CN111901597B - 一种基于视频复杂度的cu级qp分配算法 - Google Patents

一种基于视频复杂度的cu级qp分配算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于视频复杂度的CU级QP分配算法。它具体包括如下步骤：在AVS2编码器的预编码阶段，会计算每个CU的intra_cost、inter_cost并保存帧间预测的运动矢量和所使用的参考帧；计算当前CU作为参考块贡献给未来帧的信息量，累加所有来自当前CU的信息量得到PropagateOut；得到当前CU的传播信息量PropagateOut，以及预设的阈值Thres后，计算当前CU的QP偏移值；最终当前CU的QP由帧级QP、当前CU的QP偏移值及块级自适应量化计算的QP偏移值共同决定。本发明的有益效果是：在保持目标码率不变和整体计算复杂度基本不增加的情况下，提高视频的编码质量，尤其是背景区域和画面中长期出现的物体的画质，优化运动物体的画质。

Description

一种基于视频复杂度的CU级QP分配算法
技术领域
本发明涉及视频编码相关技术领域，尤其是指一种基于视频复杂度的CU级QP分配算法。
背景技术
HEVC是由运动图像专家组(MPEG)和视频编码专家组(VCEG)联合制定的视频编码标准，相比较其上一代编码标准H.264/AVC，HEVC的压缩效率提升了一倍，为超高清视频的传输和普及提供了极大便利。
AVS2标准是中国自主知识产权的第二代视频编码标准，于2016年12月发布，是面向超高清晰度视频，支持超高分辨率(4K以上)、高动态范围视频的高效视频编码标准。AVS2的整体框架与HEVC类似，但相比较HEVC，它提供了更多的编码工具，其压缩效率比上一代标准AVS+和H.264/AVC提高了一倍，也超过国际同类型标准HEVC。2018年8月底，凭借自身优异的性能和自主知识产权，AVS2视频标准成为广电总局印发的《4K超高清电视技术应用实施指南(2018版)》采用的唯一视频编码标准。此外，中国AVS标准已经在斯里兰卡、老挝、泰国和吉尔吉斯坦等国落地。AVS标准凭借其简洁高效的一站式专利授权模式和高效的压缩效率，越来越得到国内外市场的认可。
AVS2采用了混合编码框架，整个编码过程包括帧内预测、帧间预测、变换量化、反量化反变换、环路滤波和熵编码等模块。针对超高清视频的特点，AVS2采用了基于四叉树的块划分结构，包括编码单元(CU)，预测单元(PU)和变换单元(TU)，每个CU包含一个亮度编码块和两个对应的色度编码块。为灵活匹配图像本身的纹理复杂度，CU支持从64×64递归划分到最小8×8。
与AVS相比，AVS2将候选参考帧的最大数量增加到了4个，以适应多层次的编码结构。AVS2支持如附图1的三层B帧编码结构，Level＝2的B帧如b1不被其余帧参考，重要程度最低，Level＝1的B帧如B2只被非参考B帧参考，重要程度中等，Level＝0的B帧如B4被以上两层B帧参考，重要程度最高。
原始AVS2编码器的工作流程是先预分配每一帧的量化参数QP，再由码率控制算法调整每一帧的QP，之后会用码率控制算法得出的各个帧的QP来进行率失真模式选择，在此量化参数下完成变换和量化操作。
在编码过程中，那些被频繁用作参考块的CU应该被高质量编码，一个编码重建质量较高的参考帧或参考块，有利于以它为参考的帧或CU块的高效压缩。
目前业内普遍采用BDRate指标来衡量不同编码器压缩效率的差别。BDRate是指在相同的图像客观质量下，编码码率的增加或节省的幅度。图像客观质量一般利用解码后重建图像与原始图像之间的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)来衡量。
AVS2是属于AVS系列的视频编码标准，其压缩效率远超上一代标准。为了更好的推动AVS2的应用，需要对编码器进行充分优化，使得AVS2在国际同类编码器中处于优势地位。目前的AVS2编码器先利用码率控制算法对帧级别的量化参数进行调整，帧内码率控制阶段使用块级自适应量化对CU级量化参数再做调整。
发明内容
本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种提高视频编码质量的基于视频复杂度的CU级QP分配算法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于视频复杂度的CU级QP分配算法，具体包括如下步骤：
(1)在AVS2编码器的预编码阶段，会计算每个CU的intra_cost、inter_cost并保存帧间预测的运动矢量和所使用的参考帧，其中CU为编码单元，intra_cost表示帧内编码代价，inter_cost表示帧间编码代价；
(2)计算当前CU作为参考块贡献给未来帧的信息量，等同于计算未来帧若干CU有多少信息量来自当前CU，定义当前CU传递给未来帧所有CU的信息量总和为PropagateOut，累加所有来自当前CU的信息量得到PropagateOut，即计算所有以当前CU为参考块，当前CU传递给它们的信息量的总和；
(3)得到当前CU的传播信息量PropagateOut，以及预设的阈值Thres后，计算当前CU的QP偏移值；
(4)最终当前CU的QP由帧级QP、当前CU的QP偏移值及块级自适应量化计算的QP偏移值共同决定。
本发明从CU块被其他块参考的重要程度及视频片段的复杂度出发，在码率控制阶段，对一帧中被频繁参考的CU给予较大的QP偏移值，对一帧中不被参考或较少参考的CU给予较小的QP偏移值，接着根据CU所属GOP中I帧的复杂度再次调整CU的QP偏移值，使得码率在纹理复杂区域和背景区域的分配更加合理。为了兼顾纹理复杂区域和背景区域的画质，本发明方法根据视频的复杂度，自适应地调整QP的偏移值，若视频复杂度高，则调小CU的QP偏移值，若视频复杂度低，则调大CU的QP偏移值。根据人眼视觉系统(HVS)的纹理掩蔽效应，相对于纹理复杂区域的失真，人眼更容易觉察到纹理简单区域的失真。块级自适应量化技术，是依据CU的纹理复杂度为其分配QP偏移值，纹理复杂的块分配较大的QP偏移值，纹理简单的块分配较小的QP偏移值。通过调节QP偏移值，让比特更多地用到纹理简单区域，达到改善画质的效果。当前发明可以在保持目标码率不变和整体计算复杂度基本不增加的情况下，提高视频的编码质量，尤其是背景区域和画面中长期出现的物体的画质，同时也可以优化运动物体的画质，对AVS2编码器的优化具有实际的参考价值。
作为优选，在步骤(2)中，假定未来帧中的某CUi的运动矢量指向当前CU，则当前CU传递给CUi的信息量的计算方法为：
Figure BDA0002619587560000041
当前CU传递给未来帧所有CU的信息量总和为PropagateOut的计算方法为：
PropagateOut＝∑PropagateOut_CUi
其中PropagateOut_CUi表示当前CU传递给CUi的信息量，intra_costi表示CUi的帧内编码代价，inter_costi表示CUi的帧间编码代价，PropagateIn表示CUi传递给其他帧的信息量总和，i＝0、1、2、3…，如果CUi属于非参考B帧则PropagateIn等于0，否则PropagateIn的计算步骤等同于步骤(2)。
作为优选，在步骤(3)中，当前CU的QP偏移值计算方法为：
Figure BDA0002619587560000042
其中intra_cost表示当前CU的帧内编码代价，Thres的值在步骤(1)的预编码阶段每编码完当前GOP的I帧后更新一次。
作为优选，在步骤(3)中，定义预编码阶段计算的I帧的编码代价为costI，视频分辨率为M×N，若costI/(M×N)小于8.0，则定义阈值Thres＝1.2，若costI/(M×N)大于等于8.0，则定义阈值Thres＝0.6。
作为优选，在步骤(4)中，当前CU的QP计算方法为：
CUQP＝frameQP+aqoffset-QP_offset
其中frameQP表示在码率控制阶段计算出的当前帧的QP，aqoffset表示使用块级自适应量化技术计算出的QP偏移值，块级自适应量化技术依据块的纹理复杂度计算QP偏移值。
本发明的有益效果是：可以在保持目标码率不变和整体计算复杂度基本不增加的情况下，提高视频的编码质量，尤其是背景区域和画面中长期出现的物体的画质，同时也可以优化运动物体的画质，对AVS2编码器的优化具有实际的参考价值。
附图说明
图1是AVS2标准中三层B帧的GOP结构示意图；
图2是原AVS2编码器编码Kimono序列在2M码率下第7帧重建局部图；
图3是本发明编码器编码Kimono序列在2M码率下第7帧重建局部图；
图4是原AVS2编码器Cactus序列在2M码率下第27帧重建局部图；
图5是本发明编码器编码Cactus序列在2M码率下第27帧重建局部图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
一种基于视频复杂度的CU级QP分配算法，具体包括如下步骤：
(1)在AVS2编码器的预编码阶段，会计算每个CU的intra_cost、inter_cost并保存帧间预测的运动矢量和所使用的参考帧，其中CU为编码单元，intra_cost表示帧内编码代价，inter_cost表示帧间编码代价，本发明作用在经过预编码得到如上数据之后；
(2)计算当前CU作为参考块贡献给未来帧的信息量，等同于计算未来帧若干CU有多少信息量来自当前CU，定义当前CU传递给未来帧所有CU的信息量总和为PropagateOut，累加所有来自当前CU的信息量得到PropagateOut，即利用公式(1)和公式(2)计算所有以当前CU为参考块，当前CU传递给它们的信息量的总和；
具体如下：假定未来帧中的某CUi的运动矢量指向当前CU，则当前CU传递给CUi的信息量的计算方法为：
Figure BDA0002619587560000061
当前CU传递给未来帧所有CU的信息量总和为PropagateOut的计算方法为：
PropagateOut＝∑PropagateOut_Cui (2)
其中PropagateOut_CUi表示当前CU传递给CUi的信息量，intra_costi表示CUi的帧内编码代价，inter_costi表示CUi的帧间编码代价，PropagateIn表示CUi传递给其他帧的信息量总和，i＝0、1、2、3…，如果公式(1)中CUi属于非参考B帧则PropagateIn等于0，否则PropagateIn的计算步骤等同于步骤(2)中的公式(1)和公式(2)。
(3)得到当前CU的传播信息量PropagateOut，以及预设的阈值Thres后，计算当前CU的QP偏移值；当前CU的QP偏移值计算方法为：
Figure BDA0002619587560000071
其中intra_cost表示当前CU的帧内编码代价，Thres的值在步骤(1)的预编码阶段每编码完当前GOP的I帧后更新一次。定义预编码阶段计算的I帧的编码代价为costI，视频分辨率为M×N，若costI/(M×N)小于8.0，则定义阈值Thres＝1.2，若costI/(M×N)大于等于8.0，则定义阈值Thres＝0.6。
(4)最终当前CU的QP由帧级QP、当前CU的QP偏移值及块级自适应量化计算的QP偏移值共同决定。当前CU的QP计算方法为：
CUQP＝frameQP+aqoffset-QP_offset (4)
其中frameQP表示在码率控制阶段计算出的当前帧的QP，aqoffset表示使用块级自适应量化技术计算出的QP偏移值，块级自适应量化技术依据块的纹理复杂度计算QP偏移值，纹理复杂的块分配较大QP偏移值，纹理简单的块分配较小QP偏移值。
如图1所示，在介绍具体实施例之前，定义如下变量：定义B(大写)表示可参考B帧，定义b(小写)表示不可参考B帧，定义F表示F帧，定义P表示P帧，定义intra_cost表示帧内编码代价，定义inter_cost表示帧间编码代价。如图1所示的7个B帧的GOP结构，其中b1、b3、b5、b7是非参考B帧，B2、B6、B4是可参考B帧。
1.计算b7从B6和P8获得的信息量，并依据b7中CU运动矢量的指向，按照公式(1)(2)把对应信息量累加到B6或P8对应CU上。
2.计算b5从B4和B6获得的信息量，并依据b5中CU运动矢量的指向，按照公式(1)(2)把相应信息量累加到B4或B6对应CU上。
3.计算B6从B4和P8获得的信息量，并依据B6中CU运动矢量的指向，按照公式(1)(2)把相应信息量累加到B4或P8对应CU上。
4.计算b3从B2和B4获得的信息量，并依据b3中CU运动矢量的指向，按照公式(1)(2)把相应信息量累加到B2或B4对应CU上。
5.计算b1从I0/P0和B2获得的信息量，并依据b1中CU运动矢量的指向，按照公式(1)(2)把相应信息量累加到I0/P0或B2对应CU上。
6.计算B2从I0/P0和B4获得的信息量，并依据B2中CU运动矢量的指向，按照公式(1)(2)把相应信息量累加到I0/P0或B4对应CU上。
7.计算B4从I0/P0和P8获得的信息量，并依据B4中CU运动矢量的指向，按照公式(1)(2)把相应信息量累加到I0/P0或P8对应CU上。
8.计算P8从I0/P0获得的信息量，并依据P8中CU运动矢量的指向，按照公式(1)(2)把相应信息量累加到I0/P0对应CU上。
9.按照公式(3)(4)依次计算B6、B2、B4、P8、I0/P0中CU的QP值。
10.按照步骤1-9得到一个GOP中非参考B帧外各个帧每个CU的QP值，之后在真正编码阶段按照计算得到的CU的QP值对每个CU进行编码。
11.编码完一个GOP之后，利用下一个GOP中I帧编码代价更新阈值Thres。
为验证本发明方法的有效性，将本发明方法应用到AVS2编码器中，使用HEVC的ClassA、ClassB部分通用测试序列测试。实验平台的硬件配置为Intel i5-8500，内存为16G，Windows10 64位操作系统。编码参数为GOP长度＝64，B帧个数＝7，参考帧个数＝2，码率设置为1Mbps、2Mbps、4Mbps、6Mbps。
表1给出了各个测试序列采用本发明方法进行编码，相比较原AVS2编码器的率失真性能情况，表1中BD-RATE表示相同图像质量下，本发明方法较原AVS2编码器码率变化的百分比，BD-PSNR表示相同码率下本发明方法相比较原AVS2编码器提升的客观质量PSNR，ΔTS表示同一码率下本发明方法编码耗时相比较原AVS2编码器耗时时间节省的百分比。
表1各个测试序列采用本发明方法进行编码相比较原AVS2编码器的率失真性能情况
Figure BDA0002619587560000091
从表1的实验结果可以看出，本发明相比较原AVS2编码器BDRate平均降低10.03％，平均BD-PSNR提升0.30dB，本发明的整体编码耗时相比较原AVS2编码器还略有下降。对于BQTerrace序列，BDrate可降低16.70％。对Peopleonstreet序列，由于运动物体比较多，相比较原AVS2编码器只节省了4.72％的码率。图2、图3、图4和图5是相同码率下原AVS2编码重建图像和本发明编码重建图像的主观局部对比效果，从图2、图3、图4和图5可以观察出，本发明能在相同码率下在纹理简单区域较原AVS2编码器更好的主观质量，并且在纹理复杂区域也可以保证画面质量不出现明显变差。本发明可以在基本不增加编码器计算复杂度的情况下，有效提高背景区域和画面中较长时间不变动区域的画质，具有很高的实用价值。
在AVS2预编码阶段结束后，计算当前CU作为参考帧的被参考程度，根据被参考程度的不同，设置不同的QP偏移值，所需数据全部来自预编码阶段，基本不引入额外计算量。结合视频的复杂度，调整得到的CU的QP偏移值，以使码率在纹理复杂区域和背景简单区域更合理的分配。针对AVS2的三层B帧结构，提出适用于如附图1的三层B帧结构的CU块QP值计算方法。
本发明从CU块被其他块参考的重要程度及视频片段的复杂度出发，在码率控制阶段，对一帧中被频繁参考的CU给予较大的QP偏移值，对一帧中不被参考或较少参考的CU给予较小的QP偏移值，接着根据CU所属GOP中I帧的复杂度再次调整CU的QP偏移值，使得码率在纹理复杂区域和背景区域的分配更加合理。为了兼顾纹理复杂区域和背景区域的画质，本发明方法根据视频的复杂度，自适应地调整QP的偏移值，若视频复杂度高，则调小CU的QP偏移值，若视频复杂度低，则调大CU的QP偏移值。根据人眼视觉系统(HVS)的纹理掩蔽效应，相对于纹理复杂区域的失真，人眼更容易觉察到纹理简单区域的失真。块级自适应量化技术，是依据CU的纹理复杂度为其分配QP偏移值，纹理复杂的块分配较大的QP偏移值，纹理简单的块分配较小的QP偏移值。通过调节QP偏移值，让比特更多地用到纹理简单区域，达到改善画质的效果。当前发明可以在保持目标码率不变和整体计算复杂度基本不增加的情况下，提高视频的编码质量，尤其是背景区域和画面中长期出现的物体的画质，同时也可以优化运动物体的画质，对AVS2编码器的优化具有实际的参考价值。

Claims (3)

1.一种基于视频复杂度的CU级QP分配算法，其特征是，具体包括如下步骤：
(1)在AVS2编码器的预编码阶段，会计算每个CU的intra_cost、inter_cost并保存帧间预测的运动矢量和所使用的参考帧，其中CU为编码单元，intra_cost表示帧内编码代价，inter_cost表示帧间编码代价；
(2)计算当前CU作为参考块贡献给未来帧的信息量，等同于计算未来帧若干CU有多少信息量来自当前CU，定义当前CU传递给未来帧所有CU的信息量总和为PropagateOut，累加所有来自当前CU的信息量得到PropagateOut，即计算所有以当前CU为参考块，当前CU传递给它们的信息量的总和；
(3)得到当前CU的传播信息量PropagateOut，以及预设的阈值Thres后，计算当前CU的QP偏移值；当前CU的QP偏移值计算方法为：
Figure FDA0003489264560000011
其中intra_cost表示当前CU的帧内编码代价，Thres的值在步骤(1)的预编码阶段每编码完当前GOP的I帧后更新一次；定义预编码阶段计算的I帧的编码代价为costI，视频分辨率为M×N，若costI/(M×N)小于8.0，则定义阈值Thres＝1.2，若costI/(M×N)大于等于8.0，则定义阈值Thres＝0.6；
(4)最终当前CU的QP由帧级QP、当前CU的QP偏移值及块级自适应量化计算的QP偏移值共同决定。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频复杂度的CU级QP分配算法，其特征是，在步骤(2)中，假定未来帧中的某CUi的运动矢量指向当前CU，则当前CU传递给CUi的信息量的计算方法为：
Figure FDA0003489264560000021
当前CU传递给未来帧所有CU的信息量总和为PropagateOut的计算方法为：
PropagateOut＝∑PropagateOut_CUi
其中PropagateOut_CUi表示当前CU传递给CUi的信息量，intra_costi表示CUi的帧内编码代价，inter_costi表示CUi的帧间编码代价，PropagateIn表示CUi传递给其他帧的信息量总和，i＝0、1、2、3…，如果CUi属于非参考B帧则PropagateIn等于0，否则PropagateIn的计算步骤等同于步骤(2)。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频复杂度的CU级QP分配算法，其特征是，在步骤(4)中，当前CU的QP计算方法为：
CUQP＝frameQp+aqoffset-QP_offset
其中frameQP表示在码率控制阶段计算出的当前帧的QP，aqoffsst表示使用块级自适应量化技术计算出的QP偏移值，块级自适应量化技术依据块的纹理复杂度计算QP偏移值。
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