CN110855989A - 一种网络视频图像编码方法和装置 - Google Patents

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吴初春
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Abstract

本发明实施例公开了网络视频图像编码方法和装置，涉及网络视频图像处理技术。方法包括：获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；根据编码方式处理轮廓区域。装置用于执行对应方法。本发明实施例通过识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。

Description

一种网络视频图像编码方法和装置
技术领域
本发明涉及网络视频图像处理技术，特别涉及一种网络视频图像编码方法和装置。
背景技术
视频的码控方法对于码率都有一定的峰值限制，所以当画面运动物体多，会出现最大码率无法满足当前画面始终保持高质量。
现有的提高画面质量的方法可以通过设置固定区域为感兴趣区域，当编码压力大时，只对固定某一区域保证画面质量。这种方法只可保证固定区域画面质量，但是实际上，视频的重要的信息并非属于在一成不变的背景，而是在不同的变化的各种事件上，上述方法并不能很好的保证重要区域的图像质量，因此会损失掉重要的信息。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明实施例第一方面提出一种网络视频图像编码方法，提高图像的图像质量；第二方面提供一种网络视频图像编码装置以执行对应方法。
根据本发明第一方面实施例的网络视频图像编码方法，包括：获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；根据编码方式处理轮廓区域。
本发明实施例的技术效果至少包括：识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码方法，基于量化参数QP获取图像质量值。通过成熟的图像指标，量化参数QP能够很好的作为图像质量值的评判标准。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码方法，包括：处理待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理轮廓坐标，得到轮廓区域。通过轮廓识别，确定对应的人形物体，然后计算对应的轮廓坐标，能够确定明确的识别目标和对应的位置；通过区域限定参数能够合理扩展或者限制轮廓，以得到合适的轮廓区域。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码方法，根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。通过设置临界阈值，能够确保存在明确的调整界限，有利于提高算法流程的控制能力。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码方法，调整对应的码率包括步骤：根据轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。利用变化趋势作为调整的参数，能够适应具体的情况，以进行对应的调节。
根据本发明第二方面实施例的网络视频图像编码装置，包括：识别模块，用于获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；计算模块，用于根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；处理模块，用于根据编码方式处理轮廓区域。
本发明实施例的技术效果至少包括：识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码装置，基于量化参数QP获取图像质量值。通过成熟的图像指标，量化参数QP能够很好的作为图像质量值的评判标准。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码装置，识别模块，用于处理待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理轮廓坐标，得到轮廓区域。通过轮廓识别，确定对应的人形物体，然后计算对应的轮廓坐标，能够确定明确的识别目标和对应的位置；通过区域限定参数能够合理扩展或者限制轮廓，以得到合适的轮廓区域。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码装置，根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。通过设置临界阈值，能够确保存在明确的调整界限，有利于提高算法流程的控制能力。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码装置，调整对应的码率包括：根据轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。利用变化趋势作为调整的参数，能够适应具体的情况，以进行对应的调节。
附图说明
图1是根据本发明实施例的网络视频图像编码方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的网络视频图像编码装置的连接图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本方案，而不能理解为对本方案的限制。
实施例1。
参照图1所描述的本发明实施例的网络视频图像编码方法，包括步骤：
S1、获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；
S2、根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；
S3、根据编码方式处理轮廓区域。
其中，待处理图像为网络视频中的图像帧。
基于轮廓识别技术处理待图像(简称为图像)，得到人形物体的轮廓区域。网络视频图像的主要的来源为监视摄像头，其目的在于获取一定区域的图像；而监视摄像头获得的图像中，最有价值的目标是移动物体，主要是人。从图像中识别具体特定特征的物体的算法很多，本实施例主要采取的是识别人形物体以作为人的特征。
监视摄像头，其执行图像摄录功能时，有设置自身的码率，因此，其获取的图像也同样存在对应的图像质量的判断数值，即图像质量值。根据轮廓区域的图像质量值判断是否需要进行编码改变，即改变编码方式。
本发明实施例的技术效果至少包括：识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码方法，基于量化参数QP获取图像质量值。通过成熟的图像指标，量化参数QP能够很好的作为图像质量值的评判标准。根据本发明一些实施例的网络视频图像编码方法，根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。通过设置临界阈值，能够确保存在明确的调整界限，有利于提高算法流程的控制能力。
人形区域(即轮廓区域)的质量的判断主要通过量化参数QP(即量化步长Qstep的序号)来进行衡量，其中，QP越小，则说明图像的质量越好，当人形区域QP小于等于预设值(即临界阈值)时，代表当前人形区域质量足够好，不需要再做保护，当人形区域的QP大于预设值时，代表当前人形区域质量需要做改善。当然，也可以是将QP作为计算参数，通过预设的计算公式结合QP，计算得到图像质量值。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码方法，调整对应的码率包括步骤：根据轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。利用变化趋势作为调整的参数，能够适应具体的情况，以进行对应的调节。
在上述实施例的基础上，人形区域质量改善的力度也根据人形区域的宽度不同而不同(当然也可以是其他的参数，例如人形区域的长度，或者更为复杂的人形区域的方向、尺寸参数的组合)，当人形区域宽度越大，说明此人距离镜头更近，改善力度可适当减弱，人形区域宽度小，说明此人距离镜头远，改善力度可适当加强，这样可以进一步避免码流浪费，而又保证人形区域得到改善。具体的改善方法为调整对应区域的码率。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码方法，包括：处理待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理轮廓坐标，得到轮廓区域。
其中，通过深度学习的人体识别是主流的识别方法，其原理在于通过将已经完成标示的图像作为训练样本进行特征的识别和训练以得到合适的识别模型。
识别人形物体的轮廓，然后根据轮廓在图像中的位置关系，确定对应的轮廓的坐标；然而，如果仅仅对真实的人形物体的部分进行额外的编码处理以改善对应区域的图像质量。首先面临一个准确区域识别的问题，即如何确定在不断变化的视频图像中的精准的人体轮廓的识别问题，然后还要面对如何针对这样的一个精准的人体区域/人形区域/人体轮廓进行编码的问题。
本发明实施例，出于降低识别难度和编码难度的目的，提出一个轮廓区域的概念，即一个区域，该区域包括人形物体的准确轮廓和额外的区域；例如包括了人体轮廓的框型区域，区域限定参数即为用于确定额外的区域的参数，例如在准确轮廓的坐标的基础上，在三维方向上，各增加三个像素点以作为额外的区域，当然具体的增加或者减少的数量，方向等内容都是可以进行设置。通过轮廓区域的概念，能够降低图像的识别难度和编码难度。
本方案的技术效果包括：通过轮廓识别，确定对应的人形物体，然后计算对应的轮廓坐标，能够确定明确的识别目标和对应的位置；通过区域限定参数能够合理扩展或者限制轮廓，以得到合适的轮廓区域。
实施例2。
参照图2所描述的本发明实施例的网络视频图像编码装置，包括：识别模块1，用于获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；计算模块2，用于根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；处理模块3，用于根据编码方式处理轮廓区域。
本发明实施例的技术效果至少包括：识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码装置，基于量化参数QP获取图像质量值。通过成熟的图像指标，量化参数QP能够很好的作为图像质量值的评判标准。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码装置，识别模块1，用于处理待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理轮廓坐标，得到轮廓区域。通过轮廓识别，确定对应的人形物体，然后计算对应的轮廓坐标，能够确定明确的识别目标和对应的位置；通过区域限定参数能够合理扩展或者限制轮廓，以得到合适的轮廓区域。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码装置，根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。通过设置临界阈值，能够确保存在明确的调整界限，有利于提高算法流程的控制能力。
根据本发明一些实施例的网络视频图像编码装置，调整对应的码率包括：根据轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。利用变化趋势作为调整的参数，能够适应具体的情况，以进行对应的调节。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
本说明书的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所述技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
尽管已经示出和描述了本的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种网络视频图像编码方法，其特征在于，包括：
获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；
根据所述轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；
根据所述编码方式处理所述轮廓区域。
2.根据权利要求1所述的一种网络视频图像编码方法，其特征在于，基于量化参数QP确定所述图像质量值。
3.根据权利要求1所述的一种网络视频图像编码方法，其特征在于，包括：
处理待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理所述轮廓坐标，得到所述轮廓区域。
4.根据权利要求1至3任一项所述的一种网络视频图像编码方法，其特征在于，所述根据所述轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：
所述图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。
5.根据权利要求4所述的一种网络视频图像编码方法，其特征在于，所述调整对应的码率包括：
根据所述轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。
6.一种网络视频图像编码装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；
计算模块，用于根据所述轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；
处理模块，用于根据所述编码方式处理所述轮廓区域。
7.根据权利要求6所述的一种网络视频图像编码装置，其特征在于，基于量化参数QP确定所述图像质量值。
8.根据权利要求6所述的一种网络视频图像编码装置，其特征在于，所述识别模块，用于处理所述待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理所述轮廓坐标，得到所述轮廓区域。
9.根据权利要求6至8任一项所述的一种网络视频图像编码装置，其特征在于，所述根据所述轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：
所述图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。
10.根据权利要求9所述的一种网络视频图像编码装置，其特征在于，所述调整对应的码率包括：
根据所述轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。
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