CN103475880B - 一种基于统计分析的由h.264到hevc低复杂度视频转码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，包括以下步骤：(1)对原始H.264视频流进行解码，在解码过程中，提取出当前解码帧的宏块编码比特数、宏块编码模式以及运动矢量场；(2)将HEVC编码树单元覆盖的区域对应至当前解码帧的各个宏块，计算每个区域的编码复杂度，并依据编码复杂度确定每个HEVC编码树单元的搜索深度范围；(3)针对每个编码树单元，按照对应的搜索深度范围逐级进行运动估计，而后进行相应的HEVC重编码。本发明能够显著提升H.264到HEVC低复杂度视频转码的速度，并确保得到较低的率失真，具有很强的实用性。

Description

一种基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法

技术领域

本发明涉及视频转码领域，具体来说是一种基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法。

背景技术

视频编码技术发展的趋势之一是追求更高的编码效率，H.264视频编码标准在提高编码效率以及编码灵活性方面取得了巨大成功，它使数字视频有效地应用在各种各样的网络类型和工程领域，然而，多样化的服务、高清视频的普及、以及超高清格式(4K×2K或8K×4K分辨率)的出现对比H.264编码效率更高的下一代视频编码标准提出了强烈的需求。

在这样的背景下，MPEG和VCEG组织于2010年成立了视频编码联合协作小组(JCT-VC)，经过多年的努力研发出了H.264标准的继承者，新一代视频编码标准HEVC。

与H.264相比，HEVC虽然可以在相似的视频感知质量下节省高达约50％的比特率，但由于H.264广泛而深入的应用，在相当长一段时间内，这两个技术需要共存，因此H.264到HEVC的转码在网络传输和存储方面具有重要的现实意义。

HEVC为了提高编码效率，引入了一系列相当耗时的编码算法，给实时视频转码应用带来了新的挑战，针对HEVC编码算法特性，在转码过程中充分利用H.264码流信息来加速转码中HEVC重编码过程是提高转码器性能的关键之一。

H.264与HEVC最大的不同在于HEVC采用基于自适应四叉树结构的编码树单元(CTU)，替代了H.264基于宏块的编码单元；此外，H.264的帧间预测编码只支持7种宏块分割模式：16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8和4×4，而HEVC不仅支持这些对称的分割模式，称为2N×2N、2N×N和 N×2N，而且还支持非对称的分割模式，称为：2N×nU、2N×nD、nL×2N和nR×2N(其中nU、nD、nL和nR分别对应上下1:3，上下3:1，左右1:3和左右3:1的矩形分割方式)。

相比H.264固定宏块大小的编码单元，HEVC对编码图像的划分更为灵活，从而提供了更好的视频图像质量，这种差异性也直接导致了H.264到HEVC转码的高复杂度。

视频转码器目前主要包括异构转码器、空间分辨率转码器、帧率转码器和码率转码器4种，其中异构转码器是不同类别压缩视频流之间的转换，如MPEG-2到H.264、MPEG-4到H.264等，这类转码相比同类视频流间的转换，需要考虑更多的问题。

从实现角度考虑，转码器基本可以分为频域转码器和时域转码器两类，前者先将压缩视频流部分解码至压缩系数域，然后再使用目标格式的编码器直接对系数进行重新编码，这种结构的优点是计算量小，转码速度快，缺点是引入了错误漂移，转码视频质量损失较大；后者将压缩视频流充分解码至像素域，然后根据不同的要求，再使用目标格式的编码器重新编码，这种结构的优点是转码视频质量高，处理灵活，不会引入错误漂移，缺点是计算量大，复杂度高。

HEVC作为当前最新的编码标准，与以往的编码标准相比，有着更高的压缩效率，转码到HEVC编码标准的主要目的正是为了在保证视频质量的同时降低码率，因此，时域转码器是重点研究的对象，如何在重新编码阶段尽可能重用解码阶段已有的信息以优化编码环节，在保证视频质量的同时，提高转码速度是研究热点之一。

然而目前关于H.264到HEVC的快速转码算法还处于起步阶段，大部分已有工作还仅是针对H.264的转码算法，其中主要集中在利用输入视频的纹理和运动信息来进行快速模式选择和运动估计。

其中，Fernández-Escribano等人创造性地提出了使用机器学习和数据挖掘工具来降低MPEG-2到H.264转码复杂度的新方法，但是这些算法并不能直接有效的适用于HEVC的转码，最近已有学者对HEVC编码快速算法展开研究，比如Lee等人通过使用参考帧或前一帧中的相同位置编码树结 构来预测当前编码树单元的分割结构，有效地加速了编码过程。

此外，还有针对HEVC残差四叉树编码的快速算法，和HEVC运动估计快速算法.这些算法都有效地降低了HEVC编码的计算复杂度，同时保持了良好的率失真性能，然而这些算法没有利用码流信息，还不能很好的降低H.264到HEVC的转码器的计算复杂度。

因此，若能结合H.264和HEVC算法的相似性，找出H.264码流信息与HEVC重编码结果之间的关系，并利用其来指导和优化HEVC重编码过程，将会大幅降低整个转码流程的计算复杂度。

发明内容

本发明提供了一种基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，能够显著提升H.264到HEVC低复杂度视频转码的速度，并确保得到较低的率失真，具有很强的实用性。

一种基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，包括以下步骤：

(1)输入原始H.264视频流，并对该视频流进行解码，在解码过程中，提取出当前解码帧的宏块编码比特数、宏块编码模式以及运动矢量场；

(2)利用步骤(1)中提取的宏块编码比特数将HEVC编码树单元覆盖的区域对应至当前解码帧的各个宏块，计算每个区域的编码复杂度，并依据编码复杂度确定每个HEVC编码树单元的搜索深度范围；

(3)针对每个编码树单元，按照对应的搜索深度范围逐级进行运动估计，而后进行相应的HEVC重编码；

在每一级的运动估计过程中，执行如下步骤：

3-1、利用步骤(1)中提取的宏块编码模式，对预测单元进行Skip模式的提前判决(仅针对64×64和32×32大小的预测单元进行Skip模式的提前判决)，若预测单元的模式分值小于设定的阈值，则该预测单元被提前判定为Skip模式，即按照Skip模式HEVC重编码；

若预测单元的模式分值大于设定的阈值，则进行其他模式的判定，若被判定为Intra模式，即按照Intra模式HEVC重编码；若被判定为Inter模式， 则进行步骤3-2；

3-2、利用宏块编码比特数选择预测单元的分割模式，

其中，PU(n)为预测单元的第n种分割模式；

β为常数，用来权衡编码视频质量和编码时间节省，对称分割时，β取5；非对称分割时，β取20；

PU_diff(n)为第n种分割模式下，两个部分的宏块编码比特数的平均值之差；

PU_var(l)为第l个预测单元对应的编码区域中宏块编码比特数的方差；

去除PU(n)＝false所对应的分割模式，仅对PU(n)＝true所对应的分割模式进行步骤3-3；

3-3、将每个预测单元按照保留的各种分割模式进行运动搜索，选择失真率最小的分割模式，以及该分割模式相应的运动矢量进行HEVC重编码。

作为优选，所述步骤(2)中计算每个区域的编码复杂度，计算规则如下：

其中，R(k)为编码复杂度；

k为区域的编号；

CTUB_avg(k)为每个编码树单元的平均宏块编码比特数；

FB_avg为当前解码帧的平均宏块编码比特数；

(1-α)*FB_avg和(1+α)*FB_avg为分割阈值；α为常数，用于权衡编码视频质量和编码时间，α取值0.7；

H、M、L分别代表编码复杂度高、中、低三个类型。

编码树单元是指HEVC编码的基本结构，编码树单元上的每个节点按 照区域位置可以对应至当前解码帧中的若干宏块，实际进行转码操作时，每个编码树单元的节点对应一个预测单元，编码树单元和预测单元都可以对应至当前解码帧中的编码区域，编码树单元的编码复杂度计算方法，同样适用于预测单元的编码复杂度。

作为优选，所述步骤(2)中依据编码复杂度确定每个HEVC编码树单元的搜索深度范围，确定规则如下：

其中，DR(k)代表第k个编码树单元的搜索深度范围，DR(k)可取值为0、1、2和3，0对应的预测单元的大小为64×64；1对应的预测单元的大小为32×32；2对应的预测单元的大小为16×16；3对应的预测单元的大小为8×8。

例如，[0,2]意味着进行运动搜索时，依次搜索64×64、32×32和16×16。

作为优选，所述步骤3-1中预测单元的模式分值的计算公式如下：

其中，MS为模式分值；

N_SKIP为预测单元对应的编码区域中模式为Skip的宏块个数；

N_INTRA为预测单元对应的编码区域中模式为Intra的宏块个数；

S_SKIP、S_INTER和S_INTRA是不同模式相应的模式分值；

W_R是不同编码区域的权重系数，确定公式如下：

其中，R_PU(k)为预测单元对应的编码复杂度。

作为优选，所述步骤3-2中，利用宏块编码比特数选择预测单元的分割模式时，具体计算公式如下：

PU_diff(n)＝|ParBits_avg(0)-ParBits_avg(1)|

其中，R_Pi为预测单元的每种分割模式中，第i部分所对应的编码区域，i取0或1；

N_Pi为预测单元的每种分割模式中，第i部分所对应的编码区域R_Pi中的宏块个数；

为预测单元的每种分割模式中，第i部分中所有宏块的宏块编码比特数之和；

R_PU为预测单元所对应的编码区域；

ParBits_avg(m)是预测单元的每种分割模式中，各部分对应的编码区域的平均宏块编码比特数；

PU_diff(n)是预测单元的第n种分割模式中，两个部分的平均宏块编码比特数之差；

PU_var(l)为第l个预测单元对应的编码区域中宏块编码比特数的方差；

PUBits_avg(l)是第l个预测单元对应编码区域中宏块编码比特数的平均值。

作为优选，所述步骤3-3中将每个预测单元按照保留的各种分割模式进行运动搜索时，利用步骤(1)中获得的H.264码流中的运动矢量确定HEVC的搜索起点和搜索范围，其中搜索起点由下式决定：

式中，R_Pi是每种预测单元的分割模式中第i部分对应的编码区域；

为分割模式中，第i部分中所有宏块的运动矢量中值；

搜索范围由下式决定：

SR_PU(n)＝max{SR_O/4,MV_max(n)}

其中，R_PU(n)为第n个预测单元所对应的编码区域；

SR_O是预先设定的原始搜索范围；

为分割模式中，第i部分中所有宏块的运动矢量x方向上的最大值；

为分割模式中，第i部分中所有宏块的运动矢量y方向上的最大值。

步骤3-1仅针对大小为64×64以及大小为32×32的预测单元进行操作；步骤3-2只针对大小为64×64以及大小为32×32的预测单元进行；步骤3-2并非步骤3-3的必经步骤。

针对大小为64×64和32×32的预测单元，依次进行步骤3-1、3-2和3-3，针对大小为16×16和8×8的预测单元，直接进行步骤3-3，本发明方法中没有优化的转码过程都采用现有技术进行操作。

本发明基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，能够显著提升H.264到HEVC低复杂度视频转码的速度，并确保得到较低的率失真，具有很强的实用性。

附图说明

图1为本发明基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法的流程图；

图2为本发明基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法的BQTerrace序列在不同QP(量化系数)配置下的编码复杂度区域分割结果；其中(a)为原始帧，(b)量化系数为22，(c)量化系数为27，(d)量化系数为32；

图3为本发明在RA编码环境配置下的率失真表现对比；(e)为 ParkScene序列，(f)为Cactus序列(g)为BQTerrace序列(h)为BasketballDrive序列；Proposed为本发明方法的率失真；HM8.0为现有标准技术。

图4为本发明在LDP编码环境配置下的率失真表现对比：(i)为ParkScene序列，(j)为Cactus序列(k)为BQTerrace序列(l)为BasketballDrive序列。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法做详细描述。

如图1所示，一种基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，包括以下步骤：

(1)输入原始H.264视频流，并对该视频流进行解码，在解码过程中，提取出当前解码帧的宏块编码比特数、宏块编码模式以及运动矢量场；

就解码过程本身而言，可以采用现有技术，本发明由于在后续过程中的计算需要，在此强调了宏块编码比特数、宏块编码模式以及运动矢量场这三类信息的获取。

(2)进行编码时，结合HEVC的特点，利用步骤(1)中提取的宏块编码比特数将HEVC编码树单元覆盖的区域对应至当前解码帧的各个宏块，即将当前解码帧的各个宏块划分为若干区域，每个区域对应一个HEVC编码树单元，再计算每个区域的编码复杂度，并依据编码复杂度确定每个HEVC编码树单元的搜索深度范围；

其中，计算每个HEVC编码树单元覆盖的区域的编码复杂度时，计算规则如下：

其中，R(k)为编码复杂度；

k为区域的编号；

CTUB_avg(k)为每个编码树单元的平均宏块编码比特数；

FB_avg为当前解码帧的平均宏块编码比特数；

(1-α)*FB_avg和(1+α)*FB_avg为分割阈值；α取值0.7；

H代表编码复杂度高；

M代表编码复杂度中；

L代表编码复杂度低；

依据不同HEVC编码树单元覆盖的区域的编码复杂度，确定每个HEVC编码树单元的搜索深度范围，确定规则如下：

其中，DR(k)代表第k个编码树单元的搜索深度范围，DR(k)可取值为0、1、2和3。

0对应的预测单元的大小为64×64(像素)；

1对应的预测单元的大小为32×32；

2对应的预测单元的大小为16×16；

3对应的预测单元的大小为8×8。

例如，[1,3]意味着在后续进行运动搜索时，依次搜索32×32、16×16和8×8这三种大小的编码树单元。

(3)针对每个编码树单元，按照对应的搜索深度范围逐级进行运动估计，而后进行相应的HEVC重编码；

在每一级的运动估计过程中，执行如下步骤：

3-1、利用步骤(1)中提取的宏块编码模式，对每个64×64和32×32大小的预测单元进行Skip模式的提前判决(对于16×16和8×8大小的预测单元不执行提前判决，还是按照现有技术进行各个模式的遍历以及后续的编码步骤)，若预测单元的模式分值小于设定的阈值，则该预测单元被提前判定为Skip模式，即按照Skip模式HEVC重编码；

预测单元的模式分值的计算公式如下：

其中，MS为模式分值；

N_SKIP为预测单元对应的编码区域中模式为Skip的宏块个数；

N_INTRA为预测单元对应的编码区域中模式为Intra的宏块个数；

S_SKIP为模式为Skip的模式分值，取0；

S_INTRA为模式为Intra的模式分值，取值为4；

S_INTER为模式为Skip的模式分值，计算公式如下：

其中，N_INTER(i)为预测单元对应的编码区域中模式为Inter(i)的宏块个数；

S_INTER(i)为模式为Inter的模式分值，具体地，S_INTER(0)＝1，S_INTER(1)＝2，S_INTER(2)＝3。

各模式对应的模式分值，如表1所示。

表1

W_R是不同编码区域的权重系数，确定公式如下：

其中，R_PU(k)为预测单元对应的编码复杂度。

对于大小为64×64的预测单元，计算出的模式分值小于16，则判定为Skip模式，对于大小为32×32的预测单元，计算出的模式分值小于4，则判定为Skip模式；

对于大小为64×64，且模式分值大于16的预测单元以及大小为32×32， 且模式分值大于4的预测单元，依据现有技术进行其他模式的判定，若被判定为Intra模式，即按照Intra模式HEVC重编码；若被判定为Inter模式，则进行步骤3-2；

3-2、利用宏块编码比特数选择预测单元的分割模式，具体计算公式如下：

PU_diff(n)＝|ParBits_avg(0)-ParBits_avg(1)|

其中，R_Pi为预测单元的每种分割模式中，第i部分所对应的编码区域，i取0或1；

N_Pi为预测单元的每种分割模式中，第i部分所对应的编码区域R_Pi中的宏块个数；

为预测单元的每种分割模式中，第i部分中所有宏块的宏块编码比特数之和；

R_PU为预测单元所对应的编码区域；

ParBits_avg(m)是预测单元的每种分割模式中，各部分对应的编码区域的平均宏块编码比特数；

PU_diff(n)是预测单元的第n种分割模式中，两个部分的平均宏块编码比特数之差；

PU_var(l)为第l个预测单元对应的编码区域中宏块编码比特数的方差；

PUBits_avg(l)是第l个预测单元对应编码区域中宏块编码比特数的平均值；

计算完毕后，依据下式判断某种模式是否应该保留：

其中，PU(n)为预测单元的第n种分割模式；

β为常数，对称分割时，β取5；非对称分割时，β取20；

PU_diff(n)为第n种分割模式下，两个部分的宏块编码比特数的平均值之差；

PU_var(l)为第l个预测单元对应的编码区域中宏块编码比特数的方差；

去除PU(n)＝false所对应的分割模式，仅对PU(n)＝true所对应的各分割模式进行进行运动搜索，选择失真率最小的分割模式，以及该分割模式相应的运动矢量进行HEVC重编码。

由于本发明去除PU(n)＝false所对应的分割模式，因此在很大程度上减少了编码的运算量，合理的简化了流程。

作为进一步的改进，步骤3-2中，每个预测单元按照保留的各种分割模式进行运动搜索时，采用步骤3-3的运动搜索过程，同理在步骤3-1中，对于没有执行提前判决的16×16和8×8大小的预测单元，在进行后续的运动搜索时，也采用步骤3-3的运动搜索过程。

步骤3-1中被判定为SKIP以及INTRA模式的预测单元，不再执行步骤3-3。

3-3、进行运动搜索时，利用步骤(1)中获得的H.264码流中的运动矢量确定HEVC的搜索起点和搜索范围，其中搜索起点由下式决定：

式中，R_Pi是每种预测单元的分割模式中第i部分对应的编码区域；

为分割模式中，第i部分中所有宏块的运动矢量中值；

搜索范围由下式决定：

SR_PU(n)＝max{SR_O/4,MV_max(n)}

其中，R_PU(n)为第n个预测单元所对应的编码区域；

SR_O是预先设定的原始搜索范围；

为分割模式中，第i部分中所有宏块的运动矢量最大值。

表2

由表2中可以看出，采用本发明方法与HM(HEVC的标准参考代码，下载地址为https://hevc.hhi.fraunhofer.de/svn/svn_HEVCSoftware)和Lee(参见文献LEE H S,KIMK Y,KIM T R,et al.Fast encoding algorithm based on depth of coding-unit forhigh efficiency video coding[J].Optical Engineering.2012,51(6):067402)方法相比，均可以大大缩短转码时间，提高转码效率。

本发明的BQTerrace序列在不同量化系数的配置下的编码复杂度区域分割结果如图2所示，在RA和LDP编码环境配置下的率失真表现如图3、图4所示，均能够达到较低的率失真。

Claims (6)

1.一种基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)输入原始H.264视频流，并对该视频流进行解码，在解码过程中，提取出当前解码帧的宏块编码比特数、宏块编码模式以及运动矢量场；

(2)将HEVC编码树单元覆盖的区域对应至当前解码帧的各个宏块，利用步骤(1)中提取的宏块编码比特数计算每个区域的编码复杂度，并依据编码复杂度确定每个HEVC编码树单元的搜索深度范围；

(3)针对每个编码树单元，按照对应的搜索深度范围逐级进行运动估计，而后进行相应的HEVC重编码；

在每一级的运动估计过程中，执行如下步骤：

3-1、利用步骤(1)中提取的宏块编码模式，对预测单元进行Skip模式的提前判决，若预测单元的模式分值小于设定的阈值，则该预测单元被提前判定为Skip模式，即按照Skip模式HEVC重编码；

若预测单元的模式分值大于设定的阈值，则进行其他模式的判定，若被判定为Intra模式，即按照Intra模式HEVC重编码；若被判定为Inter模式，则进行步骤3-2；

3-2、利用宏块编码比特数选择预测单元的分割模式，

$PU\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}false,& \begin{array}{cc}if& {\mathrm{PU}}_{diff}\left(n\right)<\mathrm{\&beta;}\&times;{\mathrm{PU}}_{\mathrm{var}}\left(l\right)\end{array}\\ true,& otherwise\end{array}\right.$

其中，PU(n)为预测单元的第n种分割模式；

β为常数；

PU_diff(n)为第n种分割模式下，两个部分的宏块编码比特数的平均值之差；

PU_var(l)为第l个预测单元对应的编码区域中宏块编码比特数的方差；

去除PU(n)＝false所对应的分割模式，仅对PU(n)＝true所对应的分割模式进行步骤3-3；

3-3、将每个预测单元按照保留的各种分割模式进行运动搜索，选择失真率最小的分割模式，以及该分割模式相应的运动矢量进行HEVC重编码。

2.如权利要求1所述的基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，其特征在于，所述步骤(2)中计算每个区域的编码复杂度，计算规则如下：

$R\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}L,& {\mathrm{CTUB}}_{avg}\left(k\right)<(1-\mathrm{\&alpha;})*{\mathrm{FB}}_{avg}\\ H,& {\mathrm{CTUB}}_{avg}\left(k\right)>(1+\mathrm{\&alpha;})*{\mathrm{FB}}_{avg}\\ M,& otherwise\end{array}\right.$

其中，R(k)为编码复杂度；

k为区域的编号；

CTUB_avg(k)为每个编码树单元的平均宏块编码比特数；

FB_avg为当前解码帧的平均宏块编码比特数；

(1-α)*FB_avg和(1+α)*FB_avg为分割阈值；α为常数；

H、M、L分别代表编码复杂度高、中、低三个类型。

3.如权利要求2所述的基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，其特征在于，所述步骤(2)中依据编码复杂度确定每个HEVC编码树单元的搜索深度范围，确定规则如下：

$DR\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}\&lsqb;0,2\&rsqb;,& R\left(k\right)=L\\ \&lsqb;1,3\&rsqb;,& R\left(k\right)=H\\ \&lsqb;0,3\&rsqb;,& R\left(k\right)=M\end{array}\right.$

其中，DR(k)代表第k个编码树单元的搜索深度范围，DR(k)可取值为0、1、2和3，0对应的预测单元的大小为64×64；1对应的预测单元的大小为32×32；2对应的预测单元的大小为16×16；3对应的预测单元的大小为8×8。

4.如权利要求3所述的基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，其特征在于，所述步骤3-1中预测单元的模式分值的计算公式如下：

$MS=\left(\underset{N_{SKIP}}{\&Sigma;}{S}_{SKIP}+S_{INTER}+\underset{N_{INTRA}}{\&Sigma;}{S}_{INTRA}\right)\&times;W_R$

其中，MS为模式分值；

N_SKIP为预测单元对应的编码区域中模式为Skip的宏块个数；

N_INTRA为预测单元对应的编码区域中模式为Intra的宏块个数；

S_SKIP、S_INTER和S_INTRA是不同模式相应的模式分值；

W_R是不同编码区域的权重系数，确定公式如下：

$W_R=\left\{\begin{array}{cc}1.2,& R_{PU}\left(k\right)=L\\ 0.8,& R_{PU}\left(k\right)=H\\ 1,& R_{PU}\left(k\right)=M\end{array}\right.$

其中，R_PU(k)为预测单元对应的编码复杂度。

5.如权利要求4所述的基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，其特征在于，所述步骤3-2中，利用宏块编码比特数选择预测单元的分割模式时，具体计算公式如下：

${\mathrm{ParBits}}_{avg}\left(m\right)=\frac{1}{N_{Pi}}\underset{i\&Element;R_{Pi}}{\&Sigma;}MBBits$

PU_diff(n)＝|ParBits_avg(0)-ParBits_avg(1)|

${\mathrm{PU}}_{\mathrm{var}}\left(l\right)=\frac{1}{N_{PU}}\underset{i\&Element;R_{PU}}{\&Sigma;}{(MBBits-{\mathrm{PUBits}}_{avg}(l\left)\right)}^2$

其中，R_Pi为预测单元的每种分割模式中，第i部分所对应的编码区域，i取0或1；

N_Pi为预测单元的每种分割模式中，第i部分所对应的编码区域R_Pi中的宏块个数；

为预测单元的每种分割模式中，第i部分中所有宏块的宏块编码比特数之和；

R_PU为预测单元所对应的编码区域；

ParBits_avg(m)是预测单元的每种分割模式中，各部分对应的编码区域的平均宏块编码比特数；

PU_diff(n)是预测单元的第n种分割模式中，两个部分的平均宏块编码比特数之差；

PU_var(l)为第l个预测单元对应的编码区域中宏块编码比特数的方差；

PUBits_avg(l)是第l个预测单元对应编码区域中宏块编码比特数的平均值。

6.如权利要求1～5任一所述的基于统计分析的由H.264到HEVC低复杂度视频转码方法，其特征在于，所述步骤3-3中将每个预测单元按照保留的各种分割模式进行运动搜索时，利用步骤(1)中获得的H.264码流中的运动矢量确定HEVC的搜索起点和搜索范围，其中搜索起点由下式决定：

${\mathrm{MVP}}_{Pi}=\left(\underset{i\&Element;R_{Pi}}{median}\right\{{\mathrm{MVx}}_i\},\underset{i\&Element;R_{Pi}}{median}\{{\mathrm{MVy}}_i\left\}\right)$

式中，R_Pi是每种预测单元的分割模式中第i部分对应的编码区域；

为分割模式中，第i部分中所有宏块的运动矢量中值；

搜索范围由下式决定：

${\mathrm{MV}}_{max}\left(n\right)=\left(\underset{i\&Element;R_{PU\left(n\right)}}{max}\right\{{\mathrm{MVx}}_i\},\underset{i\&Element;R_{PU\left(n\right)}}{max}\{{\mathrm{MVy}}_i\left\}\right)$

SR_PU(n)＝max{SR_O/4,MV_max(n)}

其中，R_PU(n)为第n个预测单元所对应的编码区域；

SR_O是预先设定的原始搜索范围；

为分割模式中，第i部分中所有宏块的运动矢量x方向上的最大值；

为分割模式中，第i部分中所有宏块的运动矢量y方向上的最大值。