CN116095320A - 量化参数调整方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

量化参数调整方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN116095320A CN202211741038.5A CN202211741038A CN116095320A CN 116095320 A CN116095320 A CN 116095320A CN 202211741038 A CN202211741038 A CN 202211741038A CN 116095320 A CN116095320 A CN 116095320A
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陈方栋
王莉
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    • H04N19/14—Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation

Abstract

本发明属于图像编码技术领域，公开了一种量化参数调整方法、装置、设备及存储介质。本申请通过确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，当前编码块为当前进行编码处理的图像编码块；根据视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数；对当前编码块的量化参数进行调整。由于是可根据当前编码块的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数，并对当前编码块的量化参数进行调整，保证可随着当前编码块的内容编码动态调整量化参数，从而避免出现主观有损的效果。

Description

量化参数调整方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及图像编码技术领域，尤其涉及一种量化参数调整方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在对图像数据进行浅编码的编码过程中，现有的编码技术，针对视觉简单区域会给出较小的量化参数，针对视觉复杂区域会给出较大的量化参数。
但是，在码流缓冲区紧张(较満)的情况下，一般会增大量化参数来降低码流缓冲区的上溢风险，然而，若此时需要编码视觉简单且编码简单的编码块(如完全平坦块)，或者此时需要编码视觉复杂但编码简单的编码块(如IBC块)，会产生码控过度干预而造成主观有损的效果。
并且，如果编码块同时包含了视觉简单区域以及视觉复杂区域，则其视觉简单区域往往因为视觉复杂区域的存在而妥协采用较大的量化参数，导致主观有损的效果。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种量化参数调整方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法根据编码块的内容动态调整量化参数，容易导致主观有损的效果的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种量化参数调整方法，所述方法包括以下步骤:
确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，所述当前编码块为当前进行编码处理的图像编码块；
根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息确定所述当前编码块的量化参数；
对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
根据参数阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述根据参数阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述量化参数大于第一参数阈值，且小于第二参数阈值，则将所述量化参数设置为预设量化参数；
或，
若所述量化参数小于第一参数阈值或大于第二参数阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；
或，
若所述量化参数小于第三参数阈值，则将所述量化参数设置为所述第三参数阈值或减小所述量化参数，所述第一参数阈值小于第三参数阈值，所述第三参数阈值小于所述第二参数阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述视觉复杂度信息或所述编码复杂度信息小于第一复杂度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；
或，
若所述视觉复杂度信息小于第二复杂度阈值，且所述编码复杂度信息大于第三复杂度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整，所述第二复杂度阈值小于所述第三复杂度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述视觉复杂度信息等于第四复杂度阈值，则减小所述当前编码块的量化参数；
或，
若所述视觉复杂度信息大于第五复杂度阈值，且所述编码复杂度信息大于第六复杂度阈值，则增大所述当前编码块的量化参数，所述第四复杂度阈值小于所述第五复杂度阈值；
或，
若所述视觉复杂度信息小于第七复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于第八复杂度阈值，则减小所述当前编码块的量化参数，所述第四复杂度阈值大于所述第七复杂度阈值，所述第五复杂度阈值大于所述第七复杂度阈值，所述第六复杂度阈值大于所述第八复杂度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述当前编码块处于预设指定位置，则减小或增大所述当前编码块的量化参数；
或，
若所述当前编码块处于预设指定位置，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
确定当前编码块中目标样本的测度值；
根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述确定当前编码块中目标样本的测度的步骤，包括：
根据所述当前编码块周边已重建样本计算所述当前编码块中目标样本的测度值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述根据所述当前编码块周边已重建样本计算所述当前编码块中目标样本的测度值的步骤，包括：
根据所述目标样本的预测模式确定所述当前编码块中目标样本对应的已重建样本位置；
根据所述已重建样本位置确定所述当前编码块中目标样本的测度值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述确定当前编码块中目标样本的测度的步骤之前，还包括：
对所述当前编码块进行子块划分，根据子块划分结果将所述当前编码块划分为多个样本，属于同一个子块的样本的测度值相同。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
将对应的测度值小于第一测度阈值的样本的量化参数减小第一梯度调整值；
或，
将对应的测度值大于第二测度阈值的样本的量化参数增大第二梯度调整值；
或，
对对应的测度值大于第一测度阈值，且小于第二测度阈值的样本的量化参数不进行调整，所述第二测度阈值大于所述第一测度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若目标样本对应的测度值均小于第三测度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；
或，
若目标样本对应的测度值均大于第四测度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整，所述第四测度阈值大于所述第三测度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
根据测度值及所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述根据测度值及所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述视觉复杂度信息处于第一视觉复杂度区间，则将对应的测度值大于第五测度阈值的样本的量化参数增大或减小第一子块调整值；
或，
若所述编码复杂度信息处于第一编码复杂度区间，则根据第二子块调整值对对应的测度值小于第六测度阈值的样本的量化参数进行调整；
或，
若所述编码复杂度信息处于第二编码复杂度区间，且所述视觉复杂度信息处于第二视觉复杂度区间，则根据第三子块调整值对对应的测度值小于第七测度阈值的样本的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述当前编码块处于预设指定位置，且所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第一调整值；
或，
若所述当前编码块处于预设指定位置，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第二调整值；
或，
若所述当前编码块处于预设指定位置，所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第三调整值；
或，
若所述当前编码块不处于预设指定位置，所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第四调整值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
对所述当前编码块中所有区域的量化参数均进行调整；
或，
对所述当前编码块中预设区域的量化参数进行调整；
或，
对所述当前编码块中所有区域的量化参数均不进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数阈值、所述复杂度阈值、所述预设指定位置、所述测度阈值中的至少一个为预设值，或从高层语法中读取的值，所述高层语法包括序列级、图像级或Slice级。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述基于所述调整判断依据对当前编码块的量化参数进行调整之后，还包括：
根据调整后的量化参数更新码控参数，所述码控参数用于计算编码块的量化参数。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种量化参数调整装置，所述量化参数调整装置包括：
信息获取模块，用于确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息；
参数确定模块，用于根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息确定所述当前编码块的量化参数；
参数调整模块，用于对当前编码块的量化参数进行调整。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种量化参数调整设备，所述量化参数调整设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的量化参数调整程序，所述量化参数调整程序配置为实现如上所述的量化参数调整方法。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种编码设备，所述编码设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的编码程序，所述编码程序配置为实现如上所述的量化参数调整方法。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种解码设备，所述解码设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的解码程序，所述解码程序配置为实现如上所述的量化参数调整方法。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有量化参数调整程序，所述量化参数调整程序被处理器执行时实现如上所述的量化参数调整方法。
本发明通过确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，当前编码块为当前进行编码处理的图像编码块；根据视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数；对当前编码块的量化参数进行调整。由于是可根据当前编码块的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数，并对当前编码块的量化参数进行调整，保证可随着当前编码块的内容编码动态调整量化参数，从而避免出现主观有损的效果。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的电子设备的结构示意图；
图2为本发明量化参数调整方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明一实施例的浅编码框架执行流程示意图；
图4为本发明量化参数调整方法第二实施例的流程示意图；
图5为本发明量化参数调整方法第三实施例的流程示意图；
图6为本发明量化参数调整方法第四实施例的流程示意图；
图7为本发明一实施例的子块划分示意图；
图8为本发明一实施例的垂直预测模式已重建样本位置定位示意图；
图9为本发明一实施例的水平预测模式已重建样本位置定位示意图；
图10为本发明一实施例的左上至右下预测模式已重建样本位置定位示意图；
图11为本发明一实施例的右上至左下预测模式已重建样本位置定位示意图；
图12为本发明量化参数调整方法第五实施例的流程示意图；
图13为本发明量化参数调整方法第六实施例的流程示意图；
图14为本发明量化参数调整装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的量化参数调整设备结构示意图。
如图1所示，该电子设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及量化参数调整程序。
在图1所示的电子设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明电子设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在量化参数调整设备中，所述电子设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的量化参数调整程序，并执行本发明实施例提供的量化参数调整方法。
本发明实施例提供了一种量化参数调整方法，参照图2，图2为本发明一种量化参数调整方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述量化参数调整方法包括以下步骤：
步骤S10：确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，所述当前编码块为当前进行编码处理的图像编码块。
需要说明的是，本实施例的执行主体可以是所述量化参数调整设备，也可以是对图像数据进行编码处理时的编码设备或解码设备，所述量化参数调整设备可以是个人电脑、服务器等电子设备，当然，也可以是其他可实现相同或相似功能的其他设备，本实施例对此不加以限制，在本实施例及下述各实施例中，以量化参数调整设备为例对本申请量化参数调整方法进行说明。
需要说明的是，在对图像数据进行浅编码处理时，浅编码框架一般会具有包括块划分、码控、预测、变换、量化、熵编码等模块，其中，块划分模块会将图像数据划分为一个个的图像编码块，然后依次对划分的图像编码块进行编码处理，当前编码块可以是当前正在被进行编码处理的图像编码块。
视觉复杂度信息可以是当前编码块区域的人眼敏感程度，人眼往往对复杂区域的敏感度较低，对简单区域的敏感度较高。编码复杂度信息可以是编码当前编码块所需要花费的代价，往往视觉复杂度块因为较难预测所以会花费更多的代价，而视觉简单块因为容易预测所以少的代价，因此在本申请的一些应用中，可以令编码复杂度信息等于视觉复杂度信息来简化操作，因为往往视觉简单的区域容易编码。
然而，在特殊情况下，例如预测模式的缺失或者系数编码算法不匹配等，导致视觉简单块也可能造成较大的编码代价，此时，也可以不再直接将编码复杂度信息等于视觉复杂度信息，而是单独进行编码复杂度的分析，计算编码复杂度信息。
在本申请的一种可能的实施方式中，量化参数调整设备可以是在对图像数据进行浅编码处理的编码端，则此时确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息可以是根据纹理复杂度计算视觉复杂度，获得视觉复杂度信息，根据预编码模式计算当前编码块的编码复杂度，获得编码复杂度信息，并将视觉复杂度信息及编码复杂度信息编入码流中。
当然，量化参数调整设备也可以是在对图像数据进行浅编码处理的解码端，由于编码端会预先计算视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，并将视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息编入码流中，则此时确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息可以是从码流中读取当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息。当然，若有必要，也可以通过当前编码块周边已重建像素导出视觉复杂度信息。
步骤S20：根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息确定所述当前编码块的量化参数。
需要说明的是，根据视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数可以是根据视觉复杂度信息和编码复杂度信息中的至少一个直接获取当前编码块的量化参数，例如：若视觉复杂度信息对应视觉最简单，则直接导出当前编码块的量化参数的值为BitDepth-7，其中，BitDepth为编码通道的比特位深。
当然，在确定量化参数时，还可以根据实际的量化设计进行调整，例如：假设量化设计采用8点分数量化，此时若视觉复杂度信息对应视觉最简单，则当前编码块的量化参数的值为(BitDepth-7)*8。
步骤S30：对所述当前编码块的量化参数进行调整。
需要说明的是，在获取到当前编码块的量化参数之后，为了保证尽可能避免出现主观有损的现象，可以对当前编码块的量化参数进行调整。
在实际使用中，对当前编码块的量化参数进行调整时，可以有多种不同的调整方式，例如：根据预设的参数阈值对量化参数进行调整、根据视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息的不同进行不同的调整、根据当前编码块在编码过程中所处的位置进行调整、根据周边样本进行量化参数的调整等。
在本申请一种可能的实现方式中，量化参数调整设备的管理人员可以预先设置局部指示信息，根据局部指示信息指定当前编码块中需要进行量化参数调整的区域，则此时本实施例所述步骤S30，可以包括：
对所述当前编码块中所有区域的量化参数均进行调整；或，
对所述当前编码块中预设区域的量化参数进行调整；或，
对所述当前编码块中所有区域的量化参数均不进行调整。
在实际使用中，量化参数调整设备的管理人员可以预先设置局部指示信息，若在局部指示信息中指示均调整，则此时可以对当前编码块中所有区域的量化参数均进行调整。若在局部指示信息中指示均不调整，则此时可以对当前编码块中所有区域的量化参数均不进行调整。
而若是在局部指示信息中指定预设区域，则此时可以仅对当前编码块中预设区域的量化参数进行调整。例如：量化参数调整设备的管理人员在或知道当前编码块的视觉简单区域位置之后，可以将该视觉简单区域作为预设区域，基于该视觉简单区域位置设置局部指示信息，则此时量化参数调整设备仅会对当前编码块中视觉简单区域进行量化参数调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以设置在当前编码块处于特定的位置时，对当前编码块的量化参数进行特殊处理，则此时本实施例所述步骤S30，可以包括：
若所述当前编码块处于预设指定位置，则减小或增大所述当前编码块的量化参数。
需要说明的是，预设指定位置可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置，量化参数减小或增大的幅度也可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置。
例如：若当前编码块位于Slice首行，则将当前编码块的量化参数减小或增大para1；若当前编码块位于Slice首列，则将当前编码块的量化参数减小或增大para2，其中，para1与para2均为由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置的预设值。
在本申请的一种可能的实施方式中，还可以设置在当前编码块处于特定的位置时，不对当前编码块的量化参数进行调整，则此时本实施例所述步骤S30，可以包括：
若所述当前编码块处于预设指定位置，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整。
例如：若当前编码块位于Slice首行，则不对当前编码块的量化参数进行调整；若当前编码块位于Slice首列，则不对当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，为了保证可对后续的其他编码块的量化参数也可以合理进行调整，本实施例所述步骤S30之后，还可以包括：
根据调整后的量化参数更新码控参数，所述码控参数用于计算编码块的量化参数。
需要说明的是，根据调整后的量化参数更新码控参数可以是检测调整后的量化参数是否处于预设范围内，若是，则调用浅编码框架中的码控模块进行码控参数更新。其中，码控参数用于计算编码块的量化参数，若码控参数进行更新，则计算编码块的量化参数的计算依据，也会发生更新。
为了便于理解，现结合图3进行说明，但不对本方案进行限定。图3为本实施例的浅编码框架执行流程示意图，如图3所示，浅编码框架由编码器及解码器构成，其中，编码器包括：划分模块(Slice划分及块划分)、预测模块、量化系数编码模块、码流交织模块等多个模块；解码器包括：解交织模块、复杂度解析模块、其他语法解析模块、预测模块、反量化模块、重建模块等，其中，编码器或解码器中的码控模块均可用于执行本申请的实施例中的量化参数调整方法。
预测像素(Prediction Signal)是指从已经编解码的像素中导出的像素值，通过原始像素与预测像素之差获得残差，进而进行残差变换量化以及系数编码。特别的，帧间的预测像素指的是当前块从参考帧(重建像素帧)导出的像素值，由于像素位置离散，需要通过插值运算来获取最终的预测像素。预测像素与原始像素越接近，两者相减得到的残差能量越小，编码压缩性能越高。
评价编码效率的有两大指标：码率和PSNR。比特流越小，则压缩率越大；PSNR越大，重建图像质量越好。在模式选择的时候，判别公式实质上也就是对二者的综合评价。模式对应的代价：J(mode)＝D+λ*R。其中，D表示Distortion，通常使用SSE指标来衡量，SSE是指重建块与源图像的差值均方和；λ是拉格朗日乘子；R就是该模式下图像块编码所需的实际比特数，包括编码模式信息、运动信息、残差等所需的比特总和。在模式选择时，若使用RDO原则去对编码模式做比较决策，通常可以保证编码性能最佳。帧内预测(Intra Prediction)指利用当前块的空域相邻块(与当前块处于同一帧图像)的重建像素值进行预测编码。码控(Rate Control)指控制码率平稳性，一般是通过对量化步长的调整来达到码率平稳的目的。
在浅压缩场景下，存在码流缓冲区用于存放每个编码单元的比特，在定比特码率控制场景下，码流缓冲区在每个码控单元编码完后会将该码控单元的比特放入码流缓冲区，同时从码流缓冲区移走一定数量的比特。浅压缩的码控目的是使得码流缓冲区不上溢且不下溢。其中，上溢是指码流缓冲区已经充满但仍有比特未放入该缓冲区，下溢是指码流缓冲区内没有比特但已经移走的比特数量未达到要求的数量。
回退模式(Fallback Mode)主要是为了保证码流缓冲区不发生上溢，采用该模式编码得到的比特数一定小于或等于码流缓冲区需要移走的固定比特数量。在编码/解码完回退模式后，码流缓冲区的“水位”不会上升，进而使得不发生上溢。
熵编码(Entropy Coding)是指按照信息熵的原理进行的无损编码方式，它处于视频压缩的最后一个处理模块，把一系列用来表示视频序列的元素符号转变为一个用来传输或存储的二进制码流，熵编码模块的输出数据即原始视频压缩后的最终码流。熵编码可以有效地去除这些视频元素符号的统计冗余，是保证视频编码压缩效率的重要工具之一。
本实施例通过确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，当前编码块为当前进行编码处理的图像编码块；根据视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数；对当前编码块的量化参数进行调整。由于是可根据当前编码块的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数，并对当前编码块的量化参数进行调整，保证可随着当前编码块的内容编码动态调整量化参数，从而避免出现主观有损的效果。
参考图4，图4为本发明一种量化参数调整方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例量化参数调整方法的所述步骤S30，包括：
步骤S30'：根据参数阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
需要说明的是，参数阈值可以是预先设置的固定阈值，也可以是从高层语法中读取到的值，其中，高层语法至少可以包括序列级、图像级或Slice级。根据参数阈值对当前编码块的量化参数进行调整可以是将当前编码块的量化参数与参数阈值进行比较，根据比较结果对当前编码块的量化参数进行调整。
在实际使用中，可以在当前编码块的量化参数处于一定范围内时，才及逆行量化参数调整，则此时可以根据该范围预先设定第一参数阈值及第二参数阈值(第一参数阈值小于第二参数阈值)，若是当前编码块的量化参数小于第二参数阈值，或大于第二参数阈值，则表示当前编码块的量化参数不处于该范围内，可以不对当前编码块的量化参数进行调整。
而若是当前编码块的量化参数大于第一参数阈值，且小于第二参数阈值，则此时可以将当前编码块的量化参数调整为预设量化参数。其中，预设量化参数可以是由量化参数调整设备的管理人员预先设置的固定值。
当然，为了调整量化参数时更加的合理，还可以设置第三参数阈值，第一参数阈值小于第三参数阈值，第三参数阈值小于第二参数阈值，在确定当前编码块的量化参数大于第一参数阈值，且小于第二参数阈值之后，还可以将当前编码块的量化参数与第三参数阈值进行比较，若当前编码块的量化参数小于第三参数阈值，则直接将量化参数设置为第三参数阈值或将量化参数减小。其中，将量化参数减小时的减小幅度，可以由量化参数调整设备的管理人员预先设置。
本实施例通过将预设的参数阈值与当前编码块的量化参数进行比较，确定当前编码块的量化参数所处的区间，然后根据所处的区间对当前编码块的量化参数进行调整。保证了在对量化参数调整过程中自由度及合理性。
参考图5，图5为本发明一种量化参数调整方法第三实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例量化参数调整方法的所述步骤S30，包括：
步骤S30”：根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
需要说明的是，复杂度阈值可以是预先设置的固定阈值，也可以是从高层语法中读取到的值，其中，高层语法至少可以包括序列级、图像级或Slice级。
在实际使用中，可以在视觉复杂度信息或编码复杂度信息过小时，可以不必对当前编码块的量化参数进行调整。则此时可以设置第一复杂度阈值，若视觉复杂度信息或编码复杂度信息小于第一复杂度阈值时，可以不对当前编码块的量化参数进行调整。
例如：假设第一复杂度阈值为para1，视觉复杂度信息为A1，编码复杂度信息为A2，此时若A1或A2中的任意一个等于0或小于para1，则表示此时当前编码块的区域为视觉最简单区域，此时可以不对当前编码块进行量化参数调整。
当然，若当前编码块为视觉简单，但编码复杂的图像编码块，此时若过渡保护会导致编码过程中码流缓冲区的上溢风险增加，此时可以不对该当前编码块的量化参数进行调整，此时可以预先设置第二复杂度阈值及第三复杂度阈值(第二复杂度阈值小于第三复杂度阈值)，若当前编码块的视觉复杂度信息小于第二复杂度阈值，且编码复杂度信息大于第三复杂度阈值，则表示当前编码块为视觉简单，但编码复杂的图像编码块，此时可以不对当前编码块进行量化参数调整。由于此种调整方式主要是避免码流缓冲区的上溢风险，可以仅在码流缓冲区的满度较高的情况下使用。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以设置在视觉复杂度信息为特定值时，采取特殊的调整方式调整量化参数，则此时可以设置第四复杂度阈值，若视觉复杂度信息等于第四复杂度阈值，则减小当前编码块的量化参数。例如：若视觉复杂度信息等于1，则将量化参数减小para2，其中，para2为预设的减小值，可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置。
在本申请的一种可能的实施方式中，还可以设置在当前编码块的视觉复杂，且编码复杂时，适当增大量化步长(即适当增大量化参数)，则此时可以预先设置第五复杂度阈值及第六复杂度阈值，若视觉复杂度信息大于第五复杂度阈值，且编码复杂度信息大于第六复杂度阈值，则表示当前编码块为视觉复杂，且编码也复杂的图像编码块，此时可以增大当前编码块的量化参数，其中，量化参数的增大幅度可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置，第四复杂度阈值小于第五复杂度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，还可以设置在当前编码块的视觉简单，且编码也简单时，适当减小量化步长，则此时可以预先设置第七复杂度阈值及第八复杂度阈值，若视觉复杂度信息小于第七复杂度阈值，且编码复杂度信息小于第八复杂度阈值，则表示当前编码块为视觉简单，且编码也简单的图像编码块，此时可以减小当前编码块的量化参数，其中，量化参数的减小幅度可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置，第四复杂度阈值大于第七复杂度阈值，第五复杂度阈值大于第七复杂度阈值，第六复杂度阈值大于第八复杂度阈值。
本实施例通过根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。由于是根据视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，以及复杂度阈值对当前编码块的量化参数进行调整，保证在对量化参数进行调整时，可以设置多种不同的调整方式，使丰富了对量化参数的调整机制，使其可以更加符合实际使用中的调整需求。
参考图6，图6为本发明一种量化参数调整方法第四实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例量化参数调整方法的所述步骤S30，包括：
步骤S301：确定当前编码块中目标样本的测度值。
需要说明的是，可以采用梯度值、方差、最大值与最小值之间的绝对值等测度值，当然，也可以是采用其他类似的测度值，本实施例对此不加以限制。在本实施例中，以梯度值作为测度值进行说明。目标样本可以是当前编码块中被指定需要进行量化参数调整的样本。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以采用子块划分的方式将当前编码块划分为多个样本，则此时，本实施例所述步骤S301之前，还可以包括：
对所述当前编码块进行子块划分，根据子块划分结果将所述当前编码块划分为多个样本。
需要说明的是，对当前编码块进行子块划分可以是对当前编码块进行2x2规格的子块划分，将当前编码块划分为多个子块，然后将当前编码块中归属于同一子块的部分作为一个样本，从而将当前编码块划分为多个样本。其中，归属于同一个子块的样本共享一个测度值，即归属于同一个子块的样本的测度值相同。当然，也可以采用其他规格的子块划分方式(如3x3规格)，本实施例对此不加以限制。
为了便于理解，现结合图7进行说明，但不对本方案进行限定，图7为本实施例的子块划分示意图。如图7所示，当前编码块被划分为多个子块，从而将其划分为多个样本，其中，针对2x2子块形成的样本(BC)，可以利用其周边已重建样本计算梯度值作为测度值，则其梯度值grad2x2＝(gradB+gradC)/2，其中，gradB＝(abc(A-B)+abs(B-C))/2，gradC＝(abs(B-C)+abs(C-D))/2。其中，abs为绝对值求取函数。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以利用当前编码块周边已重建样本来计算当前编码块中目标样本的测度值，则此时本实施例所述步骤S301，可以包括：
根据所述当前编码块周边已重建样本计算所述当前编码块中目标样本的测度值。
在实际使用中，计算测度值时，由于编码时采用不同的预测模式进行像素重建，当前编码块周边已重建样本的位置可能不同，为了保证计算得到的测度值的合理性，本实施例所述根据当前编码块周边已重建样本计算当前编码块中目标样本的测度值的步骤，可以包括：
根据所述目标样本的预测模式确定所述当前编码块中目标样本对应的已重建样本位置；
根据所述已重建样本位置确定所述当前编码块中目标样本的测度值。
需要说明的是，同一当前编码块中可能同时应用一种或多种不同的预测模式(例如当前编码块的每个子块的预测模式可以不同)，样本可根据自己所属的预测模式进行周边已重建样本位置的选择。根据样本的预测模式确定样本对应的已重建样本位置可以是根据样本所使用的预测模式的预测方式确定该样本周边存在的已重建样本所处的位置。
在根据目标样本的预测模式确定好当前编码块中目标样本对应的已重建样本位置之后，即可根据已重建样本计算当前编码块中目标样本的测度值。
为了便于理解，现结合图8和9进行说明，但不对本方案进行限定，图8和图9为本实施例的垂直预测模式及水平预测模式下已重建样本位置定位示意图。
若预测模式为垂直预测模式，其预测方向如图8中箭头所示，则针对2x2子块构建的样本(图中加重阴影部分的2x2子块)，此时，可以采用梯度值作为测度值，则样本的梯度值grad2x2＝abs(B-C)，而若预测模式为水平预测模式，则其预测方向如图9中的箭头所示，此时2x2子块构建的样本(图中加重阴影部分的2x2子块)的梯度值grad2x2＝abs(E-F)。
同理，还会存在其他预测模式，如果采用从左上至右下的预测模式，则其预测方向如图10中的箭头所示，此时2x2子块构建的样本(图中加重阴影部分的2x2子块)的梯度值grad2x2＝abc(A-B)或者grad2x2＝(abc(A-B)+abs(B-C))/2，或者grad2x2＝(abc(A-B)+3*abs(B-C))/4。
如果采用从右上至左下的预测模式，则其预测方向如图11中的箭头所示，此时2x2子块构建的样本(图中加重阴影部分的2x2子块)的梯度值grad2x2＝abc(C-D)或者grad2x2＝(abc(C-D)+abs(B-C))/2，或者grad2x2＝(3*abc(C-D)+abs(B-C))/4。
步骤S302：根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
需要说明的是，根据测度值对当前编码块的量化参数进行调整可以是根据对应的测度值的所属区间对当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以不对对应的测度值处于一定范围内的样本的量化参数进行调整，对测度值过小的样本的量化参数进行减小，对测度值过大的样本的量化参数进行增大，则此时可以根据该范围设置第一测度阈值及第二测度阈值(第二测度阈值大于第一测度阈值)，若样本对应的测度值大于第一测度阈值，且小于第二测度阈值，则此时可以不对该样本的量化参数进行调整；若样本对应的测度值小于第一测度阈值，则表示该样本的测度值过小，此时可以将该样本的量化参数减小第一梯度调整值；若样本对应的测度值大于第二测度阈值，则表示该样本的测度值过大，此时可以将该样本的量化参数增大第二梯度调整值。
在本申请的一种可能的实施方式中，若当前编码块中目标样本的测度值均较小或均较大，则此时可以不对当前编码块的量化参数进行调整，则此时可以设置第三测度阈值及第四测度阈值(第四测度阈值大于第三测度阈值)，若当前编码块中目标样本对应的测度值均小于第三测度阈值，则表示当前编码块中目标样本的测度值均较小，此时可以不对当前编码块的量化参数进行调整；若当前编码块中目标样本对应的测度值均大于第四测度阈值，则表示当前编码块中目标样本的测度值均较大，此时可以不对当前编码块的量化参数进行调整。
本实施例通过对所述当前编码块进行子块划分，并基于子块划分结果确定所述当前编码块中目标样本对应的测度值；根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整。由于是预先计算测度值，然后根据测度值确定是否需要对样本的量化参数进行调整，以及调整时的调整幅度，从而保证了对量化参数进行调整过程中的合理性。
参考图12，图12为本发明一种量化参数调整方法第五实施例的流程示意图。
基于上述第四实施例，本实施例量化参数调整方法的所述步骤S302，包括：
步骤S302'：根据测度值及所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整。
需要说明的是，在对当前编码块的量化参数进行调整时，为了尽可能保证量化参数调整的合理性，还可以结合测度值、视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息一同对当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以在当前编码块的视觉复杂度信息处于一定范围内时，对部分测度值较大的样本的量化参数增大或减小，则此时可以预先设置第一视觉复杂度区间及第五测度阈值，若当前编码块的视觉复杂度信息处于第一视觉复杂度区间，则将对应的测度值大于第五测度阈值的样本的量化参数增大或减小第一子块调整值，其中，第一子块调整值可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置。
例如：假设视觉复杂度信息为A1，第一视觉复杂度区间为小于1，第五测度阈值为para11，则若当前编码块的A1等于0，处于第一视觉复杂度区间内，则此时可以将当前编码块中对应的子块测度阈值大于para11的样本的量化参数增大或减小第一子块调整值。
其中，量化参数调整设备的管理人员还可以预先为目标样本的量化参数设置可调整范围，在根据第一子块调整值对量化参数进行增大或减小之后，检测调整后的值是否处于可调整范围内，若不是，则自动将量化参数修正为可调整范围相应的范围边界值，例如：假设可调整范围为[min,max]，调整后的量化参数为Qc，若Qc大于max，则会将量化参数修改为max，若Qc小于min，则会将量化参数修改为min。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以在当前编码块的编码复杂度信息处于一定范围内时，对部分测度值较小的样本的量化参数增大或减小，则此时可以设置第一编码复杂度区间及第六测度阈值，若所述编码复杂度信息处于第一编码复杂度区间，则根据第二子块调整值对对应的测度值小于第六测度阈值的样本的量化参数进行调整。其中，根据第二子块调整值对对量化参数进行调整可以是将量化参数减小或瞪大第二子块调整值。同理，在根据第二子块调整值对量化参数进行调整之后，也可以检测是否处于可调整范围内，此处不再赘述。
在本申请的一种可能的实施方式中，还可以在当前编码块的编码复杂度信息及视觉复杂度信息均处于一定范围内时，对部分测度值较小的样本的量化参数进行增大或减小，则此时可以设置第二编码复杂度区间、第二视觉复杂度区间及第七测度阈值，若编码复杂度信息处于第二编码复杂度区间，且视觉复杂度信息处于第二视觉复杂度区间，则根据第三子块调整值对对应的测度值小于第七测度阈值的样本的量化参数进行调整。其中，根据第三子块调整值对对量化参数进行调整可以是将量化参数减小或增大第三子块调整值。同理，在根据第三子块调整值对量化参数进行调整之后，也可以检测是否处于可调整范围内，此处不再赘述。
本实施例通过根据测度值及所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整。由于在对量化参数进行调整过程中，是根据测度值结合视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定是否需要对量化参数进行调整，以及如何进行调整，保证了对量化参数的调整的灵活性及合理性。
参考图13，图13为本发明一种量化参数调整方法第六实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例量化参数调整方法的所述步骤S30，包括：
步骤S30”'：根据所述当前编码块的位置信息、所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整。
需要说明的是，为了合理的调整量化参数，在对当前编码块的量化参数进行调整时，可以结合当前编码块的位置信息、视觉复杂度信息及编码复杂度信息综合对当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以在当前编码块处于特定位置，且视觉复杂度较低时，将当前编码块的量化参数适当减小，则此时可以预先设置预设指定位置及预设视觉复杂度阈值，若当前编码块处于预设指定位置，且视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，则将当前编码块的量化参数减小第一调整值。其中，预设指定位置、预设视觉复杂度阈值及第一调整值均可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置。例如：将预设指定位置设置为Slice首行或Slice首列，将预设视觉复杂度阈值设置为1，将第一调整值设置为2。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以在当前编码块处于特定位置，且编码复杂度较低时，将当前编码块的量化参数适当减小，则此时可以预先设置预设指定位置及预设编码复杂度阈值，若当前编码块处于预设指定位置，且编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将当前编码块的量化参数减小第二调整值。其中，预设指定位置、预设编码复杂度阈值及第二调整值均可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以在当前编码块处于特定位置、视觉复杂度及编码复杂度均较低时，将当前编码块的量化参数适当减小，则此时可以预先设置预设指定位置、预设视觉复杂度阈值及预设编码复杂度阈值，若当前编码块处于预设指定位置，视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，且编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将当前编码块的量化参数减小第三调整值。其中，预设指定位置、预设视觉复杂度阈值、预设编码复杂度阈值及第三调整值均可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置。
在本申请的一种可能的实施方式中，可以在当前编码块不处于特定位置、视觉复杂度及编码复杂度均较低时，将当前编码块的量化参数适当减小，则此时可以预先设置预设指定位置、预设视觉复杂度阈值及预设编码复杂度阈值，若当前编码块不处于预设指定位置，视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，且编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将当前编码块的量化参数减小第四调整值。其中，预设指定位置、预设视觉复杂度阈值、预设编码复杂度阈值及第四调整值均可以由量化参数调整设备的管理人员预先进行设置。
在本申请的一种可能的实现方式中，还可以将上述量化参数调整方法的各个实施例中的至少两个实施例的方式进行随机组合，以得到新的实施例进行执行，本申请对此不加以限制。
本实施例通过根据所述当前编码块的位置信息、所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整。由于是结合当前编码块的位置信息、视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息对当前编码块的量化参数进行调整，保证了在对量化参数进行调整时，可从多个不同维度设置量化参数的调整策略，使其对量化参数的调整更加符合实际情况，提高了对量化参数进行调整的合理性。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有量化参数调整程序，所述量化参数调整程序被处理器执行时实现如上文所述的量化参数调整方法的步骤。
参照图14，图14为本发明量化参数调整装置第一实施例的结构框图。
如图14所示，本发明实施例提出的量化参数调整装置包括：
信息获取模块10，用于确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息；
参数确定模块20，用于根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息确定所述当前编码块的量化参数；
参数调整模块30，用于对当前编码块的量化参数进行调整。
本实施例通过确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，当前编码块为当前进行编码处理的图像编码块；根据视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数；对当前编码块的量化参数进行调整。由于是可根据当前编码块的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息确定当前编码块的量化参数，并对当前编码块的量化参数进行调整，保证可随着当前编码块的内容编码动态调整量化参数，从而避免出现主观有损的效果。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于根据参数阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于若所述量化参数大于第一参数阈值，且小于第二参数阈值，则将所述量化参数设置为预设量化参数；或，若所述量化参数小于第一参数阈值或大于第二参数阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；或，若所述量化参数小于第三参数阈值，则将所述量化参数设置为所述第三参数阈值或减小所述量化参数，所述第一参数阈值小于第三参数阈值，所述第三参数阈值小于所述第二参数阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于若所述视觉复杂度信息或所述编码复杂度信息小于第一复杂度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；或，若所述视觉复杂度信息小于第二复杂度阈值，且所述编码复杂度信息大于第三复杂度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整，所述第二复杂度阈值小于所述第三复杂度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于若所述视觉复杂度信息等于第四复杂度阈值，则减小所述当前编码块的量化参数；或，若所述视觉复杂度信息大于第五复杂度阈值，且所述编码复杂度信息大于第六复杂度阈值，则增大所述当前编码块的量化参数，所述第四复杂度阈值小于所述第五复杂度阈值；或，若所述视觉复杂度信息小于第七复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于第八复杂度阈值，则减小所述当前编码块的量化参数，所述第四复杂度阈值大于所述第七复杂度阈值，所述第五复杂度阈值大于所述第七复杂度阈值，所述第六复杂度阈值大于所述第八复杂度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于若所述当前编码块处于预设指定位置，则减小或增大所述当前编码块的量化参数；或，若所述当前编码块处于预设指定位置，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于确定当前编码块中目标样本的测度值；根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于根据所述当前编码块周边已重建样本计算所述当前编码块中目标样本的测度值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于根据所述目标样本的预测模式确定所述当前编码块中目标样本对应的已重建样本位置；根据所述已重建样本位置确定所述当前编码块中目标样本的测度值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于对所述当前编码块进行子块划分，根据子块划分结果将所述当前编码块划分为多个样本，属于同一个子块的样本的测度值相同。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于将对应的测度值小于第一测度阈值的样本的量化参数减小第一梯度调整值；或，将对应的测度值大于第二测度阈值的样本的量化参数增大第二梯度调整值；或，对对应的测度值大于第一测度阈值，且小于第二测度阈值的样本的量化参数不进行调整，所述第二测度阈值大于所述第一测度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于若目标样本对应的测度值均小于第三测度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；或，若目标样本对应的测度值均大于第四测度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整，所述第四测度阈值大于所述第三测度阈值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于根据测度值及所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于若所述视觉复杂度信息处于第一视觉复杂度区间，则将对应的测度值大于第五测度阈值的样本的量化参数增大或减小第一子块调整值；或，若所述编码复杂度信息处于第一编码复杂度区间，则根据第二子块调整值对对应的测度值小于第六测度阈值的样本的量化参数进行调整；或，若所述编码复杂度信息处于第二编码复杂度区间，且所述视觉复杂度信息处于第二视觉复杂度区间，则根据第三子块调整值对对应的测度值小于第七测度阈值的样本的量化参数进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于若所述当前编码块处于预设指定位置，且所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第一调整值；或，若所述当前编码块处于预设指定位置，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第二调整值；或，若所述当前编码块处于预设指定位置，所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第三调整值；或，若所述当前编码块不处于预设指定位置，所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第四调整值。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于对所述当前编码块中所有区域的量化参数均进行调整；或，对所述当前编码块中预设区域的量化参数进行调整；或，对所述当前编码块中所有区域的量化参数均不进行调整。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数阈值、所述复杂度阈值、所述预设指定位置、所述测度阈值中的至少一个为预设值，或从高层语法中读取的值，所述高层语法包括序列级、图像级或Slice级。
在本申请的一种可能的实施方式中，所述参数调整模块30，还用于根据调整后的量化参数更新码控参数，所述码控参数用于计算编码块的量化参数。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的量化参数调整方法，此处不再赘述。
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (24)

1.一种量化参数调整方法，其特征在于，包括以下步骤：
确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息，所述当前编码块为当前进行编码处理的图像编码块；
根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息确定所述当前编码块的量化参数；
对所述当前编码块的量化参数进行调整。
2.如权利要求1所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
根据参数阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
3.如权利要求2所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述根据参数阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述量化参数大于第一参数阈值，且小于第二参数阈值，则将所述量化参数设置为预设量化参数；
或，
若所述量化参数小于第一参数阈值或大于第二参数阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；
或，
若所述量化参数小于第三参数阈值，则将所述量化参数设置为所述第三参数阈值或减小所述量化参数，所述第一参数阈值小于第三参数阈值，所述第三参数阈值小于所述第二参数阈值。
4.如权利要求1所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
5.如权利要求4所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述视觉复杂度信息或所述编码复杂度信息小于第一复杂度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；
或，
若所述视觉复杂度信息小于第二复杂度阈值，且所述编码复杂度信息大于第三复杂度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整，所述第二复杂度阈值小于所述第三复杂度阈值。
6.如权利要求4所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息、以及复杂度阈值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述视觉复杂度信息等于第四复杂度阈值，则减小所述当前编码块的量化参数；
或，
若所述视觉复杂度信息大于第五复杂度阈值，且所述编码复杂度信息大于第六复杂度阈值，则增大所述当前编码块的量化参数，所述第四复杂度阈值小于所述第五复杂度阈值；
或，
若所述视觉复杂度信息小于第七复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于第八复杂度阈值，则减小所述当前编码块的量化参数，所述第四复杂度阈值大于所述第七复杂度阈值，所述第五复杂度阈值大于所述第七复杂度阈值，所述第六复杂度阈值大于所述第八复杂度阈值。
7.如权利要求1所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述当前编码块处于预设指定位置，则减小或增大所述当前编码块的量化参数；
或，
若所述当前编码块处于预设指定位置，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整。
8.如权利要求1所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
确定当前编码块中目标样本的测度值；
根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整。
9.如权利要求8所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述确定当前编码块中目标样本的测度的步骤，包括：
根据所述当前编码块周边已重建样本计算所述当前编码块中目标样本的测度值。
10.如权利要求9所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述根据所述当前编码块周边已重建样本计算所述当前编码块中目标样本的测度值的步骤，包括：
根据所述目标样本的预测模式确定所述当前编码块中目标样本对应的已重建样本位置；
根据所述已重建样本位置确定所述当前编码块中目标样本的测度值。
11.如权利要求10所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述确定当前编码块中目标样本的测度的步骤之前，还包括：
对所述当前编码块进行子块划分，根据子块划分结果将所述当前编码块划分为多个样本，属于同一个子块的样本的测度值相同。
12.如权利要求8所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
将对应的测度值小于第一测度阈值的样本的量化参数减小第一梯度调整值；
或，
将对应的测度值大于第二测度阈值的样本的量化参数增大第二梯度调整值；
或，
对对应的测度值大于第一测度阈值，且小于第二测度阈值的样本的量化参数不进行调整，所述第二测度阈值大于所述第一测度阈值。
13.如权利要求8所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若目标样本对应的测度值均小于第三测度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整；
或，
若目标样本对应的测度值均大于第四测度阈值，则不对所述当前编码块的量化参数进行调整，所述第四测度阈值大于所述第三测度阈值。
14.如权利要求8所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述根据所述测度值对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
根据测度值及所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整。
15.如权利要求14所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述根据测度值及所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述视觉复杂度信息处于第一视觉复杂度区间，则将对应的测度值大于第五测度阈值的样本的量化参数增大或减小第一子块调整值；
或，
若所述编码复杂度信息处于第一编码复杂度区间，则根据第二子块调整值对对应的测度值小于第六测度阈值的样本的量化参数进行调整；
或，
若所述编码复杂度信息处于第二编码复杂度区间，且所述视觉复杂度信息处于第二视觉复杂度区间，则根据第三子块调整值对对应的测度值小于第七测度阈值的样本的量化参数进行调整。
16.如权利要求1所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
若所述当前编码块处于预设指定位置，且所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第一调整值；
或，
若所述当前编码块处于预设指定位置，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第二调整值；
或，
若所述当前编码块处于预设指定位置，所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第三调整值；
或，
若所述当前编码块不处于预设指定位置，所述视觉复杂度信息小于预设视觉复杂度阈值，且所述编码复杂度信息小于预设编码复杂度阈值，则将所述当前编码块的量化参数减小第四调整值。
17.如权利要求1-16任一项所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述对所述当前编码块的量化参数进行调整，包括：
对所述当前编码块中所有区域的量化参数均进行调整；
或，
对所述当前编码块中预设区域的量化参数进行调整；
或，
对所述当前编码块中所有区域的量化参数均不进行调整。
18.如权利要求2-16任一项所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述参数阈值、所述复杂度阈值、所述预设指定位置、所述测度阈值中的至少一个为预设值，或从高层语法中读取的值，所述高层语法包括序列级、图像级或Slice级。
19.如权利要求1-16任一项所述的量化参数调整方法，其特征在于，所述基于所述调整判断依据对当前编码块的量化参数进行调整之后，还包括：
根据调整后的量化参数更新码控参数，所述码控参数用于计算编码块的量化参数。
20.一种量化参数调整装置，其特征在于，所述量化参数调整装置包括：
信息获取模块，用于确定当前编码块对应的视觉复杂度信息和/或编码复杂度信息；
参数确定模块，用于根据所述视觉复杂度信息和/或所述编码复杂度信息确定所述当前编码块的量化参数；
参数调整模块，用于对当前编码块的量化参数进行调整。
21.一种量化参数调整设备，其特征在于，所述量化参数调整设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的量化参数调整程序，所述量化参数调整程序配置为实现如权利要求1至19中任一项所述的量化参数调整方法。
22.一种编码设备，其特征在于，所述编码设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的编码程序，所述编码程序配置为实现如权利要求1至19中任一项所述的量化参数调整方法。
23.一种解码设备，其特征在于，所述解码设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的解码程序，所述解码程序配置为实现如权利要求1至19中任一项所述的量化参数调整方法。
24.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有量化参数调整程序，所述量化参数调整程序被处理器执行时实现如权利要求1至19任一项所述的量化参数调整方法。
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