TWI394462B - 基於視覺感知的位元-失真最佳化位元分配的位元率控制方法 - Google Patents

基於視覺感知的位元-失真最佳化位元分配的位元率控制方法 Download PDF

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Description

基於視覺感知的位元-失真最佳化位元分配的位元率控制方法
本發明係有關位元率控制方法，特別是關於一種基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法。
影像編碼當中的位元率控制係用以調節編碼位元串，使其不會違反編碼器/解碼器的緩衝大小及可用的通道頻寬。H.264影像編碼器中使用位元率-失真最佳化(rate-distortion optimization,RDO)機制用以在位元率和失真之間得到一較佳的平衡點。然而，RDO機制使得H.264編碼的位元率控制變得複雜。因為，在量化參數(quantization parameter,QP)被決定之前無法進行RDO；另一方面，用以決定QP的一些模型，例如位元率-量化(R-Q)模型和失真-量化(D-Q)模型，則是需要RDO所產生的統計值。
雖然已有一些位元率分配及控制方法被提出，然而，一部分方法雖包含了R-D最佳化，但所採用的失真度量，例如平均方差(mean square error,MSE)並非為基於視覺感知之度量，其並未考量人類視覺系統的特性，因而無法與視覺品質互為關聯。另有一些方法雖基於視覺感知，卻未考慮R-D最佳化。
由於人眼係為影像品質的最終判斷者，因此亟需提出一種基於視覺感知且具R-D最佳化位元分配的位元率控制方法，用以提高視覺品質。
鑑於上述，本發明實施例的目的之一在於提出一種基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其可較傳統方法更為有效地降低位元率，且能讓編碼影像較傳統方法保存更多的結構化資訊，因而提高編碼影像的視覺品質。
根據本發明實施例，首先，決定輸入圖框是否為關鍵(key)圖框；如果為關鍵圖框，則進行至少一次額外編碼，以產生相應數量之位元率-失真(R-D)資料點。更新每一基本單元(BU)的R-D模型，再進行基於視覺感知度量的位元率分配，以得到各基本單元的目標位元率。根據目標位元率以計算得到目前基本單元的量化參數(QP)，再根據量化參數以進行目前基本單元的編碼。如果尚未達到目前圖框的最後基本單元，則進行位元率-量化參數(R-Q)模型的更新。
20-27‧‧‧(第二圖)步驟
第一圖例示多個基本單元的位元率-失真(R-D)點。
第二圖流程圖顯示本發明實施例之基於視覺感知的R-D最佳化位元分配的影像編碼位元率控制方法。
本發明實施例提出一種基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配(allocation)的影像編碼位元率控制方法，其可適用於(但不限定為)數位相機、數位攝影機或可錄製影像之手機，用以有效地進行位元率分配及控制。雖然本實施例以H.264影像編碼作為例示，然而本發明實施例也可適用於其他應用的位元率控制。
在本實施例中，每一圖框(frame)分為多個基本單元(basic unit,BU)，其中，每一基本單元包含有多個(例如11個)連續的巨集區塊( macroblock,MB)。對於每一基本單元，本實施例使用(但不限定於)結構化相似度(structural similarity,SSIM)指標以建立位元率-失真(rate-distortion或R-D)模型，用以分配位元率，其失真度量DSSIM(或簡寫為D)可表示如下：D(R)=1-SSIM(R)其中，R為位元率。
第一圖例示多個基本單元的位元率-失真(R-D)點。根據圖式可得知，每一基本單元的R-D特性具有差異性，本實施例即根據此差異性以有效地進行位元率分配。再者，由於每一基本單元的R-D曲線具冪函數(power function)特性，因此本實施例的R-D模型可以下式來表示：D(R)=αe-βR其中，α和β為模型參數，其皆為正值。
根據一些效能實驗顯示，無論位元率是包含有貼圖(texture)位元和標頭(header)位元，或者僅包含貼圖位元，上述之R-D模型均可適用。
第二圖流程圖顯示本發明實施例之基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的影像編碼位元率控制方法。首先，於方塊20中決定輸入圖框是否為關鍵(key)圖框。一般而言，整個影像序列的第一圖框或者其子序列的第一圖框可指定為關鍵圖框，而同一子序列中的圖框通常具有相似的R-D特性，因此為非關鍵圖框。
如果輸入圖框為關鍵圖框，則進行至少一次額外編碼(方塊21)，每次額外編碼使用相異量化參數(quantization parameter,QP)。例如，第一次額外編碼使用QP1，第二次額外編碼使用QP2，第三次額外編碼使用QP3…依此類推。因此，方塊21可得到與額外編碼次數相對應數量之R-D資料點，其可儲存起來(方塊22)，用於更新(update)後續圖框的R-D模 型，因為連續的圖框通常具有相似的R-D特性。在另一實施例中，還可將編碼過程當中(方塊26)所產生的R-D點也儲存起來，用於R-D模型的更新。再者，上述之額外編碼亦可進行二次，以取得二相異量化參數。例如，使用(QPavg+△)及(QPavg-△)進行額外二次編碼，其中QPavg為前一圖框的所有基本單元之平均量化參數，而△為定值，例如為3。
接下來，於方塊23中，對每一基本單元的R-D模型進行更新。如果輸入圖框為非關鍵圖框，則直接進入方塊23進行R-D模型的更新。在本實施例中，R-D模型的更新係於位元率分配過程(方塊24)之前進行，因此，其更新係根據前一個(或前多個)圖框，換句話說，本實施例之R-D模型的更新係為時間性相關(temporal correlation)。然而，在其他實施例中，R-D模型的更新也可以是根據目前圖框的前一個(或前多個)基本單元，亦即，為空間性相關(spatial correlation)。
在本實施例中，更新模型參數α*和β*可藉由最小化(minimizing)下式得到： 其中，為已編碼基本單元的編碼位元率，為已編碼基本單元的編碼失真，D為基本單元用以更新R-D模型的資料點集合，且|D|代表D的資料點數目。
更新模型參數α*和β*可以最小平均方差以迴歸(regression)方式而得到。例如，取上式的梯度(gradient)並令其為零，因而得到更新模型參數α*和β*：
接下來，於方塊24中，進行基於SSIM的位元率分配，用以將可用位元率(bit budget)有效地分散於各基本單元之間，以達到最小的失真。根據上述R-D模型，基於SSIM的位元率分配可根據下式得到各基本單元的分配位元率(或稱為目標位元率)：
限制條件 其中，αi和β-i為第i個基本單元的模型參數，ri為分配至第i個基本單元的位元率，Li和Ui分別為第i個基本單元的位元率下限及上限，T0為目前圖框的目標位元率(target bit)，Nb為一圖框中的基本單元數目。
上式中的上、下限係用以避免分配無法達成的位元率，以及維持各基本單元間的平滑化。在本實施例中，目前圖框的每一基本單元之上限係設為前 一圖框中經編碼後之基本單元的最大位元率。至於每一基本單元的下限則表示如下： 其中，c為通道速率，f為圖框率，a為一參數，其為定值(例如0.5)。
根據方塊24所得到之分配位元率，接著，於方塊25中，計算目前基本單元的量化參數(QP)。本實施例係使用位元率-量化參數(R-Q)模型以計算得到量化參數。特別的是，本實施例使用JM參考軟體(JM reference software)所提出的二次(quadratic)R-Q模型。對於第i個基本單元，可藉由解出下式的量化步距Qstep後，再根據查表(如H.264所提出的查表)而得到量化參數QP： 其中，MAD為平均絕對差(mean absolute difference)模型，為前一個(或前多個)圖框之第i個基本單元的標頭(header)位元率，ti為第i個基本單元的目標位元率，b1和b2為R-Q模型的模型參數。值得注意的是，於本實施例中，由於先前圖框之標頭位元率H和目前圖框之標頭位元率極為相關，因此在本實施例中以前者來估計後者，以簡化計算。
為了達到計算的平滑化，每一基本單元的量化參數QP需符合以下不等式： 其中，δ為每一基本單元的QP容許變化範圍，其為預設定值，例如3。
根據方塊25得到的量化參數，接著於方塊26進行目前基本單元的編碼。經 編碼後，如果該基本單元並非目前圖框的最後一個基本單元，則進入方塊27進行R-Q模型，若R-Q模型包含MAD模型，則亦進行MAD模型的更新。如果經編碼之基本單元為目前圖框的最後一個基本單元，則進入下一圖框的處理。
在本實施例中，R-Q模型和MAD模型的更新係根據目前圖框的前一個(或前多個)基本單元來進行更新，亦即，其為空間性相關(spatial correlation)。然而，在其他實施例中，R-Q模型和MAD模型的更新也可以是根據前一個(或前多個)圖框，亦即，其為時間性相關(temporal correlation)。關於R-Q模型和MAD模型的更新，細節可參考Z.G.Li,F.Pan,K.P.Lim,G.N.Feng,X.Lin及S.Rahardaj,Adaptive Basic unit layer rate control for JVT,Joint Video Team of ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 and ITU-T SG16/Q.6 Doc.JVT-G012,Pattaya,Thailand,Mar.2003.
方塊27除了進行R-Q模型及MAD模型的更新外，更可對剩餘基本單元重新產生其目標位元率，其方法類似於方塊24所描述者。在一實施例中，為了簡化計算，則是重複使用目前編碼圖框於一開始的最佳化(實際)分配位元率ri*。第i個基本單元的目標位元率可表示為： 其中，Ti表示目前圖框第i個基本單元已解碼後，剩餘基本單元的目標位元率。
以上所述僅為本發明之較佳實施例而已，並非用以限定本發明之申請專利範圍；凡其它未脫離發明所揭示之精神下所完成之等效改變或修飾，均應 包含在下述之申請專利範圍內。
20-27‧‧‧(第二圖)步驟

Claims (21)

  1. 一種基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，包含：決定輸入圖框是否為關鍵(key)圖框；如果該輸入圖框為關鍵圖框，則進行至少一次額外編碼，以產生相應數量之位元率-失真(R-D)資料點；更新每一基本單元(BU)的R-D模型；進行基於視覺感知度量的位元率分配，以得到各基本單元的目標位元率；根據該目標位元率，計算得到目前基本單元的量化參數(QP)；根據該量化參數以進行目前基本單元的編碼；及如果尚未達到目前圖框的最後基本單元，則進行位元率-量化參數(R-Q)模型的更新。
  2. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中一影像序列的第一圖框或其子序列的第一圖框為關鍵圖框。
  3. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，更包含儲存該至少一次額外編碼所產生的相應數量之位元率-失真(R-D)資料點。
  4. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，更包含儲存該目前基本單元編碼所產生的位元率-失真(R-D)資料點。
  5. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位 元分配的位元率控制方法，其中上述之額外編碼每次係使用相異量化參數(QP)。
  6. 如申請專利範圍第5項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述之額外編碼可進行二次以取得二相異量化參數，並且該二相異量化參數為(QPavg+△)及(QPavg-△)，其中QPavg為前一圖框的所有基本單元之平均量化參數，△為定值。
  7. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述基本單元之R-D模型的更新係根據前一或前多圖框。
  8. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述基本單元之R-D模型的更新係根據目前圖框的前一或前多基本單元。
  9. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述R-D模型表示為：D(R)=αe-βR其中，R為位元率，D為失真，α和β為模型參數，其皆為正值；上述R-D模型之更新模型參數α*和β*藉由最小化(minimizing)下式得到：其中，為已編碼基本單元的編碼位元率，為已編碼基本單元的編碼失真，D為基本單元用以更新R-D模型的資料點集合，|D|代表D的資料點數目。
  10. 如申請專利範圍第9項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述之更新模型參數α*和β*係使用最 小平均方差以迴歸方式而得到。
  11. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述之基於視覺感知度量係為結構化相似度(SSIM)。
  12. 如申請專利範圍第11項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述基於SSIM的位元率分配係根據下式： 其中，αi和βi為第i個基本單元的模型參數，ri為分配至第i個基本單元的位元率，Nb為一圖框中的基本單元數目；其中，所有基本單元的位元率之和不大於目前圖框的目標位元率。
  13. 如申請專利範圍第12項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中每一該基本單元的位元率具有一上限，其係為前一圖框中經編碼後之基本單元的最大位元率；且每一該基本單元的位元率具有一下限，其係正比於通道速率且反比於圖框率。
  14. 如申請專利範圍第1項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，於上述位元率-量化參數(R-Q)模型的更新步驟中，更包含：進行平均絕對差(mean absolute difference,MAD)模型的更新。
  15. 如申請專利範圍第14項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述之量化參數係使用位元率-量化參數(R-Q)模型以計算得到。
  16. 如申請專利範圍第15項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化 位元分配的位元率控制方法，其中上述量化參數之計算步驟包含：解一多次R-Q模型以得到量化步距，其中該多次R-Q模型包含平均絕對差(MAD)模型；及根據該量化步距經查表以得到該量化參數。
  17. 如申請專利範圍第16項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述之量化參數與一平均量化參數之間的絕對差值小於一預設定值。
  18. 如申請專利範圍第14項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述R-Q模型及MAD模型的更新係根據目前圖框的前一或前多基本單元。
  19. 如申請專利範圍第14項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，其中上述R-Q模型及MAD模型的更新係根據前一或前多圖框。
  20. 如申請專利範圍第14項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，於上述R-Q模型及MAD模型的更新步驟中，更包含：對目前圖框的剩餘基本單元重新產生其目標位元率。
  21. 如申請專利範圍第19項所述基於視覺感知的位元率-失真(R-D)最佳化位元分配的位元率控制方法，於上述對目前圖框的剩餘基本單元重新產生其目標位元率的步驟中，係重複使用目前編碼圖框於一開始的分配位元率ri*，第i個基本單元的目標位元率表示為： 其中，Ti表示目前圖框第i個基本單元已解碼後，剩餘基本單元的目標位 元率，Nb為一圖框中的基本單元數目。
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