CN108063944B - 一种基于视觉显著性的感知码率控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于视觉显著性的感知码率控制方法,涉及视频技术领域,本发明计算每个像素点的显著值并计算LCU的显著值,将LCU的显著值作为该LCU失真的权重,之后计算λ,并由λ计算QP。由于采用了视觉显著性作为权重进行码率分配,显著区域的PSNR得到提高,使得重建视频显著区域的主观质量更好,本发明码率失配较低;显著区域的PSNR得到提高,显著区域的主观质量得到提高;非显著区域的PSNR略有下降,但由于人眼对非感兴趣区域的关注程度较低,所以非显著区域的主观质量改变基本可以忽略。
Description
技术领域
本发明涉及视频技术领域,尤其是一种感知码率控制方法
背景技术
新一代高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)是最新的视频编码标准。码率控制就是通过选择一系列的编码参数,使视频编码后的实际码率满足目标码率的限制,并且使编码失真最小。HEVC的码率控制算法由比特分配和量化参数确定两部分组成,其中,确定量化参数是码率控制算法的核心。比特分配采用分级策略为不同级别的编码单元分配比特。量化参数QP(Quantization Parameter)由R-λ模型的λ直接确定,R-λ模型即λ=α·Rβ,α和β是与输入视频内容相关的编码参数,R表示码率,λ的物理意义为rate-distortion(R-D)曲线的负斜率。R-λ模型是HEVC码率控制算法中的一个非常重要的模型,λ的值是获得优化参数的关键。λ的值用于率失真优化,码率控制和率失真优化过程无依赖关系且λ可取小数,它解决了以往R-Q模型中蛋鸡悖论以及QP为整数存在误差等问题,使得码率控制更为精确,比特波动更小。但HEVC利用R-λ模型进行最大编码单元LCU(LargestCoding Unit)级比特分配时未考虑人眼视觉***,如图像的颜色、亮度、纹理等信息,由于视频客观质量曲线与主观质量曲线严重不合,所以未考虑人眼视觉***的码率控制算法重建视频主观质量不一定好。
当前的HEVC码率控制算法主要提高视频的客观质量而未考虑主观质量。ShengxiLi等人提出了一种编码树单元CTU(Coding Tree Unit)级的最优比特分配方法。他们提出了一种新的R-D估计算法代替现有的R-λ模型,并提出了一种递归泰勒展开式方法迭代求解,得到近似的封闭解,从而达到最优比特分配。该方法的优点是收敛速度快,计算时间短,但在编码时未考虑人眼视觉***。Kim M等人针对HEVC在进行码率控制时未考虑人眼视觉***中的图像纹理结构这一问题,提出了一种基于纹理和非纹理模型的帧级码率控制方法。由于HEVC的编码结构更加复杂,不同深度水平编码单元CU(Coding Unit)的变换残差统计特征显著不同。该方法利用转换残差将CU分为三类,分别为低纹理CU、中纹理CU和高纹理CU,在进行码率控制时对这三类CU采用不同的处理方法。实验结果表明该方法在信号特征突变时表现得更出色,该方法的缺点是在进行码率控制时未考虑图片的颜色、亮度等信息。
视觉显著性指智能算法通过模拟人眼视觉特点,标注图片的显著区域。Seo等人2009年在期刊《Journal of Vision》上发表的文章《Static and space-time visualsaliency detection by self-resemblance》中提出了一种视觉显著性模型,该模型即可用于时间域的计算,又可用于空间域的计算。
现***率控制技术已经取得了很多成果,但现有技术仍不能很好地满足人眼视觉***,还有待进一步研究。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提出一种基于视觉显著性的感知码率控制算法VSPRC(Visual Saliency Based Perception Rate Control Algorithm),VSPRC算法中引入视觉显著性作为判断图像区域显著程度的方法。本发明计算每个像素点的显著值并计算LCU的显著值,将LCU的显著值作为该LCU失真的权重,之后计算λ,并由λ计算QP。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤:
第一步:计算像素点及LCU的显著值
采用显著性模型计算视频帧中像素点的显著值并进一步得到LCU的显著值,详细步骤如下:
①计算像素点的显著值:
第pi个像素点的显著值使用如下公式计算:
其中,SPpi为第pi个像素点的显著值;Fpi表示第pi个像素点的特征矩阵,为中心特征矩阵;Fpj表示像素点pi周围相邻像素点pj的特征矩阵,为邻域特征矩阵,ρ(Fpi,Fpj)是矩阵余弦相似度,为Fpi和Fpj的弗罗贝纽斯内积;Num是中心特征矩阵和邻域特征矩阵的个数之和,σ是局部权重参数,SPpi的值域为[0,1];
②计算LCU的显著值:
由公式(1)得到像素点的显著值,LCU的显著值用该LCU所有像素点的显著值之和表示,设LCU中第pi个像素点的坐标为(m,n),LCU的显著值用公式(2)进行计算;
其中,Si表示按编码顺序的第i个LCU的显著值;SPpi表示第i个LCU中像素坐标为(m,n)的像素点显著值,W表示LCU的宽度,H表示LCU的高度;
第二步:计算基于视觉显著性的加权失真
首先估算第i个LCU的失真Di,再引入第i个LCU的显著值Si作为权重对Di进行有侧重的考量;
失真Di用原始像素值和重建像素值之间的均方误差(Mean Square Error,MSE)表示,本发明用R-λ模型进行估算,估算方法如公式(3)所示:
其中,α和β为和输入视频内容相关的参数,α和β的初始值设置及更新方法通过HEVC参考软件获得,将第i个LCU的显著值Si作为Di的权重,得到基于视觉显著性的加权失真,λi表示第i个LCU的λ,如公式(4)所示:
Diweight=Si·Di (4)
其中,Diweight表示第i个LCU的加权失真;
第三步:计算λi
失真加权后的率失真优化表示为:
其中,ni表示第i个LCU包含的像素数,N表示一帧图片中LCU的个数,R为当前帧的目标码率,bppi表示第i个LCU的每像素消耗比特,其中bppi的计算方法如下:
λi用公式(7)进行计算:
第四步:计算量化参数
量化参数是码率控制的核心,根据第三步公式(7)所得的λi计算第i个LCU的量化参数QPi,计算方法如下:
QPi=4.2005lnλi+13.7122 (8)
通过λi确定QPi,即可实现码率控制的目标。
本发明的有益效果是由于采用了视觉显著性作为权重进行码率分配,VSPRC算法与HM-13.0中的码率控制算法相比,显著区域的PSNR得到提高,使得重建视频显著区域的主观质量更好,作为代价非显著区域的PSNR略有下降,但人眼对非显著区域关注程度低,所以重建视频非显著区域的主观质量改变基本可以忽略。本发明码率失配较低;显著区域的PSNR得到提高,显著区域的主观质量得到提高;非显著区域的PSNR略有下降,但由于人眼对非感兴趣区域的关注程度较低,所以非显著区域的主观质量改变基本可以忽略。
附图说明
图1是本发明VSPRC算法的流程图。
图2是本发明中心+邻域特征矩阵示意图。
图3是本发明BasketballDrill显著图及区域划分,图3(a)是第9帧RGB图,图3(b)是根据公式(1)计算的显著值,图3(c)为显著区域和非显著区域,其中,白色区域为显著区域,黑色区域为非显著区域。
图4是本发明Kimono1_1920x1080_24序列中的第20帧主观质量对比,图4(a)为HM-13.0算法重建视频帧,图4(b)为本发明算法重建视频帧,图4(c)为HM-13.0算法人脸部分,图4(d)为本发明算法人脸部分。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
在HEVC参考软件HM-13.0中测试VSPRC算法,并与HM-13.0的码率控制算法性能进行对比。选取BQSquare、ParkScene、PartyScene这3个序列进行码率失配的测试,选取BlowingBubbles、Cactus、Kimono1、ParkScene、PartyScene、PeopleOnStreet、RaceHorses、RaceHorsesC、Traffic这9个官方视频序列进行PSNR的测试。对每个序列设定了若干不同的目标码率进行比较,编码结构采用Low Delay编码结构。对两种算法的实际码率以及PSNR进行统计。
本发明包括以下步骤:
第一步:计算像素点及LCU的显著值
本发明采用显著性模型计算视频帧中像素点的显著值并进一步得到LCU的显著值,详细步骤如下:
①计算像素点的显著值:
本发明采用背景技术中提到的Seo等人的视觉显著性模型计算像素点的显著值。第pi个像素点的显著值使用如下公式计算:
其中,SPpi为第pi个像素点的显著值;Fpi表示第pi个像素点的特征矩阵,为中心特征矩阵;Fpj表示像素点pi周围相邻像素点pj的特征矩阵,为邻域特征矩阵,ρ(Fpi,Fpj)是矩阵余弦相似度,为Fpi和Fpj的弗罗贝纽斯内积;Num是中心特征矩阵和邻域特征矩阵的个数之和,σ是局部权重参数,根据Seo等人的模型,σ取0.07,SPpi的值域为[0,1],SPpi越接近1表示显著性越强。
②计算LCU的显著值:
由公式(1)得到像素点的显著值,LCU的显著值用该LCU所有像素点的显著值之和表示,设LCU中第pi个像素点的坐标为(m,n),那么LCU的显著值用公式(2)进行计算;
其中,Si表示按编码顺序的第i个LCU的显著值;SPpi表示第i个LCU中像素坐标为(m,n)的像素点显著值,W表示LCU的宽度,H表示LCU的高度;
第二步:计算基于视觉显著性的加权失真
首先估算第i个LCU的失真Di,再引入第i个LCU的显著值Si作为权重对Di进行有侧重的考量;
失真Di用原始像素值和重建像素值之间的均方误差(Mean Square Error,MSE)表示,本发明用R-λ模型进行估算,估算方法如公式(3)所示:
其中,α和β为和输入视频内容相关的参数,α和β的初始值设置及更新方法通过HEVC参考软件获得,将第i个LCU的显著值Si作为Di的权重,得到基于视觉显著性的加权失真,λi表示第i个LCU的λ,如公式(4)所示:
Diweight=Si·Di (4)
其中,Diweight表示第i个LCU的加权失真;
第三步:计算λi
失真加权后的率失真优化表示为:
其中,ni表示第i个LCU包含的像素数,N表示一帧图片中LCU的个数,R为当前帧的目标码率,bppi表示第i个LCU的每像素消耗比特,其中bppi的计算方法如下:
λi用公式(7)进行计算:
第四步:计算量化参数
量化参数是码率控制的核心,根据第三步公式(7)所得的λi计算第i个LCU的量化参数QPi,计算方法如下:
QPi=4.2005lnλi+13.7122 (8)
通过λi确定QPi,即可实现码率控制的目标。
本发明提出的VSPRC算法的流程如图1所示,主要内容概括为:计算了像素点和LCU的显著值,将LCU的显著值作为该LCU失真的权重,之后计算λ,并由λ计算QP,进行编码。
实验结果采用码率失配以及显著区域及非显著区域的PSNR对算法性能进行评估。根据每一LCU的显著值来对其进行显著区域和非显著区域的划分,划分步骤分为两步:
1)将输入待编码视频序列的每一帧图像所有LCU显著值的和进行降序排序。
2)确定阈值,本发明的阈值选择为降序排序中1/4处位置的值,大于该阈值LCU的为显著区域,小于该阈值LCU的为非显著区域。
图2是本发明中心+邻域特征矩阵示意图。图3是本发明BasketballDrill显著图及区域划分,图3(a)是第9帧RGB图,图3(b)是根据公式(1)计算的显著值,图3(c)为显著区域和非显著区域,其中,白色区域为显著区域,黑色区域为非显著区域。
码率失配(bit rate error,BRE)为目标码率和实际使用码率的相对误差,计算方法如(9)所示,显著区域的PSNR用PSNR-S表示,计算如(10)所示,非显著区域的PSNR用PSNR-N表示,计算如(11)所示:
其中,Rtarget和RActual分别表示给定目标码率和实际使用码率,MSES和MSEN分别表示显著区域和非显著区域的均方误差;
表1LD编码结构下的BRE对比结果
(Target Bit单位为kbps,BRE(%),ΔBRE=BREproposed-BREHM(%))
表2:PSNR对比结果
(目标码率,单位(kpbs),PSNR-R、PSNR-N单位(dB))
码率失配的测试结果如表1所示,HM-13.0码率控制算法的码率失配平均为0.266%,而VSPRC算法的码率失配平均为0.156%,VSPRC算法将码率失配控制在了0.5%以内。从Avg2的数据可以看出,这三个序列相比HM-13.0的编码失配都有降低,所以VSPRC算法性能较为稳定。
PSNR对比结果如表2所示,VSPRC算法相比HM-13.0码率控制算法,参加对比的9个视频序列△PSNR-N均略有下降,但△PSNR-R均有所提升,VSPRC算法性能较为稳定。相比HM-13.0码率控制算法,VSPRC算法的△PSNR-N平均降低了0.5563dB,△PSNR-R平均提升了0.4621dB。本发明提出的VSPRC算法在PSNR-N略有降低的情况下提高了PSNR-R。因此,VSPRC算法有一定优势。
图4为官方测试序列Kimono1_1920x1080_24中的第20帧主观质量对比,图4(a)为HM-13.0算法重建视频帧,图4(b)为本发明算法重建视频帧,图4(c)为HM-13.0算法人脸部分,图4(d)为本发明算法人脸部分,可以看出本发明提出的VSPRC算法第20帧人脸部分尤其是鼻子部分的处理较HM-13.0算法第20帧人脸部分尤其是鼻子部分更为精细,同时背景部分的主观质量几乎无改变。
Claims (1)
1.一种基于视觉显著性的感知码率控制方法,其特征在于包括下述步骤:
第一步:计算像素点及LCU的显著值
采用显著性模型计算视频帧中像素点的显著值并进一步得到LCU的显著值,详细步骤如下:
①计算像素点的显著值:
第pi个像素点的显著值使用如下公式计算:
其中,SPpi为第pi个像素点的显著值;Fpi表示第pi个像素点的特征矩阵,为中心特征矩阵;Fpj表示像素点pi周围相邻像素点pj的特征矩阵,为邻域特征矩阵,ρ(Fpi,Fpj)是矩阵余弦相似度,为Fpi和Fpj的弗罗贝纽斯内积;Num是中心特征矩阵和邻域特征矩阵的个数之和,σ是局部权重参数,SPpi的值域为[0,1];
②计算LCU的显著值:
由公式(1)得到像素点的显著值,LCU的显著值用该LCU所有像素点的显著值之和表示,设LCU中第pi个像素点的坐标为(m,n),LCU的显著值用公式(2)进行计算;
其中,Si表示按编码顺序的第i个LCU的显著值;SPpi表示第i个LCU中像素坐标为(m,n)的像素点显著值,W表示LCU的宽度,H表示LCU的高度;
第二步:计算基于视觉显著性的加权失真
首先估算第i个LCU的失真Di,再引入第i个LCU的显著值Si作为权重对Di进行有侧重的考量;
失真Di用原始像素值和重建像素值之间的均方误差(Mean Square Error,MSE)表示,该方法用R-λ模型进行估算,估算方法如公式(3)所示:
其中,α和β为和输入视频内容相关的参数,α和β的初始值设置及更新方法通过HEVC参考软件获得,将第i个LCU的显著值Si作为Di的权重,得到基于视觉显著性的加权失真,λi表示第i个LCU的λ,如公式(4)所示:
Diweight=Si·Di (4)
其中,Diweight表示第i个LCU的加权失真;
第三步:计算λi
失真加权后的率失真优化表示为:
其中,ni表示第i个LCU包含的像素数,N表示一帧图片中LCU的个数,R为当前帧的目标码率,bppi表示第i个LCU的每像素消耗比特,其中bppi的计算方法如下:
λi用公式(7)进行计算:
第四步:计算量化参数
量化参数是码率控制的核心,根据第三步公式(7)所得的λi计算第i个LCU的量化参数QPi,计算方法如下:
QPi=4.2005lnλi+13.7122 (8)
通过λi确定QPi,进行编码从而实现码率控制。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
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