CN108989818B - 一种图像编码参数调整方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本文公开了一种图像编码参数调整方法及装置，所述图像编码参数调整方法包括：对视频图像的运动复杂度进行估计；根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重。本文的技术方案能够根据视频内容的特点自适应调节编码参数，提高视频图像的质量。
Description
技术领域
本发明涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及的是一种图像编码参数调整方法及装置。
背景技术
视频编码技术主要分为帧内(Intra)编码和帧间(Inter)编码。采用帧内编码的图像帧称为I帧，采用帧间编码的图像帧称为P帧或B帧。帧内编码利用当前待编码图像块周围已编码的像素值对当前待编码图像块的像素值进行预测，即利用图像像素的空域相关性进行预测以消除冗余，达到压缩的目的。通过将待编码图像块的原始像素值与获得的预测像素值进行相减得到预测残差。通过对预测残差进行变换、量化和熵编码得到I帧编码码流。相对于帧内编码所利用的像素空域相关性，帧间编码利用的是像素的时域相关性。对于采用帧间编码的图像块，需要在该图像帧之前的已编码完的图像帧(即参考帧)当中进行运动搜索，找到当前待编码图像块的最佳匹配块，并将该匹配块作为当前待编码图像块的预测值。通过将待编码图像块与在参考帧中搜索得到的匹配块相减，得到预测残差。通过对预测残差进行变换、量化和熵编码得到P帧编码码流。
在常见的视频编码结构当中，视频码流通常由周期性插入的少量I帧加上大量的P帧组成。大量使用P帧是因为P帧的帧间编码可以利用图像的时域相关性，最大程度地减少视频数据中的冗余，实现更高的压缩效率。I帧的帧内编码模式虽然只能利用像素的空域相关性，压缩效率较低，但是其优点在于解码不需要依赖其它帧，可以有效抑制网络传输丢包引起的错误扩散。同时I帧的可独立解码的优点可以为录像回放提供更精准的时间点定位。
I帧的编码特性与P帧存在较大差异，其特殊性在于，帧内编码压缩效率低于帧间编码，因此I帧编码所消耗的比特数要大于P帧。另一方面，在I帧编码完成之后，后续待编码的P帧会将I帧作为参考帧，在参考帧中通过运动搜索得到匹配块，并将匹配块作为预测值。预测值的准确度直接决定了预测残差的大小，进而影响了后续P帧的压缩效率。因此，如果I帧的帧内编码图像质量较差，会导致后续P帧的压缩效率降低，图像质量变差。
但是，现有的视频编码算法在进行编码参数设置时，常常采用固定的参数设置。比如，在码率控制算法中，I帧和P帧的比特分配通常采用固定的比例，I帧的比特数是P帧的比特数的固定倍数，这种固定取值的参数设置方法在传输不同内容的视频时表现出图像传输质量的不一致，有时压缩效率较低，影响了用户体验。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种图像编码参数调整方法及装置，能够根据视频内容的特点自适应调节编码参数，提高视频图像的质量。
本发明实施例提供一种图像编码参数调整方法，包括：
对视频图像的运动复杂度进行估计；
根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重。
本发明实施例还提供一种图像编码参数调整装置，包括：
运动估计模块，用于对视频图像的运动复杂度进行估计；
第一编码参数调整模块，用于根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重。
与现有技术相比，本发明提供的一种图像编码参数调整方法及装置，能够根据视频内容的特点自适应调节编码参数，提高视频图像的质量，提高图像压缩效率。
附图说明
图1为本发明实施例1的一种图像编码参数调整方法流程图；
图2为本发明实施例2的一种图像编码参数调整装置示意图；
图3为本发明示例1的一种图像编码参数调整方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在视频编码过程当中，由于码率控制的需要，每段时间周期内编码器可用的比特总数是一定的，需要将总比特数在I帧和P帧之间按一定比例进行分配。图像帧分配得到的比特数越多则图像帧的质量越好。在进行视频编码的码率控制时，对于序列运动复杂度高的场景，帧间的时域相关性较弱，因此提高P帧的比特数占比，减少I帧的比特数占比能够提升视频图像的整体质量，对于序列运动复杂度低的场景，提高I帧的比特数占比，减少P帧的比特数占比能够提升视频图像的整体质量。
另一方面，量化参数(Quantization Parameter，简称QP)决定了I帧图像编码的质量和编码后的比特大小。QP越大，则图像质量越差，但量化后的残差越小，压缩率越高。反之，QP越小，则图像质量越好，但量化后的残差越大，压缩率越低。对于I帧中的图像块，如果该图像块与后续P帧中的图像像素的相关性较弱，则增大QP不会对后续P帧的相关图像块质量有大的影响，如果该图像块与后续P帧中的图像像素的相关性较强，则增大QP会对后续P帧的相关图像块质量有大的影响。因此，可以基于I帧中的图像块与后续P帧中的图像块之间的时域相关性强弱来改变I帧中的图像块的QP，提高图像的压缩效率、提升图像的整体质量。
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供了一种图像编码参数调整方法，包括：
步骤S110，对视频图像的运动复杂度进行估计；
步骤S120，根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重；
所述方法还可以包括下述特点：
在一种实施方式中，所述对视频图像的运动复杂度进行估计，包括：
根据P帧编码实际消耗的比特数情况确定视频图像的运动复杂度：如果P帧实际编码消耗的比特数的变化趋势是升高趋势，则判定视频图像的运动复杂度增加；如果P帧实际编码消耗的比特数的变化趋势是降低趋势，则判定视频图像的运动复杂度减少；
在一种实施方式中，所述根据P帧编码实际消耗的比特数情况确定视频图像的运动复杂度，包括：
根据P帧的λ-bpp模型中的α参数值的变化情况，对视频图像的运动复杂度进行估计：参数α的值越大，表明当前视频图像的运动复杂度越高；
其中，λ-bpp是一种根据目标比特bpp设定编码参数λ的模型，λ＝α×bppβ；λ是拉格朗日乘子，α和β是模型参数，bpp是图像帧中平均每个像素编码所消耗的目标比特数。
在一种实施方式中，所述根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重，包括：
在视频图像的运动复杂度增加时，提高P帧的比特分配权重，降低I帧的比特分配权重；在视频图像的运动复杂度降低时，降低P帧的比特分配权重，提高I帧的比特分配权重；
在一种实施方式中，所述方法还包括：
在当前帧是I帧时，根据I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性强弱调整I帧图像块的编码量化参数：当I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性是强相关时，减小所述I帧图像块的编码量化参数的数值；当I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性是弱相关时，增大所述I帧图像块的编码量化参数的数值；
在一种实施方式中，所述确定I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性，包括：
对当前I帧的任意一个图像块，在当前I帧的下一帧P帧中，搜索所述图像块的最佳匹配块；根据所述I帧中的图像块与其最佳匹配块之间的像素差异值的大小确定I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性的大小：像素差异值大则时域相关性小，像素差异值小则时域相关性大；
其中，所述最佳匹配块的判断依据是原始图像块和参考图像块之间的像素差异值最小。
实施例2
如图2所示，本发明实施例提供了一种图像编码参数调整装置，包括：
运动估计模块，用于对视频图像的运动复杂度进行估计；
第一编码参数调整模块，用于根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重。
在一种实施方式中，第一编码参数调整模块，用于采用以下方式根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重：
在视频图像的运动复杂度增加时，提高P帧的比特分配权重，降低I帧的比特分配权重；在视频图像的运动复杂度降低时，降低P帧的比特分配权重，提高I帧的比特分配权重。
在一种实施方式中，运动估计模块，用于采用以下方式对视频图像的运动复杂度进行估计：
根据P帧编码实际消耗的比特数情况确定视频图像的运动复杂度：如果P帧实际编码消耗的比特数的变化趋势是升高趋势，则判定视频图像的运动复杂度增加；如果P帧实际编码消耗的比特数的变化趋势是降低趋势，则判定视频图像的运动复杂度减少。
在一种实施方式中，运动估计模块，用于采用以下方式根据P帧编码实际消耗的比特数情况确定视频图像的运动复杂度：根据P帧的λ-bpp模型中的α参数值的变化情况，对视频图像的运动复杂度进行估计：参数α的值越大，表明当前视频图像的运动复杂度越高；
其中，λ-bpp是一种根据目标比特bpp设定编码参数λ的模型，λ＝α×bppβ；λ是拉格朗日乘子，α和β是模型参数，bpp是图像帧中平均每个像素编码所消耗的目标比特数。
在一种实施方式中，所述装置还包括第二编码参数调整模块；
所述第二编码参数调整模块，用于在当前帧是I帧时，根据I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性强弱调整I帧图像块的编码量化参数：当I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性是强相关时，减小所述I帧图像块的编码量化参数的数值；当I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性是弱相关时，增大所述I帧图像块的编码量化参数的数值。
在一种实施方式中，所述第二编码参数调整模块，用于采用以下方式确定I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性：
对当前I帧的任意一个图像块，在当前I帧的下一帧P帧中，搜索所述图像块的最佳匹配块；根据所述I帧中的图像块与其最佳匹配块之间的像素差异值的大小确定I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性的大小：像素差异值大则时域相关性小，像素差异值小则时域相关性大。
其中，所述最佳匹配块的判断依据是原始图像块和参考图像块之间的像素差异值最小。
下面通过示例具体说明如何采用本发明的方法对编码参数进行调整。
示例1
本示例中，根据P帧编码实际消耗的比特数情况对视频内容的运动复杂度进行估计，并进而调整I帧和P帧的比特分配权重。根据I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性，调整I帧图像块的编码量化参数(QP)，进而提升整个视频序列的编码图像质量和压缩效率。如图3所示，本示例提出的帧内编码参数调整方法可以包括下述步骤：
S101，判断当前帧是否为I帧，是则执行步骤S102，否则执行步骤S105；
S102，判断当前帧是否为第1帧，是则执行步骤S105，否则执行步骤S103；
S103，确定视频内容的运动复杂度；
其中，P帧的λ-bpp模型中的参数α会在每一个P帧编码结束之后根据P帧的实际编码消耗的比特进行更新。如果P帧编码消耗比特较高，例如视频中包含剧烈运动的内容，则α的收敛值会有增大的趋势。反之，如果P帧编码消耗比特较低，例如视频中包含大量静止的内容，则α的收敛值会有减小的趋势。
在一种实施方式中，如果P帧的λ-bpp模型中的参数α的收敛值大于3，则判定视频中包含剧烈运动的内容，运动复杂度高，如果P帧的λ-bpp模型中的参数α的收敛值大于3小于或等于3，则判定视频中包含静止的内容，运动复杂度低；
S104，根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重；
其中，在视频图像的运动复杂度增加时，降低I帧的比特分配权重，在视频图像的运动复杂度减少时，增加I帧的比特分配权重；
在一种实施方式中，当P帧的λ-bpp模型中的参数α的取值大于3时，将I帧的目标比特数的放大倍数N取值为3，否则，若P帧的λ-bpp模型中的参数α的收敛值小于或等于3，则I帧的目标比特数的放大倍数N取值为10。
S105，基于λ-bpp模型计算当前帧的编码参数λ；
λ＝α×bppβ (1-1)
上述公式(1-1)中，λ-bpp是一种根据目标比特bpp设定编码参数λ的模型，λ是拉格朗日乘子，α和β是模型参数，bpp是图像帧中平均每个像素编码所消耗的目标比特数；
对于第一帧I帧，α和β分别取初始设定值(可以是经验值)；比如，α和β的初始值分别设为5.19和-1.6；对于第一帧之后的其他I帧，α和β的取值是：当前帧的前一帧I帧编码后更新的α和β；
对于第一帧P帧，α和β分别取初始设定值(可以是经验值)；比如，α和β的初始值分别设为3.2003和-1.367；对于第一帧之后的其他P帧，α和β的取值是：当前帧的前一帧P帧编码后更新的α和β；
其中，P帧和I帧所使用的α和β参数是相互独立的；
bpp是当前帧中平均每个像素编码所消耗的目标比特数(bits per pixel)；
对于I帧，bpp采用下述公式(1-2)进行计算：
对于P帧，bpp采用下述公式(1-3)进行计算：
其中，
是在设定的码率下平均每帧的目标比特数，f是所述视频图像的分辨率，N是I帧目标比特数相对于P帧目标比特数的放大倍数；对于第一帧I帧，N为初始设定值；对于第一帧之后的其他I帧，N为调整后的数值；
其中，图像的分辨率f可以是：2560×1600，1920×1080，832×480，416×240或1280×720等。
其中，所述λ-bpp模型建立了一种目标码率和编码参数设置之间的映射关系，是一种被广泛使用的模型。编码参数λ会影响编码器实际进行编码输出的码率，即想要获得多少实际编码码率，就可以通过λ-bpp模型的映射关系来设置什么样的编码参数值λ。
S106，根据编码参数λ确定该帧图像的量化参数QP；
QP＝4.2005×ln(λ)+13.7122+0.5 (1-4)
上述公式(1-4)是现有技术。
S107，判断当前帧是否为I帧，是则执行步骤S108，否则执行步骤S109；
S108，确定当前I帧图像与后续P帧图像之间的时域相关性，根据时域相关性调整I帧图像的各个图像块的QP；
其中，将当前I帧中的每个图像块在后续P帧中做运动估计，找到最佳匹配块；
其中，在I帧中选取的图像块的大小可以是8×8，16×16，32×32，64×64。
其中，运动估计的方法可以是全搜索，菱形搜索、三步搜索等。最佳匹配块的判断依据是原始图像块和参考图像块之间的像素差异值最小。像素差异值的度量方式可以是绝对误差和(Sum of Absolute Difference，简称SAD)或平均绝对差值(Mean AbsoluteDifference，简称MAD)等。
当I帧中的某个图像块在后续的P帧中存在相似度较高的匹配块时，该图像块的质量对后续帧的图像质量有较为重要的影响，需要将该图像块的QP值调小，即减小该图像块的量化步长，从而提升该图像块的质量。
在本示例中，当I帧中的某个图像块与其在下一个P帧中的最佳匹配块之间的MAD值小于2，则认为时域相关性很高，QP值在原基础上减6；否则，如果MAD值小于5，则认为时域相关性较高，QP值在原基础上减3；否则，如果MAD值小于10，则认为时域相关性一般，QP值在原基础上减2；否则，如果MAD值等于10或大于10，则认为时域相关性较弱，不对QP值进行调整。
S109，对当前帧进行编码；
其中，实际的编码过程为现有技术；在实际进行编码时，参数λ对编码结果有重要影响。在每一个图像块的编码过程中都存在着大量的候选编码模式，每种编码模式都有对应的编码失真D和编码比特R。通常编码失真D和编码比特R是相互矛盾的，即消耗的编码比特数R越小，则失真D越大，反之，消耗的编码比特数R越多，则失真D越小。要选择最优的编码模式则需要将失真D和比特R进行加权，参数λ就是权重值。即最优的候选编码模式应具有最小的D+λ·R值。
S110，更新α和β参数；
编码完一帧图像之后，根据该帧图像平均每个像素实际编码消耗的比特数act_bpp对λ-bpp模型中的模型参数α和β的值进行更新。
αnew＝α+δα×(lnλ-lnλtemp)×α (1-5)
βnew＝β+δβ×(ln(λ)-ln(λtemp))×ln(act_bpp) (1-6)
λtemp＝α×act_bppβ； (1-7)
其中，αnew是更新后的α参数值，βnew是更新后的β参数值，α是更新前的α参数值，β是更新前的β参数值；δα是设定的调节系数，δβ是设定的调节系数，δα和δβ的值设定的越大，则参数α和β每次进行更新的幅度越大，更新速度越快；本示例中，δα是0.1，δβ是0.05。
S111，获取下一帧视频图像，返回步骤S101。
示例2(仿真示例)
在本示例中，编码器采用本发明所提出的编码参数调整方法之后，可以显著提升压缩编码性能。仿真实验结果表明，本方法可以在保证图像质量基本不变的情况下，平均节约编码比特5.52％，或者在编码比特基本不变的情况下，平均提升图像质量0.18dB。仿真实验的具体配置和结果如下。
仿真实验平台采用的是H.265的编码器算法模型，实验序列为高效能视频编码标准(High Efficiency Video Coding，简称HEVC)标准组织提供的11个核心实验测试序列，编码序列的分辨率包括五种：2560×1600，1920×1080，832×480，416×240和1280×720。视频的帧率包括四种：24fps，30fps，50fps和60fps。编码的码率包括四种：32Mbps、16Mbps、8Mbps、4Mbps。实验采用IPPP(I帧+P帧)编码结构，每隔50帧插入一个I帧，每个序列编码100帧。每个序列采用4种不同的目标码率分别进行编码。具体的编码实验结果如下表所示。
表1
在仿真实验中，α和β的值会根据每帧的实际编码结果不断地进行参数更新。P帧和I帧所使用的α和β参数是相互独立的。P帧使用的α和β参数的初始值分别设置为3.2003和-1.367。I帧使用的α和β参数的初始值分别设置为5.19和-1.6。I帧目标比特的放大倍数N的初始值可以设置为4；确定I帧和后续P帧时域相关性时，图像块的大小可以采用32×32。
在实验结果的表格(表1)中，比特率(Bit Rate)的单位是Kbps，峰值信噪比(PeakSignal to Noise Ratio，简称PSNR)的单位是dB。BD(
Delta)-Rate和BD(
Delta)-PSNR被广泛用作评价编码器压缩性能的准则。BD-Rate表示两个编码器在图像质量相同的情况下的平均bit rate差异，BD-PSNR表示两个编码器在编码比特相同的情况下的平均PSNR差异。对比采用本发明的方法的编码器和现有技术中的原始编码器的压缩性能时，在图像质量相同的情况下，采用本发明的方法的编码器的平均比特率比现有技术中的原始编码器有所下降(BD-Rate)；在编码比特相同的情况下，采用本发明的方法的编码器的平均PSNR比现有技术中的原始编码器有所上升(BD-PSNR)。
需要说明的是，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种图像编码参数调整方法，包括：
对视频图像的运动复杂度进行估计；
根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重；
所述根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重，包括：在视频图像的运动复杂度增加时，提高P帧的比特分配权重，降低I帧的比特分配权重；在视频图像的运动复杂度降低时，降低P帧的比特分配权重，提高I帧的比特分配权重；
在当前帧是I帧时，根据I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性强弱调整I帧图像块的编码量化参数，当I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性是强相关时，减小所述I帧图像块的编码量化参数的数值；当I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性是弱相关时，增大所述I帧图像块的编码量化参数的数值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述对视频图像的运动复杂度进行估计，包括：
根据P帧编码实际消耗的比特数情况确定视频图像的运动复杂度：如果P帧实际编码消耗的比特数的变化趋势是升高趋势，则判定视频图像的运动复杂度增加；如果P帧实际编码消耗的比特数的变化趋势是降低趋势，则判定视频图像的运动复杂度减少。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
所述根据P帧编码实际消耗的比特数情况确定视频图像的运动复杂度，包括：
根据P帧的λ-bpp模型中的α参数值的变化情况，对视频图像的运动复杂度进行估计：参数α的值越大，表明当前视频图像的运动复杂度越高；
其中，λ-bpp是一种根据目标比特bpp设定编码参数λ的模型，λ＝α×bppβ；λ是拉格朗日乘子，α和β是模型参数，bpp是图像帧中平均每个像素编码所消耗的目标比特数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述确定I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性，包括：
对当前I帧的任意一个图像块，在当前I帧的下一帧P帧中，搜索所述图像块的最佳匹配块；根据所述I帧中的图像块与其最佳匹配块之间的像素差异值的大小确定I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性的大小：像素差异值大则时域相关性小，像素差异值小则时域相关性大。
5.一种图像编码参数调整装置，包括：
运动估计模块，用于对视频图像的运动复杂度进行估计；
第一编码参数调整模块，用于根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重；
第一编码参数调整模块，用于采用以下方式根据视频图像的运动复杂度调整I帧和P帧的比特分配权重：在视频图像的运动复杂度增加时，提高P帧的比特分配权重，降低I帧的比特分配权重；在视频图像的运动复杂度降低时，降低P帧的比特分配权重，提高I帧的比特分配权重；
第二编码参数调整模块，用于在当前帧是I帧时，根据I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性强弱调整I帧图像块的编码量化参数：当I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性是强相关时，减小所述I帧图像块的编码量化参数的数值；当I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性是弱相关时，增大所述I帧图像块的编码量化参数的数值。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于：
运动估计模块，用于采用以下方式对视频图像的运动复杂度进行估计：
根据P帧编码实际消耗的比特数情况确定视频图像的运动复杂度：如果P帧实际编码消耗的比特数的变化趋势是升高趋势，则判定视频图像的运动复杂度增加；如果P帧实际编码消耗的比特数的变化趋势是降低趋势，则判定视频图像的运动复杂度减少。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于：
运动估计模块，用于采用以下方式根据P帧编码实际消耗的比特数情况确定视频图像的运动复杂度：根据P帧的λ-bpp模型中的α参数值的变化情况，对视频图像的运动复杂度进行估计：参数α的值越大，表明当前视频图像的运动复杂度越高；
其中，λ-bpp是一种根据目标比特bpp设定编码参数λ的模型，λ＝α×bppβ；λ是拉格朗日乘子，α和β是模型参数，bpp是图像帧中平均每个像素编码所消耗的目标比特数。
8.如权利要求5所述的装置，其特征在于：
所述第二编码参数调整模块，用于采用以下方式确定I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性：
对当前I帧的任意一个图像块，在当前I帧的下一帧P帧中，搜索所述图像块的最佳匹配块；根据所述I帧中的图像块与其最佳匹配块之间的像素差异值的大小确定I帧中的图像块与后续P帧中图像块的时域相关性的大小：像素差异值大则时域相关性小，像素差异值小则时域相关性大。
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