CN110365983A - 一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置 - Google Patents

一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110365983A
CN110365983A CN201910822085.4A CN201910822085A CN110365983A CN 110365983 A CN110365983 A CN 110365983A CN 201910822085 A CN201910822085 A CN 201910822085A CN 110365983 A CN110365983 A CN 110365983A
Authority
CN
China
Prior art keywords
feature
var
macro
frame
avg
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910822085.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110365983B (zh
Inventor
不公告发明人
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhuhai Wisdom Electronic Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhuhai Wisdom Electronic Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhuhai Wisdom Electronic Technology Co Ltd filed Critical Zhuhai Wisdom Electronic Technology Co Ltd
Priority to CN201910822085.4A priority Critical patent/CN110365983B/zh
Publication of CN110365983A publication Critical patent/CN110365983A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110365983B publication Critical patent/CN110365983B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/154—Measured or subjectively estimated visual quality after decoding, e.g. measurement of distortion
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock

Abstract

本发明属于视频编解码技术领域，具体为一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置。本发明包括：设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；计算每个宏块的运动信息和静止信息；计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；更新反馈周期和反馈强度。本发明能够根据宏块的运动和静止特征自适应地调整编码量化参数，合理地分配比特数，使得编码的实际码率接近设定的目标码率，同时获取较高的图像质量，在给定带宽的情况下，为用户提供更好的视觉体验。

Description

一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机信息技术领域，更具体地涉及图像压缩领域。
背景技术
图像压缩的效率与图像的内容之间存在极大关联，对于复杂多变的视频场景，编码压缩后的输出码流变化也相对较大，在信道环境较差时容易导致图像解码质量不稳定。因此，码率控制的目标是在满足信道带宽约束的条件下，尽可能地获取最优的图像质量。
通常来说，码率越高，图像质量越好，并且在低码率的应用场景中，码率对图像质量的影响将更加明显。所以在低码率时，图像质量很大程度上取决于码率的合理分配，人眼敏感区域应该多分配码率，而人眼非敏感区域应该少分配码率。但在实际应用中，编码器很难区分图像中的人眼敏感区域与人眼非敏感区域，因此很难做到自适应调整分配码率，从而导致在一定程度上的人眼主观视频质量下降。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法。
为实现本发明目的提供的一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法，包括如下步骤：
步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；
步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；
步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；
步骤104，更新反馈周期和反馈强度。
根据本发明的一个方面，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数，包括如下步骤：
根据应用场景需求，设定编码器的目标码率和帧率；
初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R。
根据本发明的一个方面，计算每个宏块的运动信息和静止信息，包括如下步骤：
统计当前帧中每个宏块运动的像素点个数；
计算当前帧中每个宏块的方差。
根据本发明的一个方面，采用帧差法，将当前宏块的每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的像素点个数作为运动像素点个数，记为N。
根据本发明的一个方面，分别计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR=（4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V）/6。
根据本发明的一个方面，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移，包括如下步骤：
将N和VAR分别作为运动特征和静止特征，并判断两种特征是否为有效特征；
如果运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm，Lm=（N+S*Navg）/（S*N+Navg），其中，Navg表示当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove，DeltaQpmove=/16*log2（Lm），其中，MBy表示当前帧图像宏块高度，MBx表示当前帧图像宏块宽度；如果运动特征为无效特征，则设置DeltaQpmove=0；
如果静止特征为有效特征，则计算归一化静止特征，记为Ls，Ls=（VAR+S*VARavg）/（S*VAR+VARavg），其中，VARavg表示当前帧中所有宏块方差的平均值，然后计算当前宏块静止特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpstatic，DeltaQpstatic=/16*log2（Ls）；如果静止特征为无效特征，则设置DeltaQpstatic=0；
计算当前宏块编码量化参数的偏移，记为DeltaQp，DeltaQp=（DeltaQpmove+DeltaQpstatic）/2；
累加当前帧中所有宏块对应的DeltaQp，并求平均值，获得当前帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移，作为下一帧图像帧级编码量化参数的偏移。
根据本发明的一个方面，如果Navg为0，判断运动特征为无效特征；如果Navg>0，判断运动特征为有效特征。
根据本发明的一个方面，如果VARavg为0，判断静止特征为无效特征；如果VARavg>0，判断静止特征为有效特征。
根据本发明的一个方面，更新反馈周期和反馈强度，包括如下步骤：
判断当前帧是否为反馈周期T内的最后一帧；
如果当前帧不是处于反馈周期T的最后一帧，则不进行更新处理操作；如果当前帧处于反馈周期T的最后一帧，则计算码率误差率；
根据码率误差率调整反馈周期和反馈强度。
根据本发明的一个方面，根据实际编码码率和目标码率计算码率误差率，记为F，F=（BITRATE-TARGET）/TARGET，其中，BITRATE表示实际编码码率，TARGET表示目标码率，通过对大量视频码流进行统计得到阈值Ratio；
如果F>=-Ratio且F<=Ratio，则反馈周期T=T*2，反馈强度S保持不变；
如果F<Ratio，则反馈周期T=T/2，反馈强度S=S/2；
如果F>Ratio，则反馈周期T=T/2，反馈强度S=S*2。
本发明还提供一种计算机装置，包括存储器、处理器及储存在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实施上述方法。
上述一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法的有益效果：设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；计算每个宏块的运动信息和静止信息；计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；更新反馈周期和反馈强度。本发明计算每个宏块的动态信息和静止信息，自适应地在人眼视觉敏感区域多分配码率，在人眼视觉非敏感区域少分配码率，能最大限度地利用带宽，提高视频的主观质量。
附图说明
图1是根据本发明方法的一具体实施例的流程图；
图2是AVC参考软件JM19.0编码720P视频流的主观效果图；
图3是根据本发明方法的一具体实施例的编码720P视频流的主观效果图；
图4是AVC参考软件JM19.0编码1080P视频流的主观效果图；
图5是根据本发明方法的一具体实施例的编码1080P视频流的主观效果图。
具体实施方式
图1是根据本发明方法的一具体实施例的流程图：在步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；在步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；在步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；在步骤104，更新反馈周期和反馈强度。
下面，对根据本发明一个实施例的一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法进行详细描述。
根据应用场景以及带宽容量，设定编码器的目标码率和帧率。
初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R。
采用帧差法，将当前宏块每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的个数作为运动像素点个数，记为N，作为运动特征。
计算当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，记为Navg。计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove。如果Navg为0，判断运动特征为无效特征，设置DeltaQpmove=0；如果Navg大于0，判断运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm，Lm=（N+S*Navg）/（S*N+Navg），然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，DeltaQpmove=/16*log2（Lm），其中，MBy表示当前帧图像宏块高度，MBx表示当前帧图像宏块宽度。
计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR=（4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V）/6，作为静止特征。
计算当前帧中所有宏块方差的平均值，记为VARavg。计算当前宏块静止特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpstatic。如果VARavg为0，判断静止特征为无效特征，设置DeltaQpstatic=0；如果VARavg大于0，判断静止特征为有效特征，则计算归一化静止特征，记为Ls，Ls=（VAR+S*VARavg）/（S*VAR+VARavg），然后计算当前宏块静止特征的编码量化参数偏移，DeltaQpstatic=/16*log2（Ls）。
计算当前宏块编码量化参数的偏移，记为DeltaQp，DeltaQp=（DeltaQpmove+DeltaQpstatic）/2。
累加当前帧中所有宏块对应的DeltaQp，并求平均值，获得当前帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移，作为下一帧图像帧级编码量化参数的偏移。
判断当前帧的帧号位置，如果当前帧不是处于反馈周期的最后一帧，则不进行更新处理操作；如果当前帧处于反馈周期的最后一帧，则计算码率误差率，记为F，F=（BITRATE-TARGET）/TARGET,其中，BITRATE表示实际编码码率，TARGET表示目标码率。
根据F的区间范围，更新反馈周期和反馈强度，并通过对大量视频码流进行统计得到阈值Ratio：如果F>=-Ratio且F<=Ratio，则反馈周期T=T*2，反馈强度S保持不变；如果F<Ratio，则反馈周期T=T/2，反馈强度S=S/2；如果F>Ratio，则反馈周期T=T/2，反馈强度S=S*2。
综上所述，本发明能够合理地分配码率以适应人眼视觉系统，在满足应用场景带宽需求的条件下，获取较高的图像质量，为用户提供更好的视觉体验。分别采用AVC参考软件JM19.0和本发明方法进行编码，配置相同的参数编码720P图像，在编码产生的比特数基本相同的条件下，参见图2和图3，图2采用AVC参考软件JM19.0编码的图像，在中间绿色背景部分有明显的块效应，中间区域和左右两侧区域对比明显感觉突兀，而图3采用本发明方法进行编码的图像细节丰富清晰，有良好的视觉效果。配置相同的参数编码1080P图像，在编码产生的比特数基本相同的条件下，参见图4和图5，图4采用AVC参考软件JM19.0编码的图像在水面波纹上平滑了太多的细节，只能看见部分水面波纹，而图5采用本发明方法进行编码的图像保留了绝大部分水面波纹细节，占用了大量的码率，同时将平滑的天空区域少分配码率，但天空区域几乎没有主观效果的损失。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法，包括如下步骤：
步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；
步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；
步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；
步骤104，更新反馈周期和反馈强度；
其中，所述步骤101包括如下步骤：
根据应用场景需求，设定编码器的目标码率和帧率；
初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R；
其中，所述步骤102包括如下步骤：
统计当前帧中每个宏块运动的像素点个数；
计算当前帧中每个宏块的方差，
采用帧差法，将当前宏块的每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的像素点个数作为运动像素点个数，记为N，
分别计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR＝(4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V)/6；
其中，所述步骤103包括如下步骤：
将N和VAR分别作为运动特征和静止特征，并判断两种特征是否为有效特征；
如果运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm，Lm＝(N+S*Navg)/(S*N+Navg)，其中，Navg表示当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove，其中，MBy表示当前帧图像宏块高度，MBx表示当前帧图像宏块宽度；如果运动特征为无效特征，则设置DeltaQpmove＝0；
如果静止特征为有效特征，则计算归一化静止特征，记为Ls，Ls＝(VAR+S*VARavg)/(S*VAR+VARavg)，其中，VARavg表示当前帧中所有宏块方差的平均值，然后计算当前宏块静止特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpstatic，如果静止特征为无效特征，则设置DeltaQpstatic＝0；
计算当前宏块编码量化参数的偏移，记为DeltaQp，DeltaQp＝(DeltaQpmove+DeltaQpstatic)/2；
累加当前帧中所有宏块对应的DeltaQp，并求平均值，获得当前帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移，作为下一帧图像帧级编码量化参数的偏移。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果Navg为0，判断运动特征为无效特征；如果Navg>0，判断运动特征为有效特征，并且，如果VARavg为0，判断静止特征为无效特征；如果VARavg>0，判断静止特征为有效特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤104包括如下步骤：
判断当前帧是否为反馈周期T内的最后一帧：
如果当前帧不是处于反馈周期T的最后一帧，则不进行更新处理操作；如果当前帧处于反馈周期T的最后一帧，则计算码率误差率，
根据码率误差率调整反馈周期和反馈强度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据实际编码码率和目标码率计算码率误差率，记为F，F＝(BITRATE-TARGET)/TARGET，其中，BITRATE表示实际编码码率，TARGET表示目标码率，通过对大量视频码流进行统计得到阈值Ratio：
如果F>＝-Ratio且F<＝Ratio，则反馈周期T＝T*2，反馈强度S保持不变；
如果F<Ratio，则反馈周期T＝T/2，反馈强度S＝S/2；
如果F>Ratio，则反馈周期T＝T/2，反馈强度S＝S*2。
5.一种计算机装置，包括存储器、处理器及储存在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实施如权利要求1至4中任一项所述的方法。
CN201910822085.4A 2019-09-02 2019-09-02 一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置 Active CN110365983B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910822085.4A CN110365983B (zh) 2019-09-02 2019-09-02 一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910822085.4A CN110365983B (zh) 2019-09-02 2019-09-02 一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110365983A true CN110365983A (zh) 2019-10-22
CN110365983B CN110365983B (zh) 2019-12-13

Family

ID=68225467

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910822085.4A Active CN110365983B (zh) 2019-09-02 2019-09-02 一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110365983B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112584143A (zh) * 2020-12-02 2021-03-30 浙江大华技术股份有限公司 一种视频编码方法、装置、系统及计算机可读存储介质
CN113612999A (zh) * 2021-08-20 2021-11-05 北京市商汤科技开发有限公司 视频处理方法及装置、电子设备和存储介质
CN114125451A (zh) * 2021-12-01 2022-03-01 锐宸微(上海)科技有限公司 视频编码方法、视频编码装置及影像处理装置
CN114584834A (zh) * 2022-01-27 2022-06-03 百果园技术(新加坡)有限公司 视频质量优化方法、装置、设备和存储介质
CN115002512A (zh) * 2022-05-23 2022-09-02 北京市商汤科技开发有限公司 视频转码方法及装置、电子设备和存储介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1668107A (zh) * 2004-03-10 2005-09-14 Lg电子有限公司 控制图象比特率的方法及其装置
CN101325714A (zh) * 2007-06-13 2008-12-17 华为技术有限公司 变换数据处理方法和装置以及编码、解码方法和装置
CN101534432A (zh) * 2009-04-09 2009-09-16 上海广电（集团）有限公司中央研究院 基于人眼感知模型的码率控制方法
US20110194613A1 (en) * 2010-02-11 2011-08-11 Qualcomm Incorporated Video coding with large macroblocks
CN102420980A (zh) * 2010-09-27 2012-04-18 深圳市融创天下科技股份有限公司 一种帧层和宏块层量化参数调整方法和系统
WO2013064654A1 (en) * 2011-11-03 2013-05-10 Panasonic Corporation Efficient rounding for deblocking
CN104683804A (zh) * 2015-02-14 2015-06-03 北京航空航天大学 基于视频内容特征的参数自适应多维码率控制方法
US20180109794A1 (en) * 2016-10-17 2018-04-19 Arris Enterprises Llc Temporal Local Activity for Quantization Parameter (QP) Offset for Video Coding
US20180227579A1 (en) * 2017-02-04 2018-08-09 OrbViu Inc. Method and system for view optimization of a 360 degrees video
CN108810530A (zh) * 2018-07-12 2018-11-13 珠海亿智电子科技有限公司 一种基于人眼视觉系统的avc码率控制方法
CN109040762A (zh) * 2012-06-29 2018-12-18 威勒斯媒体国际有限公司 编码设备和编码方法
US20190208204A1 (en) * 2013-09-09 2019-07-04 Apple Inc. Chroma quantization in video coding

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1668107A (zh) * 2004-03-10 2005-09-14 Lg电子有限公司 控制图象比特率的方法及其装置
CN101325714A (zh) * 2007-06-13 2008-12-17 华为技术有限公司 变换数据处理方法和装置以及编码、解码方法和装置
CN101534432A (zh) * 2009-04-09 2009-09-16 上海广电（集团）有限公司中央研究院 基于人眼感知模型的码率控制方法
US20110194613A1 (en) * 2010-02-11 2011-08-11 Qualcomm Incorporated Video coding with large macroblocks
CN102420980A (zh) * 2010-09-27 2012-04-18 深圳市融创天下科技股份有限公司 一种帧层和宏块层量化参数调整方法和系统
WO2013064654A1 (en) * 2011-11-03 2013-05-10 Panasonic Corporation Efficient rounding for deblocking
CN109040762A (zh) * 2012-06-29 2018-12-18 威勒斯媒体国际有限公司 编码设备和编码方法
US20190208204A1 (en) * 2013-09-09 2019-07-04 Apple Inc. Chroma quantization in video coding
CN104683804A (zh) * 2015-02-14 2015-06-03 北京航空航天大学 基于视频内容特征的参数自适应多维码率控制方法
US20180109794A1 (en) * 2016-10-17 2018-04-19 Arris Enterprises Llc Temporal Local Activity for Quantization Parameter (QP) Offset for Video Coding
US20180227579A1 (en) * 2017-02-04 2018-08-09 OrbViu Inc. Method and system for view optimization of a 360 degrees video
CN108810530A (zh) * 2018-07-12 2018-11-13 珠海亿智电子科技有限公司 一种基于人眼视觉系统的avc码率控制方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JUANTING FAN ET AL.: "Inter-frame Correlation Based Quantization Parameter Offset Optimization for Screen Content Video Coding", 《2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA BIG DATA》 *
TZU-DER CHUANG ET AL.: "AhG Quantization: Sub-LCU Delta QP", 《JCTVC-E051》 *
王忠霄: "基于时域失真传递链的宏块级码率控制算法", 《中国计量学院学报》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112584143A (zh) * 2020-12-02 2021-03-30 浙江大华技术股份有限公司 一种视频编码方法、装置、系统及计算机可读存储介质
CN113612999A (zh) * 2021-08-20 2021-11-05 北京市商汤科技开发有限公司 视频处理方法及装置、电子设备和存储介质
CN113612999B (zh) * 2021-08-20 2024-03-22 北京市商汤科技开发有限公司 视频处理方法及装置、电子设备和存储介质
CN114125451A (zh) * 2021-12-01 2022-03-01 锐宸微(上海)科技有限公司 视频编码方法、视频编码装置及影像处理装置
CN114125451B (zh) * 2021-12-01 2022-12-06 锐宸微(上海)科技有限公司 视频编码方法、视频编码装置及影像处理装置
CN114584834A (zh) * 2022-01-27 2022-06-03 百果园技术(新加坡)有限公司 视频质量优化方法、装置、设备和存储介质
CN114584834B (zh) * 2022-01-27 2024-02-13 百果园技术(新加坡)有限公司 视频质量优化方法、装置、设备和存储介质
CN115002512A (zh) * 2022-05-23 2022-09-02 北京市商汤科技开发有限公司 视频转码方法及装置、电子设备和存储介质
CN115002512B (zh) * 2022-05-23 2023-11-28 北京市商汤科技开发有限公司 视频转码方法及装置、电子设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN110365983B (zh) 2019-12-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110365983A (zh) 一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置
CN101466035B (zh) 一种基于h.264的视频图像组比特分配方法
CN103841418B (zh) 一种3g网络中视频监控器码率控制的优化方法及系统
CN105072345B (zh) 视频编码方法和装置
CN104994382B (zh) 一种感知率失真的优化方法
CN108810530A (zh) 一种基于人眼视觉系统的avc码率控制方法
US20110299604A1 (en) Method and apparatus for adaptive video sharpening
CN104469386B (zh) 一种基于dof的恰可察觉误差模型的感知立体视频编码方法
CN108924554B (zh) 一种球形加权结构相似度的全景视频编码率失真优化方法
CN106851272B (zh) 一种hdr和sdr自适应码率控制的方法
CN106210721B (zh) 一种hevc快速码率转码方法
CN101677398A (zh) 场景切换码率控制方法
CN106331711A (zh) 一种基于网络特征与视频特征的动态码率控制方法
CN109905717A (zh) 一种基于空时域下采样与重建的h.264/avc编码优化方法
CN107018412B (zh) 一种基于关键帧编码单元划分模式的dvc-hevc视频转码方法
CN109451310A (zh) 一种基于显著性加权的率失真优化方法及装置
CN104113761B (zh) 一种视频编码中的码率控制方法及编码器
CN113038127A (zh) 一种基于roi的实时视频多路并行传输码率控制方法
Liu et al. A novel rate control scheme for panoramic video coding
US20030031377A1 (en) Apparatus and method for removing block artifacts, and displaying device having the same apparatus
US10834394B2 (en) Method and a controller for adding comfort noise to a video sequence
JP4688279B2 (ja) 動画像の空間解像度自動設定方法及び装置
CN101527846B (zh) 一种基于马太效应的h.264可变码率控制方法
CN103313064A (zh) 基于帧间模式和运动修补的时域错误隐藏方法
CN101969559A (zh) 视频码流的转换压缩方法与系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant