视频解码方法、装置、计算机设备和存储介质转让专利
申请号 : CN202010571611.7
文献号 : CN112153390B
文献日 : 2022-07-08
发明人 : 李贵春 , 李翔 , 许晓中 , 刘杉
申请人 : 腾讯美国有限责任公司
摘要 :
本申请提供了方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：从已编码视频比特流中解码当前块(Current Block,CB)的编码信息。基于编码信息指示的帧间预测模式，生成CB中子块的样本的初始预测。对于多个样本中的一个样本，确定运动矢量修正(Motio Vector Refinement,MVR)。所述MVR的x分量或y分量的绝对值为以下中的一个：(i)2N1，(ii)2N1和2M1的和或差。其中，N1和M1是整数。基于所述MVR和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，并且，基于所述一个样本的初始预测和预测修正生成修正预测。
权利要求 :
1.一种视频解码方法，其特征在于，所述方法包括：从已编码视频比特流中解码当前块(Current Block,CB)的编码信息，其中，所述编码信息指示所述CB的帧间预测模式；
基于所述帧间预测模式，为所述CB的至少两个子块中一个子块的样本生成初始预测；
以及，
对于所述子块中的一个样本，
确定运动矢量修正(Motion Vector Refinement,MVR)，所述MVR的第一分量的绝对值N1 N1 M1为以下中的一个：(i)2 ，(ii)2 和2 的和或差，其中，N1和M1是整数，所述MVR的第一分量位于第一方向，所述第一方向是x方向和y方向中的一个；
基于所述MVR和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，其中，所述空间梯度基于所述样本的初始预测获得，所述空间梯度包括所述第一方向的第一空间梯度；所述生成预测修正还包括：基于以下中的一个确定第一修正，(i)将所述第一空间梯度移位|N1|比特，(ii)分别对所述第一空间梯度移位|N1|和|M1|比特，并且，组合移位后的两个第一空间梯度，以及，基于所述一个样本的初始预测和所述预测修正，生成修正预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述空间梯度还包括第二方向的第二空间梯度，所述第二方向是所述x方向和所述y方向中的另一个方向；
所述MVR包括所述第二方向上的第二分量，所述MVR的第二分量的绝对值为以下中的一N2 N2 M2个：(i)2 ，(ii)2 和2 的和或差，其中，N2和M2均为整数；并且，所述生成预测修正还包括：
基于以下中的一个确定第二修正，(i)将所述第二空间梯度移位|N2|比特，(ii)分别将所述第二空间梯度移位|N2|和|M2|比特，组合移位后的两个第二空间梯度；以及，基于所述第一修正和所述第二修正生成所述预测修正。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述MVR还包括：基于所述帧间预测模式，确定所述子块中一个样本的初始MVR；以及，对所述初始MVR的第一分量进行舍入，以生成所述MVR的第一分量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述帧间预测模式为使用光流预测修正(Prediction Refinement with Optical Flow，PROF)的基于子块的仿射运动模型；以及，对于所述子块中的一个样本，所述确定初始MVR还包括：根据所述基于子块的仿射运动模型，确定所述一个样本的样本运动矢量(Motion Vector，MV)和所述子块的子块MV；以及，基于所述样本MV和所述子块MV确定所述初始MVR。
N1 N1
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MVR的第一分量是2 或‑2 。
N1 M1 N1
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述MVR的第一分量是(2 +2 )或‑(2 +M1
2 )。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述初始MVR的第一分量进行舍入还包括：基于所述初始MVR的第一分量的最高有效位(Most Significant Bit，MSB)的位置p,对所述初始MVR的第一分量进行舍入。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述初始MVR的第一分量进行舍入还包括：p
将1的比特值左移p位，得到所述MVR的第一分量的绝对值为2，其中，N1等于p。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述初始MVR的第一分量进行舍入还包括：将1的比特值左移p或(p+1)位，以将所述初始MVR的第一分量的绝对值舍入到最接近的p p+1
2的幂，即以下中的一个：2和2 。
10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述初始MVR的第一分量为第一值与第二值的比率，其中，所述第一值与所述第二值均为非零整数；并且，所述对所述初始MVR的第一分量进行舍入还包括：基于所述第一值的MSB的第一位置p1和所述第二值的MSB的第二位置p2，对所述初始MVR的第一分量进行舍入。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码信息进一步指示所述CB的加权预测，所述方法进一步包括：基于所述加权预测的类型，确定是否对所述CB使用光流预测修正PROF；以及，当所述加权预测的类型是不允许所述PROF的至少一种类型之一，基于不使用所述PROF的所述加权预测重建所述CB。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述不允许PROF的至少一种类型包括加权双向预测。
13.一种视频解码装置，其特征在于，包括：
解码模块，用于从已编码视频比特流中解码当前块(Current Block,CB)的编码信息，其中，所述编码信息指示所述CB的帧间预测模式；
生成模块，用于基于所述帧间预测模式，为所述CB的至少两个子块中一个子块的样本生成初始预测；以及，对于所述子块中的一个样本，
确定模块，用于确定运动矢量修正(Motion Vector Refinement,MVR)，所述MVR的第一N1 N1 M1分量的绝对值为以下中的一个：(i)2 ，(ii)2 和2 的和或差，其中，N1和M1是整数，所述MVR的第一分量位于第一方向，所述第一方向是x方向和y方向中的一个；
第一生成模块，用于基于所述MVR和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，其中，所述空间梯度基于所述样本的初始预测，所述空间梯度包括所述第一方向的第一空间梯度；
第一修正确定模块，用于基于以下中的一个确定第一修正，(i)将所述第一空间梯度移位|N1|比特，(ii)分别对所述第一空间梯度移位|N1|和|M1|比特，并且，组合移位后的两个第一空间梯度；以及，第二生成模块，用于基于所述一个样本的初始预测和所述预测修正，生成修正预测。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，
所述空间梯度还包括第二方向的第二空间梯度，所述第二方向是所述x方向和所述y方向中的另一个方向；
所述MVR包括所述第二方向上的第二分量，所述MVR的第二分量的绝对值为以下中的一N2 N2 M2个：(i)2 ，(ii)2 和2 的和或差，其中，N2和M2均为整数；并且，所述装置进一步包括第二修正确定模块和预测修正生成模块，其中，所述第二修正确定模块，用于基于以下中的一个确定第二修正，(i)将所述第二空间梯度移位|N2|比特，(ii)分别将所述第二空间梯度移位|N2|和|M2|比特，组合移位后的两个第二空间梯度；以及，所述预测修正生成模块，用于基于所述第一修正和所述第二修正生成所述预测修正。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括：初始MVR确定模块，用于基于所述帧间预测模式，确定所述子块中一个样本的初始MVR；
以及，
舍入模块，用于对所述初始MVR的第一分量进行舍入，以生成所述MVR的第一分量。
16.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述至少一个处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求12任一项所述的视频解码方法。
17.一种非易失性计算机可读介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读介质中存储有指令，所述指令在由处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至权利要求12任一项所述的视频解码方法。
说明书 :
视频解码方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001] 引用并入
[0002] 本申请要求于2019年6月28日提交的第62/868,488号美国临时申请“帧间预测修正计算和条件仿射模型补偿(Inter Prediction Refinement Calculation and Conditional Affine Model Compensation)”的优先权，以及 2020年6月10日递交的第16/898,059号美国申请"视频编解码方法和装置"的优先权，其全部内容通过引用整体并入本文。
技术领域
[0003] 本申请涉及视频编解码技术。
背景技术
[0004] 本文所提供的背景描述旨在整体呈现本申请的背景。在背景技术部分以及本说明书的各个方面中所描述的目前已署名的发明人的工作所进行的程度，并不表明其在本申请提交时作为现有技术，且从未明示或暗示其被承认为本申请的现有技术。
[0005] 可以使用带有运动补偿的图片间预测执行视频编码和解码。未压缩的数字视频可包括一系列图片，每个图片具有例如1920×1080亮度样本及相关色度样本的空间维度。所述系列图片具有固定的或可变的图片速率(也非正式地称为帧率)，例如每秒60个图片或60Hz。未压缩的视频有很高的比特率要求。例如，每个样本8比特的1080p60 4:2:0的视频 (1920x1080亮度样本分辨率，60Hz帧率)要求接近1.5Gbit/s带宽。一小时这样的视频就需要超过600GB的存储空间。
[0006] 视频编码和解码的一个目的，是通过压缩减少输入视频信号的冗余信息。视频压缩可以帮助降低对上述带宽或存储空间的要求，在某些情况下可降低两个或更多数量级。无损和有损压缩，以及两者的组合均可采用。无损压缩是指从压缩的原始信号中重建原始信号精确副本的技术。当使用有损压缩时，重建信号可能与原始信号不完全相同，但是原始信号和重建信号之间的失真足够小，使得重建信号可用于预期应用。有损压缩广泛应用于视频。容许的失真量取决于应用。例如，相比于电视应用的用户，某些消费流媒体应用的用户可以容忍更高的失真。可实现的压缩比反映出：较高的允许/容许失真可产生较高的压缩比。
[0007] 运动补偿可以是有损压缩技术，并且可以涉及这样的技术，其中，来自先前重构的图片或其一部分(参考图片)的样本数据块在运动向量 (此后称为MV)指示的方向上进行空间移位之后，用于预测新重构的图片或图片部分。在某些情况下，参考图片可以与当前正在重构的图片相同。MV可以具有两个维度X和Y，或者具有三个维度，第三个维度指示使用中的参考图片(后者可以间接是时间维度)。
[0008] 在一些视频压缩技术中，可以根据其它MV预测可应用于样本数据的某一区域的MV，例如，根据与空间邻近正在重构区域、且按解码顺序在该MV之前的样本数据的另一区域相关的MV进行预测。这样做可以大大减少编码MV所需的数据量，从而消除冗余并增加压缩。例如，因为在对从摄像机导出的输入视频信号(称为自然视频)进行编码时，存在比单个MV适用的区域更大的区域沿相似方向移动的统计可能性，所以MV预测可以有效地工作，并且在某些情况下，可以使用从邻近区域的MV导出的相似运动向量进行预测。这导致了给定区域找到的MV与根据周围MV预测得到的MV相似或相同，并且在熵编码之后，又可以用比在直接编码MV时所使用的比特数更少的比特数来表示。在一些情况下，MV预测可以是从原始信号(即样本流)导出的信号(即MV)的无损压缩的示例。在其它情况下，例如，由于在根据若干个周围MV计算预测器时的舍入误差，MV预测本身可能是有损的。
[0009] 在H.265/HEVC(ITU‑T Rec.H.265，“高效视频编码”，2016年12月) 中描述了各种MV预测机制。在H.265提供的多种MV预测机制中，此处介绍的一种技术从此被称为“空间合并”。
[0010] 在仿射PROF中，还可能会限制运动矢量的修正，以便可以用移位运算代替相应的N N乘法运算。当需要将MV的修正值限制为2的幂时，例如+2or–2，可以进一步简化推导逻辑。
在一些情况下，需要根据仿射参数分别设置子块的宽度和高度。同样，在一些情况下，需要根据相应的仿射参数分别设置水平插值滤波器类型和垂直插值滤波器类型。
在一些情况下，需要根据仿射参数分别设置子块的宽度和高度。同样，在一些情况下，需要根据相应的仿射参数分别设置水平插值滤波器类型和垂直插值滤波器类型。
发明内容
[0011] 本申请的各方面提供视频编码/解码的方法、装置、计算机设备和存储介质。在一些示例中，从已编码视频比特流中解码当前块(Current Block, CB)的编码信息。所述编码信息指示所述CB的帧间预测模式。基于所述帧间预测模式，为所述CB的至少两个子块中一个子块的样本生成初始预测。对于所述子块中的一个样本，确定运动矢量修正(Motion N1Vector Refinement, MVR)。所述MVR的第一分量的绝对值为以下中的一个：(i)2 ，(ii) N1 M1
2 和2 的和或差，其中，N1和M1是整数。所述MVR的第一分量位于第一方向，所述第一方向是x方向和y方向中的一个。可以基于所述MVR 和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，其中，所述空间梯度基于所述样本的初始预测获得。基于所述一个样本的初始预测和所述预测修正，生成修正预测。
2 和2 的和或差，其中，N1和M1是整数。所述MVR的第一分量位于第一方向，所述第一方向是x方向和y方向中的一个。可以基于所述MVR 和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，其中，所述空间梯度基于所述样本的初始预测获得。基于所述一个样本的初始预测和所述预测修正，生成修正预测。
[0012] 在一个实施例中，所述空间梯度包括所述第一方向的第一空间梯度和第二方向的第二空间梯度，所述第二方向是所述x方向和所述y方向中的另一个方向。所述MVR包括所述N2 N2第二方向上的第二分量。所述MVR的第二分量的绝对值为以下中的一个：(i)2 ，(ii)2 和M2
2 的和或差，其中， N2和M2均为整数。可以基于以下中的一个确定第一修正，(i)将所述第一空间梯度移位|N1|比特，(ii)分别对所述第一空间梯度移位|N1|和|M1|比特，并且，组合移位后的两个第一空间梯度。可以基于以下中的一个确定第二修正，(i)将所述第二空间梯度移位|N2|比特，(ii)分别将所述第二空间梯度移位|N2|和|M2|比特，组合移位后的两个第二空间梯度。可以基于所述第一修正和所述第二修正生成所述预测修正。
2 的和或差，其中， N2和M2均为整数。可以基于以下中的一个确定第一修正，(i)将所述第一空间梯度移位|N1|比特，(ii)分别对所述第一空间梯度移位|N1|和|M1|比特，并且，组合移位后的两个第一空间梯度。可以基于以下中的一个确定第二修正，(i)将所述第二空间梯度移位|N2|比特，(ii)分别将所述第二空间梯度移位|N2|和|M2|比特，组合移位后的两个第二空间梯度。可以基于所述第一修正和所述第二修正生成所述预测修正。
[0013] 在一个实施例中，可以基于所述帧间预测模式，确定所述子块中一个样本的初始MVR；以及，对所述初始MVR的第一分量进行舍入，以生成所述MVR的第一分量。
[0014] 在一个实施例中，所述帧间预测模式为使用光流预测修正(Prediction Refinement with Optical Flow，PROF)的基于子块的仿射运动模型。对于所述子块中的一个样本，可以根据所述基于子块的仿射运动模型，确定所述一个样本的样本运动矢量(Motion Vector，MV)和所述子块的子块MV。进一步的，可以基于所述样本MV和所述子块MV确定所述初始MVR。
[0015] 在一个实施例中，所述MVR的第一分量是2N1或‑2N1。在一个实施例中，所述MVR的第N1 M1 N1 M1一分量是(2 +2 )或‑(2 +2 )。
[0016] 在一个实施例中，可以基于所述初始MVR的第一分量的最高有效位 (Most Significant Bit，MSB)的位置p,对所述初始MVR的第一分量进行舍入。在一个示例中，可以p将1的比特值左移p位，得到所述MVR的第一分量的绝对值为2 ，其中，N1等于p。在一个示例中，可以将1的比特值左移p或(p+1)位，以将所述初始MVR的第一分量的绝对值舍入到最接p p+1
近的2的幂，即以下中的一个：2和2 。
近的2的幂，即以下中的一个：2和2 。
[0017] 在一个实施例中，所述初始MVR的第一分量为第一值与第二值的比率，其中，所述第一值与所述第二值均为非零整数。可以基于所述第一值的 MSB的第一位置p1和所述第二值的MSB的第二位置p2，对所述初始MVR 的第一分量进行舍入。
[0018] 在一些示例中，视频解码装置从已编码视频比特流中解码CB的编码信息。所述编码信息可以指示CB的加权预测。可以基于加权预测的类型，确定是否在CB上使用PROF。若加权预测的类型是不允许PROF的至少一种类型之一，可以在没有PROF的情况下基于加权预测重建CB。在示例中，不允许PROF的至少一个类型包括加权双向预测。
[0019] 本申请的各方面还提供一种存储指令的非易失性计算机可读介质，所述指令在由计算机执行视频解码时，使得计算机执行任何一种视频解码方法。
[0020] 在仿射PROF中，当需要限制运动矢量的细化时，可以用移位运算代替相应的乘法N N运算，简化了计算复杂度。当需要将MV的修正值限制为2的幂时，例如+2or–2，可以进一步简化推导逻辑。在一些情况下，需要根据仿射参数分别设置子块的宽度和高度。同样，在一些情况下，需要根据相应的仿射参数分别设置水平插值滤波器类型和垂直插值滤波器类型，从而提高了计算的准确度。
附图说明
[0021] 根据下面的详细描述和附图，所公开的主题的其他特征、性质和各种优点将变得更加显而易见，在附图中：
[0022] 图1是一个示例中的当前块及其周围的空间合并候选的示意图。
[0023] 图2是根据另一实施例的通信系统的简化框图的示意图；
[0024] 图3是根据一实施例的通信系统的简化框图的示意图；
[0025] 图4是根据一实施例的解码器的简化框图的示意图；
[0026] 图5是根据一实施例的编码器的简化框图的示意图；
[0027] 图6示出了根据另一实施例的编码器的框图；
[0028] 图7示出了根据另一实施例的解码器的框图；
[0029] 图8示出了根据本申请实施例的编码单元的空间合并候选的位置示例。
[0030] 图9示出了根据本申请实施例的空间合并候选的冗余校验的候选对的示图。
[0031] 图10示出了根据本申请实施例的时间候选推导的示例。
[0032] 图11示出了根据本申请实施例的时间合并候选的候选位置的示例。
[0033] 图12A示出了根据本申请实施例的4参数仿射运动模型的示例。
[0034] 图12B示出了根据本申请实施例的6参数仿射运动模型的示例。
[0035] 图13示出了根据本申请实施例的基于子块的仿射运动模型的示例。
[0036] 图14示出了根据本申请实施例的控制点运动矢量继承的示例。
[0037] 图15示出了根据本申请实施例的创建仿射合并候选的候选位置的示例。
[0038] 图16A‑16C示出了根据一个实施例的基于子块的时间MV预测 (Subblock‑based Temporal MV Prediction，SbTMVP)方法的示例。
[0039] 图17示出了根据本申请实施例的使用光流(Prediction Refinement with Optical Flow,PROF)的预测修正方法的示例。
[0040] 图18示出了根据本申请实施例的双向光流(Bi‑Directional Optical Flow, BDOF)方法中编码单元边界周围的延伸行/列的示例。
[0041] 图19示出了根据本申请实施例的一个概述过程的流程图。
[0042] 图20A示出了根据本申请实施例的另一个概述过程的流程图。
[0043] 图20B示出了根据本申请实施例的又一个概述过程的流程图。
[0044] 图21是根据实施例的计算机系统的示意图。
具体实施方式
[0045] 请参考图1，当前块(101)包括在运动搜索过程期间已由编码器发现的样本，根据已产生空间偏移的相同大小的先前块，可预测所述样本。另外，可从至少一个参考图片相关联的元数据中导出所述MV，而非对 MV直接编码。例如，使用关联于A0、A1和B0、B1、B2(分别对应102 到106)五个周围样本中的任一样本的MV，(按解码次序)从最近的参考图片的元数据中导出所述MV。在H.265中，MV预测可使用相邻块也正在使用的相同参考图片的预测值。
[0046] 图2是根据本申请公开的实施例的通信系统(200)的简化框图。通信系统(200)包括多个终端装置，所述终端装置可通过例如网络(250) 彼此通信。举例来说，通信系统(200)包括通过网络(250)互连的第一终端装置(210)和第二终端装置(220)。在图2的实施例中，第一终端装置(210)和第二终端装置(220)执行单向数据传输。举例来说，第一终端装置(210)可对视频数据(例如由终端装置(210)采集的视频图片流)进行编码以通过网络(250)传输到第二端装置(220)。已编码的视频数据以至少一个已编码视频码流形式传输。第二终端装置 (220)可从网络(250)接收已编码视频数据，对已编码视频数据进行解码以恢复视频数据，并根据恢复的视频数据显示视频图片。单向数据传输在媒体服务等应用中是较常见的。
[0047] 在另一实施例中，通信系统(200)包括执行已编码视频数据的双向传输的第三终端装置(230)和第四终端装置(240)，所述双向传输可例如在视频会议期间发生。对于双向数据传输，第三终端装置(230)和第四终端装置(240)中的每个终端装置可对视频数据(例如由终端装置采集的视频图片流)进行编码，以通过网络(250)传输到第三终端装置 (230)和第四终端装置(240)中的另一终端装置。第三终端装置(230) 和第四终端装置(240)中的每个终端装置还可接收由第三终端装置(230) 和第四终端装置(240)中的另一终端装置传输的已编码视频数据，且可对所述已编码视频数据进行解码以恢复视频数据，且可根据恢复的视频数据在可访问的显示装置上显示视频图片。
[0048] 在图2的实施例中，第一终端装置(210)、第二终端装置(220)、第三终端装置(230)和第四终端装置(240)可为服务器、个人计算机和智能电话，但本申请公开的原理可不限于此。本申请公开的实施例适用于膝上型计算机、平板电脑、媒体播放器和/或专用视频会议设备。网络(250)表示在第一终端装置(210)、第二终端装置(220)、第三终端装置(230)和第四终端装置(240)之间传送已编码视频数据的任何数目的网络，包括例如有线(连线的)和/或无线通信网络。通信网络(250) 可在电路交换和/或分组交换信道中交换数据。该网络可包括电信网络、局域网、广域网和/或互联网。出于本申请的目的，除非在下文中有所解释，否则网络(250)的架构和拓扑对于本申请公开的操作来说可能是无关紧要的。
[0049] 作为实施例，图3示出视频编码器和视频解码器在流式传输环境中的放置方式。本申请所公开主题可同等地适用于其它支持视频的应用，包括例如视频会议、数字TV、在包括CD、DVD、存储棒等的数字介质上存储压缩视频等等。
[0050] 流式传输系统可包括采集子系统(313)，所述采集子系统可包括数码相机等视频源(301)，所述视频源创建未压缩的视频图片流(302)。在实施例中，视频图片流(302)包括由数码相机拍摄的样本。相较于已编码的视频数据(304)(或已编码的视频码流)，视频图片流(302) 被描绘为粗线以强调高数据量的视频图片流，视频图片流(302)可由电子装置(320)处理，所述电子装置(320)包括耦接到视频源(301)的视频编码器(303)。视频编码器(303)可包括硬件、软件或软硬件组合以实现或实施如下文更详细地描述的所公开主题的各方面。相较于视频图片流(302)，已编码的视频数据(304)(或已编码的视频码流(304)) 被描绘为细线以强调较低数据量的已编码的视频数据(304)(或已编码的视频码流(304))，其可存储在流式传输服务器(305)上以供将来使用。至少一个流式传输客户端子系统，例如图3中的客户端子系统(306) 和客户端子系统(308)，可访问流式传输服务器(305)以检索已编码的视频数据(304)的副本(307)和副本(309)。客户端子系统(306) 可包括例如电子装置(330)中的视频解码器(310)。视频解码器(310) 对已编码的视频数据的传入副本(307)进行解码，且产生可在显示器 (312)(例如显示屏)或另一呈现装置(未描绘)上呈现的输出视频图片流(311)。在一些流式传输系统中，可根据某些视频编码/压缩标准对已编码的视频数据(304)、视频数据(307)和视频数据(309)(例如视频码流)进行编码。该些标准的实施例包括ITU‑T H.265。在实施例中，正在开发的视频编码标准非正式地称为下一代视频编码(Versatile Video Coding，VVC)，本申请可用于VVC标准的上下文中。
[0051] 应注意，电子装置(320)和电子装置(330)可包括其它组件(未示出)。举例来说，电子装置(320)可包括视频解码器(未示出)，且电子装置(330)还可包括视频编码器(未示出)。
[0052] 图4是根据本申请公开的实施例的视频解码器(410)的框图。视频解码器(410)可设置在电子装置(430)中。电子装置(430)可包括接收器(431)(例如接收电路)。视频解码器(410)可用于代替图3实施例中的视频解码器(310)。
[0053] 接收器(431)可接收将由视频解码器(410)解码的至少一个已编码视频序列；在同一实施例或另一实施例中，一次接收一个已编码视频序列，其中每个已编码视频序列的解码独立于其它已编码视频序列。可从信道(401)接收已编码视频序列，所述信道可以是通向存储已编码的视频数据的存储装置的硬件/软件链路。接收器(431)可接收已编码的视频数据以及其它数据，例如，可转发到它们各自的使用实体(未标示) 的已编码音频数据和/或辅助数据流。接收器(431)可将已编码视频序列与其它数据分开。为了防止网络抖动，缓冲存储器(415)可耦接在接收器(431)与熵解码器/解析器(420)(此后称为“解析器(420)”)之间。在某些应用中，缓冲存储器(415)是视频解码器(410)的一部分。在其它情况下，所述缓冲存储器(415)可设置在视频解码器(410)外部 (未标示)。而在其它情况下，视频解码器(410)的外部设置缓冲存储器(未标示)以例如防止网络抖动，且在视频解码器(410)的内部可配置另一缓冲存储器(415)以例如处理播出定时。而当接收器(431)从具有足够带宽和可控性的存储/转发装置或从等时同步网络接收数据时，也可能不需要配置缓冲存储器(415)，或可以将所述缓冲存储器做得较小。当然，为了在互联网等业务分组网络上使用，也可能需要缓冲存储器(415)，所述缓冲存储器可相对较大且可具有自适应性大小，且可至少部分地实施于操作系统或视频解码器(410)外部的类似元件(未标示) 中。
[0054] 视频解码器(410)可包括解析器(420)以根据已编码视频序列重建符号(421)。这些符号的类别包括用于管理视频解码器(410)的操作的信息，以及用以控制显示装置(412)(例如，显示屏)等显示装置的潜在信息，所述显示装置不是电子装置(430)的组成部分，但可耦接到电子装置(430)，如图4中所示。用于显示装置的控制信息可以是辅助增强信息(Supplemental Enhancement Information，SEI消息)或视频可用性信息(Video Usability Information，VUI)的参数集片段(未标示)。解析器(420)可对接收到的已编码视频序列进行解析/熵解码。已编码视频序列的编码可根据视频编码技术或标准进行，且可遵循各种原理，包括可变长度编码、霍夫曼编码(Huffman coding)、具有或不具有上下文灵敏度的算术编码等等。解析器(420)可基于对应于群组的至少一个参数，从已编码视频序列提取用于视频解码器中的像素的子群中的至少一个子群的子群参数集。子群可包括图片群组(Group of Pictures，GOP)、图片、图块、切片、宏块、编码单元(Coding Unit，CU)、块、变换单元(Transform Unit，TU)、预测单元(Prediction Unit，PU)等等。解析器(420)还可从已编码视频序列提取信息，例如变换系数、量化器参数值、运动矢量等等。
[0055] 解析器(420)可对从缓冲存储器(415)接收的视频序列执行熵解码/解析操作，从而创建符号(421)。
[0056] 取决于已编码视频图片或一部分已编码视频图片(例如：帧间图片和帧内图片、帧间块和帧内块)的类型以及其它因素，符号(421)的重建可涉及多个不同单元。涉及哪些单元以及涉及方式可由解析器(420) 从已编码视频序列解析的子群控制信息控制。为了简洁起见，未描述解析器(420)与下文的多个单元之间的此类子群控制信息流。
[0057] 除已经提及的功能块以外，视频解码器(410)可在概念上细分成如下文所描述的数个功能单元。在商业约束下运行的实际实施例中，这些单元中的许多单元彼此紧密交互并且可以彼此集成。然而，出于描述所公开主题的目的，概念上细分成下文的功能单元是适当的。
[0058] 第一单元是缩放器/逆变换单元(451)。缩放器/逆变换单元(451) 从解析器(420)接收作为符号(421)的量化变换系数以及控制信息，包括使用哪种变换方式、块大小、量化因子、量化缩放矩阵等。缩放器/ 逆变换单元(451)可输出包括样本值的块，所述样本值可输入到聚合器 (455)中。
[0059] 在一些情况下，缩放器/逆变换单元(451)的输出样本可属于帧内编码块；即：不使用来自先前重建的图片的预测性信息，但可使用来自当前图片的先前重建部分的预测性信息的块。此类预测性信息可由帧内图片预测单元(452)提供。在一些情况下，帧内图片预测单元(452)采用从当前图片缓冲器(458)提取的已重建信息生成大小和形状与正在重建的块相同的周围块。举例来说，当前图片缓冲器(458)缓冲部分重建的当前图片和/或完全重建的当前图片。在一些情况下，聚合器(455)基于每个样本，将帧内预测单元(452)生成的预测信息添加到由缩放器/ 逆变换单元(451)提供的输出样本信息中。
[0060] 在其它情况下，缩放器/逆变换单元(451)的输出样本可属于帧间编码和潜在运动补偿块。在此情况下，运动补偿预测单元(453)可访问参考图片存储器(457)以提取用于预测的样本。在根据符号(421)对提取的样本进行运动补偿之后，这些样本可由聚合器(455)添加到缩放器 /逆变换单元(451)的输出(在这种情况下被称作残差样本或残差信号)，从而生成输出样本信息。运动补偿预测单元(453)从参考图片存储器 (457)内的地址获取预测样本可受到运动矢量控制，且所述运动矢量以所述符号(421)的形式而供运动补偿预测单元(453)使用，所述符号 (421)例如是包括X、Y和参考图片分量。运动补偿还可包括在使用子样本精确运动矢量时，从参考图片存储器(457)提取的样本值的插值、运动矢量预测机制等等。
[0061] 聚合器(455)的输出样本可在环路滤波器单元(456)中被各种环路滤波技术采用。视频压缩技术可包括环路内滤波器技术，所述环路内滤波器技术受控于包括在已编码视频序列(也称作已编码视频码流)中的参数，且所述参数作为来自解析器(420)的符号(421)可用于环路滤波器单元(456)。然而，在其他实施例中，视频压缩技术还可响应于在解码已编码图片或已编码视频序列的先前(按解码次序)部分期间获得的元信息，以及响应于先前重建且经过环路滤波的样本值。
[0062] 环路滤波器单元(456)的输出可以是样本流，所述样本流可输出到显示装置(412)以及存储在参考图片存储器(457)，以用于后续的帧间图片预测。
[0063] 一旦完全重建，某些已编码图片就可用作参考图片以用于将来预测。举例来说，一旦对应于当前图片的已编码图片被完全重建，且已编码图片(通过例如解析器(420))被识别为参考图片，则当前图片缓冲器(458) 可变为参考图片存储器(457)的一部分，且可在开始重建后续已编码图片之前重新分配新的当前图片缓冲器。
[0064] 视频解码器(410)可根据例如ITU‑T H.265标准中的预定视频压缩技术执行解码操作。在已编码视频序列遵循视频压缩技术或标准的语法以及视频压缩技术或标准中记录的配置文件的意义上，已编码视频序列可符合所使用的视频压缩技术或标准指定的语法。具体地说，配置文件可从视频压缩技术或标准中可用的所有工具中选择某些工具作为在所述配置文件下可供使用的仅有工具。对于合规性，还要求已编码视频序列的复杂度处于视频压缩技术或标准的层级所限定的范围内。在一些情况下，层级限制最大图片大小、最大帧率、最大重建取样率(以例如每秒兆 (mega)个样本为单位进行测量)、最大参考图片大小等。在一些情况下，由层级设定的限制可通过假想参考解码器(Hypothetical Reference Decoder，HRD)规范和在已编码视频序列中发信号通知的HRD缓冲器管理的元数据来进一步限定。
[0065] 在实施例中，接收器(431)可连同已编码视频一起接收附加(冗余) 数据。所述附加数据可以是已编码视频序列的一部分。所述附加数据可由视频解码器(410)用以对数据进行适当解码和/或较准确地重建原始视频数据。附加数据可呈例如时间、空间或信噪比(signal noise ratio，SNR) 增强层、冗余切片、冗余图片、前向纠错码等形式。
[0066] 图5是根据本申请公开的实施例的视频编码器(503)的框图。视频编码器(503)设置于电子装置(520)中。电子装置(520)包括传输器 (540)(例如传输电路)。视频编码器(503)可用于代替图3实施例中的视频编码器(303)。
[0067] 视频编码器(503)可从视频源(501)(并非图5实施例中的电子装置(520)的一部分)接收视频样本，所述视频源可采集将由视频编码器 (503)编码的视频图像。在另一实施例中，视频源(501)是电子装置(520) 的一部分。
[0068] 视频源(501)可提供将由视频编码器(503)编码的呈数字视频样本流形式的源视频序列，所述数字视频样本流可具有任何合适位深度(例如：8位、10位、12位……)、任何色彩空间(例如BT.601Y CrCB、RGB……) 和任何合适取样结构(例如Y CrCb 4:2:0、Y CrCb 4:4:4)。在媒体服务系统中，视频源(501)可以是存储先前已准备的视频的存储装置。在视频会议系统中，视频源(501)可以是采集本地图像信息作为视频序列的相机。可将视频数据提供为多个单独的图片，当按顺序观看时，这些图片被赋予运动。图片自身可构建为空间像素阵列，其中取决于所用的取样结构、色彩空间等，每个像素可包括至少一个样本。所属领域的技术人员可以很容易理解像素与样本之间的关系。下文侧重于描述样本。
[0069] 根据实施例，视频编码器(503)可实时或在由应用所要求的任何其它时间约束下，将源视频序列的图片编码且压缩成已编码视频序列 (543)。施行适当的编码速度是控制器(550)的一个功能。在一些实施例中，控制器(550)控制如下文所描述的其它功能单元且在功能上耦接到这些单元。为了简洁起见，图中未标示耦接。由控制器(550)设置的参数可包括速率控制相关参数(图片跳过、量化器、率失真优化技术的λ值等)、图片大小、图片群组(group of pictures，GOP)布局，最大运动矢量搜索范围等。控制器(550)可用于具有其它合适的功能，这些功能涉及针对某一系统设计优化的视频编码器(503)。
[0070] 在一些实施例中，视频编码器(503)在编码环路中进行操作。作为简单的描述，在实施例中，编码环路可包括源编码器(530)(例如，负责基于待编码的输入图片和参考图片创建符号，例如符号流)和嵌入于视频编码器(503)中的(本地)解码器(533)。解码器(533)以类似于(远程)解码器创建样本数据的方式重建符号以创建样本数据(因为在本申请所考虑的视频压缩技术中，符号与已编码视频码流之间的任何压缩是无损的)。将重建的样本流(样本数据)输入到参考图片存储器 (534)。由于符号流的解码产生与解码器位置(本地或远程)无关的位精确结果，因此参考图片存储器(534)中的内容在本地编码器与远程编码器之间也是按比特位精确对应的。换句话说，编码器的预测部分“看到”的参考图片样本与解码器将在解码期间使用预测时所“看到”的样本值完全相同。这种参考图片同步性基本原理(以及在例如因信道误差而无法维持同步性的情况下产生的漂移)也用于一些相关技术。
[0071] “本地”解码器(533)的操作可与例如已在上文结合图4详细描述视频解码器(410)的“远程”解码器相同。然而，另外简要参考图4，当符号可用且熵编码器(545)和解析器(420)能够无损地将符号编码/解码为已编码视频序列时，包括缓冲存储器(415)和解析器(420)在内的视频解码器(410)的熵解码部分，可能无法完全在本地解码器(533)中实施。
[0072] 此时可以观察到，除存在于解码器中的解析/熵解码之外的任何解码器技术，也必定以基本上相同的功能形式存在于对应的编码器中。出于此原因，本申请侧重于解码器操作。可简化编码器技术的描述，因为编码器技术与全面地描述的解码器技术互逆。仅在某些区域中需要更详细的描述，并且在下文提供。
[0073] 在操作期间，在一些实施例中，源编码器(530)可执行运动补偿预测编码。参考来自视频序列中被指定为“参考图片”的至少一个先前已编码图片，所述运动补偿预测编码对输入图片进行预测性编码。以此方式，编码引擎(532)对输入图片的像素块与参考图片的像素块之间的差异进行编码，所述参考图片可被选作所述输入图片的预测参考。
[0074] 本地视频解码器(533)可基于源编码器(530)创建的符号，对可指定为参考图片的图片的已编码视频数据进行解码。编码引擎(532)的操作可为有损过程。当已编码视频数据可在视频解码器(图5中未示)处被解码时，重建的视频序列通常可以是带有一些误差的源视频序列的副本。本地视频解码器(533)复制解码过程，所述解码过程可由视频解码器对参考图片执行，且可使重建的参考图片存储在参考图片高速缓存 (534)中。以此方式，视频编码器(503)可在本地存储重建的参考图片的副本，所述副本与将由远端视频解码器获得的重建参考图片具有共同内容(不存在传输误差)。
[0075] 预测器(535)可针对编码引擎(532)执行预测搜索。即，对于将要编码的新图片，预测器(535)可在参考图片存储器(534)中搜索可作为所述新图片的适当预测参考的样本数据(作为候选参考像素块)或某些元数据，例如参考图片运动矢量、块形状等。预测器(535)可基于样本块逐像素块操作，以找到合适的预测参考。在一些情况下，根据预测器(535)获得的搜索结果，可确定输入图片可具有从参考图片存储器 (534)中存储的多个参考图片取得的预测参考。
[0076] 控制器(550)可管理源编码器(530)的编码操作，包括例如设置用于对视频数据进行编码的参数和子群参数。
[0077] 可在熵编码器(545)中对所有上述功能单元的输出进行熵编码。熵编码器(545)根据例如霍夫曼编码、可变长度编码、算术编码等技术对各种功能单元生成的符号进行无损压缩，从而将所述符号转换成已编码视频序列。
[0078] 传输器(540)可缓冲由熵编码器(545)创建的已编码视频序列，从而为通过通信信道(560)进行传输做准备，所述通信信道可以是通向将存储已编码的视频数据的存储装置的硬件/软件链路。传输器(540)可将来自视频编码器(503)的已编码视频数据与要传输的其它数据合并，所述其它数据例如是已编码音频数据和/或辅助数据流(未示出来源)。
[0079] 控制器(550)可管理视频编码器(503)的操作。在编码期间，控制器(550)可以为每个已编码图片分配某一已编码图片类型，但这可能影响可应用于相应的图片的编码技术。例如，通常可将图片分配为以下任一种图片类型：
[0080] 帧内图片(I图片)，其可以是不将序列中的任何其它图片用作预测源就可被编码和解码的图片。一些视频编解码器容许不同类型的帧内图片，包括例如独立解码器刷新(Independent Decoder Refresh，“IDR”)图片。所属领域的技术人员了解I图片的变体及其相应的应用和特征。
[0081] 预测性图片(P图片)，其可以是可使用帧内预测或帧间预测进行编码和解码的图片，所述帧内预测或帧间预测使用至多一个运动矢量和参考索引来预测每个块的样本值。
[0082] 双向预测性图片(B图片)，其可以是可使用帧内预测或帧间预测进行编码和解码的图片，所述帧内预测或帧间预测使用至多两个运动矢量和参考索引来预测每个块的样本值。类似地，多个预测性图片可使用多于两个参考图片和相关联元数据以用于重建单个块。
[0083] 源图片通常可在空间上细分成多个样本块(例如，4×4、8×8、4×8或 16×16个样本的块)，且逐块进行编码。这些块可参考其它(已编码)块进行预测编码，根据应用于块的相应图片的编码分配来确定所述其它块。举例来说，I图片的块可进行非预测编码，或所述块可参考同一图片的已经编码的块来进行预测编码(空间预测或帧内预测)。P图片的像素块可参考一个先前编码的参考图片通过空间预测或通过时域预测进行预测编码。B图片的块可参考一个或两个先前编码的参考图片通过空间预测或通过时域预测进行预测编码。
[0084] 视频编码器(503)可根据例如ITU‑T H.265建议书的预定视频编码技术或标准执行编码操作。在操作中，视频编码器(503)可执行各种压缩操作，包括利用输入视频序列中的时间和空间冗余的预测编码操作。因此，已编码视频数据可符合所用视频编码技术或标准指定的语法。
[0085] 在实施例中，传输器(540)可在传输已编码的视频时传输附加数据。源编码器(530)可将此类数据作为已编码视频序列的一部分。附加数据可包括时间/空间/SNR增强层、冗余图片和切片等其它形式的冗余数据、 SEI消息、VUI参数集片段等。
[0086] 采集到的视频可作为呈时间序列的多个源图片(视频图片)。帧内图片预测(常常简化为帧内预测)利用给定图片中的空间相关性，而帧间图片预测则利用图片之间的(时间或其它)相关性。在实施例中，将正在编码/解码的特定图片分割成块，正在编码/解码的特定图片被称作当前图片。在当前图片中的块类似于视频中先前已编码且仍被缓冲的参考图片中的参考块时，可通过称作运动矢量的矢量对当前图片中的块进行编码。所述运动矢量指向参考图片中的参考块，且在使用多个参考图片的情况下，所述运动矢量可具有识别参考图片的第三维度。
[0087] 在一些实施例中，双向预测技术可用于帧间图片预测中。根据双向预测技术，使用两个参考图片，例如按解码次序都在视频中的当前图片之前(但按显示次序可能分别是过去和将来)第一参考图片和第二参考图片。可通过指向第一参考图片中的第一参考块的第一运动矢量和指向第二参考图片中的第二参考块的第二运动矢量对当前图片中的块进行编码。具体来说，可通过第一参考块和第二参考块的组合来预测所述块。
[0088] 此外，合并模式技术可用于帧间图片预测中以改善编码效率。
[0089] 根据本申请公开的一些实施例，帧间图片预测和帧内图片预测等预测的执行以块为单位。举例来说，根据HEVC标准，将视频图片序列中的图片分割成编码树单元(coding tree unit，CTU)以用于压缩，图片中的 CTU具有相同大小，例如64×64像素、32×32像素或16×16像素。一般来说， CTU包括三个编码树块(coding tree block，CTB)，所述三个编码树块是一个亮度CTB和两个色度CTB。更进一步的，还可将每个CTU以四叉树拆分为至少一个编码单元(coding unit，CU)。举例来说，可将64×64像素的CTU拆分为一个64×64像素的CU，或4个32×32像素的CU，或16个16×16 像素的CU。在实施例中，分析每个CU以确定用于CU的预测类型，例如帧间预测类型或帧内预测类型。此外，取决于时间和/或空间可预测性，将CU拆分为至少一个预测单元(prediction unit，PU)。通常，每个PU 包括亮度预测块(prediction block，PB)和两个色度PB。在实施例中，编码(编码/解码)中的预测操作以预测块为单位来执行。以亮度预测块作为预测块为例，预测块包括像素值(例如，亮度值)的矩阵，例如8×8 像素、16×16像素、8×16像素、16×8像素等等。
[0090] 图6是根据本申请公开的另一实施例的视频编码器(603)的图。视频编码器(603)用于接收视频图片序列中的当前视频图片内的样本值的处理块(例如预测块)，且将所述处理块编码到作为已编码视频序列的一部分的已编码图片中。在本实施例中，视频编码器(603)用于代替图 3实施例中的视频编码器(303)。
[0091] 在HEVC实施例中，视频编码器(603)接收用于处理块的样本值的矩阵，所述处理块为例如8×8样本的预测块等。视频编码器(603)使用例如率失真(rate‑distortion，RD)优化来确定是否使用帧内模式、帧间模式或双向预测模式来编码所述处理块。当在帧内模式中编码处理块时，视频编码器(603)可使用帧内预测技术以将处理块编码到已编码图片中；且当在帧间模式或双向预测模式中编码处理块时，视频编码器(603)可分别使用帧间预测或双向预测技术将处理块编码到已编码图片中。在某些视频编码技术中，合并模式可以是帧间图片预测子模式，其中，在不借助预测值外部的已编码运动矢量分量的情况下，从至少一个运动矢量预测值导出运动矢量。在某些其它视频编码技术中，可存在适用于主题块的运动矢量分量。在实施例中，视频编码器(603)包括其它组件，例如用于确定处理块模式的模式决策模块(未示出)。
[0092] 在图6的实施例中，视频编码器(603)包括如图6所示的耦接到一起的帧间编码器(630)、帧内编码器(622)、残差计算器(623)、开关 (626)、残差编码器(624)、通用控制器(621)和熵编码器(625)。
[0093] 帧间编码器(630)用于接收当前块(例如处理块)的样本、比较所述块与参考图片中的至少一个参考块(例如先前图片和后来图片中的块)、生成帧间预测信息(例如根据帧间编码技术的冗余信息描述、运动矢量、合并模式信息)、以及基于帧间预测信息使用任何合适的技术计算帧间预测结果(例如已预测块)。在一些实施例中，参考图片是基于已编码的视频信息解码的已解码参考图片。
[0094] 帧内编码器(622)用于接收当前块(例如处理块)的样本、在一些情况下比较所述块与同一图片中已编码的块、在变换之后生成量化系数、以及在一些情况下还(例如根据至少一个帧内编码技术的帧内预测方向信息)生成帧内预测信息。在实施例中，帧内编码器(622)还基于帧内预测信息和同一图片中的参考块计算帧内预测结果(例如已预测块)。
[0095] 通用控制器(621)用于确定通用控制数据，且基于所述通用控制数据控制视频编码器(603)的其它组件。在实施例中，通用控制器(621) 确定块的模式，且基于所述模式将控制信号提供到开关(626)。举例来说，当所述模式是帧内模式时，通用控制器(621)控制开关(626)以选择供残差计算器(623)使用的帧内模式结果，且控制熵编码器(625) 以选择帧内预测信息且将所述帧内预测信息添加在码流中；以及当所述模式是帧间模式时，通用控制器(621)控制开关(626)以选择供残差计算器(623)使用的帧间预测结果，且控制熵编码器(625)以选择帧间预测信息且将所述帧间预测信息添加在码流中。
[0096] 残差计算器(623)用于计算所接收的块与选自帧内编码器(622) 或帧间编码器(630)的预测结果之间的差(残差数据)。残差编码器(624) 用于基于残差数据操作，以对残差数据进行编码以生成变换系数。在实施例中，残差编码器(624)用于将残差数据从空间域转换到频域，且生成变换系数。变换系数接着经由量化处理以获得量化的变换系数。在各种实施例中，视频编码器(603)还包括残差解码器(628)。残差解码器(628)用于执行逆变换，且生成已解码残差数据。已解码残差数据可适当地由帧内编码器(622)和帧间编码器(630)使用。举例来说，帧间编码器(630)可基于已解码残差数据和帧间预测信息生成已解码块，且帧内编码器(622)可基于已解码残差数据和帧内预测信息生成已解码块。适当处理已解码块以生成已解码图片，且在一些实施例中，所述已解码图片可在存储器电路(未示出)中缓冲并用作参考图片。
[0097] 熵编码器(625)用于将码流格式化以产生已编码的块。熵编码器 (625)根据HEVC标准等合适标准产生各种信息。在实施例中，熵编码器 (625)用于获得通用控制数据、所选预测信息(例如帧内预测信息或帧间预测信息)、残差信息和码流中的其它合适的信息。应注意，根据所公开的主题，当在帧间模式或双向预测模式的合并子模式中对块进行编码时，不存在残差信息。
[0098] 图7是根据本申请公开的另一实施例的视频解码器(710)的图。视频解码器(710)用于接收作为已编码视频序列的一部分的已编码图像，且对所述已编码图像进行解码以生成重建的图片。在实施例中，视频解码器(710)用于代替图3实施例中的视频解码器(310)。
[0099] 在图7实施例中，视频解码器(710)包括如图7中所示耦接到一起的熵解码器(771)、帧间解码器(780)、残差解码器(773)、重建模块 (774)和帧内解码器(772)。
[0100] 熵解码器(771)可用于根据已编码图片来重建某些符号，这些符号表示构成所述已编码图片的语法元素。此类符号可包括例如用于对所述块进行编码的模式(例如帧内模式、帧间模式、双向预测模式、后两者的合并子模式或另一子模式)、可分别识别供帧内解码器(772)或帧间解码器(780)用以进行预测的某些样本或元数据的预测信息(例如帧内预测信息或帧间预测信息)、呈例如量化的变换系数形式的残差信息等等。在实施例中，当预测模式是帧间或双向预测模式时，将帧间预测信息提供到帧间解码器(780)；以及当预测类型是帧内预测类型时，将帧内预测信息提供到帧内解码器(772)。残差信息可经由逆量化并提供到残差解码器(773)。
[0101] 帧间解码器(780)用于接收帧间预测信息，且基于所述帧间预测信息生成帧间预测结果。
[0102] 帧内解码器(772)用于接收帧内预测信息，且基于所述帧内预测信息生成预测结果。
[0103] 残差解码器(773)用于执行逆量化以提取解量化的变换系数，且处理所述解量化的变换系数，以将残差从频域转换到空间域。残差解码器 (773)还可能需要某些控制信息(用以获得量化器参数QP)，且所述信息可由熵解码器(771)提供(未标示数据路径，因为这仅仅是低量控制信息)。
[0104] 重建模块(774)用于在空间域中组合由残差解码器(773)输出的残差与预测结果(可由帧间预测模块或帧内预测模块输出)以形成重建的块，所述重建的块可以是重建的图片的一部分，所述重建的图片继而可以是重建的视频的一部分。应注意，可执行解块操作等其它合适的操作来改善视觉质量。
[0105] 应注意，可使用任何合适的技术来实施视频编码器(303)、视频编码器(503)和视频编码器(603)以及视频解码器(310)、视频解码器 (410)和视频解码器(710)。在实施例中，可使用至少一个集成电路来实施视频编码器(303)、视频编码器(503)和视频编码器(603)以及视频解码器(310)、视频解码器(410)和视频解码器(710)。在另一实施例中，可使用执行软件指令的至少一个处理器来实施视频编码器 (303)、视频编码器(503)和视频编码器(603)以及视频解码器(310)、视频解码器(410)和视频解码器(710)。
[0106] 本申请的各方面涉及帧间预测，例如，帧间预测修正和子块运动补偿(例如，仿射运动补偿)。
[0107] 在各种实施例中，对于帧间预测编码单元(Coding Unit,CU)，可以使用运动参数生成帧间预测样本，其中，运动参数包括运动矢量、参考图片索引、参考图片列表使用索引和/或其它附加信息。帧间预测可以包括单向预测、双向预测等。在单向预测中，可以使用参考图片列表(例如，第一参考图片列表、或列表0(L0)、或第二参考图片列表、或列表1(L1))。在双向预测中，可以使用L0和L1。参考图片列表使用索引可以指示参考图片列表包括L0、L1或L0和L1。
[0108] 可以以显式方式或隐式方式发信号通知运动参数。当使用跳过模式对编码单元(Coding Unit,CU)进行编码时，CU可以与一个预测单元(Prediction Unit,PU)相关联，并且可以不包括显著的残差系数(例如，残差系数为零)，不包括已编码的运动矢量差(Motion Vector Difference，MVD)或不包括参考图片索引。
[0109] 可以使用合并模式，其中，可以从相邻CU获得当前CU的运动参数。相邻CU包括空间和时间合并候选，以及可选的其它合并候选。可以将合并模式应用于帧间预测CU，以及用于跳过模式。或者，可以显式地发送或发信号通知运动参数。例如，可以显式的为每个CU发信号通知运动矢量、每个参考图片列表的对应参考图片索引、参考图片列表使用标志、以及其它信息。
[0110] 在一些实施例中，使用至少一个以下的帧间预测编码工具：(1)扩展合并预测，(2)具有运动矢量差的合并模式(Merge mode with Motion Vector Difference，MMVD)，(3)具有对称MVD信令的高级运动矢量预测(Advanced Motion Vector Prediction,AMVP)模式，(4)仿射运动补偿预测，(5)基于子块的时间运动矢量预测(Subblock‑based Temporal Motion Vector Prediction,SbTMVP)，(6)自适应运动矢量分辨率(Adaptive Motion Vector Resolution,AMVR)，(7)运动场存储：1/16亮度样本MV存储和8×8运动场压缩，(8)具有加权平均的双向预测(Bi‑prediction with Weighted Averaging,BWA)，(9)双向光流(Bi‑Directional Optical Flow,BDOF)， (10)解码器侧运动矢量细化(Decoder side Motion Vector Refinement, DMVR)，(11)三角形分区预测，以及(12)组合的帧间和帧内预测(Combined Inter and Intra Prediction,CIIP)。
[0111] 在一些示例中，使用扩展合并预测，比如，在多功能测试模型4(Versatile Test Model，VTM4)中。可以按以下顺序创建包括五种类型候选的合并候选列表：(1)空间相邻CU的空间运动矢量预测(Motion Vector Predictor，MVP)； (2)并置CU的时间MVP；(3)先进先出(First in first out,FIFO)表的基于历史的MVP；(4)成对平均MVP；以及(5)零MV。在一些实施例中，在创建合并候选列表中使用的技术包括空间候选推导、时间候选推导、基于历史的合并候选推导和成对平均合并候选推导。
[0112] 在示例中，在切片头部发信号通知合并候选列表的尺寸。在VTM4中，合并候选列表的最大允许尺寸为6。对于以合并模式编码的每个CU，可以使用截断一元二进制化(Truncated Unary，TU)对最佳合并候选的索引进行编码。可以使用上下文编码,对合并索引的第一二进制数进行编码，并且可以使用旁路编码，对其它二进制数进行编码。
[0113] 对于空间候选推导，根据本申请的一方面，VVC中的空间合并候选的推导类似于HEVC中的空间合并候选的推导。例如，在图8中，从CU(810) 的候选位置A0‑A1和B0‑B2中选择最多四个合并候选。推导的顺序可以是 B0、A0、B1、A1和B2。也可以使用其它合适的顺序。在一示例中，只有当位置A0、B0、B1、A1的每个CU不可用(例如，属于另一个切片或图块) 或者帧内编码时，才考虑位置B2。在添加位置A1处的候选之后，可以对其余添加的候选进行冗余校验，确保具有相同运动信息的候选被排除在列表 (例如，合并候选列表)之外，从而提高编码效率。在一示例中，为了降低计算复杂度，在上述冗余校验中，并非考虑所有可能的候选对。图9示出了一些实施例中空间合并候选的冗余校验的候选对的图。在一实施例中，在冗余校验中仅考虑与图9中的箭头链接的对，如果冗余校验的对应候选不具有相同的运动信息，则将候选添加到列表中。图9中对的示例包括(A1，B1)， (A1，A0)，(A1，B2)，(B1，B0)和(B1，B2)。
[0114] 对于时间候选推导，根据本申请的一方面，仅将一个候选添加到列表中。在示例中，在时间合并候选推导中，基于属于相同位置的参考图片的同位 CU导出已缩放的运动矢量。可以在切片头部显式的发信号通知用于推导同位CU的参考图片列表。
[0115] 图10示出了时间候选推导的示例。图10示出了图片序列，该图片序列包括：当前图片(1001)，其包含当前CU(例如，curr_CU)(1011)；并置图片或同位图片(1002)，其具有(当前CU(1011))的并置CU(例如， col_CU)(1012)；当前图片(1001)的当前参考图片(例如，curr_Ref) (1003)；以及，并置图片(1002)的并置参考图片、或同位参考图片(1004)。在一示例中，将当前参考图片(1003)和当前图片(1001)之间的图片序列号(Picture Order Count，POC)距离(例如，POC的差)表示为POC距离 Tb。将并置参考图片(1004)和同位图片(1002)之间的POC距离表示为 POC距离Td。
[0116] 可以基于POC距离Tb和Td(例如，Tb对Td的比率)，从同位CU(1012) 的MV(1032)，可以对时间合并候选的已缩放的MV(1031)进行再次缩放。
[0117] 可以将时间合并候选的参考图片索引设置为零。
[0118] 图11示出CU(1110)的时间合并候选的候选位置的示例。可以在候选 C0和C1之间选择时间合并候选的位置。当C0位置处的CU不可用时，或对C0位置处的CU进行了帧内编码，或C0位置处的CU位于CTU的当前行之外时，可以使用位置C1。否则，可以在时间合并候选推导中使用位置 C0。
[0119] 在一些示例中，可以在运动补偿预测(Motion Compensation Prediction，MCP)中应用平移运动模型。基于块的仿射运动补偿(也称为仿射运动补偿预测，仿射运动补偿方法，仿射运动预测，仿射运动模型，仿射变换运动补偿预测)可应用于例如对各种类型运动的建模，例如放大/缩小、旋转、透视运动和其它不规则运动(例如，不同于平移运动的运动)。
[0120] 在图12A中，当使用4参数仿射模型(或4参数仿射运动模型)时，通过两个控制点(Control Point，CP)CP0和CP1的运动信息,描述块(1210A) 的仿射运动场。运动信息可以分别包括CP0和CP1中的两个MV、或控制点MV(Control Point MVs，CPMV)CPMV0和CPMV1。在图12B中，当使用6参数仿射模型(或6参数仿射运动模型)时，使用三个CP(CP0‑CP2) 的运动信息描述块(1210B)的仿射运动场。运动信息可以分别包括CP0‑CP2 中的三个MV或CPMV，CPMV0‑CPMV2。
[0121] 对于4参数仿射运动模型，块(1210A)中样本位置(x，y)处的运动矢量可导出为：
[0122]
[0123] 其中(mv0x,mv0y)是左上CP(CP0)的MV(CPMV0)，并且(mv1x,mv1y)是右上 CP(CP1)的MV(CPMV1)。坐标(x，y)可以是相对于块(1210A)的左上样本的坐标，并且W表示块(1210A)的宽度。
[0124] 对于6参数仿射运动模型，块(1210B)中样本位置(x，y)处的运动矢量可导出为：
[0125]
[0126] 其中(mv0x,mv0y)是左上角CP(CP0)的MV(CPMV0)，(mv1x,mv1y)是右上角CP(CP1)的MV(CPMV1)，并且(mv2x,mv2y)是左下角CP(CP2) 的MV(CPMV2)。坐标(x，y)是相对于块(1210B)的左上样本的坐标，W表示块(1210B)的宽度，并且H表示块(1210B)的高度。
[0127] 为了简化运动补偿预测，在一些实施例中，应用基于子块的仿射运动补偿(也称为基于子块的仿射运动模型)，如图13所示。在基于子块的仿射运动补偿中，可将当前块(例如，亮度块)(1300)可分割为多个子块(也称为仿射子块)(1302)。每个子块(1302)中相应样本的MV可以使用 MV(也称为子块MV)(1301)来表示。在一示例中，子块(1302)的子块MV(1301)是子块(1302)中心样本的MV。因此，可使用4参数仿射运动模型(例如，等式1),6参数仿射运动模型(例如，等式2)等，计算子块MV(1301)。参考图13，将当前块(1300)划分为16个子块(1302)，其中16个子块(1302)具有16个子块MV(例如，MVa‑MVp)(1301)。
[0128] 参考图13，使用4参数仿射运动模型作为示例。 和 分别是用于左上 CP(CP0)和右上CP(CP1)的CPMV。为了导出子块(1302)的子块MV (1301)，可以根据等式[1]计算子块(1302)中心样本的MV，并且舍入到 1/16分数精度(例如，子块MV的精度是样本或像素的1/16)。可应用运动补偿插值滤波器，生成具有导出MV(1301)的每个子块(1302)的预测。
[0129] 色度分量的子块尺寸可以设置为4×4。可以计算四个对应的4×4亮度子块的子块MV的平均值，作为4×4色度子块的子块MV。
[0130] 类似于平移运动帧间预测，在一些实施例中，采用两个仿射运动帧间预测模式，仿射合并模式(或仿射合并预测，AF_MERGE模式)和仿射AMVP 模式(或仿射AMVP预测)。
[0131] 在一些实施例中，仿射合并模式(例如，AF_MERGE模式)可应用于宽度和高度均大于等于8的CU。在仿射合并模式中，可以基于当前CU的空间相邻CU的运动信息，生成当前CU的CPMV。候选列表(例如，仿射合并候选列表)中可以包括多达五个CPMV预测值(CPMV Predictor， CPMVP)候选，并且可以发信号通知索引,以指示当前CU将使用的候选。可以使用以下三种类型的CPMV候选，形成仿射合并候选列表：(a)从相邻CU(例如，空间相邻CU)的CPMV外推的继承仿射合并候选；(b)使用相邻CU(例如，空间相邻CU，和/或，时间相邻CU)的平移MV导出的已创建的仿射合并候选；和/或(c)零MV。
[0132] 在一实施例中，例如在VTM3中，候选列表(例如，仿射合并候选列表) 包括多达两个继承的仿射合并候选，其中，所述继承的仿射合并候选可从相邻CU(或块)的仿射运动模型推导出。例如，第一继承仿射合并候选可以从左相邻CU导出，并且第二继承仿射合并候选可以从上方相邻CU导出。图8中示出了CU(810)的示例性候选CU(或块)。为了获得第一继承仿射合并候选(或左预测值)，可以应用A0‑>A1的扫描顺序。为了获得第二继承仿射合并候选(或上预测值)，可以应用B0‑>B1‑>B2的扫描顺序。在一示例中，仅选择每一侧(例如，左侧和/或上方)的第一继承候选。另外，在两个继承候选之间不执行修剪检查。当识别出相邻仿射CU时，可使用相邻仿射CU的CPMV，导出当前CU的仿射合并列表中的CPMVP候选。如图14所示，如果以仿射运动模式对相邻的左下块A进行编码，则可以获得包括块A的CU(1402)的左上角、右上角和左下角的MV v2、v3和v4。当使用4参数仿射运动模型对块A进行编码时，可以根据v2和v3，计算当前CU(1400)的两个CPMV。当使用6参数仿射运动模型对块A进行编码时，可以根据v2、v3和v4，计算当前CU(1400)的三个CPMV。
[0133] 用于CU的已创建的仿射合并候选可以指，通过组合CU中每个CP的相邻平移运动信息而创建的候选。可以从图15中当前块(1500)的空间邻居和时间邻居导出用于CP的运动信息。CPMVk(k＝1，2，3，4)可以表示当前块(1500)的第k个CP。对于CPMV1，可以检查块B2、B3和A2。例如，扫描顺序为B2‑>B3‑>A2，并且第一个可用块的MV可用作CPMV1。对于CPMV2，可以例如使用B1‑>B0的扫描顺序，检查块B1和B0。对于CPMV3，可以例如使用扫描顺序A1‑>A0，检查块A1和A0。当时间运动矢量预测器 (Temporal Motion Vector Predictor，TMVP)(在图15中由T表示)可用时， TMVP可以用作CPMV4。
[0134] 在获得四个CP的MV之后，可以基于四个控制点的运动信息，创建仿射合并候选。以下CPMV组合可用于顺序创建仿射合并候选：
[0135] {CPMV1,CPMV2,CPMV3},{CPMV1,CPMV2,CPMV4},{CPMV1,CPMV3, CPMV4},{CPMV2,CPMV3,CPMV4},{CPMV1,CPMV2},and{CPMV1, CPMV3}。
[0136] 3个CPMV的组合可以创建6参数仿射合并候选，并且2个CPMV的组合可以创建4参数仿射合并候选。为了避免运动缩放处理，如果控制点的参考索引不同，则可以丢弃对应的CPMV组合。
[0137] 在检查继承的仿射合并候选和创建的仿射合并候选之后，如果仿射合并候选列表未满，则可以将零MV插入到仿射合并候选列表的末尾。
[0138] 在一些实施例中，仿射AMVP模式可以应用于宽度和高度均大于或等于16的CU。可以在比特流中发信号通知CU级的仿射标志，以指示是否使用仿射AMVP模式，然后，发信号通知另一标志，以指示使用4参数仿射运动模型还是6参数仿射运动模型。在仿射AMVP模式中，可以在比特流中发信号通知当前CU的CPMV与对应的CPMV预测值(CPMVP)的差异。仿射AMVP候选列表尺寸可以是2，并且可以通过使用以下四种类型的 CPMV候选来生成，例如，按照(a)‑>(b)‑>(c)‑>(d)的顺序：(a) 从相邻CU的CPMV推断的继承仿射AMVP候选；(b)使用相邻CU的平移MV推导的已创建的仿射AMVP候选；(c)相邻CU的平移MV；以及 (d)零MV。
[0139] 继承仿射AMVP候选的检查次序(或扫描次序)类似于、或等同于示例中的继承仿射合并候选的检查次序。在一示例中，继承仿射AMVP候选和继承仿射合并候选之间的差别在于，对于继承仿射AMVP候选，仅考虑具有与当前块中相同的参考图片的仿射CU。当将继承仿射MV预测值(或继承仿射AMVP候选)插入仿射AMVP候选列表时，不应用修剪过程。
[0140] 可从图15中指定的空间邻居导出已构建的AMVP候选。可以使用与创建仿射合并候选相同的检查顺序。此外，还可以检查相邻块的参考图片索引。可以使用检查顺序中的已进行帧间编码的第一个块，其中，所述第一个块具有与当前CU相同的参考图片。当使用4参数仿射运动模型，对当前CU进行编码，并且CPMV1和CPMV2都可用时，可以将可用的CPMV(例如， CPMV1和CPMV2)添加为仿射AMVP候选列表中的一个候选。若当前CU 以6参数仿射运动模式编码，并且所有三个CPMV(例如，CPMV1，CPMV2和CPMV3)均可用时，将可用的CPMV作为一个候选添加到仿射AMVP候选列表中。否则，可将创建的AMVP候选设置为不可用。
[0141] 如果在检查了继承仿射AMVP候选和创建的AMVP候选之后，仿射 AMVP候选列表尺寸小于2，则可以添加当前块(1500)相邻CU的平移 MV，以在所述平移MV可用时，预测当前块(1500)的所有控制点MV。最后，如果仿射AMVP候选列表仍然未满，则可以使用零MV填充仿射 AMVP候选列表。
[0142] 本申请实施例可应用于具有插值滤波器(例如，6抽头或8抽头插值滤波器)的仿射子块运动补偿。在一示例中，除了仿射子块预测之外，禁用对4×4亮度块的帧间预测。在一示例中，对于尺寸为4×8或8×4的亮度块，仅允许帧间单向预测。
[0143] 在一示例中，对于亮度样本尺寸为4×4的仿射子块运动补偿，使用6抽头插值滤波器，如表1所示。对于不基于仿射运动模型的亮度运动补偿，可使用8抽头插值滤波器，如表2所示。
[0144] 表1 6抽头插值滤波器
[0145]
[0146] 表2 8抽头插值滤波器
[0147]
[0148]
[0149] 在一些实施例中，可以基于至少一个仿射参数(或仿射相关参数)和阈值(例如，预定阈值)、或取值范围的比较，有条件地选择在CU的基于子块的仿射运动模型中使用的仿射子块尺寸，和/或，仿射子块插值滤波器。在一实施例中，如果仿射参数导致CU中相邻子块之间存在相对较大的MV差值(例如，当与阈值相比较时)，那么较小的尺寸(例如，4×4样本)可用于子块尺寸。否则，较大的尺寸(例如，8×8样本)可以用于子块尺寸。在一示例中，当使用小的子块尺寸时，可以使用6抽头插值滤波器，以降低复杂度和存储器带宽。否则，可以使用8抽头插值滤波器。
[0150] 在一实施例中，可基于CU的CPMV，(例如，图12A中所示的 CPMV0‑CPMV1，和图12B中所示的CPMV0‑CPMV2)确定仿射参数。参考图12A‑12B，x和y是子块中心的水平坐标(例如，在x方向上)和垂直坐标(例如，在y方向上)，可以使用如下等式3‑6，导出子块的子块MV mv(x,y)。
[0151]
[0152] 其中，mvx(x,y)是mv(x,y)的水平分量(例如，x分量)，mvy(x,y)是mv(x,y)的垂直分量(例如，y分量)。
[0153] 可使用等式4导出与平移运动相关的参数"e"和"f"(或平移运动参数，平移参数)。
[0154]
[0155] 其中(mv0x,mv0y)是CPMV0。
[0156] 在一示例中，对于4参数仿射运动模型，例如图12A中所示，
[0157]
[0158] 对于6参数仿射运动模型，例如图12B中所示，
[0159]
[0160] 其中，(mv0x,mv0y)，(mv1x,mv1y)和(mv2x,mv2y)可以分别是左上CPMV(例如 CPMV0)，右上CPMV(例如CPMV1)和左下(例如CPMV2)CPMV，并且 w和h是CU(例如块(1210))的宽度和高度。
[0161] 在基于子块的仿射运动模型中，使用的仿射子块尺寸(例如，4×4或8×8) 可根据至少一个仿射参数有条件地确定。类似地，可由至少一个仿射参数有条件地确定基于子块的仿射运动模型(也称为仿射子块运动补偿)的插值滤波器(例如，6抽头或8抽头插值滤波器)的类型(例如，长度或抽头数量)。
[0162] 在实施例中，可以在视频编码中使用基于子块的时间运动矢量预测 (Subblock‑based Temporal Motion Vector Prediction，SbTMVP)方法。类似于时间运动矢量预测(Temporal Motion Vector Prediction,TMVP)(例如，在HEVC中使用)，SbTMVP可以使用并置图片中的运动场,以改进当前图片中CU的MVP和合并模式。在TMVP中使用的并置图片可用于SbTMVP。
[0163] SbTMVP在以下方面不同于TMVP。(i)TMVP可预测CU级(例如， CB级，块级)的运动信息(例如，MV)，而SbTMVP可预测子CU级(例如，子CB级，子块级)的运动信息(例如，MV)。(ii)TMVP可以从并置图片中的并置块(例如，并置块是相对于当前CU的右下块或中心块)获得时间运动信息(例如，时间MV)。SbTMVP可以从并置图片获得时间运动信息之前应用运动偏移，其中，运动偏移可以从当前CU的一个空间相邻块的MV获得。
[0164] 图16A‑16C示出了根据一个实施例的SbTMVP方法的示例。图16A示出了当前CU(1611)，和当前CU(1611)的空间相邻块A0、A1、B0和 B1。在一些示例中，空间相邻块(或空间邻居)A0、A1、B0和B1以及当前CU(1611)位于当前图片(1610)中。在一示例中，当前图片(1610) 对应于并置图片(1660)。
[0165] 参考图16A‑16B，SbTMVP可以分两步预测当前CU(1611)中的子CU 的MV。在第一步骤中，可以顺序地检查图16A中的空间相邻块A1、B1、B0和A0。一旦识别出具有MV(例如，MV(1622))的第一空间相邻块 (例如，A1)，其中，所述MV使用当前图片(1610)的并置图片(1660) 作为参考图片，该MV(1622)用于执行运动偏移。在一示例中，MV(1622) 指向参考图片(1660)中的参考块AR1。如果不能从空间相邻块A1、B1、 B0和A0获得这种MV，则可以将运动偏移设置为(0，0)。
[0166] 在第二步骤中，可以应用(例如，可以将运动偏移添加到当前CU(1611) 的坐标)在第一步骤中识别的运动偏移(例如，MV(1622))，以从图16B 所示的并置图片(1660)获得子CU级运动信息(例如，MV和对应的参考索引)。参考图16B，可以将运动偏移设置为A1的MV(1622)。因此，对于当前CU(1611)中的每个子CU，可以使用并置图片(1660)中的对应块(例如，覆盖中心样本的最小运动栅格)的运动信息(也称为参考运动信息)，导出当前CU(1611)中的子CU的运动信息。在识别了并置子CU 的参考运动信息(例如，MRa)之后，可以采用，例如与HEVC的TMVP 处理类似的方式，将参考运动信息(例如，MRa)转换为当前子CU的运动信息(例如，包括运动矢量和参考索引的MVa)，其中，可以应用时间运动缩放，以将时间运动矢量的参考图片与当前CU(1611)的参考图片对准。
[0167] 在图16B中，并置图片(1660)中的参考CU(1661)可以包括16个子CU，其中，16个子CU包括参考运动信息MRa‑MRp。参考CU(1661) 中的16个子CU中的每一个可对应于最小运动栅格，其中，最小运动栅格覆盖子CU的中心样本。参考运动信息可以包括运动矢量和对应的参考索引。当前CU(1611)可以包括16个子CU，并且，在一些示例中，可以采用类似于TMVP过程的方式，基于各自的参考运动信息MRa‑MRp以及时间缩放，导出当前CU(1611)中子CU的运动信息MVa‑MVp。
[0168] 图16C示出了根据本申请实施例的参考运动信息MRa‑MRp和运动信息 MVa‑MVp的示例。参考运动信息MRa‑MRp可以包括基于L0，和/或，L1 的运动信息。运动信息MVa‑MVp可以包括基于L0，和/或，L1的运动信息。在同位图片(1660)中，参考运动信息(例如，MRa，MRd，MRg，MRi， MRk和MRo)可以基于L1(例如，粗体箭头)和L0(非粗体箭头)。其余的参考运动信息(例如，MRb等)可以基于L0(非粗体箭头)。因此，在当前图片(1610)中，运动信息(例如，MVa，MVd，MVg，MVi，MVk 和MVo)可以基于L1(例如，带有破折号的粗体箭头)和L0(带有破折号的非粗体箭头)。其余运动信息(例如，MVb等)可基于L0(带有破折号的非粗体箭头))[0169] 在SbTMVP过程中使用的子CU尺寸可以是固定的(或者是预定的，例如，8×8样本)或发信号通知。在一些示例中，SbTMVP过程仅适用于宽度和高度大于或等于8个样本的CU(例如，块，编码块)。
[0170] 在一示例中，包括SbTMVP候选和仿射合并候选的组合的基于子块的合并列表用于发信号通知基于子块的合并模式。可以根据序列参数集 (Sequence Parameter Set，SPS)标志，启用或禁用SbTMVP模式。在一些示例中，如果启用了SbTMVP模式，则将SbTMVP候选(也称为SbTMVP 预测值)添加作为基于子块的合并候选的列表(例如，组合的基于子块的合并列表)的第一条目，随后是至少一个仿射合并候选。在一些实施例中，将基于子块的合并列表的最大允许尺寸设置为5。然而，在其它实施例中可以使用其它尺寸。
[0171] 在一些实施例中，附加SbTMVP合并候选的编码逻辑与其它合并候选的编码逻辑相同。例如，对于切片P或B中的每个CU，可以执行额外的率失真(Rate‑Distortion，RD)检查，以确定是否使用SbTMVP候选。
[0172] 仿射运动模型参数、或仿射参数(例如，如等式1所示的4参数仿射运动模型中的参数，如等式2所示的6参数仿射运动模型中的参数)，比如，可基于等式1或等式2，导出CU(例如块，亮度块)中每个像素(或样本) 的MV。然而，由于执行基于像素的仿射运动补偿的高复杂性和存储器存取带宽要求，在一些实施例中，实现基于子块的仿射运动补偿。在基于子块的仿射运动补偿中，可以将当前块(例如，CU)划分成子块，为每个子块分配从当前块的CPMV导出的子块MV。在一示例中，子块的尺寸是4×4样本。基于子块的仿射运动补偿可提高编解码效率，且减少编解码复杂性和存储器存取带宽。
[0173] 在一些实施例中，可实现光流的预测修正(Prediction Refinement with Optical Flow，PROF)(也称为PROF方法)，以改进基于子块的仿射运动补偿，具有更细化的运动补偿粒度。在一实施例中，在执行基于子块的仿射运动补偿之后，可将基于光流等式导出的差(或修正值、修正、预测修正) 添加到预测样本(例如，亮度预测样本)，以获得细化的预测样本。
[0174] 图17是根据本申请实施例的PROF方法的示例的示意图。将当前块 (1710)划分为四个子块(1712，1714，1716和1718)。每个子块(1712， 1714，1716和1718)可以具有4×4像素、或样本的尺寸。可以根据当前块 1710的CPMV，导出子块(1712)的子块MV(1720)，例如，使用子块(1712) 的中心位置和仿射运动模型(例如，4参数仿射运动模型，6参数仿射运动模型)导出。子块MV(1720)可以指向参考图片中的参考子块(1732)。可以根据参考子块(1732)，确定初始子块预测样本。
[0175] 在一些示例中，从参考子块(1732)到子块(1712)的平移运动(如子块MV(1720)所述)可能无法高精度预测子块(1712)。除了子块MV(1720) 所描述的平移运动之外，子块(1712)还可能经历非平移运动(例如，图17 中所示的旋转)。参考图17，参考图片中具有阴影样本(例如，样本(1732a)) 的子块(1750)对应于，并可用于重建子块(1712)中的样本。像素MV(1740) 可以移位阴影样本(1732a)，以高精度的重建子块(1712)中的样本(1712a)。因此，在一些示例中，当发生非平移运动时，为了提高预测的准确性，可在仿射运动模型中应用适当的预测修正方法，如下文所述。
[0176] 在一示例中，使用以下四个步骤实现PROF方法。在步骤(1)中，可执行基于子块的仿射运动补偿，以生成当前子块(例如，子块(1712))的预测，例如初始子块预测1(i,j)，其中i和j是当前子块(1712)中对应于位置(i,j)处的样本(也称为样本位置，样本定位)的坐标。
[0177] 在步骤(2)中，可以执行梯度计算，其中，可以根据以下等式7和8，使用例如3抽头滤波器[‑1，0，1]，计算每个样本位置(i,j)处的初始子块预测1(i,j)的空间梯度gx(i,j)和gy(i,j)：
[0178] gx(i,j)＝I(i+1,j)‑I(i‑1,j) (等式7)
[0179] gy(i,j)＝I(i,j+1)‑I(i,j‑1) (等式8)
[0180] 对于梯度计算，子块预测可以在每侧扩展一个像素。在一些实施例中，为了减小存储器带宽和复杂度，可以从参考图片(例如，包括子块(1732) 的参考图片)中最近的整数像素位置复制扩展边界上的像素。因此，可避免用于填充区域的额外插值。
[0181] 在步骤(3)中，可以通过如下所示的等式9(例如，光流等式)计算预测修正ΔI(i,j)。
[0182] Δ1(i,j)＝gx(i,j)*Δmvx(i,j)+gy(i,j)*Δmvy(i,j) (等式9)
[0183] 其中Δmv(i,j)(例如ΔMV(1742))是样本位置(i,j)的像素MV、或样本 MVmv(i,j)(例如，像素MV(1740))与样本位置(i,j)所在的子块(例如子块(1712))的子块MV MvSB(例如，子块MV(1720))之间的差值MV。对于在样本位置(i,j)处的样本、或样本(i,j)，Δmv(i,j)可称为MV修正(MV Refinement,MVR)。可以使用如下所示的等式10确定Δmv(i,j)。
[0184] Δmv(i,j)＝mv(i,j)‑mvSB (等式10)
[0185] Δmvx(i,j)和Δmvy(i,j)分别是差值MVΔmv(i,j)的x分量(例如，水平分量)和y 分量(例如，垂直分量)。
[0186] 由于仿射模型参数,和相对于子块中心位置的像素位置从一个子块到另一个子块不改变，因此可以针对第一子块(例如，子块(1712))计算Δmv(i,j)，并且针对相同当前块(1710)中的其它子块(例如，子块(1714)，(1716) 和(1718))重复使用Δmv(i,j)。在一些示例中，x和y表示样本位置(i,j)相对于子块(1712)的中心位置的水平偏移和垂直偏移，Δmv(i,j)(例如，包括Δmvx(i,j)和Δmvy(i,j))可以通过如下所述的等式11导出。
[0187]
[0188] 其中,Δmvx(x,y)是x分量Δmvx(i,j),Δmvy(x,y)是y分量Δmvy(i,j)。
[0189] 在示例中，对于4参数仿射运动模型，由等式5描述参数a‑d。对于6 参数仿射运动模型，由等式6描述参数a‑d，如上文所述。
[0190] 在步骤(4)中，可将预测修正ΔI(i,j)(例如，亮度预测修正)添加到初始子块预测I(i,j),以生成另一预测，例如,修正预测I′(i,j)。可以使用如下所示的等式12,为样本(i，j)生成细化的预测I′(i,j)：
[0191] I′(i,j)＝I(i,j)+ΔI(i,j). (等式12)
[0192] 根据本申请的一些方面，在帧间预测中使用被称为双向光流 (Bi‑Directional Optical Flow，BDOF)模式的运动细化技术。在一些示例中，BDOF也被称为BIO。在4×4子块级别,BDOF可用于细化CU的双向预测信号。当CU满足某些条件时，可以将BDOF应用于CU。在一示例中，这些条件包括：(i)CU的高度不是4，CU的尺寸不是4×8，(ii)CU不是使用仿射模式、或可选时域运动矢量预测(Alternative Temporal Motion Vector Prediction，ATMVP)合并模式编码的，(iii)CU是使用“真”双向预测模式编码的，例如，在显示顺序中，两个参考图片之一在当前图片之前，而另一个参考图片在当前图片之后。在一些示例中，BDOF 仅应用于亮度分量。在一示例中，这些条件包括：(i)CU是使用“真”双向预测模式编码的，例如，在显示顺序中，两个参考图片中的一个在当前图片之前，而另一个参考图片在当前图片之后，(ii)从两个参考图片到当前图片的距离(即，POC差)是相同的，(iii)两个参考图片是短期参考图片， (iv)不使用仿射模式、或ATMVP合并模式对CU进行编码，(v)CU中多于64个亮度样本，(vi)CU高度和CU宽度大于或等于8个亮度样本， (vii)BCW权重索引指示相等权重，(viii)不针对当前CU启用加权预测 (Weighted Prediction,WP)，且(ix)不针对当前CU使用CIIP模式。
[0193] 在一实施例中，BDOF模式仅应用于亮度分量。BDOF模式中的运动细化基于光流概念，该光流概念假设对象的运动是平滑的。对于每个4×4子块(例如，图18中CU(1810)的子块(1820))，通过最小化预测样本L0 和L1之间的差异,计算运动修正(Δmvx,Δmvy)。然后，使用运动修正调整 4×4子块(例如，子块(1820))中的双向预测样本值。在BDOF过程中应用以下步骤。
[0194] 首先，通过直接计算两个相邻样本之间的差值,计算两个预测信号的水平梯度和竖直梯度 和 k＝0,1。
[0195]
[0196] 其中,I(k)(i,j)是列表k中预测信号的坐标(i,j)处的样本值，k＝0,1,基于亮度比特深度bitDepth计算参数shift1。在一示例中，shift1＝max(6，bitDepth‑6)。在一些示例中，shift1等于2和(14‑bitDepth)的最大值。在一示例中，等式13中的计算可以适用于等式14‑15中的计算。
[0197]
[0198]
[0199] 在一示例中，如下计算梯度S1,S2,S3,S5和S6的自相关和互相关。
[0200]
[0201] 其中
[0202]
[0203] 其中，Ω是围绕4×4子块(例如，子块(1820))的6×6窗口(例如， (1840))，并且，将na和nb的值分别设置为等于min(5,bitDepth‑7)和min(8, bitDepth‑4)。
[0204] 在一示例中，使用如下等式18计算梯度S1,S2,S3,S5和S6的自相关和互相关。
[0205]
[0206] 其中，Ω是围绕4×4子块(例如，子块(1820))的6×6窗口(例如，(1840))，将na和nb的值分别设置为等于min(1，bitDepth‑11)和min(4，bitDepth‑8)。
[0207] 可以使用以下自相关和互相关，导出运动修正或MVR(Δmvx,Δmvy)。
[0208]
[0209]
[0210] 其中 是向下取整函数，并且 在max(5,BD‑7) 13‑BD
一示例中，th′BIO＝2 。在一示例中，th′BIO＝2 。
一示例中，th′BIO＝2 。在一示例中，th′BIO＝2 。
[0211] 基于运动修正和梯度，可以为4×4子块中的每个样本计算以下调整量 (或预测修正)b(x,y)：
[0212]
[0213] 在一示例中，等式(21)中的上述计算可适用于以下等式22中的计算。
[0214]
[0215] 其中，函数‘rnd’表示舍入运算。
[0216] 可以通过如下调整双向预测样本，计算CU的BDOF样本：
[0217] predBDOF(x,y)＝(I(0)(x,y)+I(1)(x,y)+b(x,y)+ooffset)＞＞shift (等式23)[0218] 在实施例中，选择值，使得BDOF过程中的乘数不超过15位，并且BDOF 过程的中间参数的最大位宽保持在32位以内。
[0219] 在示例中，为了导出梯度值，将生成当前CU边界之外的列表k(k＝0,1)中的预测样(k)本I (i,j)。参考图18，BDOF(例如，在VVC中)可以使用CU(1810) 边界周围的扩展行/列。为了控制生成边界外预测样本(例如，对样本(1830) 的预测、或预测样本(1830))的计算复杂度，可以通过直接在附近整数位置处(例如，使用对坐标的向下取整运算)取得参考样本，而无需插值来生成扩展区域(图18中的图案区域)中的预测样本。在示例中，使用8抽头运动补偿插值滤波器(也称为8抽头插值滤波器)，生成CU(1810)(白色位置)内的预测样本。在图18所示的示例中，CU(1810)包括8×8样本。在示例中，扩展样本值仅用于梯度计算中。梯度计算可以使用如上文所述的等式13、或等式14‑15。
[0220] 参考图18，对于BDOF过程中的其余步骤(例如，等式16‑18)，如果使用CU边界外的预测样本和梯度值，则可以从对应的最近邻居填充(例如重复)CU边界外的预测样本和梯度值，如图18中的箭头所示。例如，可以从(1821)处的对应预测样本和梯度值填充(1830)处的预测样本和梯度值。
[0221] 在一实施例中，当CU的宽度和/或高度大于16个亮度样本时，可以将 CU分割成宽度、和/或、高度等于16个亮度样本的子块，并且可以在BDOF 过程中将子块边界视为CU边界。例如，BDOF过程的最大单元尺寸限于 16×16个样本。在一示例中，对于子块，可以省略BDOF过程。在一示例中，当初始L0和L1预测样本之间的绝对差值和(Sum of Absolute Difference, SAD)小于阈值时，不对子块应用BDOF过程。可以将所述阈值设置为等于 (8×W×(H>>1))，其中，W指示子块宽度，H指示子块高度。为了避免 SAD计算的额外复杂性，在DVMR过程中计算的初始L0和L1预测样本之间的SAD可以在这里重复使用。
[0222] 如果为当前CU(例如，块)启用BCW，例如BCW权重索引指示不相等的权重，则可以为当前CU禁用BDOF模式。类似地，如果对于当前CU (例如，块)启用WP模式，例如，对于当前CU的两个参考图片中的任何一个，luma_weight_lx_flag为1，则可以对于当前CU禁用BDOF模式。当使用对称MVD模式、或CIIP模式对当前CU(例如，块)进行编码时，可以为当前CU禁用BDOF模式。
[0223] 根据本申请的一方面，MV修正(MV Refinement，MVR)可限于例如 +2N或–2N的形式，因此，例如等式9、21和/或22中的乘法运算可以由移位运算代替，以降低计算复杂度，并提高编解码效率。N可以是任何合适的整数。
[0224] 根据本申请的一方面，在仿射PROF模式(例如，具有PROF的基于子块的仿射运动模型)中，可限制MVR，使得采用MVR的对应乘法运算可由移位运算代替。
[0225] 为了将MVR值(例如，MVR的x分量，和/或，MVR的y分量)限制为2的幂的形式，例如，+N N2或–2，其中，N是任何合适的整数，则可如下所述简化推导逻辑。
[0226] 在一些示例中，在自适应仿射运动补偿中，当仿射参数的绝对值的最大值低于阈值时，可以将4×4子块尺寸，和/或，6抽头插值滤波器改变为8×8 子块尺寸，和/或，8抽头插值滤波器。在一些示例中，可根据仿射参数，单独设置子块宽度和子块高度。在一些示例中，可根据仿射参数，分别设置水平插值滤波器类型和竖直插值滤波器类型。
[0227] 根据本申请的各个方面，可从已编码视频比特流中解码当前块(Current Block,CB)的编码信息。编码信息可以指示包括多个子块的CB的帧间预测模式。可以基于帧间预测模式,生成一个子块中样本的初始预测(例如，在 PROF中使用的I(i，j)，基于BDOF模式中的(0) (1)I (x,y)和I (x,y)的组合(例如，求和))。对于子块中的一个样本，可以确定MVR，例如，在N1
PROF 或BDOF中使用的MVR，其中，MVR的第一分量的绝对值是以下中的一个： (i)2 ，(ii)N1 M1
2 和2 的和或差。N1和M1可以是任何合适的整数。在一示例中，MVR的第一分量的绝对值可
2 ‑1 ‑2
以基于多于两个的2的幂，例如2– 2 +2 。
PROF 或BDOF中使用的MVR，其中，MVR的第一分量的绝对值是以下中的一个： (i)2 ，(ii)N1 M1
2 和2 的和或差。N1和M1可以是任何合适的整数。在一示例中，MVR的第一分量的绝对值可
2 ‑1 ‑2
以基于多于两个的2的幂，例如2– 2 +2 。
[0228] MVR的第一分量在作为x方向和y方向之一的第一方向上。因此，MVR 的第一分量可以是以下中的一个：MVR的x分量和y分量。可为多个样本中的一个样本生成基于MVR和空间梯度的预测修正，其中，空间梯度可基于这些样本的初始预测。可基于一个样本的初始预测和预测修正，生成修正预测。
[0229] 在实施例中，空间梯度包括第一方向上的第一空间梯度和第二方向上的第二空间梯度，第二方向是x方向和y方向中的另一个。例如，对于BDOF 模式中的双向预测或PROF中的gx(i,j)，第一空间梯度是x分量，例如 (k＝0或1)。MVR可以包括第二方向上的第N2 N2 M2二分量，其中，MVR的第二分量的绝对值可以是以下中的一个：(i)2 ，(ii)2 和2 的和或差。 N2和M2可以是任何合适的整数。
[0230] 此外，可以基于以下中的一个确定第一修正：(i)将第一空间梯度移位 |N1|比特，以及，(ii)将第一空间梯度分别移位|N1|和|M1|比特，并组合(例如，相加，相减)移位后的第一空间梯度。类似地，可以基于以下中的一个确定第二修正：(i)将第二空间梯度移位|N2|比特，以及，(ii)将第二空间梯度分别移位|N2|和|M2|比特，并组合(例如，相加，相减)移位后的第二空间梯度。在示例中，当N1，M1，N2或M2大于0时，移位对应于左移位，而当N1，M1，N2或M2小于0时，移位对应于右移位。可以基于第一修正和第二修正，生成预测修正。
[0231] 例如，第一方向是x方向，第二方向是y方向。因此，MVR的第一分量是2‑2形式的MVR1 ‑2
的x分量，MVR的第二分量是2‑2 形式的MVR的y 分量。因此，N1，N2和M2可以分别是‑2，1和‑
2。第一空间梯度是x分量，第二空间梯度是y分量。可以通过将第一空间梯度右移2位(即，相当于将第一空间梯度除以4)，确定第一修正。第二空间梯度可以左移1位(相当于将第二空间梯度乘以2)，以获得一个移位后的第二修正。可以将第二空间梯度右移2位(即相当于将第二空间梯度除以4)，以获得另一个移位后的第二修正。此外，将一个移位后的第二修正减去另一个移位后的第二修正，得到的计算结果作为第二修正。如上所述，乘法/除法可以简化为移位，或具有加法/减法的移位。由于移位和加法/减法的计算复杂度小于乘法/除法的计算复杂度，所以通过将分量(例如，x分量和/或y分量)限制为2的幂或2 的幂的线性组合(例如，两个2的幂的和，两个2的幂的差，或多于两个的 2的幂的线性组合)，以提高计算效率。
的x分量，MVR的第二分量是2‑2 形式的MVR的y 分量。因此，N1，N2和M2可以分别是‑2，1和‑
2。第一空间梯度是x分量，第二空间梯度是y分量。可以通过将第一空间梯度右移2位(即，相当于将第一空间梯度除以4)，确定第一修正。第二空间梯度可以左移1位(相当于将第二空间梯度乘以2)，以获得一个移位后的第二修正。可以将第二空间梯度右移2位(即相当于将第二空间梯度除以4)，以获得另一个移位后的第二修正。此外，将一个移位后的第二修正减去另一个移位后的第二修正，得到的计算结果作为第二修正。如上所述，乘法/除法可以简化为移位，或具有加法/减法的移位。由于移位和加法/减法的计算复杂度小于乘法/除法的计算复杂度，所以通过将分量(例如，x分量和/或y分量)限制为2的幂或2 的幂的线性组合(例如，两个2的幂的和，两个2的幂的差，或多于两个的 2的幂的线性组合)，以提高计算效率。
[0232] 在一实施例中，基于帧间预测模式，为子块中的一个样本确定初始 MVR。随后，可以将初始MVR的第一分量舍入为MVR的第一分量。例如，帧间预测模式是具有PROF的基于子块的仿射运动模型。参考图17，对于子块中的一个样本(例如，样本(1712a))，可根据基于子块的仿射运动模型(例如，4参数仿射运动模型，6参数仿射运动模型)，确定一个样本的样本MV或像素MV(例如，样本MV(1740))以及子块的子块MV(例如，子块MV(1720))。可以基于样本MV和子块MV，例如，使用等式 10确定初始MVR(例如Δmv(i,j))。
[0233] 包括图17中所述的四个步骤的PROF过程可以适当地进行如下修改：步骤(1)，(2)和(4)可以与图17中描述的相同，并且可以调整步骤3。例如，在步骤3中，使用等式(10)计算的MV差值(例如Δmv(i,j))可以是初始MVR。在获得初始MVR之后(例如，等式10中的Δmv(i,j))，可将初始MVR的第一分量(例如，x分量)舍入为MVR的第一分量。此外，可将初始MVR的第二分量(例如，y分量)舍入为MVR的第二分量。因此，可以基于等式(9)的修改，获得预测修正，其中，gx(i,j)和MVR的x分量的乘法运算可以用移位运算代替。此外，当MVR的x分量是2N1 M1的幂的线性组合(例如，2 +2 )时，在移位运算之后执行加法/减法运算。以上描述可适用于采用移位运算和可选的加法/减法运算，代替gy(i,j)和MVR的y分量的乘法运算。
[0234] 根据本申请的一个方面，当计算MVR(或仿射子块MVR)时，例如，在等式10中，可将MVR的MV分量(例如，x分量或水平分量，y分量或垂直分量，第一分量或第二分量)限制为2的N N N M幂的形式，诸如+2 ,– 2 ,(±2±2)等，其中，N和M可以是任何整数。因此，例如等式9的预测修正计算可以使用移位运算，而不是乘法/除法，如上文所述。
[0235] 可以将初始MVR的一个MV分量舍入到最接近的+2N或–2N，在相等距离的情况下，较N N小的N值有较高的优先级。例如，当初始MVR的一个MV 分量的绝对值为1.5×2 ，即，距离2和N+1 N N
2 的距离相等时，可以将MVR的一个MV分量舍入为+2或–2。因此，当初始MVR的一个MV分量N‑1 N N N
的绝对值大于1.5×2 且不大于1.5×2时，MVR的一个MV分量可以是+2或–2。
2 的距离相等时，可以将MVR的一个MV分量舍入为+2或–2。因此，当初始MVR的一个MV分量N‑1 N N N
的绝对值大于1.5×2 且不大于1.5×2时，MVR的一个MV分量可以是+2或–2。
[0236] 可以将初始MVR的一个MV分量舍入到最接近的+2N或–2N，在相等距离的情况下，较N‑1大的N值具有较高优先级。例如，当初始MVR的一个MV 分量的绝对值为1.5×2 ，即分别与N‑1 N N N
2 和2等距离时，MVR的一个MV 分量可以舍入为+2或–2。因此，当初始MVR的一个MV分量N‑1 N N N
的绝对值不小于1.5×2 且小于1.5×2时，MVR的一个MV分量可以是+2或–2。
2 和2等距离时，MVR的一个MV 分量可以舍入为+2或–2。因此，当初始MVR的一个MV分量N‑1 N N N
的绝对值不小于1.5×2 且小于1.5×2时，MVR的一个MV分量可以是+2或–2。
[0237] 基于以上描述，当初始MVR的第一分量的绝对值不小于1.5×2N1‑1且小于1.5×2N1N1 N1 N1‑1时，MVR的第一分量可以是2 或‑2 。或者，当初始MVR的第一分量的绝对值大于1.5×2 且N1 N1 N1
不大于1.5×2 时，MVR的第一分量可以是 2 或‑2 。
不大于1.5×2 时，MVR的第一分量可以是 2 或‑2 。
[0238] 类似地，当初始MVR的第二分量的绝对值不小于1.5×2N2‑1且小于 1.5×2N2时，MVRN2 N2 N2‑1的第二分量可以是2 或‑2 。或者，当初始MVR的第二分量的绝对值大于1.5×2 且不大于N2 N2 N2
1.5×2 时，MVR的第二分量可以是 2 或‑2 。
1.5×2 时，MVR的第二分量可以是 2 或‑2 。
[0239] 在一实施例中，可以将初始MVR的一个MV分量舍入为最接近多个2 的幂的和，例如N M N M(2+2)或‑(2+2))。M和N是任何合适的整数。在一示例中，N＝0和M＝‑1，并且MVR的一个MVN M
分量等于1.5或‑1.5。在一些示例中，当使用多个2的幂(例如，2 和2)时，与使用单个2的幂相比， MVR的一个MV分量能更准确地表示初始MVR的一个MV分量。
分量等于1.5或‑1.5。在一些示例中，当使用多个2的幂(例如，2 和2)时，与使用单个2的幂相比， MVR的一个MV分量能更准确地表示初始MVR的一个MV分量。
[0240] 例如，MVR的第一分量是(2N1+2M1)或‑(2N1+2M1)。在示例中，MVR 的第二分量是(2N2+M2 N2 M22 )或‑(2 +2 )。
[0241] 在实施例中，如上所述，帧间预测模式是具有BDOF模式的双向预测模式。等式(19‑20)中的初始MVR(例如，Δmvx,Δmvy)用于CB中的子块。对于子块中的一个样本，可以基于子块中样本的初始预测和子块的BDOF确定初始MVR，例如，通过使用等式19‑20和多个等式13‑
18。
18。
[0242] 可以适当的调整上述BDOF模式，例如，(i)添加一个步骤，将初始 MVR的至少一个MV分量舍入为2的幂、或多个2的幂，以及(ii)修改等式21或等式22中的计算。例如，在获得等式(19‑20)中的初始MVR(例如，Δmvx,Δmvy)之后，可以将初始MVR的第一分量(例如，x分量)舍入为MVR的第一分量(例如，2的幂的形式)。此外，可以将初始MVR的第二分量(例如，y分量)舍入为MVR的第二分量(例如，2的幂的形式)。因此，可基于等式21或等式22的修改，获得预测修正(例如b(x,y))。参考等式21，可以用移位运算代替 和MVR的xN1 M1
分量的乘法运算。此外，当MVR的x分量是2的幂的线性组合(例如，2 +2 )时，可以在移位运算之后，执行加法/减法运算。以上描述可适用于用移位运算和可选的加法/减法运算来代替 和MVR的y分量的乘法运算。
分量的乘法运算。此外，当MVR的x分量是2的幂的线性组合(例如，2 +2 )时，可以在移位运算之后，执行加法/减法运算。以上描述可适用于用移位运算和可选的加法/减法运算来代替 和MVR的y分量的乘法运算。
[0243] 通常，当将输入值限制为2的幂时，例如，在BDOF模式、PROF模式等中的MVR计算中，可以使用快速计算(例如移位运算)以降低复杂度。根据本申请的各个方面，可通过使用输入值v的最高有效位(Most Significant Bit，MSB)的位置(例如，表示为p),实现输入值(例如，表示为v)的舍入运算。位置p可以是非负整数。在一示例中，可以基于位置p的移位运算，实现输入值v的舍入运算。
[0244] 在一实施例中，可以通过将1左移p位，确定对应于输入值v的输出值 (例如，表示为v’)的绝对值。因此，可以使用下面的等式24，计算舍入运算后的输出值v’。
[0245]
[0246] 当输入值v大于或等于0时，通过将1的比特值(或1)直接左移p位，获得输出值v’。当输入值v小于0时，通过将1的比特值(或1)左移p位，直接获得输出值v'的绝对值，并且输出值v'的符号为负。
[0247] 在一实施例中，初始MVR的第一分量的绝对值可以舍入为最接近的2 的幂，其中，2p p+1的幂为以下中的一个：通过将1的比特值(或1)左移p或 (p+1)位，得到2 和2 。因此，MVR的p p+1
第一分量的绝对值可以是2或 2 。
第一分量的绝对值可以是2或 2 。
[0248] 根据本申请的一方面，可以确定输入值v的绝对值是否大于1.5×2P，当输入值v的P绝对值大于1.5×2 时，可以通过将1的比特值(或1)左移(p+1) 位，获得输出值v'的绝对p+1 P
值，因此，输出值v'的绝对值是2 。当输入值v 的绝对值不大于1.5×2时，可以通过将1的p
比特位(或1)左移p位，获得输出值v'的绝对值，因此，输出值v'的绝对值为2。可以使用下面的等式25 获得输出值v’。
值，因此，输出值v'的绝对值是2 。当输入值v 的绝对值不大于1.5×2时，可以通过将1的p
比特位(或1)左移p位，获得输出值v'的绝对值，因此，输出值v'的绝对值为2。可以使用下面的等式25 获得输出值v’。
[0249]
[0250] 或者，可以将等式25调整为等式26。
[0251] v′＝sign(v)·(1＜＜(p+(|v|‑(1＜＜p)＞(1＜＜(p‑1))))) (等式26)[0252] 根据本申请的一方面，当输入值v是第一值a和第二值b的比率时，例如，v＝a/b。可以直接分别基于第一值a的MSB的第一位置p1和第二值b 的MSB的第二位置p2，从第一值a和第二值b计算输出值v'(例如，舍入后的输出值v')。p1和p2可以是非负整数。
[0253] 在一实施例中，舍入过程可包括以下步骤。在步骤1中，可以确定第一值a的MSB的第一位置p1和第二值b的MSB的第二位置p2。在步骤2中，可以使用等式27获得输入值v的符号(例如，表示为signv)。
[0254] signv＝(a×b＜0)？‑1:1 (等式27)
[0255] 此外，可以使用等式28计算输出值v’。
[0256]
[0257] 以上基于输入值v的MSB的位置p的舍入运算的描述，可以简化硬件和/或软件设计中的舍入运算。因为获得MSB位置p的运算是简单的，并且在各种示例中，获得输出值v'(例如，等式24‑28)的附加运算仅包括移位和加法/减法，通过使用基于输入值v的MSB的位置p的舍入运算，可以潜在地降低舍入过程的复杂性。
[0258] 根据本申请的各方面，输入值v可以是初始MVR的一个MV分量。例如，输入值v可以是初始MVR的第一分量，初始MVR的第二分量，初始 MVR的x分量或初始MVR的y分量。
[0259] 在一实施例中，输入值v是初始MVR的第一分量，位置p是指初始 MVR的第一分量的MSB的位置。可以基于位置p，舍入初始MVR的第一分量。位置p可以是非负整数。
[0260] 在一示例中，1的比特值(或1)可以左移p位，以获得MVR的第一分量的绝对值为2p。
[0261] 在一示例中，初始MVR的第一分量的绝对值可以舍入为最接近的2的幂，即以下中p p+1的一个：通过将1的比特值(或1)左移p或(p+1)位，得到2 和2 。因此，MVR的第一分量的绝p p+1 P
对值可以是2或2 。例如，可以确定初始MVR的第一分量的绝对值是否大于1.5×2。当确定P
初始MVR 的第一分量的绝对值大于1.5×2时，可以将1的比特值(或1)左移(p+1) 位，得到p+1 P
MVR的第一分量的绝对值为2 。当确定初始MVR的第一分量的绝对值不大于1.5×2时，可p
以将1的比特值(或1)左移p位，得到MVR 的第一分量的绝对值为2。
对值可以是2或2 。例如，可以确定初始MVR的第一分量的绝对值是否大于1.5×2。当确定P
初始MVR 的第一分量的绝对值大于1.5×2时，可以将1的比特值(或1)左移(p+1) 位，得到p+1 P
MVR的第一分量的绝对值为2 。当确定初始MVR的第一分量的绝对值不大于1.5×2时，可p
以将1的比特值(或1)左移p位，得到MVR 的第一分量的绝对值为2。
[0262] 如上所述，当初始MVR的第一分量是第一值a与第二值b的比率时，可以分别基于第一值的MSB的第一位置p1和第二值的MSB的第二位置p2，对初始MVR的第一分量进行舍入。p1和p2可以是非负整数。
[0263] 根据本申请的各方面，可以从已编码视频比特流解码当前块(CB)(例如，CB(1300))的编码信息。编码信息可指示使用基于子块的仿射运动模型对CB进行编码。基于子块的仿射运动模型可包括仿射参数，其中，仿射参数可基于CB的多个CPMV(例如，图13中的和 )。此外，CB可包括具有子块MV(例如，子块MV(1301))的仿射子块(例如，子块(1302))。 CB可包括具有额外子块MV的额外仿射子块。
[0264] 可以基于编码信息，确定是否基于子块MV，选择用于生成仿射子块中样本的预测的子块特性。若选择子块特性，可以基于至少一个仿射参数，确定子块特性。子块特性可以指示以下中的一个：(i)用于生成样本预测的子块尺寸，和(ii)仿射子块的插值滤波器类型。此外，可基于所确定的子块特性，重建仿射子块中的样本。
[0265] 可以基于CB的CPMV，确定仿射参数。在一实施例中，基于子块的仿射运动模型根据图12A中所示的4参数仿射运动模型，以及，等式1和等式 3‑5所描述。参考图12A，CB(例如(1210A))包括具有第一CPMV(例如，CPMV0)的左上CP(例如CP0)和具有第二CPMV(例如，CPMV1) 的右上CP(例如CP1)。仿射参数可包括第一仿射参数(例如， )和第二仿射参数(例如， )。第一仿射参数(例如，‘a’)可以指示第二CPMV和第一CPMV之间的第一MV差值的x分量与CB的宽度(例如，w)的比率。第二仿射参数(例如，‘c’)可指示第一MV差值的y分量与CB的宽度的比率。
[0266] 在一实施例中，基于子块的仿射运动模型是根据如图12B所示的6参数仿射运动模型，且由等式2‑4和等式6描述。参考图12B，CB(例如(1210B)) 包括具有第一CPMV(例如CPMV0)的左上CP(例如CP0)，具有第二 CPMV(例如CPMV1)的右上CP(例如CP1)，以及具有第三CPMV(例如CPMV2)的左下CP(例如CP2)。仿射参数包括第一仿射参数(例如 )，第二仿射参数(例如 )，第三仿射参数(例如 )和第四仿射
参数(例如 )。第一仿射参数和第二仿射参数可与4参数仿射运动模型中的
第一仿射参数和第二仿射参数相同，因此，为了简洁起见，而省略详细描述。第三仿射参数(例如，‘b’)可以指示第三CPMV和第一CPMV之间的第二MV差值的x分量与CB的高度(例如，h)的比率。第四仿射参数(例如，‘d’)可指示第二MV差值的 y分量与CB的高度的比率。
参数(例如 )。第一仿射参数和第二仿射参数可与4参数仿射运动模型中的
第一仿射参数和第二仿射参数相同，因此，为了简洁起见，而省略详细描述。第三仿射参数(例如，‘b’)可以指示第三CPMV和第一CPMV之间的第二MV差值的x分量与CB的高度(例如，h)的比率。第四仿射参数(例如，‘d’)可指示第二MV差值的 y分量与CB的高度的比率。
[0267] 在一实施例中，至少一个仿射参数表示CB中沿一方向(例如，水平方向(宽度)，垂直方向(高度))的两个相邻像素(或样本)的平均MV差值。例如，第一仿射参数‘a’和第二仿射参数‘c’表示沿水平方向(宽度)的两个相邻像素的平均MV差值(MVD)。此外，第一仿射参数‘a’表示x分量，并且第二仿射参数‘c’表示y分量。例如，第三仿射参数‘b’和第四仿射参数‘d’表示沿垂直方向(高度)的两个相邻像素的平均MVD。此外，第三仿射参数‘b’表示x分量，并且第四仿射参数‘d’表示y分量。
[0268] 除了以上所述，在仿射参数中包括‘a’，‘b’，‘c’和/或‘d’之外，仿射参数可以包括描述CB的各种运动的其它参数，例如，放大/缩小(也称为缩放)，旋转，和/或，类似参数。
[0269] 除上述仿射参数外，可使用如上所述的等式4，导出平移运动相关参数‘e’和‘f’。
[0270] 在一示例中，可使用4个参数，描述4参数仿射运动模型，例如，第一仿射参数(例如， )，第二仿射参数(例如， )，e和f。在一示例中，可使用6个参数，描述6参数仿射运动模型，例如，第一仿射参数(例如， )，第二仿射参数(例如， )，第三仿射参数(例如， )和第四仿射参数(例如，
)，e 和f。
)，e 和f。
[0271] 在一实施例中，子块尺寸是以下中的一个：仿射子块的宽度，仿射子块的高度，在CB的PROF中使用的仿射PROF子块的宽度，仿射PROF子块的高度，在PROF的梯度计算中使用的梯度子块的宽度，以及，梯度子块的高度。插值滤波器类型为以下中的一种：(i)具有用于水平插值的第一长度的第一插值滤波器(例如，6抽头)，(ii)具有用于水平插值的第二长度的第二插值滤波器(例如，8抽头)，(iii)具有用于垂直插值的第一长度的第一插值滤波器，以及，(iv)具有用于垂直插值的第二长度的第二插值滤波器。如上所述，第二长度大于第一长度。
[0272] 当使用基于子块的仿射运动模型对CB进行编码时，可以基于至少一个仿射参数有条件地切换以下每项：仿射子块尺寸，仿射子块的宽度，仿射子块的高度，插值滤波器类型，仿射PROF子块尺寸，仿射PROF子块的宽度，仿射PROF子块的高度，梯度子块尺寸，梯度子块的宽度和梯度子块的高度。
[0273] 在一实施例中，针对水平插值和垂直插值，可以分别选择用于基于子块的仿射运动补偿的插值滤波器抽头长度(例如，6抽头，8抽头)和/或参数。
[0274] 在一实施例中，可根据至少一个仿射参数，单独选择子块(例如，仿射子块，仿射PROF子块，梯度子块)的宽度和高度。
[0275] 在一实施例中，在条件检查中使用的仿射参数可以是仿射参数的子集，或者，至少一个仿射参数的组合。
[0276] 在一实施例中，不同的仿射参数，或仿射参数的不同子集可以分别用于多个可切换子块特性的条件检查。如上所述，可以基于至少一个(例如{|a|， |c|}的最大值)仿射参数，确定子块特性(例如，仿射子块尺寸)。在一示例中，基于至少另一个(例如，{|a|，|c|}的最小值，{|a|，|b|，|c|，|d|}的最大值)仿射参数，确定另一个子块特性(例如，插值滤波器类型)。所述至少另一个仿射参数与所述至少一个仿射参数不同，或相同，并且，所述其它子块特性可与所述子块特性不同。
[0277] 在一实施例中，应用于所选择的仿射参数的至少一个条件可以是以下中的一个，或以下的任意组合：最小值，最大值，最小绝对值，最大绝对值，值的范围，和/或，平均值。在一示例中，至少一个仿射参数包括多个仿射参数。可基于以下中的一种，确定子块特性，(i)多个仿射参数的阈值和最小值，最大值，最小绝对值，最大绝对值，或平均值；(ii)多个仿射参数的预定义范围(例如，[M，N])和取值范围。
[0278] 在一些示例中，将6参数仿射运动模型用作示例。上面使用等式(7) 和(9)描述的仿射参数a，b，c和d可用于确定仿射子块尺寸，插值滤波器类型(或插值滤波器抽头长度)，PROF过程在仿射上的适用性等。所述描述可适用于其它仿射运动模型(例如，4参数仿射运动模型)。
[0279] 在一实施例中，至少一个仿射参数包括多个仿射参数。子块尺寸是以下中的一个：仿射子块的宽度，仿射子块的高度，仿射PROF子块的宽度，仿射PROF子块的高度，梯度子块的宽度和梯度子块的高度。插值滤波器类型为以下中的一个：(i)用于水平插值的第一插值滤波器(例如，6抽头插值滤波器)，(ii)用于水平插值的第二插值滤波器(例如，8抽头插值滤波器)，(iii)用于垂直插值的第一插值滤波器(例如，6抽头插值滤波器) 和(iv)用于垂直插值的第二插值滤波器(例如，8抽头插值滤波器)。
[0280] 可以基于两个或两个以上仿射参数的最大绝对值和阈值，确定子块特性。在一实施例中，当最大绝对值大于阈值时，可以确定子块特性，以指示以下中的一个：(i)子块尺寸是第一尺寸(例如，4个样本)，(ii)插值滤波器类型是用于水平插值的第一插值滤波器(例如，6抽头插值滤波器)，以及，(iii)插值滤波器类型是用于垂直插值的第一插值滤波器(例如，6 抽头插值滤波器)。当最大绝对值小于或等于阈值时，可以确定子块特性，以指示以下中的一个：(i)子块尺寸是第二尺寸(例如，8个样本)，(ii) 插值滤波器类型是用于水平插值的第二插值滤波器(例如，8抽头插值滤波器)，且(iii)插值滤波器类型是用于垂直插值的第二插值滤波器(例如， 8抽头插值滤波器)。
[0281] 在一实施例中，当最大绝对值大于或等于阈值，可以确定子块特性，以指示以下中的一个：(i)子块尺寸是4个样本，(ii)插值滤波器类型是用于水平插值的6抽头插值滤波器，以及(iii)插值滤波器类型是用于垂直插值的6抽头插值滤波器。当最大绝对值小于阈值时，可以确定子块特性，以指示以下中的一个：(i)子块尺寸大于4个样本，(ii)插值滤波器类型是用于水平插值的8抽头插值滤波器，以及(iii)插值滤波器类型是用于垂直插值的8抽头插值滤波器。
[0282] 可以基于至少一个仿射参数，设置仿射子块的宽度。在一实施例中，对于CB，当仿射参数a和b的绝对值的最大值(例如，表示为max_param_hor＝ max{|a|,|b|})大于阈值时，可将仿射子块的宽度设置为4个样本(例如，4个亮度样本)。否则，当max_param_hor等于或小于阈值时，可将仿射子块的宽度设置为K个样本(例如，亮度样本)。在一示例中，K大于4，例如等于8。在一实施例中，对于CB，当仿射参数a和b的绝对值的最大值大于或等于阈值时，可将仿射子块的宽度设置为4个样本(例如，4个亮度样本)。否则，当max_param_hor小于阈值时，可将仿射子块的宽度设置为K个样本 (例如，亮度样本)。在一示例中，K大于4，例如等于8。
[0283] 可以基于至少一个仿射参数，设置仿射子块的高度。在一实施例中，对于CB，当仿射参数c和d的绝对值的最大值(例如，表示为max_param_ver ＝max{|c|,|d|})高于阈值时，可将仿射子块的高度设置为4个样本。否则，当max_param_hor等于或低于阈值时，可将仿射子块的高度设置为K个样本。在一示例中，K大于4，例如等于8。在一实施例中，对于CB，当仿射参数 c和d的绝对值的最大值大于或等于阈值时，可将仿射子块的高度设置为4 个样本。否则，当max_param_hor低于阈值时，可将仿射子块的高度设置为 K个样本。在一示例中，K大于4，例如等于8。
[0284] 可以分别基于仿射参数的第一子集和第二子集，分别设置仿射子块的宽度和高度。或者，可基于至少一个仿射参数，设置包括仿射子块的宽度和高度的区域。
[0285] 可基于至少一个仿射参数，设置插值滤波器(例如，包括不同抽头数目的第一和第二插值滤波器)。在一个实施例中，对于CB，当仿射参数a和b 的绝对值的最大值高于阈值时，基于子块的仿射运动补偿(例如，用于亮度块的基于子块的仿射运动补偿)可将6抽头插值滤波器(例如，用于亮度样本的6抽头插值滤波器)用于水平插值。否则，当max_param_hor等于或低于阈值时，基于子块的仿射运动补偿可将8抽头插值滤波器用于水平插值。在一个实施例中，对于CB，当仿射参数a和b的绝对值的最大值大于或等于阈值时，基于子块的仿射运动补偿可将6抽头插值滤波器用于水平插值。否则，当max_param_hor低于阈值时，基于子块的仿射运动补偿可将8抽头插值滤波器用于水平插值。
[0286] 在一个实施例中，对于CB，当仿射参数c和d的绝对值的最大值高于阈值时，基于子块的仿射运动补偿(例如，用于亮度块的基于子块的仿射运动补偿)可将6抽头插值滤波器(例如，用于亮度样本的6抽头插值滤波器) 用于垂直插值。否则，当max_param_ver等于或低于阈值时，基于子块的仿射运动补偿可将8抽头插值滤波器用于垂直插值。在一个实施例中，对于CB，当仿射参数c和d的绝对值的最大值大于或等于阈值时，基于子块的仿射运动补偿可将6抽头插值滤波器用于垂直插值。否则，当max_param_ver低于阈值时，基于子块的仿射运动补偿可将8抽头插值滤波器用于垂直插值。
[0287] 可以基于至少一个仿射参数，设置仿射PROF子块的宽度。在一个实施例中，对于CB，当仿射参数a和b的绝对值的最大值高于阈值时，可基于仿射PROF子块的宽度为4个样本(例如，亮度样本)，执行仿射PROF。否则，当max_param_hor等于或低于阈值时，可基于仿射PROF子块的宽度为K个样本(例如，亮度样本)，执行仿射PROF。在一示例中，K大于4，例如等于8。在一个实施例中，对于CB，当仿射参数a和b的绝对值的最大值大于或等于阈值时，可基于仿射PROF子块的宽度为4个样本(例如，亮度样本)，执行仿射PROF。否则，当max_param_hor低于阈值时，可基于仿射PROF子块的宽度为K个样本(例如，亮度样本)，执行仿射PROF。在一示例中，K大于4，例如等于8。
[0288] 可以基于至少一个仿射参数，设置仿射PROF子块的高度。在一实施例中，对于CB，当仿射参数c和d的绝对值的最大值高于阈值时，可基于仿射PROF子块的高度为4个样本(例如，亮度样本)，执行仿射PROF。否则，当max_param_hor等于或低于阈值时，可基于仿射PROF子块的高度为K个样本，执行仿射PROF。在一示例中，K大于4，例如等于8。在一实施例中，对于CB，当仿射参数c和d的绝对值的最大值大于或等于阈值时，可基于仿射PROF子块的高度为4个样本(例如，亮度样本)，执行仿射PROF。否则，当max_param_hor低于阈值时，可基于仿射PROF子块的高度为K个样本，执行仿射PROF。在一示例中，K大于4，例如等于8。
[0289] 可以分别基于仿射参数的第一子集和第二子集，分别设置仿射PROF子块的宽度和高度。或者，可以基于至少一个仿射参数，设置包括仿射PROF 子块的宽度和高度的区域。
[0290] 在一实施例中，例如，在双向预测模式中，可以通过对从两个不同的参考图片获得的两个预测信号(例如，第一信号P0和第二信号P1)求平均，和/或，使用两个不同的MV，生成双向预测信号Pbi‑pred。可以将双向预测模式扩展到超出简单平均之外，以允许对两个预测信号进行加权平均，如等式29所示。
[0291] Pbi‑pred＝((8‑wt)*P0+wt*P1+4)＞＞3 (等式29)
[0292] 其中，参数wt表示第二信号P1的权重，而第一信号P0的权重是(8‑wt)。
[0293] 在一实施例中，在具有加权平均的双向预测中，可以允许5个权重，比如，wt∈{‑2,3,4,5,10}。对于每个双向预测CU(例如，使用双向预测模式编码的CU)，可以采用以下两种方式之一确定权重wt：(i)对于非合并CU (例如，未使用合并模式编码的CU)，可以在确定MV差值之后，发信号通知权重索引；(ii)对于合并CU(例如，以合并模式编码的CU)，可以基于合并候选索引，从相邻块推断出权重索引。在一些示例中，具有CU级权重的双向预测(bi‑prediction with CU‑level weight，BCW)仅应用于具有 256个、或更多个亮度样本(例如，CU宽度×CU高度≥256)的CU。对于低延迟图片，可以使用五个权重(例如，wt∈{‑2,3,4,5,
10})。在一个示例中，对于非低延迟图片，仅使用三个权重(例如，w∈{3，4，5})。
10})。在一个示例中，对于非低延迟图片，仅使用三个权重(例如，w∈{3，4，5})。
[0294] 在编码器处，可以应用快速搜索算法，找到权重索引，而不显著增加编码器复杂度。在示例中，当与AMVR组合时，若当前图片是低延迟图片时，仅对1像素和4像素MV精度有条件地检查不相等的权重。在示例中，当与仿射组合时，当且仅当将仿射模式选择为当前最佳模式时，针对不相等权重，执行仿射运动估计。在示例中，当双向预测模式中的两个参考图片相同时，有条件地检查不相等的权重。在示例中，当满足某些条件时，根据当前图片和参考图片之间的POC距离、编码QP和时间级，不搜索不相等的权重。在一示例中，使用一个上下文编码的二进制数，随后使用旁路编码的二进制数，对BCW权重索引进行编码。第一上下文编码的仓可以指示是否使用相等的权重。如果使用不相等的权重，则可以使用旁路编码，发信号通知额外的仓，以指示使用了哪个不相等的权重。
[0295] 在一个实施例中，可以使用加权预测WP，有效地编码具有衰落的视频内容。针对每个参考图片列表L0和L1中的每个参考图片，WP可以允许发信号通知加权参数(例如，权重和偏移)。在运动补偿期间，可以应用对应参考图片的加权参数(例如，权重和偏移)。
[0296] 在一些示例中，为不同类型的视频内容设计WP和BCW。在一示例中，当WP用于CU时，不发信号通知BCW权重索引，并且可以将权重(例如，wt)推断为4(例如，应用相等的权重)。对于合并CU(例如，以合并模式编码的CU)，可以基于合并候选索引，从相邻块推断出权重索引。以上描述可应用于合并模式和继承仿射合并模式。对于所创建的仿射合并模式，可以基于多达三个块的运动信息，创建仿射运动信息。可以将使用所创建的仿射合并模式进行编码的CU的BCW索引设置为等于第一CPMV的BCW 索引。
[0297] WP可以包括加权单向预测和加权双向预测。在一些示例中，根据WP，将帧间预测信号P替换为线性加权预测信号P’(具有权重w和偏移o)，因为P’＝w×P+o用于单向预测(例如，加权单向预测)。对于加权双向预测，帧间预测信号P0用于参考L0，权重w0和偏移o0用于参考L0，帧间预测信号P1用于参考L1，权重w1和偏移o1用于参考L0，则线性加权预测信号P’可以计算为P’＝(w0×P0+o0+w1×P1+o1)/2。
[0298] 根据本申请的各方面，CB的编码信息可以从已编码视频比特流中解码，并且可以指示用于CB的WP。在一实施例中，是否在CB上使用PROF可以基于WP的类型确定。WP的类型可以指加权双向预测，加权单向预测等。在一实施例中，加权双向预测包括具有不相等权重、或相等权重的加权双向预测。在一实施例中，加权双向预测包括具有在任何适当级别(例如，切片级别，图片级别，CU级别)发信号通知权重的加权双向预测。
[0299] 若WP的类型是不允许PROF的至少一种类型之一，可以基于没有PROF 的WP，重建CB。因此，对于CB，不允许PROF。在一示例中，不允许PROF 的至少一个类型包括加权双向预测。在一示例中，不允许PROF的至少一个类型包括加权双向预测和加权单向预测。
[0300] 根据本申请的各方面，可以基于CB的帧间预测模式，确定是否对CB 使用PROF过程。CB的编码信息可以从已编码视频比特流中解码，并且可以指示CB的帧间预测模式。可以基于帧间预测模式，确定PROF在CB的使用，其中，帧间预测模式可以指示是否存在以下中的至少一个用于CB： (i)加权预测(WP)，和(ii)单向预测(或单向预测模式)、或双向预测(或双向预测模式)。当确定对CB使用PROF时，可以根据具有PROF 的帧间预测模式重建CB。当确定不对CB使用PROF时，可以根据没有PROF 的帧间预测模式重建CB。
[0301] 为了保持低复杂度，不允许将采用像素级乘法的多种方法同时应用于 CB(除了插值之外)。在一实施例中，可以基于使用诸如WP(例如，加权单向预测，加权双向预测)的预测过程，确定是否可以对块应用PROF。该确定可以基于是否使用一种或多种类型的预测过程(一种或多种加权预测类型)。在一示例中，PROF中的计算包括与插值无关的样本(或像素)级乘法。因此，当帧间预测模式指示使用预测过程时，其中，该预测过程包括非插值相关样本级乘法，确定不对块应用PROF(例如，对于块禁用PROF)。
[0302] 在一实施例中，不允许将PROF和WP应用于同一块(例如，CB)。 WP可指加权双向预测、加权单向预测，和/或，类似预测。
[0303] 在示例中，块中不允许双向预测PROF和WP。因此，当对块进行双向预测时，不能对块应用PROF和WP。
[0304] 在一示例中，允许将单向预测的PROF和WP应用于同一块。因此，当对块进行单向预测时，可以对同一块应用PROF和WP。
[0305] 在一实施例中，不允许将PROF和BCW应用于同一块。
[0306] 在一实施例中，当对被仿射编码的块应用具有不相等加权的加权双向预测时，对于该块禁用PROF(或仿射PROF)。在一示例中，加权双向预测包括BCW、切片、或图片级不相等加权预测(Unequal Weighted Prediction， UWP)、以及在高于块级的级别发信号通知的任何适用的不相等加权双向预测。
[0307] 在一实施例中，当对块应用WP(例如，加权单向预测)，并且对该块应用仿射单向预测(例如，仿射运动模型和单向预测)时，可以对该块应用 PROF。
[0308] 在一实施例中，当对块应用WP(例如，加权单向预测)，并且对该块应用仿射单向预测时，可以对该块禁用PROF。
[0309] 图19示出了根据本申请实施例的一个概述过程(1900)的流程图。过程(1900)可以用于块(例如，CB)的重建中，从而为重建中的块生成预测块。术语块可解释为预测块、CB、亮度CB、CU、PU或类似块。在各个实施例中，过程(1900)由处理电路执行，比如，终端设备(210)，(220)， (230)和(240)中的处理电路，执行视频编码器(303)的功能的处理电路，执行视频解码器(310)的功能的处理电路，执行视频解码器(410)的功能的处理电路，执行视频编码器(503)的功能的处理电路等。在一些实施例中，过程(1900)用软件指令实现，因此，当处理电路执行软件指令时，处理电路执行过程(1900)。该过程开始于(S1901)并进行到(S1910)。
[0310] 在(S1910)处，可以从已编码视频比特流中解码块的编码信息。编码信息可以指示块的帧间预测模式。该块可以包括至少一个子块，所述子块具有对应的子块MV。
[0311] 在(S1920)处，基于帧间预测模式，可以生成至少一个子块中一个子块的样本的初始预测。在一示例中，根据基于子块的仿射运动模型，生成初始预测(例如，I(i，j))。在一示(0) (1)例中，基于I (x,y)和I (x,y)的初始预测是根据双向预测模式生成的。
[0312] 在(S1930)处，可以确定子块中一个样本的MVR。MVR可以包括两个MVR分量(例如，x分量(或xMVR分量)，y分量(或yMVR分量))。一个MVR分量的绝对值可以是以下中的一个：(i)N1 N1 M12 ，和(ii)2 和2 的和或差。N1和M1可以是如上所述的任何合适的整数。因此，一个MVR 分N1 N1 N1
量可以是2的幂，例如2 或‑2 。或者，一个MVR分量可以是多个2的幂的和或差，例如2 +M1 N1 M1 N1 M1 N1 M1
2 ,‑2 ‑2 ,‑2 +2 ,or 2 ‑2 。在一示例中，一个MVR分量可以是两个以上2的幂的和或
2 ‑2 1
差，例如2+2 ‑2。
量可以是2的幂，例如2 或‑2 。或者，一个MVR分量可以是多个2的幂的和或差，例如2 +M1 N1 M1 N1 M1 N1 M1
2 ,‑2 ‑2 ,‑2 +2 ,or 2 ‑2 。在一示例中，一个MVR分量可以是两个以上2的幂的和或
2 ‑2 1
差，例如2+2 ‑2。
[0313] 两个MVR分量可以包括MVR的第一分量和MVR的第二分量。MVR 的第一分量的绝对N1 N1 M1值可以是以下中的一个：(i)2 ，和(ii)2 和2 的和或差。MVR的第一分量可以在第一方向上，其中，第一方向是x方向和y 方向之一，因此MVR的第一分量可以是x分量或y分量。在一N2 N2 M2
些示例中， MVR的第二分量的绝对值可以是以下中的一个：(i)2 ，(ii)2 和2 的和或差。
MVR的第二分量可以在第二方向上，其中，第二方向是x方向和y方向中的另一个方向。
些示例中， MVR的第二分量的绝对值可以是以下中的一个：(i)2 ，(ii)2 和2 的和或差。
MVR的第二分量可以在第二方向上，其中，第二方向是x方向和y方向中的另一个方向。
[0314] 如上所述，例如，当MVR分量用于乘法/除法时，将MVR分量中的至少一个限制为2的幂、或多个2的幂可降低计算复杂度。当将一个MVR分量限制为2的幂或多个2的幂时，一个MVR分量的乘法/除法可由移位运算代替。对于多个2的幂，可以使用加法/减法。由于移位运算和加法/减法比乘法/除法更高效，可以将至少一个MVR分量限制为2的幂或多个2的幂，以降低计算复杂度。在一示例中，使用多个2的幂表示一个MVR分量，增加了准确度。
[0315] 如上所述，可基于帧间预测模式(例如，帧间预测模式指示基于子块的仿射运动模型，双向预测模式)，为子块中的一个样本确定初始MVR。随后，可以将初始MVR的第一分量舍入为MVR的第一分量。在一示例中，将初始MVR的第二分量(例如，y分量)舍入为MVR的第二分量。
[0316] 在一实施例中，当初始MVR的第一分量的绝对值是以下中的一个时， (i)不小于N1‑1 N1 N1‑1 N11.5×2 ，并且小于1.5×2 ；(ii)大于1.5×2 ，并且不大于 1.5×2 ，MVR的第一分量N1 N1 N1 M1 N1 M1
是2 或‑2 。在一实施例中，MVR的第一分量是(2 +2 )或‑(2 +2 )。
是2 或‑2 。在一实施例中，MVR的第一分量是(2 +2 )或‑(2 +2 )。
[0317] 在一实施例中，如上所述，可基于初始MVR的第一分量的MSB的位置p，对初始MVR的第一分量进行舍入。位置p可以是非负整数。
[0318] 在一示例中，通过将1的比特值(或1)左移p位，得到MVR第一分量的绝对值为2p。N1可以等于p。
[0319] 在一示例中，可以将初始MVR的第一分量的绝对值舍入为最接近的2 的幂，即，以p p+1下中的一个：通过将1的比特值(或1)左移p位或(p+1) 位，得到2和2 。因此，MVR的第一分p p+1 P
量的绝对值可以是2或2 。例如，可以确定初始MVR的第一分量的绝对值是否大于1.5×2。
P
若初始MVR 的第一分量的绝对值大于1.5×2 ，通过将1的比特值(或1)左移(p+1)位，可以p+1 P
获得MVR的第一分量的绝对值为2 。若初始MVR的第一分量的绝对值不大于1.5×2 ，可以p
通过将1的比特值(或1)左移p位，获得MVR 的第一分量的绝对值为2。
量的绝对值可以是2或2 。例如，可以确定初始MVR的第一分量的绝对值是否大于1.5×2。
P
若初始MVR 的第一分量的绝对值大于1.5×2 ，通过将1的比特值(或1)左移(p+1)位，可以p+1 P
获得MVR的第一分量的绝对值为2 。若初始MVR的第一分量的绝对值不大于1.5×2 ，可以p
通过将1的比特值(或1)左移p位，获得MVR 的第一分量的绝对值为2。
[0320] 在一示例中，初始MVR的第一分量是第一值与第二值的比率，其中，第一值和第二值均为非零整数。可以基于第一值的MSB的第一位置p1和第二值的MSB的第二位置p2，对初始MVR的第一分量进行舍入。p1和p2 可以是非负整数。
[0321] 在(S1940)处，如上所述，可以基于一个样本的MVR和空间梯度，生成预测修正。空间梯度可以基于样本的初始预测。在一实施例中，空间梯度包括第一方向的第一空间梯度和第二方向的第二空间梯度。例如，对于 BDOF模式中的双向预测或PROF中的gx(2,j)，第一空间梯度是x分量，例如 (k＝0或1)。
[0322] 此外，可以基于以下中的一个，确定第一修正，(i)将第一空间梯度移位|N1|比特N1 N1(例如，当MVR的第一分量是2 或‑2 时)，(ii)将第一空间梯度分别移位|N1|和|M1|比特N1 M1
(例如，当MVR的第一分量是2 或2 的和或差时)，并且组合(例如，相加，相减)移位后的第一空间梯度。类似地，可以基于以下中的一个，确定第二修正，(i)将第二空间梯度移位|N2|N2 N2
比特(例如，当MVR的第二分量是2 或‑2 时)，(ii)分别单独地将第二空间梯度移位|N2|和N2 M2
|M2|比特(例如，当MVR的第二分量是2 或2 的和或差时)，组合(例如，相加，相减)移位后的第二空间梯度。在一示例中，当N1，M1，N2或M2大于0时，移位对应于左移位，而当N1，M1，N2 或M2小于0时，移位对应于右移位。可以基于第一修正和第二修正，生成预测修正。
(例如，当MVR的第一分量是2 或2 的和或差时)，并且组合(例如，相加，相减)移位后的第一空间梯度。类似地，可以基于以下中的一个，确定第二修正，(i)将第二空间梯度移位|N2|N2 N2
比特(例如，当MVR的第二分量是2 或‑2 时)，(ii)分别单独地将第二空间梯度移位|N2|和N2 M2
|M2|比特(例如，当MVR的第二分量是2 或2 的和或差时)，组合(例如，相加，相减)移位后的第二空间梯度。在一示例中，当N1，M1，N2或M2大于0时，移位对应于左移位，而当N1，M1，N2 或M2小于0时，移位对应于右移位。可以基于第一修正和第二修正，生成预测修正。
[0323] 在(S1950)处，对于一个样本，可基于一个样本的初始预测和预测修正，生成修正预测(例如，I′(2,j),predBDOF(x,y))。
[0324] 在一示例中，可以基于修正预测(例如I′(2,j))和一个样本的残差(例如，当残差为非零时)，确定重建的样本值。
[0325] 过程(1900)可以适合于各种情况，并且过程(1900)中的步骤可以相应地调整。可以修改、省略、重复和/或组合过程(1900)中的至少一个步骤。可以使用任何顺序实现过程(1900)。可以加入额外的步骤。
[0326] 图20A示出了根据本申请实施例的一个概述过程(2000A)的流程图。可以在块(例如，CB)的重建中使用过程(2000A)，从而为重建中的块生成预测块。术语块可解释为预测块、CB、亮度CB、CU、PU或类似块。在各个实施例中，过程(2000A)由处理电路执行，比如，终端设备(210)， (220)，(230)和(240)中的处理电路，执行视频编码器(303)的功能的处理电路，执行视频解码器(310)的功能的处理电路，执行视频解码器 (410)的功能的处理电路，执行视频编码器(503)的功能的处理电路等。在一些实施例中，过程(2000A)用软件指令实现，因此，当处理电路执行软件指令时，处理电路执行过程(2000A)。该过程开始于(S2001)并进行到(S2010)。
[0327] 在(S2010)处，可以从已编码视频比特流中解码块的编码信息。编码信息可以指示块的帧间预测模式。帧间预测模式可以指示以下至少一个是否用于该块，(i)WP，(ii)单向预测或双向预测。
[0328] 在(S2020)处，基于帧间预测模式，可以确定在块上使用PROF(或者，是否可以对块应用PROF)。当确定对块应用PROF时，过程(2000A) 进行到(S2030)。否则，当确定不对块应用PROF时，过程(2000A)进行到(S2040)。
[0329] 在一实施例中，基于至少一个预测过程(或，模式)的使用，比如， WP(例如，加权单向预测，加权双向预测)，可以确定是否可以在块上应用PROF。在一示例中，PROF中的计算包括与插值无关的样本级乘法。因此，当帧间预测模式指示至少使用一种预测过程时，其中，该预测过程还包括非插值样本级乘法，例如，确定不对该块应用PROF(例如，对该块禁用 PROF)，以降低计算复杂度。
[0330] 在一实施例中，当帧间预测模式指示对块应用WP时，确定不对该块应用PROF。
[0331] 在一示例中，当帧间预测模式指示对块应用WP和双向预测模式时，确定不对该块应用PROF。
[0332] 在一示例中，当帧间预测模式指示对块应用WP和单向预测模式时，确定对该块应用PROF。
[0333] 在一实施例中，当帧间预测模式指示对块应用BCW时，确定不对该块应用PROF。
[0334] 在一实施例中，当帧间预测模式指示对仿射编码的块应用了具有不相等权重的加权双向预测时，对该仿射编码的块禁用PROF。在一示例中，加权双向预测包括BCW、切片或图片级UWP，以及在高于块级的级别上发信号通知的不相等的加权双向预测。
[0335] 在一实施例中，当帧间预测模式指示对块应用WP(例如，加权单向预测)，并且，对该块应用仿射单向预测时，确定对该块可应用PROF。
[0336] 在一实施例中，当帧间预测模式指示对块应用WP(例如，加权单向预测)，并且，对该块应用仿射单向预测时，确定不对块应用PROF。
[0337] 在(S2030)处，可以使用PROF，根据帧间预测模式重建块(或，块中的样本)。过程进行到(S2099)并终止。
[0338] 在(S2040)处，可以在没有PROF的情况下，根据帧间预测模式重建块(或，块中的样本)。过程进行到(S2099)并终止。
[0339] 过程(2000A)可以适合于各种场景，并且可以相应地调整过程(2000A) 中的步骤。可以修改、省略、重复、和/或、组合过程(2000A)中的至少一个步骤。可以使用任何顺序实现过程(2000A)。可以加入额外的步骤。
[0340] 图20B示出了根据本申请实施例的一个概述过程(2000B)的流程图。可以在块(例如，CB)的重建中使用过程(2000B)，从而为重建中的块生成预测块。术语块可解释为预测块、CB、亮度CB、CU、PU或类似块。在各个实施例中，过程(2000B)由处理电路执行，比如，终端设备(210)， (220)，(230)和(240)中的处理电路，执行视频编码器(303)的功能的处理电路，执行视频解码器(310)的功能的处理电路，执行视频解码器 (410)的功能的处理电路，执行视频编码器(503)的功能的处理电路等。在一些实施例中，过程(2000B)用软件指令实现，因此，当处理电路执行软件指令时，处理电路执行过程(2000B)。该过程开始于(S2002)并进行到(S2012)。
[0341] 在(S2012)处，可以从已编码视频比特流中解码块的编码信息。编码信息可以指示块的加权预测。
[0342] 在(S2022)处，可以基于加权预测的类型，确定是否对块使用PROF。如上所述，WP的类型可以指加权双向预测，加权单向预测等。在一实施例中，加权双向预测包括具有不相等权重、或相等权重的加权双向预测。在一实施例中，加权双向预测包括具有在任何适当级别(例如，切片级别，图片级别，CU级别)发信号通知的权重的加权双向预测。
[0343] 当加权预测的类型是不允许PROF的至少一种类型之一，确定不对块应用PROF，并且过程(2000B)进行到(S2042)。否则，确定将PROF应用于该块，并且过程(2000B)进行到(S2032)。在一示例中，不允许PROF 的至少一个类型包括加权双向预测。在一示例中，不允许PROF的至少一个类型包括加权双向预测和加权单向预测。
[0344] 在一实施例中，不允许PROF的至少一个类型包括WP，并且确定不对块应用PROF。
[0345] 在一示例中，不允许PROF的至少一个类型包括加权双向预测。当WP 的类型是加权双向预测时，确定不对块应用PROF。当WP的类型是加权单向预测时，确定对块应用PROF。
[0346] 在一实施例中，不允许PROF的至少一个类型包括BCW。当WP的类型指示BCW时，确定不对块应用PROF。
[0347] 在一实施例中，不允许PROF的至少一种类型包括具有不相等权重的加权双向预测。当WP的类型是具有不相等权重的加权双向预测时，对于仿射编码的块禁用PROF。在一示例中，具有不相等权重的加权双向预测包括 BCW、切片或图片级UWP，以及在高于块级的级别发信号通知的不相等加权双向预测。
[0348] 在一实施例中，不允许PROF的至少一个类型包括WP(例如，加权单向预测)。当使用仿射运动模型对WP的类型进行加权单向预测时，确定不对块应用PROF。
[0349] 在(S2032)处，可以基于具有PROF的加权预测，重建块(或块中的样本)。过程进行到(S2092)并终止。
[0350] 在(S2042)处，可以基于没有PROF的加权预测，重建块(或块中的样本)。过程进行到(S2092)并终止。
[0351] 过程(2000B)可以适合于各种场景，并且可以相应地调整过程(2000B) 中的步骤。可以修改、省略、重复、和/或、组合过程(2000B)中的至少一个步骤。可以使用任何顺序实现过程(2000B)。可以加入额外的步骤。
[0352] 本申请的一个实施例提供了一种视频解码装置，包括：解码模块，用于从已编码视频比特流中解码当前块CB的编码信息，其中，所述编码信息指示所述CB的帧间预测模式；生成模块，用于基于所述帧间预测模式，为所述CB的至少两个子块中一个子块的样本生成初始预测；以及，对于所述子块中的一个样本，确定模块，用于确定运动矢量修正(Motion N1 N1Vector Refinement,MVR)，所述MVR的第一分量的绝对值为以下中的一个：(i) 2 ，(ii)2M1
和2 的和或差，其中，N1和M1是整数，所述MVR的第一分量位于第一方向，所述第一方向是x方向和y方向中的一个；第一生成模块，用于基于所述MVR和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，其中，所述空间梯度基于所述样本的初始预测；以及，第二生成模块，用于基于所述一个样本的初始预测和所述预测修正，生成修正预测。
和2 的和或差，其中，N1和M1是整数，所述MVR的第一分量位于第一方向，所述第一方向是x方向和y方向中的一个；第一生成模块，用于基于所述MVR和所述一个样本的空间梯度生成预测修正，其中，所述空间梯度基于所述样本的初始预测；以及，第二生成模块，用于基于所述一个样本的初始预测和所述预测修正，生成修正预测。
[0353] 在一个示例中，所述空间梯度包括所述第一方向的第一空间梯度和第二方向的第二空间梯度，所述第二方向是所述x方向和所述y方向中的另一个方向；所述MVR包括所述第N2 N2 M2二方向上的第二分量，所述MVR的第二分量的绝对值为以下中的一个：(i)2 ，(ii)2 和2的和或差，其中，N2和 M2均为整数；并且，所述装置进一步包括第一修正确定模块，第二修正确定模块和预测修正生成模块，其中，所述第一修正确定模块，用于基于以下中的一个确定第一修正，(i)将所述第一空间梯度移位|N1|比特，(ii)分别对所述第一空间梯度移位|N1|和|M1|比特，并且，组合移位后的两个第一空间梯度；所述第二修正确定模块，用于基于以下中的一个确定第二修正， (i)将所述第二空间梯度移位|N2|比特，(ii)分别将所述第二空间梯度移位|N2|和|M2|比特，组合移位后的两个第二空间梯度；以及，所述预测修正生成模块，用于基于所述第一修正和所述第二修正生成所述预测修正。
[0354] 在一个示例中，所述装置进一步包括：初始MVR确定模块，用于基于所述帧间预测模式，确定所述子块中一个样本的初始MVR；以及，舍入模块，用于对所述初始MVR的第一分量进行舍入，以生成所述MVR的第一分量。
[0355] 本申请实施例提供了一种计算机设备，所述设备包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述至少一个处理器加载并执行以实现上述视频解码方法。
[0356] 本申请实施例提供了一种非易失性计算机可读介质，所述非易失性计算机可读介质中存储有指令，所述指令在由处理器执行时，使所述处理器执行上述视频解码方法。
[0357] 根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述视频解码方法。
[0358] 本申请中的实施例可以单独使用或以任何顺序组合。此外，每一个方法 (或实施例)、编码器和解码器可以通过处理电路(例如，至少一个处理器、或、至少一个集成电路)来实现。在一示例中，至少一个处理器执行存储在非易失性计算机可读介质中的程序。
[0359] 上述技术可以通过计算机可读指令实现为计算机软件，并且物理地存储在一个或多个计算机可读介质中。例如，图21示出了计算机系统(2100)，其适于实现所公开主题的某些实施例。
[0360] 所述计算机软件可通过任何合适的机器代码或计算机语言进行编码，通过汇编、编译、链接等机制创建包括指令的代码，所述指令可由一个或多个计算机中央处理单元(CPU)，图形处理单元(GPU)等直接执行或通过译码、微代码等方式执行。
[0361] 所述指令可以在各种类型的计算机或其组件上执行，包括例如个人计算机、平板电脑、服务器、智能手机、游戏设备、物联网设备等。
[0362] 图21所示的用于计算机系统(2100)的组件本质上是示例性的，并不用于对实现本申请实施例的计算机软件的使用范围或功能进行任何限制。也不应将组件的配置解释为与计算机系统(2100)的示例性实施例中所示的任一组件或其组合具有任何依赖性或要求。
[0363] 计算机系统(2100)可以包括某些人机界面输入设备。这种人机界面输入设备可以通过触觉输入(如：键盘输入、滑动、数据手套移动)、音频输入(如：声音、掌声)、视觉输入(如：手势)、嗅觉输入(未示出)，对一个或多个人类用户的输入做出响应。所述人机界面设备还可用于捕获某些媒体，气与人类有意识的输入不必直接相关，如音频(例如：语音、音乐、环境声音)、图像(例如：扫描图像、从静止影像相机获得的摄影图像)、视频(例如二维视频、包括立体视频的三维视频)。
[0364] 人机界面输入设备可包括以下中的一个或多个(仅绘出其中一个)：键盘(2101)、鼠标(2102)、触控板(2103)、触摸屏(2110)、数据手套 (未示出)、操纵杆(2105)、麦克风(2106)、扫描仪(2107)、照相机 (2108)。
[0365] 计算机系统(2100)还可以包括某些人机界面输出设备。这种人机界面输出设备可以通过例如触觉输出、声音、光和嗅觉/味觉来刺激一个或多个人类用户的感觉。这样的人机界面输出设备可包括触觉输出设备(例如通过触摸屏(2110)、数据手套(未示出)或操纵杆(2105)的触觉反馈，但也可以有不用作输入设备的触觉反馈设备)、音频输出设备(例如，扬声器(2109)、耳机(未示出))、视觉输出设备(例如，包括阴极射线管屏幕、液晶屏幕、等离子屏幕、有机发光二极管屏的屏幕(2110)，其中每一个都具有或没有触摸屏输入功能、每一个都具有或没有触觉反馈功能——其中一些可通过诸如立体画面输出的手段输出二维视觉输出或三维以上的输出；虚拟现实眼镜 (未示出)、全息显示器和放烟箱(未示出))以及打印机(未示出)。
[0366] 计算机系统(2100)还可以包括人可访问的存储设备及其相关介质，如包括具有CD/DVD的高密度只读/可重写式光盘(CD/DVD ROM/RW) (2120)或类似介质(2121)的光学介质、拇指驱动器(2122)、可移动硬盘驱动器或固体状态驱动器(2123)，诸如磁带和软盘(未示出)的传统磁介质，诸如安全软件保护器(未示出)等的基于ROM/ASIC/PLD的专用设备，等等。
[0367] 本领域技术人员还应当理解，结合所公开的主题使用的术语“计算机可读介质”不包括传输介质、载波或其它瞬时信号。
[0368] 计算机系统(2100)还可以包括通往一个或多个通信网络的接口。例如，网络可以是无线的、有线的、光学的。网络还可为局域网、广域网、城域网、车载网络和工业网络、实时网络、延迟容忍网络等等。网络还包括以太网、无线局域网、蜂窝网络(GSM、3G、4G、5G、LTE等)等局域网、电视有线或无线广域数字网络(包括有线电视、卫星电视、和地面广播电视)、车载和工业网络(包括CANBus)等等。某些网络通常需要外部网络接口适配器，用于连接到某些通用数据端口或外围总线(2149)(例如，计算机系统 (2100)的USB端口)；其它系统通常通过连接到如下所述的系统总线集成到计算机系统(2100)的核心(例如，以太网接口集成到PC计算机系统或蜂窝网络接口集成到智能电话计算机系统)。通过使用这些网络中的任何一个，计算机系统(2100)可以与其它实体进行通信。所述通信可以是单向的，仅用于接收(例如，无线电视)，单向的仅用于发送(例如CAN总线到某些CAN总线设备)，或双向的，例如通过局域或广域数字网络到其它计算机系统。上述的每个网络和网络接口可使用某些协议和协议栈。
[0369] 上述的人机界面设备、人可访问的存储设备以及网络接口可以连接到计算机系统(2100)的核心(2140)。
[0370] 核心(2140)可包括一个或多个中央处理单元(CPU)(2141)、图形处理单元(GPU)(2142)、以现场可编程门阵列(FPGA)(2143)形式的专用可编程处理单元、用于特定任务的硬件加速器(2144)等。这些设备以及只读存储器(ROM)(2145)、随机存取存储器(2146)、内部大容量存储器(例如内部非用户可存取硬盘驱动器、固态硬盘等)(2147)等可通过系统总线(2148)进行连接。在某些计算机系统中，可以以一个或多个物理插头的形式访问系统总线(2148)，以便可通过额外的中央处理单元、图形处理单元等进行扩展。外围装置可直接附接到核心的系统总线(2148)，或通过外围总线(2149)进行连接。外围总线的体系结构包括外部控制器接口PCI、通用串行总线USB等。
[0371] CPU(2141)、GPU(2142)、FPGA(2143)和加速器(2144)可以执行某些指令，这些指令组合起来可以构成上述计算机代码。该计算机代码可以存储在ROM(2145)或RAM(2146)中。过渡数据也可以存储在RAM (2146)中，而永久数据可以存储在例如内部大容量存储器(2147)中。通过使用高速缓冲存储器可实现对任何存储器设备的快速存储和检索，高速缓冲存储器可与一个或多个CPU(2141)、GPU(2142)、大容量存储器(2147)、 ROM(2145)、RAM(2146)等紧密关联。
[0372] 所述计算机可读介质上可具有计算机代码，用于执行各种计算机实现的操作。介质和计算机代码可以是为本申请的目的而特别设计和构造的，也可以是计算机软件领域的技术人员所熟知和可用的介质和代码。
[0373] 作为实施例而非限制，具有体系结构(2100)的计算机系统，特别是核心(2140)，可以作为处理器(包括CPU、GPU、FPGA、加速器等)提供执行包含在一个或多个有形的计算机可读介质中的软件的功能。这种计算机可读介质可以是与上述的用户可访问的大容量存储器相关联的介质，以及具有非易失性的核心(2140)的特定存储器，例如核心内部大容量存储器(2147) 或ROM(2145)。实现本申请的各种实施例的软件可以存储在这种设备中并且由核心(2140)执行。根据特定需要，计算机可读介质可包括一个或一个以上存储设备或芯片。该软件可以使得核心(2140)特别是其中的处理器 (包括CPU、GPU、FPGA等)执行本文所述的特定过程或特定过程的特定部分，包括定义存储在RAM(2146)中的数据结构以及根据软件定义的过程来修改这种数据结构。另外或作为替代，计算机系统可以提供逻辑硬连线或以其它方式包含在电路(例如，加速器(2144))中的功能，该电路可以代替软件或与软件一起运行以执行本文所述的特定过程或特定过程的特定部分。在适当的情况下，对软件的引用可以包括逻辑，反之亦然。在适当的情况下，对计算机可读介质的引用可包括存储执行软件的电路(如集成电路 (IC))，包含执行逻辑的电路，或两者兼备。本申请包括任何合适的硬件和软件组合。
[0374] 虽然本申请已对多个示例性实施例进行了描述，但实施例的各种变更、排列和各种等同替换均属于本申请的范围内。因此应理解，本领域技术人员能够设计多种系统和方法，所述系统和方法虽然未在本文中明确示出或描述，但其体现了本申请的原则，因此属于本申请的精神和范围之内。
[0375] 附录A：首字母缩略词
[0376] JEM：联合开发模式
[0377] VVC：通用视频编码
[0378] BMS：基准集合
[0379] MV：运动向量
[0380] HEVC：高效视频编码
[0381] SEI：补充增强信息
[0382] VUI：视频可用性信息
[0383] GOP：图片组
[0384] TU：变换单元
[0385] PU：预测单元
[0386] CTU：编码树单元
[0387] CTB：编码树块
[0388] PB：预测块
[0389] HRD：假设参考解码器
[0390] SNR：信噪比
[0391] CPU：中央处理单元
[0392] GPU：图形处理单元
[0393] CRT：阴极射线管
[0394] LCD：液晶显示
[0395] OLED：有机发光二极管
[0396] CD：光盘
[0397] DVD：数字化视频光盘
[0398] ROM：只读存储器
[0399] RAM：随机存取存储器
[0400] ASIC：专用集成电路
[0401] PLD：可编程逻辑设备
[0402] LAN：局域网
[0403] GSM：全球移动通信系统
[0404] LTE：长期演进
[0405] CANBus：控制器局域网络总线
[0406] USB：通用串行总线
[0407] PCI：外围设备互连
[0408] FPGA：现场可编程门阵列
[0409] SSD：固态驱动器
[0410] IC：集成电路
[0411] CU：编码单元
[0412] HMVP：基于历史记录的运动矢量预测值
[0413] MMVD:具有运动矢量差的合并模式
[0414] MVD:运动矢量差
[0415] MVP：运动矢量预测值
[0416] SbTMVP:基于子块的时间运动矢量预测值
[0417] TMVP:时间运动矢量预测值
[0418] VTM：通用测试模型
[0419] HDR：高动态范围
[0420] SDR:标准动态范围
[0421] JVET:联合视频探索小组
[0422] SPS：序列参数集
[0423] CP:控制点
[0424] CPMV:控制点运动矢量
[0425] CPMVP:控制点运动矢量预测
[0426] PROF:利用光流的预测修正
[0427] BDOF:双向光流
[0428] AMVR:自适应运动矢量分辨率
[0429] BWA:加权平均双向预测
[0430] DMVR:解码器侧运动矢量修正
[0431] CIIP:组合的帧间和帧内预测
[0432] BCW:具有CU级权重的双向预测
[0433] UWP:不相等加权预测
[0434] TU：截断一元二进制化
[0435] AMVP:仿射/高级运动矢量预测
[0436] 虽然本申请已对多个示例性实施例进行了描述，但实施例的各种变更、排列和各种等同替换均属于本申请的范围内。因此应理解，本领域技术人员能够设计多种系统和方法，所述系统和方法虽然未在本文中明确示出或描述，但其体现了本申请的原则，因此属于本申请的精神和范围之内。