CN103517067B - 一种初始量化参数自适应调整方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种初始量化参数自适应调整方法及系统，涉及视频编解码领域。所述方法包括：计算压缩强度；计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量；计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量；计算当前GOP的初始QP。本发明通过分析片源的复杂度及压缩强度的关系来确定每个GOP的初始QP，即通过片源的复杂度分析策略，使得编码器能自适应动态调整初始QP，从而达到编码性能的优化。

Description

一种初始量化参数自适应调整方法及系统

技术领域

本发明涉及视频编解码领域，尤其涉及一种初始量化参数自适应调整方法及系统。

背景技术

常用的编码技术在第一个GOP(Group of Pictures，画面组)仅仅通过比特率、帧率及分辨率确定的可用信道带宽来确定初始量化参数(量化参数记为QP(Quantitativeparameters))，而后续GOP的初始QP则由上一个GOP中存储图像的平均QP来确定。这种初始QP的算法设计策略，只考虑了信道带宽的特点而忽视了实际编码片源的多样性，使得编码器无法根据片源的特点获取合理的初始QP，从而制约编码器性能的最优化实现。

发明内容

本发明实施例的目的在于提出一种初始量化参数自适应调整方法和系统，旨在解决现有技术中初始QP的算法设计策略只考虑了信道带宽的特点而忽视了实际编码片源的多样性，使得编码器无法根据片源的特点获取合理的初始QP，从而制约编码器性能的最优化实现问题。

本发明实施例是这样实现的，一种初始量化参数自适应调整方法,所述方法包括：

计算压缩强度；

计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量；

计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量；

计算当前GOP的初始QP。

本发明实施例的另一目的在于提出初始量化参数自适应调整系统,所述系统包括：

压缩强度计算装置，用于计算压缩强度；

纹理统计变量计算装置，与压缩强度计算模块相连，用于计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量；

运动统计变量计算装置，与纹理统计变量计算装置相连，用于计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量；

初始QP计算装置，与压缩强度计算装置、纹理统计变量计算装置和运动统计变量计算装置相连，用于计算当前GOP的初始QP。

本发明的有益效果

本发明提出一种初始量化参数自适应调整方法及系统，本发明通过分析片源的复杂度及压缩强度的关系来确定每个GOP的初始QP，即通过片源的复杂度分析策略，使得编码器能自适应动态调整初始QP，从而达到编码性能的优化。

附图说明

图1是本发明优选实施例一种初始量化参数自适应调整方法流程图；

图2是图1方法中步骤Step2的详细流程图；

图3是图1方法中步骤Step3的详细流程图；

图4是图1方法中步骤Step4的详细流程图；

图5是本发明优选实施例一种初始量化参数自适应调整系统结构图。

图6是图5中纹理统计变量计算装置的结构图；

图7是图5中运动统计变量计算装置的结构图；

图8是图5中初始QP计算装置的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。应当理解，此处所描写的具体实施例，仅仅用于解释本发明，并不用以限制本发明。

本发明实施例提出一种初始量化参数自适应调整方法及系统，本发明通过分析片源的复杂度及压缩强度的关系来确定每个GOP的初始QP，即通过片源的复杂度分析策略，使得编码器能自适应动态调整初始QP，从而达到编码性能的优化。

实施例一

图1是本发明优选实施例一种初始量化参数自适应调整方法流程图；所述方法包括：

Step0：对当前GOP中第一帧图像、当前GOP中第二帧图像、当前GOP中第三帧图像进行下采样。

设置此处理步骤目的是减少计算量，故该步骤为可选部分。

当选择进行Step0操作时，后续处理步骤中“当前GOP中第一帧图像、当前GOP中第二帧图像、当前GOP中第三帧图像”即为下采样后的当前GOP中第一帧图像、下采样后的当前GOP中第二帧图像、下采样后的当前GOP中第三帧图像；下采样的方法可以采用目前公知的任意一种下采样方法。

当不选择进行Step0操作时，后续处理步骤中“当前GOP中第一帧图像、当前GOP中第二帧图像、当前GOP中第三帧图像”即为原始的当前GOP中第一帧图像、原始的当前GOP中第二帧图像、原始的当前GOP中第三帧图像。

全文中，当前GOP中第一帧图像是指当前GOP中第一个编码的图像帧；当前GOP中第二帧图像是指按播放顺序确定的当前GOP中第一帧图像的后一帧；当前GOP中第三帧图像是指按播放顺序确定的当前GOP中第二帧图像的后一帧。

Step1：计算压缩强度记为Compress。

Compress＝width*height*bit_depth*frame/(10*bitrate)

全文中，width、height分别表示图像以像素为单位的列数、行数；bit_depth表示图像像素的比特深度(即图像中像素的像素值用几个比特表示)；frame表示帧率；bitrate表示编码目标比特率。

Step2：计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量；

具体如下：(图2是图1方法中步骤Step2的详细流程图)

Step21：首先，计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度；

其中，1≤n≤num_Mb

全文中，表示位于当前GOP中第一帧图像第i行j列像素的亮度值；t表示当前GOP的顺序标号；表示位于当前GOP中第一帧图像的第n个宏块；comps_t,n表示的纹理复杂度；std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差；num_Mb表示一帧图像中的宏块总数。

Step22:然后，计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量；

mi_comps_t＝10*sum(sign1(comps_t,n,Thres₁)|1≤n≤num_Mb)/num_Mb，

其中，

全文中，mi_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量；sum(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求和；Thres₁表示第一门限，Thres₁＜20；x表示函数变量。

Step23:最后，计算当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量。

ma_comps_t＝10*sum(sign2(comps_t,n,Thres₂)|1≤n≤num_Mb)/num_Mb

其中，

全文中，ma_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量；Thres₂表示第二门限，Thres₂>40。

Step3：计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，

具体如下：(图3是图1方法中步骤Step3的详细流程图)

Step31：首先，计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度；

其中，1≤n≤num_Mb

全文中，表示位于当前GOP中第二帧图像第i行j列像素亮度值；表示位于当前GOP中第二帧图像的第n个宏块；表示的运动复杂度。

Step32：然后，计算当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度；

其中，1≤n≤num_Mb

全文中，表示位于当前GOP中第三帧图像第i行j列像素亮度值；表示位于当前GOP中第三帧图像的第n个宏块；表示的运动复杂度。

Step33：接着，计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；

其中，

全文中，mi_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；Thres₃表示第三门限，Thres₃＜5。

Step34：最后计算当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量。

其中，

全文中，ma_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；Thres₄表示第四门限，Thres₄＝f(frame)，f为帧率的单调递减函数，一般在全帧率下Thres₄>10。

Step4：计算当前GOP的初始QP。

具体如下：(图4是图1方法中步骤Step4的详细流程图)

Step41：首先，根据当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，确定初始QP的初始值；

其中，g₁(x)＝(x-k_ma)*sign3(x,k_ma)

g₂(x)＝(x/k₁*(k₂-x)*k₃+(1-x/k₁)*k₄)*sign4(const_{I_period},frame)

全文中，为当前GOP初始QP的初始值；const_qp为量化参数常量，一般取24即可；k_mi、k_ma分别为最小运动调节参数、最大运动调节参数，0＜k_mi≤3，1＜k_ma≤4；k_j为第j个系数j＝1,2,3,4，4＜k₁＜10，k₁＜k₂＜10，1＜k₃＜8，k₃＜k₄＜10；const_{I_period}为I帧间隔。

Step42：然后，根据当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量、当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，修正初始QP的初始值，获取初始QP的校正值；

其中，g₃(x,y,z)＝g₄(x,y,z)*sign4(const_{I_period},frame)

全文中，为当前GOP初始QP的校正值。x,y,z表示函数变量。

Step43：接着，根据初始QP的校正值、第二纹理统计变量及第二运动统计变量，计算压缩强度校正参数记为fdqp_t；

全文中，Thres₅、Thres₆分别表示第五门限、第六门限，Thres₅>28、Thres₆≤15。

Step44：根据压缩强度、压缩强度校正参数及初始QP的校正值，修正初始QP的校正值，获取最终的初始QP值。

其中，

全文中，QP_t表示当前GOP的最终的初始QP值；x表示函数变量。

本发明实施例提出一种初始量化参数自适应调整方法及系统，本发明通过分析片源的复杂度及压缩强度的关系来确定每个GOP的初始QP，即通过片源的复杂度分析策略，使得编码器能自适应动态调整初始QP，从而达到编码性能的优化。

实施例二

图5是本发明优选实施例一种初始量化参数自适应调整系统结构图，所述系统包括：压缩强度计算装置、纹理统计变量计算装置、运动统计变量计算装置、初始QP计算装置。

压缩强度计算装置，用于计算压缩强度；

纹理统计变量计算装置，与压缩强度计算模块相连，用于计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量；

运动统计变量计算装置，与纹理统计变量计算装置相连，用于计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量；

初始QP计算装置，与压缩强度计算装置、纹理统计变量计算装置和运动统计变量计算装置相连，用于计算当前GOP的初始QP。

进一步地，所述初始量化参数自适应调整系统还包括下采样装置(图中未示出)；

下采样装置，与压缩强度计算装置相连，用于对当前GOP中第一帧图像、当前GOP中第二帧图像、当前GOP中第三帧图像进行下采样；

设置此装置的目的是减少计算量，故该装置为可选部分。

当存在此装置时，所述初始量化参数自适应调整系统中的其它装置中的“当前GOP中第一帧图像、当前GOP中第二帧图像、当前GOP中第三帧图像”即为下采样后的当前GOP中第一帧图像、下采样后的当前GOP中第二帧图像、下采样后的当前GOP中第三帧图像；下采样的方法可以采用目前公知的任意一种下采样方法。

当不存在此装置时，所述初始量化参数自适应调整系统中的其它装置中的“当前GOP中第一帧图像、当前GOP中第二帧图像、当前GOP中第三帧图像”即为原始的当前GOP中第一帧图像、原始的当前GOP中第二帧图像、原始的当前GOP中第三帧图像。

全文中，当前GOP中第一帧图像是指当前GOP中第一个编码的图像帧；当前GOP中第二帧图像是指按播放顺序确定的当前GOP中第一帧图像的后一帧；当前GOP中第三帧图像是指按播放顺序确定的当前GOP中第二帧图像的后一帧。

进一步地，压缩强度计算装置中的压缩强度计算方法为：

Compress＝width*height*bit_depth*frame/(10*bitrate)

全文中，Compress表示压缩强度；width、height分别表示图像以像素为单位的列数、行数；bit_depth表示图像像素的比特深度(即图像中像素的像素值用几个比特表示)；frame表示帧率；bitrate表示编码目标比特率。

进一步地，所述纹理统计变量计算装置还包括：

第一帧宏块纹理复杂度计算模块，与第一帧第一纹理统计变量计算模块和第一帧第二纹理统计变量计算模块相连，用于计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度；

具体为：

其中，1≤n≤num_Mb

全文中，表示位于当前GOP中第一帧图像第i行j列像素的亮度值；t表示当前GOP的顺序标号；表示位于当前GOP中第一帧图像的第n个宏块；comps_t,n表示的纹理复杂度；std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差；num_Mb表示一帧图像中的宏块总数。

第一帧第一纹理统计变量计算模块，用于根据所述当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量；

具体为：

mi_comps_t＝10*sum(sign1(comps_t,n,Thres₁)|1≤n≤num_Mb)/num_Mb，

其中，

全文中，mi_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量；sum(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求和；Thres₁表示第一门限，Thres₁＜20；x表示函数变量。

第一帧第二纹理统计变量计算模块，与第一帧第一纹理统计变量计算模块相连，用于根据所述当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量；

具体为：

ma_comps_t＝10*sum(sign2(comps_t,n,Thres₂)|1≤n≤num_Mb)/num_Mb

其中，

全文中，ma_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量；Thres₂表示第二门限，Thres₂>40。

进一步地，所述运动统计变量计算装置还包括：

第一帧宏块运动复杂度计算模块，用于计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度；

具体为：

其中，1≤n≤num_Mb

全文中，表示位于当前GOP中第二帧图像第i行j列像素亮度值；表示位于当前GOP中第二帧图像的第n个宏块；表示的运动复杂度。

第二帧宏块运动复杂度计算模块，与第一帧宏块运动复杂度计算模块，

相连，用于计算当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度；

具体为：

其中，1≤n≤num_Mb

全文中，表示位于当前GOP中第三帧图像第i行j列像素亮度值；表示位于当前GOP中第三帧图像的第n个宏块；表示的运动复杂度。

第一帧第一运动统计变量计算模块，与第一帧宏块运动复杂度计算模块和第二帧宏块运动复杂度计算模块相连，用于根据当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度和当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；

具体为：

其中，

全文中，mi_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；Thres₃表示第三门限，Thres₃＜5。

第一帧第二运动统计变量计算模块，与第一帧宏块运动复杂度计算模块、第二帧宏块运动复杂度计算模块、第一帧第一运动统计变量计算模块相连，用于根据当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度和当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；

具体为：

其中，

全文中，ma_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；Thres₄表示第四门限，Thres₄＝f(frame)，f为帧率的单调递减函数，一般在全帧率下Thres₄>10。

进一步地，所述初始QP计算装置还包括：

初始QP初始值确定模块，用于根据当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，确定初始QP的初始值；

具体为：

其中，g₁(x)＝(x-k_ma)*sign3(x,k_ma)

g₂(x)＝(x/k₁*(k₂-x)*k₃+(1-x/k₁)*k₄)*sign4(const_{I_period},frame)

全文中，为当前GOP初始QP的初始值；const_qp为量化参数常量，一般取24即可；k_mi、k_ma分别为最小运动调节参数、最大运动调节参数，0＜k_mi≤3，1＜k_ma≤4；k_j为第j个系数j＝1,2,3,4，4＜k₁＜10，k₁＜k₂＜10，1＜k₃＜8，k₃＜k₄＜10；const_{I_period}为I帧间隔。

初始QP校正值获取模块，与初始QP初始值确定模块相连，用于根据当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量、当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，修正初始QP的初始值，获取初始QP的校正值；

具体为：

其中，g₃(x,y,z)＝g₄(x,y,z)*sign4(const_{I_period},frame)

全文中，为当前GOP初始QP的校正值。x,y,z表示函数变量。

压缩强度校正参数计算模块，与初始QP校正值获取模块相连，用于根据初始QP的校正值、第二纹理统计变量及第二运动统计变量，计算压缩强度校正参数记为fdqp_t；

具体为：

全文中，Thres₅、Thres₆分别表示第五门限、第六门限，Thres₅>28、Thres₆≤15。

最终初始QP值获取模块，与压缩强度校正参数计算模块、初始QP校正值获取模块相连，用于根据所述压缩强度、压缩强度校正参数及初始QP的校正值，修正初始QP的校正值，获取最终的初始QP值。

具体为：

其中，

全文中，QP_t表示当前GOP的最终的初始QP值；x表示函数变量。

本发明实施例提出一种初始量化参数自适应调整方法及系统，本发明通过分析片源的复杂度及压缩强度的关系来确定每个GOP的初始QP，即通过片源的复杂度分析策略，使得编码器能自适应动态调整初始QP，从而达到编码性能的优化。

本领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序指令相关硬件来完成的，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质可以为ROM、RAM、磁盘、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种初始量化参数自适应调整方法,其特征在于，所述方法包括：

计算压缩强度；

计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量；

计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量；

计算当前GOP的初始QP；

所述“计算压缩强度”具体为：

Compress＝width*height*bit_depth*frame/(10*bitrate)

其中，Compress表示压缩强度、width、height分别表示图像以像素为单位的列数、行数；bit_depth表示图像像素的比特深度；frame表示帧率；bitrate表示编码目标比特率；

步骤“计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量”还包括步骤：

计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度；

根据所述第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量；

根据所述第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量；

所述步骤“计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量”还包括步骤：

计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度；

计算当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度；

计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；

计算当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；

所述步骤“计算当前GOP的初始QP”还包括：

根据当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，确定初始QP的初始值；

根据当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量、当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，修正初始QP的初始值，获取初始QP的校正值；

根据初始QP的校正值、第二纹理统计变量及第二运动统计变量，计算压缩强度校正参数记为fdqp_t；

根据压缩强度、压缩强度校正参数及初始QP的校正值，修正初始QP的校正值，获取最终的初始QP值。

2.如权利要求1所述的初始量化参数自适应调整方法,其特征在于，步骤“计算压缩强度”之前还包括步骤：

对当前GOP中第一帧图像、当前GOP中第二帧图像、当前GOP中第三帧图像进行下采样。

3.如权利要求1所述的初始量化参数自适应调整方法,其特征在于，

所述“计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度”具体为：

其中，1≤n≤num_Mb

其中，表示位于当前GOP中第一帧图像第i行j列像素的亮度值；t表示当前GOP的顺序标号；表示位于当前GOP中第一帧图像的第n个宏块；comps_t,n表示的纹理复杂度；std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差；num_Mb表示一帧图像中的宏块总数；

所述“根据所述第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量”具体为：

mi_comps_t＝10*sum(sign1(comps_t,n,Thres₁)|1≤n≤num_Mb)/num_Mb，

其中，

其中mi_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量；sum(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求和；Thres₁表示第一门限，Thres₁<20，x表示函数变量；

所述“根据所述第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量”具体为：

ma_comps_t＝10*sum(sign2(comps_t,n,Thres₂)|1≤n≤num_Mb)/num_Mb

其中，

其中，ma_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量；Thres₂表示第二门限，Thres₂>40。

4.如权利要求1所述的初始量化参数自适应调整方法,其特征在于，

所述“计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度”具体为：

并且

其中，1≤n≤num_Mb，num_Mb表示一帧图像中的宏块总数；表示位于当前GOP中第二帧图像第i行j列像素亮度值；表示位于当前GOP中第二帧图像的第n个宏块；表示的运动复杂度；

所述“计算当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度”具体为：

并且

其中，1≤n≤num_Mb；表示位于当前GOP中第三帧图像第i行j列像素亮度值；表示位于当前GOP中第三帧图像的第n个宏块；表示的运动复杂度；std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差；

所述“计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量”具体为：

$mi\_{\mathrm{compt}}_t=(mi\_{\mathrm{compt}}_t^1+mi\_{\mathrm{compt}}_t^2)*5/num\_Mb$

其中，

$mi\_{\mathrm{compt}}_t^2=sum\left(sign1\right({\mathrm{compt}}_{t,n}^2,{\mathrm{Thres}}_3\left)\right|1\&le;n\&le;num\_Mb),$

$sign1(x,Thres)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x<Thres\\ 0,& else\end{array}\right.$

其中，mi_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；Thres₃表示第三门限，Thres₃<5；

所述“计算当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量”具体为：

$ma\_{\mathrm{compt}}_t=(ma\_{\mathrm{compt}}_t^1+ma\_{\mathrm{compt}}_t^2)*5/num\_Mb$

其中，

$ma\_{\mathrm{compt}}_t^2=sum\left(sign2\right({\mathrm{compt}}_{t,n}^2,{\mathrm{Thres}}_4\left)\right|1\&le;n\&le;num\_Mb),$

$sign2(x,Thres)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x>Thres\\ 0,& else\end{array}\right.$

其中，ma_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；Thres₄表示第四门限，Thres₄＝f(frame)，f为帧率的单调递减函数，在全帧率下Thres₄>10。

5.如权利要求1所述的初始量化参数自适应调整方法,其特征在于，

所述“根据当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，确定初始QP的初始值”具体为：

QP_t ^initial＝const_qp+g₁(ma_compt_t)+g₂(ma_compt_t)-mi_compt_t*k_mi

其中，g₁(x)＝(x-k_ma)*sign3(x,k_ma)

$sign3(x,k_{ma})=\left\{\begin{array}{cc}x,& x<k_{ma}\\ x-1,& else\end{array}\right.$

g₂(x)＝(x/k₁*(k₂-x)*k₃+(1-x/k₁)*k₄)*sign4(const_{I_period},frame)

$sign4(x,Thres)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x=Thres\\ 0,& else\end{array}\right.$

其中，QP_t ^initial为当前GOP初始QP的初始值；const_qp为量化参数常量，取24即可；k_mi、k_ma分别为最小运动调节参数、最大运动调节参数，0<k_mi≤3，1<k_ma≤4；k_j为第j个系数j＝1,2,3,4，4<k₁<10，k₁<k₂<10，1<k₃<8，k₃<k₄<10；const_{I_period}为I帧间隔；

所述“根据当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量、当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，修正初始QP的初始值，获取初始QP的校正值”具体为：

QP_t ^modify＝g₃(ma_compt_t,ma_comps_t,mi_compt_t)+temp

其中，g₃(x,y,z)＝g₄(x,y,z)*sign4(const_{I_period},frame)

temp＝QP_t ^initial+g₅(ma_compt_t,ma_comps_t)

$g_5(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}(x-y-k_3)*k_{ma},& x\&GreaterEqual;k_4\\ g_6(x,y),& else\end{array}\right.$

$g_6(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}{k}_4,& {\mathrm{const}}_{I\_period}=frame\\ k_{ma}*sign4(x,y),& else\end{array}\right.$

QP_t ^modify为当前GOP初始QP的校正值，x,y,z表示函数变量；

所述“根据初始QP的校正值、第二纹理统计变量及第二运动统计变量，计算压缩强度校正参数记为fdqp_t”具体为：

Thres₅、Thres₆分别表示第五门限、第六门限，Thres₅>28、Thres₆≤15；

所述“根据压缩强度、压缩强度校正参数及初始QP的校正值，修正初始QP的校正值，获取最终的初始QP值”具体为：

QP_t＝clip(QP_t ^modify-(10-Compress)*fdqp_t,0,51)

其中，

QP_t表示当前GOP的最终的初始QP值；x表示函数变量；

ma_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；

mi_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；

ma_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量。

6.一种初始量化参数自适应调整系统,其特征在于，所述系统包括：

压缩强度计算装置，用于计算压缩强度；

纹理统计变量计算装置，与压缩强度计算模块相连，用于计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量；

运动统计变量计算装置，与纹理统计变量计算装置相连，用于计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量；

初始QP计算装置，与压缩强度计算装置、纹理统计变量计算装置和运动统计变量计算装置相连，用于计算当前GOP的初始QP；

所述压缩强度计算装置中的压缩强度计算方法为：

Compress＝width*height*bit_depth*frame/(10*bitrate)

Compress表示压缩强度；width、height分别表示图像以像素为单位的列数、行数；bit_depth表示图像像素的比特深度；frame表示帧率；bitrate表示编码目标比特率；

所述纹理统计变量计算装置还包括：

第一帧宏块纹理复杂度计算模块，与第一帧第一纹理统计变量计算模块和第一帧第二纹理统计变量计算模块相连，用于计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度；

第一帧第一纹理统计变量计算模块，用于根据所述当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量；

第一帧第二纹理统计变量计算模块，与第一帧第一纹理统计变量计算模块相连，用于根据所述当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量；

所述运动统计变量计算装置还包括：

第一帧宏块运动复杂度计算模块，用于计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度；

第二帧宏块运动复杂度计算模块，与第一帧宏块运动复杂度计算模块相连，用于计算当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度；

第一帧第一运动统计变量计算模块，与第一帧宏块运动复杂度计算模块和第二帧宏块运动复杂度计算模块相连，用于根据当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度和当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；

第一帧第二运动统计变量计算模块，与第一帧宏块运动复杂度计算模块、第二帧宏块运动复杂度计算模块、第一帧第一运动统计变量计算模块相连，用于根据当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度和当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；

所述初始QP计算装置还包括：

初始QP初始值确定模块，用于根据当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，确定初始QP的初始值；

初始QP校正值获取模块，与初始QP初始值确定模块相连，用于根据当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量、当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，修正初始QP的初始值，获取初始QP的校正值；

压缩强度校正参数计算模块，与初始QP校正值获取模块相连，用于根据初始QP的校正值、第二纹理统计变量及第二运动统计变量，计算压缩强度校正参数记为fdqp_t；

最终初始QP值获取模块，与压缩强度校正参数计算模块、初始QP校正值获取模块相连，用于根据所述压缩强度、压缩强度校正参数及初始QP的校正值，修正初始QP的校正值，获取最终的初始QP值。

7.如权利要求6所述的初始量化参数自适应调整系统,其特征在于，所述系统包括：

下采样装置，与压缩强度计算装置相连，用于对当前GOP中第一帧图像、当前GOP中第二帧图像、当前GOP中第三帧图像进行下采样。

8.如权利要求6所述的初始量化参数自适应调整系统,其特征在于，

所述“计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度”具体为：

其中，1≤n≤num_Mb

全文中，表示位于当前GOP中第一帧图像第i行j列像素的亮度值；t表示当前GOP的顺序标号；表示位于当前GOP中第一帧图像的第n个宏块；comps_t,n表示的纹理复杂度；std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差；num_Mb表示一帧图像中的宏块总数；

所述“根据所述当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量”具体为：

mi_comps_t＝10*sum(sign1(comps_t,n,Thres₁)|1≤n≤num_Mb)/num_Mb，

其中，

mi_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量；sum(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求和；Thres₁表示第一门限，Thres₁<20；x表示函数变量；

所述“根据所述当前GOP中第一帧图像每一个宏块的纹理复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量”具体为：

ma_comps_t＝10*sum(sign2(comps_t,n,Thres₂)|1≤n≤num_Mb)/num_Mb

其中，

ma_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量；Thres₂表示第二门限，Thres₂>40。

9.如权利要求8所述的初始量化参数自适应调整系统,其特征在于，

所述“计算当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度”具体为：

并且

其中，1≤n≤num_Mb，num_Mb表示一帧图像中的宏块总数；表示位于当前GOP中第二帧图像第i行j列像素亮度值；表示位于当前GOP中第二帧图像的第n个宏块；表示的运动复杂度；std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差；

所述“计算当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度”具体为：

并且

其中，1≤n≤num_Mb；表示位于当前GOP中第三帧图像第i行j列像素亮度值；表示位于当前GOP中第三帧图像的第n个宏块；表示的运动复杂度；

所述根据当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度和当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量”具体为：

$mi\_{\mathrm{compt}}_t=(mi\_{\mathrm{compt}}_t^1+mi\_{\mathrm{compt}}_t^2)*5/num\_Mb$

其中，

$mi\_{\mathrm{compt}}_t^2=sum\left(sign1\right({\mathrm{compt}}_{t,n}^2,{\mathrm{Thres}}_3\left)\right|1\&le;n\&le;num\_Mb),$

$sign1(x,Thres)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x<Thres\\ 0,& else\end{array}\right.$

mi_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；Thres₃表示第三门限，Thres₃<5；

所述“根据当前GOP中第一帧图像每一个宏块的运动复杂度和当前GOP中第二帧图像每一个宏块的运动复杂度，计算当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量”具体为：

$ma\_{\mathrm{compt}}_t=(ma\_{\mathrm{compt}}_t^1+ma\_{\mathrm{compt}}_t^2)*5/num\_Mb$

其中，

$ma\_{\mathrm{compt}}_t^2=sum\left(sign2\right({\mathrm{compt}}_{t,n}^2,{\mathrm{Thres}}_4\left)\right|1\&le;n\&le;num\_Mb),$

$sign2(x,Thres)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x>Thres\\ 0,& else\end{array}\right.$

ma_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；Thres₄表示第四门限，Thres₄＝f(frame)，f为帧率的单调递减函数，在全帧率下Thres₄>10。

10.如权利要求6所述的初始量化参数自适应调整系统,其特征在于，

所述“根据当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，确定初始QP的初始值”具体为：

QP_t ^initial＝const_qp+g₁(ma_compt_t)+g₂(ma_compt_t)-mi_compt_t*k_mi

其中，g₁(x)＝(x-k_ma)*sign3(x,k_ma)

$sign3(x,k_{ma})=\left\{\begin{array}{cc}x,& x<k_{ma}\\ x-1,& else\end{array}\right.$

g₂(x)＝(x/k₁*(k₂-x)*k₃+(1-x/k₁)*k₄)*sign4(const_{I_period},frame)

$sign4(x,Thres)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x=Thres\\ 0,& else\end{array}\right.$

QP_t ^initial为当前GOP初始QP的初始值；const_qp为量化参数常量；k_mi、k_ma分别为最小运动调节参数、最大运动调节参数，0<k_mi≤3，1<k_ma≤4；k_j为第j个系数j＝1,2,3,4，4<k₁<10，k₁<k₂<10，1<k₃<8，k₃<k₄<10；const_{I_period}为I帧间隔；

所述“根据当前GOP中第一帧图像的第一纹理统计变量和第二纹理统计变量、当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量和第二运动统计变量，修正初始QP的初始值，获取初始QP的校正值”具体为：

QP_t ^modify＝g₃(ma_compt_t,ma_comps_t,mi_compt_t)+temp

其中，g₃(x,y,z)＝g₄(x,y,z)*sign4(const_{I_period},frame)

temp＝QP_t ^initial+g₅(ma_compt_t,ma_comps_t)

$g_5(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}(x-y-k_3)*k_{ma},& x\&GreaterEqual;k_4\\ g_6(x,y),& else\end{array}\right.$

$g_6(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}{k}_4,& {\mathrm{const}}_{I\_period}=frame\\ k_{ma}*sign4(x,y),& else\end{array}\right.$

QP_t ^modify为当前GOP初始QP的校正值，x,y,z表示函数变量；

所述“根据初始QP的校正值、第二纹理统计变量及第二运动统计变量，计算压缩强度校正参数记为fdqp_t”具体为：

Thres₅、Thres₆分别表示第五门限、第六门限，Thres₅>28、Thres₆≤15；

所述“根据所述压缩强度、压缩强度校正参数及初始QP的校正值，修正初始QP的校正值，获取最终的初始QP值”具体为：

QP_t＝clip(QP_t ^modify-(10-Compress)*fdqp_t,0,51)

其中，

QP_t表示当前GOP的最终的初始QP值；x表示函数变量；

ma_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第二运动统计变量；

mi_compt_t表示当前GOP中第一帧图像的第一运动统计变量；

ma_comps_t表示当前GOP中第一帧图像的第二纹理统计变量。