CN110139101A - 一种基于λ域码率控制的帧级比特分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于视频编解码技术领域，涉及一种基于λ域码率控制的帧级比特分配方法。本发明的方法主要包括固定比特分配、自适应比特分配的目标比特分配和量化参数确定，针对图像组(GOP)大小等于16的情况，首先在GOP内部按照固定的权重给各时间层的图像进行比特分配，相同时间层的权重相同，利用最小二乘拟合的方法得到各层图像的权重，然后进行自适应比特分配，自适应比特分配首先要确定GOP内部各层图像λ的比值，然后根据R‑λ关系可以确定各层图形比特的比例，最后根据GOP的总比特算出各层图像的比特。本发明提高了率失真性能，获得了更高的码率精度控制。

Description

一种基于λ域码率控制的帧级比特分配方法
技术领域
本发明属于视频编解码技术领域，涉及一种基于λ域码率控制的帧级比特分配方法。
背景技术
码率控制是视频编码器中必备的关键模块，码率控制的目标是通过选择一系列编码参数，使得视频编码后的比特率满足所需要的速率限制，并且使得编码失真尽可能的小。一个视频序列的码率控制问题可以简单描述如下：在总编码比特数小于或等于Rc的条件下，为每一个编码单元确定最优的量化参数，使得总失真最小，即
若以图像作为编码单元为例，N为该序列包含的图像数，Di为第i幅图像的失真，为各图像的最优量化参数。
码率控制通常包括目标比特分配和量化参数确定两个步骤。目标比特分配采用分级比特分配策略，包括：GOP(Group of Picture，图片组)级、图像(帧)级、CTU级。视频序列在编码时通常被划分为多个连续的GOP(Group of Picture，图片组)，GOP级目标比特分配是指根据信道速率和缓冲区状态为每个GOP分配目标比特数。而一个GOP包含多幅图像，图像(帧)级目标比特分配是指根据该GOP的总目标比特数为每幅图像分配目标比特数。CTU级目标比特分配是根据当前图像的总目标比特数为该图像内的每个CTU确定目标比特数。显然图像(帧)级比特分配也是目标比特分配中十分关键的步骤。比特分配后，为了精确地达到给GOP(图像组)、图像(帧)、块(CTU)依此分配目标比特，需要通过率失真模型依此确定GOP级、帧级、CTU级的量化参数，最后利用这些参数对数据进行编码。
λ域码率控制图像(帧)级目标比特分配包括：均匀比例比特分配，固定比例比特分配，自适应比例比特分配。其中固定比例分配和自适应比例分配的率失真性能明显高于均匀比特分配，且平均码率误差较低。在过去的几年中，李斌等人对HEVC标准(GOP＝8)提出了多种帧级比特分配方法。在提案K0103里面提出了基于R-λ模型的速率控制，即在RA和LD配置下的固定比特分配方式，该分配方式下，每帧分配的权重是固定的整数值，使得每帧图像的比特分配不够精确。在提案M0036里面提出了基于R-λ模型的自适应比特分配模型。自适应比特分配首先要确定GOP内部各层图像λ的比值，然后根据R-λ关系可以确定各层图形比特的比例，最后根据GOP的总比特算出各层图像的比特。上述步骤等价于解下面的方程组：
λ＝α*Rβ (2)
∑Ri＝TGOP (3)
λ0:λ1:λ2:λ3＝ω0:ω1:ω2:ω3 (4)
其中，Ri是各帧的目标比特数，i＝1，...，8；TGOP是一个GOP内总的目标比特数；ω是λ对应的比值，λ是拉格朗日乘子，R是编码比特数，α和β的取值与视频内容特性有关。
随着对视频分辨率的要求越来越高，图像组的大小也在不断地增大。在现有的HEVC标准中，图像组的大小由8扩大到16，原有的码率控制中的目标比特分配(图像组大小为8)方案在参考软件HM16.15中不适用，也就是说，在现有参考软件HM16.15中，在随机接入配置(RA)下，码率控制中的目标比特分配(图像组大小为16)不支持固定比例比特和自适应比例比特分配，只支持均匀比特分配。因此，在现有参考软件HM16.15中，码率控制模块的性能很差，迫切需要寻求一种新的目标比特分配方法，提高编码效益。
发明内容
为了能够解决现有参考软件HM16.15中，码率控制不支持随机接入RA配置下图像组(GOP)大小等于16的固定比例比特和自适应比例比特分配，本发明提供了一种基于λ域码率控制的帧级比特分配方法，并针对原来图像组大小为8的固定比特分配和自适应比特分配提出了一种新的帧级比特分配方法。
码率控制包括目标比特分配和量化参数确定两个步骤。目标比特分配有GOP级、图像(帧)级、CTU级三种比特分配方式。其中λ域码率控制图像(帧)级目标比特分配包括：均匀比例比特分配，固定比例比特分配，自适应比例比特分配。因此在本发明中基于λ域码率控制中帧级比特分配方法主要包括：固定比特分配、自适应比特分配的目标比特分配和量化参数确定两个步骤。
具体如下：
步骤1、目标比特分配
S1、针对固定比特分配：
固定比特分配方法，在GOP内部按照固定的权重给各时间层的图像进行比特分配，相同时间层的权重相同。在关闭率控的情况下，即CTC通测情况下，统计各层图像所用的比特，然后利用最小二乘拟合的方法得到各层图像的权重。最小二乘法拟合得到第0层的目标比特权重分配为-6.1881*bpp+20.1621；第1层的目标比特权重分配为-1.2444*bpp+9.8130；第2层的目标比特权重分配为-0.3777*bpp+4.2985；第3层的目标比特权重分配为-0.0041*bpp+2.2452；第4层的目标比特权重分配为1；如表1所示，具体地，在一个GOP(图像组)中，第0层代表图像组中第16帧，第1层代表图像组中第8帧，第2层代表图像组中第4帧和第12帧，第三层3代表图像组中第2帧、第6帧、第10帧和第14帧，第4层代表图像组中所有的奇数帧。即在本发明提出的固定比例比特方法中，一个图像组大小为16(即GOP＝16)的比特权重分配方法为：第1、3、5、7、9、11、13、15帧的比特权重值为1；第2、6、10、14帧的比特权重值为-0.0041*bpp+2.2452；第4、12帧的比特权重值为-0.3777*bpp+4.2985；第8帧的比特权重为-1.2444*bpp+9.8130；第16帧的比特权重为-6.1881*bpp+20.1621，如图表2所示。
表1：一个GOP内各层图像的权重
Temporal level 权重
0 -6.1881*bpp+20.1621
1 -1.2444*bpp+9.8130
2 -0.3777*bpp+4.2985
3 -0.0041*bpp+2.2452
4 1
表2：一个GOP内每帧图像的权重
注：bpp＝R/(Fr*w*h) (5)
其中，R为码率控制的目标码率，Fr为所编码视频序列的帧率。w和h分别为图像的宽和高。
本发明方法中的固定比特分配方法的各层图像的权重变为浮点数，而不只是整数，提高了精度，带来了编码效益。
S2、针对自适应比特分配：
编码配置使用自适应比例比特分配时，第一个完整的GOP使用固定比例比特分配，后续的GOP的各帧之间的比特比例才是自适应的，因此要支持自适应比例比特分配，首先需要支持固定比特分配。因此对于整个视频序列而言，一个视频序列可以分为很多个图像组(GOP),它的第一个GOP需要使用固定比例比特编码，后续的GOP使用自适应比例比特编码。自适应比特分配首先要确定GOP内部各层图像λ的比值，然后根据R-λ关系可以确定各层图形比特的比例，最后根据GOP的总比特算出各层图像的比特，具体操作如下：
S21、确定GOP内部各层图像λ的比值，优化了爱立信提案JVET-B0039中提出的QPfix技术，得到了一个GOP内每帧图像的lambda的比值。
爱立信提出的QP fixed技术在不同QP下GOP中各层图像的lambda的比值如下：
1)level0一直为1；
2)level1情况下，lambda Ratio:下界为1.0000，上界为2.0000，且每隔5个QP增长21/3，函数为max(1.0000,min(2^(QP-22.5/15),2.0000))；
3)level2情况下,lambda Ratio:下界为2.0000，上界为4.0000，且每隔5个QP增长21/3，函数为max(2.0000,min(2^(QP-7.5/15),4.0000))；
4)level3情况下,lambda Ratio:下界为2.5198，上界为5.0397，且每隔5个QP增长22/3，函数为max(2.5198,min(2^(2*(QP-20)/3),5.0397))；
5)level4情况下，lambda Ratio:下界为3.1748，上界为6.3496，且每隔5个QP增长22/3，函数为max(3.1748,min(2^(2*(QP-19.5)/3),6.3496))；
(在一个GOP中，level0代表第16帧，level1代表第8帧，level2代表第4帧和第12帧，level3代表第2帧、第6帧、第10帧和第14帧，level4代表奇数帧。)
上述方案由于QP的不连续，导致lambda的取值不连续，而且lambda只能取到有限个值，限制了lambda对码率的调节能力，同时降低了编码性能。为了让lambda的取值连续，将码率控制时lambda的比值进行了如下修改：
在关闭率控的情况下，即CTC通测情况下，统计通测序列QP从19至35的第一个GOP各层lambda，然后以第0层的lambda为基准，统计各层与第0层的lambda的比例，得出一个GOP各帧lambda的比例，并用虚线来拟合不同层级的折线，如图4所示，其中折线代表爱立信提出的一个GOP内部各层图像λ的值，拟合得到的虚线为本发明提出的内部各层图像λ的值。具体来说，一个GOP内第16帧的λ的比值为1；第8帧的λ的比值为6*0.1*log2(Lastlambda/14.4771)+1；第4帧和12帧的λ的比值为6*0.2*log2(Lastlambda/9.1200)+2；第2、6、10、14帧的λ的比值为6*0.252*log2(Lastlambda/7.2385)+2.5198；第1、3、5、7、9、11、13、15帧的λ的比值为6*0.3968*log2(Lastlambda/3.6193)+3.1748，如表3所示。
表3：一个GOP内每帧图像的lambda的比值
(注：Lastlambda指前一个GOP最后一个图片的lambda)
总而言之，对于整个序列而言，第一个GOP使用了固定的分配方法得到各帧的权重值，再根据GOP的总比特数算出各帧的比特数，再根据公式(6),(7),(8)求得每帧对应的lambda值。一个视频序列，从第二个GOP开始，都是使用自适应比例比特分配方法，第二个GOP内每帧图像的lambda的比值根据表3来分配，该表中的lastlambda值则是固定比特分配中第16帧的lambda值。第三个GOP内每帧图像的lambda的比值根据表3来分配，该表中的lastlambda值则是第二个GOP中第16帧的lambda值；第四个GOP内每帧图像的lambda的比值根据表3来分配，该表中的lastlambda值则是第三个GOP中第16帧的lambda值，以此类推。
S22、通过步骤S21可以得出一个GOP内部每一帧的lambda的比值，根据R-λ关系可以确定各层图像比特的比例，最后再根据GOP的总比数算出各层图像的比特，等价于解(2)，(3)，(4)方程组，由于上述公式(2)，(3)，(4)式没有闭式解，但存在唯一的数值解，在参考软件代码实现时是通过二分搜索得到的。也就是说，只要求得了一个GOP内每一帧的lambda比值，在参考软件HM16.15中可以通过二分搜索得到各层图像的比特分配。
本发明方法中的自适应比特分配方法的lambda的取值连续，改善了lambda对码率的调节能力，提高了码率控制精度，获得更好的编码性能。
步骤2、量化参数确定
第j幅图像的目标比特数为Tf(j)，且该图像包含Npixels,f个像素，平均每像素目标比特数为bpp，因此有如下关系：
Npixels,f＝Fr*w*h (6)
其中，Fr为所编码视频序列的帧率，w和h分别为图像的宽和高。
量化参数确定过程具体可分为两个步骤：
S1、根据编码单元的目标比特数得到其对应的λ值；
S2、由λ值和量化参数的关系确定每个编码单元的量化参数。
本发明提出的基于λ域码率控制的帧级比特分配方法得到图像的目标比特数，根据公式(8)则可计算出对应的拉格朗日因子λ。
λ＝α*bppβ (8)
其中，α的初始值为3.2003，β的初始值为-1.3670，α和β分别为与当前图像处于相同层且距离最近的图像编码完后α和β的更新值。
计算出λ值之后，利用公式(9)中QP和λ之间的关系计算当前图像的QP。量化参数确定与现有参考标准一样，量化参数QP的计算如下：
QP＝4.2005*log(λ)+13.7122 (9)
量化参数确定后，即可对当前图像进行编码，该图像编码完成后可得实际编码比特数参数bpp′。利用bpp′可更新参数α和β，以便于后续图像码率的控制。α和β的具体更新方法为：
αnew＝αold+δα*(lnλold-lnλ′)*αold (11)
βnew＝βold+δβ*(lnλold-lnλ′)*lnbpp′ (12)
其中，λ′是实际编码比特数对应的拉格朗日因子，αold，βold，λold为该图像确定量化参数时使用的α，β和λ值，αnew，βnew为更新后的值，δα和δβ分别设置为0.1和0.5。
本发明的有益效果为，本发明方法针对原固定比特分配和自适应比特分配，提出的新的两种帧级比特分配方法，这两种方法比现有的均匀比特分配方法，都提高了率失真性能，获得了更高的码率精度控制。
附图说明
图1为基于λ域的码率控制的目标比特分配策略过程示意图。
图2为基于λ域的码率控制的量化参数确定示意图。
图3为基于λ域的码率控制的随机接入配置下的编码结构示意图。
图4为基于λ域的lambda比例示意图。
具体实施方式
为了证明本发明的有效性，下面结合附图对本发明方法作进一步的详细说明本发明的技术方案。
实施例
本发明所提出的方法是实现在HM16.15上，在该平台上GOP(图像组)的大小由8扩大到16，本发明提出的方法替换掉原有GOP大小为8的比特分配方法。如图1和图2所示，码率控制过程包括目标比特分配和量化参数确定，其中目标比特分配算法采用分级策略的方法，包括GOP级目标比特分配，图像(帧)级目标比特分配，CTU级目标比特分配策略。首先需要做GOP级比特分配，再根据当前GOP的比特做图像(帧)级比特分配，最后根据当前帧的比特做基本单元(CTU)级比特分配。比特分配后，为了精确地达到给GOP(图像组)、图像(帧)、块(CTU)依此分配目标比特，需要通过率失真模型依此确定GOP级、帧级、CTU级的量化参数，最后利用这些参数对编码数据进行编码。本发明主要针对图像(帧)级目标比特分配策略，提出了基于λ域码率控制的帧级比特分配方法。
λ域码率控制图像(帧)级目标比特分配包括：均匀比例比特分配，固定比例比特分配，自适应比例比特分配。其中固定比列分配和自适应比例分配的率失真性能明显高于均匀比特分配，且平均码率误差较低。在现有参考软件HM16.15中，由于GOP由8扩大到16，GOP等于16的RA配置下的分级结构如图3所示，可看出一个GOP被分为5个层级，比GOP等于8的分级结构多了一个层级。在随机接入配置(RA)GOP等于16的情形下，只支持均匀比特分配，固定比例比特和自适应比例比特分配均不支持，本发明解决了上述问题并提出了新的固定比特分配和自适应比例比特分配方法，通过以下几个步骤来实施：
S1、针对固定比特分配来说，固定比特分配是在关闭码率控制的条件下，统计各层图像所用的比特，然后采用最小二乘拟合的方法得到各层图像的权重，如表1和表2所示，此时权重变成浮点数，提高了比特分配的精度。
S2、针对自适应比特分配而言，自适应比特分配首先要确定GOP内部各层图像λ的比值，然后根据R-λ关系可以确定各层图形比特的比例，最后根据GOP的总比特算出各层图像的比特，具体操作如下：
S21、在关闭码率控制的条件下，统计通测序列QP从19至35的第一个GOP各层lambda，然后以第0层的lambda为基准，统计各层与第0层的lambda的比例，并用虚线拟合不同层级的折线，如图4所示，得出一个GOP各帧lambda的比例，如表2所示。
S22、由S21步骤得到一个GOP各帧lambda的比值，根据R-λ关系可以确定R的比值(即各层图形比特的比例)，最后GOP的总比特算出各层图像的目标比特分配。通过公式(2)、(3)、(4)，解方程组可以得到唯一解，在HM参考软件代码中是通过二分搜索方式找到的根，可求得各层图像的比特分配。
S3、量化参数确定的方式采用现有参考软件里面的方法，如图2所示。首先根据上述方法求得的编码单元的目标比特得到对应的λ值。然后根据λ和量化参数的关系确定每个编码单元的量化参数，如公式(8)、(9)所示。
本发明在现有视频编码标准参考软件HM16.15的随机接入(RA)配置下只有均匀比例比特分配的条件下做测试，测试的条件为打开CTU级的码率控制开关，测试的目标码率选择cfp(Call for Proposal)码率中的四个码率点为实验的目标码率，如表4所示。测试结果表明，固定比特分配有7.13％的比特率节省，如表5所示；自适应比特分配有7.61％的比特率节省，如表6所示。与现有的均匀比特分配的码率控制精度相比，帧级的固定比例比特分配的平均误码率误差不到均匀比特分配的平均误码率的2/3，帧级的自适应比例比特分配的平均误码率误差不到均匀比特分配的平均误码率的3/4，如表7所示，均取得了比均匀比特分配更高精度的码率控制。具体实验结果如下表5，表6，表7所示：
表4：实验目标码率
Test sequences BitRate1 BitRate2 BitRate3 BitRate4
UHD 2.5Mbit/s 3.5Mbit/s 8.0Mbit/s 14Mbit/s
1080p 24HZ 1.0Mbit/s 1.6Mbit/s 4.0Mbit/s 6.0Mbit/s
1080p 50&60HZ 2.0Mbit/s 3.0Mbit/s 7.0Mbit/s 10.0Mbit/s
WVGA 384Kbit/s 512Kbit/s 1.2Mbit/s 2.0Mbit/s
WQVGA 256Kbit/s 384Kbit/s 850Kbit/s 1.5Mbit/s
720p 256Kbit/s 384Kbit/s 850Kbit/s 1.5Mbit/s
表5：相比于HM16.15均匀比特分配本发明的固定比特分配RA情况下比特率节省
表6：相比于HM16.15均匀比特分配本发明的自适应比特分配RA情况下比特率节省
表7：码率控制误差
Average Bitrate error Equal Fixed Adaptive
Class A 0.13％ 0.06％ 0.07％
Class B 0.45％ 0.17％ 0.14％
Class C 0.70％ 0.52％ 0.64％
Class D 0.61％ 0.57％ 0.60％
Avg. 0.47％ 0.32％ 0.35％
综上所述，本发明方法针对固定比特分配和自适应比特分配提出的新的两种帧级比特分配方法比现有的均匀比特分配方法，都提高了率失真性能，获得了更高的码率精度控制。

Claims (1)

1.一种基于λ域码率控制的帧级比特分配方法，其特征在于，包括：
固定比特分配：在GOP内部按照固定的权重给各时间层的图像进行比特分配，相同时间层的权重相同，在关闭率控的情况下，统计各层图像所用的比特，然后利用最小二乘拟合的方法得到各层图像的权重；具体为：
针对GOP＝16，将GOP分为5个层级，通过最小二乘拟合得到的各层图像权重分别为：第0层的目标比特权重分配为-6.1881*bpp+20.1621；第1层的目标比特权重分配为-1.2444*bpp+9.8130；第2层的目标比特权重分配为-0.3777*bpp+4.2985；第3层的目标比特权重分配为-0.0041*bpp+2.2452；第4层的目标比特权重分配为1；在一个GOP中，第0层代表图像组中第16帧，第1层代表图像组中第8帧，第2层代表图像组中第4帧和第12帧，第3层代表图像组中第2帧、第6帧、第10帧和第14帧，第4层代表图像组中所有的奇数帧；bpp＝R/(Fr*w*h)，R为码率控制的目标码率，Fr为所编码视频序列的帧率，w和h分别为图像的宽和高；
自适应比特分配：对一个视频序列，采用上述固定比特分配方法对第一个GOP进行比特分配后，从第二个GOP开始，剩下的GOP采用自适应比特分配，即根据上一个GOP中最后一帧的λ值，获取下一个GOP中各帧的λ比值，从第二个GOP开始，每一帧的λ值计算方法为：第16帧的λ的比值为1；第8帧的λ的比值为6*0.1*log2(Lastlambda/14.4771)+1；第4帧和12帧的λ的比值为6*0.2*log2(Lastlambda/9.1200)+2；第2、6、10、14帧的λ的比值为6*0.252*log2(Lastlambda/7.2385)+2.5198；第1、3、5、7、9、11、13、15帧的λ的比值为6*0.3968*log2(Lastlambda/3.6193)+3.1748，Lastlambda指前一个GOP最后一个图片的λ值；确定GOP内部各层图像λ的比值后，根据R-λ关系确定各层图形比特的比例，最后根据GOP的总比特算出各层图像的比特；
λ值是根据编码单元的目标比特数计算：
λ＝α*bppβ
其中，α和β分别为与当前图像处于相同层且距离最近的图像编码完后α和β的更新值，α的初始值为3.2003，β的初始值为-1.3670；
计算当前图像的量化参数QP：
QP＝4.2005*log(λ)+13.7122
量化参数确定后，即可对当前图像进行编码，当前图像编码完成后可得实际编码比特数参数bpp′，在自适应比特分配过程中，利用当前图像编码后获得的参数bpp′对参数α，β进行更新：
αnew＝αold+δα*(lnλold-lnλ′)*αold
αnew＝αold+δα*(lnλold-lnλ′)*αold
其中，λ′是实际编码比特数对应的拉格朗日因子，αold，βold，λold为当前图像确定量化参数时使用的α，β和λ值，αnew，βnew为更新后用于下一图像确定量化参数的值，δα和δβ分别设置为0.1和0.5。
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