CN116437090B - 一种高效可并行的图像压缩码率控制方法及处理设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高效可并行的图像压缩码率控制方法及处理设备。该方法包括利用相邻已完成码处理组的码处理bit数及其量化后的变换系数、量化系数估计当前组的码处理bit数；以估计出的码处理bit数为中心，划分成多个候选区间，取每个候选区间的中点作为候选码率控制计算点，并以各个候选码率控制计算点为输入，计算出相应的候选量化系数；当前码处理组的熵码处理完成之后，得到真实的码处理bit数，将真实的码处理bit数与各候选区间中点的值进行比较，选择与真实码处理bit数最接近的候选码率控制计算点所计算的量化系数作为下一组码处理所用的量化系数。本发明提高了计算效率的同时，也提高了编、解码器处理像素的吞吐率。

Description

一种高效可并行的图像压缩码率控制方法及处理设备
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种高效可并行的图像压缩码率控制方法及处理设备。
背景技术
随着互联网多媒体、人工智能以及自动驾驶等信息技术的发展，图像和视频作为信息传播的载体或者处理的对象，需要消耗大量的存储和传输开销。为了降低图像的存储和传输开销，人们针对不同的场景和应用需求开发了多种图像压缩标准和算法。一般的压缩标准（例如H264、H265、DSC或VDCM等）包括了预测、变换、模式选择、量化、熵编码和码率控制等基础计算过程。其中作为决定压缩比和图像质量的关键算法，码率控制通过影响量化和模式选择来达到精确控制压缩比并优化图像质量的目的。
参见图1，其示意的为典型的图像压缩编码器，输入像素经过预测产生预测残差，预测残差在经过量化和变换后得到量化后的变换系数，对量化后的变换系数进行熵编码后即可得到压缩码流；同时熵编码模块将编码生成的bit数传递给码率控制，经过计算得到量化系数，量化和反量化根据这个量化系数进行计算得到重构残差；重构模块根据预测值以及重构残差生成像素的重构值，最后预测模块根据已得到的重构值进行新的预测。
参见图2，其示意的为典型的图像压缩解码器，压缩码流首先经过熵解码，得到量化后的变换系数，这些量化系数经过反量化和反变换模块后，得到重构残差；预测模块同时计算得到预测值，与重构残差经过重构计算后得到输出的重构像素；熵解码模块将解码所消耗的解码bit数传递给码率控制，计算得到量化系数，提供给反量化进行计算。
当前的图像压缩算法采用的过程都是根据当前已处理组生成的压缩bit数，经过码率控制的计算得到下一组的量化配置参数，然后才能对下一组的像素进行量化等的计算。这种使用实际码处理bit数进行码率控制计算的方法，虽然能够得到更合适的量化配置参数，但是这种相邻编码组间的强烈前后依赖关系，导致计算过程的强串行顺序，计算效率低，无法利用并行计算提高效率。
而当前对码率控制算法的优化方案多采用对编码bit数进行估计，并利用估计值进行量化配置参数的计算，从而降低了相邻编码组间的强依赖关系，能够提高并行计算的能力。但是估计值的准确性直接影响了量化配置参数的合理性，估计不准确会导致压缩比超出预期以及引起图像质量的劣化。
当前的图像压缩标准（以DSC为例）中的码率控制算法，首先根据当前编码块经过编码生成的实际压缩bit数，计算累计的bit数，再对累计bit数进行线性归一化处理，根据归一化处理后的结果，结合目标压缩比，对量化系数QP进行远期和近期调节，最后得到下一组的量化系数QP。针对现有码率控制算法的优化，选择对实际生成的压缩bit数进行估计，然后利用该估计值参与码率控制的计算过程，得到量化系数QP。
现有技术有以下缺点：
1、获得真实码处理bit数后才能进行码率控制的计算，导致码率控制和其他过程的计算并行度较差，影响计算效率；
2、相邻组间的编解码计算存在强烈的前后依赖关系，导致组间的编解码计算过程无法并行进行；
3、不准确的估计值会引起压缩比的偏差以及图像质量的劣化。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的不足，提供一种高效可并行的图像压缩码率控制方法及处理设备。
为实现上述目的，在第一方面，本发明提供了一种高效可并行的图像压缩码率控制方法，包括以下步骤：
步骤1、利用相邻已完成码处理组的码处理bit数及其量化后的变换系数，并结合相应的量化系数估计当前组的码处理bit数；
步骤2、以估计出的当前组的码处理bit数为中心，向正负两个方向对称地划分成多个候选区间，取每个候选区间的中点作为候选码率控制计算点，并根据码率控制计算过程，以各个候选码率控制计算点为输入，分别计算出相应的候选量化系数；
步骤3、当前码处理组的熵码处理完成之后，得到真实的码处理bit数，再将真实的码处理bit数与各候选区间中点的值进行比较，选择与真实码处理bit数最接近的候选码率控制计算点所计算的量化系数作为下一组码处理所用的量化系数。
进一步的，所述码处理包括编码和解码。
进一步的，所述当前组的码处理bit数的估计方式如下：
；
其中，为估计出的当前组的码处理bit数，/>为此前第一组的码处理bit数，/>为此前第二组的码处理bit数，/>为此前第一组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为此前第一组的量化系数，/>为此前第二组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为此前第二组的量化系数，/>为当前组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为当前组的量化系数。
进一步的，所述候选区间的宽度的计算方式如下：
其中，为候选区间的序号，/>表示第/>个候选区间的宽度，base为基础区间宽度，a为候选区间总数的1/2。
进一步的，所述a的取值为7。
在第二方面，本发明提供了一种高效可并行的图像压缩处理设备，包括码率控制模块，所述码率控制模块用以实现上述的方法。
有益效果：1、本发明基于已完成码处理组的码处理bit数、量化后的变换系数以及采用的量化系数，更准确的评估当前待处理组的bit数；
2、本发明以估计的码处理bit数为中心，划分候选计算区间，选择区间中点作为码率控制的候选计算点，并且根据区间位置优化区间大小，增加候选计算点的覆盖范围和精度；
3、本发明在得到真实的码处理bit数后，通过与码率控制候选计算点的距离进行比较，选择与真实bit数最接近的候选点的计算结果作为最终的量化系数；
4、使编码器或解码器在计算时，能够允许码率控制与其他步骤做并行计算，提高了计算效率的同时，也提高了编、解码器处理像素的吞吐率。
附图说明
图1是典型的图像压缩编码器的原理框图；
图2是典型的图像压缩解码器的原理框图；
图3是本发明实施例划分出的候选区间的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
本发明实施例提供了一种高效可并行的图像压缩码率控制方法，同时适用于编码器的编码过程和解码器的解码过程，以下以码处理为编码为例具体说明，该方法包括以下步骤：
步骤1、利用相邻已完成编码组的编码bit数及其量化后的变换系数，并结合相应的量化系数估计当前组的编码bit数。
具体的，当前组的编码bit数的估计方式如下：
；
其中，为估计出的当前组的编码bit数，/>为此前第一组的编码bit数，/>为此前第二组的编码bit数，/>为此前第一组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为此前第一组的量化系数，/>为此前第二组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为此前第二组的量化系数，/>为当前组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为当前组的量化系数。具体的，/>的计算方式如下：
其中，m表示当前组中变换系数的数量，为当前组中第i个变换系数。
步骤2、以估计出的当前组的编码bit数为中心，向正负两个方向对称地划分成多个候选区间，取每个候选区间的中点作为候选码率控制计算点，并根据码率控制计算过程，以各个候选码率控制计算点为输入，分别计算出相应的候选量化系数。
其中，候选区间的宽度的计算方式如下：
其中，为候选区间的序号，/>表示第/>个候选区间的宽度，base为基础区间宽度，a为候选区间总数的1/2。参见图3，优选将候选区间总数设置为14个，对应的a的取值为7，由此可划分成14个候选区间，/>为区间1-区间14的中点位置，/>对应/>位置，候选区间的宽度随着与估计bit数的距离增加而增大。对应的，根据码率控制计算过程，以/>为输入，分别计算出相应的候选量化系数/>。base通常设为4个bit数，根据不同的计算资源及设计目标，候选区间总数以及基础区间宽度可以调整，区间数量越多，基础区间宽度可以越小；区间数量越少，基础区间宽度可以越大。
典型的码率控制算法具体计算过程如下：
a.计算当前组的累计编码bit数:
其中，为第i组的编码bit数。
b.对当前组的累计编码bit数进行线性变换，具体如下:
其中，为线性变换后的结果，/>和为线性变换的伸缩系数和偏移。
c. 根据的值，确定/>的最大值/>和最小值。
d.令，结合/>和当前组的边界出现情况，选择是否对/>进行调节，具体如下：
其中，th为设定的bit数阈值，为设定的调节参数。
e.计算 为最终计算得到的量化系数。
步骤3、当前编码组的熵编码完成之后，得到真实的编码bit数，再将真实的编码bit数与各候选区间中点的值进行比较，选择与真实编码bit数最接近的候选码率控制计算点所计算的量化系数作为下一组编码所用的量化系数。具体方式如下：
其中，为当前组真实的编码bit数，由此，可挑选出与真实的编码bit数最接近的候选码率控制计算点所计算的量化系数/>，并将/>作为下一组编码所用的量化系数。
基于以上实施例，本领域技术人员可以轻易理解，本发明还提供了一种高效可并行的图像压缩处理设备，该设备为编码器或解码器，它包括码率控制模块，该码率控制模块用以实现上述的方法。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，其它未具体描述的部分，属于现有技术或公知常识。在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种高效可并行的图像压缩码率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、利用相邻已完成码处理组的码处理bit数、相邻已完成码处理组及当前组量化后的变换系数，并结合相邻已完成码处理组及当前组的量化系数估计当前组的码处理bit数；所述当前组的码处理bit数的估计方式如下：
；
其中，为估计出的当前组的码处理bit数，/>为此前第一组的码处理bit数，/>为此前第二组的码处理bit数，/>为此前第一组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为此前第一组的量化系数，/>为此前第二组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为此前第二组的量化系数，/>为当前组的量化后的所有变换系数的平方和，/>为当前组的量化系数；
步骤2、以估计出的当前组的码处理bit数为中心，向正负两个方向对称地划分成多个候选区间，取每个候选区间的中点作为候选码率控制计算点，并根据码率控制计算过程，以各个候选码率控制计算点为输入，分别计算出相应的候选量化系数；
步骤3、当前码处理组的熵码处理完成之后，得到真实的码处理bit数，再将真实的码处理bit数与各候选区间中点的值进行比较，选择与真实码处理bit数最接近的候选码率控制计算点所计算的量化系数作为下一组码处理所用的量化系数。
2.根据权利要求1所述的一种高效可并行的图像压缩码率控制方法，其特征在于，所述码处理包括编码和解码。
3.根据权利要求1所述的一种高效可并行的图像压缩码率控制方法，其特征在于，所述候选区间的宽度的计算方式如下：
；
其中，为候选区间的序号，/>表示第/>个候选区间的宽度，base为基础区间宽度，a为候选区间总数的1/2。
4.根据权利要求3所述的一种高效可并行的图像压缩码率控制方法，其特征在于，所述a的取值为7。
5.一种高效可并行的图像压缩处理设备，包括码率控制模块，其特征在于，所述码率控制模块用以实现权利要求1-4任一所述的方法。
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