所示：

[0280]

[0281] 其中，CurPoc表示当前帧的POC号,DesPoc表示当前块的参考帧的POC号,SrcPoc表示控制点的参考帧的POC号，MVs表示缩放得到的运动矢量，MV表示控制点的运动矢量。

[0282] 可能实施例中，在候选列表构建过程中，构建装置(如编码器或解码器)判断该可选运动信息组合中的所有控制点的参考帧索引是否相同；在该可选运动信息组合中的所有控制点的参考帧索引相同的情况下，构建装置将该可选运动信息组合加入运动信息候选列表中。相比于上述如图8B实施例所描述方法，构建装置未进行组合内控制点的运动矢量的判断以及运动矢量的缩放，解决了运动矢量的缩放所导致的计算复杂度较高的问题。也就是说，这种场景中，满足预设条件的可选运动信息组合中的所有控制点的参考帧索引相同。

[0283] 可能实施例中，在候选列表构建过程中，构建装置(如编码器或解码器)判断该可选运动信息组合中的所有控制点的参考帧索引是否相同；在该可选运动信息组合中的所有控制点的参考帧索引相同的情况下，构建装置判断该可选运动信息组合中的所有控制点的可选运动矢量是否相同；若该可选运动信息组合中的所有控制点的可选运动矢量不相同，构建装置将该可选运动信息组合存储于运动信息候选列表中。相比于上述如图8B实施例所描述方法，构建装置未进行运动矢量的缩放，解决了运动矢量的缩放所导致的计算复杂度较高的问题。也就是说，这种场景中，满足预设条件的可选运动信息组合中的所有控制点的参考帧索引相同、且至少两个控制点的可选运动矢量不相同。

[0284] 可能实施例中，在候选列表构建过程中，构建装置(如编码器或解码器)生成的可选运动信息组合还可以至少包括第一控制点的可选运动信息和第二控制点的可选运动信息，其中，第一控制点和第二控制点为当前图像块的相邻控制点。也就是说，可选运动信息组合不可以仅包括当前图像块的对角控制点的可选运动信息。

[0285] 需要说明的是，本发明具体实施例中，亦可将不同控制点的组合转换为同一位置的控制点。

[0286] 例如将{CP1,CP4},{CP2,CP3},{CP2,CP4},{CP1,CP3},{CP3,CP4}组合得到的4参数仿射运动模型转换为通过{CP1,CP2}或{CP1,CP2,CP3}来表示。转换方法为将控制点的运动矢量及其坐标信息，代入公式(2)，得到模型参数，再将{CP1,CP2}的坐标信息代入公式(3)，得到其运动矢量。

[0287] 更直接地，可以按照以下公式(15)-(23)来进行转换，其中，W表示当前块的宽度，H表示当前块的高度，公式(15)-(23)中，(vx0，vy0)表示CP1的运动矢量，(vx1，vy1)表示CP2的运动矢量，(vx2，vy2)表示CP3的运动矢量，(vx3，vy3)表示CP4的运动矢量。

[0288] {CP1,CP2}转换为{CP1,CP2,CP3}可以通过如下公式(15)实现，即{CP1,CP2,CP3}中CP3的运动矢量可以通过公式(15)来确定：

[0289]

[0290] {CP1,CP3}转换{CP1,CP2}或{CP1,CP2,CP3}可以通过如下公式(16)实现：

[0291]

[0292] {CP2,CP3}转换为{CP1,CP2}或{CP1,CP2,CP3}可以通过如下公式(17)实现：

[0293]

[0294] {CP1,CP4}转换为{CP1,CP2}或{CP1,CP2,CP3}可以通过如下公式(18)或者(19)实现：

[0295]

[0296]

[0297] {CP2,CP4}转换为{CP1,CP2}可以通过如下公式(20)实现，{CP2,CP4}转换为{CP1,CP2,CP3}可以通过公式(20)和(21)实现：

[0298]

[0299]

[0300] {CP3,CP4}转换为{CP1,CP2}可以通过如下公式(20)实现，{CP3,CP4}转换为{CP1,CP2,CP3}可以通过如下公式(22)和(23)实现：

[0301]

[0302]

[0303] 例如将{CP1,CP2,CP4},{CP2,CP3,CP4},{CP1,CP3,CP4}组合的6参数仿射运动模型转换为控制点{CP1,CP2,CP3}来表示。转换方法为将控制点的运动矢量及其坐标信息，代入上述公式(4)，得到模型参数，再将{CP1,CP2,CP3}的坐标信息代入公式上述(5)，得到其运动矢量。

[0304] 更直接地，可以按照以下公式(24)-(26)进行转换，，其中，W表示当前块的宽度，H表示当前块的高度，公式(24)-(26)中，(vx0，vy0)表示CP1的运动矢量，(vx1，vy1)表示CP2的运动矢量，(vx2，vy2)表示CP3的运动矢量，(vx3，vy3)表示CP4的运动矢量。

[0305] {CP1,CP2,CP4}转换为{CP1,CP2,CP3}可以通过公式(24)实现：

[0306]

[0307] {CP2,CP3,CP4}转换为{CP1,CP2,CP3}可以通过公式(25)实现：

[0308]

[0309] {CP1,CP3,CP4}转换为{CP1,CP2,CP3}可以通过公式(26)实现：

[0310]

[0311] 可能实施例中，将当前所构造的控制点运动信息加入候选运动矢量列表后，若此时候选列表的长度小于最大列表长度(如MaxAffineNumMrgCand)，则可按照预置的顺序遍历这些组合，得到合法的组合作为候选的控制点运动信息，如果此时候选运动矢量列表为空，则将该候选的控制点运动信息加入候选运动矢量列表；否则依次遍历候选运动矢量列表中的运动信息，检查候选运动矢量列表中是否存在与该候选的控制点运动信息相同的运动信息。如果候选运动矢量列表中不存在与该候选的控制点运动信息相同的运动信息，则将该候选的控制点运动信息加入候选运动矢量列表。

[0312] 示例性的，一种预置的顺序如下：Affine(CP1,CP2,CP3)→Affine(CP1,CP2,CP4)→Affine(CP1,CP3,CP4)→Affine(CP2,CP3,CP4)→Affine(CP1,CP2)→Affine(CP1,CP3)→Affine(CP2,CP3)→Affine(CP1,CP4)→Affine(CP2,CP4)→Affine(CP3,CP4)，总共10种组合。

[0313] 若组合对应的控制点运动信息不可得，则认为该组合不可得。若组合可得，确定该组合的参考帧索引(两个控制点时，选择参考帧索引最小的作为该组合的参考帧索引；大于两个控制点时，先选择出现次数最多的参考帧索引，若有多个参考帧索引的出现次数一样多，则选择参考帧索引最小的作为该组合的参考帧索引)，并将控制点的运动矢量进行缩放。若缩放后的所有控制点的运动信息一致，则该组合不合法。

[0314] 6)高级时域运动矢量预测(advanced temporal motion vector prediction，ATMVP)方法。HEVC的帧间预测中，编码单元(CodingUnit,CU)中的所有像素采用相同的运动信息进行运动补偿，以得到CU中的像素的预测值。但是CU内的像素并不一定都具有相同的运动特性，采用相同的运动信息对CU内所有的像素进行预测可能会降低运动补偿的准确性。而利用ATMVP方法，有利于提高运动补偿的准确性。

[0315] 以图9所示为例，利用ATMVP技术对当前图像进行帧间预测的过程主要包括：确定当前编码图像中的当前待处理块的偏移运动矢量；根据当前待处理块中的待处理子块的位置以及上述偏移运动矢量，在对应的参考图像(目标图像)中确定待处理子块的对应子块；根据对应子块的运动矢量，确定当前待处理子块的运动矢量；根据待处理子块的运动矢量对待处理子块进行运动补偿预测，得到待处理子块的较准确的预测像素值。可以理解的，基于上述过程可进一步获得当前待处理块的较准确的预测像素值。

[0316] 7)PLANAR模式。PLANAR方法使用水平和垂直方向的两个线性滤波器，并将二者的平均值作为当前块像素的预测值。这一做法能够使预测像素值平缓变化，提升图像的主观质量。

[0317] 以图10所示为例，利用PLANAR方法，通过获取当前块的每一个子块(子编码单元)的上边空域相邻位置、左边空域相邻位置、右边和下边位置的运动信息，求其平均值，并转化为当前每一个子块的运动信息。

[0318] 具体的，对于坐标为(x,y)子块，子块运动矢量P(x,y)可使用水平方向插值运动矢量Ph(x,y)和竖直方向插值运动矢量Pv(x,y)计算得到，如公式(27)所示：

[0319] P(x,y)＝(H×Ph(x,y)+W×Pv(x,y)+H×W)/(2×H×W) (27)

[0320] 水平方向插值运动矢量Ph(x,y)和竖直方向插值运动矢量Pv(x,y)可通过使用当前子块左侧、右侧、上方和下侧的运动矢量计算得到，如公式(28)(29)所示：

[0321] Ph(x,y)＝(W-1-x)×L(-1,y)+(x+1)×R(W,y) (28)

[0322] Pv(x,y)＝(H-1-y)×A(x,-1)+(y+1)×B(x,H) (29)

[0323] 其中，L(-1,y)和R(W,y)代表当前子块左侧和右侧位置的运动矢量，A(x,-1)和B(x,H)表示当前子块上方和下侧位置的运动矢量。

[0324] 左侧运动矢量L和上方运动矢量A可从当前编码块的空域临近块得到。根据子块坐标(x，y)得到预设位置(-1，y)和(x，-1)处的编码块的运动矢量L(-1,y)和A(x,-1)。

[0325] 右侧运动矢量R(W,y)和下方运动矢量B(x,H)通过以下方法提取：提取当前编码块右下位置的时域运动信息BR；使用提取到的右上空域临近位置的运动矢量AR和右下位置的时域运动信息BR加权计算得到右侧运动矢量R(W，y)，如下式(30)所示：

[0326] R(W,y)＝((H-y-1)AR+(y+1)BR)/H (30)

[0327] 使用提取到的左下空域临近位置的运动矢量BL和右下位置的时域运动信息BR加权计算得到下方运动矢量B(x,H)，如下式(31)所示：

[0328] B(x,H)＝((W-x-1)BL+(x+1)BR)/W (31)

[0329] 上述计算中使用的所有运动矢量都被缩放到指向特定参考帧队列中第一个参考帧。

[0330] 8)基于仿射运动模型的先进运动矢量预测模式(Affine AMVP mode)。对于Affine AMVP mode，可利用继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法，构建基于仿射运动模型的AMVP模式的候选运动矢量列表。在本发明实施例实施例中可以将基于仿射运动模型的AMVP模式的候选运动矢量列表称为控制点运动矢量预测值候选列表(control point motion vectors predictor candidate list)，列表中的控制点运动矢量预测值包括2个(如当前块为4参数仿射运动模型的情况)候选的控制点运动矢量或者包括3个(如当前块为6参数仿射运动模型的情况)候选的控制点运动矢量。

[0331] 可能的应用场景中，还可将控制点运动矢量预测值候选列表根据特定的规则进行剪枝和排序，并可将其截断或填充至特定的个数。

[0332] 然后，在编码端，编码器(如前述编码器20)利用控制点运动矢量预测值候选列表中的每个控制点运动矢量预测值，通过公式(3)或(5)或(7)获得当前编码块中每个子运动补偿单元的运动矢量，进而得到每个子运动补偿单元的运动矢量所指向的参考帧中对应位置的像素值，作为其预测值，进行采用仿射运动模型的运动补偿。计算当前编码块中每个像素点的原始值和预测值之间差值的平均值，选择最小平均值对应的控制点运动矢量预测值为最优的控制点运动矢量预测值，并作为当前编码块2个或3个或4个控制点的运动矢量预测值。此外在可能实施例中，还以控制点运动矢量预测值作为搜索起始点在一定搜索范围内进行运动搜索获得控制点运动矢量(control point motion vectors，CPMV)，并计算控制点运动矢量与控制点运动矢量预测值之间的差值(control point motion vectors differences，CPMVD)。然后，编码器将表示该控制点运动矢量预测值在控制点运动矢量预测值候选列表中位置的索引号以及CPMVD编码入码流传递到解码端。

[0333] 在解码端，解码器(如前述解码器30)解析获得码流中的索引号以及控制点运动矢量差值(CPMVD)，根据索引号从控制点运动矢量预测值候选列表中确定控制点运动矢量预测值(control point motion vectors predictor，CPMVP)，将CPMVP与CPMVD相加，得到控制点运动矢量。

[0334] 9)基于仿射运动模型的融合模式(Affine Merge mode)。对于Affine Merge mode，可利用继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法，构建控制点运动矢量融合候选列表(control point motion vectors merge candidate list)。

[0335] 可能的应用场景中，可将控制点运动矢量融合候选列表根据特定的规则进行剪枝和排序，并可将其截断或填充至特定的个数。

[0336] 在编码端，编码器(如前述编码器20)利用融合候选列表中的每个控制点运动矢量，通过公式(3)或(5)或(7)获得当前编码块中每个子运动补偿单元(像素点或特定方法划分的大小为N1×N2的像素块)的运动矢量，进而得到每个子运动补偿单元的运动矢量所指向的参考帧中位置的像素值，作为其预测值，进行仿射运动补偿。计算当前编码块中每个像素点的原始值和预测值之间差值的平均值，选择差值的平均值最小对应的控制点运动矢量作为当前编码块2个或3个或4个控制点的运动矢量。将表示该控制点运动矢量在候选列表中位置的索引号编码入码流发送给解码端。

[0337] 在解码端，解码器(如前述解码器30)解析索引号，根据索引号从控制点运动矢量融合候选列表中确定控制点运动矢量(control point motion vectors，CPMV)。

[0338] 10)子块融合模式(Sub-block based merging mode)。利用子块融合模式，可在9)的基础上，将ATMVP方法和/或PLANAR模式得到的候选运动信息加入候选列表。也就是说，可利用继承的控制点运动矢量预测方法，和/或，构造的控制点运动矢量预测方法，和/或，ATMVP方法，和/或，PLANAR方法，构建子块融合候选列表(sub-block based merging candidate list)。

[0339] 可能的应用场景中，可将子块融合候选列表根据特定的规则进行剪枝和排序，并可将其截断或填充至特定的个数。

[0340] 在编码端，利用子块融合候选列表中的每个候选运动信息，若候选为ATMVP方法或PLANAR方法，则按照6)或7)的方法得到每个子块的运动信息；若候选为仿射运动模式，则根据每个控制点运动矢量，通过公式(3)/(5)/(7)获得当前编码块中每个子运动补偿单元(子块，像素点或特定方法划分的大小为N1×N2的像素块)的运动矢量，进而得到每个子运动补偿单元的运动矢量所指向的参考帧中位置的像素值，作为其预测值，进行仿射运动补偿。计算当前编码块中每个像素点的原始值和预测值之间差值的平均值，选择差值的平均值最小对应的候选作为当前编码块的运动信息，将表示该候选运动信息在候选列表中位置的索引号编码入码流发送给解码器。

[0341] 在解码端，解析索引号，根据索引号从控制点运动矢量融合候选列表中确定控制点运动矢量(control point motion vectors，CPMV)或子块的运动信息(若为ATMVP方法或PLANAR方法)。

[0342] 11)块级的广义双向预测(Generalized Bi-prediction，GBi)方法，又可称为双向预测块级的加权预测方法。双向预测包括第一方向预测和第二方向预测，所述第一方向预测为基于第一方向的参考图像来预测当前块的运动矢量，进而得到当前块的在第一方向的参考块(或称预测块)，其中，所述第一方向的参考图像为第一参考图像帧集合中的一个，所述第一参考图像帧集合包括一定数量的参考图像；所述第二方向预测为基于第二方向的参考图像来预测当前块的第二运动矢量，进而得到当前块的在第二方向的参考块(或称预测块)，所述第二方向的参考图像为第二参考图像帧集合中的一个，所述第二参考图像帧集合包括一定数量的参考图像。例如，第一参考图像帧集合是参考图像列表0(reference picture list 0，list0)，第二参考图像帧集合是参考图像列表1(reference picture list 1，list1)。又举例来说，第一参考图像帧集合是list1，第二参考图像帧集合是list0。

[0343] 当使用双向预测方法时，当前图像块会存在两个参考块(或称两个预测块)，每个参考块各自需要运动矢量和参考帧索引进行指示。双向预测具体可为从第一参考图像帧集合和第二参考图像帧集合中各选择一个参考图像获取参考块，然后根据两个参考块内像素点的像素值确定当前图像块内像素点像素值的预测值。

[0344] 示例性地，也可以将双向预测称为前向后向预测，也就是说，双向预测包括前向预测和后向预测，这样情况下，当第一方向预测为前向预测，那么第二方向预测相应为后向预测；当第一方向预测为后向预测，那么第二方向预测相应为前向预测。例如，在一种双向预测的实现中，可设置两个已编码帧列表(例如，List0和List1)，这两个列表中都可包含前向和后向的多个已编码的参考帧，当前编码图像的当前待处理图像块的前后参考块(预测块)是由这两个已编码帧列表中的参考帧提供。

[0345] 在GBi方法中，每个双向预测的图像块可从多组权重值组合中选择一组权重值完成加权预测。

[0346] 举例来说，在编码端，双向预测的图像块预测值Pbi-pred可通过公式(32)实现：

[0347] Pbi-pred＝((8-w)*P0+w*P1+4)＞＞3 (32)

[0348] 其中，P0和P1分别是第一方向参考帧和后第二方向参考帧经过运动补偿后的预测像素，w是以1/8精度表示的第二方向参考帧的像素值在双向预测的图像块预测值中所占的权重参数(wis weighting parameter for list-1prediction represented in 1/8precision)，>>表示右移运算。

[0349] w的值例如可以从取值集{4,-2,10,3,5}中选取，可设置权重值{4/8,-2/8,10/8,3/8,5/8}对应的GBi索引号依次为{0,1,2,3,4}。在非低延迟的图像块中，w的值例如可以从取值集合{3,4,5}中选取。可设置权重值取值{3/8,4/8,5/8}对应的GBi索引号依次为{0,1,
2}，即权重值与GBi索引号之间具有对应关系。后续根据权重值进行加权预测，可获得双向预测的图像块的预测值。

[0350] 在本发明的一实例中，也可直接建立w与GBi索引号之间的对应关系，例如，w的值例如可以从取值集{4,-2,10,3,5}中选取时，可设置w取值集{4,-2,10,3,5}对应的GBi索引号依次为

[0351] {0,1,2,3,4}。后续根据权重值进行加权预测，可获得双向预测的图像块的预测值。本文主要从权重值与GBi索引号之间具有对应关系的角度来阐述本发明的技术方案/技术思想，应理解的是，这些技术方案/技术思想同样适用于“w与GBi索引号之间具有的对应关系”的情况，为了说明书的简洁，这里将不展开详述。

[0352] 本发明实施例中，GBi索引号(the Generalization Bi－prediction weight index)可用于在GBi方法的双向预测中确定图像块的某一方向参考帧(第一方向参考帧或第二方向参考帧)的权重值。具体的，在一实例中，GBi索引号对应的权重值可用于表示list0中的参考图像的参考块像素值在当前块预测值中所占的权重。在又一实例中，GBi索引号对应的权重值可用于表示list1中的参考图像的参考块像素值在当前块预测值中所占的权重。

[0353] 需要说明的是，上文例子仅用于方案解释而非限定，其他的GBi权重值以及其他的索引号的映射方式同样适用于本专利。例如在一种实现中，{-2/8,3/8,4/8,5/8,10/8}对应的索引号可以依次为{0,1,2,3,4}。{4/8,3/8,5/8}对应的索引号可以依次为{0,1,2}。

[0354] 当第一方向参考帧(例如后向参考帧)的权重值被确定(即为权重值取值集合中的一个取值)，那么，第二方向参考帧(例如前向参考帧)的权重值也会相应被确定。例如在非低延迟的图像块中，后向参考帧对应的权重值取值为3/8(索引号例如为0)时，那么前向参考帧的权重值相应为5/8。这样的权重值组合<3/8，5/8>即为一组权重值组合。可以理解的，不同的索引号可对应不同的权重值组合。每个双向预测的图像块可从多组权重值组合中选择一组权重值完成加权预测。具体的，可根据每组权重值计算出双向预测的图像块的预测值，根据图像块中每个像素点的原始值和预测值计算率失真代价(RD Cost)，从而选择率失真代价最小的一组权重值作为最终的权重值组合，并传递该权重值组合相关的索引号到解码端。

[0355] 在解码端，AMVP模式中，直接解析码流获得GBi索引号；Merge模式中，需构建候选运动信息列表，然后根据merge index从列表中得出运动信息及GBi索引号，再根据索引号从多组权重值组合中选出目标权重值组合，利用该权重值组合进行加权预测得到预测像素。

[0356] 当使用GBi预测方法时，在仿射运动预测中，利用继承的控制点运动矢量预测方法或构造的控制点运动矢量预测方法得到当前块的各个控制点的候选运动信息，同时得到各个控制点对应的GBi索引号，将其存储起来用于后续的运动补偿和预测；得到的候选运动信息、GBi索引号还将用于后续其他解码流程，例如作为相邻块解码过程中的运动矢量预测等。

[0357] 对于继承的控制点运动矢量预测方法，当前待处理图像块的各个控制点对应的GBi索引号皆来源于相同的编码单元(即同一相邻已编码块)，故各个控制点对应的GBi索引号是一致的。然而，对于仿射融合模式中构造的控制点运动矢量预测方法中，当前待处理图像块的控制点的GBi索引号来自不同的编码单元(即不同的相邻已编码块)，这样，会存在控制点的GBi索引号不一样的情况，最终会导致当前块的各个子块的GBi索引号不同。例如，若当前仿射解码块采用的仿射运动模型为4仿射运动模型，则将左上角子块、右上角子块的GBi索引号设置为左上、右上顶点控制点的GBi索引号，而左上子块和右上子块分别是不同的编码单元的子块，如果左上子块的GBi索引号为0，而右上子块的GBi索引号为1，则无法判断当前待处理图像块的GBi索引号是0还是1，那么在后续对各个子块的预测中，将无法确定双向预测中的权重值组合，导致预测出现问题，从而影响整个编码过程。

[0358] 本发明实施例提供了解决方案来为了解决上述问题，保证当使用GBi预测方法时的编码过程的正常进行，提高编码效率和准确度。下面具体描述基于构造的控制点运动矢量预测方法确定当前待处理图像块的GBi索引号的一些实施方案，当前待处理图像块的多个控制点的运动矢量分别根据多个已处理图像块(对于编码端，为多个邻近已编码块；对于解码端，为多个邻近已解码块)的运动矢量获得。

[0359] 在一些可能的实施方案中，可将预设的GBi索引号作为当前待处理图像块的GBi索引号，将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。例如，所述预设的GBi索引号为0，当前待处理图像块的GBi索引号对应的权重值等于1/2，则后续根据权重值进行加权预测(双向预测)的加权方式为平均加权。

[0360] 在一些可能的实施方案中，可获取待处理图像块的多个控制点的GBi索引号；在构造的控制点运动矢量预测方法中，所述多个控制点的GBi索引号分别为各个控制点对应的已处理图像块的GBi索引号；然后根据所述多个控制点的GBi索引号，确定当前待处理图像块的某一方向参考帧对应的权重值。例如，根据所述多个控制点的GBi索引号确定某一方向参考帧(例如后向参考帧)对应的权重值等于1/2，则后续根据权重值进行加权预测的加权方式为平均加权。在可能的实现场景中，还可根据所述多个控制点的GBi索引号，确定当前待处理图像块的GBi索引号，将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。例如，根据所述多个控制点的GBi索引号，确定当前待处理图像块的GBi索引号为0，GBi索引号0对应的权重值1/2确定某一方向参考帧(例如后向参考帧)对应的权重值。

[0361] 在一可能的实施方案中，可将预设值作为在GBi方法中当前待处理图像块的某一方向参考帧(第一方向参考帧或第二方向参考帧，下文同)的权重值，例如，所述预设值为1/2。也即是说，将基于构造的控制点运动矢量预测方法得到的各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为权重值1/2对应的索引号(例如0)。

[0362] 在一可能的实施方案中，在当前待处理图像块的多个控制点对应的编码单元的GBi索引号(可简称为多个控制点的GBi索引号，下文同)皆相同的情况下，将由所述相同的GBi索引号确定的权重值作为在GBi方法中所述待处理图像块的某一方向参考帧的权重值，控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为所述相同的GBi索引号；在所述多个控制点的GBi索引号不全相同的情况下，将预设值作为在GBi方法中所述待处理图像块的某一方向参考帧的权重值，所述预设值例如等于1/2，各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为权重值1/2对应的索引号。

[0363] 举例来说，可定义1/2权重值对应的GBi索引号为K，按照以下方式设置基于构造的控制点运动矢量预测方法得到的候选运动信息的GBi索引号：

[0364] 若当前待处理图像块有两个控制点，其候选运动信息分别由相邻已编码块A和B的运动信息得到，相邻已编码块A和B的GBi索引号分别为IA和IB。那么可根据IA和IB的值来推导候选运动信息对应的GBi索引号：若IA＝IB，则候选运动信息对应的GBi索引号为IA；若IA≠IB，则候选运动信息对应的GBi索引号为K。

[0365] 若当前待处理图像块有三个控制点，其候选运动信息分别由相邻已编码块A、B和C的运动信息得到，相邻已编码块A、B和C的GBi索引号分别为IA、IB和IC。那么可根据IA、IB和IC的值来推导各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号：若IA＝IB＝IC，则各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号为IA；若IA、IB和IC不全相同，则将各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为K。

[0366] 在一可能的实施方案中，在所述多个控制点的GBi索引号中存在相同的GBi索引号的情况下，将数量最多的相同的GBi索引号作为在GBi方法中所述待处理图像块的某一方向参考帧的权重值，控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为所述相同的GBi索引号；在所述多个控制点的GBi索引号皆不相同的情况下，将预设值作为所述待处理图像块的某一方向参考帧的权重值，所述预设值例如为1/2，各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为权重值1/2对应的索引号。

[0367] 举例来说，可定义权重值1/2对应的GBi索引号为K，按照以下方式设置基于构造的控制点运动矢量预测方法得到的候选运动信息的GBi索引号：

[0368] 若当前待处理图像块有两个控制点，其候选运动信息分别由相邻已编码块A和B的运动信息得到，A和B的GBi索引号分别为IA和IB。根据IA和IB的值来推导候选运动信息对应的GBi索引号：若IA＝IB，则候选运动信息对应的GBi索引号为IA；若IA≠IB，则候选运动信息对应的GBi索引号为K。

[0369] 若当前待处理图像块有三个控制点，其候选运动信息分别由相邻已编码块A、B和C的运动信息得到，相邻已编码块A、B和C的GBi索引号分别为IA、IB和IC。根据IA、IB和IC的值来推导候选运动信息对应的GBi索引号：若IA、IB和IC中存在有相等的值，则将各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号为出现频次最高的索引号；若IA、IB和IC互不相等，则将各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为K。

[0370] 在一可能的实施方案中，在由所述多个控制点的GBi索引号确定的多个权重值中存在与预设值相同的权重值的情况下，将所述预设值作为在GBi方法中所述待处理图像块的某一方向参考帧的权重值，控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为该权重值对应的索引号。在由多个控制点的GBi索引号确定的多个权重值皆与预设值不同的情况下，将多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值作为在GBi方法中所述待处理图像块的参考帧的权重值，控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为所述差值最小的权重值对应的GBi索引号。

[0371] 举例来说，可定义权重值1/2对应的GBi索引号为K，按照以下方式设置基于构造的控制点运动矢量预测方法得到的候选运动信息的GBi索引号。

[0372] 若当前待处理图像块有两个控制点，其候选运动信息分别为相邻已编码块A和B的运动信息，相邻已编码块A和B的GBi索引号分别为IA和IB。那么，可根据IA和IB的值来推导候选运动信息对应的GBi索引号：若IA和IB中有一个或者一个以上的值为K，将控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为K；若IA和IB均不等于K，则将候选运动信息对应的GBi索引号设置为多个权重值中与1/2最接近的权重值对应的索引号。

[0373] 在一可能的实施方案中，在由所述多个控制点的GBi索引号确定的多个权重值的平均值为预设值的情况下，将所述预设值作为在GBi方法中所述待处理图像块的某一方向参考帧的权重值。在由所述多个控制点的GBi索引号确定的多个权重值的平均值不等于预设值的情况下，将多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值作为在GBi方法中所述待处理图像块的参考帧的权重值，控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为所述差值最小的权重值对应的GBi索引号。

[0374] 举例来说，可定义权重值1/2对应的GBi索引号为K，按照以下方式设置基于构造的控制点运动矢量预测方法得到的候选运动信息的GBi索引号。

[0375] 若当前待处理图像块有两个控制点，其候选运动信息分别为相邻已编码块A和B的运动信息，相邻已编码块A和B的GBi索引号分别为IA和IB。那么，可根据IA和IB的值来推导候选运动信息对应的GBi索引号：若IA和IB对应的权重值的平均值为1/2，则候选运动信息列表中GBi索引号设置为K；若IA和IB对应的权重值的平均值不为1/2，则将候选运动信息对应的GBi索引号设置为更接近1/2的权重值对应的索引号。

[0376] 在一可能的实施方案中，在由所述多个控制点的GBi索引号确定的多个权重值皆与预设值不同，且所述多个权重值中存在至少两个权重值的平均值等于所述预设值的情况下，将所述预设值作为在GBi方法中所述待处理图像块的某一方向参考帧的权重值。

[0377] 举例来说，可定义权重值1/2对应的GBi索引号为K，按照以下方式设置基于构造的控制点运动矢量预测方法得到的候选运动信息的GBi索引号。

[0378] 若当前待处理图像块有三个控制点，其候选运动信息分别由相邻已编码块A、B和C的运动信息得到，A、B和C的GBi索引号分别为IA，IB和IC。根据IA、IB和IC的值来推导候选运动信息对应的GBi索引号：若IA，IB和IC中有一个或者一个以上的值为K，则候选运动信息列表中GBi索引号可设置为K；若IA、IB和IC均不等于K，且IA、IB和IC对应的权重值中存在至少两个权重值的均值为1/2(例如IA对应的权重值和IB对应的权重值的均值等于1/2)，则将各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为K；否则，将各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号设置为更接近1/2的权重值对应的索引号。

[0379] 需要说明的是，上述各实施例中的示例(例如，GBi索引号为0，权重值为1/2等等)用于解释本申请的技术方案而非限定。

[0380] 还需要说明的是，基于上文的技术思想，还可以采取其他类似方案予以实施。另外，在具体应用场景中，还可以将上述方案中的一个或多个综合实施。

[0381] 可以看到，在当前块的控制点的GBi索引号不同的情况下，通过实施本发明实施例上述方案，能够快速确定各个控制点的候选运动信息对应的GBi索引号，从而保证双向预测的编码过程的正常进行，提高编码效率和准确度。

[0382] 在本发明实施例中，编码端可使用语法元素来向解码端指示当前块的帧间预测模式以及其他相关信息。

[0383] 目前通常采用的解析当前块采用的帧间预测模式的部分语法结构，示例性地可以参见表1所示。需要说明的是，语法结构中的语法元素还可以通过其他标识来表示，本发明对此不作具体限定。

[0384] 表1

[0385]

[0386]

[0387]

[0388] 表1中，ae(v)表示采用基于自适应二元算术编码(context-based adaptive binary arithmetic coding，cabac)编码的语法元素。

[0389] 语法元素merge_flag[x0][y0]可用于指示针对当前块是否采用融合模式。比如，当merge_flag[x0][y0]＝1时，指示针对当前块采用融合模式，当merge_flag[x0][y0]＝0时，指示针对当前块不采用融合模式。x0，y0表示当前块在视频图像的坐标。

[0390] 语法元素merge_subblock_flag[x0][y0]可用于指示针对当前块是否采用基于子块的merge模式。当前块所在条带的类型(slice_type)为P型或B型。比如merge_subblock_flag[x0][y0]＝1，指示针对当前块采用基于子块的merge模式，merge_subblock_flag[x0][y0]＝0，指示针对当前块不采用基于子块的merge模式，可以采用平移运动模型的merge模式。

[0391] 语法元素merge_idx[x0][y0]可用于指示针对merge候选列表的索引值。

[0392] 语法元素merge_subblock_idx[x0][y0]可用于指示针对基于子块的merge候选列表的索引值。

[0393] 语法元素inter_affine_flag[x0][y0]可用于指示在当前块所在条带为P型条带或者B型条带时，针对当前块是否采用基于仿射运动模型的AMVP模式。

[0394] 语法元素cu_affine_type_flag[x0][y0]可以用于指示：在当前块所在条带为P型条带或者B型条带时，针对当前块是否采用6参数仿射运动模型进行运动补偿。

[0395] cu_affine_type_flag[x0][y0]＝0，指示针对当前块不采用6参数仿射运动模型进行运动补偿，可以仅采用4参数仿射运动模型进行运动补偿；cu_affine_type_flag[x0][y0]＝1，指示针对当前块采用6参数仿射运动模型进行运动补偿。

[0396] 参见表2所示，MotionModelIdc[x0][y0]＝1，指示采用4参数仿射运动模型，MotionModelIdc[x0][y0]＝2，指示采用6参数仿射运动模型，MotionModelIdc[x0][y0]＝0指示采用平动运动模型。

[0397] 表2

[0398]

[0399]

[0400] 此外，表1中，变量MaxNumMergeCand、MaxNumSubblockMergeCand用于表示最大列表长度，指示构造的候选运动矢量列表的最大长度。inter_pred_idc[x0][y0]用于指示预测方向。PRED_L1用于指示后向预测。num_ref_idx_l0_active_minus1指示前向参考帧列表的参考帧个数，ref_idx_l0[x0][y0]指示当前块的前向参考帧索引值。mvd_coding(x0,y0,0,0)指示第一个运动矢量差。mvp_l0_flag[x0][y0]指示前向MVP候选列表索引值。PRED_L0指示前向预测。num_ref_idx_l1_active_minus1指示后向参考帧列表的参考帧个数。ref_idx_l1[x0][y0]指示当前块的后向参考帧索引值，mvp_l1_flag[x0][y0]表示后向MVP候选列表索引值。

[0401] 基于上文的描述，下面进一步描述本发明实施例提供的帧间预测方法，从解码端的角度进行描述，参见图11A，该方法包括但不限于以下步骤：

[0402] S601：解析码流，确定当前待处理图像块(或称当前解码块，或称当前块)的帧间预测模式。

[0403] 例如，可基于表1所示的语法结构，解析码流，从而确定当前块的帧间预测模式。

[0404] 若确定当前块的帧间预测模式为基于仿射运动模型的AMVP模式，即，语法元素merge_flag＝0且affine_inter_flag＝1，指示当前块的帧间预测模式为基于仿射运动模型的AMVP模式，则后续执行S602a-S606a。

[0405] 若确定当前块的帧间预测模式为基于仿射运动模型的merge模式，即，语法元素merge_flag＝1且affine_merge_flag＝1，指示当前块的帧间预测模式为基于仿射运动模型的Merge模式，则后续执行S602b-S605b。

[0406] S602a：构建基于仿射运动模型的AMVP模式对应的候选运动矢量列表。

[0407] 本发明实施例中，利用继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法，推导得到当前块的候选的控制点运动矢量，来加入AMVP模式对应的候选运动矢量列表。候选运动信息列表中的运动信息可包含：候选的控制点运动矢量预测值、预测方向。在可能的实施例中，该运动信息还可以包括其他的信息。

[0408] 候选运动矢量列表可以包括二元组列表(当前编码块为4参数仿射运动模型)或三元组列表或四元组列表。二元组列表中包括一个或者多个用于构造4参数仿射运动模型的二元组。三元组列表中包括一个或者多个用于构造6参数仿射运动模型的三元组。四元组列表中包括一个或者多个用于构造8参数双线性模型的三元组

[0409] 其中，根据继承的控制点运动矢量预测方法在确定当前块的候选的控制点运动矢量过程中，采用相邻仿射解码块至少两个子块的运动矢量来推导得到当前块的候选的控制点运动矢量预测值(候选运动矢量二元组/三元组/四元组)，来加入候选运动矢量列表。关于继承的控制点运动矢量预测方法的具体内容可参考前文3)中的详细描述，为了说明书的简洁，这里不再赘述。

[0410] 其中，根据构造的控制点运动矢量预测方法在确定当前块的候选的控制点运动矢量过程中，将当前块的控制点周边相邻的已编码块的运动矢量进行组合，作为当前仿射编码块的控制点的运动矢量。具体内容可参考前文4)和5)的详细描述。

[0411] 示例性的，当前块采用的仿射运动模型是4参数仿射运动模型(即，MotionModelIdc为1)，利用当前块周边相邻的已编码块的运动信息确定当前块左上顶点和右上顶点的运动矢量。具体可以采用构造的控制点运动矢量预测方法1，或者采用构造的控制点运动矢量预测方法2，来得到当前块的候选的控制点运动矢量，进而加入AMVP模式对应的候选运动矢量列表。

[0412] 示例性的，当前块采用的仿射运动模型是6参数仿射运动模型(即，MotionModelIdc为2)，利用当前块周边相邻的已编码块的运动信息确定当前块左上顶点和右上顶点以及左下顶点的运动矢量。具体可以采用构造的控制点运动矢量预测方法1，或者采用构造的控制点运动矢量预测方法2，来得到当前块的候选的控制点运动矢量，进而加入AMVP模式对应的候选运动矢量列表。

[0413] 需要说明的是，采用其他控制点来表示相邻块和当前块的运动模型的方法也可以适用于本发明，在此不做赘述。

[0414] 本发明可能实施例中，还可将候选运动矢量二元组/三元组/四元组列表根据特定的规则进行剪枝和排序，并可将其截断或填充至特定的个数。

[0415] S603a：解析码流，确定最优的控制点运动矢量预测值。

[0416] 具体的，通过解析码流获得候选运动矢量列表的索引号，根据候选运动矢量列表的索引号从上述S602a构建的候选运动矢量列表中确定最优的控制点运动矢量预测值(control point motion vectors predictor，CPMVP)。

[0417] 例如，若当前块采用的仿射运动模型是4参数仿射运动模型(MotionModelIdc为1)，则解析获得候选运动矢量列表的索引号，示例性的，索引号为mvp_l0_flag或mvp_l1_flag，根据该索引号从候选运动矢量列表中确定2个控制点的最优运动矢量预测值。

[0418] 又例如，若当前块采用的仿射运动模型是6参数仿射运动模型(MotionModelIdc为2)，则解析获得候选运动矢量列表的索引号，根据该索引号从候选运动矢量列表中确定3个控制点的最优运动矢量预测值。

[0419] S604a：解析码流，确定控制点的运动矢量。

[0420] 具体的，通过解析码流获得控制点的运动矢量差值(control point motion vectors differences，CPMVD)，然后根据控制点的运动矢量差值以及上述S803a所确定的最优的控制点运动矢量预测值(CPMVP)，得到控制点的运动矢量。

[0421] 例如，当前块采用的仿射运动模型是4参数仿射运动模型(MotionModelIdc为1)，以前向预测为例，2个控制点的运动矢量差值别为mvd_coding(x0,y0,0,0)和mvd_coding(x0,y0,0,1)。从码流中解码得到当前块的2个控制点的运动矢量差值，示例性的，可从码流中解码得到左上位置控制点和右上位置控制点的运动矢量差值。然后分别使用各控制点的运动矢量差值和运动矢量预测值相加，获得控制点的运动矢量值，即得到当前块左上位置控制点和右上位置控制点的运动矢量值。

[0422] 又例如，当前块采用的仿射运动模型是6参数仿射运动模型(MotionModelIdc为2)，以前向预测为例，3个控制点的运动矢量差分别为mvd_coding(x0,y0,0,0)和mvd_coding(x0,y0,0,1)、mvd_coding(x0,y0,0,2)。从码流中解码得到当前块的3个控制点的运动矢量差，示例性的，从码流中解码得到左上控制点、右上控制点和左下控制点的运动矢量差值。然后，分别使用各控制点的运动矢量差值和运动矢量预测值相加，获得控制点的运动矢量值，即得到当前块左上控制点、右上控制点和左下控制点的运动矢量值。

[0423] 需要说明的是，本发明实施例还可以是其他仿射运动模型和其他控制点位置，在此不做赘述。

[0424] S605a：根据控制点的运动信息以及当前块采用的仿射运动模型，获得当前块中每个子块的运动矢量值。

[0425] 对于当前仿射解码块的每一个子块(一个子块也可以等效为一个运动补偿单元，子块的宽和高小于当前块的宽和高)，可采用运动补偿单元中预设位置像素点的运动信息来表示该运动补偿单元内所有像素点的运动信息。假设运动补偿单元的尺寸为MxN，则预设位置像素点可以为运动补偿单元中心点(M/2,N/2)、左上像素点(0,0)，右上像素点(M-1,0)，或其他位置的像素点。以下以运动补偿单元中心点为例说明，参见图12所示。图12中V0表示左上控制点的运动矢量，V1表示右上控制点的运动矢量。每个小方框表示一个运动补偿单元。

[0426] 运动补偿单元中心点相对于当前仿射解码块左上顶点像素的坐标使用如下公式(33)计算得到，其中i为水平方向第i个运动补偿单元(从左到右)，j为竖直方向第j个运动补偿单元(从上到下)，(x(i,j),y(i,j))表示第(i,j)个运动补偿单元中心点相对于当前仿射解码块左上控制点像素的坐标。

[0427] 例如，若当前仿射解码块采用的仿射运动模型为6参数仿射运动模型，将(x(i,j),y(i,j))代入6参数仿射运动模型公式(34)，获得每个运动补偿单元中心点的运动矢量，作为该运动补偿单元内所有像素点的运动矢量(vx(i,j),vy(i,j))。

[0428] 例如，若当前仿射解码块采用的仿射运动模型为4仿射运动模型，将(x(i,j),y(i,j))代入4参数仿射运动模型公式(35)，获得每个运动补偿单元中心点的运动矢量，作为该运动补偿单元内所有像素点的运动矢量(vx(i,j),vy(i,j))。

[0429]

[0430]

[0431]

[0432] S606a：解析码流获得当前块的GBi索引号和参考帧索引，根据当前块的GBi索引号和参考帧索引和各子块的运动矢量值，获得各子块的像素预测值。

[0433] 举例来说，在双向预测中，当前块获得GBi索引号和参考帧索引后，可根据参考帧索引从第一参考图像帧集合和第二参考图像帧集合(例如，List0和List1)中获得第一方向参考帧和第二方向参考帧，根据S605a所获得的子块的运动矢量值在第一方向参考帧和第二方向参考帧中分别确定子块的参考块(预测块)；确定GBi索引号对应的一组权重值组合，然后根据所述一组权重值组合对所述参考块进行加权预测和运动补偿，从而获得当前块的各子块的像素预测值。详细实现过程还可参考前文11)中的详细描述，为了说明书的简洁，这里不再赘述。

[0434] S602b：构建基于仿射运动模型的merge模式的运动信息候选列表。

[0435] 具体的，可以利用继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法，构建基于仿射运动模型的merge模式的运动信息候选列表，候选运动信息列表中的运动信息包含：候选的控制点运动矢量预测值(候选运动矢量组合)、预测方向、GBi索引号、参考帧索引。在可能的实施例中，该运动信息还可以包括其他的信息。相关实现可参考前文9)的详细描述，为了说明书的简洁，这里不再赘述。

[0436] 在可能的实施例中，还可以利用ATMVP方法，和/或，继承的控制点运动矢量预测方法，和/或，构造的控制点运动矢量预测方法，和/或，PLANAR方法，构建基于子块的融合候选列表(sub-block based merging candidate list)。相关实现可参考前文6)、7)、9)、10)的详细描述，这里不再赘述。

[0437] 关于继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法的具体实现可参考前文3)、4)、5)的详细描述，这里不再赘述。

[0438] 举例来说，利用构造的控制点运动矢量预测方法获得控制点的候选运动矢量组合后，若此时候选列表的长度小于最大列表长度MaxAffineNumMrgCand，则按照预置的顺序遍历这些组合，得到合法的组合作为候选的控制点运动信息，如果此时候选运动矢量列表为空，则将该候选的控制点运动信息加入候选运动矢量列表；否则依次遍历候选运动矢量列表中的运动信息，检查候选运动矢量列表中是否存在与该候选的控制点运动信息相同的运动信息。如果候选运动矢量列表中不存在与该候选的控制点运动信息相同的运动信息，则将该候选的控制点运动信息加入候选运动矢量列表。

[0439] 示例性地，一种预置的顺序如下：Affine(CP1,CP2,CP3)->Affine(CP1,CP2,CP4)->Affine(CP1,CP3,CP4)->Affine(CP2,CP3,CP4)->Affine(CP1,CP2)->Affine(CP1,CP3)->Affine(CP2,CP3)->Affine(CP1,CP4)->Affine(CP2,CP4)->Affine(CP3,CP4)，总共10种组合。

[0440] 若组合对应的控制点运动信息不可得，则认为该组合不可得。若组合可得，确定该组合的参考帧索引(两个控制点时，选择参考帧索引最小的作为该组合的参考帧索引；大于两个控制点时，先选择出现次数最多的参考帧索引，若有多个参考帧索引的出现次数一样多，则选择参考帧索引最小的作为该组合的参考帧索引)，并将控制点的运动矢量进行缩放。若缩放后的所有控制点的运动信息一致，则该组合不合法。

[0441] 若组合对应的控制点运动信息可得，确定该组合对应的GBi索引号。由于当前待处理图像块的控制点的运动矢量来自不同的相邻已解码块，由于不同的相邻已解码块的GBi索引号可能不同，那么可利用前文所描述的一种或多种实施方案对所述不同的相邻已解码块的GBi索引号进行处理，从而获得该组合对应的GBi索引号。

[0442] 又举例来说，如果是通过继承的控制点运动矢量预测方法获得控制点的候选运动矢量，那么各个控制点的候选运动矢量对应的GBi索引号来自于相邻已解码块。后续可将控制点的候选运动矢量和对应的GBi索引号加入到候选运动信息列表。

[0443] 可选地，本发明实施例还可以针对候选运动矢量列表进行填充，比如，经过上述遍历过程后，此时候选运动矢量列表的长度小于最大列表长度MaxAffineNumMrgCand，则可以对候选运动矢量列表进行填充，直到列表的长度等于MaxAffineNumMrgCand。

[0444] 此外，在可能实施例中，还可将运动信息候选列表根据特定的规则进行剪枝和排序，并可将其截断或填充至特定的个数。例如可以通过补充零运动矢量的方法进行填充，或者通过将现有列表中已存在的候选的运动信息进行组合、加权平均的方法进行填充。需要说明的是，其他获得候选运动矢量列表填充的方法也可适用于本发明，在此不做赘述。

[0445] S603b：解析码流，确定最优的控制点运动信息。

[0446] 具体的，通过解析码流获得候选运动矢量列表的索引号，根据该候选运动矢量列表的索引号从上述S602b构建的候选运动矢量列表中确定最优的控制点运动信息。可以理解的，该最优的控制点运动信息包括最优的候选运动矢量组合、预测方向、GBi索引号、参考帧索引。在可能的实施例中，该最优的控制点运动信息还可以包括其他的信息。

[0447] S604b：根据最优的控制点运动信息以及当前解码块采用的仿射运动模型，获得当前块中每个子块的运动矢量值。具体实现过程可参考前述S605a中的描述，这里不再赘述。

[0448] S605b：根据当前块的GBi索引号和参考帧索引和各子块的运动矢量值，获得各子块的像素预测值。

[0449] 具体的，通过S603b获得了最优的候选运动矢量组合对应的GBi索引号和参考帧索引，该GBi索引号即可作为当前块的GBi索引号。

[0450] 在双向预测中，当前块可根据参考帧索引从第一参考图像帧集合和第二参考图像帧集合(例如，List0和List1)中获得第一方向参考帧和第二方向参考帧，根据S604b所获得的子块的运动矢量值在第一方向参考帧和第二方向参考帧中分别确定子块的参考块(预测块)；确定GBi索引号对应的一组权重值组合，然后根据所述一组权重值组合对所述参考块进行加权预测和运动补偿，从而获得当前块的各子块的像素预测值。详细实现过程还可参考前文11)中的详细描述，为了说明书的简洁，这里不再赘述。

[0451] 可以看到，本发明实施例中在帧间预测过程中，解码端可采用GBi的方法结合基于仿射运动模型的AMVP模式或merge模式进行双向预测。若当前块采用仿射运动模型，帧间预测过程采用构造的控制点运动矢量预测方法，那么当前块的GBi索引号可从码流中直接获得(AMVP模式)或者根据控制点的相邻已解码块的GBi索引号进行处理而得到。保证了解码过程的顺利进行，当前块的GBi索引号又可以继续用于后续待解码块的解码过程，提高了编码效率和预测准确性。

[0452] 基于前文的描述，下面进一步描述本发明实施例提供的帧间预测方法，从编码端的角度进行描述，参见图11B，该方法包括但不限于以下步骤：

[0453] S701：确定当前块的帧间预测模式。

[0454] 在一具体实现中，对于编码端的帧间预测中，也可预设多种帧间预测模式，所述多种帧内预测模式中例如包括上文所描述的基于仿射运动模型的AMVP模式以及基于仿射运动模型的merge模式，编码端遍历所述多种帧间预测模式，从而确定对当前块的预测最优的帧间预测模式。

[0455] 在又一具体实现中，对于编码端的帧间预测中，也可只预设一种帧间预测模式，即在这种情况下编码端直接确定当前采用的是默认的帧间预测模式，该默认的帧间预测模式为基于仿射运动模型的AMVP模式或者基于仿射运动模型的merge模式。

[0456] 本发明实施例中，如果确定当前块的帧间预测模式为基于仿射运动模型的AMVP模式，则后续执行S702a-S705a。

[0457] 本发明实施例中，如果确定当前块的帧间预测模式为基于仿射运动模型的merge模式，则后续执行S702b-S704b。

[0458] S702a：构建基于仿射运动模型的AMVP模式对应的候选运动矢量列表。

[0459] 本发明实施例中，利用继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法，推导得到当前块的候选的控制点运动矢量，来加入AMVP模式对应的候选运动矢量列表，候选运动矢量列表中的运动信息包含：候选的控制点运动矢量预测值(候选运动矢量组合)、预测方向。S702a的具体实施可参考前述S602a的描述，这里不再赘述。

[0460] 关于继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法的具体实现可参考前文3)、4)、5)的详细描述，这里不再赘述。

[0461] S703a：根据率失真代价，确定最优的控制点运动矢量预测值。

[0462] 在一实例中，编码端可利用候选运动矢量列表中的控制点运动矢量预测值(如候选运动矢量二元组/三元组/四元组)，通过公式(3)或(5)或(7)获得当前块中每个子运动补偿单元的运动矢量，进而得到每个子运动补偿单元的运动矢量所指向的参考帧中对应位置的像素值，作为其预测值，进行采用仿射运动模型的运动补偿。计算当前编码块中每个像素点的原始值和预测值之间差值的平均值，选择最小平均值对应的控制点运动矢量预测值为最优的控制点运动矢量预测值，并作为当前块2个或3个或4个控制点的运动矢量预测值。

[0463] S704a：确定最优的控制点运动矢量预测值对应的GBi索引号。

[0464] 举例来说，若最优的控制点运动矢量预测值为采用继承的控制点运动矢量预测方法得到，即该最优的控制点运动矢量预测值为利用相邻已编码的仿射编码块(简称相邻已编码块)的运动模型而得到，那么可利用该相邻已编码的仿射编码块的GBi索引号作为所述最优的控制点运动矢量预测值对应的GBi索引号(即作为当前块的GBi索引号)。

[0465] 又举例来说，若最优的控制点运动矢量预测值(组合)为采用构造的控制点运动矢量预测方法而得到，那么所述最优的控制点运动矢量预测值中，不同的控制点的运动矢量预测值来自不同的相邻已编码块，由于不同的相邻已编码块的GBi索引号可能不同，那么可利用前文所描述的一种或多种实施方案对所述不同的相邻已编码块的GBi索引号进行处理，从而获得该最优的控制点运动矢量预测值对应的GBi索引号(即作为当前块的GBi索引号)。

[0466] S705a：将最优的控制点运动矢量预测值在候选运动矢量列表中的索引号、控制点的运动矢量差值(control point motion vectors differences，CPMVD)、GBi索引号、参考帧索引以及帧间预测模式的指示信息编入码流。

[0467] 在一实例中，解码端可使用最优的控制点运动矢量预测值作为搜索起始点在一定搜索范围内进行运动搜索获得控制点运动矢量(control point motion vectors，CPMV)，并计算控制点运动矢量与控制点运动矢量预测值之间的差值(control point motion vectors differences，CPMVD)。编码端将最优的控制点运动矢量预测值在候选运动矢量列表中的索引号、CPMVD、GBi索引号、参考帧索引以及帧间预测模式的指示信息编入码流，以便于后续传递到解码端。

[0468] 具体实现中，编入码流的语法元素还可参考前述表1和表2的描述，这里不再赘述。

[0469] S702b：构建基于仿射运动模型的Merge模式对应的候选运动矢量列表。

[0470] 具体的，可以利用继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法，构建基于仿射运动模型的merge模式的运动信息候选列表，候选运动信息列表中的运动信息包含：候选的控制点运动矢量预测值(候选运动矢量组合)、预测方向、GBi索引号、参考帧索引。相关实现还可参考前文9)的详细描述。

[0471] 对于候选运动信息列表中，各个候选的控制点运动矢量预测值对应的GBi索引号，举例来说，若候选的控制点运动矢量预测值为采用继承的控制点运动矢量预测方法得到，即该候选的控制点运动矢量预测值为利用相邻已编码块的运动模型而得到，那么可利用该相邻已编码块的GBi索引号作为所述候选的控制点运动矢量预测值对应的GBi索引号。

[0472] 又举例来说，若候选的控制点运动矢量预测值为采用构造的控制点运动矢量预测方法而得到，那么所述候选的控制点运动矢量预测值中，不同的控制点的运动矢量预测值来自不同的相邻已编码块，由于不同的相邻已编码块的GBi索引号可能不同，那么可利用前文所描述的一种或多种实施方案对所述不同的相邻已编码块的GBi索引号进行处理，从而获得该候选的控制点运动矢量预测值对应的GBi索引号。

[0473] 在可能的实施例中，还可以利用ATMVP方法，和/或，继承的控制点运动矢量预测方法，和/或，构造的控制点运动矢量预测方法，和/或，PLANAR方法，构建基于子块的融合候选列表(sub-block based merging candidate list)。相关实现可参考前文6)、7)、9)、10)的详细描述，这里不再赘述。

[0474] 关于继承的控制点运动矢量预测方法和/或构造的控制点运动矢量预测方法的具体实现可参考前文3)、4)、5)的详细描述。S702b的具体实施还可参考前述S602b的描述，这里不再赘述。

[0475] S703b：根据率失真代价，确定最优的控制点运动信息。

[0476] 在一实例中，编码端可利用候选运动矢量列表中的控制点运动矢量(如候选运动矢量二元组/三元组/四元组)，通过公式(3)或(5)或(7)获得当前编码块中每个子运动补偿单元的运动矢量，进而得到每个子运动补偿单元的运动矢量所指向的参考帧中位置的像素值，作为其预测值，进行仿射运动补偿。计算当前编码块中每个像素点的原始值和预测值之间差值的平均值，选择差值的平均值最小对应的控制点运动矢量为最优的控制点运动矢量，该最优的控制点运动矢量即作为当前编码块2个或3个或4个控制点的运动矢量。

[0477] 在又一实例中，若通过S702b构建的是子块的融合候选列表，遍历该融合候选列表中的每个候选运动信息，若候选为ATMVP或PLANAR模式，则按照6)或7)的方法得到每个子块的运动信息；若候选为仿射运动模式，则根据每个控制点运动矢量，通过公式(3)/(5)/(7)获得当前块中每个子块的运动矢量，进而得到每个子块的运动矢量所指向的参考帧中位置的像素值，作为其预测值，进行仿射运动补偿。计算当前块中每个像素点的原始值和预测值之间差值的平均值，选择差值的平均值最小对应的候选作为当前块的最优的控制点运动信息。

[0478] S704b：将最优的控制点运动信息在候选运动矢量列表中的索引号，以及帧间预测模式的指示信息编入码流，以便于后续传递到解码端。

[0479] 具体实现中，编入码流的语法元素还可参考前述表1和表2的描述，这里不再赘述。

[0480] 需要说明的是，上述实施例仅仅描述了编码端实现编码和码流发送的过程，根据前文的描述，本领域技术人员理解编码端还可以在其他环节实施本发明实施例所描述的其他方法。例如在编码端在对当前块的预测中，对当前块的重构过程的具体实现可参考前文在解码端描述的相关方法(如图11A实施例)，在这里不再赘述。

[0481] 可以看到，本发明实施例中在帧间预测过程中，编码端可采用GBi的方法结合基于仿射运动模型的AMVP模式或merge模式进行编码。若当前块采用仿射运动模型，帧间预测过程采用构造的控制点运动矢量预测方法，那么当前块的候选运动矢量信息对应的GBi索引号可根据控制点的相邻已编码块的GBi索引号进行处理而得到。保证了编码过程的顺利进行，当前块的GBi索引号又可以继续用于后续待编码块的编码过程，提高了编码效率和预测准确性。

[0482] 参见图13，基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种设备1000，该设备1000包括获取模块1001、权重确定模块1002、预测模块1003，其中：

[0483] 获取模块1001，用于获取待处理图像块的多个控制点的GBi索引号(the Generalization Bi－prediction weight index)；所述多个控制点的GBi索引号来源于不同的已处理图像块，所述GBi索引号用于在广义双向预测(GeneralizedBi－prediction)中确定所述已处理图像块的参考帧的权重值；

[0484] 权重确定模块1002，用于根据所述多个控制点的GBi索引号，确定在所述广义双向预测中所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；

[0485] 预测模块1003，用于根据所述待处理图像块的参考帧的权重值进行加权预测，获得所述待处理图像块的预测值。

[0486] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：根据所述多个控制点的GBi索引号，确定所述待处理图像块的GBi索引号；将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值。

[0487] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号均相同的情况下，将所述相同的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0488] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号中存在不相同的GBi索引号的情况下，将预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0489] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号中存在相同的GBi索引号的情况下，将所述多个控制点的GBi索引号中数量最多的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0490] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号互不相同的情况下，将预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0491] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号中的至少一个对应的权重值等于预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0492] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与预设值不同的情况下，将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0493] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值的平均值等于预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0494] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与所述预设值不同，且所述多个权重值的平均值不等于所述预设值的情况下，将所述多个权重值中与所述预设值的差值最小的权重值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0495] 在一些可能的实施例中，所述权重确定模块1002具体用于：在所述多个控制点的GBi索引号对应的多个权重值均与预设值不同，且所述多个权重值中存在至少两个权重值的平均值等于所述预设值的情况下，将所述预设值对应的GBi索引号作为所述待处理图像块的GBi索引号。

[0496] 在一些可能的实施例中，上述实施例中的预设值例如为1/2。

[0497] 在一些可能的实施例中，所述待处理图像包括多个子块：所述预测模块1003还用于：根据所述多个控制点的运动矢量，获得所述待处理图像块中每个子块的运动矢量；所述预测模块1003具体用于：根据所述待处理图像块中每个子块的至少两个运动矢量和所述至少两个运动矢量分别对应的至少两个参考帧，获得所述每个子块的至少两个运动补偿块；根据所述至少两个参考帧分别对应的权重值对所述至少两个运动补偿块的像素值进行加权，以获得所述每个子块的预测值。

[0498] 还需要说明的是，获取模块1001、权重确定模块1002、预测模块1003的具体实现可参考图11A、图11B以及前文实施例的相关描述，为了说明书的简洁，这里不再赘述。

[0499] 参见图14，基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种设备2000，该设备2000包括权重确定模块2002、预测模块2003，其中：

[0500] 权重确定模块2002，用于将预设的GBi索引号作为待处理图像块的GBi索引号，其中，所述待处理图像块的多个控制点的运动矢量分别根据多个已处理图像块的运动矢量获得；将所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值作为所述待处理图像块的参考帧对应的权重值；

[0501] 预测模块2003，用于根据所述权重值进行加权预测，以获得所述待处理图像块的预测值。

[0502] 在一些可能的实施例中，所述待处理图像包括多个子块：

[0503] 所述预测模块2003还用于：根据所述多个控制点的运动矢量，获得所述待处理图像块中每个子块的运动矢量；所述预测模块2003具体用于：根据所述待处理图像块中每个子块的至少两个运动矢量和所述至少两个运动矢量分别对应的至少两个参考帧，获得所述每个子块的至少两个运动补偿块；根据所述至少两个参考帧分别对应的权重值对所述至少两个运动补偿块的像素值进行加权，以获得所述每个子块的预测值。

[0504] 在一些可能的实施例中，所述待处理图像块的GBi索引号对应的权重值例如为1/2。

[0505] 在一些可能的实施例中，所述预设的GBi索引号例如为0。

[0506] 同理，权重确定模块2002、预测模块2003的具体实现可参考图11A、图11B以及前文实施例的相关描述，为了说明书的简洁，这里不再赘述。

[0507] 本领域技术人员能够领会，结合本文公开描述的各种说明性逻辑框、模块和算法步骤所描述的功能可以硬件、软件、固件或其任何组合来实施。如果以软件来实施，那么各种说明性逻辑框、模块、和步骤描述的功能可作为一或多个指令或代码在计算机可读媒体上存储或传输，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读媒体可包含计算机可读存储媒体，其对应于有形媒体，例如数据存储媒体，或包括任何促进将计算机程序从一处传送到另一处的媒体(例如，根据通信协议)的通信媒体。以此方式，计算机可读媒体大体上可对应于(1)非暂时性的有形计算机可读存储媒体，或(2)通信媒体，例如信号或载波。数据存储媒体可为可由一或多个计算机或一或多个处理器存取以检索用于实施本发明中描述的技术的指令、代码和/或数据结构的任何可用媒体。计算机程序产品可包含计算机可读媒体。

[0508] 作为实例而非限制，此类计算机可读存储媒体可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁性存储装置、快闪存储器或可用来存储指令或数据结构的形式的所要程序代码并且可由计算机存取的任何其它媒体。并且，任何连接被恰当地称作计算机可读媒体。举例来说，如果使用同轴缆线、光纤缆线、双绞线、数字订户线(DSL)或例如红外线、无线电和微波等无线技术从网站、服务器或其它远程源传输指令，那么同轴缆线、光纤缆线、双绞线、DSL或例如红外线、无线电和微波等无线技术包含在媒体的定义中。但是，应理解，所述计算机可读存储媒体和数据存储媒体并不包括连接、载波、信号或其它暂时媒体，而是实际上针对于非暂时性有形存储媒体。如本文中所使用，磁盘和光盘包含压缩光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)和蓝光光盘，其中磁盘通常以磁性方式再现数据，而光盘利用激光以光学方式再现数据。以上各项的组合也应包含在计算机可读媒体的范围内。

[0509] 可通过例如一或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或其它等效集成或离散逻辑电路等一或多个处理器来执行指令。因此，如本文中所使用的术语“处理器”可指前述结构或适合于实施本文中所描述的技术的任一其它结构中的任一者。另外，在一些方面中，本文中所描述的各种说明性逻辑框、模块、和步骤所描述的功能可以提供于经配置以用于编码和解码的专用硬件和/或软件模块内，或者并入在组合编解码器中。而且，所述技术可完全实施于一或多个电路或逻辑元件中。

[0510] 本发明的技术可在各种各样的装置或设备中实施，包含无线手持机、集成电路(IC)或一组IC(例如，芯片组)。本发明中描述各种组件、模块或单元是为了强调用于执行所揭示的技术的装置的功能方面，但未必需要由不同硬件单元实现。实际上，如上文所描述，各种单元可结合合适的软件和/或固件组合在编码解码器硬件单元中，或者通过互操作硬件单元(包含如上文所描述的一或多个处理器)来提供。

[0511] 在上述实施例中，对各个实施例的描述各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

[0512] 以上所述，仅为本发明示例性的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

标题	发布/更新时间	阅读量
一种多路视频合成的方法及装置	2020-05-11	908
一种视频传输方法、装置、资源服务器和存储介质	2020-05-11	656
一种录像帧率的控制方法及相关装置	2020-05-11	453
利用子帧照明捕获图像的方法和系统	2020-05-11	432
一种声音采集对象声纹检测方法、装置和设备	2020-05-08	323
一种双路媒体流数据的播放方法及显示设备	2020-05-08	829
一种基于全景视频的播放及标注多点即时添加方法	2020-05-08	920
用于检测交通工具的尾灯信号的系统和方法	2020-05-08	775
基于仿射预测模式的帧间预测的方法及相关装置	2020-05-08	243
特效的处理方法、装置、电子设备及存储介质	2020-05-11	125

基于仿射预测模式的帧间预测的方法及相关装置

基于仿射预测模式的帧间预测的方法及相关装置

技术领域

背景技术

发明内容

具体实施方式

该功能需要专业版企业版VIP权限，您可以：