CN116668692A - 视频编码方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

视频编码方法、装置、设备以及存储介质 Download PDF

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CN116668692A CN202310532303.7A CN202310532303A CN116668692A CN 116668692 A CN116668692 A CN 116668692A CN 202310532303 A CN202310532303 A CN 202310532303A CN 116668692 A CN116668692 A CN 116668692A
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Abstract

本公开提供了一种视频编码方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能领域，具体涉及云计算、视频编码、视频处理技术，可应用在智能云场景下。该方法的一具体实施方式包括：获取当前帧的当前块的量化参数和复杂度；若当前块的量化参数大于第一阈值，且当前块的复杂度小于第二阈值，根据当前块的复杂度对当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数；根据调整后的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。该实施方式能够保证在视频码率几乎不变的情况下，弱化或消除马赛克现象，以此带来主观质量的提升。

Description

视频编码方法、装置、设备以及存储介质
技术领域
本公开涉及人工智能领域，具体涉及云计算、视频编码、视频处理技术，可应用在智能云场景下。
背景技术
现有的视频编码技术，通常依据CUTree(Coding Unit Tree，编码单元树)和AQ(Adaptive Quantization，自适应量化)共同决定每个块的QP(Quantization Parameter，量化参数)。其中，QP越小，编码质量越好，视频码率越高。
然而，对于一些时域依赖较低的视频帧(比如转场帧)，各帧之间的时序参考关系非常弱，CUTree几乎对QP起不了调节作用。仅靠AQ的作用又比较有限，无法对块级QP起到很好的调节效果。而人眼对平坦区域的敏感度非常高，一旦出现马赛克现象，非常影响主观视觉体验。
发明内容
本公开实施例提出了一种视频编码方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
第一方面，本公开实施例提出了一种视频编码方法，包括：获取当前帧的当前块的量化参数和复杂度；若当前块的量化参数大于第一阈值，且当前块的复杂度小于第二阈值，根据当前块的复杂度对当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数；根据调整后的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
第二方面，本公开实施例提出了一种视频编码装置，包括：获取模块，被配置成获取当前帧的当前块的量化参数和复杂度；调整模块，被配置成若当前块的量化参数大于第一阈值，且当前块的复杂度小于第二阈值，根据当前块的复杂度对当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数；第一编码模块，被配置成根据调整后的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
第三方面，本公开实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第四方面，本公开实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第五方面，本公开实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
本公开实施例提供的视频编码方法，主要针对转场帧中的平坦区域QP过大的问题进行处理，对平坦区域进行判别，并对其QP进行调整，使其不至于过高，从而弱化或消除马赛克现象。而平坦区域又具有残差较小的特性，能够保证在视频码率几乎不变的情况下，带来视频主观质量的提升。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开的视频编码方法的一个实施例的流程图；
图2是根据本公开的视频编码方法的又一个实施例的流程图；
图3是第二阈值确定方法的一个实施例的流程图；
图4是第二阈值确定方法的又一个实施例的流程图；
图5是根据本公开的视频编码装置的一个实施例的结构示意图；
图6是用来实现本公开实施例的视频编码方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了根据本公开的视频编码方法的一个实施例的流程100。该视频编码方法包括以下步骤：
步骤101，获取当前帧的当前块的量化参数和复杂度。
在本实施例中，视频编码方法的执行主体可以获取当前帧的当前块的量化参数和复杂度。
其中，QP可以用于控制码率以及编码失真。QP越大，失真越大，码率越低。码率(BitRate)是单位时间内的编码bit数，通常用kbps表示。码率越大，精度越高，压缩后的文件越接近原始文件。
其中，复杂度可以用于表征当前块的内容的复杂情况。当前块的复杂情况可以通过多种方式来衡量，一些常见的指标包括：
像素值分布：当前块中包含的像素值分布越广，其复杂度通常越高。
纹理复杂度：当前块中的纹理复杂度可以通过纹理分析或频域分析等方法来评估。具有更多、更细致的纹理通常被认为是更复杂的。
色彩变化：当前块中颜色的变化程度越大，其复杂度也就越高。
物体边缘：如果当前块中存在物体边缘，则其复杂度也会增加。
步骤102，若当前块的量化参数大于第一阈值，且当前块的复杂度小于第二阈值，根据当前块的复杂度对当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数。
在本实施例中，上述执行主体可以将当前块的量化参数与第一阈值进行比较，同时，将当前块的复杂度与第二阈值进行比较。若当前块的量化参数大于第一阈值，且当前块的复杂度小于第二阈值，说明当前块属于量化参数过高的简单块。此时，上述执行主体可以根据当前块的复杂度对当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数。其中，量化参数过高的简单块通常为转场帧中的平坦区域。这里，根据当前块的复杂度将当前块的量化参数调整为不大于第一阈值。第一阈值和第二阈值可以经验值。
现有的视频编码技术，通常依据CUTree和AQ共同决定当前块的QP。其中，QP越小，编码质量越好，视频码率越高。然而，对于一些时域依赖较低的视频帧(比如转场帧)，各帧之间的时序参考关系非常弱，CUTree几乎对QP起不了调节作用。仅靠AQ的作用又比较有限，无法对块级QP起到很好的调节效果。而人眼对平坦区域的敏感度非常高，一旦出现马赛克现象，非常影响主观视觉体验。因此，为了提升视频的视觉体验，尤其是转场帧的主观质量，可以针对平坦区域的QP进行判别和调整。对于部分QP过高的块进行分段调整QP，使得平坦区域的QP不至于过高。而平坦区域的残差较小，即使QP降低，对视频的整体码率影响较小。因此，能够保证在视频码率几乎不变的情况下，弱化或消除马赛克现象，以此带来主观质量的提升。
步骤103，根据调整后的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
在本实施例中，上述执行主体可以根据调整后的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
通常，利用量化参数进行编码可以将连续的数值数据转化为离散的数字，并使用这些数字来表示原始数据。这通常涉及到一个分段函数或者阈值，将一段范围内的连续数值映射到同一个数字上。这种编码方法常用于信号处理、图像处理和音频处理等领域。
本公开实施例提供的视频编码方法，主要针对转场帧中的平坦区域QP过大的问题进行处理，对平坦区域进行判别，并对其QP进行调整，使其不至于过高，从而弱化或消除马赛克现象。而平坦区域又具有残差较小的特性，能够保证在视频码率几乎不变的情况下，带来视频主观质量的提升。
继续参考图2，其示出了根据本公开的视频编码方法的又一个实施例的流程200。该视频编码方法包括以下步骤：
步骤201，根据编码单元树和自适应量化，计算当前块的量化参数。
在本实施例中，视频编码方法的执行主体可以根据编码单元树和自适应量化，计算当前块的量化参数。
通常，依据CUTree和AQ共同决定每个块的QP。其中，QP越小，编码质量越好，视频码率越高。CUTree主要依据其他块对当前块的依赖程度，来调节当前块的QP。被参考越多的块分配的码率越多，从而通过提高参考块质量，来减少后续编码残差所需码率，达到整体码率降低。从而实现通过提升参考块的质量来提升整体的编码质量。AQ主要依据当前块的复杂度，来调整当前块的QP，使得越复杂的块分配的码率越低。
步骤202，将当前块划分成预设大小的子块。
在本实施例中，上述执行主体可以将当前块划分成预设大小的子块。例如，将当前块划分成多个8×8子块。
步骤203，对当前块的子块设置复杂度标志位。
在本实施例中，上述执行主体可以对当前块的子块设置复杂度标志位。
通常，根据子块的内容的复杂情况可以为子块设置复杂度标志位CplxFlag。复杂标志位CplxFlag的值分别为0、1、2。子块的内容越复杂，复杂标志位CplxFlag的值越大。
在一些实施例中，可以通过如下步骤设置子块的复杂度标志位CplxFlag：
首先，计算当前块的子块的邻域的像素方差均值Var_Avg。
其中，子块的邻域可以是与该子块相邻的子块。通常情况下，子块的邻域可以包括上、下、左、右四个邻域。对于边缘的子块，其邻域的数目可以小于四。
然后，根据像素方差均值Var_Avg对当前块的子块设置复杂标志位CplxFlag。
通常，子块的内容越复杂，像素方差均值Var_Avg越大，复杂标志位CplxFlag的值越大。
在一些实施例中，可以通过如下步骤设置子块的复杂度标志位CplxFlag：
首先，计算当前块的子块的邻域的像素索伯sobel算子均值。
其中，子块的邻域可以是与该子块相邻的子块。通常情况下，子块的邻域可以包括上、下、左、右四个邻域。对于边缘的子块，其邻域的数目可以小于四。
然后，根据像素索伯sobel算子均值对当前块的子块设置复杂标志位CplxFlag。
通常，子块的内容越复杂，sobel算子均值越大，复杂标志位CplxFlag的值越大。
步骤204，基于当前块的子块的复杂度标志位计算当前块的复杂度。
在本实施例中，上述执行主体可以基于当前块的子块的复杂度标志位计算当前块的复杂度。综合当前块的全部子块的复杂度标志位来得到当前块的复杂度，提升了复杂度的准确度。
例如，计算当前块的全部子块的复杂度标志位的均值，作为当前块的复杂度。
又例如，统计当前块的全部子块的复杂度标志位，将数目最多的复杂度标志位的值作为当前块的复杂度。
步骤205，确定当前块的量化参数是否大于第一阈值，且当前块的复杂度是否小于第二阈值。
在本实施例中，上述执行主体可以确定当前块的量化参数是否大于第一阈值，且当前块的复杂度是否小于第二阈值。若当前块的量化参数大于第一阈值，且当前块的复杂度小于第二阈值，执行步骤206；若当前块的量化参数不大于第一阈值，或当前块的复杂度不小于第二阈值，执行步骤208。
为了提高第一阈值的准确度，可以将帧级的量化参数或帧序列级的量化参数设置为第一阈值。也就是说，计算当前帧或当前帧所在的帧序列的量化参数作为第一阈值。
步骤206，根据当前块的复杂度对当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数。
在本实施例中，若当前块的量化参数大于第一阈值，且当前块的复杂度小于第二阈值，上述执行主体可以根据当前块的复杂度对当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数。
其中，可以通过如下公式调整量化参数：
QP2＝Max(Th1,QP1-α*(Th2-Cplx))；
其中，QP2是调整后的量化参数，QP1是调整前的量化参数，Th1是第一阈值，Th2是第二阈值，Cplx是当前块的复杂度，α表示系数。
步骤207，根据调整后的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
在本实施例中，上述执行主体可以根据调整后的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
步骤208，根据当前块的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
在本实施例中，若当前块的量化参数不大于第一阈值，或当前块的复杂度不小于第二阈值，上述执行主体可以根据当前块的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
通常，利用量化参数进行编码可以将连续的数值数据转化为离散的数字，并使用这些数字来表示原始数据。这通常涉及到一个分段函数或者阈值，将一段范围内的连续数值映射到同一个数字上。这种编码方法常用于信号处理、图像处理和音频处理等领域。
从图2中可以看出，与图1对应的实施例相比，本实施例中的视频编码方法的流程200突出了量化参数计算步骤和复杂度计算步骤。由此，本实施例描述的方案根据编码单元树和自适应量化，计算当前块的量化参数，实现提升编码质量。综合当前块的全部子块的复杂度标志位来得到当前块的复杂度，提升了复杂度的准确度。
为了提高第二阈值的准确度，可以通过图3或图4所示的方法确定第二阈值。
进一步参考图3，其示出了第二阈值确定方法的一个实施例的流程300。该第二阈值确定方法包括以下步骤：
步骤301，获取参考复杂块集合和参考简单块集合。
在本实施例中，第二阈值确定方法的执行主体可以获取参考复杂块集合和参考简单块集合。
其中，参考复杂块集合可以包括大量参考复杂块，参考复杂块可以是内容复杂的块。参考简单块集合可以包括大量参考简单块，参考简单块可以是内容简单的块。
需要说明的是，视频编码方法的执行主体与第二阈值确定方法的执行主体可以相同，也可以不同，这里不进行限定。
步骤302，统计参考复杂块集合中的参考复杂块的复杂度，得到参考复杂块集合的复杂度，以及统计参考简单块集合中的参考简单块的复杂度，得到参考简单块集合的复杂度。
在本实施例中，上述执行主体可以统计参考复杂块集合中的参考复杂块的复杂度，得到参考复杂块集合的复杂度，以及统计参考简单块集合中的参考简单块的复杂度，得到参考简单块集合的复杂度。其中，参考复杂块集合的复杂度大于参考简单块集合的复杂度。
例如，计算参考复杂块集合中的所有参考复杂块的复杂度的均值，作为参考复杂块集合的复杂度，以及计算参考简单块集合中的所有参考简单块的复杂度的均值，作为参考简单块集合的复杂度。
又例如，统计参考复杂块集合中的所有参考复杂块的复杂度，将数目最多的复杂度作为参考复杂块集合的复杂度，以及统计参考简单块集合中的所有参考简单块的复杂度，将数目最多的复杂度作为参考简单块集合的复杂度。
步骤303，基于参考复杂块集合的复杂度和参考简单块集合的复杂度，确定第二阈值。
在本实施例中，上述执行主体可以基于参考复杂块集合的复杂度和参考简单块集合的复杂度，确定第二阈值。其中，第二阈值不大于参考复杂块集合的复杂度，且不小于参考简单块集合的复杂度。
例如，在参考复杂块集合的复杂度与参考简单块集合的复杂度之间选取一个数值，作为第二阈值。
进一步参考图4，其示出了第二阈值确定方法的又一个实施例的流程400。该第二阈值确定方法包括以下步骤：
步骤401，获取训练样本。
在本实施例中，第二阈值确定方法的执行主体可以获取训练样本。
其中，训练样本可以包括样本块的量化参数、复杂度和标签。标签可以用于标记样本块是否是复杂块。
需要说明的是，视频编码方法的执行主体与第二阈值确定方法的执行主体可以相同，也可以不同，这里不进行限定。
步骤402，将样本块的量化参数和复杂度作为模型的输入，将样本块的标签作为模型的输出，训练得到第二阈值。
在本实施例中，上述执行主体可以将样本块的量化参数和复杂度作为模型的输入，将样本块的标签作为模型的输出，训练得到第二阈值。
其中，第二阈值是训练完成的模型的参数。在模型训练之前，初始化模型的参数。在模型训练过程中，将样本块的量化参数和复杂度输入模型，得到样本块是复杂块的概率。基于样本块是复杂块的概率和样本块的标签计算损失。基于损失调整模型的参数，直至模型收敛。此时，可以从模型的参数中获取第二阈值。应当理解的是，这里的模型通常是分类模型。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种视频编码装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，本实施例的视频编码装置500可以包括：获取模块501、调整模块502和第一编码模块503。其中，获取模块501，被配置成获取当前帧的当前块的量化参数和复杂度；调整模块502，被配置成若当前块的量化参数大于第一阈值，且当前块的复杂度小于第二阈值，根据当前块的复杂度对当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数；第一编码模块503，被配置成根据调整后的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
在本实施例中，视频编码装置500中：获取模块501、调整模块502和第一编码模块503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图1对应实施例中的步骤101-103的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中，视频编码装置500还包括：第二编码模块，被配置成若当前块的量化参数不大于第一阈值，或当前块的复杂度不小于第二阈值，根据当前块的量化参数对当前块进行编码，得到当前块的编码结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中，获取模块501包括：第一获取子模块，被配置成根据编码单元树和自适应量化，计算当前块的量化参数。
在本实施例的一些可选的实现方式中，获取模块502还包括：划分子模块，被配置成将当前块划分成预设大小的子块；设置子模块，被配置成对当前块的子块设置复杂度标志位；计算子模块，被配置成基于当前块的子块的复杂度标志位计算当前块的复杂度。
在本实施例的一些可选的实现方式中，设置子模块进一步被配置成：计算当前块的子块的邻域的像素方差均值或像素索伯算子均值；根据像素方差均值或像素索伯算子均值对当前块的子块设置复杂标志位。
在本实施例的一些可选的实现方式中，计算子模块进一步被配置成：计算当前块的全部子块的复杂度标志位的均值，作为当前块的复杂度。
在本实施例的一些可选的实现方式中，第一阈值是帧级的量化参数或帧序列级的量化参数。
在本实施例的一些可选的实现方式中，视频编码装置500还包括第一确定模块，第一确定模块进一步被配置成：获取参考复杂块集合和参考简单块集合；统计参考复杂块集合中的参考复杂块的复杂度，得到参考复杂块集合的复杂度，以及统计参考简单块集合中的参考简单块的复杂度，得到参考简单块集合的复杂度；基于参考复杂块集合的复杂度和参考简单块集合的复杂度，确定第二阈值。
在本实施例的一些可选的实现方式中，视频编码装置500还包括第一确定模块，第一确定模块进一步被配置成：获取训练样本，其中，训练样本包括样本块的量化参数、复杂度和标签，标签用于标记样本块是否是复杂块；将样本块的量化参数和复杂度作为模型的输入，将样本块的标签作为模型的输出，训练得到第二阈值，其中，第二阈值是训练完成的模型的参数。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和者要求的本公开的实现。
如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如视频编码方法。例如，在一些实施例中，视频编码方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和通信单元609而被载入和安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的视频编码方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行视频编码方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开提供的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (21)

1.一种视频编码方法，包括：
获取当前帧的当前块的量化参数和复杂度；
若所述当前块的量化参数大于第一阈值，且所述当前块的复杂度小于第二阈值，根据所述当前块的复杂度对所述当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数；
根据所述调整后的量化参数对所述当前块进行编码，得到所述当前块的编码结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
若所述当前块的量化参数不大于第一阈值，或所述当前块的复杂度不小于第二阈值，根据所述当前块的量化参数对所述当前块进行编码，得到所述当前块的编码结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取当前帧的当前块的量化参数，包括：
根据编码单元树和自适应量化，计算所述当前块的量化参数。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取当前帧的当前块的复杂度，包括：
将所述当前块划分成预设大小的子块；
对所述当前块的子块设置复杂度标志位；
基于所述当前块的子块的复杂度标志位计算所述当前块的复杂度。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述当前块的子块设置复杂度标志位，包括：
计算所述当前块的子块的邻域的像素方差均值或像素索伯算子均值；
根据所述像素方差均值或所述像素索伯算子均值对所述当前块的子块设置复杂标志位。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述当前块的子块的复杂度标志位计算所述当前块的复杂度，包括：
计算所述当前块的全部子块的复杂度标志位的均值，作为所述当前块的复杂度。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述第一阈值是帧级的量化参数或帧序列级的量化参数。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述第二阈值通过如下步骤确定：
获取参考复杂块集合和参考简单块集合；
统计所述参考复杂块集合中的参考复杂块的复杂度，得到所述参考复杂块集合的复杂度，以及统计所述参考简单块集合中的参考简单块的复杂度，得到所述参考简单块集合的复杂度；
基于所述参考复杂块集合的复杂度和所述参考简单块集合的复杂度，确定所述第二阈值。
9.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述第二阈值通过如下步骤确定：
获取训练样本，其中，所述训练样本包括样本块的量化参数、复杂度和标签，所述标签用于标记所述样本块是否是复杂块；
将所述样本块的量化参数和复杂度作为模型的输入，将所述样本块的标签作为所述模型的输出，训练得到所述第二阈值，其中，所述第二阈值是训练完成的模型的参数。
10.一种视频编码装置，包括：
获取模块，被配置成获取当前帧的当前块的量化参数和复杂度；
调整模块，被配置成若所述当前块的量化参数大于第一阈值，且所述当前块的复杂度小于第二阈值，根据所述当前块的复杂度对所述当前块的量化参数进行调整，得到调整后的量化参数；
第一编码模块，被配置成根据所述调整后的量化参数对所述当前块进行编码，得到所述当前块的编码结果。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述装置还包括：
第二编码模块，被配置成若所述当前块的量化参数不大于第一阈值，或所述当前块的复杂度不小于第二阈值，根据所述当前块的量化参数对所述当前块进行编码，得到所述当前块的编码结果。
12.根据权利要求10所述的装置，其中，所述获取模块包括：
第一获取子模块，被配置成根据编码单元树和自适应量化，计算所述当前块的量化参数。
13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述获取模块还包括：
划分子模块，被配置成将所述当前块划分成预设大小的子块；
设置子模块，被配置成对所述当前块的子块设置复杂度标志位；
计算子模块，被配置成基于所述当前块的子块的复杂度标志位计算所述当前块的复杂度。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述设置子模块进一步被配置成：
计算所述当前块的子块的邻域的像素方差均值或像素索伯算子均值；
根据所述像素方差均值或所述像素索伯算子均值对所述当前块的子块设置复杂标志位。
15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述计算子模块进一步被配置成：
计算所述当前块的全部子块的复杂度标志位的均值，作为所述当前块的复杂度。
16.根据权利要求10-15中任一项所述的装置，其中，所述第一阈值是帧级的量化参数或帧序列级的量化参数。
17.根据权利要求10-15中任一项所述的装置，其中，所述装置还包括第一确定模块，所述第一确定模块进一步被配置成：
获取参考复杂块集合和参考简单块集合；
统计所述参考复杂块集合中的参考复杂块的复杂度，得到所述参考复杂块集合的复杂度，以及统计所述参考简单块集合中的参考简单块的复杂度，得到所述参考简单块集合的复杂度；
基于所述参考复杂块集合的复杂度和所述参考简单块集合的复杂度，确定所述第二阈值。
18.根据权利要求10-15中任一项所述的装置，其中，所述装置还包括第一确定模块，所述第一确定模块进一步被配置成：
获取训练样本，其中，所述训练样本包括样本块的量化参数、复杂度和标签，所述标签用于标记所述样本块是否是复杂块；
将所述样本块的量化参数和复杂度作为模型的输入，将所述样本块的标签作为所述模型的输出，训练得到所述第二阈值，其中，所述第二阈值是训练完成的模型的参数。
19.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
21.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
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