CN112887714A - 一种视频编码比特资源重分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种视频编码比特资源重分配方法及系统，该方法包括：对编码器中当前帧进行第一次编码且不输出码流；记录所述第一次编码时的编码资源数据；所述编码资源数据包括消耗的比特数、采用的第一拉格朗日乘子、各编码树单元的失真和码率；恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态；根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数；根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数；采用各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数对所述当前帧进行第二次编码。本发明提高了编码器的压缩效率。

Description

一种视频编码比特资源重分配方法
技术领域
本发明涉及视频编码技术领域，特别是涉及一种视频编码比特资源重分配方法及系统。
背景技术
数字视频的应用涵盖了电视广播、数字电影、远程教育、远程医疗、视频监控、视频会话和流媒体传输等各个领域，随着移动视频消费的大幅增加，视频数据占据了全球网络流量的绝大部分。各个行业产生的海量视频数据需要耗费巨额经费来实现存储和传输，因此，开发高效的视频压缩技术是降低视频相关行业运营成本最直接的方法。高效视频编码H.265/HEVC是继H.264/AVC之后的视频编码国际标准，标准规定了编码后比特流的句法结构和对应解码器，而对于编码器的结构和实现模式没有具体的要求。这种开放性使设计者可以根据实际应用的需求灵活地制定编码策略，在特定码率下实现最优的编码性能。
率失真理论是视频编码的理论基础，其给出了允许一定失真的情况下，信源能被压缩的最大限度。相应地，率失真优化是当前基于预测、变换、量化和熵编码等模块的混合视频编码框架中非常关键的技术，它贯穿着整个视频编码系统。在视频编码标准H.264、HEVC的测试模型中，率失真优化遍历一个基本编码单元所有的模式组合，并根据给定的量化参数(Quantization Parameter,QP)对残差变换系数进行量化和熵编码，然后基于拉格朗日乘子λ计算率失真代价，把具有最小率失真代价的模式作为当前的编码参数集合。因此，QP和λ是视频编码过程中非常关键的两个参数。
根据率失真理论，率失真函数给出了限定失真条件下的最大压缩性能，视频编码作为一种典型的有损压缩方式，其压缩性能受到率失真函数的限制。实事上，由于编码技术以及硬件条件有限，当前视频编码压缩性能远未达到率失真函数的理论值。另外，混合视频编码框架下，可选择的编码参数集有限。因此，实际视频编码可达到的最佳率失真点是离散的，这些最佳率失真点的外包络线称为最优可操作率失真曲线。相比于理论率失真曲线，可操作率失真曲线更能反映视频编码中的码率与失真关系。但是要获得确切的可操作率失真曲线是非常困难的，其涉及的多次编码要求极高的运算量和超长延时。一种可行的可操作率失真曲线描述方法是建立基于函数的率失真模型，通过大量实验统计发现幂函数模型可以较好地描述HEVC中不同层级编码单元的可操作率失真曲线。
发明内容
基于此，本发明的目的是提供一种视频编码比特资源重分配方法及系统，提高了编码器的压缩效率。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种视频编码比特资源重分配方法，所述方法包括：
对编码器中当前帧进行第一次编码且不输出码流；
记录所述第一次编码时的编码资源数据；所述编码资源数据包括消耗的比特数、采用的第一拉格朗日乘子、各编码树单元的失真和码率；
恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态；
根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数；
根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数；
采用各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数对所述当前帧进行第二次编码。
可选地，所述恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态，具体包括：
恢复所述图像链表中的参考帧标识。
可选地，所述根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数，具体包括：
根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数；
根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数。
可选地，所述根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002897257870000031
计算第i个编码树单元的率失真模型的第一参数；
根据公式
Figure BDA0002897257870000032
计算第i个编码树单元的率失真模型的第二参数；
其中，Ri表示各编码树单元的码率，Ri＝Clip3(0.0005,10.0,Ri)，Di表示各编码树单元的失真，λP表示第一拉格朗日乘子，Ki表示各编码树单元的率失真模型的第一参数，Ci表示各编码树单元的率失真模型的第二参数，所述率失真模型参数包括所述第一参数和所述第二参数。
可选地，所述根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002897257870000033
求解第三参数λg；
根据公式
Figure BDA0002897257870000034
计算各编码树单元的重分配的比特数；
其中，Mi表示第i个编码树单元中的像素个数；Wi表示第i个编码树单元的权重系数，NU表示所述当前帧中编码树单元的个数，TF表示第一次编码时消耗的比特数，Ti表示第i个编码树单元重分配的比特数，i＝1…NU。
可选地，所述根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002897257870000035
计算所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子；
根据公式QPi＝4.2005×ln(λi)+13.7122计算所述当前帧各编码树单元的量化参数；
其中，λi表示所述当前帧第i个编码树单元的第二拉格朗日乘子，QPi表示所述当前帧第i个编码树单元的量化参数。
可选地，所述根据公式
Figure BDA0002897257870000041
求解第三参数λg，具体包括：
采用迭代泰勒展开法根据公式
Figure BDA0002897257870000042
求解第三参数λg。
本发明还公开了一种视频编码比特资源重分配系统，所述系统包括：
第一次编码模块，用于对编码器中当前帧进行第一次编码且不输出码流；
编码资源数据记录模块，用于记录所述第一次编码时的编码资源数据；所述编码资源数据包括消耗的比特数、采用的第一拉格朗日乘子、各编码树单元的失真和码率；
恢复模块，用于恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态；
比特数重分配模块，用于根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数；
拉格朗日乘子和量化参数确定模块，用于根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数；
第二次编码模块，用于采用各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数对所述当前帧进行第二次编码。
可选地，恢复模块，具体包括：
恢复单元，用于恢复所述图像链表中的参考帧标识。
可选地，比特数重分配模块，具体包括：
率失真模型参数计算单元，用于根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数；
比特数重分配单元，用于根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明记录第一次编码时的编码资源数据，根据编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数，在不改变视频编码码流句法结构的情况下，通过优化编码资源分配获得编码器压缩性能提升。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种视频编码比特资源重分配方法流程示意图；
图2为本发明一种视频编码比特资源重分配方法整体流程示意图；
图3为本发明LDB编码配置下的率失真曲线对比示意图；
图4为本发明LDP编码配置下的率失真曲线对比示意图；
图5为本发明LDB编码配置下的码率和PSNR对比示意图；
图6为本发明LDP编码配置下的码率和PSNR对比示意图；
图7为本发明相对HEVC编码器的码率节省示意图；
图8为本发明一种视频编码比特资源重分配系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种视频编码比特资源重分配方法及系统，提高了编码器的压缩效率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明一种视频编码比特资源重分配方法流程示意图，如图1所示一种视频编码比特资源重分配方法包括：
步骤101：对编码器中当前帧进行第一次编码且不输出码流。
步骤101具体包括：按照原始HEVC(High Efficiency Video Coding，高效率视频编码)的方法对当前帧进行第一次编码，但不输出码流。
步骤102：记录所述第一次编码时的编码资源数据；所述编码资源数据包括消耗的比特数、采用的第一拉格朗日乘子、各编码树单元(Coding Tree Unit，CTU)的失真和码率。
步骤103：恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态。
其中，步骤103具体包括：恢复所述图像链表中的参考帧标识。
恢复编码器到当前帧被第一次编码之前的状态。第一次编码不输出当前帧的码流和存储重建图像，编码后需重置编码器中图像链表到编码当前帧之前的状态，包括恢复图像链表中的参考帧标识等。举例来说，低延迟P帧(Low Delay P frame,LDP)配置下，图像序列号(Picture Order Count，POC)为17的帧会选择POC为16、12、8、4的重建帧为参考帧，但第一次编码POC为17的帧后，POC为4的重建帧将被标记为不再作为参考帧，若不恢复该标识将导致第二次编码POC为17的帧时可选参考帧只剩下POC为16、12和8三个重建帧。
步骤104：根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数。
其中，步骤104具体包括：
根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数。
根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数。
所述根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002897257870000061
计算第i个编码树单元的率失真模型的第一参数。
根据公式
Figure BDA0002897257870000062
计算第i个编码树单元的率失真模型的第二参数。
其中，Ri表示各编码树单元的码率，Ri＝Clip3(0.0005,10.0,Ri)，输出Ri的值不小于0.0005并且不大于10.0，下标变量i的取值从1到NU，NU是一帧中CTU的个数，Di表示各编码树单元的失真，λP表示第一拉格朗日乘子，Ki表示各编码树单元的率失真模型的第一参数，Ci表示各编码树单元的率失真模型的第二参数，所述率失真模型参数包括所述第一参数和所述第二参数。
所述根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数，具体包括：
根据公式
Figure BDA0002897257870000063
求解第三参数λg。
根据公式
Figure BDA0002897257870000071
计算各编码树单元的重分配的比特数；
其中，Mi表示第i个编码树单元中的像素个数；Wi表示第i个编码树单元的权重系数，NU表示所述当前帧中编码树单元的个数，TF表示第一次编码时消耗的比特数，Ti表示第i个编码树单元重分配的比特数，i＝1…NU，Wi与时域失真传播相关，第i个CTU编码失真对后续编码影响越大，则Wi越大，反之则越小。
所述根据公式
Figure BDA0002897257870000072
求解第三参数λg，具体包括：
采用迭代泰勒展开法根据公式
Figure BDA0002897257870000073
求解第三参数λg。
步骤105：根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数。
其中，步骤105具体包括：
根据公式
Figure BDA0002897257870000074
计算所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子。
根据公式QPi＝4.2005×ln(λi)+13.7122计算所述当前帧各编码树单元的量化参数。
其中，λi表示所述当前帧第i个编码树单元的第二拉格朗日乘子，QPi表示所述当前帧第i个编码树单元的量化参数。
步骤106：采用各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数对所述当前帧进行第二次编码，并按照编码器默认的方式输出码流和存储重建图像。
需要说明的是无论第一次编码还是第二次编码，它们参考的都是之前帧被第二次编码后的信息，如此的编码顺序设计是为了确保获得的CTU率失真特性更加准确，因为参考帧的编码决策变化会改变待编码帧中CTU的率失真特性。
本发明一种视频编码比特资源重分配方法的有益效果是：
通过第一次编码得到当前帧中每个CTU的率失真特性，并结合时域编码块之间的率失真依赖性对编码比特资源进行重分配，进而改善了编码器的压缩性能。在HEVC编码器HM-16.7中，本发明在低延迟B帧(Low Delay B frame,LDB)和低延时P帧(LDP)两种编码配置中分别获得了平均3.5％和3.8％的码率节省。
下面以具体实施例说明一种视频编码比特资源重分配方法。
实施例采用开发环境为Visual Studio 2015，实施例基于HEVC参考软件HM-16.7实现。
图2是一种视频编码比特资源重分配方法的整体步骤流程图，具体而言包括：
Step1：按照原始HEVC的方法对当前帧进行第一次编码，但不输出码流。编码后，记录下当前帧消耗的比特数TF，编码中采用的拉格朗日乘子λP，每个编码树单元(Coding TreeUnit，CTU)的失真Di和码率Ri。然后，由下面公式得到每个CTU的率失真模型参数Ci和Ki。
Ri＝Clip3(0.0005,10.0,Ri)；
Figure BDA0002897257870000081
Figure BDA0002897257870000082
其中运算符Clip3(0.0005，10.0，Ri)使输出Ri的值不小于0.0005并且不大于10.0，下标变量i的取值从1到NU，NU是一帧中CTU的个数。
Step2：恢复编码器到当前帧被第一次编码之前的状态。即重置编码器中图像链表到编码当前帧之前的状态，包括恢复图像链表中的参考帧标识等。
Step3：采用迭代泰勒展开法(Recursive Taylor expansion,RTE)求解下面第一个方程得到λg的值。然后，把λg代入下面第二个公式计算得到为每个CTU重分配的比特数。
Figure BDA0002897257870000083
Figure BDA0002897257870000091
其中Mi是第i个CTU中的像素个数；Wi是第i个CTU的权重系数，Wi与时域失真传播相关，第i个CTU编码失真对后续编码影响越大，则Wi越大，反之则越小。
Step4：根据CTU重分配后的比特数，由下面公式计算得到用于第二次编码当前帧中第i个CTU的拉格朗日乘子λi和量化参数QPi。然后，采用λi和QPi对当前帧进行第二次编码，并按照编码器默认的方式输出码流和存储重建图像。
Figure BDA0002897257870000092
QPi＝4.2005×ln(λi)+13.7122i＝1…NU。
Step5：判断被编码帧是否为视频序列最后一帧，若为“是”则编码结束；若为“否”则跳转至Step1。
下面通过此实施例的实验数据来说明本发明的优点和有益技术效果。
本发明编码生成的比特流符合HEVC标准的句法格式，生成的比特流均可以被标准的HEVC解码器解码。按照HEVC通用测试条件进行编码实验，测试了LDB和LDP两种编码器配置。
图3为测试序列Kimono在LDB编码配置下的率失真曲线对比，图3中曲线1表示本发明的率失真曲线，曲线2表示HM-16.7的率失真曲线，图4为测试序列BasketballDrill在LDP编码配置下的率失真曲线对比，图4中曲线3表示本发明的率失真曲线，曲线4表示HM-16.7的率失真曲线，图3和图4的横坐标均表示比特率，纵坐标均表示Y-PSNR(峰值信噪比)。可以看出，本发明方法与HM-16.7的输出码率基本一致，并且相同输出码率时本发明方法的编码质量优于原始HEVC编码器HM-16.7。
图5和图6为本发明方法相对原始HEVC编码器HM-16.7在LDB和LDP编码配置下的输出码率和峰值信噪比(Peak signal-to-noise Ratio，PSNR)对比。可以看出相同输入QP设置时，本发明方法与HM-16.7的输出码率基本一致，但本发明方法获得的PSNR要更高。
图7为本发明相对原始HEVC编码器HM-16.7的码率节省示意图，采用(
Figure BDA0002897257870000101
deltabitrate，BD-Rate)对比，BD-Rate表示在相同客观质量下，测试方法相对于基准编码器的码率节省百分比，正值表示率失真性能损失，负值表示率失真性能改善。可以看出，本发明在LDB和LDP配置下分别获得了平均3.5％和3.8％的码率节省，有效地提升了编码器压缩性能。
图8为本发明一种视频编码比特资源重分配系统结构示意图，如图8所示一种视频编码比特资源重分配系统包括：
第一次编码模块201，用于对编码器中当前帧进行第一次编码且不输出码流。
编码资源数据记录模块202，用于记录所述第一次编码时的编码资源数据；所述编码资源数据包括消耗的比特数、采用的第一拉格朗日乘子、各编码树单元的失真和码率。
恢复模块203，用于恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态。
比特数重分配模块204，用于根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数。
拉格朗日乘子和量化参数确定模块205，用于根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数。
第二次编码模块206，用于采用各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数对所述当前帧进行第二次编码。
恢复模块203，具体包括：
恢复单元，用于恢复所述图像链表中的参考帧标识。
比特数重分配模块204，具体包括：
率失真模型参数计算单元，用于根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数。
比特数重分配单元，用于根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种视频编码比特资源重分配方法，其特征在于，所述方法包括：
对编码器中当前帧进行第一次编码且不输出码流；
记录所述第一次编码时的编码资源数据；所述编码资源数据包括消耗的比特数、采用的第一拉格朗日乘子、各编码树单元的失真和码率；
恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态；
根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数；
根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数；
采用各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数对所述当前帧进行第二次编码。
2.根据权利要求1所述的视频编码比特资源重分配方法，其特征在于，所述恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态，具体包括：
恢复所述图像链表中的参考帧标识。
3.根据权利要求1所述的视频编码比特资源重分配方法，其特征在于，所述根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数，具体包括：
根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数；
根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数。
4.根据权利要求3所述的视频编码比特资源重分配方法，其特征在于，所述根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数，具体包括：
根据公式
Figure FDA0002897257860000011
计算第i个编码树单元的率失真模型的第一参数；
根据公式
Figure FDA0002897257860000012
计算第i个编码树单元的率失真模型的第二参数；
其中，Ri表示各编码树单元的码率，Ri＝Clip3(0.0005,10.0,Ri)，Di表示各编码树单元的失真，λP表示第一拉格朗日乘子，Ki表示各编码树单元的率失真模型的第一参数，Ci表示各编码树单元的率失真模型的第二参数，所述率失真模型参数包括所述第一参数和所述第二参数。
5.根据权利要求4所述的视频编码比特资源重分配方法，其特征在于，所述根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数，具体包括：
根据公式
Figure FDA0002897257860000021
求解第三参数λg；
根据公式
Figure FDA0002897257860000022
计算各编码树单元的重分配的比特数；
其中，Mi表示第i个编码树单元中的像素个数；Wi表示第i个编码树单元的权重系数，NU表示所述当前帧中编码树单元的个数，TF表示第一次编码时消耗的比特数，Ti表示第i个编码树单元重分配的比特数，i＝1…NU。
6.根据权利要求5所述的视频编码比特资源重分配方法，其特征在于，所述根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数，具体包括：
根据公式
Figure FDA0002897257860000023
计算所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子；
根据公式QPi＝4.2005×ln(λi)+13.7122计算所述当前帧各编码树单元的量化参数；
其中，λi表示所述当前帧第i个编码树单元的第二拉格朗日乘子，QPi表示所述当前帧第i个编码树单元的量化参数。
7.根据权利要求5所述的视频编码比特资源重分配方法，其特征在于，所述根据公式
Figure FDA0002897257860000024
求解第三参数λg，具体包括：
采用迭代泰勒展开法根据公式
Figure FDA0002897257860000025
求解第三参数λg。
8.一种视频编码比特资源重分配系统，其特征在于，所述系统包括：
第一次编码模块，用于对编码器中当前帧进行第一次编码且不输出码流；
编码资源数据记录模块，用于记录所述第一次编码时的编码资源数据；所述编码资源数据包括消耗的比特数、采用的第一拉格朗日乘子、各编码树单元的失真和码率；
恢复模块，用于恢复编码器中图像链表到所述当前帧之前的状态；
比特数重分配模块，用于根据所述编码资源数据计算各编码树单元的重分配的比特数；
拉格朗日乘子和量化参数确定模块，用于根据所述重分配的比特数确定所述当前帧各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数；
第二次编码模块，用于采用各编码树单元的第二拉格朗日乘子和量化参数对所述当前帧进行第二次编码。
9.根据权利要求8所述的视频编码比特资源重分配系统，其特征在于，恢复模块，具体包括：
恢复单元，用于恢复所述图像链表中的参考帧标识。
10.根据权利要求8所述的视频编码比特资源重分配系统，其特征在于，比特数重分配模块，具体包括：
率失真模型参数计算单元，用于根据所述编码资源数据计算各编码树单元的率失真模型参数；
比特数重分配单元，用于根据各编码树单元的所述率失真模型参数计算各编码树单元的重分配的比特数。
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