CN115174908A - 视频编码的变换量化方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种视频编码的变换量化方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能领域，具体涉及云计算、视频处理、媒体云技术，可应用在智能云场景下。该方法的一具体实施方式包括：对视频进行编码，得到残差像素块；从残差像素块中选择部分残差像素块；使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，以及使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，得到量化信号，其中，第一变换量化算法对部分系数进行变换和量化，第二变换量化算法对全部系数进行变换和量化。该实施方式选择部分残差像素块对部分系数进行变换和量化，降低了变换和量化流程的计算复杂度。
Description
技术领域
本公开涉及人工智能领域，具体涉及云计算、视频处理、媒体云技术，可应用在智能云场景下。
背景技术
HEVC(High Efficiency Video Coding，高效率视频编码)是一种新的视频压缩标准，其编码流程包括预测、变换、量化、熵编码、反量化、反变换和环路滤波。
目前，HEVC编码器中的变换量化方式是对残差像素块的全部系数进行变换和量化，其计算量随残差像素块大小的增加成指数级增长。
发明内容
本公开实施例提出了一种视频编码的变换量化方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
第一方面，本公开实施例提出了一种视频编码的变换量化方法，包括：对视频进行编码，得到残差像素块；从残差像素块中选择部分残差像素块；使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，以及使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，得到量化信号，其中，第一变换量化算法对部分系数进行变换和量化，第二变换量化算法对全部系数进行变换和量化。
第二方面，本公开实施例提出了一种视频编码的变换量化装置，包括：编码模块，被配置成对视频进行编码，得到残差像素块；选择模块，被配置成从残差像素块中选择部分残差像素块；变换量化模块，被配置成使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，以及使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，得到量化信号，其中，第一变换量化算法对部分系数进行变换和量化，第二变换量化算法对全部系数进行变换和量化。
第三方面，本公开实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第四方面，本公开实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第五方面，本公开实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
本公开实施例提供的视频编码的变换量化方法，选择部分残差像素块对部分系数进行变换和量化，降低了变换和量化流程的计算复杂度，减少了变换和量化流程在编码过程中的整体耗时，进而提升了视频编码速度。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是HEVC的编码流程框图。
图2是根据本公开的视频编码的变换量化方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本公开的视频编码的变换量化方法的又一个实施例的流程图；
图4是残差像素块变换后的变换系数块的示意图；
图5是第一变换量化算法的计算过程的示意图；
图6是根据本公开的视频编码的变换量化装置的一个实施例的结构示意图；
图7是用来实现本公开实施例的视频编码的变换量化方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了HEVC的编码流程框图。如图1所示，HEVC的编码流程可以包括预测、变换、量化、熵编码、反量化、反变换和环路滤波。
对于预测流程，首先将视频划分为若干个CTU(coding tree units,树编码单元)，然后将每个CTU四叉树向下划分为CU(Coding Unit，编码单元)，最后对CU进行预测编码。其中，预测可以包括帧间预测和帧内预测。CU可以是视频的原始像素块，对CU进行帧间预测或帧内预测，可以得到视频的预测像素块。将原始像素块和预测像素块相减，可以得到视频的残差像素块。
对于变换流程，输入为残差像素块，输出为经过矩阵乘法变换将残差像素块转化为的变换系数块。矩阵乘法为Y＝A*X*B。X是残差像素块，为时域信息，其大小为2N×2N。A和B是系数矩阵，其大小也为2N×2N。Y是变换系数块，为频域信息，其大小同样为2N×2N。其中，N为正整数。在实际应用中，变换系数块从大到小依次为32×32、16×16、8×8、4×4。
对于量化流程，将变换系数块进行信号处理，减小信号的幅度，得到量化信号。
对于熵编码流程，对量化信号进行熵编码，得到视频的编码码流。
对于反量化、反变换和环路滤波流程，对量化信号进行反量化和反变换，再与预测像素块相加，得到的结果进行环路滤波，即可重建视频图像。
现有的变换和量化流程需要对2N×2N的残差像素块的全部系数进行的变换和量化，其计算量随残差像素块大小的增加成指数级增长，计算复杂度较高。为了解决这一问题，本公开提出了一种视频编码的变换量化方法，可以选择部分残差像素块对部分系数进行变换和量化，来降低变换和量化流程的计算复杂度。
图2示出了根据本公开的视频编码的变换量化方法的一个实施例的流程200。该视频编码的变换量化方法包括以下步骤：
步骤201，对视频进行编码，得到残差像素块。
在本实施例中，视频编码的变换量化方法的执行主体可以对视频进行编码，得到残差像素块。
在HEVC的编码过程中，可以得到视频的残差像素块。通常，对视频进行预测编码，可以得到原始像素块和预测像素块。将原始像素块与预测像素块相减，即可得到残差像素块。具体地，将视频划分为若干个CTU，再将每个CTU四叉树向下划分为CU，即可得到原始像素块。对CU进行帧间预测或帧内预测，即可得到预测像素块。将原始像素块和预测像素块相减，即可得到视频的残差像素块。其中，预测可以包括帧间预测和帧内预测。
步骤202，从残差像素块中选择部分残差像素块。
在本实施例中，上述执行主体可以从残差像素块中选择部分残差像素块。其中，被选择的残差像素块就是所选择的残差像素块，未被选择的残差像素块就是所剩余的像素块。
这里，对选择残差像素块的具体实现方式不进行限定，可以随机选择残差像素块，也可以选择满足特定条件的残差像素块。例如，可以基于低频系数选择残差像素块。具体地，根据残差像素块变换后能量低频分量左上角集中的特性，选择变换后低频边缘位置系数较小的残差像素块。
步骤203，使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，以及使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，得到量化信号。
在本实施例中，上述执行主体可以使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，以及使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，得到量化信号。其中，第一变换量化算法可以对部分系数进行变换和量化。第二变换量化算法可以对全部系数进行变换和量化。
这里，第一变换量化算法对进行变换和量化的系数不进行限定，可以是残差像素块的随机位置的系数，也可以是残差像素块的特定位置的系数。例如，根据残差像素块变换后能量低频分量左上角集中的特性，仅对残差像素块的左上角像素块进行变换和量化，残差像素块的其他位置的系数不进行变换和量化，直接设置为0，从而减少变换和量化流程的在编码过程中的整体耗时。
本公开实施例提供的视频编码的变换量化方法，选择部分残差像素块对部分系数进行变换和量化，降低了变换和量化流程的计算复杂度，减少了变换和量化流程在编码过程中的整体耗时，进而提升了视频编码速度。
继续参考图3，其示出了根据本公开的视频编码的变换量化方法的又一个实施例的流程300。该视频编码的变换量化方法包括以下步骤：
步骤301，对视频进行编码，得到残差像素块。
在本实施例中，视频编码的变换量化方法的执行主体可以对视频进行编码，得到残差像素块。其中，残差像素块的大小为2N×2N，N为正整数。
步骤302，根据量化系数计算阈值。
在本实施例中，上述执行主体可以根据量化系数计算阈值。其中，量化系数可以根据HEVC编码器的外部设置和内部算法共同确定。
这里，可以根据量化后系数为0的思想计算阈值。例如，可以先根据量化系数qp计算qbits、MF和f，再根据qbits、MF和f计算阈值TSZ。计算公式如下：
TSZ＝a*tsz；
其中，qbits是用于量化的参数。MF是HEVC标准里的常量，按照qp％6查表获取。f是因子，若CU采用帧内预测编码，f＝1/3，若CU采用帧间预测编码，f＝1/6。tsz是中间阈值参数。a为常量，其数值根据HEVC中的算法进行调整。
步骤303，根据残差像素块的像素计算边缘系数绝对值。
在本实施例中，上述执行主体可以根据残差像素块的像素计算边缘系数绝对值。
其中，边缘系数可以是残差像素块中除左上角像素块之外的边缘位置变换后的系数，通过计算左上角像素块之外的每一行像素和与每一列像素和，并与和矩阵系数相乘得到，计算公式如下：
其中，残差像素块的左上角像素块的大小为N×N。j＝N～2N-1，Sj是边缘位置(0,j)变换后的系数，Tj是边缘位置(j,0)变换后的系数。pixHorSum[j]是第j行的行像素和，pixVerSum[j]是第j列的列像素和。gt2n[line][j]是和矩阵系数。
为了便于理解，图4示出了残差像素块变换后的变换系数块的示意图。如图4所示，灰色区域是左上角像素块变换后的系数块，其大小为N×N。黑色区域是残差像素块中除左上角像素块之外的边缘位置变换后的边缘系数点。白色区域是残差像素块中除左上角像素块之外的像素块变换后的全零系数块。
步骤304，从残差像素块中选择边缘系数绝对值不大于阈值的残差像素块。
在本实施例中，上述执行主体可以从残差像素块中选择边缘系数绝对值不大于阈值的残差像素块。
例如，可以将Sc和Tc的绝对值与阈值TSZ进行比较。若存在abs(Sc)>TSZ或者abs(Tc)>TSZ，则选择该残差像素块。其中，
b＝1,2,4…N。
步骤305，利用残差块系数对所选择的残差像素块的左上角像素块进行矩阵乘法变换和量化，以及将所选择的残差像素块中除左上角像素块之外的像素置零，以及利用残差块系数对所剩余的残差像素块进行矩阵乘法变换和量化，得到量化信号。
在本实施例中，上述执行主体可以利用残差块系数对所选择的残差像素块的左上角像素块进行矩阵乘法变换和量化，以及将所选择的残差像素块中除左上角像素块之外的像素置零，以及利用残差块系数对所剩余的残差像素块进行矩阵乘法变换和量化，得到量化信号。
对于所选择的2N×2N的残差像素块，仅对N×N的左上角像素块的系数进行相关变换运算，其余位置的系数不再进行计算，直接设置为0。为了便于理解，图5示出了第一变换量化算法的变换过程的示意图。如图5所示，变换公式如下：Y＝A*X*B＝[(X*B)T*AT]T。其中，X是残差像素块，其需要计算的系数的大小为2N×2N。A和B是系数矩阵，A需要计算的系数的大小为N×2N，B需要计算的系数的大小为2N×N。Y是变换系数块，其需要计算的系数的大小为N×N。根据变换公式，横向变换计算量为原来的1/2，纵向变换计算量为原计算量的1/4。
对于所剩余的2N×2N的残差像素块，对2N×2N的残差像素块的所有系数进行相关变换运算。变换公式如下：Y＝A*X*B。其中，X是残差像素块，其需要计算的系数的大小为2N×2N。A和B是系数矩阵，其需要计算的系数的大小也为2N×2N。Y是变换系数块，其需要计算的系数的大小同样为2N×2N。
为了提高编码速度，还可以对第一变换量化算法进行SIMD(Single InstructionMultiple Data，单指令多数据流)优化，包括但不限于MMX(Multi Media Extensions，多媒体扩展指令集)、SSE(Streaming SIMD Extensions，单指令多数据流扩展)、SSE 2、SSE 3、SSE 41、AVX(Advanced Vector Extensions，高级矢量扩展)、AVX 2、AVX 512、NEON(ARM架构处理器扩展结构)等。例如，可以将变换过程中的DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)矩阵乘法采用蝶形变换进行实现，并根据目标运行平台进行SIMD优化。
对于选择进行第一变换量化算法的2NX2N残差像素块，仅对N×N的左上角像素块的系数进行相关变换运算，其他系数位置的变换和量化不再进行计算，直接设置为0，减少变换和量化流程的在编码过程中的整体耗时。并结合各平台的SIMD指令和第一变换量化算法的蝶形变换进行指令集加速，具有计算复杂度低、编码耗时短的特点。
从图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的视频编码的变换量化方法的流程300突出了残差像素块选择步骤和变换量化步骤。由此，本实施例描述的方案根据残差像素块变换后能量低频分量左上角集中的特性，并考虑量化思想，提出了一种基于低频系数选择的快速SIMD变换量化算法。根据变换后低频边缘位置系数和阈值的比较，灵活选择是否采用快速变换算法。对于选择进行快速算法的残差像素块仅对左上角像素块进行变换和量化，其他系数位置的的变换和量化不再进行计算，直接设置为0，减少变换和量化流程的在编码过程中的整体耗时，具有计算复杂度低、编码耗时短的特点。
进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种视频编码的变换量化装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图6所示，本实施例的视频编码的变换量化装置600可以包括：编码模块601、选择模块602和变换量化模块603。其中，编码模块601，被配置成对视频进行编码，得到残差像素块；选择模块602，被配置成从残差像素块中选择部分残差像素块；变换量化模块603，被配置成使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，以及使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，得到量化信号，其中，第一变换量化算法对部分系数进行变换和量化，第二变换量化算法对全部系数进行变换和量化。
在本实施例中，视频编码的变换量化装置600中：编码模块601、选择模块602和变换量化模块603的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-203的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中，选择模块602进一步被配置成：根据量化系数计算阈值；根据残差像素块的像素计算边缘系数绝对值；从残差像素块中选择边缘系数绝对值不大于阈值的残差像素块。
在本实施例的一些可选的实现方式中，边缘系数是残差像素块中除左上角像素块之外的边缘位置变换后的系数，通过计算左上角像素块之外的每一行像素和与每一列像素和，并与和矩阵系数相乘得到。
在本实施例的一些可选的实现方式中，变换量化模块603包括：第一变换量化子模块，被配置成利用残差块系数对所选择的残差像素块的左上角像素块进行矩阵乘法变换和量化，以及将所选择的残差像素块中除左上角像素块之外的像素置零。
在本实施例的一些可选的实现方式中，变换量化模块603还包括：优化子模块，被配置成对第一变换量化算法进行单指令多数据流优化。
在本实施例的一些可选的实现方式中，变换量化模块603包括：第二变换量化子模块，被配置成利用残差块系数对所剩余的残差像素块进行矩阵乘法变换和量化。
在本实施例的一些可选的实现方式中，编码模块601进一步被配置成：对视频进行预测编码，得到原始像素块和预测像素块；将原始像素块与预测像素块相减，得到残差像素块。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图7所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如视频编码的变换量化方法。例如，在一些实施例中，视频编码的变换量化方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的视频编码的变换量化方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行视频编码的变换量化方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开提供的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (17)
1.一种视频编码的变换量化方法，包括：
对视频进行编码，得到残差像素块；
从所述残差像素块中选择部分残差像素块；
使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，以及使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，得到量化信号，其中，所述第一变换量化算法对部分系数进行变换和量化，所述第二变换量化算法对全部系数进行变换和量化。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述残差像素块中选择部分残差像素块，包括：
根据量化系数计算阈值；
根据所述残差像素块的像素计算边缘系数绝对值；
从所述残差像素块中选择边缘系数绝对值不大于所述阈值的残差像素块。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述边缘系数是所述残差像素块中除左上角像素块之外的边缘位置变换后的系数，通过计算所述左上角像素块之外的每一行像素和与每一列像素和，并与和矩阵系数相乘得到。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，包括：
利用残差块系数对所选择的残差像素块的左上角像素块进行矩阵乘法变换和量化，以及将所选择的残差像素块中除所述左上角像素块之外的像素置零。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化之后，还包括：
对所述第一变换量化算法进行单指令多数据流优化。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，包括：
利用残差块系数对所剩余的残差像素块进行矩阵乘法变换和量化。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述对视频进行编码，得到残差像素块，包括：
对视频进行预测编码，得到原始像素块和预测像素块；
将所述原始像素块与所述预测像素块相减，得到所述残差像素块。
8.一种视频编码的变换量化装置，包括：
编码模块，被配置成对视频进行编码，得到残差像素块；
选择模块，被配置成从所述残差像素块中选择部分残差像素块；
变换量化模块，被配置成使用第一变换量化算法对所选择的残差像素块进行变换量化，以及使用第二变换量化算法对所剩余的残差像素块进行变换量化，得到量化信号，其中，所述第一变换量化算法对部分系数进行变换和量化，所述第二变换量化算法对全部系数进行变换和量化。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述选择模块进一步被配置成：
根据量化系数计算阈值；
根据所述残差像素块的像素计算边缘系数绝对值；
从所述残差像素块中选择边缘系数绝对值不大于所述阈值的残差像素块。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述边缘系数是所述残差像素块中除左上角像素块之外的边缘位置变换后的系数，通过计算所述左上角像素块之外的每一行像素和与每一列像素和，并与和矩阵系数相乘得到。
11.根据权利要求8-10中任一项所述的装置，其中，所述变换量化模块包括：
第一变换量化子模块，被配置成利用残差块系数对所选择的残差像素块的左上角像素块进行矩阵乘法变换和量化，以及将所选择的残差像素块中除所述左上角像素块之外的像素置零。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述变换量化模块还包括：
优化子模块，被配置成对所述第一变换量化算法进行单指令多数据流优化。
13.根据权利要求8-12中任一项所述的装置，其中，所述变换量化模块包括：
第二变换量化子模块，被配置成利用残差块系数对所剩余的残差像素块进行矩阵乘法变换和量化。
14.根据权利要求8-13中任一项所述的装置，其中，所述编码模块进一步被配置成：
对视频进行预测编码，得到原始像素块和预测像素块；
将所述原始像素块与所述预测像素块相减，得到所述残差像素块。
15.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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