CN110324708A - 视频处理方法、终端设备及计算机存储介质 - Google Patents

视频处理方法、终端设备及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种视频处理方法、终端设备及计算机存储介质。该视频处理方法包括:对视频画面进行关键信息提取,以获得视频画面的关键信息以及对应的图像质量等级;基于图像质量等级,设置视频帧的关键帧;基于关键信息,调整对应像素区域的关键量化参数;根据关键帧和关键量化参数对视频画面进行编码。本申请的视频处理方法能够降低视频的大小,并保证关键信息的清晰度。

Description

视频处理方法、终端设备及计算机存储介质
技术领域
本申请涉及计算机处理技术领域,特别是涉及一种视频处理方法、终端设备及计算机存储介质。
背景技术
视频转码是指将已经压缩编码的视频码流转换成另一个视频码流,以适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求。转码的本质是一个先解码,再编码的过程,因此转码前后的码流可能遵循相同的视频编码标准,也可能不遵循相同的视频编码标准。
传统的客户端上传已经压缩的视频到服务器,服务器需要对接收到的视频进行转码,传统的视频转码方法只是简单地进行重新编码,并不能提高压缩率,导致带宽成本高。
发明内容
本申请提供了一种视频处理方法、终端设备及计算机存储介质,主要解决的技术问题是如何提高压缩率,降低带宽成本。
为解决上述技术问题,本申请提供了一种视频处理方法,所述视频处理方法包括:
对视频画面进行关键信息提取,以获得所述视频画面的关键信息以及对应的图像质量等级;
基于所述图像质量等级,设置所述视频帧的关键帧;
基于所述关键信息,调整对应像素区域的关键量化参数;
根据所述关键帧和所述关键量化参数对所述视频画面进行编码。
为解决上述技术问题,本申请还提供了一种终端设备,所述终端设备包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器;
其中,所述存储器用于存储程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据以实现如上述的视频处理方法。
为解决上述技术问题,本申请还提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用以实现如上述的视频处理方法。
与现有技术相比,本申请的有益效果是:终端设备对视频画面进行关键信息提取,以获得视频画面的关键信息以及对应的图像质量等级;基于图像质量等级,设置视频帧的关键帧;基于关键信息,调整对应像素区域的关键量化参数;根据关键帧和关键量化参数对视频画面进行编码。本申请通过基于图像质量等级设置视频帧的关键帧,从而大幅度降低压缩后的视频大小;还基于关键信息调整对应像素区域的关键量化参数,从而保证关键信息的清晰度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。其中:
图1是现有技术中的视频处理方法一实施例的流程示意图;
图2是本申请提供的视频处理方法第一实施例的流程示意图;
图3是图2的视频处理方法中画面复杂程度和图像质量等级的转化关系示意图;
图4是本申请提供的视频处理方法第二实施例的流程示意图;
图5是现有技术中画面组的IP帧参考关系的示意图;
图6是图4的视频处理方法中N值和图像质量等级的转化关系示意图;
图7是图4的视频处理方法中画面组的IP帧参考关系的示意图;
图8是本申请提供的视频处理方法第三实施例的流程示意图;
图9是本申请提供的终端设备一实施例的结构示意图;
图10是本申请提供的终端设备另一实施例的结构示意图;
图11是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
目前安防行业视频分辨率越来越高,随之带来的是越来越高的传输代价和存储容量,而在部分银行网点由于带宽老旧,改造成本巨大,就需要使用一种创新的智能视频二次压缩技术在不改变画面分辨率和帧率的情况下尽可能降低码率,二次压缩后可以大幅度降低视频大小,压缩后的码流可以用于传输或者本地存储。
现有的视频处理方案具体请参阅图1,图1是现有技术中的视频处理方法一实施例的流程示意图。
如图1所示,现有的视频处理方案是将视频进行解码,全局量化参数计算,编码的过程,该视频处理方案虽然能够降低视频大小,但是全局量化参数对视频画质容易引起马赛克、呼吸效应等问题。例如,当原始视频中存在人脸等关键信息时,该视频处理方案容易引起人脸模糊,导致无法看清的问题。以上缺陷非常容易暴露,导致无法真正做到转码后的视频既降低分辨率又不影响用户使用,另外该视频处理方案对视频压缩方法比较单一,无法进一步提升压缩效率,不符合用户需求。
为实现上述技术效果,本申请提出了一种视频处理方法,具体请参阅图2,图2是本申请提供的视频处理方法第一实施例的流程示意图。本申请的视频处理方法应用于一种终端设备,终端设备包括智能终端以及其它移动终端。终端设备至少包括处理器,处理器用于执行本申请的视频处理方法。
具体地,如图所示,本实施例的视频处理方法包括以下步骤:
S101:对视频画面进行关键信息提取,以获取视频画面的关键信息以及对应的图像质量等级。
其中,在对视频画面进行关键信息提取之前,终端设备还可以获取原始视频画面,并对原始视频画面进行解码以生成视频画面。
具体地,视频解码主要是将待压缩的原始视频画面进行解码生成视频格式为YUV(像素格式)的视频画面。其中,视频画面支持主流的H264、H265、MP4等格式,分辨率最大支持2000万像素。
获得视频画面后,终端设备进一步对视频画面进行关键信息提取,以获取视频画面的关键信息,并根据关键信息设置视频画面对应的图像质量等级。
具体地,智能分析主要是通过解码后的YUV数据,进行关键信息提取的过程。在本实施例中,终端设备采用人工智能技术和智能分析引擎提取视频画面的关键信息。
一方面,终端设备采用人工智能技术中的深度学习和神经网络,来对视频画面中的人脸信息、车牌信息和人体信息等关键信息进行提取;另一方面,终端设备采用智能分析引擎将视频画面中的运动物体进行标记,具体地表现为对运动物体对应的像素点进行标记。当人工智能技术和智能分析引擎共同提取到关键信息时,终端设备进一步对关键信息位置进行标记,并生成一张AlgMap表,表中关键信息表示为1,非关键信息表示为0。
同时使用人工智能技术和智能分析引擎,目的是防止单一模块无法精准识别到视频画面中的关键信息,如当终端设备只使用智能分析引擎,则只能分析出运动场景,对于静态场景就无法识别。因此,人工智能技术和智能分析引擎同时使用才能够大幅度提高关键信息的准确度。
终端设备进一步统计视频画面总的像素点,以及视频画面中运动物体的像素点,并通过运动物体的像素点与视频画面总的像素点的比值计算得到视频画面对应的画面复杂程度。基于视频画面的画面复杂程度和预设阈值的比较结果,终端设备可以确定视频画面的图像质量等级。
终端设备根据图像复杂程度可以知道当前视频画面中运动物体偏多还是静止物体偏多,根据该参数可以生成6档画质等级1-6。每一档画质对应编码的量化参数:如MiniQp、MaxQp、MiniIQp、MaxIQp和编码的最大码率,该参数是视频画面的全局基准量化参数。
具体地,不同的画面复杂程度可以转化为不同的图像质量等级,其转化关系请参阅图3。如图3所示,当画面复杂程度小于1且大于0.6时,该视频画面的图像质量等级确定为6,证明该帧视频画面属于剧烈运动场景;当画面复杂程度小于0.5且大于0.4时,该视频画面的图像质量等级确定为4,证明该帧视频画面属于大幅运动场景;当画面复杂程度大于0且小于0.1时,该视频画面的图像质量等级确定为1,证明该帧视频画面属于轻微运动场景,以此类推。
S102:基于图像质量等级,设置视频帧的关键帧。
其中,终端设备根据S101得到的图像质量等级,在多帧视频画面中设置关键帧。具体地,关键帧一般包含了较多的信息,这些信息需要在视频压缩后还能保存下来;相对地,相邻关键帧之间的视频帧重要性较低,压缩这些视频帧可以有效降低转码后的视频大小,并且保证关键信息的清晰度。
当图像质量等级越大时,终端设备需要设置越多的关键帧,以保存更多的运动场景;当图像质量等级越小时,终端设备可以尽可能设置越少的关键帧,以进一步降低转码后的视频大小。
S103:基于关键信息,调整对应像素区域的关键量化参数。
其中,终端设备根据S101得到的关键信息,调整关键像素区域的关键量化参数。具体地,终端设备获取全局量化参数。如果以全局量化参数对视频画面进行编码,在降低视频大小的同时,也容易引起马赛克、呼吸效应等问题,导致视频画面中的关键信息丢失,影响用户的观看体验。
终端设备根据关键信息调整AlgMap表中标记为1的像素区域的全局量化参数,以生成关键量化参数。在视频编码时,终端设备根据关键量化参数处理关键信息对应的像素区域,并根据全局量化参数处理其余像素区域,能够尽可能在降低视频大小的同时,保证关键信息的清晰度。
S104:根据关键帧和关键量化参数对视频画面进行编码。
其中,终端设备根据关键帧、全局量化参数以及关键量化参数对视频画面进行编码。
在本实施例中,终端设备对视频画面进行关键信息提取,以获得视频画面的关键信息以及对应的图像质量等级;基于图像质量等级,设置视频帧的关键帧;基于关键信息,调整对应像素区域的关键量化参数;根据关键帧和关键量化参数对视频画面进行编码。本申请通过基于图像质量等级设置视频帧的关键帧,从而大幅度降低压缩后的视频大小;还基于关键信息调整对应像素区域的关键量化参数,从而保证关键信息的清晰度。
对于图1所示实施例中的步骤S102,本申请进一步提出了另一种具体的方法。具体请参阅图4,图4是本申请提供的视频处理方法第二实施例的流程示意图。
如图所示,本实施例的视频处理方法具体提出了以下方法:
S201:根据图像质量等级设置视频画面的画面组长度,其中,画面组的起始帧和结束帧为关键帧。
其中,在编码技术中,视频帧的一般码流都是IP帧关系,这种关系一般1-2秒会生成一个I帧,其余视频帧为P帧。I帧一般包含了视频画面的较多信息,为了进一步降低转码后的视频大小,就需要尽可能减少I帧的数量。
现有的编码过程中,视频画面的画面组中IP帧关系请参阅图5。如图所示,现有的视频画面组一般长度为25帧。其中,画面组的起始帧和结束帧设置为关键帧(I帧),起始帧和结束帧之间的视频帧为非关键帧(P帧)。
在本实施例中,终端设备可以根据图像质量等级设置视频画面的画面组长度。
终端设备根据图像复杂程度和内部设定的阈值进行比较,计算出N值,N值表征了画面组的长度大小,计算方法请参阅图6。具体地,终端设备根据图像复杂程度确定视频画面的图像质量等级后,根据图像质量等级计算N值。N值在一定范围内进行调整,相对静止画面对应的N值加大,运动场景较多的画面对应的N值减少,视频画面组的长度具体表现为25*N。
当视频画面属于相对静止画面时,终端设备确定画面组包含的关键信息较少,将一个画面组内包含的P帧数量增多,整个视频画面的I帧数量减少,进而降低转码后的视频大小。
S202:基于图像质量等级在画面组内均匀***对应数量的虚拟关键帧。
其中,为了防止画面组的长度增大后引起的丢帧以及I帧定位不准的问题,本实施例的视频处理方法还引入了虚拟I帧(VI)概念,VI帧也是一个P帧,但是可以作为参加帧供后续P帧进行参考。加入VI帧后的IP帧关系请参阅图7,VI帧的数量取决于N值大小,两个相邻VI帧之间的画面长度为25,以保证P帧能够准确定位。
在本实施例中,终端设备根据图像质量等级重新设置了画面组的长度大小以及在画面组中***虚拟I帧,在进一步降低视频大小的同时,也有效防止了画面组加大后引起的丢帧以及I帧定位不准的问题。
对于图1所示实施例中的步骤S103,本申请进一步提出了另一种具体的方法。具体请参阅图8,图8是本申请提供的视频处理方法第三实施例的流程示意图。
如图所示,本实施例的视频处理方法具体提出了以下方法:
S301:获取全局量化参数,并将视频画面总的像素根据预设尺寸划分为多个像素区域。
S302:根据关键信息从多个像素区域中设置关键像素区域。
S303:基于全局量化参数、关键像素区域以及对应的关键量化参数、画面组对视频画面进行编码。
其中,终端设备根据AlgMap表以及图像质量等级重新生成一张QpMap表,以16*16的预设尺寸为一个宏块,将关键信息上的宏块量化参数调整,以得到关键量化参数,提高画质,非关键信息的量化参数不变。QpMap表是基于全局量化参数的一个调整,QpMap可以采用相对模式或绝对模式。在本实施例中,以相对模式为例,若全局量化参数为10时,关键量化参数可以设置为6,即全局量化参数减去4。QpMap可以对视频画面中具体区域图像质量进行修正,来达到在低码率的情况下可以对关键像素区域画质提升的目的。
进一步地,终端设备基于全局量化参数、关键像素区域以及对应的关键量化参数、画面组对视频画面进行编码。视频编码主要是生效编码参数以及视频编码两个环节,生效的编码参数主要包括:1.全局量化参数调整;2.QpMap表合入;3.画面组改变;4.参考帧关系生成VI帧;5.编码控制模式改为AVBR高级可变码率;6.编码分辨率调整为原始视频分辨率;7.编码帧率调整为原始视频帧率;8.编码最大码率调整;9.编码格式H264、H265可配置。
终端设备将带编码的YUV视频送入编码器进行编码,编码后的视频流进行网络传输或者存储。
在本实施例中,终端设备在编码前引入了智能分析模块,分析视频画面中的关键信息和运动信息,将这些关键信息通过QpMap反馈到编码参数中,来增强这部分关键信息的图像质量;终端设备除了调整关键量化参数以外,还通过加长画面组的长度,引入虚拟I帧的方法,进一步加强压缩效果,且对转码后的分辨率帧率保持不变,进一步还原图像的信息。
为实现上述实施例的视频处理方法,本申请提出了一种终端设备,具体请参阅图9,图9是本申请提供的终端设备一实施例的结构示意图。
终端设备400包括解码模块41、智能分析模块42、参数调整模块43以及编码模块44。
其中,解码模块41用于将视频流进行解码后输出YUV格式的帧数据,并将YUV帧数据送入智能分析模块42。
智能分析模块42用于对YUV帧数据进行画面关键信息提取以及画面复杂程度计算,
参数调整模块43用于根据画面复杂程度计算出图像质量等级,并根据图像质量等级确定编码全局量化参数(Qp),并对当前的编码器画面组长度进行调整,参考帧关系进行重构;参考调整模块43还用于根据关键信息位置生成一张QpMap表,对关键信息位置上的量化参数进行调整,参数调整完成后将参数设置到编码器中,并将待编码的YUV帧数据送入编码器。
编码模块44用于根据调整后的量化参数对待编码的YUV帧数据进行编码,并将编码后的码流进行网络传输或者存储。
为实现上述实施例的视频处理方法,本申请还提出了另一种终端设备,具体请参阅图10,图10是本申请提供的终端设备另一实施例的结构示意图。
终端设备500包括存储器51和处理器52,其中,存储器51和处理器52耦接。
存储器51用于存储程序数据,处理器52用于执行程序数据以实现上述实施例的视频处理方法。
在本实施例中,处理器52还可以称为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元)。处理器52可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器52还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器52也可以是任何常规的处理器等。
本申请还提供一种计算机存储介质,如图11所示,计算机存储介质600用于存储程序数据,程序数据在被处理器执行时,用以实现如本申请视频处理方法实施例中所述的方法。
本申请视频处理方法实施例中所涉及到的方法,在实现时以软件功能单元的形式存在并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在装置中,例如一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施方式,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其它相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种视频处理方法,其特征在于,所述视频处理方法包括:
对视频画面进行关键信息提取,以获得所述视频画面的关键信息以及对应的图像质量等级;
基于所述图像质量等级,设置所述视频帧的关键帧;
基于所述关键信息,调整对应像素区域的关键量化参数;
根据所述关键帧和所述关键量化参数对所述视频画面进行编码。
2.根据权利要求1所述的视频处理方法,其特征在于,所述对视频画面进行关键信息提取,以获得所述视频画面的关键信息以及对应的图像质量等级的步骤,包括:
采用人工智能技术获取所述视频画面中的关键信息,其中,关键信息包括人脸信息、车牌信息和人体信息;
采用智能分析引擎标记所述视频画面中的运动物体。
3.根据权利要求2所述的视频处理方法,其特征在于,所述采用智能分析引擎标记所述视频画面中的运动物体的步骤,包括:
根据所述运动物体的像素数量与所述视频画面总的像素数量的比例,计算得到画面复杂程度;
根据所述画面复杂程度确定所述视频画面的图像质量等级。
4.根据权利要求1所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述图像质量等级,设置所述视频帧的关键帧的步骤,包括:
根据所述图像质量等级设置视频画面的画面组长度,其中,所述画面组的起始帧和结束帧为关键帧。
5.根据权利要求4所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述图像质量等级,设置所述视频帧的关键帧的步骤,进一步包括:
基于所述图像质量等级在所述画面组内均匀***对应数量的虚拟关键帧。
6.根据权利要求4所述的视频处理方法,其特征在于,所述基于所述关键信息,调整对应像素区域的关键量化参数的步骤,包括:
获取全局量化参数,并将所述视频画面总的像素根据预设尺寸划分为多个像素区域;
根据所述关键信息从多个所述像素区域中设置关键像素区域;
基于所述全局量化参数设置所述关键像素区域的关键量化参数。
7.根据权利要求6所述的视频处理方法,其特征在于,所述根据所述关键帧和所述关键量化参数对所述视频画面进行编码的步骤,包括:
基于所述全局量化参数、所述关键像素区域以及对应的关键量化参数、所述画面组对所述视频画面进行编码。
8.根据权利要求1所述的视频处理方法,其特征在于,所述对视频画面进行关键信息提取的步骤之前,还包括:
对原始视频画面进行解码生成所述视频画面,其中,所述视频画面的视频格式为像素格式。
9.一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括存储器以及与所述存储器耦接的处理器;
其中,所述存储器用于存储程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1~8中任一项所述的视频处理方法。
10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用以实现如权利要求1~8任一项所述的视频处理方法。
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