圖像內預測模式估計、通信和組織的方法和系統的製作方法

2023-07-26 23:18:51

專利名稱：圖像內預測模式估計、通信和組織的方法和系統的製作方法
圖像內預測模式估計、通信和組織的方法和系統
本申請是下述申請的分案申請
申請號03812403. 3 (PCT/JP2003/006623)
申請曰2003年5月27曰
發明名稱圖像內預測模式估計、通信和組織的方法和系統 相關參考
本項申請要求享受於2002年5月28日提交的序列號為60/319, 272 號美國專利申請，以及於2002年7月11日提交的序列號為60/319， 390 號美國專利申請。
背景技術：
本發明的具體實施方式
涉及圖4象的內部預測。
數字視頻需要大量的數據用以表現非壓縮方式下的數字視頻序列 (例如，幀序列)中的每一幀及全部幀。由於帶寬的限制，對於大多數 通過計算機網絡傳輸傳輸非壓縮數字視頻的應用並不可行。另外，非壓 縮的數字視頻需要大量的存儲空間。數字視頻通常按照某種方式編碼， 以降低對存儲空間的要求，並且可以降低對帶寬的需求。
一種用於對數字視頻進行編碼的技術是幀間(interframe )編碼。幀 間編碼利用，視頻中的不同幀典型地包括大致與作為x乘x個選擇出來 的象素相同的區域這一事實。在編碼過程中，運動矢量與一幀中的象素 塊到另一幀中的類似的象素塊的運動相互關連。因此，系統就不必對該 象素塊進行兩次編碼，而只需要進行一次編碼，並且提供一個預測其他 象素塊的運動矢量。
數字^L頻編碼中的另一項衝支術是幀內(intraframe)編碼。幀內編 碼對幀或其中的一部分進行編碼，不參考其他幀中的象素。典型的幀內 編碼以塊為基礎對幀、或者其中一部分進行編碼。例如，在MEPG-2中， 幀內編碼使用象素塊的離散餘弦變換，然後對轉換係數進行編碼。還存 在其他的幀內編碼才支術，例如小波(wavelet)編碼。
4通常，這些技術都使用相當大的數據表用於參考預測模式。這些數 據表所佔用的內存，對許多低成本的機器來說負擔繁重。此外，在處理 設備中，為存儲數據表提供足夠的內存也是一項繁重的負擔。而且，由 於存在大數據表，最終增加了系統的複雜性。
附圖概要描述
下列的附圖中只描述了本發明的典型實施方式，所以並不能被認為 限制了其範圍，使用附圖描述和解釋本發明的附加特徵和細節。

圖1表示一些鄰接塊的形式。
圖2表示象素塊和用於預測的鄰接象素。 圖3表示大體預測模式方向。
圖4表示本發明的實施方式中的預測模式的大體方向。 圖5表示本發明的實施方式中的預測模式的大體方向。 圖6表示本發明的實施方式中的預測模式的大體方向。 圖7表示本發明的實施方式中的預測模式的大體方向。 圖8表示本發明的實施方式中的預測模式的大體方向。 圖9是表示本發明的一些實施方式中的模式估計的框圖。 圖10是表示在一些實施方式中利用排過序的預測模式集合的模式 估計的框圖。
圖11是表示利用與數值相關聯的排過序的集合的模式估計的框圖。
圖12是表示當無法獲得一些鄰接塊數據時的模式估計選擇的框圖。
圖13是表示本發明的一些實施方式中的模式順序修改的框圖。
圖14是表示估計的模式被用於修改模式順序用法的本發明的實施
方式的框圖；以及
圖15是表示估計的模式被用於修改使用了特定指定元的模式順序
的本發明的實施方式的框圖。
詳細說明
本發明的實施方式包括與圖像的內部預測相關的方法和系統。由於所有的實施方式都與內部預測相關，術語"內部預測，，和"預測"，在 涉及內部預測過程時，可以互換4吏用。
本發明的實施方式使用幀內編碼(intraframe coding )或者內編碼 (intracoding)，以使用視頻圖像中的空間冗餘。因為鄰接塊通常具 有類似的屬性，通過參考鄰接塊之間的空間相關性，提高了編碼過程的 效率。基於鄰接塊所使用的預測模式，預測目標塊可以使用這種相關 性。
為了更有效地處理，或者其他原因，可以將一幅數字圖像分成多個 塊。如圖1所示，目標塊"C" 12可能鄰接於鄰接塊"A" 14，塊"A" 14直接位於目標塊"C" 12的上方。另一個鄰接塊"B" 16，直接位於 目標塊"C" 12的左側。與目標塊"C" 12具有共同邊界的塊，也被認 為是塊"C" 12的鄰接塊。
在不同的配置中，塊可以包括不同數目的象素。例如，塊可以包括 4x4的象素序列。塊還可以包括16xl6或者8x8的象素序列。其他的 象素配置，包括正方形和矩形序列，都可以構成塊。
參考鄰接塊中象素的相關數據，可以預測目標塊中的每個象素。該 鄰接象素數據或者鄰接塊數據包括，用於預測那些鄰接塊或者鄰接象素 的預測模式。特定鄰接象素和目標塊中的象素，可以如圖2所示使用英 文數字索引來參照。圖2表示4 x 4的目標塊，例如塊"C，， 12包括16 個象素，用小寫字母字符22表示。直接位於目標塊上方的鄰接塊中的 象素，使用大寫字母字符24表示。直接位於目標塊左側的鄰接塊中的 象素，使用大寫字母字符"表示。
預測模式包括用於預測目標塊中特定象素的指令或算法。這些模式 可以參照一個或多個鄰接塊象素，如下文模式描述中所述。
預測模式
模式0:垂直預測
a, e， i， m可以由A預觀'J;
b， f， j， n可以由B預測；
c， g， k, o可以由C預測；
d, j, 1， p可以由D預 。模式l:水平預測 a， b， c， c可以由I預觀'J; e, f， g， h可以由J預測； i， j， k， 1可以由K預測； m， n， o， p可以由L預觀'J。
模式2: DC預測
如果全部釆樣A、 B、 C、 D、 I、 J、 K、 L可用，可以使用(A + B + C + D+ I + J + K + L + 4)>>3預觀'J,斤有採才羊。i口果A、 B、 C、 D不可用，而 I、 J、 K和L可用，可以用(1 +J + K + L + 2) >>2預測所有採才羊。如果 I、 J、 K、和L不可用，而A、 B、 C、 D可用，可以用(A + B + C + D + 2) >>2預測所有採樣。如果8個採樣都不可用，那麼塊中的所有亮度採樣 的預測值為128。始終使用這種模式，對塊進行預測。
模式3:對角線下/左方預測 a可以由(A + 2B + C+I + 2J + K + 4) >>3預測； b， e可以由(B + 2C + D + J + 2K + L + 4)>>3預領'〗； c， f, i可以由(C + 2D + E + K + 2L + M+4) >>3預測； d， g， j可以由(D + 2E + F + L + 2M + N + 4) >>3預測; h， k， n可以由(E + 2F + G + M+2N + 0 + 4)》3預測； 1， o可以由(F + 2G + H + N + 20 + P + 4) >>3預觀'； p可以由(G + H + 0 + P + 2)》2預測；
模式4:對角線下/右方預測 m可以由(J + 2K + L + 2) >>2預測； i， n可以由(I + 2J + K + 2) >>2預測； e， j, o可以由(Q + 2I +J + 2) >>2預觀寸； a， f， k， p可以由(A+2Q+I + 2) >>2預測； b， g， 1可以由(Q + 2A + B + 2) 〉>2預觀']; c， h可以由(A+2B + C + 2) >>2預測； d可以由(B + 2C + D + 2) 〉>2預測；
7才莫式5:垂直左方預測
a, j可以由(Q +A+1) >>1預觀寸； b， k可以由(A + B+l) 〉>1預測； c， 1可以由(B + C+1) >>1預觀寸； d可以由(C + D + 1) >>1預測；
e, n可以由(I + 2Q + A + 2) >>2預測； f， o可以由(Q + 2A + B + 2) 〉>2預觀'； g， p可以由(A + 2B + C + 2) >>2預須寸； h可以由(B + 2C + D + 2 )》2預觀'J;
i可以由(Q + 2I +J + 2)》2預測； m可以由(I + 2J + K + 2 ) >>2預測；
模式6:水平下方預測
a， g可以由(Q+I + l) >>1預觀寸；
b, h可以由(I + 2Q + A + 2) >>2預測； c可以由(Q + 2A + B + 2 ) >>2預須寸；
d可以由(A+2B+C + 2 )》2預測.， e， k可以由(I + J + l) 〉>1預觀'；
f, 1可以由(Q+21 + J + 2)》2預觀'J; i, o可以由(J + K + l) >>1預測；
j, p可以由(I + 2J + K + 2) >>2預測； m可以由(K + L + l) >>1預測； n可以由(J + 2K + L + 2) >>2預測；
模式7:垂直右方預測
a可以由(2A + 2B +J + 2K + L + 4) >>3預測；
b, i可以由(B + C + l) >>1預測；
c, j可以由(C + D+l)》l預測； d， k可以由(D + E + l) >>1預觀'； 1可以由(E + F+ 1) >>1預測；
e可以由(A + 2B + C + K + 2L + M+4) >>3預測; f, m可以由(B + 2C + D + 2) >>2預測；
8g， n可以由(C + 2D + E + 2) >>2預測； h, o可以由(D + 2E + F + 2) >>2預測； p可以由(E + 2F + G + 2 ) >>2預觀'J;
模式8:水平上方預測
a可以由(B + 2C + D + 2I + 2J + 4)》3預測；
b可以由(C + 2D + E + 1+2 J + K + 4 )》3預測;
c， e可以由(J + K + l) >>1預測；
d, f可以由(J + 2K+L + 2) >>2預測；
g， i可以由(K + L +1 ) >>1預觀寸；
h， j可以由(K +2L + M+2 ) >>2預觀'J;
1， n可以由(L + 2M + N + 2) >>2預測；
k， m可以由(L + M+l) >>1預測；
o可以由(M + N + 1) >>1預測；
p可以由(M+2N + 0 + 2) >>2預測。
排序過程，是以對每種模式產生較少預測錯誤的可能性為基礎的， 這提高了編碼效率，降低了對內存的需求，並且至少可以部分被數學定 義。
每個預測模式可以用上述名稱(即，水平上方，垂直和對角線左下 方)的各模式中的大體預測方向用文字描述各預測模式。預測模式可以 使用角度方向以圖形方式描述。這種角度方向，可以通過從中心點向外 放射的箭頭圖表描述，如圖3所示。在這種圖表中，每個箭頭，以及中 心點都表示預測模式。預測模式對應的角度，與方向具有一種常規關 系，這一方向由從用於預測目標象素的經過加權的鄰接象素平均位置到 實際目標象素的位置的方向決定。然而，在上文的定義和JVT標準中， 對模式的描述有更精確的定義。在圖3中，中心點32表示沒有方向， 所以這個點可以與DC預測模式相關連。水平箭頭34可以表示水平預測 模式。垂直箭頭36可以表示垂直預測模式。從中心點斜著向右下方延 伸，與水平線約成45度的箭頭38,表示對角線下/右方(DDR)預測模 式。從中心點斜著向左下方延伸，與水平線約成45度的箭頭40，表示 對角線下/左(DDL)預測模式。DDR和DDL預測模式，都被稱為對角線預測模式。
叢中心點斜著向右上方向延伸，與水平線成約22.5度的箭頭42， 表示一個水平上方(HU)預測模式。從中心點斜著向右下方向延伸，與 水平線成約22.5度的箭頭44，表示一個水平下方(HD)預測模式。從 中心點斜著向右下方向延伸，與水平線成約67. 5度的箭頭46，表示一 個垂直右方(VR)預測才莫式。從中心點斜著向左下方向延伸，與水平線 成約67.5度的箭頭48，表示垂直左方(VL)預測模式。HU、 HD、 VR和 VL幾種預測模式，被共同稱作中間角度預測模式。
還可以做成許多其他的預測模式，並使用這種角度描述模式進行描述。
預測模式順序
本發明確定，預測模式應該按照一種方式排序，該方式通常與產生 減少了預測錯誤的可能性一致。利用根據通常產生較少預測錯誤可能性 的順序排序的預測模式，結果數據本身具有更一致的排序的趨向性。進 一步，模式的通信可以利用降低所需的內存和帶寬的編碼技術，例如， 本發明人確定水平預測模式和垂直預測模式，相對於對角線模式通常更 具有似然性；而對角線模式比中間角預測模式更具有似然性。另外，DC 預測模式(例如當鄰接塊採用內模式編碼時)似然性通常低於水平和豎 直預測模式，但是通常比對角線模式具有似然性。
對於不連續邊界的塊，例如圖像邊緣或者切割狀(swipe/swath) 邊界，在本發明的一些實施方式中所建立的順序，使用常規術語可以描 述如下垂直和水平預測模式，與DC預測模式相比，具有產生減少的 預測錯誤的更高似然性；DC預測模式與對角線預測模式相比，具有產 生減少的預測錯誤的更高似然性；而對角線預測模式與中間角預測模式 相比，具有產生減少的預測錯誤的更高似然性。
對於鄰近邊緣或是邊界，或者鄰接塊或象素預測模式數據不可用的 塊，本發明的一些實施方式中所建立的順序，使用常規術語可以描述如 下DC預測模式與垂直和水平預測模式相比，具有產生減少的預測錯誤 的更高似然性；垂直和水平預測模式與對角線預測模式相比，具有產生 減少的預測錯誤的更高似然性；對角線預測模式與中間角預測模式相 比，具有產生減少的預測錯誤的更高似然性。在如圖4中所示的實施方式的第一集合中，可以按照下列方式定義 模式順序
才莫式0:垂直預測 模式l:水平預測
才莫式2: DC預測 模式3:對角線下/左方預測 模式4:對角線下/右方預測 模式5:水平下方預測 才莫式6:垂直右方預測 模式7:垂直左方預測 模式8:水平上方預測
在如圖5中所示的實施方式的第二個集合中，可以按照下列方式定 義模式順序
模式0:水平預測 才莫式1:垂直預測
模式2: DC預測 模式3:對角線下/左方預測 模式4:對角線下/右方預測 模式5:水平下方預測 才莫式6:垂直右方預測 模式7:垂直左方預測 模式8:水平上方預測
在如圖6中所示的實施方式的第三個集合中，可以按照下列方式定 義模式順序
模式0:垂直預測 模式l:水平預測
模式2: DC預測 模式3:對角線下/左方預測 模式4:對角線下/右方預測 模式5:垂直右方預測才莫式6:水平下方預測 模式7:垂直左方預測 模式8:水平上方預測
在如圖7中所示的實施方式的第四個集合中，可以按照下列方式定 義模式順序
模式0:水平預測 才莫式1:垂直預測 模式2: DC預測 模式3:對角線下/左方預測 模式4:對角線下/右方預測 模式5:垂直右方預測 模式6:水平下方預測 模式7:垂直左方預測 模式8:水平上方預測
在如圖8中所示的實施方式的第五個集合中，可以按照下列方式定 義模式順序
模式0: DC預測 模式l:垂直預測 模式2:水平預測 模式3:對角線下/左方預測 模式4:對角線下/右方預測 才莫式5:垂直右方預測 模式6:水平下方預測 模式7:垂直左方預測 模式8:水平上方預測
需要注意的是，在本發明的其他實施方式中，模式順序會與示例中 的順序有所不同。
在本發明的一些實施方式中，水平預測(模式0)和垂直預測(模 式l)如果需要可能會顛倒。還要了解，如果希望，對角線下/左方預測
12模式和水平下方預測模式可以顛倒。另外，還要了解，如果希望，對角
線下/右方預測模式(模式5)、垂直右方預測模式(模式6)、垂直左方 預測模式(模式7 )和水平上方預測模式(模式8 )可以重新排序。進 一步，DC預測放置在模式0/模式1集合以及模式3/模式4集合之間是 合意的；但是如果希望，也可以放置在模式3/模式4集合，以及模式 5/模式6/模式7/模式8集合之間，或者放置在其他的位置。此外，如 果希望，角模式3-8可以重新編號，對編碼的效率不會產生顯著影響。
在本發明的實施方式中，對於所有塊(例如，那些使用所述預測方 案的塊)，可以以預測為基礎，分別對預測模式進行重新排序。另外， 並非所有單獨的塊(例如那些使用所述預測方案的塊)都要使用預測基 準，例如如果希望，多於50%、 75%或者90%。另外，不同塊的預測 模式的順序可以相同，也可以不同。進一步，這樣以預測為基礎的模式 的每一個的重排序(例如，按照一種預定的一致性方法)，至少對預測 模式5、模式6和模式7實施，可以採用任何其他方式對剩餘模式排序。另 外，預測模式的順序最佳是,0、 1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 8。同樣可以 使用預測模式的其他預定義順序。
在本發明的一些實施方式中，可以包含一張或者多張數據表,用於 組織模式數據。這些模式通常按照一種排序方式組織，在數據表的每個 單元中可以一起使用，以提供更多排序的集合。例如，在數據表中的每 一個條目，可以包括數字0、 1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 8、 9的有序集合。另 一種選擇是，在數據表的每一個條目中，數據表中數字的有序集合包括 5、 6、 7、 8或者9的有序數字集合。例如，數據表的條目包括下列條目 的數據集合U, 2， 3， 5， 7}; {0, 1， 2， 3, 4， 5, 6}; {0, 1， 3， 5, 6， 7， 8},其中集合中的每個數字，都是增加的數字值。例如，另一種 選擇，數據表的條目中包括下列條目的數據集合U， 2， 3， 5， 7}; {0， 1, 2, 3， 4， 5, 6}; {0， 1， 3, 5， 6， 7， 8},其中每個集合至少被單 元的25%，或35%，或50%,或75%，或90%或者更高比例所包括。這 樣，相對於已知的數據表方法，所述表的預知能力更強，並且所需內存 得以降{氐。
對數據條目集合的排序的預定義方式，應該獨立於象素(例如宏 塊)鄰接集合的預測模式。需要理解，數據表實際上可以是"靜態"的， 或者在數據中需要基礎模式時，可以整體或部分地有效地動態生成。因此，可以使用一個數學方程或者運算法則，確定條目，其中可以採用這 樣的技術創建"表"。因此，其中使用的一個"數據表"不僅僅局限於 靜態表，而是進一步包括這樣確定數值的被用於預測的數值集合。
不幸的是，使用新的模式數字對以前模式的數字進行替換(例如在 已知數據表的單元中，對數字進行替換)，雖然可能是一種改進，但結 果依然是通常未經排序的數據集合。
以鄰接塊數據為基礎，估計象素預測模式
與上述通常未經排序的數據集合相反，即使使用替換，本發明進一 步得出認識，應該首先將似然性最高的預測模式排為第一，其次將似然 性第二高的預測模式排為第二，如果希望，接著按照預定義方式，處理 其餘模式。這種預定義的方式應該獨立於鄰接宏塊的預測模式。對剩餘 模式的首選排序，應該以出現剩餘模式的可能性降低的順序(似然性最 高的預測模式，或者，如果希望，似然性第二高的預測模式)。
基於塊A和塊B的內預測模式，如圖1所示，塊C的內預測模式順 序可以被按照以下方式確定
(1)如果塊A和塊B都是"外部的，，(例如不可用)，只有DC預測 (模式2》是允許的，因此塊C的內預測模式順序是{2}。
(2 )如果塊A是"外部的，，(例如不可用)，並且塊B不是"外部 的"，對於塊C,只有DC預測(模式2 )和水平預測(模式0 )是允許的， 因此；
(i) 如果塊B是2，塊C的預測模式順序是(2, 0}; Ui)否則，塊C的內預測模式順序是(O， 2};
(3) 如果塊A不是"外部的"，但是塊B是"外部的"，對於塊C， 只有DC預測(模式2 )和垂直預測(模式1)是允許的，因此；
U)如果塊A是2，塊C的內預測模式順序是(2， 1};
(ii) 否則，塊C的內預測模式順序是U， 2};
(4) 如果塊A和塊B都不是"外部的"，
(i)如果塊A的預測模式少於塊B的預測模式，那麼塊C的內預 測模式順序是(內預測塊模式A,內預測塊模式B,其他模式按升序排 序};
(ii )如果塊A的預測才莫式多於塊B的預測才莫式，那麼塊C的內
14預測模式順序是(內預測塊模式B，內預測塊模式A，其他模式按升序
排序h
(iii)如果塊A的預測模式等於塊B的預測模式，那麼塊C的內 預測模式順序是(內預測塊模式A，其他模式按升序排序)。
例如，如果塊A的預測模式是3，並且塊B的預測模式是l,那麼 塊C的內預測模式順序是U, 3， 0, 2， 4, 5, 6, 7， 8}。按照全體出 現似然性降低(或者增加)排列的模式，這樣剩餘模式的出現的自動排 列將依然被常規排列在適當序列中。按照從高可能性到低可能性的序列 排序，可以向前增加恰當預測的似然性。使用熵編碼，可以降低結果編 碼的比特流。還可以同樣使用其他的排列方式。
上述選擇計劃，在概念上是基於以下規則，如果塊A的預測是X， 且塊B的預測是Y，那麼塊C的預測可能是X或者Y。 X和/或Y的預測， 位於表的起始位置，並且剩餘模式在其後順序排列。
聲明另一種情況，當A和B的預測模式已知(包括這種情況，A或 者B或者兩者都是所述切片以外的)，給出C的最可能模式時，即塊A 和B使用的模式的最小值。如果塊A或者塊B中的一個是"外部的"， 最可能模式等於預測模式2。因此，指定給塊C的預測模式的排序，因 此就是最可能的模式，後面跟隨按升序排列的剩餘模式。
參考圖9描述了本發明的實施方式。在這些實施方式中，選擇一個 目標塊用於預測50。為預測第一個鄰接塊使用的預測模式淨皮確定52， 該塊與所述目標塊直接鄰接。為預測第二個鄰接塊所使用的預測模式被 確定54，該塊也與所述目標塊鄰接。然後，這些鄰接塊預測模式^皮檢測 56，以確定哪個產生的預測錯誤最少的似然性較高。
在本發明的其他實施方式中，如圖10所示，按照產生更少預測錯 誤的模式的似然性，對預測模式集合排序58。選擇目標塊60。確定用 於第一個鄰接塊的預測模式62,並且確定用於第二個鄰接塊的預測模式 64。這兩個預測模式之後被檢測66,以確定在排序的模式集合中哪個先 發生，這樣就確定出對應於產生較少預測錯誤的似然性高的模式。
在本發明的其他實施方式中，如圖11所示，按照產生較少預測錯 誤的似然性，對預測模式集合進行排序68。之後，這些排序集合中的模 式與數值進行關聯70,這樣產生較少預測錯誤的似然性較高的模式，就 與較小的數值關聯。之後，用於預測第一個鄰接塊的模式被確定72,用於預測第二個鄰接塊的模式也被確定74。之後檢測這些鄰接塊模式，以 確定哪個模式與較低數值關聯。這個模式被指定為目標塊預測的評估模 式。
在其他的實施方式中，如圖12所示，按照產生較少預測錯誤的似 然性，對預測模式集合排序。這些在排序集合中的模式與數值聯合80, 這樣產生較少預測錯誤似然性較大的模式，與一個較小數值聯合。進行 一次嘗試82，用以確定預測第一個鄰接塊所使用的模式，進行一次嘗試 84，以確定預測第二個鄰接塊所使用的模式。如果預測第一個鄰接塊所 使用的預測模式不可用86，就指定一個默認預測模式(例如DC預測模 式)作為所述目標塊的評估預測模式90。同樣，如果用於預測第二個鄰 接塊的預測模式不可用88，就指定一個默認預測模式(例如DC預測模 式)作為所述目標塊的評估預測模式90。當鄰接塊預測模式可用時，可 以檢測這些鄰接塊模式，並確定哪個模式與一個較低數值關聯。這個模 式之後被指定為預測所述目標塊的評估模式92。
基於鄰接塊數據，修改預測模式順序
在本發明的一些實施方式中，如上所述的獨立於鄰接塊數據確定預 測模式排序，可以使用鄰接塊數據修改。參照鄰接塊數據確定的預測模 式估計可以被插入預測才莫式順序，用以對該順序進行修改，以反映從鄰 接塊數據所獲得的附加信息。
在一些實施方式中，預測模式估計以鄰接塊數據為基礎，可以被直 接插入到預測模式順序集合中。代表性地，預測模式估計將在預測模式 順序前面被插入或被預先考慮，插入的位置在最有可能產生減少預測錯 誤的模式的位置。然而，在一些實施方式中，所述估計可能被插入到模 式順序中的不同位置。
在本發明的一些實施方式中，如圖13所示， 一個預測模式順序被 選擇102,其中預測模式順序元素可以按照它們產生較少預測錯誤的似 然性的順序排列。換句話說，順序中的第一個元素，表示該預測模式最 有可能產生較少預測錯誤，順序中的下一個元素，表示該預測模式產生 較少預測錯誤的可能性次之，等等，直到順序中的最後一個預測才莫式， 這表示順序中的所述預測模式產生較低預測錯誤的似然性最小。
如上所述， 一個預測模式估計被確定104。使用鄰接塊數據，確定該估計。通常，所述估計是在一個或多個鄰接塊中使用的預測模式，該 鄰接塊是最有可能產生較低預測錯誤。然而，還可以釆用其他方式確定 預測。當足夠的鄰接塊預測模式數據不可用時，例如在圖像的邊緣或片 斷的邊界，可以在缺乏一個或多個鄰接塊或者它們的預測模式數據的情 況下，估計目標塊的預測模式。在很多情況下，當鄰接塊數據受限或者
不可用的時候，估計DC預測模式。
在一些這樣的實施方式中， 一旦估計了估計預測模式，估計預測模 式就被作為最有可能產生較低預測錯誤的模式，放置到模式順序中 106。在一些實施方式中，這是順序中的第一個模式，或者是與最低數 值相關聯的模式。
在其他實施方式中，估計預測模式可以優先於預選擇的模式順 序。在一些這樣的實施方式中，如圖14所示，在編碼器和解碼器中， 預選擇的模式順序被指定110。這個順序包括預測模式的集合，該集合 按照產生較低預測錯誤的似然性，或者其他順序排列。基於鄰接塊數 據， 一個估計預測模式也被確定112。在編碼器和解碼器中，按照同樣 的算法或方法，確定該估計預測模式。編碼器還確定實際上最佳的預測 模式114，用於基於運動矢量或者其他已知技術，預測象素。然後，編 碼器比較116所述實際上最佳的預測模式和估計預測模式，以確定它們 是否相同。如果估計預測模式與實際上最佳的預測模式是同樣的模式， 編碼器向解碼器發送信號，以使用估計預測模式118。在一些實施方式 中，估計預測模式信號可以使用l位指定元來執行，以標識是否使用估 計模式。
如果估計預測模式不是實際上最佳的預測模式，編碼器向解碼器發 送信號，以使用其他的模式120。可以通過參考預建立的模式順序來執 行。編碼器確定模式順序中哪個模式是與實際上最佳的預測模式最相等 的，並向解碼器發送使用該模式的信號。
當使用了經過排序的預測模式集合， 一旦獲得進一步的數據，集合 的順序就要重新排序。例如當確定了估計預測模式，或者確定了最佳實 際預測模式的時候，經過排序的預測模式集合要重新排序。這樣，修改 模式要被突然插入到經過排序的集合，放置在經過排序集合的前面，或 者在某些情況下，被從經過排序的集合中刪除。
在本發明的一些實施方式中，模式順序中的每個模式，按照順序與
17數值相關聯。在這些實施方式中，與將被使用的模式相關聯的數值，向 解碼器發送信號，以使用該預測模式。在一些這樣的實施方式中，如圖
15所示，選擇包括9種預測模式的模式順序130。以鄰接塊數據為基礎 的，是該順序中的9種模式之一的估計預測模式被確定132。通過運動 矢量方法或者其他方法，確定最佳預測模式134。然後，最佳預測模式 與估計預測模式進行比較136。如果估計預測模式與最佳預測模式基本 相同，解碼器就發送1位指定元信號，以使用所述估計預測模式，這l 位指定元信號已經在解碼器種被標識。如果估計預測模式與最佳預測模 式不相等，估計預測模式本質上被從順序中排除140。該排除是通過對 集合重新排序，跳過順序中的該估計模式或者使用其他方法來實現 的。剩餘的順序有效地包括8個模式，可以使用一個3位指定元表現。這 個3位的指定元可以被發送到解碼器，以指定預測時使用哪種模式。
使用在前述詳細說明中的術語和表達式是作為描述性而非限制性 使用的，這裡並沒有使用這樣的術語和描述就排除圖示說明的特徵的等 價術語和描述或者其中的 一 部分的意思，可以確認本發明的範圍只被定 義和限定在以下權利要求的範圍內。
權利要求
1.一種利用象素內預測對圖像進行解碼的圖像解碼裝置，包括內預測部，對於預測目標塊的象素值，利用鄰接塊中與所述預測目標塊鄰接的象素值進行預測；以及估計部，對所述預測目標塊的預測模式進行估計，所述內預測部至少使用將與所述預測目標塊在上側鄰接的第一塊的象素值作為預測值的垂直預測模式、將與所述預測目標塊在左側鄰接的第二塊的象素值作為預測值的水平預測模式、和將所述第一塊的象素值與所述第二塊的象素值的平均值作為預測值的DC預測模式，對於所述預測模式按照垂直預測模式、水平預測模式、及DC預測模式的順序由小到大地進行模式編號，所述估計部將所述第一塊的預測模式和所述第二塊的預測模式中模式編號小的預測模式估計為所述預測目標塊的預測模式，所述內預測部對第一信息和第二信息進行解碼，所述第一信息表示實際預測模式是否與所述估計部估計的預測模式相等，所述第二信息在所述實際預測模式與所述估計部估計的預測模式不同的場合被解碼，表示所述實際預測模式。
2. —種利用象素內預測對圖像進行解碼的圖像解碼裝置，包括 內預測部，對於預測目標塊內沿著規定方向的位置上的象素，用同一預測值進行預測；以及估計部，對所述預測目標塊的預測^f莫式進行估計，所述內預測部將與所述預測目標塊鄰接的多個象素的加權平均作為 預測目標塊的預測值，同時至少使用將從水平大致向左下方傾斜45度或大致向右下方傾斜45 度的方向作為所述規定方向的傾斜預測模式，和將從水平大致向右下方傾斜67. 5度、大致向右下方傾斜22. 5度、 大致向左下方傾斜67. 5度、或大致向右下方傾斜67. 5度的方向作為所 述規定方向的中間角預測模式，對於所述預測模式中，中間角預測模式的模式編號大於傾斜預測模 式的模式編號，所述估計部將與所述預測目標塊在上側鄰接的第一塊的預測才莫式和 與所述預測目標塊在左側鄰接的第二塊的預測模式中模式編號小的預測 模式估計為所述預測目標塊的預測模式，所述內預測部對第一信息和第二信息進行解碼，所述第一信息表示實際預測模式是否與所述估計部估計的預測模式 相等，所述第二信息在所述實際預測模式與所述估計部估計的預測模式不 同的場合被解碼，表示所述實際預測模式。
全文摘要
本發明提供圖像內預測模式估計、通信和組織的方法和系統。本發明的實施方式，涉及使用在視頻編碼或者解碼過程中，用於估計象素預測模式，在視頻編碼器和解碼器之間傳遞象素預測模式，以及對象素內預測模式排序的方法和系統。
文檔編號H04N7/32GK101568035SQ200910002860
公開日2009年10月28日 申請日期2003年5月27日 優先權日2002年5月28日
發明者L·J·柯羅夫斯基, 孫式軍 申請人:夏普株式會社