CN103237210A - 一种视频编码中比特分配的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种视频编码中比特分配的方法及系统，其中，该方法包括：根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数；根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值；根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数

并进行分配。通过采用本发明公开的方法提高了视频质量及视觉体验。

Description

一种视频编码中比特分配的方法及系统

技术领域

本发明涉及视频编码技术领域，尤其涉及一种视频编码中比特分配的方法及系统。

背景技术

近年来，随着因特网（Internet）的迅猛发展，在互联网中针对视频的应用需求越来越多，而视频的数据量非常大，要想视频能在带宽有限的互联网中传输，必须解决的是视频压缩编码问题。目前，国际上有两个国际组织专门进行视频编码标准的制定工作，即ISO/IEC下的MPEG(Motion Picture Experts Group，运动图像专家组)和ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication standardization sector，国际电信联盟电信标准化组)的VCEG(Video Coding Experts Group，视频编码专家组)。成立于1986年的MPEG专门负责制定多媒体领域内的相关标准，主要应用于存储、广播电视、因特网或无线网上的流媒体等。ITU-T则主要制定面向实时视频通信领域的视频编码标准，如视频电话、视频会议等应用。在过去的几十年里，国际上已经成功制定了面向各种应用的视频编码标准，主要包括：用于VCD（Video Compact Disc，影音光碟）的MPEG-1标准；用于DVD（Digital Versatile Disc，数字多功能光盘）和DVB（DigitalVideo Broadcasting，数字广播视频）的MPEG-2标准；用于视频会议的H.261/H.263标准；允许对任意形状的对象编码的MPEG-4标准；相比之前标准性能大幅提升并得到广泛应用的H.264/AVC标准；以及面向高清视频的新一代视频编码标准HEVC（HighEfficiency Video Coding，高性能视频编码）标准。上述已经制定或正在制定的视频编码标准都属于混合视频编解码框架。所谓混合视频编解码，一般由以下几部分组成，预测（Prediction）、变换（Transform）、量化（Quantization）和熵编码（EntropyCoding）。上述几部分是组成视频编解码最基本的部分，在标准中也对预测、变换、量化以及熵编码的各种细节都做了明确的规定，但是对于仅存在于编码端的工具——码率控制（Rate Control）并没有任何限制。

对于性能优越，且期待得到广泛应用的视频编码标准而言，码率控制无疑是不可或缺的一部分。在没有码率控制的情况下，我们只能根据给定的QP（Quantizationparameter，量化参数）来进行编码，这就会使每一单位时间所产生的比特数随着视频内容的变化会有很大的不同，不能够适应通信信道的带宽。码率控制的目的就是根据通信信道的带宽来调节QP，使视频通信系统在一定数据带宽的限制下能有较稳定的传输码率以及较小的视频时延。当通信信道的带宽较大时，可以以一定的准则调小QP使产生的码流比特数尽量多来适应通信信道的带宽，同样，当通信信道的带宽较小时，可以相应适度调大QP。当然码流的比特率不可能和通信信道的带宽完全一样，所以在编码端和解码端都需要使用先入先出（First In First Out）的缓存器来平滑码流。

码率控制一个核心的步骤是比特分配。具体的，包括GOP级比特分配、图片级比特分配与BU级比特分配；其中，每一GOP中包括多个图片，每一图片中又包括多个BU。

现有技术中，HEVC码率控制的图片级比特分配：其主要任务是指把每个GOP的目标比特数分配到GOP内的每个图片中，其使用固定的比率来分配每个图片的目标比特数。即每个图片的目标比特数占GOP剩余目标比特数的比例是给定的，与视频内容无关。

HEVC码率控制的BU级的比特分配：其主要任务是把每个图片的目标比特数分配到每个BU，在现有的HEVC使用的码率控制的比特分配方法中，采用如下方式计算每一个BU的目标比特数：

$T_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{pic}}\×{\mathrm{MAD}}_{{\mathrm{pred}}_i}^2/\underset{j=i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{MAD}}_{{\mathrm{pred}}_j}^2;$

其中，BL_pic是指整个图片剩余的目标比特数，

是指第i个BU的MAD（平均绝对差）的预测值，N是指一个图片中BU的数目。

但是，现有技术中图片级的比特分配方法采用固定的比率来分配每个图片的目标比特数，并没有考虑根据视频的内容来调节比特分配的方式，无法达到最优的视频质量。而BU级的比特分配根据MAD的预测值的平方来进行比特分配，但MAD的预测值只能一定程度上体现BU残差所需要的比特数，无法体现BU的非残差部分消耗的比特数所带来的影响，这会导致BU级的比特分配无法达到最优。

发明内容

本发明的目的是提供一种视频编码中比特分配的方法及系统，提高了视频质量及视觉体验。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种视频编码中比特分配的方法，该方法包括：

根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数；

根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值；

根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数并进行分配。

一种视频编码中比特分配的方法，该方法包括：

获取当前图片的目标比特数；

分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数

并进行分配。

一种视频编码中比特分配的系统，该系统包括：

GOP目标比特数获取单元，用于根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数，获得各个GOP分配到的目标比特数；

原始比特数比值计算单元，用于根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值；

图片目标比特数分配单元，用于根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数

并进行分配。

一种视频编码中比特分配的系统，该系统还包括：

图片目标比特数获取单元，用于获取当前图片的目标比特数；

比例计算单元，用于分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

BU目标比特数分配单元，用于根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数并进行分配。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过对视频中的比特进行有效的分配，不仅保证了实际码率能够适应带宽，还可以根据带宽的波动即时改变码率；并且自适应的分配图片层和BU层的比特数从而提高了视频质量，使得视频观看者在一定带宽的前提下获得更好的视觉体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例一提供的一种视频编码中比特分配的方法的流程图；

图2为本发明实施例一提供的一种低延时的IBBB结构的示意图；

图3为本发明实施例一提供的一种随时接入的编码结构的示意图；

图4为本发明实施例二提供的另一种视频编码中比特分配的方法的流程图；

图5为本发明实施例三提供的又一种视频编码中比特分配的方法的流程图；

图6为本发明实施例四提供的一种视频编码中比特分配的系统的示意图；

图7为本发明实施例五提供的另一种视频编码中比特分配的系统的示意图；

图8为本发明实施例六提供的又一种视频编码中比特分配的系统的示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

在本发明的下述实施例中，仅通过视频编码为HEVC标准进行举例说明。但是，本领域技术人员应当理解的是，下述的码率控制方法同样也适用于其它标准的视频编码方法中。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种视频编码中比特分配的方法的流程图。如图1所示，主要包括如下步骤：

步骤11、根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数，获得各个GOP分配到的目标比特数。

本实施例中的码率控制单元包括：N个GOP，每一GOP下包括M个图片（N、M均为正整数）。

其中，目标码率可以根据用户的带宽进行实时的调节，即可以根据带宽的波动即时改变码率。这样，即使用户的带宽在较小的范围内，也能获得较好的视觉体验。

步骤12、根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值。

由于GOP内的每个图片的重要性并不一样，某些图片在编码结构中被其他图片参考的次数较多，则可认为其重要性较高；某些图片在编码结构中被其他图片参考的次数较少，则可认为其重要性较低。在一个GOP的目标比特数给定的情况下，如果分配给重要性较高的图片更多的比特数，使重要性更高的图片有更好的质量对整个GOP的视频质量是非常有益的。而拉格朗日常数λ是确定某个图片比特数的最重要因素，如果某图片的拉格朗日常数λ较小，则该图片分配到的比特数会相应增多，图片的质量也会相应较高，反之图片的质量则相应较低。

本发明实施例的比特分配期望GOP内不同图片使用的拉格朗日常数成一定的比例，使得被参考次数较多的图片分配到更多的比特数，以使得整个GOP达到较好的视频质量。不同图片的拉格朗日常数的关系可以用下式表示：

${\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_1}:{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_2}:\·\·\·:{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_N}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_1}:{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}:\·\·\·:{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_N}---\left(1\right);$

其中，

为当前GOP中的第1张至第N张图片对应的朗格朗日常数；

为第1张至第N张图片对应的朗格朗日常数间的比值。

作为举例而非限定，本发明实施例可以通过设定对应的阈值来表示当前GOP内图片拉格朗日常数

间的比值。

如图2所示，对于低延时的IBBB结构，一个GOP包含4个图片。图中每个矩形表示一个图片，矩形下方的编号表示该图片对应的编号。矩形的高度表示相应图片的重要性，矩形越高，则相应图片的重要性越高，相应使用的

应该越小。因此，图片4对应的

相对于其他图片最小，图片2对应的

次之，图片1和图片3对应的

和

最大。其设置方式可按照HEVC的基本测试条件来设置，为了加快计算的效率，本发明实施例预先设置多个阈值，再根据各个图片的重要性赋予相应的阈值。

由于码率控制单元中包括若干个GOP，所以为当前GOP中的图片分配

时，需要参考上一个GOP的第一个图片的值。

可以分为下面两种情况：若上一GOP的第一个图片的

小于预定值（例如，120），则根据前述的各个图片的重要性赋予相应的阈值，其中，图片4重要性最高，因此

最小；图片1与图片3重要度最低，因此和

最大，可以赋予相应的阈值进行图片重要性的区分：

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}=0.725\×\ln \left({\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_{\mathrm{last}}}\right)+0.5793$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_1}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_3}=1.3\×{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_4}=1.0;$

若上一GOP的第一个图片的大于等于预定值，则其大小顺序与上一种情况类似：

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_1}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_3}=5.0$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}=4.0$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_4}=1.0.$

另外，对于随时接入的编码结构，一个GOP包含8个图片，编码结构如图3所示。图中每个矩形表示一个图片，所以图片1对应的

相对于其他图片最小，图片2对应的稍大，而图片3和图片6对应的和更大，图片4、5、7和8对应的

、

、

和最大；其设置方式可按照HEVC的基本测试条件来设置。

也可分为两种情况：若上一个GOP的第一个图片的

小于预定值（例如，90），则根据前述的各个图片的重要性赋予相应的阈值，可表示为：

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_1}=1.0$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}=0.725\×\ln \left({\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_{\mathrm{last}}}\right)+0.7963$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_3}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_6}=1.3\×{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_4}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_5}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_7}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_8}=3.25\×{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2};$

若上一个GOP的第一个图片的

大于等于预定值（例如，90），则根据前述的各个图片的重要性赋予相应的阈值，可表示为：

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_1}=1.0$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}=4.0$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_3}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_6}=5.0$

${\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_4}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_5}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_7}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_8}=12.3;$

需要说明的是，本实施例中的所涉及的阈值仅为方便描述图片之间的重要性，其大小可以根据实际情况进行设定。

通过上述说明，则可确定（1）式中各个图片的拉格朗日常数的比值。

而当前GOP的原始比特数R_GOP（在进行比特分配之前的比特数），满足以下条件：

$R_{{\mathrm{Pic}}_1}+R_{{\mathrm{Pic}}_2}+\·\·\·+R_{{\mathrm{Pic}}_N}=R_{\mathrm{GOP}}---\left(2\right);$

其中，

为第1张图片至第N张图片对应的原始比特数。

每一图片的原始比特数R_Pici和对应的拉格朗日常数

存在以下关系：

$R_{{\mathrm{Pic}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{Pic}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_i}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{Pic}}_i}}---\left(3\right);$

其中，

和是模型参数，GOP中的每一个图片和

的值都不一样。

和

的确定方式可根据HEVC中的码率控制技术来确定。结合（1）-（3）式则可求解出每一图片的

及原始R_Pici，进而计算出每一图片的原始比特数间的比值：

步骤13、根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数并进行分配。其计算公式为：

$T_{{\mathrm{Pic}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{GOP}}\×R_{{\mathrm{Pic}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{Pic}}}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{{\mathrm{Pic}}_j};$

其中，BL_GOP为当前GOP剩余的目标比特数，N_Pic为当前GOP中图片的数目。

本发明实施例编码给定码率的HEVC码流，编码结构采用低延时的IBBB结构，测试平台为HM10.0，测试序列为HEVC标准测试序列中的BQSquare，给定码率为149kbps。与现有技术一相比，本实施例能提高峰值信噪比（PSNR）0.22dB。

实施例二

图4为本发明实施例二提供的另一种视频编码中比特分配的方法的流程图。如图4所示，主要包括如下步骤：

步骤41、获取当前图片的目标比特数。

当前图片的比特分配可以通过常规方法进行也可以通过实施例一的比特分配方法进行。

本步骤仅获取当前图片的目标比特数用于计算当前图片中每一BU的目标比特数。

步骤42、分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

。

本实施例中每一BU的原始比特数

和拉格朗日常数

的关系如下：

$R_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{BU}}_i}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}};$

其中，

为当前BU的拉格朗日常数，

和

是模型参数，图片中的每一个BU中的

与

的值是不一样的。

与

的确定方式可根据HEVC中现有的码率控制技术来确定。

与实施例一中计算图片间原始比特数的比值不同，本实施例可直接计算每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

步骤43、根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数

并进行分配。其公式为：

$T_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{Pic}}\×{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{BU}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_j};$

其中，BL_Pic为当前图片中剩余的目标比特数，N_BU为当前图片中BU的数目。

本发明实施例编码给定码率的HEVC码流，编码结构采用低延时的IBBB结构，测试平台为HM10.0，测试序列为HEVC标准测试序列中的BQSquare，给定码率为149kbps。与现有技术一相比，本发明实施例能提高峰值信噪比0.02dB。

实施例三

本实施例将实施例一与实施例二提供的方法相结合进行视频编码的比特分配。如图5所示，主要包括如下步骤：

步骤51、根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数，获得各个GOP分配到的目标比特数。

步骤52、根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值。

步骤53、根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数

并进行分配。

步骤54、获取当前图片的目标比特数。

步骤55、分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例。

步骤56、根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数

并进行分配。

本实施例中各个步骤的详细过程已在实施例一与实施例二进行了详细的描述与说明，不再赘述。

本发明实施例编码给定码率的HEVC码流，编码结构采用低延时的IBBB结构，测试平台为HM10.0，测试序列为HEVC标准测试序列中的BQSquare，给定码率为149kbps。与现有技术一相比，本发明实施例能提高峰值信噪比0.25dB。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例四

图6为本发明实施例四提供的一种视频编码中比特分配的系统的示意图。如图6所示，该系统主要包括：

GOP目标比特数获取单元61，用于根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数，获得各个GOP分配到的目标比特数；

原始比特数比值计算单元62，用于根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值；

图片目标比特数分配单元63，用于根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数

并进行分配。

实施例五

图7为本发明实施例五提供的另一种视频编码中比特分配的系统的示意图。如图7所示，该系统主要包括：

GOP目标比特数获取单元71，用于根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数，获得各个GOP分配到的目标比特数；

原始比特数比值计算单元72，用于根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值；

图片目标比特数分配单元73，用于根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数

并进行分配。

所述原始比特数比值计算单元72包括：

拉格朗日常数比值获取单元721，用于获取当前GOP中所有图片拉格朗日常数

之间的比值

${\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_1}:{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_2}:\·\·\·:{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_N}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_1}:{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}:\·\·\·:{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_N};$

其中，

表示当前GOP中的第1张至第N张图片对应的朗格朗日常数；

为第1张至第N张图片对应的朗格朗日常数间的比值；

GOP原始比特数获取单元722，用于获取当前GOP的原始比特数R_GOP，且

其中，

为第1张图片至第N张图片对应的原始比特数；，

和

为模型参数；

和

的确定方式可根据HEVC中的码率控制技术来确定。

拉格朗日常数计算单元723，用于根据所有图片拉格朗日常数之间的比值

与R_GOP计算每一图片的

。

所述图片目标比特数分配单元73包括：

图片目标比特数计算单元731，用于计算所述当前GOP中每一图片的目标比特数

，且其计算公式包括：

$T_{{\mathrm{Pic}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{GOP}}\×R_{{\mathrm{Pic}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{Pic}}}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{{\mathrm{Pic}}_j};$

其中，BL_GOP为当前GOP剩余的目标比特数，N_Pic为当前GOP中图片的数目。

该系统还包括：

图片目标比特数获取单元74，用于获取当前图片的目标比特数；

比例计算单元75，用于分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

；

BU目标比特数分配单元76，用于根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数并进行分配。

所述比例计算单元75中用于计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

的公式包括：

${\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Pic}}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}}.$

其中，

与为当前BU的模型参数，λ_Pic为当前BU所在图片的拉格朗日常数。

与

的确定方式可根据HEVC中的码率控制技术来确定。

所述BU目标比特数分配单元76包括：

BU目标比特数计算单元761，用于计算当前BU的目标比特数

，且其计算公式包括：

$T_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{Pic}}\×{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{BU}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_j};$

其中，BL_Pic为当前图片中剩余的目标比特数，N_BU为当前图片中BU的数目。

实施例六

图8为本发明实施例六提供的又一种视频编码中比特分配的系统的示意图。如图8所示，该系统主要包括：

图片目标比特数获取单元81，用于获取当前图片的目标比特数；

比例计算单元82，用于分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

；

BU目标比特数分配单元83，用于根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数

并进行分配。

所述比例计算单元82包括

BU原始比特数计算单元821，用于计算所述基本单元BU原始比特数，且其计算公式包括：

$R_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{BU}}_i}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}};$

其中，

与

为当前BU的模型参数，

为当前BU的拉格朗日常数。

所述比例计算单元82中用于计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

的公式包括：

${\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Pic}}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}}.$

其中，与

为当前BU的模型参数，λ_Pic为当前BU所在图片的拉格朗日常数。

所述BU目标比特数分配单元83包括：

BU目标比特数计算单元831，用于计算当前BU的目标比特数

，且其计算公式包括：

$T_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{Pic}}\×{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{BU}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_j};$

其中，BL_Pic为当前图片中剩余的目标比特数，N_BU为当前图片中BU的数目。

需要说明的是，实施例四至实施例六所介绍的系统中包含的各个处理单元所实现的功能的具体实现方式在前面的实施例中已经有详细描述，故在这里不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。

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

Claims (20)

1.一种视频编码中比特分配的方法，其特征在于，该方法包括：

根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数，获得各个GOP分配到的目标比特数；

根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值；

根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数

并进行分配。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

的步骤包括：

获取当前GOP中所有图片拉格朗日常数

之间的比值

：

${\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_1}:{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_2}:\·\·\·:{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_N}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_1}:{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}:\·\·\·:{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_N};$

其中，

表示当前GOP中的第1张至第N张图片对应的朗格朗日常数；

为第1张至第N张图片对应的朗格朗日常数间的比值；

获取当前GOP的原始比特数R_GOP，且

；其中，

为第1张图片至第N张图片对应的原始比特数；

与

为模型参数；

根据所有图片拉格朗日常数之间的比值

与R_GOP计算每一图片的

。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，计算所述当前GOP中每一图片的目标比特数

的公式包括：

$T_{{\mathrm{Pic}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{GOP}}\×R_{{\mathrm{Pic}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{Pic}}}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{{\mathrm{Pic}}_j};$

其中，BL_GOP为当前GOP剩余的目标比特数，N_Pic为当前GOP中图片的数目。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

获取当前图片的目标比特数；

分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

；

根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数并进行分配。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例的公式包括：

${\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Pic}}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}}.$

其中，

与

为当前BU的模型参数，λ_Pic为当前BU所在图片的拉格朗日常数。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述计算当前BU的目标比特数的公式包括：

$T_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{Pic}}\×{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{BU}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_j};$

其中，BL_Pic为当前图片中剩余的目标比特数，N_BU为当前图片中BU的数目。

7.一种视频编码中比特分配的方法，其特征在于，该方法包括：

获取当前图片的目标比特数；

分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

；

根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数

并进行分配。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，计算所述基本单元BU原始比特数的公式包括：

$R_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{BU}}_i}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}};$

其中，

与

为当前BU的模型参数，

为当前BU的拉格朗日常数。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

的公式包括：

${\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Pic}}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}}.$

其中，λ_Pic为当前BU所在图片的拉格朗日常数。

10.根据权利要求7-9任一项所述的方法，其特征在于，所述计算当前BU的目标比特数

的公式包括：

$T_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{Pic}}\×{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{BU}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_j};$

其中，BL_Pic为当前图片中剩余的目标比特数，N_BU为当前图片中BU的数目。

11.一种视频编码中比特分配的系统，其特征在于，该系统包括：

GOP目标比特数获取单元，用于根据码率控制单元的目标码率计算对应的码流目标比特数，并按照该码率控制单元中图片组GOP的个数平均分配码流目标比特数，获得各个GOP分配到的目标比特数；

原始比特数比值计算单元，用于根据当前GOP中每一图片的对应的拉格朗日常数

计算每一图片的原始比特数间的比值；

图片目标比特数分配单元，用于根据计算得到的原始比特数间的比值及当前GOP分配到的目标比特数，计算当前GOP中每一图片的目标比特数并进行分配。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述原始比特数比值计算单元包括：

拉格朗日常数比值获取单元，用于获取当前GOP中所有图片拉格朗日常数

之间的比值

：

${\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_1}:{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_2}:\·\·\·:{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{Pic}}_N}={\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_1}:{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_2}:\·\·\·:{\mathrm{\ω}}_{{\mathrm{Pic}}_N};$

其中，

表示当前GOP中的第1张至第N张图片对应的朗格朗日常数；

为第1张至第N张图片对应的朗格朗日常数间的比值；

GOP原始比特数获取单元，用于获取当前GOP的原始比特数R_GOP，且

；其中，

为第1张图片至第N张图片对应的原始比特数；

与为模型参数；

拉格朗日常数计算单元，用于根据所有图片拉格朗日常数之间的比值

与R_GOP计算每一图片的

13.根据权利要求11或12所述的系统，其特征在于，所述图片目标比特数分配单元包括：

图片目标比特数计算单元，用于计算所述当前GOP中每一图片的目标比特数

，且其计算公式包括：

$T_{{\mathrm{Pic}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{GOP}}\×R_{{\mathrm{Pic}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{Pic}}}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{{\mathrm{Pic}}_j};$

其中，BL_GOP为当前GOP剩余的目标比特数，N_Pic为当前GOP中图片的数目。

14.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，该系统还包括：

图片目标比特数获取单元，用于获取当前图片的目标比特数；

比例计算单元，用于分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

BU目标比特数分配单元，用于根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数

并进行分配。

15.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，所述比例计算单元中用于计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

的公式包括：

${\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Pic}}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}}.$

其中，

与为当前BU的模型参数，λ_Pic为当前BU所在图片的拉格朗日常数。

16.根据权利要求14或15所述的系统，其特征在于，所述BU目标比特数分配单元包括：

BU目标比特数计算单元，用于计算当前BU的目标比特数，且其计算公式包括：

$T_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{Pic}}\×{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{BU}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_j};$

其中，BL_Pic为当前图片中剩余的目标比特数，N_BU为当前图片中BU的数目。

17.一种视频编码中比特分配的系统，其特征在于，该系统还包括：

图片目标比特数获取单元，用于获取当前图片的目标比特数；

比例计算单元，用于分别计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

BU目标比特数分配单元，用于根据该比例及当前图片目标比特数计算当前BU的目标比特数

并进行分配。

18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述比例计算单元包括

BU原始比特数计算单元，用于计算所述基本单元BU原始比特数，且其计算公式包括：

$R_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{BU}}_i}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}};$

其中，

与

为当前BU的模型参数，

为当前BU的拉格朗日常数。

19.根据权利要求18所述的系统，其特征在于，所述比例计算单元中用于计算当前图片中每一基本单元BU原始比特数占当前图片原始比特数的比例

的公式包括：

${\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{\α}}_{{\mathrm{BU}}_i}\×{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Pic}}}^{{\mathrm{\β}}_{{\mathrm{BU}}_i}}.$

其中，

与

为当前BU的模型参数，λ_Pic为当前BU所在图片的拉格朗日常数。

20.根据权利要求17-19任一项所述的系统，其特征在于，所述BU目标比特数分配单元包括：

BU目标比特数计算单元，用于计算当前BU的目标比特数

，且其计算公式包括：

$T_{{\mathrm{BU}}_i}={\mathrm{BL}}_{\mathrm{Pic}}\×{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_i}/\underset{j=i}{\overset{N_{\mathrm{BU}}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ratio}}_{{\mathrm{BU}}_j};$

其中，BL_Pic为当前图片中剩余的目标比特数，N_BU为当前图片中BU的数目。

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