CN104244009B - 一种分布式视频编码中码率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分布式视频编码中码率控制方法，在编码端分别计算出原始帧与前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值，并与预定的阈值比较，得到分类信息值，从而判定该位置块为运动缓慢或运动剧烈模式；根据宏块的不同运动模式估计编码端需要传送的码率，提高了分布式视频编码的效率；并在相关噪声模型（Correlation Noise Modeling，CNM）中使用块级别和帧级别相互切换的拉普拉斯参数实时调整码率大小，在保证传输较小码率的情况下，能最大限度地降低解码复杂度并使得解码器能够正确解码。

Description

一种分布式视频编码中码率控制方法

技术领域

本发明涉及一种在分布式视频编码中码率控制方法，属于视频压缩领域。

背景技术

分布式视频编码(Distributed Video Coding，DVC)是基于20世纪70年代Slepian.Wolf以及Wyner.Ziv提出的信息理论而建立的，将编码器运算复杂度转移到解码器。其特点是编码简单、解码较复杂、压缩性能接近传统的编码方式、抗误码能力强，适用于无线网络中资源受限的视频编码设备等。

分布式视频编码通过只在解码端进行信号统计特性的利用同样可以进行有效地压缩码。在分布式视频编码系统中，系统总的传输码率由K帧的码率和W帧的码率两部分组成。其中K帧的码率控制可借鉴或采用传统的视频编码方法，但是W帧的码率控制在分布式视频编码方案中则一直备受关注。在分布式视频编码系统中，如果传输过多的编码比特会造成资源浪费，降低系统的率失真性能；而如果传输的编码比特数不够，则解码器无法正确解码W帧，因此码率控制方法在一定程度上决定了分布式视频编码系统的编码效率。为了实现视频编码码率和信道传输码率之间的匹配，必须对输出码流进行控制，因此需要结合边信息和视频的实际运动特点来更好的进行码率控制。现有分布式视频编码大多采用反馈信道在解码端对码率进行控制，我们称这种码率控制算法为解码端码率控制算法。在使用解码端码率控制方法的分布式视频编码中，解码器通过反馈信道向编码器请求更多校验位重新解码，直到误码率小于指定的误码门限。这种解码端码率控制机制，会增加解码端复杂度并且引入一定的传输时延。

为避免使用反馈信道进行码率控制带来的以上问题，本文提出一种新的基于无反馈的码率控制方法。该方法采用本文提出的宏块划分思想，根据宏块的不同运动模式估计编码端需要传送的码率，提高了分布式视频编码的效率；并在相关噪声模型(CorrelationNoise Modeling，CNM)中使用块级别和帧级别相互切换的拉普拉斯参数实时调整码率大小，在保证传输较小码率的情况下，能最大限度地降低解码复杂度并使得解码器能够正确解码。

发明内容

技术问题：针对反馈信道带来的问题，同时结合实际场景中视频运动特性，提出一种编码端计算复杂度低的无反馈码率控制方法。该方法采用本文提出的宏块分类思想，同时考虑在相关噪声模型中使用块级别和帧级别相互切换的拉普拉斯参数，根据宏块的运动剧烈程度，实时调整编码端需要传送的码率大小。该方法既能保证传送的码率较小，又能最大程度地降低解码复杂度并使得解码器能够正确解码。

技术方案：

一种分布式视频编码中边信息生成方法，包括如下步骤：

1)在编码端，通过采用绝对误差和准则，分别计算出原始帧与前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值SAD；

2)将所述步骤1)中计算得到的两个离散余弦系数差值SAD与预定的阈值T₀比较，若都小于该阈值，则位置块的分类信息值为0，判定该位置块运动缓慢，在编码端该位置块的系数带不进行编码；反之，则该分类信息值为1，判定该位置块运动剧烈，进入步骤3)；

3)原始W帧和边信息间的误差定义为相关噪声，该噪声满足拉普拉斯分布，其特征参数可由相关噪声模型(Correlation Noise Modeling，CNM)计算得到，计算条件熵H(W|S)，从而确定W帧的最佳输出码率；

在所述步骤1)中，按照下式计算出原始帧和前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值：

其中，M和N分别表示位置块的长和宽，(x,y)表示位置块内的像素点坐标，B_w(x,y)表示原始帧位置块B中(x,y)处像素点的离散余弦系数，B_K(x,y)表示与原始帧相邻的关键帧的位置块B中(x,y)处像素点的离散余弦系数。

在所述步骤3)中，计算条件熵H(W|S)，从而确定W帧的最佳输出码率的具体流程为：

首先在编码端使用较低的计算复杂度快速预测边信息S。本文利用前后相邻关键帧K_b和K_f的平均值来代替预测边信息S，如下式所示。

预测边信息的算法十分简单，几乎不增加编码器复杂度。

接下来对W帧的每个DCT系数带的各位平面校验码率进行估计，即确定各位平面需要发送的校验位数目，该过程包括2个步骤：估计拉普拉斯参数和估计当前位平面的错误概率。

1)估计拉普拉斯参数

根据原始W帧与预测边信息的差值d即可建立相关噪声模型，定义如下：

块级别的拉普拉斯参数α_B计算如下：将

中的参数设置为M＝m，N＝n，m和n分别是宏块B的长和宽，即可通过σ²＝E(D²)-[E(D)]²算出

同时又考虑到在一个块中计算方差时，其值趋近于0的可能性较大，为了避免计算机处理数据时发生数值溢出现象，本发明对α值进行如下修正：

其中α_F是帧级别的拉普拉斯参数。

2)估计当前位平面的错误概率P_k

根据每个比特值b_n,K-1,b_n,K-2...b_n,k+1的交叉概率，可以得当前比特面的错误概率：

最后，通过式H(W|S)＝-P_k×log₂P_k-(1-P_k)×log₂(1-P_k)可以得到当前比特面的每个比特值在解码端无损重构所需要的最小信息量即为最低码率R_k，对于整个比特面，其无损重构所需传输的比特数为N×R_k。

有益效果

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

a)本发明方案提出了一种基于无反馈的编码端码率控制方法，在该方法中，采用宏块划分思想来提高分布式视频编码的效率。当宏块运动平缓时，没有必要执行码率估计算法，即对W帧的系数带不进行编码，在解码端用边信息的系数带直接代替；当宏块运动剧烈时，进行W帧的码率控制，并在相关噪声模型中使用块级别和帧级别相互切换的拉普拉斯参数α，使得α更加符合视频的残差分布情况，从而编码端需要传输的码率更加精确。

b)本文方法仅增加少量的编码复杂度就可以准确控制编码码率，同时避免系统使用反馈信道，有效提高了DVC系统的率失真性能。

附图说明

图1是现有的基于变换域的分布式视频编码框架图。

图2是本发明改进的视频编码框架图。

图3是本发明的无反馈码率控制改进方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

图1是现有的基于变换域的分布式视频编码框架图，本发明采用宏块划分思想来提高分布式视频编码的效率。当宏块运动平缓时，没有必要执行码率估计算法，即对W帧的系数带不进行编码，在解码端用边信息的系数带直接代替；当宏块运动剧烈时，进行W帧的码率控制，并在相关噪声模型中使用块级别和帧级别相互切换的拉普拉斯参数α，使得α更加符合视频的残差分布情况，从而编码端需要传输的码率更加精确，改进后的视频编码框架如图2所示。

下面给出本发明方法的具体实施例：

1)在编码端，通过采用绝对误差和准则，分别计算出原始帧与前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值SAD；

2)将所述步骤1)中计算得到的两个离散余弦系数差值SAD与预定的阈值T₀比较，若都小于该阈值，则位置块的分类信息值为0，判定该位置块运动缓慢，在编码端该位置块的系数带不进行编码；反之，则该分类信息值为1，判定该位置块运动剧烈，进入步骤3)；

3)原始W帧和边信息间的误差定义为相关噪声，该噪声满足拉普拉斯分布，其特征参数可由相关噪声模型(Correlation Noise Modeling，CNM)计算得到，计算条件熵H(W|S)，从而确定W帧的最佳输出码率；

在所述步骤1)中，按照下式计算出原始帧和前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值：

其中，M和N分别表示位置块的长和宽，(x,y)表示位置块内的像素点坐标，B_w(x,y)表示原始帧位置块B中(x,y)处像素点的离散余弦系数，B_K(x,y)表示与原始帧相邻的关键帧的位置块B中(x,y)处像素点的离散余弦系数。

在所述步骤3)中，计算条件熵H(W|S)，从而确定W帧的最佳输出码率的具体流程为：

首先在编码端使用较低的计算复杂度快速预测边信息S。本文利用前后相邻关键帧K_b和K_f的平均值来代替预测边信息S，如下式所示。

预测边信息的算法十分简单，几乎不增加编码器复杂度。

接下来对W帧的每个DCT系数带的各位平面校验码率进行估计，即确定各位平面需要发送的校验位数目，该过程包括2个步骤：估计拉普拉斯参数和估计当前位平面的错误概率。

1)估计拉普拉斯参数

根据原始W帧与预测边信息的差值d即可建立相关噪声模型，定义如下：

块级别的拉普拉斯参数α_B计算如下：将

中的参数设置为M＝m，N＝n，m和n分别是宏块B的长和宽，即可通过σ²＝E(D²)-[E(D)]²算出

同时又考虑到在一个块中计算方差时，其值趋近于0的可能性较大，为了避免计算机处理数据时发生数值溢出现象，本文对α值进行如下修正：

其中α_F是帧级别的拉普拉斯参数。

2)估计当前位平面的错误概率P_k

根据每个比特值b_n,K-1,b_n,K-2...b_n,k+1的交叉概率，可以得当前比特面的错误概率：

最后，通过式H(W|S)＝-P_k×log₂P_k-(1-P_k)×log₂(1-P_k)可以得到当前比特面的每个比特值在解码端无损重构所需要的最小信息量即为最低码率R_k，对于整个比特面，其无损重构所需传输的比特数为N×R_k。

Claims (3)

1.一种分布式视频编码中码率控制方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

1)在编码端，通过采用绝对误差和准则，分别计算出原始帧与前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值SAD；

2)将所述步骤1)中计算得到的两个离散余弦系数差值SAD与预定的阈值T₀比较，若都小于该阈值，则位置块的分类信息值为0，判定该位置块运动缓慢，在编码端该位置块的系数带不进行编码；反之，则该分类信息值为1，判定该位置块运动剧烈，进入步骤3)；

3)原始W帧和边信息S之间的误差定义为相关噪声，该噪声满足拉普拉斯分布，其特征参数可由相关噪声模型计算得到，计算条件熵H(W|S)，从而确定W帧的最佳输出码率。

2.根据权利要求1所述的一种分布式视频编码中码率控制方法，其特征在于，

所述步骤1)中，按照下式计算出原始帧和前后相邻关键帧之间相同位置块的离散余弦系数差值：

$SAD=\underset{x=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{y=1}{\overset{M}{\Σ}}|B_w(x,y)-B_K(x,y)|$

其中，M和N分别表示位置块的长和宽，(x,y)表示位置块内的像素点坐标，B_w(x,y)表示原始帧位置块B中(x,y)处像素点的离散余弦系数，B_K(x,y)表示与原始帧相邻的关键帧的位置块B中(x,y)处像素点的离散余弦系数。

3.根据权利要求1所述的一种分布式视频编码中码率控制方法，其特征在于，在所述步骤3)中，计算条件熵H(W|S)，从而确定W帧的最佳输出码率的具体流程为：

首先在编码端使用较低的计算复杂度快速预测边信息S，利用前后相邻关键帧K_b和K_f的平均值来代替预测边信息S，如下式所示：

$S(x,y)=\frac{1}{2}\[K_b(x,y)+K_f(x,y)\];$

接下来对W帧的每个DCT系数带的各位平面校验码率进行估计，即确定各位平面需要发送的校验位数目，该过程包括2个步骤，估计拉普拉斯参数和估计当前位平面的错误概率：

1)估计拉普拉斯参数

根据原始W帧与预测边信息的差值d即可建立相关噪声模型，定义如下：

$f_{W|S}\left(d\right)=\frac{\mathrm{\α}}{2}{e}^{-\mathrm{\α}\left|d\right|}$

块级别的拉普拉斯参数α_B，计算如下：将

$E\left(B\right)=\frac{1}{MN}\underset{x=1}{\overset{M}{\Σ}}\underset{y=1}{\overset{N}{\Σ}}B(x,y)$

$E\left(B^2\right)=\frac{1}{MN}\underset{x=1}{\overset{M}{\Σ}}\underset{y=1}{\overset{N}{\Σ}}{\[B(x,y)\]}^2$

中的参数设置为M＝m，N＝n，m和n分别是宏块B的长和宽，即可通过σ²＝E(B²)-[E(B)²]算出

同时又考虑到在一个块中计算方差时，其值趋近于0的可能性较大，对α值进行如下修正：

$\mathrm{\&alpha;}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\&alpha;}}_B,& {\mathrm{\&sigma;}}_F^2<{\mathrm{\&sigma;}}_B^2\\ {\mathrm{\&alpha;}}_F,& {\mathrm{\&sigma;}}_F^2\&GreaterEqual;{\mathrm{\&sigma;}}_B^2\end{array}\right.;$

其中α_F是帧级别的拉普拉斯参数

2)估计当前位平面的错误概率P_k

$P_n=\left\{\begin{array}{c}P(b_{n,k}=0|S,b_{n,K-1},b_{n,K-2},...,b_{n,k+1}),b_{n,k}=1\\ P(b_{n,k}=1|S,b_{n,K-1},b_{n,K-2},...,b_{n,k+1}),b_{n,k}=0\end{array}\right.$

根据每个比特值b_n,K-1,b_n,K-2...b_n,k+1的交叉概率，可以得当前比特面的错误概率：

$P_k=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{P}_n$

最后，通过式H(W|S)＝-P_k×log₂P_k-(1-P_k)×log₂(1-P_k)可以得到当前比特面的每个比特值在解码端无损重构所需要的最小信息量即为最低码率R_k，对于整个比特面，其无损重构所需传输的比特数为N×R_k。