CN113489983A - 一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法及装置 - Google Patents
一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113489983A CN113489983A CN202110651803.3A CN202110651803A CN113489983A CN 113489983 A CN113489983 A CN 113489983A CN 202110651803 A CN202110651803 A CN 202110651803A CN 113489983 A CN113489983 A CN 113489983A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coding
- correlation
- block
- determining
- optimal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 62
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 22
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 13
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 2
- 238000013144 data compression Methods 0.000 abstract description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 108091026890 Coding region Proteins 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 101100243951 Caenorhabditis elegans pie-1 gene Proteins 0.000 description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 241001025261 Neoraja caerulea Species 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
- H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
- H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/124—Quantisation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法与装置，只针对最相关的若干编码块进行最优编码参数组合搜索计算，计算量可以降低，基于视频分析任务的分块编码的参数确定编码及其编码后数据的传输顺序根据视频分析的需要将重要数据优先处理，进行视频编码，将编码后的数据转换成视频码流，能够保证视频分析结果的准确度在可以接受的范围内，同时保证数据压缩率最佳。能够在同等码率下实现编码图像上的视觉分析任务性能提升，并且在满足一定视觉分析性能下能够节省较多码率。
Description
技术领域
本发明涉及到多媒体处理的技术领域，尤其涉及到一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法及装置。
背景技术
基于视频分析任务的视频压缩与其它视频压缩场景有一定的差异性。在影视视频压缩等场景中，压缩后的视频质量主要由人主观判断，视频压缩导致的失真造成的影响主要是人主观感受上的影响。而视频分析一般由计算机自动完成，要求对压缩后的视频进行分析的结果应该与对压缩前视频进行的分析结果一致，否则造成错误的分析结果。为了兼顾较大的压缩效率和准确的视频分析，已有公开文献(CN111901594A)提出“恰可识别失真”概念。恰可识别失真是编码图像造成视觉分析准确度小于预设准确度的失真阈值，根据图像的恰可识别失真确定编码参数，并根据编码参数对所述图像进行编码，得到相应的编码图像，能够在同等码率下实现编码图像上的视觉分析任务性能提升，能够节省较多码率。该申请公开了利用恰可识别失真预测模型确定编码参数，也即“恰可识别失真”阈值约束下实现整帧图像编码参数最优，但没有公开在基于分块的编解码技术框架下，各分块的编码参数如何确定。
然而，视觉分析任务是针对一或更多整帧图像数据而言的，根据“恰可识别失真”阈值确定编码参数也只能至少针对整帧图像数据进行，也即“恰可识别失真”阈值约束下实现整帧图像编码参数最优，与当前主流的基于分块的视频编解码标准技术不兼容。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法及装置，用于解决视觉分析任务是针对一或更多整帧图像数据而言的，根据“恰可识别失真”阈值确定编码参数也只能至少针对整帧图像数据进行，也即“恰可识别失真”阈值约束下实现整帧图像编码参数最优，与当前主流的基于分块的视频编解码标准技术不兼容的上述技术问题。
一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法，包括以下步骤：
确定各编码块与各视频分析任务之间的相关度；
基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真，确定最优量化编码参数组合；
将所述各编码块按最优量化编码参数组合进行编码和/或传输。
上述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，所述编码块为实施帧内预测编码的视频数据块。
上述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，当存在多个所述视频分析任务时，所述编码块针对每个视频分析任务各有一个对应的相关度。
上述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真包括：
预设一参考阈值，确定所述各编码块的所述相关度是否超过所述参考阈值；
选择所述相关度超过所述参考阈值的编码块通过相应的恰可识别失真确定编码参数。
上述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，所述方法还包括, 对其它编码块，采用比所述最优量化编码参数组合更高压缩率的编码参数进行编码和/或传输。
上述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，所述确定最优量化编码参数组合包括：通过尝试不同的编码参数集合，然后用特定的视觉分析过程对相应的失真图像进行分析，判断参数组合是否最佳。
上述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，所述进行编码包括帧内预测、帧间预测、DCT变换、量化和熵编码中至少一项处理。
上述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，所述编码参数包括量化参数和/或码率。
一种基于相关度比较确定分块编码参数的装置，包括：
比较模块，用于预设一参考阈值，将所述各编码块的所述相关度与该阈值比较，选择所述相关度超过所述参考阈值的编码块得到相应的恰可识别失真；
确定模块，用于基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真，确定最优量化编码参数组合；
编码模块，用于基于最优量化编码参数组合进行编码。
上述的基于相关度比较确定分块编码参数的装置，所述编码模块还用于对其它编码块采用比所述最优量化编码参数组合更高压缩率的编码参数进行编码和/或传输。
一种电子设备，包括：
存储器以及一个或多个处理器；
其中，所述存储器与所述一个或多个处理器通信连接，所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行时，所述电子设备用于实现以上任一项所述的方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被计算装置执行时，可用来实现以上任一项所述的方法
上述技术方案具有如下优点或有益效果：
本发明这种基于相关度比较确定分块编码参数的方法与装置中只针对最相关的若干编码块进行最优编码参数组合搜索计算，计算量可以降低，基于视频分析任务的分块编码的参数确定编码及其编码后数据的传输顺序根据视频分析的需要将重要数据优先处理，进行视频编码，将编码后的数据转换成视频码流，能够保证视频分析结果的准确度在可以接受的范围内，同时保证数据压缩率最佳。能够在同等码率下实现编码图像上的视觉分析任务性能提升，并且在满足一定视觉分析性能下能够节省较多码率。
附图说明
图1是本发明基于视频分析任务的分块编码的参数确定方法的示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
结合图1所示，一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法，包括以下步骤：
对整幅图像帧进行分块，分成相同形状的若干编码块；
确定各编码块与各视频分析任务之间的相关度；
基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真，确定最优量化编码参数组合；
将所述各编码块按最优量化编码参数组合进行编码和/或传输。
依次选择一个编码块或多个相邻编码块组合（例如2，4，8个），对其像素值（亮度和/或色度值）进行数值反转（二进制表示中0变成1，1变成0），而其它编码块数值保持不变。然后基于修改后的图像帧开展视频分析，观察分析准确率的变化（0-100%），计算相关度=（1-分析准确率）。这样可以确定每个编码块或每个相邻编码块组合针对特定视频分析任务的相关度。显然，相关度高的重要程度高。如果同时存在多个视频分析任务，则一个编码块针对每个视频分析任务有一个对应的相关度。
进一步地，本发明一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法的较佳的实施例中，基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真包括：
预设一参考阈值，确定所述各编码块的所述相关度是否超过所述参考阈值，预设一个阈值，将各编码块相关度与该阈值比较，高于该阈值的被认为是与特定视频分析任务紧密相关，具有最高的编码优先级；
选择所述相关度超过所述参考阈值的编码块通过相应的恰可识别失真确定编码参数。
作为示例，假设各编码块相关度如下：
| 编码块 | 相关度 |
| 1 | 0.5 |
| 2 | 0.85 |
| 3 | 0.5 |
| 4 | 0.3 |
| 5 | 0.1 |
| 6 | 2 |
| 7 | 0.75 |
| 8 | 0.8 |
| 9 | 0.2 |
| 10 | 0.2 |
| 11 | 0.1 |
| 12 | 0.3 |
| 13 | 0.2 |
| 14 | 0.1 |
| 15 | 0 |
| 16 | 0 |
表1
设定相关度阈值为0.6，则优先编码的编码块为2、7、8。在优先编码块和其它编码块中仍维持水平扫描编码顺序，完整的编码顺序为：2，7，8，1，3，4，5，6，9，10，11，12，1，14，15，16。
进一步地，本发明一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法的较佳的实施例中，对其它编码块，采用比所述最优量化编码参数组合更高压缩率的编码参数进行编码和/或传输。
其中对其它编码块进行编码和/或传输中基于剩余可用码率，确定各编码块编码参数，如果其编码参数比上述相关度较高的编码块更优，即更有利于减少失真度，比如更小的QP，则选择上述相关度较高的编码块所使用的编码参数。
本实施例中，视频分析任务包括图像分类、目标检测和姿态估计等。对于一幅原始图像Pic0，经过编码压缩后会产生不同质量的失真图像Pic1，Pic2，Pic3，...,Picn，其中分别对应一组编码参数P1，P2，P3，...,Pn。失真程度的增大会使得视觉分析结果准确度降低。其中，对失真度影响较大的编码参数包括量化参数（QP）、目标码率等。当失真程度增大到某个阈值后，视觉分析模型对该图像的预测将完全失效。因此，在Pic1，Pic2，Pic3，...,Picn中，可能只有其中部分图像可用，即保证视觉分析结果准确度在可以接受的范围内。因此，通过尝试不同的编码参数集合，然后用特定的视觉分析过程对相应的失真图像进行分析，判断是否得到准确的结果。理论上讲，可以得到一组最佳参数组合，刚好能够保证视频分析结果的准确度在可以接受的范围内，同时保证数据压缩率最佳等其它有益效果。
根据视频分析任务需要确定个子块与视频分析任务的相关度，至少部分基于相关确定编码顺序，进行视频编码，将编码后的数据转换成视频码流。
进一步地，本发明一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法的较佳的实施例中，所述编码块代表实施帧内预测编码的视频数据块。
其中，在一种实施例中，沿用VVC和HEVC的分块方法。一帧图像被划分为一个或多个编码块行和编码块列，每个编码块是一个矩形区域包含整数个CTU。按照HEVC标准，CTU会按四叉树划分方式被划分为CU，每个CU又可以划分为PU和TU。在VVC中将不在区分CU、PU和TU的概念。无论哪种方式，在本发明中，用编码块或子块或分块代表实施帧内预测编码的视频数据块。
进一步地，本发明一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法的较佳的实施例中，在存在多个所述视频分析任务时，所述编码块针对每个视频分析任务各有一个对应的相关度。
在一种实施例中，依次选择一个编码块或多个相邻编码块组合（例如2，4，8个），对其像素值（亮度和/或色度值）进行数值反转（二进制表示中0变成1，1变成0），而其它编码块数值保持不变。然后基于修改后的图像帧开展视频分析，观察分析准确率的变化（0-100%），计算相关度=（1-分析准确率）。这样可以确定每个编码块或每个相邻编码块组合针对特定视频分析任务的相关度。显然，相关度高的重要程度高。如果同时存在多个视频分析任务，则一个编码块针对每个视频分析任务有一个对应的相关度。
进一步地，本发明一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法的较佳的实施例中，所述确定最优量化编码参数组合包括：通过尝试不同的编码参数集合，然后通过视觉分析过程对相应的失真图像进行分析，判断参数组合是否最佳。理论上讲，可以得到一组最佳参数组合，刚好能够保证视频分析结果的准确度在可以接受的范围内，同时保证数据压缩率最佳等其它有益效果。如果同时存在多个视频分析任务，则一个编码块针对每个视频分析任务有一组对应的编码参数。在多组编码参数中，对不同编码参数选择其中造成失真最小的一个。比如，如果存在不同的QP值，选择QP值最少的一个。从而构成能够满足所有分析任务结果准确度的参数组合。
进一步地，本发明一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法的较佳的实施例中，所述进行编码包括帧内预测、帧间预测、DCT变换、量化和熵编码中至少一项处理。
进一步地，本发明一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法的较佳的实施例中，所述编码参数包括量化参数和/或码率。
一种基于相关度比较确定分块编码参数的装置，包括：
比较模块，用于预设一参考阈值，将所述各编码块的所述相关度与该阈值比较，选择所述相关度超过所述参考阈值的编码块得到相应的恰可识别失真；
确定模块，用于基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真，确定最优量化编码参数组合；
编码模块，用于基于最优量化编码参数组合进行编码。
进一步地，本发明一种基于相关度比较确定分块编码参数的装置的较佳的实施例中，所述编码模块还用于对其它编码块采用比所述最优量化编码参数组合更高压缩率的编码参数进行编码和/或传输。
一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现以上任一项所述的基于视频分析任务确定视频编码顺序的方法。
其中，所述存储器与所述一个或多个处理器通信连接，所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器执行本申请前述实施例中的方法。
具体地，处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接，以通过总线连接为例。处理器可以为中央处理器（Central Processing Unit，CPU）。处理器还可以为其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable GateArray，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的级联渐进网络等。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序/指令以及功能模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理。
存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络（比如通过通信接口）连接至处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
本申请的一个实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行后执行本申请前述实施例中的方法。
前述的计算机可读取存储介质包括以存储如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方式或技术来实现的物理易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机可读取存储介质具体包括，但不限于，U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、可擦除可编程只读存储器（EPROM）、电可擦可编程只读存储器（EEPROM）、闪存或其他固态存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）、HD-DVD、蓝光（Blue-Ray）或其他光存储设备、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备、或能用于存储所需信息且可以由计算机访问的任何其他介质。
尽管此处所述的主题是在结合操作系统和应用程序在计算机系统上的执行而执行的一般上下文中提供的，但本领域技术人员可以认识到，还可结合其他类型的程序模块来执行其他实现。一般而言，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、组件、数据结构和其他类型的结构。本领域技术人员可以理解，此处所述的本主题可以使用其他计算机系统配置来实践，包括手持式设备、多处理器系统、基于微处理器或可编程消费电子产品、小型计算机、大型计算机等，也可使用在其中任务由通过通信网络连接的远程处理设备执行的分布式计算环境中。在分布式计算环境中，程序模块可位于本地和远程存储器存储设备的两者中。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所本申请的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对原有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
本发明基于相关度比较确定分块编码参数的方法与装置中只针对最相关的若干编码块进行最优编码参数组合搜索计算，计算量可以降低，基于视频分析任务的分块编码的参数确定编码及其编码后数据的传输顺序根据视频分析的需要将重要数据优先处理，进行视频编码，将编码后的数据转换成视频码流，能够保证视频分析结果的准确度在可以接受的范围内，同时保证数据压缩率最佳。能够在同等码率下实现编码图像上的视觉分析任务性能提升，并且在满足一定视觉分析性能下能够节省较多码率。
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：
确定各编码块与各视频分析任务之间的相关度；
基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真，确定最优量化编码参数组合；
将所述各编码块按最优量化编码参数组合进行编码和/或传输。
2.如权利要求1所述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，其特征在于，所述编码块为实施帧内预测编码的视频数据块。
3.如权利要求1所述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，其特征在于，当存在多个所述视频分析任务时，所述编码块针对每个视频分析任务各有一个对应的相关度。
4.如权利要求1所述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，其特征在于，基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真包括：
预设一参考阈值，确定所述各编码块的所述相关度是否超过所述参考阈值；
选择所述相关度超过所述参考阈值的编码块通过相应的恰可识别失真确定编码参数。
5.如权利要求4所述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，其特征在于，所述方法还包括, 对其它编码块，采用比所述最优量化编码参数组合更高压缩率的编码参数进行编码和/或传输。
6.如权利要求1所述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，其特征在于，所述确定最优量化编码参数组合包括：通过尝试不同的编码参数集合，然后通过视觉分析过程对相应的失真图像进行分析，判断参数组合是否最佳。
7.如权利要求1所述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，其特征在于，所述进行编码包括帧内预测、帧间预测、DCT变换、量化和熵编码中至少一项处理。
8.如权利要求1所述的基于相关度比较确定分块编码参数的方法，其特征在于，所述编码参数包括量化参数和/或码率。
9.一种基于相关度比较确定分块编码参数的装置，其特征在于，包括：
比较模块，用于预设一参考阈值，将所述各编码块的所述相关度与该阈值比较，选择所述相关度超过所述参考阈值的编码块得到相应的恰可识别失真；
确定模块，用于基于所述各编码的相关度及相应的恰可识别失真，确定最优量化编码参数组合；
编码模块，用于基于最优量化编码参数组合进行编码。
10.如权利要求9所述的基于相关度比较确定分块编码参数的装置，其特征在于，所述编码模块还用于对其它编码块采用比所述最优量化编码参数组合更高压缩率的编码参数进行编码和/或传输。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110651803.3A CN113489983A (zh) | 2021-06-11 | 2021-06-11 | 一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110651803.3A CN113489983A (zh) | 2021-06-11 | 2021-06-11 | 一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113489983A true CN113489983A (zh) | 2021-10-08 |
Family
ID=77935269
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110651803.3A Pending CN113489983A (zh) | 2021-06-11 | 2021-06-11 | 一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113489983A (zh) |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103124347A (zh) * | 2012-10-22 | 2013-05-29 | 上海大学 | 利用视觉感知特性指导多视点视频编码量化过程的方法 |
| WO2014193630A1 (en) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | Intel Corporation | Quantization offset and cost factor modification for video encoding |
| WO2014193631A1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-04 | Intel Corporation | Adjustment of intra-frame encoding distortion metrics for video encoding |
| CN104782124A (zh) * | 2012-12-17 | 2015-07-15 | 英特尔公司 | 利用编码器硬件对视频内容进行预处理 |
| CN105306945A (zh) * | 2014-07-10 | 2016-02-03 | 北京创鑫汇智科技发展有限责任公司 | 一种监控视频的可伸缩浓缩编码方法和装置 |
| EP3328083A1 (en) * | 2016-11-23 | 2018-05-30 | Thomson Licensing | Method and apparatus for encoding a video applying adaptive quantisation |
| WO2019126307A1 (en) * | 2017-12-19 | 2019-06-27 | Qualcomm Incorporated | Quantization parameter control for video coding with joined pixel/transform based quantization |
| CN110062234A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-26 | 同济大学 | 一种基于区域恰可察觉失真的感知视频编码方法 |
| CN112584153A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-30 | 深圳大学 | 基于恰可察觉失真模型的视频压缩方法及装置 |
| CN112738515A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于自适应量化的量化参数调整方法和装置 |
| CN113079375A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-07-06 | 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 | 基于相关度比较确定视频编解码优先顺序的方法及装置 |
-
2021
- 2021-06-11 CN CN202110651803.3A patent/CN113489983A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103124347A (zh) * | 2012-10-22 | 2013-05-29 | 上海大学 | 利用视觉感知特性指导多视点视频编码量化过程的方法 |
| CN104782124A (zh) * | 2012-12-17 | 2015-07-15 | 英特尔公司 | 利用编码器硬件对视频内容进行预处理 |
| WO2014193630A1 (en) * | 2013-05-30 | 2014-12-04 | Intel Corporation | Quantization offset and cost factor modification for video encoding |
| WO2014193631A1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-04 | Intel Corporation | Adjustment of intra-frame encoding distortion metrics for video encoding |
| CN105306945A (zh) * | 2014-07-10 | 2016-02-03 | 北京创鑫汇智科技发展有限责任公司 | 一种监控视频的可伸缩浓缩编码方法和装置 |
| EP3328083A1 (en) * | 2016-11-23 | 2018-05-30 | Thomson Licensing | Method and apparatus for encoding a video applying adaptive quantisation |
| WO2019126307A1 (en) * | 2017-12-19 | 2019-06-27 | Qualcomm Incorporated | Quantization parameter control for video coding with joined pixel/transform based quantization |
| CN110062234A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-26 | 同济大学 | 一种基于区域恰可察觉失真的感知视频编码方法 |
| CN112584153A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-30 | 深圳大学 | 基于恰可察觉失真模型的视频压缩方法及装置 |
| CN112738515A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于自适应量化的量化参数调整方法和装置 |
| CN113079375A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-07-06 | 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 | 基于相关度比较确定视频编解码优先顺序的方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 彭宗举;邹文辉;陈芬;费马燕;: "面向HEVC的时空域感知量化", 西华师范大学学报(自然科学版), no. 01 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2682838C1 (ru) | Способ и устройство для кодирования с преобразованием с выбором преобразования блокового уровня и неявной сигнализацией в рамках иерархического разбиения | |
| CN107046645B (zh) | 图像编解码方法及装置 | |
| CN111316642B (zh) | 信令图像编码和解码划分信息的方法和装置 | |
| US20230024834A1 (en) | Video decoding method, video encoding method, and related apparatuses | |
| KR102495550B1 (ko) | 디블로킹 필터 방법 및 장치 | |
| CN113079375B (zh) | 基于相关度比较确定视频编解码优先顺序的方法及装置 | |
| CN103404150A (zh) | 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序及图像解码程序 | |
| CN112543337B (zh) | 视频解码方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN111669593B (zh) | 视频编码方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN110996127B (zh) | 图像编解码方法、设备及系统 | |
| US20160350934A1 (en) | Foreground motion detection in compressed video data | |
| CN111447452A (zh) | 数据编码方法及系统 | |
| CN112995671B (zh) | 视频编解码方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN114257810B (zh) | 上下文模型的选择方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111654696B (zh) | 一种帧内的多参考行预测方法、装置、存储介质及终端 | |
| CN113422959A (zh) | 视频编解码的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116866591A (zh) | 一种图像编码方法、装置及计算机设备、介质 | |
| CN109672891B (zh) | Jpeg图像的无损二次压缩方法 | |
| CN113489983A (zh) | 一种基于相关度比较确定分块编码参数的方法及装置 | |
| CN109618152B (zh) | 深度划分编码方法、装置和电子设备 | |
| CN114885160A (zh) | 视频编解码方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN114079773B (zh) | 视频解码方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN114079772B (zh) | 视频解码方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| WO2023130899A1 (zh) | 环路滤波方法、视频编解码方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN108521871B (zh) | 编码方法、解码方法以及编码装置和解码装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |