CN112637596A - 一种码率控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种码率控制系统，该系统包括：视频图像获取模块、显著度计算模块、复杂度计算模块、最小单元层权重计算模块和码率控制模块；其中，视频图像获取模块用于获取原始视频图像；所述显著度计算模块，用于采用频率调谐方法对原始视频图像进行显著区域检测得到每个像素点的显著图，再按显著图平均值将像素点分为四级得到显著度权重；所述复杂度计算模块，用于采用梯度法计算每个像素点的梯度值，再按梯度平均值将像素点分为四级，得到复杂度权重；最小单元层权重计算模块，用于得到权重并输入码率控制模块；码率控制模块，用于对原始视频图像依次进行图像组层目标和帧层比特分配，再根据权重进行最小单元层比特分配，得到编码控制数据。

Description

一种码率控制系统
技术领域
本发明涉及无人机航拍的视频压缩领域、视频会话领域，尤其涉及一种码率控制系统。
背景技术
随着科学技术的进步，人们对视频处理、传输技术的要求越来越高。近年来，视频压缩技术发展十分迅速，继H.264/AVC(Advanced Video Coding)编码标准以后，高效率视频编码H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)成为了使用最为广泛的编码标准。H.265/HEVC在H.264/AVC的基础上对一些相关技术进行了改进，如采用了更加灵活的四叉树编码单元，支持8x8到64x64的各种块大小，改进了内部预测，高级运动矢量预测等技术，从而做到在保证视频质量的前提下，压缩比提高一倍。
对人眼选择注意机制(VSA)的研究表明,人类对于视频图像各个部分的感兴趣度是不同的，通常人们会对视频图像中的显著部分产生较大的兴趣。这就需要人们关注的物体具有更高的清晰度，也就是需要更高的码率，而这些物体往往是一些较为显著的区域，比如与背景色相差大的区域、纹理复杂的区域等。然而在HEVC中，并没有专门针对显著区域编码的技术。
在HEVC视频编码中，码率控制技术在带宽受限的编码情况下有至关重要的作用，它包括两部分：比特分配和比特率控制。比特分配即在各个编码层上分别分配相应的比特，包括图像组(Group of Pictures,GOP)层、帧层、最小单元(Coding Tree Unit,CTU)层。比特率控制指在比特分配完成后，依据模型得到相应的量化参数(Quatization Parameter,QP)，从而达到目标码率。由于CTU层的比特分配由同一级别帧中处于同一位置的平均绝对差决定(Mean Absolute Deviation，MAD)决定，然而前一帧CTU的MAD可能与当前帧的完全不同，因此将其用作CTU层比特分配的衡量标准时，往往效果不佳算法。
近年来，国内外许多组织及学者对基于显著区域的码率控制技术做了一些探索，但其只考虑了视频图像的显著度，并没有考虑到视频图像的复杂度，往往会造成在显著区域编码质量提高的情况下，整体视频的编码质量下降。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术缺陷，提出了一种码速率控制系统。
为了实现上述目的，本发明提出了一种码率控制系统，所述系统包括：视频图像获取模块、显著度计算模块、复杂度计算模块、最小单元层权重计算模块和码率控制模块；其中，
所述视频图像获取模块，用于获取原始视频图像并分别输入显著度计算模块和复杂度计算模块；
所述显著度计算模块，用于采用频率调谐方法对原始视频图像进行显著区域检测得到每个像素点的显著图，再求取平均值得到原始视频图像的显著图平均值，采用分级方法，按显著图平均值的大小将像素点分为四级，并赋予不同的权重得到显著度权重；
所述复杂度计算模块，用于采用梯度法计算原始视频图像每个像素点的梯度值，再求取平均值得到原始视频图像的梯度平均值，采用分级方法，按梯度平均值的大小将像素点分为四级，并赋予不同的权重得到复杂度权重；
所述最小单元层权重计算模块，用于根据显著度权重和复杂度权重得到权重并输入码率控制模块；
所述码率控制模块，用于对原始视频图像依次进行图像组层目标比特分配和帧层比特分配，再根据权重进行最小单元层比特分配，得到编码控制数据。
作为上述系统的一种改进，所述显著度计算模块的具体实现过程为：
采用频率调谐方法对原始视频图像进行显著区域检测，得到每个像素点(x,y)的显著图S(x,y)；
根据下式求出该原始视频图像的显著图平均值Savg为：
Figure BDA0002848551350000021
其中，M为原始视频图像的宽度，N为原始视频图像的高度；
以显著图平均值Savg为依据，根据像素点的显著图的数值范围将像素点分为四级，并确定显著度权重A(x,y)为：
Figure BDA0002848551350000031
其中，权重a1,a2,a3,a4分别为显著图的数值在不同范围设置的显著度权重取值，u1,u2,u3,u4分别为对显著图的数值划分不同范围设置的系数。
作为上述系统的一种改进，所述复杂度计算模块的具体实现过程为：
采用梯度法计算原始视频图像每个像素点(x,y)的梯度值G(x,y)；
根据下式求出该原始视频图像的梯度平均值Gavg为：
Figure BDA0002848551350000032
以梯度平均值Gavg为依据，根据像素点的梯度值将视频图像的像素点分为四级，确定复杂度权重B(x,y)为：
Figure BDA0002848551350000033
其中，权重b1,b2,b3,b4分别为梯度值在不同范围设置的复杂度权重取值，v1,v2,v3,v4分别为对梯度值划分不同范围设置的系数。
作为上述系统的一种改进，所述最小单元层权重计算模块的具体实现过程为：
根据像素点(x,y)的显著度权重A(x,y)和复杂度权重B(x,y)，得到权重C(x,y)为：
C(x,y)＝A(x,y)+B(x,y)
根据下式得到图像帧第i个最小单元层的权重Ci为：
Figure BDA0002848551350000034
其中，(xj,yj)为第i个最小单元层的起始坐标，(xj,end,yj,end)为第i个最小单元层的结束坐标。
作为上述系统的一种改进，所述码率控制模块包括图像组层目标比特分配单元、帧层比特分配单元和最小单元层比特分配单元；其中，
所述图像组层目标比特分配单元，用于对原始视频图像进行图像组层目标比特分配；
所述帧层比特分配单元，用于对图像组层目标比特分配后的图像进行帧层比特分配；
所述最小单元层比特分配单元，用于根据权重，对帧层比特分配后的图像进行最小单元层比特分配，得到编码控制数据。
作为上述系统的一种改进，所述图像组层目标比特分配单元的具体实现过程为：
根据下式得到原始视频图像中每张图像的目标比特数RPicAvg为：
Figure BDA0002848551350000041
其中，RTarget为目标码率，f为视频图像的帧传输频率；
根据下式得到当前图像组层比特分配的大小TGOP为：
TGOP＝TAvgPic×NGOP
其中，NGOP为当前图像组图像的数量，TAvgPic为当前图片实际消耗的比特数：
Figure BDA0002848551350000042
其中，Ncoded为当前图像组层中的图片数量，Rcoded为当前图像组层中的图片数量用掉的比特数，SW为平滑比特分配的滑动窗口大小。
作为上述系统的一种改进，所述帧层比特分配单元的具体实现过程为：
由当前图像组层比特分配的大小TGOP，根据下式得到当前帧目标比特TCurrPic为：
Figure BDA0002848551350000043
其中，CodedGOP为当前图像组层已经用掉的比特数，ωCurrPic为当前图片的目标比特分配权重，ωk为第k个视频帧比特分配权重。
作为上述系统的一种改进，所述最小单元层比特分配单元的具体实现过程为：
根据图像帧剩余未编码最小单元层的权重之和
Figure BDA0002848551350000044
由下式得到第i个最小单元层的比特数T(i)为：
Figure BDA0002848551350000051
其中，TresI为图像帧剩余未编码的比特数。
与现有技术相比，本发明的优势在于：
本发明提出的码率控制算法能够在整体视频编码质量基本不变的情况下，提升视频显著区域的编码质量，且编码误差较HEVC标准测试模型有了一定的降低。
附图说明
图1是现有技术的视频编码系统组成框图；
图2是本发明的码速率控制系统组成框图；
图3(a)是416*240分辨率视频的率失真曲线图；
图3(b)是832*480分辨率视频的率失真曲线图；
图3(c)是1280*720分辨率视频的率失真曲线图；
图3(d)是1920*1080分辨率视频的率失真曲线图。
具体实施方式
如图1所示，为现有技术的视频编码系统组成框图，视频图像获取模块为摄像机或已存储的原始视频图像，视频编码模块，用于获取原始视频图像进行编码，并将编码后的码流输出到存储模块进行存储。
本发明提出的码率控制算法用于该视频系统的码率控制中。
本发明提出的码率控制算法是一种考虑到视频图像显著度与复杂度的比特分配方案，即在HEVC标准测试模型HM16.9上对码率控制算法进行了优化。
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细的说明。
如图2所示，本发明提供了一种码速率控制系统，该系统包括视频图像获取模块、显著度计算模块、复杂度计算模块、最小单元层权重计算模块和码率控制模块。
其中，视频图像获取模块为摄像机或已存储的原始视频图像。
显著度计算模块计算如下：
首先采用频率调谐(Frequency-tuned,FT)方法进行显著区域检测，得到显著图后，求出显著图的平均值：
Figure BDA0002848551350000061
其中M、N为图像的宽度与高度。
以均值Savg为依据，根据像素点的显著值将像素点分为四级，确定其显著度权重：
Figure BDA0002848551350000062
其中，权重a1,a2,a3,a4代表了不同显著度像素点之间的差别大小，可根据实际情况来选取，权重u1,u2,u3,u4同样根据实际情况来选取。
复杂度计算模块计算如下：
使用梯度来表征视频图像复杂度。首先采用梯度法检测视频图像的梯度值，检测完成之后，求出整帧的梯度均值：
Figure BDA0002848551350000063
其中，M、N为当前帧的宽度与高度，G(x,y)为每个像素点的梯度大小。
以均值Gavg为依据，根据像素点的梯度值将像素点分为四级，确定其复杂度权重：
Figure BDA0002848551350000064
其中，权重b1,b2,b3,b4代表了不同梯度像素点之间的差别大小，可根据实际情况来选取。权重v1,v2,v3,v4同样根据实际情况来选取。
权重计算模块：
定义像素点(x,y)处的权重如下：
C(x,y)＝A(x,y)+B(x,y)
其中，A(x,y)代表当前像素点的显著度大小，B(x,y)代表当前像素点的复杂度大小。
则当前CTU的权重如下：
Figure BDA0002848551350000071
其中Ci为当前帧第i个CTU的权重，xj,yj为当前CTU的起使坐标，xj,end,yj,end为当前CTU的结束坐标。
码率控制模块包括图像组层目标比特分配单元、帧层比特分配单元和CTU层比特分配。
图像组层目标比特分配单元：
RTarget表示目标码率，f是帧的频率，则视频帧中的每张图像的目标比特数RPicAvg为：
Figure BDA0002848551350000072
设已编码图片的数量为Ncoded，这些图片用掉的比特数为Rcoded，当前GOP中的图片数量为Ncoded，SW是平滑比特分配的滑动窗口的大小，通常默认设为40，则当前图片实际消耗的比特数TAvgPic，与当前GOP比特分配的大小TGOP为：
Figure BDA0002848551350000073
TGOP＝TAvgPic×NGOP
帧层比特分配单元：
设当前图像组层已经用掉的比特数为CodedGOP，ωCurrPic表示当前图片的目标比特分配权重，ωi表示第i个视频帧比特分配权重，则当前帧目标比特为：
Figure BDA0002848551350000074
在给帧层分配目标比特时，有两种方法：均匀分配比特法和分层分配比特法。均匀分配是让每个视频帧ωk比特分配权重相等；而在分层比特分配中，ωk值是由图片在GOP中的位置确定的，此方法的优点是节约码率，提高编码器的性能。
最小单元层比特分配单元：
Figure BDA0002848551350000081
其中TresI是该帧剩余未编码的比特数，Ci为第i个CTU的权重，
Figure BDA0002848551350000082
为剩余未编码CTU的权重之和。
以上模块程序由处理器执行，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，从而实现码率控制算法。
实施例1
如图2所示，本发明的实施例1提出了一种码速率控制系统。具体步骤如下：
首先使用视频图像获取模块获取到相应的视频图像。
将获取到的视频图像输入到显著度计算模块和复杂度计算模块中，分别对其进行显著区域与复杂度检测，并确定相应的显著度与复杂度权重。
将上一步得到的显著度与复杂度输入到最小单元层权重计算模块，得到每个最小单元层最终的权重，并指导码率控制过程的最小单元层比特分配。
本发明中的a1,a2,a3,a4取5，6，7，8；b1,b2,b3,b4取1，2，3，5；u1,u2,u3,u4取0.2，0.4，0.6，0.8；v1,v2,v3,v4取0.2，0.4，0.6，0.8。
选取了标准测试序列中四个不同分辨率的序列，视频不同显著性区域峰值信噪比情况如图3(a)-3(d)所示。
本发明码率分配方法中的CTU层比特分配过程，结合了视频显著度与复杂度；
在计算视频显著度时，采用了分级方法，按显著值的大小将像素点分为了四级，并赋予相应的权重；
在计算视频复杂度时，采用了分级方法，按复杂度的大小将像素点分为了四级，并赋予相应的权重。
该发明中的码率控制算法能够在整体视频编码质量基本不变的情况下，提升视频显著区域的编码质量，且编码误差较HEVC标准测试模型有了一定的降低。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种码率控制系统，其特征在于，所述系统包括：视频图像获取模块、显著度计算模块、复杂度计算模块、最小单元层权重计算模块和码率控制模块；其中，
所述视频图像获取模块，用于获取原始视频图像并分别输入显著度计算模块和复杂度计算模块；
所述显著度计算模块，用于采用频率调谐方法对原始视频图像进行显著区域检测得到每个像素点的显著图，再求取平均值得到原始视频图像的显著图平均值，采用分级方法，按显著图平均值的大小将像素点分为四级，并赋予不同的权重得到显著度权重；
所述复杂度计算模块，用于采用梯度法计算原始视频图像每个像素点的梯度值，再求取平均值得到原始视频图像的梯度平均值，采用分级方法，按梯度平均值的大小将像素点分为四级，并赋予不同的权重得到复杂度权重；
所述最小单元层权重计算模块，用于根据显著度权重和复杂度权重得到权重并输入码率控制模块；
所述码率控制模块，用于对原始视频图像依次进行图像组层目标比特分配和帧层比特分配，再根据权重进行最小单元层比特分配，得到编码控制数据。
2.根据权利要求1所述的码率控制系统，其特征在于，所述显著度计算模块的具体实现过程为：
采用频率调谐方法对原始视频图像进行显著区域检测，得到每个像素点(x,y)的显著图S(x,y)；
根据下式求出该原始视频图像的显著图平均值Savg为：
Figure FDA0002848551340000011
其中，M为原始视频图像的宽度，N为原始视频图像的高度；
以显著图平均值Savg为依据，根据像素点的显著图的数值范围将像素点分为四级，并确定显著度权重A(x,y)为：
Figure FDA0002848551340000021
其中，权重a1,a2,a3,a4分别为显著图的数值在不同范围设置的显著度权重取值，u1,u2,u3,u4分别为对显著图的数值划分不同范围设置的系数。
3.根据权利要求2所述的码率控制系统，其特征在于，所述复杂度计算模块的具体实现过程为：
采用梯度法计算原始视频图像每个像素点(x,y)的梯度值G(x,y)；
根据下式求出该原始视频图像的梯度平均值Gavg为：
Figure FDA0002848551340000022
以梯度平均值Gavg为依据，根据像素点的梯度值将视频图像的像素点分为四级，确定复杂度权重B(x,y)为：
Figure FDA0002848551340000023
其中，权重b1,b2,b3,b4分别为梯度值在不同范围设置的复杂度权重取值，v1,v2,v3,v4分别为对梯度值划分不同范围设置的系数。
4.根据权利要求3所述的码率控制系统，其特征在于，所述最小单元层权重计算模块的具体实现过程为：
根据像素点(x,y)的显著度权重A(x,y)和复杂度权重B(x,y)，得到权重C(x,y)为：
C(x,y)＝A(x,y)+B(x,y)
根据下式得到图像帧第i个最小单元层的权重Ci为：
Figure FDA0002848551340000031
其中，(xj,yj)为第i个最小单元层的起始坐标，(xj,end,yj,end)为第i个最小单元层的结束坐标。
5.根据权利要求4所述的码率控制系统，其特征在于，所述码率控制模块包括图像组层目标比特分配单元、帧层比特分配单元和最小单元层比特分配单元；其中，
所述图像组层目标比特分配单元，用于对原始视频图像进行图像组层目标比特分配；
所述帧层比特分配单元，用于对图像组层目标比特分配后的图像进行帧层比特分配；
所述最小单元层比特分配单元，用于根据权重，对帧层比特分配后的图像进行最小单元层比特分配，得到编码控制数据。
6.根据权利要求5所述的码率控制系统，其特征在于，所述图像组层目标比特分配单元的具体实现过程为：
根据下式得到原始视频图像中每张图像的目标比特数RPicAvg为：
Figure FDA0002848551340000032
其中，RTarget为目标码率，f为视频图像的帧传输频率；
根据下式得到当前图像组层比特分配的大小TGOP为：
TGOP＝TAvgPic×NGOP
其中，NGOP为当前图像组图像的数量，TAvgPic为当前图片实际消耗的比特数：
Figure FDA0002848551340000033
其中，Ncoded为当前图像组层中的图片数量，Rcpded为当前图像组层中的图片数量用掉的比特数，SW为平滑比特分配的滑动窗口大小。
7.根据权利要求6所述的码率控制系统，其特征在于，所述帧层比特分配单元的具体实现过程为：
由当前图像组层比特分配的大小TGOP，根据下式得到当前帧目标比特TCurrPic为：
Figure FDA0002848551340000041
其中，CodedGOP为当前图像组层已经用掉的比特数，ωCurrPic为当前图片的目标比特分配权重，ωk为第k个视频帧比特分配权重。
8.根据权利要求7所述的码率控制系统，其特征在于，所述最小单元层比特分配单元的具体实现过程为：
根据图像帧剩余未编码最小单元层的权重之和
Figure FDA0002848551340000042
由下式得到第i个最小单元层的比特数T(i)为：
Figure FDA0002848551340000043
其中，TresI为图像帧剩余未编码的比特数。
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