CN103596012A - 一种实时的基于avs的视频帧率转码中帧间宏块类型选择方法 - Google Patents
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Abstract
一种实时的基于AVS的视频帧率转码中帧间宏块类型选择方法,属于多媒体信号处理领域,主要解决帧率转码中宏块类型快速选择的问题。本发明的关键是利用四个参数建立起来的模型进行宏块类型的选择,宏块类型的选择过程就是参数计算,阈值选择,并根据阈值决定宏块类型。本方法不仅可以显著加快转码速度,而且充分保证了重新编码中的较优的宏块类型,从而得到很低的比特率。适用于无线视频监控,互联网视频监控,无线视频点播等领域。
Description
技术领域
本发明涉及一种实时的基于AVS的视频帧率转码中帧间宏块类型选择方法,属于多媒体信号处理的技术领域。
背景技术
在视频点播应用中,为了能给更广泛的用户提供丰富的视频资源,视频内容提供商需要保存各种格式下的视频资源,如高清品质的,标清品质的,一般品质的等等,这样才能满足各类不同用户的需求,如个人电脑用户,手机用户等。这就要求视频内容提供商必须配置大量的资源来保存不同的视频源,因而增加了商家的负担。视频转码技术可以很好的解决此类问题。在该技术支持下,商家只需要提供单一的高清品质视频源。根据不同的用户终端,转码技术实时地对视频流中的图像大小、帧率、图像质量等各参数进行调整,从而符合接入网络和播放终端的要求。比如在图1所述的视频点播中,可以在视频服务器中加入视频转码模块,用户就可以通过无线终端完成视频点播,解决了无线终端用户因无线信道过窄而无法点播的问题。
视频转码的输入是一种比特流格式(如图像大小,帧率,码率,编码标准等),经过转码模块,输出的可以是另一种比特流格式。根据输入和输出比特流的格式,视频转码通常分为标准间转码和标准内转码两种。标准间转码是指输入比特流和输出比特流属于不同的标准。标准内转码是指输入和输出比特流属于同一标准,又常分为图像尺寸转码,帧率转码,比特率转码三个方面。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种实时的基于AVS的视频帧率转码中帧间宏块类型选择方法,该方法适用于无线视频监控,互联网视频监控,视频点播等,本发明所述的方法不仅显著加快转码速度,而且保证了重新编码后的图像质量,满足了视频信息实时性的要求。
本发明的技术方案如下:
本发明提供一种实时的基于AVS视频标准的帧率转码中帧间宏块类型选择方法,步骤如下:
1)选择当前宏块:选择图像中16x16像素的子块作为一个宏块,称为当前宏块,该宏块为待编码宏块;所述图像是指在初始时对样本视频序列进行AVS解码所得的像素域数据;当进入转码阶段后,所述图像是对输入的视频流进行AVS解码得到的像素域数据;
2)确定当前宏块的初始运动矢量:使用现有技术的各种公开算法计算当前宏块的初始运动矢量;
在视频帧率转码中,有些帧会被舍弃,如附图2给出了视频帧率转码中一个宏块的运动示意:Fn为当前帧,Fn-1为被丢弃帧,则Fn中指向Fn-1中的运动矢量就要重新计算,即初始运动矢量为当前帧Fn指向帧Fn-2;
3)统计当前宏块的NZ值:所述NZ值是指当前宏块运动路径上残差数据的非零系数的个数比例,这里的宏块运动路径是指附图2中阴影部分图像,在输入视频流经AVS解码得到像素域数据后经统计算出当前宏块的NZ值;
4)计算阈值TL和TH:TL和TH分别是确定当前宏块帧间类型所用的两个阈值,按照以下公式(i)和公式(ii)计算:
TL=a1+b1·Q (i)
TH=a2+b2·Q (ii)
在上面公式(i)和公式(ii)中,Q为当前宏块的量化参数,该量化参数是编码时赋予当前宏块的,由公开的率失真算法决定;a1,b1,a2,b2是四个参数,所述四个参数的计算公式如公式(iii):
在公式(iii)中,n是总的帧数目;Qi是第i帧的量化参数;当k=1时Ti是第i帧的TL阈值的平均值,当k=2时,Ti是第i帧的TH阈值的平均值。这里的TL和Qi,以及TH和Qi构成了两个集合,分别称为TL-Q集合和TH-Q集合,转码开始前,需要离线建模得到TL-Q和TH-Q初始集合;在转码过程中,将TL-Q和TH-Q初始集合代入公式(iii),即得到a1,b1,a2,b2四个参数,并进一步利用公式(i)和公式(ii)计算出TL和TH。
根据本发明优选的,上述离线建模是得到TL-Q和TH-Q初始集合的流程,包括如下步骤1)-5):
1)挑选视频:首先需要挑选出常用的具备各种典型特征的视频序列,并将这些视频序列使用AVS标准进行编码;所述各种典型特征是指视频中如运动是否剧烈,是否存在镜头切换,纹理是否丰富等特征;如果某视频点播系统是针对特定的应用,例如篮球比赛,则挑选的典型序列最好也是篮球比赛片段;
2)视频解码:使用AVS解码器,将压缩好的样本视频序列进行完全解码,得到像素域数据;这样可以保证在整个转码过程中不会引入漂移误差,从而保证图像质量;基于AVS的解码器可以自主开发,也可以使用官方提供的开源解码软件系统;
3)舍弃帧:根据终端的需要,丢弃某些帧;此处所述的舍弃帧可以使用公开的算法;
4)提取信息:从视频解码得到的数据中提取出宏块类型,残差数据,量化参数三类信息;同时使用全模式搜索法获取当前宏块的最优模式;全模式搜索法就是遍历宏块所有可用的预测模式,并选择一个压缩性能最优的结果,该搜索方法的实施过程可以借鉴官方提供的开源软件系列软件,该软件在AVS工作组官方网站上可以下载;
5)模型建立:用步骤4)所述三类信息和最优模式,使用阈值的方法确定初始TL-Q和TH-Q集合;经过步骤1)-4),可以得到量化参数Q,残差数据,最优宏块类型的对应关系;在固定的Q值时,以80%的宏块是选择最优宏块为前提,选择TL和TH值。这样就针对每个Q都能确定一个TL和TH,从而形成TL-Q和TH-Q的初始集合;
根据本发明优选的,上述a1,b1,a2,b2四个参数是按照如下流程更新参数的:
1)输入初始TL-Q和TH-Q集合;所述初始TL-Q和TH-Q集合是通过统计大量视频并计算得到,作为先验知识输入到计算流程中;
2)使用当前TL-Q和TH-Q集合,根据公式(iii)计算参数a1,b1,a2,b2;
3)使用参数a1,b1,a2,b2,根据公式(i)和公式(ii)计算TL和TH;
4)需要对待转码的每一帧的所有宏块按同样流程逐一处理,下面是单个宏块的处理过程:
为当前宏块统计NZ值;
这里的Q是当前宏块采用的量化参数,Q值的确定由公开的率失真算法决定。
本发明的有益效果是:
1)转码速度快。本发明充分利用了原始码流的丰富信息,快速进行宏块类型选择,并尽可能保证选择的正确性;从解码信息中提取了残差数据,确定宏块类型,量化参数等信息,这些信息都与编码端的块类型息息相关。没有提取比较耗时的运动矢量信息,这样保证了提取信息耗时较少,从而转码速度较快。
2)无任何漂移效应。本发明是基于像素域的视频转码,不会出现漂移误差,也就不会导致漂移效应,从而保证了重新编码后的图像质量。
3)适于实时性转码。本发明的宏块预测模式的选择中,使用了初始TL-Q和TH-Q集合。在线转码时,仅仅是计算四个参数就能决定宏块类型,因此转码速度快,计算复杂度低,从而满足了实时性的要求。
4)适于各类视频类型。本发明在计算初始TL-Q和TH-Q集合中,选用了具备各类特征的视频序列,因此该发明适用于各种视频类型,包括运动剧烈,运动平缓,纹理丰富,纹理简单等。
5)实时低比特率转换效果明显。本发明设计的方法提取的信息较少,运算复杂度低,因此,在实时的低比特率下的转换更为有效。
附图说明
图1本发明转码在视频点播服务中的应用原理图;
图2本发明帧率转码中NZ值的计算路径示意图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明作进一步详细描述。但不限于此。
实施例、
如图1,在无线视频点播中,已编码的视频流存放在视频服务器上,这些视频流都是在高比特率的前提下压缩的,即图像尺寸大,帧率高,图像质量较好。当有用户点播某个视频段时,会将相应所要求的参数同时发送到视频服务器,这些参数包括:图像尺寸,帧率,比特率等。视频服务器根据这些参数的要求,启动转码模块,将已经编码好的视频流转码到所要求的格式下,并实时地将转码后的视频流发送到用户终端。
一种实时的基于AVS的视频帧率转码中帧间宏块类型选择方法应用到转码系统中,包括如下步骤1)-6):
1)视频解码:使用AVS解码器,对输入的视频流进行完全解码,得到像素域数据;这样可以保证在整个转码过程中不会引入漂移误差,从而保证图像质量;基于AVS的解码器可以自主开发,也可以使用官方提供的开源解码软件系统;
2)提取信息:从在线解码信息中提取出宏块类型,残差数据,量化参数等信息;
3)舍弃帧:根据终端的需要,丢弃某些帧;此处所述的舍弃帧可以使用公开的算法;
4)宏块类型选择:利用步骤2)所述提取的信息,为当前帧每个宏块选择一个类型;
5)重新计算运动矢量:针对选择的宏块类型,重新计算运动矢量;每种宏块类型,都对应着一个或多个运动矢量,因此选择宏块类型之后需要重新计算运动矢量。计算方法可参考公开的算法。重新计算后的运动矢量需要进一步细化,才能准确反映运动的实际情况,一般细化步长为2个像素;
6)重新编码:使用选择好的宏块类型和重新计算的运动矢量,重新对视频进行编码并输出。
上述步骤4)中所述宏块类型的选择方法如下:
1)选择当前宏块:选择图像中16x16像素的子块作为一个宏块,称为当前宏块,该宏块为待编码宏块;所述图像是指在初始时对样本视频序列进行AVS解码所得的像素域数据;当进入转码阶段后,所述图像是对输入的视频流进行AVS解码得到的像素域数据;
2)确定当前宏块的初始运动矢量:使用现有技术的各种公开算法计算当前宏块的初始运动矢量;
在视频帧率转码中,有些帧会被舍弃,如附图2给出了视频帧率转码中一个宏块的运动示意:Fn为当前帧,Fn-1为被丢弃帧,则Fn中指向Fn-1中的运动矢量就要重新计算,即初始运动矢量为当前帧Fn指向帧Fn-2;
3)统计当前宏块的NZ值:所述NZ值是指当前宏块运动路径上残差数据的非零系数的个数比例,这里的宏块运动路径是指附图2中阴影部分图像,在输入视频流经AVS解码得到像素域数据后经统计算出当前宏块的NZ值;
4)计算阈值TL和TH:TL和TH分别是确定当前宏块帧间类型所用的两个阈值,按照以下公式(i)和公式(ii)计算:
TL=a1+b1·Q (i)
TH=a2+b2·Q (ii)
在上面公式(i)和公式(ii)中,Q为当前宏块的量化参数,该量化参数是编码时赋予当前宏块的,由公开的率失真算法决定;a1,b1,a2,b2是四个参数,所述四个参数的计算公式如公式(iii):
在公式(iii)中,n是总的帧数目;Qi是第i帧的量化参数;当k=1时Ti是第i帧的TL阈值的平均值,当k=2时,Ti是第i帧的TH阈值的平均值。这里的TL和Qi,以及TH和Qi构成了两个集合,分别称为TL-Q集合和TH-Q集合,转码开始前,需要离线建模得到TL-Q和TH-Q初始集合;在转码过程中,将TL-Q和TH-Q初始集合代入公式(iii),即得到a1,b1,a2,b2四个参数,并进一步利用公式(i)和公式(ii)计算出TL和TH。
上述离线建模是得到TL-Q和TH-Q初始集合的流程,包括如下步骤1)-5):
1)挑选视频:首先需要挑选出常用的具备各种典型特征的视频序列,并将这些视频序列使用AVS标准进行编码;所述各种典型特征是指视频中如运动是否剧烈,是否存在镜头切换,纹理是否丰富等特征;如果某视频点播系统是针对特定的应用,例如篮球比赛,则挑选的典型序列最好也是篮球比赛片段;
2)视频解码:使用AVS解码器,将压缩好的样本视频序列进行完全解码,得到像素域数据;这样可以保证在整个转码过程中不会引入漂移误差,从而保证图像质量。基于AVS的解码器可以自主开发,也可以使用官方提供的开源解码软件系统;
3)舍弃帧:根据终端的需要,丢弃某些帧;此处所述的舍弃帧可以使用公开的算法;
4)提取信息:从视频解码得到的数据中提取出宏块类型,残差数据,量化参数三类信息;同时使用全模式搜索法获取当前宏块的最优模式。全模式搜索法就是遍历宏块所有可用的预测模式,并选择一个压缩性能最优的结果,该搜索方法的实施过程可以借鉴官方提供的开源软件系列软件,该软件在AVS工作组官方网站上可以下载。
5)模型建立:用步骤4)所述三类信息和最优模式,使用阈值的方法确定初始TL-Q和TH-Q集合;经过步骤1)-4),可以得到量化参数Q,残差数据,最优宏块类型的对应关系;在固定的Q值时,以80%的宏块是选择最优宏块为前提,选择TL和TH值。这样就针对每个Q都能确定一个TL和TH,从而形成TL-Q和TH-Q的初始集合;
根据本发明优选的,上述a1,b1,a2,b2四个参数是按照如下流程更新参数的:
1)输入初始TL-Q和TH-Q集合;所述初始TL-Q和TH-Q集合是通过统计大量视频并计算得到,作为先验知识输入到计算流程中;
2)使用当前TL-Q和TH-Q集合,根据公式(iii)计算参数a1,b1,a2,b2;
3)使用参数a1,b1,a2,b2,根据公式(i)和公式(ii)计算TL和TH;
4)需要对待转码的每一帧的所有宏块按同样流程逐一处理,下面是单个宏块的处理过程:
为当前宏块统计NZ值;
这里的Q是当前宏块采用的量化参数,Q值的确定由公开的率失真算法决定。
使用本发明的方法对视频编解码常用序列进行了实时的转码实验。相比于AVS的参考软件的全模式搜索法,在压缩性能损失很小的前提下,本发明的转码速度是参考软件的10-15倍。在无线视频点播等低比特率情况下,本方法的转码速度更快,是参考软件的20倍左右。
Claims (3)
1.一种实时的基于AVS的视频帧率转码中帧间宏块类型选择方法,其特征在于,所述宏块类型的选择方法,步骤如下:
1)选择当前宏块:选择图像中16x16像素的子块作为一个宏块,称为当前宏块,该宏块为待编码宏块;所述图像是指在初始时对样本视频序列进行AVS解码所得的像素域数据;当进入转码阶段后,所述图像是对输入的视频流进行AVS解码得到的像素域数据;
2)确定当前宏块的初始运动矢量:使用现有技术的各种公开算法计算当前宏块的初始运动矢量;
在视频帧率转码中,有些帧会被舍弃,如附图2给出了视频帧率转码中一个宏块的运动示意:Fn为当前帧,Fn-1为被丢弃帧,则Fn中指向Fn-1中的运动矢量就要重新计算,即初始运动矢量为当前帧Fn指向帧Fn-2;
3)统计当前宏块的NZ值:所述NZ值是指当前宏块运动路径上残差数据的非零系数的个数比例,输入视频流经AVS解码得到像素域数据后经统计算出当前宏块的NZ值;
4)计算阈值TL和TH:TL和TH分别是确定当前宏块帧间类型所用的两个阈值,按照以下公式(i)和公式(ii)计算:
TL=a1+b1·Q (i)
TH=a2+b2·Q (ii)
在上面公式(i)和公式(ii)中,Q为当前宏块的量化参数,该量化参数是编码时赋予当前宏块的,由公开的率失真算法决定;a1,b1,a2,b2是四个参数,所述四个参数的计算公式如公式(iii):
在公式(iii)中,n是总的帧数目;Qi是第i帧的量化参数;当k=1时Ti是第i帧的TL阈值的平均值,当k=2时,Ti是第i帧的TH阈值的平均值;这里的TL和Qi,以及TH和Qi构成了两个集合,分别称为TL-Q集合和TH-Q集合,转码开始前,需要离线建模得到TL-Q和TH-Q初始集合;在转码过程中,将TL-Q和TH-Q初始集合代入公式(iii),即可得到a1,b1,a2,b2四个参数,并进一步利用公式(i)和公式(ii)计算出TL和TH。
2.根据权利要求1所述的一种实时的基于AVS的视频帧率转码中帧间宏块类型选择方法,其特征在于,所述离线建模得到TL-Q和TH-Q初始集合的流程包括如下步骤1)-5):
1)挑选视频:首先需要挑选出常用的具备各种典型特征的视频序列,并将这些视频序列使用AVS标准进行编码;所述各种典型特征是指视频中如运动是否剧烈,是否存在镜头切换,纹理是否丰富等特征;
2)视频解码:使用AVS解码器,将压缩好的样本视频序列进行完全解码,得到像素域数据;
3)舍弃帧:根据终端的需要,丢弃某些帧;此处所述的舍弃帧可以使用公开的算法;
4)提取信息:从视频解码得到的数据中提取出宏块类型,残差数据,量化参数三类信息;同时使用全模式搜索法获取当前宏块的最优模式;
5)模型建立:用步骤4)所述三类信息和最优模式,使用阈值的方法确定初始TL-Q和TH-Q集合;经过步骤1)-4),可以得到量化参数Q,残差数据,最优宏块类型的对应关系;在固定的Q值时,以80%的宏块是选择最优宏块为前提,选择TL和TH值。
3.根据权利要求1所述的一种实时的基于AVS的视频帧率转码中帧间宏块类型选择方法,其特征在于,所述a1,b1,a2,b2四个参数是按照如下流程更新参数的:
1)输入初始TL-Q和TH-Q集合;所述初始TL-Q和TH-Q集合是通过统计大量视频并计算得到,作为先验知识输入到计算流程中;
2)使用当前TL-Q和TH-Q集合,根据公式(iii)计算参数a1,b1,a2,b2;
3)使用参数a1,b1,a2,b2,根据公式(i)和公式(ii)计算TL和TH;
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这里的Q是当前宏块采用的量化参数,Q值的确定由公开的率失真算法决定。
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---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |