CN107734331A - 一种基于hevc标准的视频转码方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于HEVC标准的视频转码方法，具体步骤为：对原始视频流进行解码，提取解码后的原始视频流编码单元信息及预测单元模式信息，记录原始视频流量化步长；对解码后的视频流进行再编码，设定再编码流量化步长，同时提取待编码帧前一帧的编码单元信息和编码后的1～N‑1帧的编码单元信息并根据解码后的原始视频流编码单元信息、待编码帧前一帧的编码单元信息得到当前编码帧的编码单元信息；根据解码后的预测单元模式信息确定最终的预测单元模式；根据当前编码帧的编码单元信息的深度信息类别，决定当前编码帧的编码单元信息划分模式。本发明基于HEVC标准的视频转码方法大幅减少了CU模式和PU模式的计算复杂度。

Description

一种基于HEVC标准的视频转码方法
技术领域
本发明涉及视频编解码技术领域，特别是一种基于HEVC标准的视频转码方法。
背景技术
当前社会是一个信息交互高度发达的社会，相比于传统的文本图片等形式，视频展现出的信息具有更加生动、直观的优势，因而受到更广泛的关注。随着人们对视频质量要求的不断提高，以H.264为代表的第二代视频编码标准已经逐渐无法满足对高清、超高清视频的压缩要求。2013年1月，ISO/IEC Moving Picture Experts Group(MPEG)和ITU-TVideo Coding Experts Group(VCEG)联合制定了新一代视频编码标准HEVC(HighEfficiency Video Coding)。与上一代编码标准相比，HEVC展现出了显著的优势。在得到视频质量相同的情况下，仅需要原来50％的码率，具有广阔的应用前景。
据调查估计，2018年中国视频流量将占整个互联网流量的90％左右，而移动网络中的流量占比将超过整个视频流量的一半，因而在移动网络中的视频转码将越来越成为当前的一个热点。移动网络中的视频转码相比于固定网络的研究主要有以下不同：1)移动设备由于硬件及带宽的限制，需要的分辨率较低，视频转码主要体现在降码率方面；2)移动网络由于客户端位置变化，网络波动明显，对实时转码有较高的要求。基于以上不同，在视频质量不出现明显下降的情况下，实现转码时间的最大节省成为当前降码率研究的内容之一。
“FAST CU SIZE DECISION AND PU MODE DECISION ALGORITHM IN HEVCINTRACODING”(Xiwu Shang，Guozhong Wang，Tao Fan,Yan Li)一文中提出了从编码单元CU(coding unit)和预测单元PU(prediction unit)两个方面降低时间复杂度的方法。1)CU方面引出了非连续单元DU(discontinuous unit)概念，即与相邻左、上、左上三个CU中的两个及以上的深度不同的CU。由于此类CU在序列中占比很小，因此在进行CU划分时可以摒弃DU，即若CUleft、CUup、CUleft_up中的两个及以上的深度与当前CU划分的深度相差2或3，则跳过当前CU的率失真代价计算。此外结合图像帧的边缘检测，若CU中的边缘像素点为0，则跳过CU为64*64的计算过程。2)PU方面主要研究针对PU的intra模式，经过RMD(rough motiondecision)处理后，帧内4*4、8*8、16*16、32*32、64*64大小的PU模式最优候选个数分别为8、8、3、3、3。经过实验仿真发现，在4*4和8*8PU模式中，率失真代价最小的三个模式有很大概率和上层PU最优的三种模式相同，并且相同时，最优PU模式总是从这三种模式中产生。因此在4*4和8*8PU模式中，最优三种候选模式与上层相同时，即不进行其他5中模式的遍历；而当与上层模式不同时，设定一阈值为相邻四个PU的率失真代价的均值，从优到劣遍历8个候选模式，若存在PU模式的率失真代价小于该阈值，则该模式即为最优模式。上述算法从CU和PU两个层面进行研究，但PU模式仅局限在时间复杂度占用较少的intra模式中，因此仅实现了37％的时间节省。
“BLOCK STRUCTURE REUSE FOR MULTI-RATE HIGH EFFICIENCY VIDEO CODING”(Damien Schroeder,Patrick Rehm and Eckehard Steinbach)一文中提出了一种通过复用高码率视频流CU分割模式的方式降低计算复杂度的方法。在对某一视频流进行多次不同码率编码的过程中，作者通过实验发现，在QP(量化步长)逐渐变大的过程中，低码率视频流和原始高码率视频流相比，总是存在规律如下：1)以较大QP编码出视频流的CU的深度有极大概率小于等于以较大QP编码出的视频流；2)随着QP的增大，小于等于较大QP的CU的深度的概率趋近于1。对此，作者提出，在多次编码同一视频流时，可以在编码高码率视频流的过程中保存出CU的深度信息，在计算CU分割模式的率失真代价过程中，仅需比较比已保存深度信息小于或等于的部分，跳过较大深度的CU的计算和比较过程，从而降低编码时间。通过实验验证，在BD-PSNR平均降低0.02％的条件下，获得了大约27％的时间节省。但该技术仅从CU着手，并未考虑计算复杂度同样冗杂的PU的模式选择，因此编码效果并不理想。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于HEVC标准的视频转码方法。
实现本发明的技术解决方案为：一种基于HEVC标准的视频转码方法，具体步骤为：
步骤1、对原始视频流进行解码，提取解码后的原始视频流编码单元信息CU1及预测单元模式信息PU1，记录原始视频流量化步长QP1，其中，解码后的视频流1～N帧为训练帧，剩余帧为加速帧，N为正整数；
步骤2、对解码后的视频流进行再编码，设定再编码流量化步长QP2，同时提取待编码帧前一帧的编码单元信息CU2和编码后的1～N-1帧的编码单元信息CU3QP2>QP1；
步骤3、根据解码后的原始视频流编码单元信息CU1、待编码帧前一帧的编码单元信息CU2得到当前编码帧的编码单元信息；
步骤4、根据解码后的预测单元模式信息PU1确定最终的预测单元模式；
步骤5、根据步骤3得到的当前编码帧的编码单元信息的深度信息类别，决定当前编码帧的编码单元信息划分模式。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明综合考量CU和PU的编码计算复杂度，从两方面着手降低编码时间。2)本发明从原始码流中包含的信息出发，在解码端获取所需模式信息，在编码端加以处理利用，流程科学合理，方法易于理解。3)本发明通过分析实验结果，对CU和PU模式分两种方法处理。CU选用adaboost分类器，通过训练学习，对当前帧CU模式进行分类，免除了冗杂的CU模式率失真代价计算；PU通过实验数据，分析出PUsize大量集中的两种模式，大幅减少PU模式的计算复杂度。4)在处理CU模式时，选取与当前编码帧关联性最大的两个CU模式，原始码流对应帧和当前码流前一帧的信息作为adaboost分类器的输入特征，保证了结果的高精确度。5)将视频编码与机器学习结合起来，选用的adaboost分类器是所有机器学习方法中表现较好的分类器之一，并且且该类分类器具有便于实现，泛化错误率低且无参数调整等优势。6)处理PU模式时，将其分为帧内帧间两部分处理，使两种类别的模式决定均能实现时间节省。
下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。
附图说明
图1现有技术中不连续单元的示意图。
图2为本发明基于HEVC标准的视频转码方法的流程图。
图3为本发明编码单元信息模式的结构划分及对应深度示意图。
图4为本发明预测单元信息模式的示意图。
图5为本发明adaboost分类器结构示意图。
具体实施方式
结合图1至图5，一种基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，具体步骤为：
步骤1、对原始视频流进行解码，提取解码后的原始视频流编码单元信息CU1及预测单元模式信息PU1，记录原始视频流量化步长QP1，其中，解码后的视频流1～N帧为训练帧，剩余帧为加速帧，0＜N＜M，M为解码后的视频流总帧数；
步骤2、对解码后的视频流进行再编码，设定再编码流量化步长QP2，同时提取待编码帧前一帧的编码单元信息CU2和编码后的1～N-1帧的编码单元信息CU3；
步骤3、根据解码后的原始视频流编码单元信息CU1、待编码帧前一帧的编码单元信息CU2得到当前编码帧的编码单元信息，具体方法为：
步骤3.1、以解码后的原始视频流第2～N帧的编码单元信息及待编码帧前一帧的编码单元信息CU2即1～N-1帧的编码单元信息作为adaboost分类器的两个特征，以编码后的1～N-1帧的编码单元信息CU3为训练结果，对adaboost分类器进行训练，得到训练完成的adaboost分类器；
步骤3.2、取解码后的视频流加速帧中的编码单元信息和待编码帧前一帧编码单元信息为分类器的两个特征，利用训练完成的分类器，训练得到当前编码帧的编码单元信息。
得到的当前编码帧的编码单元信息深度信息为0，1，2，3四类。
步骤4、根据解码后的预测单元模式信息PU1确定最终的预测单元模式，具体确定方法为：
步骤4.1、设定预测单元模式信息PU候选列表，所述候选列表包括原有预测单元模式和2N*2N预测单元模式；
步骤4.2、利用率失真函数计算两种预测单元模式信息PU的率失真代价,选择率失真代价小的模式作为最终的PU模式，具体为：
J＝D(Motion)+λModeR(Motion)
式中，J为率失真代价，D(Motion)、R(Motion)分别表示运动模式下的失真数和比特数；λMode表示拉格朗日因子，为常数。
步骤5、根据步骤3得到的当前编码帧的编码单元信息的深度信息类别，决定当前编码帧的编码单元信息划分模式，具体决定方法为：
步骤3中得到的当前编码帧的编码单元信息深度信息为0，1，2，3四类，若深度信息为0类，则设定标志：在64*64尺寸时不进行编码单元信息分割，深度信息为0类为最优编码单元信息深度；若深度信息为1类，则跳过64*64大小的率失真代价计算，并设定标志：当尺寸为32*32时，不进行编码单元信息分割；若深度信息为2类，则跳过64*64及32*32大小的率失真代价计算，并设定标志：当尺寸为16*16时，不进行编码单元信息分割；若深度信息为3类，则跳过64*64、32*32及16*16大小的率失真代价计算，无需设定flag终止编码单元信息划分。
进一步的实施例中，N的取值为10。
从而，本发明公开的基于HEVC标准的视频转码方法发明适用于各种特征的视频转码，包括不同视频分辨率(包括高分辨率，中分辨率，低分辨率)；不同视频运动类型(包括高速运动，中速运动，低速运动)，不同视频纹理(包括细致纹理，粗糙纹理等多种类型)等。
本发明在同一视频序列中既实现了数据的提取训练过程，同时利用预测出的结果进行编码，即做到了视频的训练和加速编码过程的一体化，不需要预先训练分类器，保证了转码结果的准确性和实时性。
下面结合实施例进行更详细的描述。
实施例1
一种基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，具体步骤为：
步骤1、对原始视频流进行解码，提取解码后的原始视频流编码单元信息CU1及预测单元模式信息PU1，记录原始视频流量化步长QP1，其中，解码后的视频流1～10帧为训练帧，剩余帧为加速帧；解码过程中保存视频在当前流量化步长QP1下的CU分割模式及PU模式信息。其中CU模式保存方式如下：64*64记为0，32*32记为1，16*16记为2，8*8记为3。当前PU模式保存为两部分，具体保存方式如下：帧内预测模式记为1，帧间预测模式记为0。对于PU模式，记2N*2N为0，2N*N为1，N*2N为2，N*N为3，2N*nU为4，2N*nD为5，nL*2N为6，nR*2N为7。
步骤2、对解码后的视频流进行再编码，设定再编码流量化步长QP2，同时提取待编码帧前一帧的编码单元信息CU2和编码后的1～9帧的编码单元信息CU3；
步骤3、根据解码后的原始视频流编码单元信息CU1、待编码帧前一帧的编码单元信息CU2得到当前编码帧的编码单元信息，具体方法为：
步骤3.1、以解码后的原始视频流第2～10帧的编码单元信息及待编码帧前一帧的编码单元信息CU2即1～9帧的编码单元信息作为adaboost分类器的两个特征，以编码后的1～9帧的编码单元信息CU3为训练结果，对adaboost分类器进行训练，得到训练完成的adaboost分类器；
步骤3.2、取解码后的视频流加速帧中的编码单元信息和待编码帧前一帧编码单元信息为分类器的两个特征，利用训练完成的分类器，训练得到当前编码帧的编码单元信息。
步骤4、根据解码后的预测单元模式信息PU1确定最终的预测单元模式，具体确定方法为：
步骤4.1、设定预测单元模式信息PU候选列表，所述候选列表包括原有预测单元模式和2N*2N预测单元模式；
步骤4.2、利用率失真函数计算两种预测单元模式信息PU的率失真代价,选择率失真代价小的模式作为最终的PU模式，率失真代价具体为：
J＝D(Motion)+λModeR(Motion)
式中，J为率失真代价，D(Motion)、R(Motion)分别表示运动模式下的失真数和比特数；λMode表示拉格朗日因子，为常数。
通过对大量特征不同的视频流序列进行仿真，依据实验数据，发现当QP变大即转码为低码率视频流时，转码后视频流的PU模式有极大概率保持预测类别不变，同时PU模式总是改变为2N*2N或者保持原模式不变。即原码率视频流某个编码块的PU为帧内模式，在转码时仅进行帧内模式的率失真代价计算；若原码率视频流某编码块的PU为帧间模式N*2N，则转码时仅进行帧间模式的率失真代价计算，且只计算其中的2N*2N模式和N*2N模式。
步骤5、根据步骤3得到的当前编码帧的编码单元信息的深度信息类别，决定当前编码帧的编码单元信息划分模式，具体决定方法为：
步骤4中得到的当前编码帧的编码单元信息深度信息为0，1，2，3四类，若深度信息为0类，则设定标志：在64*64尺寸时不进行编码单元信息分割，深度信息为0类为最优编码单元信息深度；若深度信息为1类，则跳过64*64大小的率失真代价计算，并设定标志：当尺寸为32*32时，不进行编码单元信息分割；若深度信息为2类，则跳过64*64及32*32大小的率失真代价计算，并设定标志：当尺寸为16*16时，不进行编码单元信息分割；若深度信息为3类，则跳过64*64、32*32及16*16大小的率失真代价计算，无需设定flag终止编码单元信息划分。

Claims (8)

1.一种基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，具体步骤为：
步骤1、对原始视频流进行解码，提取解码后的原始视频流编码单元信息CU1及预测单元模式信息PU1，记录原始视频流量化步长QP1，其中，解码后的视频流1～N帧为训练帧，剩余帧为加速帧，0＜N＜M，M为解码后的视频流总帧数；
步骤2、对解码后的视频流进行再编码，设定再编码流量化步长QP2，同时提取待编码帧前一帧的编码单元信息CU2和编码后的1～N-1帧的编码单元信息CU3；
步骤3、根据解码后的原始视频流编码单元信息CU1、待编码帧前一帧的编码单元信息CU2得到当前编码帧的编码单元信息；
步骤4、根据解码后的预测单元模式信息PU1确定最终的预测单元模式；
步骤5、根据步骤3得到的当前编码帧的编码单元信息的深度信息类别，决定当前编码帧的编码单元信息划分模式。
2.根据权利要求1所述的基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，步骤3中根据解码后的原始视频流编码单元信息CU1、待编码帧前一帧的编码单元信息CU2得到当前编码帧的编码单元信息，具体方法为：
步骤3.1、以解码后的原始视频流第2～N帧的编码单元信息及待编码帧前一帧的编码单元信息CU2即1～N-1帧的编码单元信息作为adaboost分类器的两个特征，以编码后的1～N-1帧的编码单元信息CU3为训练结果，对adaboost分类器进行训练，得到训练完成的adaboost分类器；
步骤3.2、取解码后的视频流加速帧中的编码单元信息和待编码帧前一帧编码单元信息为分类器的两个特征，利用训练完成的分类器，训练得到当前编码帧的编码单元信息。
3.根据权利要求1所述的基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，步骤3中得到的当前编码帧的编码单元信息深度信息为0，1，2，3四类。
4.根据权利要求1所述的基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，步骤4中根据解码后的预测单元模式信息PU1确定最终的预测单元模式，具体确定方法为：
步骤4.1、设定预测单元模式信息PU候选列表，所述候选列表包括原有预测单元模式和2N*2N预测单元模式；
步骤4.2、利用率失真函数计算两种预测单元模式信息PU的率失真代价,选择率失真代价小的模式作为最终的PU模式。
5.根据权利要求1所述的基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，步骤4.2中利用率失真函数计算两种预测单元模式信息PU的率失真代价,具体为：
J＝D(Motion)+λModeR(Motion)
式中，J为率失真代价，D(Motion)、R(Motion)分别表示运动模式下的失真数和比特数；λMode表示拉格朗日因子，为常数。
6.根据权利要求1所述的基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，步骤5中根据步骤3得到的当前编码帧的编码单元信息的深度信息类别，决定当前编码帧的编码单元信息划分模式，具体决定方法为：
判断深度信息类别，若深度信息为0类，则设定标志：在64*64尺寸时不进行编码单元信息分割，深度信息为0类为最优编码单元信息深度；
若深度信息为1类，则跳过64*64大小的率失真代价计算，并设定标志：当尺寸为32*32时，不进行编码单元信息分割；
若深度信息为2类，则跳过64*64及32*32大小的率失真代价计算，并设定标志：当尺寸为16*16时，不进行编码单元信息分割；
若深度信息为3类，则跳过64*64、32*32及16*16大小的率失真代价计算，无需设定flag终止编码单元信息划分。
7.根据权利要求1所述的基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，N的取值为10。
8.根据权利要求1所述的基于HEVC标准的视频转码方法，其特征在于，QP2>QP1。
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