CN109257602A - 自适应量化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自适应量化方法，包括如下步骤：(a)获取图像宏模块；(b)对所述宏模块采用矩阵量化方法计算第一主观差异；(c)对所述宏模块采用模式自适应算法计算第二主观差异；(d)比较第一主观差异和第二主观差异，若第一主观差异小于第二主观差异，则设置模式标识为矩阵量化，否则设置模式标识为模式自适应；(e)根据所述模式标识对所述预测残差进行量化处理获得最终量化残差。本发明实施例，本发明通过自适应算法，给出最优的压缩量化方法，减少传输带宽，使解码端和编码端的量化损失达到最小。
Description
技术领域
本发明属于压缩编码领域，具体涉及一种自适应量化方法。
背景技术
随着多媒体、视频图象、文档映象等技术的出现，数据压缩成了网络管理员的一个重要课题。数据压缩基本上是挤压数据使得它占用更少的磁盘存储空间和更短的传输时间。压缩的依据是数字数据中包含大量的重复，它将这些重复信息用占用空间较少的符号或代码来代替。
压缩编码中，解码端和编码端之间因为量化处理会产生一定的量化损失，如何采用一种量化方法能够在压缩带宽的同时降低量化损失是压缩编码技术的热点问题。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种自适应量化方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
本发明实施例提供了一种自适应量化方法，包括如下步骤：
获取图像宏模块；
对所述宏模块采用矩阵量化方法计算第一主观差异；
对所述宏模块采用模式自适应算法计算第二主观差异；
比较第一主观差异和第二主观差异，若第一主观差异小于第二主观差异，则设置模式标识为矩阵量化，否则设置模式标识为模式自适应；
根据所述模式标识对所述预测残差进行量化处理获得最终量化残差。
在本发明的一个实施例中，所述第一主观差异和所述第二主观差异满足：
SUBDk＝a1×SADk+a2×Ek
其中，SUBDk为第k主观差异，所述SADk为第k主观差异对应的量化损失，Ek为第k主观差异对应的标准差，a1和a2为场景权重系数。
在本发明的一个实施例中，步骤(e)之后还包括：
将所述量化残差、所述模式标识对应的附加标志位放置在码流中进行传输。
在本发明的一个实施例中，步骤(b)包括：
(b1)设置量化矩阵大小；
(b2)将所述宏模块分解为若干个量化矩阵大小的矩阵量化单元；
(b3)计算各所述矩阵量化单元对应的残差分布类型；
(b4)获取基准量化参数；
(b5)根据所述基准量化参数和所述残差分布类型计算各所述矩阵量化单元对应的量化矩阵；
(b6)根据各所述量化矩阵对对应的所述矩阵量化单元进行量化处理。
在本发明的一个实施例中，所述宏模块的像素个数为所述量化矩阵像素个数的整数倍。
在本发明的一个实施例中，步骤(b3)包括：
(b31)计算所述矩阵量化单元各残差分布系数；
(b32)根据所述残差分布类型获得所述矩阵量化单元的所述残差分布类型。
在本发明的一个实施例中，步骤(c)包括：
(c1)对所述宏模块采用第一自适应量化方式处理获得第一率失真优化参数；
(c2)对所述宏模块采用第二自适应量化方式处理获得第二率失真优化参数；
(c3)比较所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数，选择所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数中较小的对应的量化方式计算所述第二主观差异。
在本发明的一个实施例中，所述第一自适应量化方式处理为对所述宏模块的预测残差依次进行量化、反量化、补偿处理。
在本发明的一个实施例中，所述第二自适应量化方式处理为对所述宏模块的预测残差依次进行补偿处理、量化处理、反量化处理。
在本发明的一个实施例中，所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数满足：
其中，RDOq表示第q率失真优化,resqpqi表示第q率失真优化对应的第i位像素的量化残差，lossresqi表示第q率失真优化对应的第i位像素的残差损失，a1和a2表示场景权重系数。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明通过自适应算法，给出最优的压缩量化方法，减少传输带宽，使解码端和编码端的量化损失达到最小。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种自适应量化方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例一
请参见图1，图1为为本发明实施例提供的一种自适应量化方法的流程示意图。该自适应量化方法包括如下步骤：
获取图像宏模块；
对所述宏模块采用矩阵量化方法计算第一主观差异；
对所述宏模块采用模式自适应算法计算第二主观差异；
比较第一主观差异和第二主观差异，若第一主观差异小于第二主观差异，则设置模式标识为矩阵量化，否则设置模式标识为模式自适应；
根据所述模式标识对所述预测残差进行量化处理获得最终量化残差。
本发明通过自适应算法，给出最优的压缩量化方法，减少传输带宽，使解码端和编码端的量化损失达到最小。
实施例二
本实施例在上述实施例的基础上，重点对自适应量化方法进行详细描述。具体地，该自适应量化方法在实施例一的基础上还包括如下内容：
其中，所述第一主观差异和所述第二主观差异满足：
SUBDk＝a1×SADk+a2×Ek
其中，SUBDk为第k主观差异，所述SADk为第k主观差异对应的量化损失，Ek为第k主观差异对应的标准差，a1和a2为场景权重系数。
其中，步骤(e)之后还包括：
将所述量化残差、所述模式标识对应的附加标志位放置在码流中进行传输。
其中，步骤(b)包括：
(b1)设置量化矩阵大小；
(b2)将所述宏模块分解为若干个量化矩阵大小的矩阵量化单元；
(b3)计算各所述矩阵量化单元对应的残差分布类型；
(b4)获取基准量化参数；
(b5)根据所述基准量化参数和所述残差分布类型计算各所述矩阵量化单元对应的量化矩阵；
(b6)根据各所述量化矩阵对对应的所述矩阵量化单元进行量化处理。
其中，所述宏模块的像素个数为所述量化矩阵像素个数的整数倍。
其中，步骤(b3)包括：
(b31)计算所述矩阵量化单元各残差分布系数；
(b32)根据所述残差分布类型获得所述矩阵量化单元的所述残差分布类型。
其中，步骤(c)包括：
(c1)对所述宏模块采用第一自适应量化方式处理获得第一率失真优化参数；
(c2)对所述宏模块采用第二自适应量化方式处理获得第二率失真优化参数；
(c3)比较所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数，选择所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数中较小的对应的量化方式计算所述第二主观差异。
其中，所述第一自适应量化方式处理为对所述宏模块的预测残差依次进行量化、反量化、补偿处理。
其中，所述第二自适应量化方式处理为对所述宏模块的预测残差依次进行补偿处理、量化处理、反量化处理。
其中，所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数满足：
其中，RDOq表示第q率失真优化,resqpqi表示第q率失真优化对应的第i位像素的量化残差，lossresqi表示第q率失真优化对应的第i位像素的残差损失，a1和a2表示场景权重系数。
本发明通过自适应算法，给出最优的压缩量化方法，减少传输带宽，使解码端和编码端的量化损失达到最小。
实施例三
本实施例在上述实施例的基础上，重点对自适应量化方法进行详细描述。
S10：获取宏模块；
设待量化宏模块(Macro Block，简称MB)为大小为m×n的像素矩阵，将MB各像素平铺为m×n列1行的一维矩阵，此处平铺顺序可设定。其中，m和n均为大于0的整数。最优地，m×n为4的倍数。
S20：对所述宏模块采用矩阵量化方法计算第一主观差异；
矩阵量化方法是指待量化矩阵内各元素的量化参数不同的一种像素级量化方式，但编码端和解码端仅需要传输必要的量化矩阵参数用于编码端和解码端计算量化矩阵。
S21：设置量化矩阵大小；
量化矩阵的像素大小可以和宏模块像素大小相同，为m×n列1行，也可以不同，若不同，需要将将所述宏模块分解为若干个量化矩阵大小的矩阵量化单元；
S22：计算各所述矩阵量化单元对应的残差分布类型；具体包括如下步骤：
S221:计算所述矩阵量化单元各残差分布系数；
本实施例中设宏模块为4×2大小的矩阵，量化矩阵为8×1的一维矩阵。首先计算残差分布系数Gradj，其中，j为1到4的整数，残差分布系数Gradj满足：
其中，ri为图像块量化矩阵中第i位的像素的预测残差的绝对值，i为0到n-1的整数。
分别判断Gradj是否满足如下条件:
如果Grad1>a1，残差分布类型属于递弱型；
如果Grad2>a2，残差分布类型属于递强型；
如果Grad3>a3，残差分布类型属于弱强弱型；
如果Grad4>a4，残差分布类型属于强弱强型；
如果以上条件都不满足，则残差分布类型属于普通型，其中，ajaj＝1.5,j为1到4的整数；aj可根据实际情况设置为其它值。
若残差分布类型不属于普通型，则残差分布类型属于max{Gradj,其中满足Gradj>aj，j为1到4的整数}对应的类型。
若残差分布类型不属于普通型，则残差分布类型属于max{Gradj,其中满足Gradj>aj，j为1到4的整数}对应的类型。
S23：获取基准量化参数，根据码率控制给出基准量化参数QP。
S24：根据所述基准量化参数和所述残差分布类型计算各所述矩阵量化单元对应的量化矩阵；
S241：根据量化参数QP计算最大值QPmax,最小值QPmin，差异值QPdiff，满足如下公式：
其中，bitdepth为MB的像素的比特深度。
S25：计算量化矩阵QPmatrix；
若残差分布类型为递弱型，则QPmatrix中第i位像素对应的量化参数为：
若残差分布类型为递强型,则QPi满足:
若残差分布类型为弱强弱型,则QPi满足:
若残差分布类型为强弱强型,则QPi满足:
若残差分布类型为普通型则QPi满足:
QPi＝QP，0≤i≤n-1
S25：根据计算量化矩阵QPmatrix计算矩阵量化残差Resqpi；
Resqpi＝(Res+(1＜＜QPi)/2)＞＞QPi
其中，Resqpi为量化矩阵中第i个像素的量化残差，Res为图像块MB中第i个像素的预测残差。
其中，“<<”算式表示，若有表达式a<<m则表示将整型数a按二进制位向左移动m位，高位移出后，低位补0。
其中，“>>”算式表示，若有表达式a>>m则表示将整型数a按二进制位向右移动m位，低位移出后，高位补0。
第一反量化残差InvRes1＝Resqp1i＜＜QPi。
对应的矩阵模式附加标识即需要在码流中传输的标识位为：残差类型标识。
其中，可设置递弱型，递强型，强弱强型，弱强弱型，普通型对应的残差类型标识分别为：1，2，3，4，0。
S26：计算第一主观差异；
第一量化损失
标准差
第一主观差异SUBD1＝a1×SAD1+a2×E1
其中，a1和a2表示场景权重系数，此处a1＝a2＝1。
S30：对所述宏模块采用模式自适应算法计算第二主观差异；
S31：对所述宏模块采用第一自适应量化方式处理获得第一率失真优化参数；
S311：将所述设待量化宏模块(Macro Block，简称MB)为大小为m×n的像素矩阵，将MB各像素平铺为m×n列1行的一维矩阵；
获取一维矩阵的各像素预测残差Resi；
S312：采用第一自适应量化方法依次对预测残差进行量化、反量化、补偿处理，获得第一自适应反量化残差SefInvRes1i、第一自适应量化残差ResQP1i、第一自适应残差损失lossres1i，满足：
ResQP1i＝Resi>>QP
lossres1i＝SelInvRes1i-Resi
S313:计算第一率失真优化残差RDO1:
S32：对所述宏模块采用第二自适应量化方式处理获得第二率失真优化参数；
S321：所述第二自适应量化方式处理为对所述宏模块的预测残差依次进行补偿处理、量化处理、反量化处理。获得第二自适应反量化残差SefInvRes2i、第二自适应量化残差ResQP2i、第二自适应残差损失lossres2i，
lossres2i＝SelInvRes2i-Resi
S313:计算第二率失真优化残差RDO2:
S33：比较所述第一率失真优化参数RDO1和所述第二率失真优化参数RDO2，选择RDO1和RDO2较小的对应的量化方式计算所述第二主观差异。
同时，根据RDO1和RDO2较小的对应的量化方式，获得对应的自适应模式附加标识和自适应模式量化残差。
其中，对应自适应模式附加标识为：量化模式标识。
若RDO1＜RDO2，则量化模式标识为第一量化模式，自适应模式量化残差为第一自适应量化残差；否则量化模式标识为第二量化模式，自适应模式量化残差为第二自适应量化残差。
其中，可设置第一量化模式为0，第二量化模式为1。
S34：计算第二主观差异SAD2。
第一主观差异
其中，InvRes2i为步骤S33中RDO较小的对应的反量化残差。因此，若RDO1≤RDO2，则InvRes2i＝sefInvRes1i；否则，InvRes2i＝sefInvRes2i。
标准差
第二主观差异SUBD2＝a1×SAD2+a2×E2
S50：比较第一主观差异和第二主观差异，若第一主观差异小于等于第二主观差异，则设置模式标识为矩阵量化，否则设置模式标识为模式自适应；
S60：根据所述模式标识对所述预测残差进行量化处理获得最终量化残差。
若模式标识为矩阵量化模式，则对应放在码流中的为矩阵量化残差、矩阵模式附加标识；
若模式标识为自适应模式，则对应放在码流中的为自适应模式量化残差、自适应模式附加标识。
本发明通过自适应算法，给出最优的压缩量化方法，减少传输带宽，使解码端和编码端的量化损失达到最小。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种自适应量化方法，其特征在于，包括如下步骤：
(a)获取图像宏模块；
(b)对所述宏模块采用矩阵量化方法计算第一主观差异；
(c)对所述宏模块采用模式自适应算法计算第二主观差异；
(d)比较第一主观差异和第二主观差异，若第一主观差异小于第二主观差异，则设置模式标识为矩阵量化，否则设置模式标识为模式自适应；
(e)根据所述模式标识对所述预测残差进行量化处理获得最终量化残差。
2.根据权利要求1所述的压缩量化方法，其特征在于，所述第一主观差异和所述第二主观差异满足：
SUBDk＝a1×SADk+a2×Ek
其中，SUBDk为第k主观差异，所述SADk为第k主观差异对应的量化损失，Ek为第k主观差异对应的标准差，a1和a2为场景权重系数。
3.根据权利要求1所述的压缩量化方法，其特征在于，步骤(e)之后还包括：
将所述量化残差、所述模式标识对应的附加标志位放置在码流中进行传输。
4.根据权利要求1所述的压缩量化方法，其特征在于，步骤(b)包括：
(b1)设置量化矩阵大小；
(b2)将所述宏模块分解为若干个量化矩阵大小的矩阵量化单元；
(b3)计算各所述矩阵量化单元对应的残差分布类型；
(b4)获取基准量化参数；
(b5)根据所述基准量化参数和所述残差分布类型计算各所述矩阵量化单元对应的量化矩阵；
(b6)根据各所述量化矩阵对对应的所述矩阵量化单元进行量化处理。
5.根据权利要求4所述的压缩量化方法，其特征在于，所述宏模块的像素个数为所述量化矩阵像素个数的整数倍。
6.根据权利要求4所述的压缩量化方法，其特征在于，步骤(b3)包括：
(b31)计算所述矩阵量化单元各残差分布系数；
(b32)根据所述残差分布类型获得所述矩阵量化单元的所述残差分布类型。
7.根据权利要求1所述的压缩量化方法，其特征在于，步骤(c)包括：
(c1)对所述宏模块采用第一自适应量化方式处理获得第一率失真优化参数；
(c2)对所述宏模块采用第二自适应量化方式处理获得第二率失真优化参数；
(c3)比较所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数，选择所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数中较小的对应的量化方式计算所述第二主观差异。
8.根据权利要求6所述的压缩量化方法，其特征在于，所述第一自适应量化方式处理为对所述宏模块的预测残差依次进行量化、反量化、补偿处理。
9.根据权利要求6所述的压缩量化方法，其特征在于，所述第二自适应量化方式处理为对所述宏模块的预测残差依次进行补偿处理、量化处理、反量化处理。
10.根据权利要求6所述的压缩量化方法，其特征在于，所述第一率失真优化参数和所述第二率失真优化参数满足：
其中，RDOq表示第q率失真优化,resqpqi表示第q率失真优化对应的第i位像素的量化残差，lossresqi表示第q率失真优化对应的第i位像素的残差损失，a1和a2表示场景权重系数。
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| PB01 | Publication | ||
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| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
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Inventor after: Zhou Zanhe Inventor after: Ran Wenfang Inventor after: Tian Linhai Inventor after: Li Wen Inventor before: Ran Wenfang Inventor before: Tian Linhai Inventor before: Li Wen |
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| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
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| GR01 | Patent grant | ||
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