CN110365975A - 一种avs2视频编解码标准优化方案 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种AVS2视频编解码标准优化方案，通过利用标量量化和率失真优化量化之间的联系，提前判断是否进行率失真优化量化过程，如果不需要进行该过程，直接判定量化结果全为0，这相当于提前多了一种对系数块量化为全0的判断条件，可以减少这个量化过程时间，并且可以提高视频压缩率；通过设置用于存储两次量化结果的数据库，对当前需要量化DCT系数块在数据库中找到之前相似的已经量化过后的系数块直接代替的方案，可以避免再次重复计算，在保证压缩率和视频质量的前提下提高编码效率，节约编码时间；通过在运动估计中增加提前结束搜索的阈值条件，使得在视频质量损失代价较小的情况下提高编码速率。

Description

一种AVS2视频编解码标准优化方案
技术领域
本发明涉及视频编解码领域，尤其涉及一种AVS2视频编解码标准优化方案。
背景技术
随着多媒体信息技术的发展，视频越来越广泛地应用于录像资料存储、远程视频网络、视频直播、家庭影院等诸多领域。视频图像数据有极强的相关性，一帧图像内部有很多邻近像素的数据是相似或相同的，这就是空域冗余，而视频中邻近帧之间的数据也存在很多相似或重复，这就是时域冗余，编码压缩就是将数据中的这些冗余信息去掉，帧内编码技术可以去除空域冗余，而帧间编码技术则可以去除时域冗余。帧间编码利用邻近帧之间存在的相关性，将一帧图像分成若干个编码块，并设法搜索出每个块在邻近帧中对应的匹配块，寻找最佳匹配块是帧间图像编码的关键，而最佳匹配块是靠运动搜索来获得的，运动搜索就是在搜索算法指定的路径中寻找最佳匹配块及最匹配的运动矢量，如何优化运动搜索是提升编码速度的一个关键技术。另外，量化过程是视频编码和图像中产生失真的主要原因之一，同时，又影响着编码比特率和视频的质量，因此，如何降低计算复杂度，提升编码速度是视频编码技术的一个关键问题。都是影响编码效率的因素，为解决上述问题，本发明提供一种AVS2视频编解码标准优化方案，优化运动估计中搜索最佳匹配块算法以及量化算法，保证压缩率和视频质量的前提下提高编码效率，节约编码时间。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种AVS2视频编解码标准优化方案，优化运动估计中搜索最佳匹配块算法以及量化算法，保证压缩率和视频质量的前提下提高编码效率，节约编码时间。
本发明的技术方案是这样实现的：本发明提供了一种AVS2视频编解码标准优化方案，其包括以下步骤：
S1、输入原始视频图像，将原始视频图像按照顺序依次分割成连续的64×64像素的最大编码块，将每个最大编码块划分成8×8像素的最小编码块，确定每个最小编码块的最佳预测模式，并且计算每个最小编码块的率失真代价；
S2、计算每个最小编码块在最佳预测模式下的残差值，将残差值进行离散余弦变换得到DCT系数，再将DCT系数进行率失真优化量化；
S3、对输入的原始图像进行运动估计，得出运动矢量，运动估计后的残差图像进行运动补偿、变换、量化和熵编码处理，将经过离散余弦变换变换后的系数进行熵编码得到avs格式的码流；
S4、将经过离散余弦变换变换后的系数经过反量化和反变换后加上预测值得到重构图像，重构图像经过环形滤波器平滑处理后送入帧存储器作为下一帧的参考帧；
S2中率失真优化量化包括以下步骤：
S101、创建一个容量为两个最大DCT系数块大小的数据库，用来保存两次量化后的信息；
S102、将经过离散余弦变换后的最小编码块设为DCT系数块，当前DCT系数块量化前对最左上角幅值最大的8个像素点按照幅值从大到小的顺序进行标量量化；
S103、若8个像素点中的量化值均为0，则判断当前DCT系数块全部量化为0，完成一次量化；
若8个像素点中的量化值中有非0值，则进行RDOQ算法，完成一次量化，并将量化结果保存在数据库中；
S104、在进行下一次量化时，执行步骤S102后，若当前DCT系数块的8个像素点中的量化值均为0，则判断当前DCT系数块全部量化为0，完成一次量化；
若中当前DCT系数块的8个像素点中的量化值有非0值时，将当前量化结果保存在数据库中，并在数据库中搜索是否存在量化结果相同的DCT系数块，若有，则用之前的数据代替当前量化结果；若没有，则进行RDOQ算法，完成一次量化，并将量化结果保存在数据库中。
在以上技术方案的基础上，优选的，量化结果包括DCT系数块的长和宽的值、每个像素值量化后的值以及左上角标量量化后的结果。
在以上技术方案的基础上，优选的，S3中运动估计包括以下步骤：
S201、在所有的最小编码块中通过搜索算法找到与当前DCT系数块差异最小的块；
S202、用该块来预测当前DCT系数块，该块与当前DCT系数块之间的位置偏移记为运动矢量。
进一步优选的，S201中搜索算法包括以下步骤：
S301、计算最小编码块中坐标为(0，0)点、中值预测点和上一帧对应编码块搜索点的SAD值，选择SAD值最小的点作为起始点；
S302、以起始点作为中心点进行钻石搜索，计算围绕中心点以钻石分布的8个点的SAD值，如果8个点以及中心点的SAD值最小点不在中心点，则将中心点移至SAD值最小的点上，判断该最小值点SAD是否小于阈值条件，若满足，则结束搜索，若不满足，则进行下一步；
S303、至此亮度整像素点搜索完毕，开始进行1/2亮度像素的搜索，选择S302中SAD值最小的点为中心，计算该点周围的8个1/2个像素点的SAD值，若任一点的SAD值小于阈值，则结束搜索过程，否则，进行下一步；
S304、以S303中8个1/2个像素点的最小SAD值点为中心，计算该点周围8个1/4像素点的SAD值，选择8个1/4像素点及中心点中SAD值最小的点为最终的搜索匹配点，结束搜索。
进一步优选的，SAD值的计算公式为：
其中，bk(m,n)代表k帧像素点(m,n)的亮度值，(i,j)是偏移量，M、N为最小编码块的水平和垂直像素值。
在以上技术方案的基础上，优选的，熵编码采用自适应二进制编码算法。
进一步优选的，环形滤波器包括去方块滤波、自适应偏置和自适应环路滤波。
本发明的一种AVS2视频编解码标准优化方案相对于现有技术具有以下有益效果：
(1)通过利用标量量化和率失真优化量化之间的联系，提前判断是否进行率失真优化量化过程，如果不需要进行该过程，直接判定量化结果全为0，这相当于提前多了一种对系数块量化为全0的判断条件，可以减少这个量化过程时间，并且可以提高视频压缩率；
(2)通过设置用于存储两次量化结果的数据库，对当前需要量化DCT系数块在数据库中找到之前相似的已经量化过后的系数块直接代替的方案，可以避免再次重复计算，在保证压缩率和视频质量的前提下提高编码效率，节约编码时间；
(3)通过在运动估计中增加提前结束搜索的阈值条件，使得在视频质量损失代价较小的情况下提高编码速率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种AVS2视频编解码标准优化方案的流程图；
图2为本发明一种AVS2视频编解码标准优化方案中量化的流程图；
图3为本发明一种AVS2视频编解码标准优化方案中运动估计的流程图；
图4为本发明一种AVS2视频编解码标准优化方案中运动估计中搜索算法的流程图；
图5为本发明一种AVS2视频编解码标准优化方案中运动估计中搜索算法的搜索示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明的一种AVS2视频编解码标准优化方案，一般视频编码包括以下步骤：
S1、输入原始视频图像，将原始视频图像按照顺序依次分割成连续的64×64像素的最大编码块，将每个最大编码块划分成8×8像素的最小编码块，确定每个最小编码块的最佳预测模式，并且计算每个最小编码块的率失真代价；
其中，原始视频图像划分成64×64像素的编码块，再通过四叉树结构划分成8×8像素的编码块，四叉树即每个节点都有四个子块，在本实施例中，先将64×64像素的编码块划分成4个32×32像素的编码块，再将每个32×32像素的编码块划分成16×16像素的编码块，再将每个16×16像素的编码块划分成8×8像素的编码块。预测模式有9中，因此需要确定每个最小编码块的最佳预测模式，并且计算每个最小编码块的率失真代价，其中，确定编码块的最佳预测模式和率失真代价均属于现有技术，因此，在此不再累述。
S2、计算每个最小编码块在最佳预测模式下的残差值，将残差值进行离散余弦变换得到DCT系数，再将DCT系数进行率失真优化量化；
其中，由于视频图像中每个像素点的取值在很大范围内波动，通常不会对像素值本身进行编码，而是通过时间上或空间上的联系找到一个与像素值本身接近的预测值，将真实值和预测值相减得到残差值，用残差值代替原始值进行下一步的编码处理，将残差值进行离散余弦变换、量化和熵编码之后得到avs格式的码流。量化结果包括DCT系数块的长和宽的值、每个像素值量化后的值以及左上角标量量化后的结果。
S3、对输入的原始图像进行运动估计，得出运动矢量，运动估计后的残差图像进行运动补偿、变换、量化和熵编码处理，将经过离散余弦变换变换后的系数进行熵编码得到avs格式的码流；这里熵编码采用自适应二进制编码算法。
其中，原始视频图像的每一帧被划分成若干个互不重叠且大小相同的编码块，对于当前帧中每一编码块，根据给定的匹配准则在前面已被解码参考帧上指定的搜索窗范围内找到与这差异最小的编码块，该编码块用来预测当前帧上的当前块，这两个块之间的位置偏移记为运动矢量，这个搜索过程就是运动估计。运动估计结束后，当前帧上的每一块有一个运动矢量，指向参考帧上的某一个块。运动补偿预测图像是由参考帧和运动矢量共同作用得到的，而运动补偿残差图像就是由当前帧减去运动补偿预测图像得到的。
S4、将经过离散余弦变换变换后的系数经过反量化和反变换后加上预测值得到重构图像，重构图像经过环形滤波器平滑处理后送入帧存储器作为下一帧的参考帧。其中，环形滤波器包括去方块滤波、自适应偏置和自适应环路滤波。
上述S1-S4是AVS编码的基本步骤，为了保证压缩率和视频质量的前提下提高编码效率，节约编码时间，本实施例通过在量化以及运动估计两个方面做出优化方案，进而提高编码效率，具体的优化方案如下：
一方面，本实施例在量化中给出优化方案，再介绍本实施例的优化方案前，先对量化做简单的介绍。其中，量化是指将信号的连续值或大量可能存在的离散值映射为有限多个离散值的过程，实现信号取值的多对一的映射。在AVS编码中，量化有两种方式，一是标量量化，另一个是率失真优化量化。其中，标量量化复杂度低，平均时间比率失真优化量化减少31.26％，但是视频压缩率不高，率失真优化量化计算复杂度高，但是压缩率高，率失真优化量化压缩后的码率比标量量化小5.47％，因此，为平衡两种量化的优缺点，本实施例提供了量化的优化方案，如图2所示，具体包括以下步骤：
S101、创建一个容量为两个最大DCT系数块大小的数据库，用来保存两次量化后的信息；
S102、将经过离散余弦变换后的最小编码块设为DCT系数块，当前DCT系数块量化前对最左上角幅值最大的8个像素点按照幅值从大到小的顺序进行标量量化；
其中，通过离散余弦变换后的系数一般可以认为是服从均值为0的拉普拉斯分布，变化后的能量主要集中在左上角，即坐标为(0，0)的点，其他位置变化后的系数较小。
S103、若8个像素点中的量化值均为0，则判断当前DCT系数块全部量化为0，完成一次量化；由于变化后的能量主要集中在左上角，如果左上角的值已经量化为0了，那么其他坐标的值量化为0的概率也很大，进而可以推断左上角系数量化为0的系数越多，那么整个系数块量化为全0的概率也很大。这里，通过标量量化的值是否全部为0来作为提前终止率失真优化量化过程的依据，可以使视频质量和压缩率都能达到与原始率失真优化量化相当的水平，同时又能提高编码速度；
若8个像素点中的量化值中有非0值，则进行RDOQ算法，完成一次量化，并将量化结果保存在数据库中；
步骤S102-S103相比于传统只使用率失真优化量化的方法，其编码时间平均可以节省14.63％。
S104、在进行下一次量化时，执行步骤S102后，若当前DCT系数块的8个像素点中的量化值均为0，则判断当前DCT系数块全部量化为0，完成一次量化；
若中当前DCT系数块的8个像素点中的量化值有非0值时，将当前量化结果保存在数据库中，并在数据库中搜索是否存在量化结果相同的DCT系数块，若有，则用之前的数据代替当前量化结果；若没有，则进行RDOQ算法，完成一次量化，并将量化结果保存在数据库中。
通过对当前需要量化DCT系数块在数据库中找到之前相似的已经量化过后的系数块直接代替的方案，可以避免再次重复计算，在保证压缩率和视频质量的前提下提高编码效率，节约编码时间。
另一方面，本实施例还在运动估计给出优化方案，在介绍本实施例的运动估计优化方案时，先介绍本领域常用的运动估计算法。在AVS编码中，常用的运动估计算法有全搜索算法、三步搜索算法和钻石快速搜索算法，用的较多的是钻石搜索算法，本且本实施例的优化方案也是基于钻石快速搜索算法作出的改进，因此，在这里只介绍传统的钻石快速搜索算法。传统的钻石快速搜索算法包括大钻石搜索模式和小钻石搜索模式。其中，大钻石搜索模式有9个搜索点，即中心点以及以钻石结构分布在中心点周围的8个围绕点，小钻石搜索模式有5个点，即中心点以及中心点垂直、水平相邻的4个点。在进行钻石搜索时，先以预测到的搜索中心为中心，进行大钻石搜索，计算9个点，如果9个点中的SAD值最小点不在大钻石中心时，将大钻石的中心移至该点，重复大钻石搜索，直到SAD值最小点在大钻石中心为止，然后在该点切换到小钻石搜索模式进行搜索，共搜索5个点，SAD值最小点即为运动估计的最优匹配点。基于钻石快速搜索算法的原理，如图3所示，本实施例在其基础上做出了改进，基本改进方案如下：
S201、在所有的最小编码块中通过搜索算法找到与当前DCT系数块差异最小的块；如图4和图5所示，具体步骤如下：
S301、计算最小编码块中左上角的点(即坐标为(0，0)点)、中值预测点和上一帧对应编码块搜索点的SAD值，选择SAD值最小的点作为起始点；其中，中值预测点为而S2中通过时间上或空间上的联系找到一个与像素值本身接近的预测值，SAD值的计算公式为：bk(m,n)代表k帧像素点(m,n)的亮度值，(i,j)是偏移量，M、N为最小编码块的水平和垂直像素值。由于SAD值的计算属于现有技术，因此在此不再累述。
S302、以起始点作为中心点进行钻石搜索，计算围绕中心点以钻石分布的8个点的SAD值，如果8个点以及中心点的SAD值最小点不在中心点，则将中心点移至SAD值最小的点上，判断该最小值点SAD是否小于阈值条件，若满足，则结束搜索，若不满足，则进行下一步；
S303、至此亮度整像素点搜索完毕，开始进行1/2亮度像素的搜索，选择S302中SAD值最小的点为中心，计算该点周围的8个1/2个像素点的SAD值，若任一点的SAD值小于阈值，则结束搜索过程，否则，进行下一步；
S304、以S303中8个1/2个像素点的最小SAD值点为中心，计算该点周围8个1/4像素点的SAD值，选择8个1/4像素点及中心点中SAD值最小的点为最终的搜索匹配点，结束搜索。
S202、用该块来预测当前DCT系数块，该块与当前DCT系数块之间的位置偏移记为运动矢量。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种AVS2视频编解码标准优化方案，其包括以下步骤：
S1、输入原始视频图像，将原始视频图像按照顺序依次分割成连续的64×64像素的最大编码块，将每个最大编码块划分成8×8像素的最小编码块，确定每个最小编码块的最佳预测模式，并且计算每个最小编码块的率失真代价；
S2、计算每个最小编码块在最佳预测模式下的残差值，将残差值进行离散余弦变换得到DCT系数，再将DCT系数进行率失真优化量化；
S3、对输入的原始图像进行运动估计，得出运动矢量，运动估计后的残差图像进行运动补偿、变换、量化和熵编码处理，将经过离散余弦变换变换后的系数进行熵编码得到avs格式的码流；
S4、将经过离散余弦变换变换后的系数经过反量化和反变换后加上预测值得到重构图像，重构图像经过环形滤波器平滑处理后送入帧存储器作为下一帧的参考帧；
其特征在于：所述S2中率失真优化量化包括以下步骤：
S101、创建一个容量为两个最大DCT系数块大小的数据库，用来保存两次量化后的信息；
S102、将经过离散余弦变换后的最小编码块设为DCT系数块，当前DCT系数块量化前对最左上角幅值最大的8个像素点按照幅值从大到小的顺序进行标量量化；
S103、若8个像素点中的量化值均为0，则判断当前DCT系数块全部量化为0，完成一次量化；
若8个像素点中的量化值中有非0值，则进行RDOQ算法，完成一次量化，并将量化结果保存在数据库中；
S104、在进行下一次量化时，执行步骤S102后，若当前DCT系数块的8个像素点中的量化值均为0，则判断当前DCT系数块全部量化为0，完成一次量化；
若中当前DCT系数块的8个像素点中的量化值有非0值时，将当前量化结果保存在数据库中，并在数据库中搜索是否存在量化结果相同的DCT系数块，若有，则用之前的数据代替当前量化结果；若没有，则进行RDOQ算法，完成一次量化，并将量化结果保存在数据库中。
2.如权利要求1所述的一种AVS2视频编解码标准优化方案，其特征在于：所述量化结果包括DCT系数块的长和宽的值、每个像素值量化后的值以及左上角标量量化后的结果。
3.如权利要求1所述的一种AVS2视频编解码标准优化方案，其特征在于：所述S3中运动估计包括以下步骤：
S201、在所有的最小编码块中通过搜索算法找到与当前DCT系数块差异最小的块；
S202、用该块来预测当前DCT系数块，该块与当前DCT系数块之间的位置偏移记为运动矢量。
4.权利要求3所述的一种AVS2视频编解码标准优化方案，其特征在于，所述S201中搜索算法包括以下步骤：
S301、计算最小编码块中坐标为(0，0)点、中值预测点和上一帧对应编码块搜索点的SAD值，选择SAD值最小的点作为起始点；
S302、以起始点作为中心点进行钻石搜索，计算围绕中心点以钻石分布的8个点的SAD值，如果8个点以及中心点的SAD值最小点不在中心点，则将中心点移至SAD值最小的点上，判断该最小值点SAD是否小于阈值条件，若满足，则结束搜索，若不满足，则进行下一步；
S303、至此亮度整像素点搜索完毕，开始进行1/2亮度像素的搜索，选择S302中SAD值最小的点为中心，计算该点周围的8个1/2个像素点的SAD值，若任一点的SAD值小于阈值，则结束搜索过程，否则，进行下一步；
S304、以S303中8个1/2个像素点的最小SAD值点为中心，计算该点周围8个1/4像素点的SAD值，选择8个1/4像素点及中心点中SAD值最小的点为最终的搜索匹配点，结束搜索。
5.如权利要求4所述的一种AVS2视频编解码标准优化方案，其特征在于：所述SAD值的计算公式为：
其中，bk(m,n)代表k帧像素点(m,n)的亮度值，(i,j)是偏移量，M、N为最小编码块的水平和垂直像素值。
6.如权利要求1所述的一种AVS2视频编解码标准优化方案，其特征在于：所述熵编码采用自适应二进制编码算法。
7.如权利要求6所述的一种AVS2视频编解码标准优化方案，其特征在于：所述环形滤波器包括去方块滤波、自适应偏置和自适应环路滤波。
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