CN101252689B - 一种自适应的码率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种低复杂度的自适应码率控制方法，包括可变码率与固定码率两种工作模式；可变码率通常应用于要求恒定图像质量的非实时应用场合，固定码率则通常应用于要求恒定带宽的实时应用场合；本发明可以根据不同的应用场合以及视频源的特征自适应地调整量化步长，达到码率的合理分配；同时加入了量化步长变化幅度限制，有效地防止了连续图像间的质量跳变，实现平滑过渡，便于硬件实现。

Description

一种自适应的码率控制方法

技术领域

本发明涉及一种视频编码的码率控制方法，更准确的说，涉及一种根据应用模式的不同，按照图像复杂度或信道容量来自适应调整编码器量化参数的码率控制方法。

背景技术

对于视频通信而言，由于通信信道带宽有限，需要对视频编码的码率进行控制，来保证编码码流的顺利传输和信道带宽的充分利用。目前H.264码率控制方法的提案主要有2个：JVT-F086中MPEG-2TM5改进版本，和JVT-G012中提出的用流量往返模型来分配每个基本单元目标比特数，并在宏块层编码采用二次率失真函数计算量化参数的算法。但是算法实现起来非常复杂，特别在硬件实现的代价很大。因此，我们需要设计一种适合软硬件设计，并能达到良好主观效果的码率控制方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种自适应的码率控制方法

本发明的目的是通过以下技术方案来是实现的，一种自适应的码率控制方法，适用于固定码率模式和可变码率模式，包含以下步骤：

(1)如果当前的编码帧为I帧并且前面一帧为非I帧，对之前已编码各帧的量化参数QP求加权平均值，并转化为量化缩放因子qscale_i；

(2)如果当前帧为非I帧，或者当前帧为I帧但是前一帧仍为I帧，在固定码率模式下，根据上一帧匹配代价来预测当前帧的复杂度，并用经验公式计算出对应该复杂度的图像理论上应使用的qscale_i，作为当前帧的qscale_i初始值，然后根据实际的已编码比特数与预期的目标比特数间的差值，结合事先设定的可容忍的码率浮动范围，修正qscale_i；在可变码率模式下，直接由量化参数QP得到量化缩放因子qscale_i；

(3)将步骤(2)得到的当前帧的qscale_i限制在前一帧qscale_i-1的[0.83，1.2]范围内，从而避免由于qscale_i和qscale_i-1偏离过大引起的连续图像间的质量跳变；然后由虚拟缓存的满度来修正qscale_i；之后预测当前帧在量化缩放因子取值为qscale_i时将得到的编码比特数，从而推测出当前帧编码结束后的虚拟缓存满度是否会超出预期范围，以此修正qscale_i；

(4)将经过上述步骤(1)转化的量化缩放因子qscale_i或经过步骤(2)和(3)修正的量化缩放因子qscale_i限制在LMIN和LMAX之间，[LMIN，LMAX]是用户设定的量化步长最大变化范围；

(5)将步骤(4)所得的qscale_i利用式qp＝12.0+6.0×log(qscale/0.85)/log(2.0)，转化为当前帧的量化参数QP。

其中，所述步骤(2)中，所述经验公式为：

qscale_i＝blurred_complexity_i/rate_factor_i

blurred_complexity_i＝short_term_cplxsum_i/short_term_cplxcount_i

rate_factor_i＝wanted_bits_win_i/cplxr_sum_i

short_term_cplxsum_i＝short_term_cplxsum_i-1×0.5+satd_i

short_term_cplxcount_i＝short_term_cplxcount_i-1×0.5+1

wanted_bits_win_i＝waned_bits_win_i-1+buf_rate

cplxr_sum_i＝cplxr_sum_i-1+qscale_i-1×bits_i-1/blurred_complexity_i-1

bits_i-1＝min(last_bits_i-1，8000000)

上述各式中，buf_rate表示编码每帧的目标比特数，以bits/frame为单位，last_bits_i-1表示上一帧的实际编码比特数，以bit为单位；short_term_cplxsum_i表示之前已经编码的所有帧satd的加权和，初始值short_term_cplxsum₀等于0；short_term_cplxcount_i表示加权平均因子，初始值short_term_cplxcount₀等于0；wanted_bits_win_i表示预期的累积编码比特数，初始值为0.01。

本发明的有益效果是，

1.无浮点运算，计算相对简单，适合硬件设计；

2.根据不同的应用场合以及视频源的特征自适应地调整量化步长，达到码率的合理分配；

3.在长时间黑屏等特殊视频源持续一段时间后，仍能对正常视频源进行准确的码率控制；

4.加入量化步长变化幅度限制，有效地防止了连续图像间的质量跳变，实现平滑过渡。

附图说明

图1为固定码率控制流程图；

图2为可变码率控制流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明做进一步的描述。

如图1描述的固定码率模式下的码率控制流程图，图2是可变码率控制的流程图，两个流程图有很多类似的计算方法：

1.本发明的一种码率控制方法，设置了两种工作模式，在对码率要求不高的视频压缩存储应用中，选择可变码率，用多的比特数压缩复杂图像，少的比特数压缩简单图像，在保证图像高质量的前提下充分利用存储空间；而在视频监控等实时应用中，则采用固定码率，来降低网络传输带宽的压力.

2.如果当前的编码帧为I帧并且前面一帧为非I帧的情况下，如图1的步骤1和图2的步骤8，将之前所有已经编码帧的量化参数进行加权平均，所得的结果作为当前帧的初步QP，并转化为量化缩放因子qscale，加权平均算法如下式(1)～(5)：

qp_i＝acc_qp_i/acc_norm_i                                  (1)

acc_qp_i＝acc_qp_i-1×0.95+qp_i-1                          (2)

acc_norm_i＝acc_norm_i-1×0.95+1                          (3)

acc_qp₀＝init_qp×0.01                                  (4)

qscale＝0.85×pow(2.0，(qp-12.0)/6.0)                   (5)

上式的qp_i表示当前帧的初步QP，qp_i-1表示当前编码帧前一帧的实际量化参数QP值acc_qp_i表示之前所有帧的量化参数的加权累加和，而acc_norm_i为加权平均因子，初始值acc_norm₀为0.01；加权平均之后的qp_i即为当前帧的初步qp，然后按式(5)转换为量化缩放因子qscale；

3.如果当前帧为非I帧，或者当前帧为I帧但是前一帧仍为I帧，固定码率控制与可变码率控制需要分别计算：

固定码率控制模式下，如图1的步骤2所示，利用上一个已经编码帧的匹配代价cost来代替当前帧的降采样图像的匹配代价，由经验公式计算出当前帧的satd，以及对应的qscale，计算公式如式(6)～(13)所示：

qscale_i＝blurred_complexity_i/rate_factor_i                         (6)

blurred_complexity_i＝short_term_cplxsum_i/short_term_cplxcount_i    (7)

rate_factor_i＝wanted_bits_win_i/cplxr_sum_i                         (8)

short_term_cplxsum_i＝short_term_cplxsum_i-1×0.5+satd_i             (9)

short_term_cplxcount_i＝short_term_cplxcount_i-1×0.5+1             (10)

wanted_bits_win_i＝wanted_bits_win_i-1+buf_rate                     (11)

cplxr_sum_i＝eplxr_sum_i-1+qscale_i-1×bits_i-1/blurred_complexity_i-1 (12)

bits_i-1＝min(last_bits_i-1，8000000)                               (13)

上述各式中的buf_rate表示编码每帧的目标比特数，以bits/frame为单位，last_bits_i-1表示上一帧的实际编码比特数，以bit为单位；short_term_cplxsum_i表示之前已经编码的所有帧satd的加权和，初始值short_term_cplxsum₀等于0；short_term_cplxcount_i表示加权平均因子，初始值short_term_cplxcount₀等于0；wanted_bits_win_i表示预期的累积编码比特数，初始值为0.01；

如果可变码率，如图2的步骤9所示，初步qp直接就等于初始化init_qp，再按式(5)就可以得出初步的qscale；

4.图1的步骤3，只在固定码率控制中执行，根据目标比特数wanted_bits与上3一帧实际编码比特数last_bits的差值来调整图1步骤2所得量化缩放因子qscale，调整过程如经验公式(14)～(16)：

qscale＝qscale×overflow                                        (14)

overflow＝clip3(1+(last_bits-wanted_bits)/abr_buffer，0.5，2)   (15)

abr_buffer＝0.1×bitrate                                        (16)

上述公式中的bitrate表示目标码率，overflow被限制在0.5和2之间，clip3函数的作用在取3个数的中间值；

5.当前帧的量化步长限制在前一帧qscale_i-1的[0.83，1.2]范围内，实现量化程度的平滑变化，如图1的步骤4和图2的步骤10，将初步的量化因子qscale限制在上一帧的qscale_i-1的[0.83，1.2]范围内，请参考式17：

qscale_i＝clip3(qscale_i，lmin_i，lmax_i)                     (17)

对于固定码率和可变码率两种模式对应的lmin_i，lmax_i稍有区别：

对于固定码率控制CBR，如式(18)～(19)：

$l{\min }_i=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{qscale}}_{i-1}/1.26...\mathrm{overflow}>=0.9\\ {\mathrm{qscale}}_{i-1}/{1.26}^2...\mathrm{overflow}<0.9\end{array}\right.---\left(18\right)$

$l{\max }_i=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{qscale}}_{i-1}\&times;1.26...\mathrm{overflow}<=1.1\\ {\mathrm{qscale}}_{i-1}\&times;{1.26}^2...\mathrm{overflow}>1.1\end{array}\right.---\left(19\right)$

对于可变码率控制VBR，如式(20)(21)：

lmin_i＝qscale_i-1/1.2                      (20)

lmax_i＝qscale_i-1×1.2                     (21)

6.每帧编码结束后，都会根据该帧产生的编码比特数来更新虚拟缓存的满度，如图1的步骤5和图2步骤11，由虚拟缓存的满度来对即将编码的一帧的qscale_i做相应的调整，如果虚拟缓存的满度已经达到或超过警戒状态，可以考虑丢帧，将当前帧丢弃，调整的方法请参考式(22)～(24)；

qscale_i＝qscale_i/clip3(2×buf_fill_i/buf_size，x，1)         (22)

buf_fill_i＝buf_rate-min(last_bits，8000000)                 (23)

buf_fill₀＝buf_size×0.5                                    (24)

上式的buf_size是开辟的虚拟缓存的大小，以bit为单位；固定码率与可变码率的区别在于式(22)的x的取值，在固定码率中x等于0.5，而在可变码率模式下x取0.75，因为可变码率更加注重图像的质量；

7.量化参数qp可以在用户设置的最大范围内变化，如图1的步骤6与图2的步骤12实现的功能都是通过预测当前帧的比特数，来修正qscale，并最终限制在[LMIN，LMAX]之间，修正过程如式(25)～(28)：

Q0＝qscale_i

$\mathrm{qf}=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{clip}3(\mathrm{buf}\_{\mathrm{fill}}_i/(\mathrm{pred}\_{\mathrm{bits}}_i\&times;2),x,1)...\mathrm{pred}\_{\mathrm{bits}}_i>\mathrm{buf}\_{\mathrm{fill}}_i/2\\ 1...\mathrm{else}\end{array}\right.---\left(25\right)$

如果pred_bits_i×qf×2＜buf_rate

qscale_i＝qscale_i×pred_bits_i×qf×2/buf_rate               (26)

qscale_i＝max(Q0，qscale_i)                                  (27)

qscale_i＝clip3(qscale_i，LMIN，LMAX)                        (28)

根据式25～27，只对qscale进行放大或者保持的操作，当预测当前帧的比特数大于预期，将qscale放大，但如式28最终将qscale限制在LMIN和LMAX之间，式25中的x在固定码率下取0.2，可变码率下为0.75。

8.如图1步骤7与图2步骤13，将最终确定的量化因子qscale按式29，转化为量化参数qp：

qp＝12.0+6.0×log(qscale/0.85)/log(2.0)                    (29)

到此，当前帧的量化参数qp已经确定，编码器开始编码，直到条件2成立，即当前帧的编码完成，对虚拟缓存进行更新。

以帧为基本计算单位的；每一帧图像开始编码之前先计算当前帧的量化参数，而不需要对每个宏块都计算量化参数，同一帧内各个宏块的量化参数qp是相同的；在每帧图像编码结束后需要保存当前帧的信息；

本发明为保证码率控制参数在某些特殊图像持续一段时间后仍能对随之而来的正常图像做出迅速的调整，如当码率极低的黑屏持续一段时间后如果不采用以上方法，会造成虚拟缓存满度和累计已编码比特数过低从而无法在正常图像到来时给出一个合适的量化参数值从而影响码率控制效果，本发明采用每隔1秒，对虚拟缓存满度和累计已编码比特数进行复位清零。

本发明用移位相减的方法来代替直接的除法操作，设置一个寄存器A，假设被除数N位，除数B为M位，那么A寄存器的初始低N位存放被除数，高M+1位为0。每个周期先将A左移一位，再对A[N+M:N]和B[M-1:0]做差，若差大于0，则商Q左移入一位1，将差值存回到A[N+M-1:N]中；若差小于0，则Q左移入一位0，A[N+M-1:N-1]保持原值，该运算一直进行N次，就能得到A除以B的结果。这样可以有效的避免在硬件实现上由于过多的除法运算而耗费很多资源。

上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种自适应的码率控制方法，适用于固定码率模式和可变码率模式，其特征在于，包含以下步骤：

(1)如果当前的编码帧为I帧并且前面一帧为非I帧，对之前已编码各帧的量化参数QP求加权平均值，并转化为量化缩放因子qscale_i；

(2)如果当前帧为非I帧，或者当前帧为I帧但是前一帧仍为I帧，在固定码率模式下，根据上一帧匹配代价来预测当前帧的复杂度，并用经验公式计算出对应该复杂度的图像理论上应使用的qscale_i，作为当前帧的qscale_i初始值，然后根据实际的已编码比特数与预期的目标比特数间的差值，结合事先设定的可容忍的码率浮动范围，修正qscale_i；在可变码率模式下，直接由量化参数QP得到量化缩放因子qscale_i；

(3)将步骤(2)得到的当前帧的qscale_i限制在前一帧qscale_i-1的[0.83，1.2]范围内，从而避免由于qscale_i和qscale_i-1偏离过大引起的连续图像间的质量跳变；然后由虚拟缓存的满度来修正qscale_i；之后预测当前帧在量化缩放因子取值为qscale_i时将得到的编码比特数，从而推测出当前帧编码结束后的虚拟缓存满度是否会超出预期范围，以此修正qscale_i；

(4)将经过上述步骤(1)转化的量化缩放因子qscale_i或经过步骤(2)和(3)修正的量化缩放因子qscale_i限制在LMIN和LMAX之间，[LMIN，LMAX]是用户设定的量化步长最大变化范围；

(5)将步骤(4)所得的qscale_i利用式qp＝12.0+6.0×log(qscale/0.85)/log(2.0)，转化为当前帧的量化参数QP。

其中，所述步骤(2)中，所述经验公式为：

qscale_i＝blurred_complexity_i/rate_factor_i

blurred_complexity_i＝short_term_cplxsum_i/short_term_cplxcount_i

rate_factor_i＝wanted_bits_win_i/cplxr_sum_i

short_term_cplxsum_i＝short_term_cplxsum_i-1×0.5+satd_i

short_term_cplxcount_i＝short_term_cplxcount_i-1×0.5+1

wanted_bits_win_i＝wanted_bits_win_i-1+buf_rate

cplxr_sum_i＝cplxr_sum_i-1+qscale_i-1×bits_i-1/blurred_complexity_i-1

bits_i-1＝min(last_bits_i-1，8000000)

上述各式中，buf_rate表示编码每帧的目标比特数，以bits/frame为单位，last_bits_i-1表示上一帧的实际编码比特数，以bit为单位；short_term_cplxsum_i表示之前已经编码的所有帧satd的加权和，初始值short_term_cplxsum₀等于0；short_term_cplxcount_i表示加权平均因子，初始值short_term_cplxcount₀等于0；wanted_bits_win_i表示预期的累积编码比特数，初始值为0.01。

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