CN105657433B - 一种基于图像复杂度的信源实时编码方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种图像复杂度的信源实时编码方法及系统，该方法包括：获取图像的编码模式以及编码参数；根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；根据像素块均方差和阈值比较帧内预测层级分割进行初步筛选；在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位等信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。

Description

一种基于图像复杂度的信源实时编码方法及系统
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像复杂度的信源实时编码方法及系统。
背景技术
当前视频编码标准主要由ITU-T与ISO/IEC组织制定，其中ITU-T组织制动了H.261、H.263、H.264等用于实时视频通信的视频编码标准，ISO/IEC组织制定了MPEG系列标准，主要用于用于广播电视、视频存储、网络上的流媒体传输等。这两个组织也联合制定了一些标准，例如ITU-T组织制定的H.262与ISO/IEC组织制定的MPEG-2是同一视频编码标准，H.264标准也被纳入MPEG-4的第10部分，最新的HEVC视频编码标准也由这两个组织联合制定。
目前已有的数字图像压缩压缩效率较低，视频图像压缩倍数较低。为了在有限的信道带宽要求下传输更高质量的视频图像，采用压缩比更高的视频编码器是数字图像压缩的必然要求。
HEVC编码器相较于H.264采用了复杂度更高的编码工具：采用四叉树编码方式，编码单元可从64x64划分到4x4，变换单元采用3层搜索，预测单元采用对称和非对称8种预测模式；帧内预测精细到35个模式；帧间预测增加了Merge模式，采用了新的预测运动矢量流程，8阶1/4亮度亚像素插值。4阶1/2色度亚像素插值；采用了新的环路滤波流程和样本自适应偏移模块；熵编码采用了内容自适应的二进制算术编码，利用免乘法概率进行刷新。这些新技术的采用，一方面使得HEVC具有较高的视频压缩效率，可以在H.264/AVC的编码器压缩效率基础上，继续把压缩效率提高一倍；另一方面也大大增加了编码器复杂度，目前的HEVC编码器时间复杂度约为H.264/AVC编码器的7倍左右，其中模式预测判决部分占据了HEVC编码器80％左右的运算时间。
目前，在图像处理芯片上，大都采用H.264及较早的图像视频编码算法实现编码，视频压缩倍数较低；而要采用压缩倍数较高的HEVC编码算法实现编码，目前大多的图像处理芯片不足以实现实时编码。故为了实现图像处理芯片上具有较高压缩比的信源编码器实时编码，需要针对不同的目标图像源选取不同的图像编码模式进行预测，并根据目标码率对编码参数进行设置，以实现实时编码。现在有的图像编码算法并不能满足上述要求。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于图像复杂度的信源实时编码方法及系统，用以解决现有技术中图像编码算法并不能实现实时编码的问题。
其具体的技术方案如下：
一种基于图像复杂度的信源实时编码方法，所述方法包括：
获取图像的编码模式以及编码参数；
根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；
根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选；
在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；
对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；
根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。
可选的，获取图像的编码方式以及编码参数，包括：
接收完一帧图像后，检测目标码率大小和图像分辨率大小；
若目标码率或图像分辨率变化时，则初始化编码模式和编码参数。
可选的，根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置，包括：
当一帧图像中的编码单元进行编码后，将对应的像素方差、样本自适应偏移方向进行统计；
将统计结果更新至阈值门限中。
可选的，根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选，包括：通过样本下采样的方法计算编码单元的像素块方差，若方差大于设置阈值，则不对大块编码单元分割进行搜索；当方差小于设置阈值时，则不对小块编码单元分割进行搜索。
可选的，在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位等信息进行帧间预测中的提前终止或跳出，具体为：帧间预测模式样本自适应偏移信息为当前编码单元对应的参考帧中对应位置的编码单元内的4个方向像素分布的概率，而运动矢量等信息为当前编码单元的信息，当编码单元较简单或者运动矢量为0时，不再进行编码单元向下分割。
可选的，对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析，包括：
计算横向和纵向方向的矢量值，根据矢量值计算像素方向，可以将4中边缘偏移方向预测减少为1种边缘偏移方向预测；
利用直方图对条带偏移进行预测也可以仅计算含有中选概率最大条带的周围7种情况。
可选的，根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节，包括：
当有一帧图像进行编码完成后，对码流速率进行计算监测；
并将监测到的码流速率与目标码率进行比较，根据比较结果对编码模式和编码参数进行重新设置，自适应得调节实际编码速率。
一种基于图像复杂度的信源实时编码系统，包括：
获取模块，用于获取图像的编码模式以及编码参数；
统计模块，用于根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；
筛选模块，用于根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选；
帧间预测模块，用于在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；
帧内预测模块，用于对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；
调节模块，用于根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。
可选的，所述获取模块，具体用于接收完一帧图像后，检测目标码率大小和图像分辨率大小；若目标码率或图像分辨率变化时，则初始化编码模式和编码参数。
可选的，所述筛选模块，具体用于通过样本下采样的方法计算编码单元的像素块方差，若方差大于设置阈值，则不对大块编码单元分割进行搜索；当方差小于设置阈值时，则不对小块编码单元分割进行搜索。
本发明实施例中提供了一种图像复杂度的信源实时编码方法，该方法包括：获取图像的编码模式以及编码参数；根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选；在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位等信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。该方法解决了不同的目标图像源采用相同的编码模式进行预测算法复杂度高的问题以及不同码率下算法选择的问题，具有算法简单、编码复杂度低、应用广泛、减少传输时延等特点。
附图说明
图1为本发明实施例中一种图像复杂度的信源实时编码方法的流程图；
图2为本发明实施例中图像编码参数控制流程图。
图3为本发明实施例中基于图像复杂度的自适应阈值控制流程图。
图4为本发明实施例中帧内模块快速算法控制流程图。
图5为本发明实施例中帧间模块快速算法控制流程图。
图6为本发明实施例中SAO模块快速算法控制流程图。
图7为本发明实施例中码率检测控制模块流程图；
图8为本发明实施例中一种图像复杂度的信源实时编码系统的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例中提供了一种图像复杂度的信源实时编码方法，该方法包括：获取图像的编码模式以及编码参数；根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选；在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位等信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。该方法解决了不同的目标图像源采用相同的编码模式进行预测算法复杂度高的问题以及不同码率下算法选择的问题，具有算法简单、编码复杂度低、应用广泛、减少传输时延等特点。
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解，本发明实施例以及实施例中的具体技术特征只是对本发明技术方案的说明，而不是限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的具体技术特征可以相互组合。
如图1所示为本发明实施例中一种基于图像复杂度的信源实时编码方法的流程图，该方法包括：
S101，获取图像的编码模式以及编码参数；
S102，根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；
S103，根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选；
S104，在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位等信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；
S105，对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；
S106，根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。
具体来讲，在本发明实施例，通过图2对步骤S101进行解释说明，如图2所示为图像编码参数控制流程图，编码器接收来自外部的视频分辨率、目标码率和帧率，然后根据视频分辨率、码率、帧率设置编码模式和编码参数，接收图像数据。在接收下一帧图像数据前检测图像参数是否发生变化，若发生变化则根据变化后的图像参数重新设置编码模式和编码参数，并接收图像数据；若图像参数没有发生变化，则复用前一帧的图像编码模式和编码参数，接收图像数据。
进一步，在本发明实施例中，通过图3对步骤S102进行解释说明，如图3所示为基于图像复杂度的自适应阈值控制流程图，在接收一帧图像数据后编码器根据编码参数选择快速算法的图像阈值，若是I帧编码，则设置I帧编码的快速算法方差阈值，若是P帧编码，则设置P帧编码的快速算法SAO阈值；然后分别对I帧和P帧进行编码；对于编码后的I帧编码单元统计编码单元的方差大小，并将搜索窗内的编码单元方差进行阈值自适应更新；对于编码后的I帧和P帧编码单元，统计其SAO模式，并对于P帧的编码单元快速算法所采用的SAO阈值进行自适应更新；在每一帧图像编码后检测是否是最后一帧图像，若不是，则对于新一帧图像继续检测其编码模式和编码参数，并进行图像数据接收。
进一步，在本发明实施例中，通过图4对步骤S103进行解释说明，如图4所示为帧内模块快速算法控制流程图，在进行帧内预测前，可根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选，同时，可根据像素块的纹理方向分布对于预测方向进行初步筛选。然后在已筛选过帧内预测模式中进行计算，实现基于复杂度分析的帧内预测模块快速编码。首先进行帧内预测层间快速算法，设置I帧层间快速算法阈值，并对样本进行下采样，计算方差。当计算的方差小于预先设定的阈值时，则进行大块编码单元的搜索，跳过小块编码单元的搜索；当计算的方差大于预先设定的阈值时，则进行小块编码单元的搜索，跳过大块编码单元的搜索。然后进行帧间预测方向快速搜索。先计算编码单元内0度、45度、90度、135度四个矢量方向的像素幅值，然后比较四个矢量方向幅度值大小，当四个方向的幅度值相差较大时，选取其中幅度值最大的一个方向，在其周围搜索；当四个方向的幅度值相差较小时，在四个方向中都选取部分方向进行搜索。当一个CTU的预测模式进行确定后，对层间快速算法的阈值进行搜索窗自适应更新。
进一步，在本发明实施例中，通过图5对步骤S104进行解释说明，如图5所示为帧间模块快速算法控制流程图，在进行帧间预测时，首先设置帧间预测的算法阈值，然后对当前层编码单元进行帧间预测，包括SKIP模式判断、运动估计、模式判别。若帧间预测后当前编码单元的最优预测模式为帧间SKIP模式，则对其率失真代价进行计算，若代价小于阈值T1，则当前编码单元最优模式为SKIP模式，不再进行继续向下的四叉树搜索，并进行阈值自适应更新。若当前编码单元的最优预测模式不是SKIP模式或者其率失真代价大于阈值T1，则计算当前编码单元对应搜索到的参考帧参考像素块中的SAO四个模式分布所占的比例。若其中模式1和模式4占比较大，则判断当前编码单元的提前终止标志位，若不为0，则进行四叉树向下分割搜索；否则，不再进行四叉树向下分割，当前编码单元为最优分割。若模式1和模式4占比较小，则判断模式1和模式2均值是否小于阈值T2，若均值小于阈值，则不再进行四叉树向下分割，当前编码单元为最优分割；否则，进行阈值自适应更新，并进行四叉树向下分割搜索。
进一步，在本发明实施例中，通过图6对步骤S105进行解释说明，如图6所示为SAO模块快速算法控制流程图，编码器在进行样本自适应偏移模块预测前，首先判断当前编码单元是否是帧内预测。若编码单元为帧内预测，则可根据帧内预测方向选择距离方向最近的0度、45度、90度、135度四个方向之一作为SAO的EO预测方向；若编码单元为帧间预测，则计算编码单元四个矢量方向的Sobel算子，选择幅值最高，即方向能量最大的一个方向作为SAO的EO预测方向。然后对选中的SAO中的EO预测方向进行模式预测。接着，统计编码单元中的像素直方图分布，根据统计信息仅对条带预测中含有选中概率最高的一个条带周围的条带进行BO条带预测。最后，根据预测结果，对SAO模式进行编码。
进一步，在本发明实施例中，通过图7对步骤S106进行解释说明，如图7所示为码率检测控制模块流程图，当有一帧图像进行编码完成后，对码流速率进行计算监测，并与目标码率进行比较，根据比较结果对编码模式和编码参数进行重新设置，自适应得调节实际编码速率，使其与目标码率相符。当图像编码实际码率远远小于目标码率时，采用减小量化参数(QP)和控制算法裕度的方法，提高视频质量进行编码；当图像编码实际码率远远大于目标码率时，采用增大量化参数和增大算法裕度的方法，降低视频质量进行编码，实现不同模式视频的自适应码率控制。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)该方法采用了统一的输入接口，可根据输入图像的分辨率、目标码率、帧率自适应得对编码模式和编码参数进行选择，在一个图像处理芯片上实现算法复杂度可控的图像编码，具有面向多用户、应用平台广泛等特点。
(2)该方法采用了基于纹理复杂度的帧内快速算法。在进行帧内预测前，根据编码单元中像素均方差和纹理分布方向进行预测模式初步筛选，仅对选中的部分预测模式进行预测，具有算法简单、额外占用资源小、应用广、编码速度提升明显等特点。
(3)该方法采用了基于纹理时域空域相关性分析的帧间快速算法。在进行帧间预测时，根据纹理信息的时域和空域统计相关性进行编码单元分割模式预判断，设置了提前终止和跳过某些预测模式的策略对帧间模块进行预测，具有算法简单、应用广泛、速度提升明显等特点。
(4)该方法采用了基于编码单元像素纹理分布信息分析的样本自适应偏移算法，可根据编码单元像素矢量方向和直方图分布进行边缘偏移方向和条带偏移模式的粗筛选，具有应用简单、速度提升明显等特点。
(5)该方法可根据图像编码后的码率速率监测对比结果自适应得对编码模式和编码参数进行调节，实现不同模式视频的自适应码率控制。
对应本发明实施例中一种基于图像复杂度的信源实时编码方法，本发明实施例中还提供了一种基于图像复杂度的信源实时编码系统，如图8所示为本发明实施例中一种基于图像复杂度的信源实时编码系统的结构示意图，该系统包括：
获取模块801，用于获取图像的编码模式以及编码参数；
统计模块802，用于根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；
筛选模块803，用于根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选；
帧间预测模块804，用于在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；
帧内预测模块805，用于对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；
调节模块806，用于根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。
进一步，在本发明实施例中，获取模块801，具体用于接收完一帧图像后，检测目标码率大小和图像分辨率大小；若目标码率或图像分辨率变化时，则初始化编码模式和编码参数。
进一步，在本发明实施例中，统计模块802，具体用于当一帧图像中的编码单元进行编码后，将对应的像素方差、样本自适应偏移方向进行统计；将统计结果更新至阈值门限中。
进一步，在本发明实施例中，筛选模块803，具体用于通过样本下采样的方法计算编码单元的像素块方差，若方差大于设置阈值，则不对大块编码单元分割进行搜索；当方差小于设置阈值时，则不对小块编码单元分割进行搜索。
进一步，在本发明实施例中，帧间预测模块804，具体用于帧间预测模式样本自适应偏移信息为当前编码单元对应的参考帧中对应位置的编码单元内的4个方向像素分布的概率，而运动矢量等信息为当前编码单元的信息，当编码单元较简单或者运动矢量为0时，不再进行编码单元向下分割。
进一步，在本发明实施例中，帧内预测模块805，计算横向和纵向方向的矢量值，根据矢量值计算像素方向，可以将4中边缘偏移方向预测减少为1种边缘偏移方向预测；利用直方图对条带偏移进行预测也可以仅计算含有中选概率最大条带的周围7种情况。
进一步，在本发明实施例中，调节模块806，具体用于当有一帧图像进行编码完成后，对码流速率进行计算监测；并将监测到的码流速率与目标码率进行比较，根据比较结果对编码模式和编码参数进行重新设置，自适应得调节实际编码速率。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的普通技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于图像复杂度的信源实时编码方法，其特征在于，所述方法包括：
获取图像的编码模式以及编码参数；
根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；
根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选；
在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；
对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；
根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取图像的编码方式以及编码参数，包括：
接收完一帧图像后，检测目标码率大小和图像分辨率大小；
若目标码率或图像分辨率变化时，则初始化编码模式和编码参数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置，包括：
当一帧图像中的编码单元进行编码后，将对应的像素方差、样本自适应偏移方向进行统计；
将统计结果更新至阈值门限中。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选，包括：
通过样本下采样的方法计算编码单元的像素块方差，若方差大于设置阈值，则不对大块编码单元分割进行搜索；
当方差小于设置阈值时，则不对小块编码单元分割进行搜索。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位等信息进行帧间预测中的提前终止或跳出，具体为：帧间预测模式样本自适应偏移信息为当前编码单元对应的参考帧中对应位置的编码单元内的4个方向像素分布的概率，而运动矢量等信息为当前编码单元的信息，当编码单元较简单或者运动矢量为0时，不再进行编码单元向下分割。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析，包括：
计算横向和纵向方向的矢量值，根据矢量值计算像素方向，可以将4中边缘偏移方向预测减少为1种边缘偏移方向预测；
利用直方图对条带偏移进行预测也可以仅计算含有中选概率最大条带的周围7种情况。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节，包括：
当有一帧图像进行编码完成后，对码流速率进行计算监测；
并将监测到的码流速率与目标码率进行比较，根据比较结果对编码模式和编码参数进行重新设置，自适应得调节实际编码速率。
8.一种基于图像复杂度的信源实时编码系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取图像的编码模式以及编码参数；
统计模块，用于根据所述编码模式以及编码参数，对每帧图像的已编码单元进行统计，根据统计结果并结合量化参数和算法裕度进行阈值设置；
筛选模块，用于根据像素块均方差和阈值进行比较，并在帧内进行预测、以及层级分割，从而实现初步筛选；
帧间预测模块，用于在已筛选过的帧内，根据时域中参考帧样本自适应偏移方向信息和空域当前编码单元的运动矢量、变换单元、编码标志位信息进行帧间预测中的提前终止或跳出；
帧内预测模块，用于对于帧内预测模式和帧间预测模式中确定的编码单元进行纹理方向分析；
调节模块，用于根据图像编码后的码率速率监测对比结果对编码模式和编码参数进行调节。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述获取模块，具体用于接收完一帧图像后，检测目标码率大小和图像分辨率大小；若目标码率或图像分辨率变化时，则初始化编码模式和编码参数。
10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述筛选模块，具体用于通过样本下采样的方法计算编码单元的像素块方差，若方差大于设置阈值，则不对大块编码单元分割进行搜索；当方差小于设置阈值时，则不对小块编码单元分割进行搜索。
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