CN103888765B - 一种改进型R-λ模型H.265码率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种改进型R-λ模型H.265码率控制方法。本发明首先初始化码率相关的参数并对编码当前帧计算图像的方差值和绝对误差和SAD值；其次按JCTVC-K0103提案进行图像组GOP级的比特分配，并比较绝对误差和SAD值；然后插入关键帧I帧，同时对码率相关编码参数重设，采用I帧码率控制模式进行编码，当前帧编码结束，最后进行图片级的比特分配，按改进型对码率相关参数进行更新。本发明在同一的码率下，视频质量明显好于现有的方法，图像质量得到明显提高。

Description

一种改进型R-λ模型H.265码率控制方法

技术领域

本发明涉及一种改进型R-λ模型H.265码率控制方法，通过对视频序列场景和运动情况的检测，充分考虑视频序列间的不同特性，根据视频序列的不同特性以及与前视频序列的场景或运动变化的关系对R-λ模型α和β参数进行修正，调节比特分配，提升码率控制的编码性能。

背景技术

H.265/HEVC(High Efficient Video Coding)即新一代的视频压缩国际标准，是继H.264/AVC之后视频编码标准的又一重大突破。与264相比，视频编码效果在相同图像质量(PSNR)的情况下，码率节省40～50%,但算法复杂度提升了几百倍。

码率控制在视频应用，特别是视频实时通信应用中扮演着重要的角色。码率控制的核心问题之一是估计编码视频序列的率失真(R-D)函数。其中一类码率控制技术在码率R和量化参数QP之间建立联系，这一类码率控制技术一般被称为Q-domain码率控制技术。另外一类码率控制技术在码率R和量化后零系数的比例p之间建立联系，这一类码率控制技术被一般称为p-domain码率控制技术。

基于码率量化模型R-Q的码率控制方法的基本假设认为量化参数QP是决定码率的主要因素。但根据相关研究发现，只有当所有除了量化参数QP以外其他的编码参数均固定的情况下，这一假设才是成立。在实际应用中，如果其他的编码参数并不是十分灵活，这一假设还是基本成立的，但随着视频编码技术的发展，这一假设对于越来越灵活的编码框架来说，并不成立。例如，H.265通过编码宏块单元CU的四叉树分割和变换宏块单元TU的四叉树分割，比先前其他的视频编码标准支持更为灵活的模式组合，此时再认为量化参数QP是决定码率R的主要因素，并不十分恰当。随着视频编码方案变的越来越复杂，JCTVC-K0103经过研究发现量化参数QP不再是决定码率的主要因素，并且利用码率量化模型R-Q进行码率控制存在诸多问题：

1)在最新的视频编码框架中，如H.264/MPEG-4AVC和H.265,码率R是由编码器通过选择编码参数组合决定的，编码参数包括量化参数QP和许多其他如模式和运动信息等参数。事实上，在码率R和量化参数QP之间并不存在一一对应的关系，例如在H.265一个编码宏块单元CU在使用同样的量化参数QP编码的情况下，可能会在R-D曲线上存在两个最优点。因此，精确的建立模型刻画码率R和量化参数QP之间的关系并不是很容易的。

2)编码的模式选择和运动估计等率失真优化(RDO)过程和码率控制的QP决定过程存着相互依赖的关系。为了达到某一预定的码率，必须要先获得残差信息才可以决定合适的QP值。但是，残差信息只有在模式选择和运动估计等过程完成后才能够确定，这样在模式选择过程上需要使用一个预先决定的QP值。这样就形成"鸡生蛋、蛋生鸡"的困难。由于H.265中支持更多的更灵活的模式，使得H.265中应用Q-domain的码率控制算法更加困难。

3)由于量化仅对残差信息有效，因此很难准确的建立模型描述非残差比特和QP之间的关系。例如，模式信息和运动信息并不会被量化，因此，增加QP值并不会减少花费在非残差信息上的比特开销。

4)从率失真优化(RDO)过程来看，QP是应当由RDO过程进行优化的参数之一，并不应当在RDO过程之前由码率控制算法决定。众所周知，只有在包括QP的所有参数均由RDO过程进行选择的情况下，才可以达到最优的R-D性能。

5)QP仅能选择整数，并且对于H.264/MPEG-4AVC和H.265来说，QP每增加6时量化步长增加一倍。QP仅能选取一些离散值，这也制约了通过调整QP来达到目标码率的精确度。

H.265码率控制方面JCTVC-K0103提案为了解决上述问题，提出了利用R-λ模型进行码率控制的方法。

R-λ模型进行码率控制，主要是将拉格朗日乘子λ与视频源相关参数α和β建立联系

$\mathrm{\λ}=-\frac{\∂D}{\∂R}={\mathrm{CK}\·R}^{-K-1}={\mathrm{\α}\·R}^{\mathrm{\β}}---\left(1\right)$

将上式转换R与拉格朗日乘子λ关系式：

$R={\left(\frac{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\α}}\right)}^{-\mathrm{\β}}={\mathrm{\α}}_1\·{\mathrm{\λ}}^{{\mathrm{\β}}_1}---\left(2\right)$

编码器选择QP与拉格朗日乘子λ经验关系式：

QP＝4.2005lnλ+13.7122   (3)

JCTVC-K0103同时给出几个HM标准测试序列的R-λ曲线图，如图1。JCTVC-K0103提案存在的问题：

整个序列码率控制过程中,QP值的选择依赖于α和β，一个视频序列进行编码器α和β初始化为二个经验值：3.2003和-1.367。然后每个视频序列编码时α和β按如下式子进行更新：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{comp}}={\mathrm{\α}}_{\mathrm{old}}\·{\mathrm{bpp}}_{\mathrm{real}}^{{\mathrm{\β}}_{\mathrm{old}}}---\left(4\right)$

α_new＝α_old+δ_α·(ln λ_real-ln λ_comp)·α_old   (5)

β_new＝β_old+δ_β·(ln λ_real-ln λ_comp)·ln bpp_real   (6)

上述过程当视频序列中出现频繁场景大切换或前几十帧是全黑的视频帧，当前是一个场景运动剧烈的帧就会出现当前帧将滑动窗口的所有比特位全部消耗完。接下的视频系列将会分配很少的比特数对视频残差进行量化。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种改进型R-λ模型H.265码率控制方法。本发明是在JCTVC-K0103R-λ模型码率控制过程中加入视频序列场景切换检测和图像的方差值作为图像能量大小的衡量。

1)图像的方差值

图像的方差值作为图像能量大小的衡量，即图像的复杂程度。实验表明，图像越复杂，纹理越多，其方差值越大，需分配的比特数越多；反之，图像越平滑，细节越少，其计算得到的方差值也越小，可少分配一些比特数。方差δ²的表示式如下所示：

$\mathrm{avg}=\frac{1}{M\×N}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^M{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{N}f(i,f)---\left(7\right)$

${\mathrm{\δ}}^2=\frac{1}{M\×N}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^M{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{(f(i,j)-\mathrm{avg})}^2---\left(8\right)$

其中，MxN为图像的大小，f(i,j)为当前帧(i,j)处的象素值，avg为当前帧的平均象素值。

2)场景切换检测

SAD即绝对误差和(Sum of absolute differences),应用非常广泛，是一种测量两个图像块的差异的最简单办法，其公式：

$\mathrm{SAD}(m,n)={\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{N-1}{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^{N-1}|f_c(i,j)-f_r(i+m,j+n)|---\left(9\right)$

匹配准则和搜索方式是块匹配算法的两个重要因素：

3)改进型码率算法

主要是在更新α和β时，将当前视频帧的图像方差δ²因素加入，引入δ比例因素，式4-6变成如下形式：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{comp}}={{\mathrm{\α}}^{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{old}}\·{\mathrm{bpp}}_{\mathrm{real}}^{{{\mathrm{\β}}^{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{old}}}---\left(10\right)$

α_new＝α_old+δ*δ_α·(ln λ_real-ln λ_comp)·α_old   (11)

β_new＝β_old+δ*δ_β·(ln λ_real-ln λ_comp)·ln bpp_real   (12)

本发明方法的具体步骤为：

步骤一:初始化码率相关的参数，包括量化参数QP和图像组GOP配置；

步骤二:对编码当前帧计算图像的方差值δ²和绝对误差和SAD值，并存在对应参数数组δ[i][j]和SAD[i][j]中，其中i表示第i个图像组GOP，j表示第i个图像组GOP中第j个视频帧；

步骤三:按JCTVC-K0103提案进行图像组GOP级的比特分配：

$T_{\mathrm{AvgPic}}=\frac{R_{\mathrm{PicAvg}}\·(N_{\mathrm{coded}}+\mathrm{SW})-R_{\mathrm{coded}}}{\mathrm{SW}}$

T_GOP＝T_AvgPic·N_GOP

N_GOP表示当前图像组GOP中视频帧的个数，SW是码率控制中的平滑窗口帧的个数，T_AvgPic是图像组GOP设定目标比特位数，R_coded是已编码N_coded视频帧消耗的比特位。

步骤四：比较第i个图像组GOP中第j个视频帧绝对误差和SAD[i][j]和第i个图像组GOP中第j-1视频帧绝对误差和SAD[i][j-1],同时增加场景切换检测的鲁棒性，增强对上一个图像组GOP的绝对误差和SAD值累加判断：

如上面条件为真，继续执行以下步骤，否则的话跳至步骤六；

步骤五:强制插入关键帧I帧，同时对码率相关编码参数包括初始化量化参数QP和图像组GOP配置进行重设，采用I帧码率控制模式进行编码，当前帧编码结束，跳至步骤一，进行新的基于图像组GOP编码；

步骤六:图片级的比特分配

$T_{\mathrm{CurrPic}}=\frac{T_{\mathrm{GOP}}-{\mathrm{Coded}}_{\mathrm{GOP}}}{\underset{\mathrm{NotCodedPictures}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i}\·{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{CurrPic}}$

其中ω是当前GOP组中每个视频帧的权值，Coded_GOP是当前图像组GOP组已经用掉位；

步骤七:按改进型对码率相关参数进行更新

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{comp}}={{\mathrm{\α}}^{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{old}}\·{\mathrm{bpp}}_{\mathrm{real}}^{{{\mathrm{\β}}^{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{old}}}$

α_new＝α_old+δ*δ_α·(lnλ_real-lnλ_comp)·α_old

β_new＝β_old+δ*δ_β·(ln λ_real-ln λ_comp)·ln bpp_real

步骤八：判断是否还有新图像组GOP或图像组GOP有新的视频帧，如有，修改i和j系数，对下一张图像进行量化参数QP的计划，跳至步骤二，如没有就结束编码。

本发明相对于现有技术具有以下有益效果：本发明在同一的码率下，视频质量明显好于现有的方法，图像质量得到明显提高。

附图说明

图1是H.265测试模型中规定BasketballDrill的测试视频序列；

图2是H.265测试模型中规定BQMall的测试视频序列；

图3是H.265测试模型中规定PartyScene的测试视频序列；

图4是H.265测试模型中规定RaceHorsesC的测试视频序列；

图5是本发明方法流程图；

图6是本发明码率控制方法与JCTVC-K0103提案码率控制方法对同一视频序列编码重构后的PSNR对图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明加以详细说明，应指出的是，所描述的实施例仅便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

如图5所示，本发明方法的具体步骤为：

步骤一:初始化码率相关的参数，编码参数包括初始化量化参数QP,图像组GOP配置。

步骤二:对编码当前帧计算图像的方差值δ²和SAD值，并存在对应用参数数组中，例如第i个GOP,GOP中的第j个视频帧对应参数δ[i][j]和SAD[i][j]。

步骤三:GOP级的比特分配

GOP级的比特分配按JCTVC-K0103提案方式，如下式：

$T_{\mathrm{AvgPic}}=\frac{R_{\mathrm{PicAvg}}\·(N_{\mathrm{coded}}+\mathrm{SW})-R_{\mathrm{coded}}}{\mathrm{SW}}---\left(13\right)$

T_GOP＝T_AvgPic·N_GOP   (14)

步骤四：比较SAD[i][j]和SAD[i][j-1],同时增加场景切换检测的鲁棒性增强了对上一个GOP SAD累加判断

如上面条件为真，继续执行以下步骤，否则的话跳至步骤六。

步骤五:强制插入关键帧(I帧)，同时对码率相关编码参数包括初始化量化参数QP,图像组GOP配置进行重设，采用I帧码率控制模式进行编码，当前帧编码结束，跳至步骤一，进行新的基于图像组GOP编码

步骤六:图片级的比特分配

$T_{\mathrm{CurrPic}}=\frac{T_{\mathrm{GOP}}-{\mathrm{Coded}}_{\mathrm{GOP}}}{\underset{\mathrm{NotCodedPictures}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_i}\·{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{CurrPic}}---\left(15\right)$

ω是当前GOP组中每个视频帧的权值。Coded_GOP是当前图像组GOP组已经用掉位。

步骤七:按改进型对码率相关参数进行更新

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{comp}}={{\mathrm{\α}}^{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{old}}\·{\mathrm{bpp}}_{\mathrm{real}}^{{{\mathrm{\β}}^{\mathrm{\δ}}}_{\mathrm{old}}}---\left(16\right)$

α_new＝α_old+δ*δ_α·(ln λ_real-ln λ_comp)·α_old   (17)

${\mathrm{\β}}_{\mathrm{new}}={\mathrm{\β}}_{\mathrm{old}}+\mathrm{\δ}*{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\β}}\·(\ln {\mathrm{\λ}}_{\mathrm{real}}-{\ln \mathrm{\λ}}_{\mathrm{comp}})\·{\ln \mathrm{bpp}}_{\mathrm{real}}---\left(18\right)$

步骤八：判断是否还有新图像组GOP或图像组GOP有新的视频帧，如有，修改i,j系数，对下一张图像进行量化参数QP的计划，跳至步骤二，如没有就结束编码。

为了验证本发明的效果，以实验为例进行证明：

测试序列特性:测试序列共计431帧，1280x72025fps,I8B config配置，码率设定700kbps,相关细节如下表：

从图6可以看出前181帧，由于视频帧画面平稳（图中bpp(bit per pixel):位每像素），本发明与JCTVC-K0103码率控制下视频重构质量基本上差不多。当出现第182大切换帧出现后，本发明在同样的码率情况下，视频重构的质量基本比JCTVC-K0103峰值信噪比(PSNR)高出近4dB。

Claims (1)

1.一种改进型R-λ模型H.265码率控制方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

步骤一:初始化码率相关的参数，包括量化参数QP和图像组GOP配置；

步骤二:对编码当前帧计算图像的方差值δ²和绝对误差和SAD值，并存在对应参数数组δ[i][j]和SAD[i][j]中，其中i表示第i个图像组GOP，j表示第j个视频帧；

步骤三:按JCTVC-K0103提案进行图像组GOP级的比特分配：

$T_{AvgPic}=\frac{R_{PicAvg}\·(N_{coded}+SW)-R_{coded}}{SW}$

T_GOP＝T_AvgPic·N_GOP

N_GOP表示当前图像组GOP中视频帧的个数，SW是码率控制中的平滑窗口帧的个数，T_AvgPic是图像组GOP设定目标比特位数，R_coded是已编码N_coded视频帧消耗的比特位；

步骤四：比较第i个图像组GOP中第j个视频帧绝对误差和SAD[i][j]和第i个图像组GOP中第j-1视频帧绝对误差和SAD[i][j-1],同时增加场景切换检测的鲁棒性，增强对上一个图像组GOP的绝对误差和SAD值累加判断：

如上面条件为真，继续执行以下步骤，否则的话跳至步骤六；

步骤五:强制插入关键帧I帧，同时对码率相关编码参数包括初始化量化参数QP和图像组GOP配置进行重设，采用I帧码率控制模式进行编码，当前帧编码结束，跳至步骤一，进行新的基于图像组GOP编码；

步骤六:图片级的比特分配

$T_{CurrPic}=\frac{T_{GOP}-{\mathrm{Coded}}_{GOP}}{\underset{NotCodedPictures}{{\mathrm{\Σ\ω}}_i}}\·{\mathrm{\ω}}_{CurrPic}$

其中ω是当前GOP组中每个视频帧的权值，Coded_GOP是当前图像组GOP组已经用掉位；

步骤七:按改进型对码率相关参数进行更新

${\mathrm{\λ}}_{comp}={{\mathrm{\α}}^{\mathrm{\δ}}}_{old}\·{\mathrm{bpp}}_{real}^{{{\mathrm{\β}}^{\mathrm{\δ}}}_{old}}$

α_new＝α_old+δ*δ_α·(ln λ_real-ln λ_comp)·α_old

β_new＝β_old+δ*δ_β·(ln λ_real-ln λ_comp)·ln bpp_real

步骤八：判断是否还有新图像组GOP或图像组GOP有新的视频帧，如有，修改i和j系数，对下一张图像进行量化参数QP的计划，跳至步骤二，如没有就结束编码。