CN107018412B - 一种基于关键帧编码单元划分模式的dvc-hevc视频转码方法 - Google Patents

一种基于关键帧编码单元划分模式的dvc-hevc视频转码方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于关键帧编码单元划分模式的DVC‑HEVC视频转码方法及其转码器,主要涉及转码器中HEVC编码方式的划分。由于非关键帧的CU划分深度一般小于关键帧的划分深度，本发明首先在K帧划分模式的基础上进行一次融合操作，按照融合后的CU划分模式对WZ帧进行划分，然后根据WZ的运动矢量判断该CU是否需要进一步的划分，最终得到WZ帧的CU划分模式。通过本发明的方法，可以跳过HEVC编码模块中计算复杂度较高的逐层率失真优化过程，从而达到降低HEVC编码复杂度的目的。实验结果表明，本发明的方法在转码失真很小的情况下，大大降低了视频编码的计算复杂度和转码时间，有效提高了转码效率。

Description

一种基于关键帧编码单元划分模式的DVC-HEVC视频转码方法
技术领域
本发明涉及图像通信领域中的视频转码技术问题，尤其是涉及一种分布式视频编码(DVC)到传统视频编码(HEVC)标准之间的视频转码技术。
背景技术
随着移动通信和信息技术的快速发展，新型的视频通信技术的应用越来越广泛，如移动视频通话，远程视频共享，无人机视频监控等。在这些视频通信设备中，随着需求量不断增加，人们也越来越关注视频的质量和实时性，因此视频压缩编码对设备计算能力提出了更高的要求，视频的压缩效率与设备功耗之间的矛盾越发突出。
由于视频压缩标准的多样性，不同视频格式之间转换的需要促使了视频转码研究的开展，而新标准的制定和应用又推动了新的转码技术的研究。近年来，最新的视频编码标准已经发展到HEVC(High Efficiency Video Coding)，它在提升视频压缩效率的同时也极大的增加了编码复杂度，这对于一些要求低功耗低复杂度的移动设备或手持设备并不适用。而分布式视频编码(Distributed Video Coding,DVC)以其编码复杂度低、抗误码鲁棒性高的特点，很好的适应了小型化终端设备的需求，成为当今的研究热点。DVC视频编码标准虽然简化了编码端，但它的解码端相对复杂。综合DVC和HEVC各自的优势，可以采用DVC编码HEVC解码来实现移动终端设备的通信，因此一种基于DVC-HEVC转码的视频通信框架应运而生。此视频通信框架可以同时实现视频通信双方的低复杂度编解码，而将最复杂的视频帧间相关性挖掘工作移到转码服务器。
最简单的视频转码结构为“全编全解”结构，即先对输入流进行完全解码，然后再按照新的视频编码标准进行编码。但是全编全解转码结构计算复杂度很高，并不适用于长足发展。为了实现视频压缩标准之间的快速转码，国内外学者已经开展了大量的工作，并且取得了良好的进展。Martinez等人提出将残差信息通过机器学习来得到决策树，即利用Wyner-Ziv编码阶段的特征进行快速宏块编码的模式选择，降低了DVC到H.264/AVC转码的计算复杂度。北京邮电大学的孙思阳研究了从DVC到H.264视频转码框架中各个模块的具体实现细节，取得了较好的转码效果。丁彬等人提出利用纹理复杂度和编码单元所含比特数之间的关系，对H.264中宏块的运动矢量进行预处理，减少预测单元分割模式的候选数目，加快了H.264到HEVC的转码过程。蒋炜等人提出利用H.264压缩视频流中包含的信息,优化了HEVC运动估计过程中预测单元的搜索起点和搜索范围,进一步减少了转码过程的计算量。上述方法都是针对DVC到H.264转码或H.264到HEVC转码优化的研究成果，但是关于DVC至HEVC转码的相关研究工作则非常少。
发明内容
本发明的目的是加快DVC-HEVC转码器中HEVC的编码单元(CU)划分过程，本发明利用I帧的CU划分模式与P帧的CU划分模式之间的统计相关性，提出一种基于关键帧CU划分模式的DVC-HEVC视频转码方法，相比以往的HEVC视频编码标准，本发明的方法在转码失真很小的情况下，大大降低了视频编码的计算复杂度和转码时间，有效提高了转码效率。
由于视频序列中相邻帧图像之间存在时域相关性。通过实验数据发现，大部分情况下，在同一个GOP内，相同位置的编码树单元(CTU)划分深度一般是I帧的划分深度大于P帧的划分深度。因此，在进行WZ帧深度划分的时候，可以利用相邻已解码的K帧的深度划分模式，在K帧划分模式的基础上，再进行进一步的处理。由于非关键帧的CU划分深度一般小于关键帧的划分深度，本发明首先在K帧划分模式的基础上进行一次融合操作，然后根据WZ帧每个融合后CU单元相应的运动矢量判断该CU是否需要进一步的划分，最终得到WZ帧的CU划分模式。一般情况下，运动剧烈的区域，纹理比较复杂，需要进行进一步的划分，确保图像的质量。运动相对不明显区域，则不需要进行CU划分，可以提高编码的效率。
在DVC-HEVC转码器设计中，提高转码实时性的关键步骤是利用DVC解码过程中产生的信息加速HEVC编码过程。在DVC的解码过程中，本发明首先提取已解码的关键帧K帧的CU划分模式，根据相应融合算法对该CU划分模式进行一次融合，按照融合后的CU划分模式对WZ帧进行划分。本发明还将计算WZ帧与上一已解码帧的运动矢量信息，对WZ帧的每个CU块提取相应区域的运动矢量，根据运动矢量判断此WZ帧的CU是否需要进一步的分割。如果运动矢量的平均欧式距离和方差大于给定的阈值，说明这个CU区域存在着相对运动，则需要进一步分割此CU单元，否则停止CU的划分，选择当前CU分块大小为最终分块模式，然后继续进行PU模式的选择，并完成剩下的编码流程。通过本发明的方法，可以跳过HEVC编码模块中计算复杂度较高的逐层率失真优化过程，从而达到降低HEVC编码复杂度的目的。
具体主要包括以下过程步骤：
(1)在DVC解码端，对K帧进行帧内解码，提取其CU划分模式；
(2)按照基于统计规律的融合算法对K帧的CU划分模式进行一次融合，得到融合后的CU划分方式；
(3)对WZ帧码流进行解码，得到WZ帧，然后计算WZ帧与上一已解码帧之间的运动矢量；
(4)将步骤(2)得到的CU划分方式作为WZ帧的初始CU划分方式，对WZ帧进行CU划分；
(5)对WZ帧的每一块CU区域，进行CU划分模式再判断。首先计算相应CU区域的运动矢量的平均欧式距离MVD和方差δmv，将得到的MVD和方差δmv与给定的阈值Th进行比较，若小于或等于给定阈值，则进入步骤(7)，否则，进入(6)；
(6)判断此CU单元的深度值Depth是否为0，若为0，则将此CU单元继续划分为16×16的块，否则，将CU单元的深度值加1，继续分割，分割完成后进入步骤(7)；
(7)确定此CU尺寸确定为最终CU分块模式。判断WZ帧的所有CU是否遍历完成，若没有完成，则进入步骤(5)，否则CU分块模式完成并进入PU模式的选择，完成编码过程。
本发明改进的是整个DVC-HEVC转码器中HEVC视频编码中计算复杂度最高的地方。在整个HEVC视频编码过程中，CTU的递归划分占计算复杂度的90％以上，本发明最关键的是根据关键帧的CU划分方式快速进行WZ帧的CU划分模式的选择，因此，在计算复杂度方面，本发明方法着眼于HEVC视频编码过程中计算复杂度最关键之处。
附图说明
图1为本发明基于关键帧编码单元划分模式的DVC-HEVC视频转码方法系统框图；
图2为本发明的基于关键帧编码单元划分模式的DVC-HEVC视频转码方法的流程图；
图3为本发明方法的基于统计规律的编码单元融合算法图，其中，图3(a)为边界融合方式示意图；图3(b)为非边界融合方式示意图；
图4～7为本发明方法与级联转码的率失真曲线图，其中，图4为BasketballDrill的率失真曲线；图5为BQMall的率失真曲线；图6为FourPeople的率失真曲线；图7为Johnny的率失真曲线。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细说明，有必要指出的是，以下的实施例只用于对本发明做进一步的说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，所属领域技术熟悉人员根据上述发明内容，对本发明做出一些非本质的改进和调整进行具体实施，应仍属于本发明的保护范围。
图2中，基于关键帧编码单元划分模式的DVC-HEVC视频转码方法，包括以下步骤：
(1)在DVC解码端，对K帧进行帧内解码，提取其CU划分模式；
(2)按照基于统计规律的融合算法对K帧的CU划分模式进行一次融合，得到融合后的CU划分方式；
(3)对WZ帧码流进行解码，得到WZ帧，然后计算WZ帧与上一已解码帧之间的运动矢量；
(4)将步骤(2)得到的CU划分方式作为WZ帧的初始CU划分方式，对WZ帧进行CU划分；
(5)对WZ帧的每一块CU区域，进行CU划分模式再判断。首先计算相应CU区域的运动矢量的平均欧式距离MVD和方差δmv，将得到的MVD和方差δmv与给定的阈值Th进行比较，若小于或等于给定阈值，则进入步骤(7)，否则，进入(6)；
(6)判断此CU单元的深度值Depth是否为0，若为0，则将此CU单元继续划分为16×16的块，即深度值Depth为2，否则，将CU单元的深度值加1，继续分割，分割完成后进入步骤(7)；
(7)确定此CU尺寸确定为最终CU分块模式。判断WZ帧的所有CU是否遍历完成，若没有完成，则进入步骤(5)，否则CU分块模式完成并进入PU模式的选择，完成编码过程。
具体地，所述步骤(1)中，采用的是基于多分辨率运动细化(MRMR)的小波域DVC框架。由于在DVC编码时对K帧采用的是HEVC编码，因此，在转码时不需要再对K帧进行编码，直接提取CU划分模式即可。
步骤(2)中的基于统计规律的融合算法，其CU融合的尺寸为16×16和8×8，而尺寸为64×64和32×32的CU保持不变。CU融合方式分为边界融合和非边界融合，其中边界融合表示对多个不同深度的CU融合为相同深度的CU，非边界融合表示多个相同深度的CU融合为一个相同深度的CU。边界融合：1个尺寸为32×32的块中按16×16大小对CU深度按深度优先和数量优先原则进行统计，然后再进行融合，即1个16×16与3个8×8的块，融合为4个16×16的CU，2个16×16与2个8×8的块，融合为4个16×16的CU；1个8×8与3个16×16的块融合为1个32×32的CU，如图3(a)所示。非边界融合：4个8×8的块融合为1个16×16的CU,4个16×16融合为一个32×32的CU,而32×32与64×64保持不变。
步骤(3)中采用的是基于块的运动估计方法，计算当前帧与前一帧已解码帧的运动矢量。此运动矢量为图像小波分解的第一层最低频带LL的相应运动矢量，大小为当前帧图像的1/4，所以还需要对运动矢量进行1/4像素内插。
步骤(5)中对相应的运动矢量区域计算平均欧式距离MVD与方差δmv，平均欧式距离MVD的计算方法为：取CU单元相应区域的左上、右上、左下、右下、中间五个像素点的运动矢量，每个像素的运动矢量应该包含MVxi与MVyi两个方向，分别计算其欧式距离MVi，然后求平均值MVD。
方差δmv的计算方法为：
如果平均欧式距离MVD大于给定的阈值1或者方差δmv大于阈值1.5，则说明此编码单元区域存在相对运动，需要进行进一步的划分。否则，不进行划分。阈值的选取是根据实验数据训练得到的。
步骤(6)中，如果当前CU的深度为0，而又存在着剧烈运动，则直接将该区域的编码单元划分为16×16，即深度为2。
为了证明本发明的算法的有效性，我们对其进行了实验验证。图4～7为本发明的基于关键帧编码单元划分方式的DVC-HEVC视频转码方法与级联转码的率失真曲线对比结果，比较的具体过程如下：
(1)对视频序列进行DVC编解码，视频序列选择标准的HEVC测试视频，它们的名称、分辨率和帧率分别为：BasketballDrill(832×480，50帧/秒)、BQMall(832×480，60帧/秒)、FourPeople(1280×720，60帧/秒)，Johnny(1280×720，60帧/秒)。其中，K帧的量化步长(QP)值分别取14、18、22、26、30，WZ帧的量化步长取15。将每个K帧量化步长对应下的DVC解码帧分别存储为YUV序列。
(2)同时打开两个方法的程序并设置好相同的配置文件，参考软件为级联转码软件，量化步长(QP)值分别取14、18、22、26、30。并对其三种视频编码性能：峰值信噪比(PSNR)、比特率以及转码时间(其中PSNR体现视频的客观视频质量，视频转码时间体现编码的计算复杂度)，进行比较分析，比较性能的差距用以下三个指标进行评价：
ΔPRNR＝PSNRtrans-PSNRHM (5)
其中，ΔPSNR表示本发明的方法与级联转码标准方法峰值信噪比的差值，ΔBR表示本发明的方法与级联转码标准方法比特率差值的百分率，ΔT表示本发明的方法与级联转码标准方法时间差值的百分率。
(3)输入2个相同的步骤1中得到的DVC重建视频序列；
(4)分别对2个相同的视频序列进行视频编码；
(5)利用级联转码标准方法对视频序列在HEVC方式下进行视频编码；
(6)利用本发明方法对视频序列在HEVC方式下进行视频编码；
(7)两个程序分别输出视频编码后的视频序列以及各自的比特率、PSNR值以及总的视频转码时间，上述3个指标的结果如表1-3所示，统计显示本发明方法与HEVC标准方法在比特率方面变化了0.1％～6.37％，比特率平均增加2.56％。在PSNR方面降低了0.01dB～0.18dB，平均下降0.068dB。在编码时间方面降低了45％～60.62％。从总体来看，本发明方法与HEVC视频编码标准方法相比，在视频压缩率(由比特率下降程度来体现)和视频质量(由PSNR值得下降程度来体现)损失很小的前提下，大大地降低了视频编码的计算复杂度(由编码时间下降程度来体现，如表1～3所示)。
表1本发明算法与级联转码算法比特率的比较
表2本发明算法与级联转码算法之间PSNR值的比较
表3本发明算法与级联转码算法之间视频转码时间的比较

Claims (1)

1.一种基于关键帧编码单元划分模式的DVC-HEVC视频转码方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)在DVC解码端，对K帧进行帧内解码，提取其CU划分模式；
(2)按照基于统计规律的融合算法对CU划分模式进行一次融合，得到融合后的CU划分方式；
(3)对WZ帧码流进行解码，得到WZ帧，并计算WZ帧与上一已解码帧之间的运动矢量；
(4)利用步骤(2)中得到的融合后CU划分方式对WZ帧进行CU预划分；
(5)对WZ帧的每一块CU区域，进行CU划分模式再判断；首先计算相应CU区域的运动矢量的平均欧式距离MVD和方差δmv，将得到的MVD和方差δmv与给定的阈值进行比较，若小于或等于给定阈值，则进入步骤(7)，否则，进入(6)；
(6)判断此CU单元的深度值Depth是否为0，若为0，则将此CU单元划分为16×16的块，否则，将CU单元的深度值加1，继续分割，分割完成后进入步骤(7)；
(7)确定此CU尺寸为最终CU分块模式；判断WZ帧的所有CU是否遍历完成，若没有完成，则进入步骤(5)，否则CU分块模式完成并进入PU模式的选择，完成编码过程；
具体地，所述步骤(1)中，采用的是基于多分辨率运动细化(MRMR)的小波域DVC框架，在DVC编码时对K帧采用的是HEVC编码；
所述步骤(2)中的基于统计规律的融合算法，其CU融合的尺寸为16×16和8×8，而尺寸为64×64和32×32的CU保持不变，采用的CU融合方式分为两种，边界融合和非边界融合，其中边界融合表示对多个不同深度的CU融合为相同深度的CU，非边界融合表示多个相同深度的CU融合为一个相同深度的CU；
所述步骤(3)中采用的是基于块的运动估计方法，计算当前WZ帧与前一已解码帧的运动矢量，此运动矢量为图像小波分解的第一层最低频带LL的相应运动矢量，大小为当前WZ帧的1/4，之后对运动矢量进行1/4像素内插，得到WZ帧的运动矢量；
所述步骤(5)中对相应的运动矢量区域计算平均欧式距离MVD与方差δmv，平均欧式距离MVD的计算方法为：取CU单元相应区域的左上、右上、左下、右下、中间五个像素点的运动矢量，每个像素i的运动矢量包含MVxi与MVyi两个方向，分别计算其欧式距离MVi，然后求平均值MVD，
方差δmv的计算方法为：
若平均欧式距离MVD小于等于给定的阈值1，同时方差δmv小于等于阈值1.5，则不需要进一步划分，否则，说明此编码单元区域存在相对运动，需要进行进一步的划分；
所述步骤(6)中，如果当前CU的深度为0，而又存在着剧烈运动，则直接将该区域的编码单元划分为16×16，即深度为2。
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