CN108206950B - 一种码流长度计算方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种码流长度计算方法及设备，包括：在对视频进行编码的过程中，获取第一视频帧中需要通过决议decision模式计算码流长度的至少两个残差系数；所述第一视频帧为所述视频中的任意一个视频帧；并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。本发明实施例提供的码流长度计算方法，在计算对residual‑coefficient进行编码后得到的码流长度时可以采用并行计算的方式，无需采用串行方式，这样可以极大地提高计算速度，缩短得到Cost的时间，提高视频编码的效率。特别是在实时编码过程中，本发明实施例提供的方法会具有比较大的优势。

Description

一种码流长度计算方法及设备
技术领域
本发明涉及视频编码技术领域，特别涉及一种码流长度计算方法及设备。
背景技术
在进行H.264编码时，对于每一个视频帧，为了选择最优的编码模式，一般是需要遍历各个模式，最终通过比较来从中选择最优的模式。在模式选择时，常用的一种选择依据为Cost，Cost可通过公式(1)计算：
Cost＝Distortion+bit-count*lambda (1)
其中Distortion用于表示压缩后的图像与压缩前的图像的差异程度，Distortion越大说明这种模式的效果越不好。bit-count是描述将编码需要的所有信息写到码流中需要的比特(bit)数的代价，即编码后得到的码流长度，需要的比特数越多，则得到的码流就越大，相当于压缩比越小。Lambda是通过查表得到的拉格朗日因子。总的来说，Cost的值越大，则对应的模式越不好。
在计算Cost时，需要先计算Distortion和bit-count，其中bit-count的计算是重要的一部分，也是计算速度比较慢的一部分。以计算残差系数(residual-coefficient)的bit-count为例，由于在计算residual-coefficient的bit-count时是串行计算，那么如果residual-coefficient的数量较多，显然bit-count的计算过程会很慢，导致得到Cost所需的时间较长，降低了视频编码的效率。
发明内容
本发明实施例提供一种码流长度计算方法及设备，用于简化计算bit-count的过程，提高视频编码效率。
第一方面，提供一种码流长度计算方法，包括：
在对视频进行编码的过程中，获取第一视频帧中需要通过决议decision模式计算码流长度的至少两个残差系数；所述第一视频帧为所述视频中的任意一个视频帧；
并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
可选的.
在获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数之前，还包括：
获取所述第一视频帧的全部残差系数；
获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数，包括：
根据所述第一视频帧的残差系数的数量，确定其中需要通过所述decision模式计算码流长度的所述至少两个残差系数。
可选的.
获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数，包括：
获取所述第一视频帧中需要通过所述decision模式计算码流长度的全部残差系数；
并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度，包括：
并行计算对所述全部残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
可选的，在并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度之后，还包括：
根据得到的对所述第一视频帧包括的所有残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度、压缩后的所述第一视频帧与压缩前的所述第一视频帧的差异信息、以及拉格朗日因子，进行所述第一视频帧的率失真优化计算。
可选的，在进行所述第一视频帧的率失真优化计算之后，还包括：
根据对所述第一视频帧的率失真优化计算结果，为所述第一视频帧选择编码模式。
第二方面，提供一种码流长度计算设备，包括：
获取模块，用于在对视频进行编码的过程中，获取第一视频帧中需要通过决议decision模式计算码流长度的至少两个残差系数；所述第一视频帧为所述视频中的任意一个视频帧；
第一计算模块，用于并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
可选的，
所述获取模块还用于：
在获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数之前，获取所述第一视频帧的全部残差系数；
所述获取模块用于获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数，包括：
根据所述第一视频帧的残差系数的数量，确定其中需要通过所述decision模式计算码流长度的所述至少两个残差系数。
可选的，
所述获取模块用于获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数，包括：
获取所述第一视频帧中需要通过所述decision模式计算码流长度的全部残差系数；
所述第一计算模块用于并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度，包括：
并行计算对所述全部残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
可选的，所述设备还包括第二计算模块，用于：
在所述第一计算模块并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度之后，根据得到的对所述第一视频帧包括的所有残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度、压缩后的所述第一视频帧与压缩前的所述第一视频帧的差异信息、以及拉格朗日因子，进行所述第一视频帧的率失真优化计算。
可选的，所述设备还包括选择模块，用于：
在所述第二计算模块进行所述第一视频帧的率失真优化计算之后，根据对所述第一视频帧的率失真优化计算结果，为所述第一视频帧选择编码模式。
本发明实施例提供的码流长度计算方法，在计算对residual-coefficient进行编码后得到的码流长度时可以采用并行计算的方式，无需采用串行方式，这样可以极大地提高计算速度，缩短得到Cost的时间，提高视频编码的效率。特别是在实时编码过程中，本发明实施例提供的方法会具有比较大的优势。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例提供的码流长度计算方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的视频编码过程涉及的硬件示意图；
图3为本发明实施例提供的码流长度计算设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明中技术方案作进一步详细的说明。
以下以具体实施例进行介绍：
如图1所示，本发明实施例提供一种码流长度计算方法，该方法的流程描述如下：
步骤101：在对视频进行编码的过程中，获取第一视频帧中需要通过决议(decision)模式计算码流长度的至少两个残差系数；第一视频帧为该视频中的任意一个视频帧；
步骤102：并行计算对至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
本发明实施例所提供的码流长度计算方法可以应用于实时编码的过程中，例如设备通过传感器(如摄像头)采集视频，该设备需将采集的视频实时编码后进行显示。当然也可以用于非实时编码的过程中，本发明实施例不作限制。
请参见图2，为视频编码过程所涉及的硬件示意图。其中，图2所示的各个模块可以位于同一设备中，例如对于实时编码过程来说，设备采集视频，且实时编码后进行显示，那么图2中所示的各个模块就可以位于该设备中，该设备可以称为视频编码设备。视频压缩的基本原理就是通过预测减少信息量，然后通过码流传输有差异的部分，因此图2中的数据(Data)指的是预测值与原始像素值的差值，以处理第一视频帧为例，则图2中的Data指的是预测值与第一视频帧的原始像素值的差值。将Data经过变换模块进行变换处理，再经过量化(Quant)模块进行量化处理，得到的值就是residual-coefficient，其中，变换模块所采用的变换方式可以是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)。将residual-coefficient再经过反量化(De-Quant)模块进行反量化处理，以及经过反变换模块进行反变换处理，再将反变换的结果与预测值相加，就得到了重构值，再进入率失真优化模块进行计算Cost的过程。其中，若变换方式是DCT，则反变换模块采用的反变换方式是逆离散余弦变换(inverse Discrete Cosine Transformation，IDCT)。重构值指的是输入图像经过有损压缩后，再进行解压后得到的图像的像素值。
从图2中可以看到，在得到residual-coefficient后，需要通过比特数计算模块来计算bit-count。图2中描述的bit-count的计算只是计算residual-coefficient的bit-count，实际在编码过程中，因为需要对语法元素进行编码，因此需要计算语法元素的bit-count，而residual-coefficient只是语法元素中的一部分内容。因为在计算语法元素中其它部分的bit-count时一般来说速度都比较快，主要就是计算residual-coefficient的bit-count会拖慢整体速度，所以本发明实施例中主要考虑计算residual-coefficient的bit-count的过程，对于语法元素中的其他部分不做考虑。也就是说，在计算语法元素中的其他部分的bit-count时，可参考现有技术中的计算方式。
其中，计算Cost，可以视为率失真优化的过程，即通过率失真优化来选取较优的编码模式。在硬件设计实现Cost计算时，常用的一种设计方法为：
量化过程结束后，输出的residual-coefficient会被保存到片上随机存取存储器(Ramdom Access Memory，RAM)中，然后并行的开始(反量化+反变换)的过程和residual-coefficient的bit-count的计算过程。
Distortion的计算在硬件设计中一般是在反变换的计算流水线过程中进行的。bit-count的计算完成，并且Distortion的计算也完成后，才能得到Cost。得到所有编码模式的Cost后，就可以进行比较，并确定值最小Cost对应的编码模式，该编码模式即为最优的编码模式。
计算bit-count的过程，也是熵编码的过程。对于熵编码，目前H.264格式支持CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)和CAVLC(Context-basedAdaptive Variable Length Coding)这两种熵编码方法，其中，CABAC相对来说更加先进，压缩比更高，因此本发明实施例主要讨论CABAC方法。
在CABAC方法中，编码过程分为3种模式，分别为旁路(bypass)模式、结束(terminate)模式、以及决议(decision)模式。在计算residual-coefficient的bit-count时，主要使用的有bypass模式和decision模式这两种。在这两种模式下，bypass的计算过程可以实现并行计算，而decision模式的计算过程较复杂，需要按照residual-coefficient的顺序进行串行计算。
举例来讲。一个视频帧可以划分为多个宏块(Macro Block，MB)，一个宏块是以像素为单位的16x16的数据块。理论上来说，每个像素都有一个residual-coefficient，那么对于一个宏块来说就有16x16个residual-coefficient，当然现在为了简化，可能其中有些residual-coefficient的取值为0，即不需计算这些residual-coefficient的bit-count。总体来说，需要计算的就是每个宏块中的每个residual-coefficient的bit-count。
对于一个视频帧的所有residual-coefficient，可能其中的一部分residual-coefficient会采用bypass方式计算bit-count，剩余的residual-coefficient会采用decision方式计算bit-count。若按照现有技术中的方式，在采用decision方式计算bit-count时，对于一个宏块中的residual-coefficient来说，具有先后顺序，需要按照顺序进行串行计算，且，在计算了一个residual-coefficient的bit-count后，需要查询上下文表(context table)来更新一个状态，之后再进行下一个residual-coefficient的bit-count的计算，在将该视频帧的所有的residual-coefficient的bit-count都计算完毕后才能累加得到该视频帧的所有的residual-coefficient的bit-count，显然这个过程耗时比较长。
而本发明实施例中，以计算第一视频帧的residual-coefficient的bit-count为例，可以先获取第一视频帧的全部的residual-coefficient，根据第一视频帧的residual-coefficient的数量，确定其中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个residual-coefficient。例如，若第一视频帧的residual-coefficient的数量，较多，那么一般会规定，数量大于M的residual-coefficient的bit-count采用decision模式进行计算，其他residual-coefficient的bit-count采用bypass模式进行计算。M为正整数，一般由***或编码规则设定。则可以从需要通过decision模式计算码流长度的residual-coefficient中选取至少两个residual-coefficient，对于选取的至少两个residual-coefficient，可以采用并行计算bit-count的方式，这样可以提高视频编码效率。
优选的，在从需要通过decision模式计算码流长度的residual-coefficient中选取residual-coefficient时，可以选取全部，即，对于需要通过decision模式计算码流长度的全部的residual-coefficient，采用并行方式计算这全部的residual-coefficient中的每个residual-coefficient的bit-count，这样可以在最大程度上减少计算residual-coefficient的bit-count所需的时间，极大地提高视频编码效率。也就是说，在计算residual-coefficient的bit-count时，可以不考虑residual-coefficient之间的先后顺序，对所有的residual-coefficient都可以并行计算，无需采用串行方式，在将一个residual-coefficient的bit-count计算完毕时，也无需修改状态，因此无需查询contexttable，减少了查表及修改状态的时间，进一步提高效率。具体的，在decision模式下计算residual-coefficient的bit-count的方式，可参考现有技术。
通过采用本发明实施例所提供的码流长度计算方式，将串行计算变为并行计算，简化了计算过程，提高了计算速度，且无需查表及修改状态的过程，既是进一步提高速度，也节省了硬件的存储空间。本发明实施例所提供的码流长度计算方法是一种快速的码流长度计算方法，在计算精度方面可能会有所下降，但在实际应用，这种计算效果可以被接受。
在得到第一视频帧的所有residual-coefficient的bit-count后，可以根据得到的对第一视频帧包括的所有residual-coefficient中的每个residual-coefficient进行编码后得到的码流的长度(即第一视频帧的所有residual-coefficient的bit-count)、压缩后的第一视频帧与压缩前的第一视频帧的差异信息、以及拉格朗日因子，进行第一视频帧的率失真优化计算。也就是根据公式(1)进行第一视频帧的率失真优化的计算。
在进行第一视频帧的率失真优化计算之后，可以根据对第一视频帧的率失真优化计算结果，为第一视频帧选择编码模式。
下面结合附图介绍本发明实施例提供的设备。
请参见图3，本发明实施例提供一种码流长度计算设备，该设备包括获取模块301和第一计算模块302。
其中，获取模块301，用于在对视频进行编码的过程中，获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数；第一视频帧为视频中的任意一个视频帧；
第一计算模块302，用于并行计算对至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
在可能的实施方式中，
获取模块301还用于：在获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数之前，获取第一视频帧的全部残差系数；
获取模块301用于获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数，包括：根据第一视频帧的残差系数的数量，确定其中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数。
在可能的实施方式中，
获取模块301用于获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数，包括：
获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的全部残差系数；
第一计算模块302用于并行计算对至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度，包括：
并行计算对全部残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
在可能的实施方式中，该码流长度计算设备还包括第二计算模块，用于：
在第一计算模块302并行计算对至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度之后，根据得到的对第一视频帧包括的所有残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度、压缩后的第一视频帧与压缩前的第一视频帧的差异信息、以及拉格朗日因子，进行第一视频帧的率失真优化计算。
在可能的实施方式中，该码流长度计算设备还包括选择模块，用于：
在第二计算模块进行第一视频帧的率失真优化计算之后，根据对第一视频帧的率失真优化计算结果，为第一视频帧选择编码模式。
其中，获取模块301和第一计算模块302可以通过图2所示的比特数计算模块实现，第二计算模块可以通过图2所示的率失真优化模块实现。
该码流长度计算设备可以用于执行图1所示的实施例提供的方法，例如该设备为如前介绍的视频编码设备。因此对于该设备中的各功能模块所能够实现的功能等可参考图1所示的实施例的介绍，不多赘述。
本发明实施例提供的码流长度计算方法，在计算对residual-coefficient进行编码后得到的码流长度时可以采用并行计算的方式，无需采用串行方式，这样可以极大地提高计算速度，缩短得到Cost的时间，提高视频编码的效率。特别是在实时编码过程中，本发明实施例提供的方法会具有比较大的优势。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种码流长度计算方法，其特征在于，包括：
在对视频进行编码的过程中，获取第一视频帧的全部残差系数；根据所述第一视频帧的残差系数的数量，确定其中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数；并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度；获取第一视频帧中需要通过决议decision模式计算码流长度的残差系数数，残差系数数量大于M 的情况下采用decision 模式进行计算bit-count ，而残差系数数量小于M 的情况下采用bypass 模式进行计算bit-count；
M为正整数，由编码规则设定；
通过decision模式计算码流长度的residual-coefficient中选取至少两个residual-coefficient，对于选取的至少两个residual-coefficient，采用并行计算bit-count的方式。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数，包括：
获取所述第一视频帧中需要通过所述decision模式计算码流长度的全部残差系数；
并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度，包括：
并行计算对所述全部残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度之后，还包括：
根据得到的对所述第一视频帧包括的所有残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度、压缩后的所述第一视频帧与压缩前的所述第一视频帧的差异信息、以及拉格朗日因子，进行所述第一视频帧的率失真优化计算。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在进行所述第一视频帧的率失真优化计算之后，还包括：
根据对所述第一视频帧的率失真优化计算结果，为所述第一视频帧选择编码模式。
5.一种码流长度计算设备，其特征在于，包括：
获取模块，用于在对视频进行编码的过程中，获取第一视频帧的全部残差系数；根据第一视频帧的残差系数的数量，确定其中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数；并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数，进行编码后得到的码流的长度；获取第一视频帧中需要通过决议decision模式计算码流长度的残差系数数，残差系数数量大于M 的情况下采用decision 模式进行计bit-count ，而残差系数数量小于M 的情况下采用bypass 模式进行计bit-count；
M为正整数，由编码规则设定；
通过decision模式计算码流长度的residual-coefficient中选取至少两个residual-coefficient，对于选取的至少两个residual-coefficient，采用并行计算bit-count的方式。
6.如权利要求5所述的设备，其特征在于，
所述获取模块用于获取第一视频帧中需要通过decision模式计算码流长度的至少两个残差系数，包括：
获取所述第一视频帧中需要通过所述decision模式计算码流长度的全部残差系数；
第一计算模块用于并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度，包括：
并行计算对所述全部残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度。
7.如权利要求5所述的设备，其特征在于，所述设备还包括第二计算模块，用于：
在第一计算模块并行计算对所述至少两个残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度之后，根据得到的对所述第一视频帧包括的所有残差系数中的每个残差系数进行编码后得到的码流的长度、压缩后的所述第一视频帧与压缩前的所述第一视频帧的差异信息、以及拉格朗日因子，进行所述第一视频帧的率失真优化计算。
8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述设备还包括选择模块，用于：
在所述第二计算模块进行所述第一视频帧的率失真优化计算之后，根据对所述第一视频帧的率失真优化计算结果，为所述第一视频帧选择编码模式。
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