CN112243126A - 一种结合视频特性的hevc自适应量化参数优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法。该方法首先在CTU层通过Kirsch算子提取视频的空域纹理值，采用K‑medoids聚类方法对CTU纹理值进行自适应划分，根据划分结果确定不同的空域量化参数增量级别；然后在时域采用MAD算子提取视频的运动特性，采用与空域处理相同手段，根据运动特性强弱划分各个CTU时域特性，并确定为不同的时域量化参数增量级别；最后，根据空时域量化参数增量级别，动态调整视频编码时CTU的量化参数，并修正HEVC中与量化参数相关的拉格朗日参数。实验结果显示，相较于HEVC标准方法，在视频质量损失不多的前提下，本发明方法能降低码率，且节约编码时间。

Description

一种结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法
技术领域
本发明涉及图像通信领域中的视频压缩技术问题，尤其是涉及一种结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法。
背景技术
随着高清图像和视频(1920×1080像素及以上)的普及，甚至已有4K(3840×2160)电视机的信号以及8K(8192×4320)超高清视频，人们对视频的清晰度和流畅度要求越来越高，高质量视频数据量较大，给网络传输带宽和设备存储容量都带来了巨大的挑战。在现有技术条件下，如何高效地压缩视频仍具有重大意义。相较于上一代标准H.264/AVC，HEVC在峰值信噪比一致的前提下能够节省约一半的码率，但在很多应用场合中仍然无法满足不断增加的压缩率需求，因此探究针对HEVC的优化方法成为了视频编码领域目前的研究热点。
视频中存在的冗余信息主要分为空间冗余和时间冗余。其中空间冗余是由于视频单帧中相邻像素往往较为接近、一般无明显的改变，特别是处于同一物体或场景上的像素间具有连续性。而时间冗余是由于人眼的视觉暂留特性，当连续播放图像达到每秒24帧及以上，从人类视角看到的就是连贯视频，这些相邻的视频帧之间大部分区域都是高度重复的，只有少量区域会发生运动和突变。对于视频中存在的空间冗余与时间冗余，在视频传输时应尽量避免传输这些冗余信息，以节省存储和带宽资源。视频压缩编码技术可以实现去除视频中的冗余信息以完成压缩，能够降低其数据量。但在这个过程中会丢失一些应该保留的有效信息，在解码端无法完全恢复为原视频，这造成了编解码后的视频质量往往会降低。相关领域的学者和研究人员不断思考着如何实现确保视频峰值信噪比一致时较多地节省码率，从而努力地缓解视频应用领域存储资源、带宽不足的问题。
HEVC在确保峰值信噪比一致的前提下，将视频编码效率增加近一倍，但是对HEVC的优化仍有相当大的研究空间。实际上在HEVC视频编码阶段，针对量化优化方面的研究已经取得了一定的成果。He等利用了视频帧间相关性自适应地选择视频帧层量化参数，实验结果表明相比于HEVC标准方法能节省3.49％码率。Amer等通过估计当前帧与其参考帧之间的关系，在低延迟配置下，研究了一种HEVC量化改进方法。Tang等提出了一种基于哈达玛变换的HEVC块级量化参数优化策略，以获取更高的视频压缩效率。Wei等提出了一种基于视觉显著性的改进HEVC量化方法，实验结果显示在感知质量几乎无损失的前提下，可降低编码码率，并节省编码时间。本发明继续沿用优化量化方面的思路，采用了一种自适应的方式，来动态调整HEVC编码时CTU层量化参数，以优化视频编码量化过程。
发明内容
为了提高视频压缩编码标准HEVC视频编码性能，本发明在充分利用HEVC编码标准基础上，利用CTU层的视频特性，动态调整该层的量化参数，研究了一种HEVC量化改进方法，在节省码率方面相比于HEVC标准编码方法以及相关的量化参数优化方法有一定的提升。
本发明的基本思想是结合视频的空域纹理特性和时域运动特性，采用了一种自适应的方式，来动态调整HEVC编码时CTU层量化参数，以优化视频编码量化过程，并通过改变后的量化参数来直接修正与其相关的拉格朗日参数λ，进一步作用于HEVC编码模式选择和块分割过程，达到尽量保证视频质量无损失的情况下，尽可能多地节省码率的目的。具体主要包括以下过程步骤：
(1)判断当前编码帧是否为I帧，若为I帧，则不对其处理；若为非I帧，在CTU层进行视频特性提取，分别提取视频空域纹理特性、时域运动特性；
(2)将提取到的CTU空域纹理特性和时域运动特性分别采用K-medoids聚类方法进行自适应地划分，根据划分结果对应于不同空域量化参数增量以及时域量化参数增量；
(3)将空域、时域量化参数增量直接相加，作为CTU层量化参数增量，以优化HEVC量化过程；
(4)根据量化参数与拉格朗日参数之间固定的函数关系，通过改变后的CTU层量化参数来修正拉格朗日参数，来作用于HEVC编码模式选择和块分割过程，直至编码完成。
在本发明的上述技术方案中，所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，考虑到人眼对视频区域的敏感度不同，结合视频特性动态调整相关参数，来改进HEVC编码资源的分配。
在本发明的上述技术方案中，所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，同时考虑了视频的空域特性和时域特性，在空域利用Kirsch算子来计算每个CTU的纹理值，在时域利用MAD算子来描述当前CTU的运动特性强弱。
在本发明的上述技术方案中，所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，将CTU的空域纹理特性分为纹理复杂、纹理中等、平坦3个级别，分别对应不同空域量化参数增量；将CTU的时域运动特性分为运动剧烈、运动平缓、静止三个级别，分别对应于不同时域量化参数增量。
在本发明的上述技术方案中，所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，其特性划分过程是自适应的，使用K-medoids聚类方法分别确定当前帧中所有CTU块按空域特性划分的阈值、按时域特性划分的阈值。
在本发明的上述技术方案中，所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，不仅改变了量化参数，还通过改变后的量化参数来直接修正与其相关的拉格朗日参数，来进一步优化HEVC编码过程。
根据本发明的上述方法可以编制执行上述结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法。
本发明是基于以下思路分析而完成的：
在变换编码过程中，将像素域信息转换为变换域信息，但得到的系数值动态区间较宽。变换系数经过量化处理后，其所处的动态区间得到了缩减，提升视频编码标准有损压缩时的编码效率，量化的程度由量化参数决定。而不同特性的视频对应的最佳量化参数是不同的，但HEVC在编码时没有充分结合视频特性来选择相关参数，因此达不到HEVC处理的最佳效果。考虑到人眼对视频不同区域的敏感度不同，分别提取了视频纹理特性和运动特性，采取了K-medoids聚类方法来自适应地划分视频特性，根据划分结果动态调整了视频CTU层的量化参数，以优化HEVC量化过程。同时因为量化参数和拉格朗日参数之间具有对应的函数关系，通过调整后的量化参数来修正拉格朗日参数，以优化HEVC编码模式选择和块分割过程，从而可以实现充分结合视频特性来优化HEVC编码过程。
附图说明
图1结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法流程图
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，有必要指出的是，以下的实施例只用于对本发明做进一步的说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，所属领域技术熟悉人员根据上述发明内容，对本发明做出一些非本质的改进和调整进行具体实施，应仍属于本发明的保护范围。
1.本发明在HEVC官方版本HM16.0上完成实验，设置配置文件为帧间低延时编码配置，即encoder_lowdelay_P_main.cfg，并从352×288、832×480、1280×720、1920×1080、2560×1600、3840×2160这6种分辨率大小的视频中选择实验测试序列，初始量化参数QP分别设置为22、24、27、32、37。并从编码码率、峰值信噪比和编码时间这三个方面来对比本发明方法与HEVC标准方法在P帧编码性能上的不同；
2.定义了三个测试指标为：
Figure BDA0002132368720000041
ΔPSNR＝PSNRproposed-PSNRHEVC
Figure BDA0002132368720000042
这里，Bproposed、BHEVC分别代表本发明方法、HEVC标准方法的编码码率，ΔB代表本发明方法与HEVC标准方法码率差值的百分比。PSNRproposed、PSNRHEVC分别代表本发明方法、HEVC标准方法的峰值信噪比，ΔPSNR代表本发明方法与HEVC标准方法峰值信噪比的差值。Tproposed、THEVC分别代表本发明方法、HEVC标准方法的编码时间，ΔT代表本发明方法与HEVC标准方法时间差值的百分比；
3.编码的对象为10个不同分辨率大小的视频序列：News(352×288)、BQMall(832×480)、RaceHorses(832×480)、FourPeople(1280×720)、KristenAndSara(1280×720)、Cactus(1920×1080)、ParkScene(1920×1080)、Traffic(2560×1600)、PeopleOnStreet(2560×1600)、Walkman(3840×2160)；
4.利用HM16.0标准方法对实验测试序列在HEVC方式下进行视频编码，得到视频编码后的比特率BHEVC、峰值信噪比PSNRHEVC、时间THEVC；
5.利用本发明提出的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，在HEVC官方版本HM16.0上对实验测试序列完成实验，得到视频编码后的比特率Bproposed、峰值信噪比PSNRproposed、时间Tproposed，最终得到本发明提出的自适应量化参数优化方法与HEVC标准方法在5种不同初始量化参数QP下ΔB、ΔPSNR、ΔT的实验结果统计，如表1所示。其中，‘+’表示提高或增加，‘-’表示减少或降低。从表1可知，相较于HEVC标准方法，本发明提出的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，可以达到平均10.29％的码率节省，并且可以平均节约3.63％的编码时间，同时PSNR值平均只减少了0.1884dB。对于人眼敏感度低的平坦或静止区域，本发明提出的方法在CTU层适当增大QP和λ，实现在这些区域进行粗量化且需要编码的分块变少，在PSNR损失不多的情况下，可以节省编码码率，整个编码时间也得到了下降，实验结果也验证了以上分析。
表1本发明方法与HEVC标准视频编码性能的比较
Figure BDA0002132368720000051
Figure BDA0002132368720000061

Claims (7)

1.一种结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，其特征在于：
(1)判断当前编码帧是否为I帧，若为I帧，则不对其处理；若为非I帧，在CTU层进行视频特性提取，分别提取视频空域纹理特性、时域运动特性；
(2)将提取到的CTU空域纹理特性和时域运动特性分别采用K-medoids聚类方法进行自适应地划分，根据划分结果对应于不同空域量化参数增量以及时域量化参数增量；
(3)将空域、时域量化参数增量直接相加，作为CTU层量化参数增量，以优化HEVC量化过程；
(4)根据量化参数与拉格朗日参数之间固定的函数关系，通过改变后的CTU层量化参数来修正拉格朗日参数，来作用于HEVC编码模式选择和块分割过程，直至编码完成。
2.如权利要求1所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，其特征在于考虑到人眼对视频区域的敏感度不同，结合视频特性动态调整相关参数，来改进HEVC编码资源的分配。
3.如权利要求1所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，其特征在于同时考虑了视频的空域特性和时域特性，在空域利用Kirsch算子来计算每个CTU的纹理值，在时域利用MAD算子来描述当前CTU的运动特性强弱。
4.如权利要求1所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，其特征在于将CTU的空域纹理特性分为纹理复杂、纹理中等、平坦3个级别，分别对应不同空域量化参数增量；将CTU的时域运动特性分为运动剧烈、运动平缓、静止三个级别，分别对应于不同时域量化参数增量。
5.如权利要求1所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，其特征在于特性划分过程是自适应的，使用K-medoids聚类方法分别确定当前帧中所有CTU块按空域特性划分的阈值、按时域特性划分的阈值。
6.如权利要求1所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法，其特征在于不仅改变量化参数，还通过改变后的量化参数来直接修正与其相关的拉格朗日参数，来进一步优化HEVC编码过程。
7.一种用于执行权利要求1至6所述的结合视频特性的HEVC自适应量化参数优化方法。
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