JP7229261B2 - ビデオ符号化のビットレート制御方法、装置、機器、記憶媒体及びプログラム - Google Patents

Description

本願は、２０１８年３月２８日に中国特許庁に提出された、出願番号が２０１８１０２６５９２２．３であり、発明の名称が「ビデオ符号化のビットレート制御方法、装置、機器及び記憶媒体」である中国特許出願に基づく優先権を主張し、その全ての内容は参照することにより本願に組み込まれる。

本願は、ビデオ画像処理の技術分野に関し、特にビデオ符号化のビットレート制御方法、装置、機器、記憶媒体及びプログラムに関する。

ビットレート制御は、ビデオ符号化の重要な部分であり、チャネルの状態に応じて、現在残っているターゲットビットに対して最適な割り当てを行い、エンコーダの現在の状況に応じて、量子化パラメータを動的に調整することにより、帯域幅が制限された条件下で、最適なビデオ品質を提供することができる。

ビットレート制御の技術は、主にビット割り当て及びビット制御に分けられる。ビット割り当ては、画像群（ＧＯＰ：Ｇｒｏｕｐ ｏｆ Ｐｉｃｔｕｒｅ）レベルのビット割り当て、フレームレベルのビット割り当て、及びマクロブロックレベルのビット割り当てという３つの段階に分けられる。具体的には、端末側のエンコーダは、ＧＯＰの符号化を始める際に、現在のチャネルの帯域幅、現在のビデオのフレームレート、及びＧＯＰの長さに基づいて、現在のＧＯＰのターゲットビット数を割り当て、ＧＯＰのビット割り当てが完了した後、現在の画像フレームを符号化する際に、現在のＧＯＰにおける残りのフレーム数及びビット数に基づいて、現在の画像フレームのターゲットビットを割り当て、現在の画像フレームにおけるマクロブロックを符号化する際に、現在の画像フレームにおける残りのビットデータと、現在符号化されていないマクロブロック数とに基づいて、現在の符号化単位にターゲットビットを割り当てる。

従来技術では、フレームレベルでビット割り当てを行う際に、現在のＧＯＰの残りのビット数に対して、主に、均等割り当てと、予め定められた重みによるビット割り当てとの２つの方式が用いられる。このような割り当て方式は、連続的な自然シーンにおいて、非常に良好な効果を達成することができる。しかしながら、ユーザは、リアルタイムビデオ通話中に、携帯電話のブレ、光線の変化、シーンの遷移、又はカメラの切り替えなどの一連の複雑な操作が発生する可能性があるため、ビデオ通話の様々なシーンが現れる。画像シーンが変化すると、このようなビット割り当て及び量子化パラメータの算出方式は、ビデオコンテンツの変化に応じて、適応的に調整することができない。これにより、現在の画像フレームに大量のビットが消費され、さらに、大きな遅延をもたらしたり、ビデオにカクカク現象が発生したり、ユーザ体験に影響を与える。

本願の実施例では、ビデオ符号化のビットレート制御方法が提供されている。当該方法は、
ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得するステップと、
前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するステップと、
前記第２ターゲットビット及び前記第２初期量子化パラメータに基づいて、前記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成するステップと、を含む。

本願の実施例では、ビデオ符号化のビットレート制御方法が提供されている。当該方法は、
第１端末が、ビデオストリームにおける第１画像フレームを取得するステップと、
前記第１端末が、前記第１画像フレームを処理することにより、前記第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得するステップと、
前記第１端末が、前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、前記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するステップと、
前記第１端末が、前記第２ターゲットビット及び前記第２初期量子化パラメータに基づいて、前記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成するステップと、
前記第１端末が、前記圧縮ビットストリームをサーバに伝送することにより、第２移動端末が、前記サーバから前記圧縮ビットストリームを取得し、前記圧縮ビットストリームを復号化し、復号化されたターゲット画像フレームを表示するようにさせるステップと、を含む。

本願の実施例では、ビデオ符号化のビットレート制御装置が提供されている。当該装置は、
ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得する時空間領域複雑さ取得モジュールと、
前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するパラメータ調整モジュールと、
前記第２ターゲットビット及び前記第２初期量子化パラメータに基づいて、前記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成する圧縮ビットストリーム取得モジュールと、を含む。

本願の実施例では、プロセッサとメモリとを備えるビデオ符号化のビットレート制御機器が提供されており、前記メモリには、少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットが記憶され、前記少なくとも１つの命令、前記少なくとも１つのプログラム、前記コードセット又は命令セットは、前記プロセッサによりロードされて実行されることで、本願の実施例におけるビデオ符号化のビットレート制御方法を実現させる。

本願の実施例では、少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供されており、前記少なくとも１つの命令、前記少なくとも１つのプログラム、前記コードセット又は命令セットは、プロセッサによりロードされて実行されることで、本願の実施例におけるビデオ符号化のビットレート制御方法を実現させる。

本願の実施例又は従来技術の構成及びメリットをより明確に説明するために、以下、実施例又は従来技術の説明に必要な図面を簡単に紹介する。明らかに、以下の説明における図面は本願のいくつかの実施例を示しているにすぎず、当業者にとって、創造的な労働をせずに、これらの図面から他の図面を得ることもできる。

本願の実施例におけるビデオ符号化のビットレート制御方法が適用されるシステムアーキテクチャ図である。 本願の実施例で提供されたビデオ符号化のビットレート制御方法のフローチャートである。 本願の実施例で提供されたＩＰＰＰ参照フレームの構成シーケンス図である。 本願の実施例で提供された第１ターゲットビット及び初期量子化パラメータの調整のフローチャートである。 本願の実施例で提供された別のビデオ符号化のビットレート制御方法のフローチャートである。 本願の実施例で提供された第１画像フレームの空間領域複雑さの取得のフローチャートである。 本願の実施例で提供された第１画像フレームの時間領域複雑さの取得のフローチャートである。 本願の実施例で提供された第１画像フレームの第２ターゲットビットの取得のフローチャートである。 本願の実施例で提供された第１画像フレームの第２初期量子化パラメータの取得のフローチャートである。 本願の実施例で提供された別のビデオ符号化のビットレート制御方法のフローチャートである。 本願の実施例で提供されたビデオ符号化のビットレート制御装置のブロック図である。 本願の実施例で提供された別のビデオ符号化のビットレート制御装置のブロック図である。 本願の実施例で提供された空間領域複雑さ取得ユニットの構成ブロック図である。 本願の実施例で提供された時間領域複雑さ取得ユニットの構成ブロック図である。 本願の実施例で提供されたパラメータ調整モジュールの構成ブロック図である。 本願の実施例で提供された第２ターゲットビット取得ユニットの構成ブロック図である。 本願の実施例で提供された第２量子化パラメータ取得ユニットの構成ブロック図である。 本願の実施例で提供されたビデオ符号化のビットレート制御機器の模式図である。 本願の実施例で提供されたビデオ符号化のビットレート制御システムのブロック図である。

以下、本願の実施例の図面を参照しながら、本願の実施例の構成を明確かつ完全に説明するが、明らかなように、説明する実施例は、本願の実施例の一部にすぎず、実施例の全部ではない。当業者が創造的な労働をせずに本願の実施例から得るすべての他の実施例は、本願の保護範囲に属する。

説明すべきものとして、本願の明細書及び特許請求の範囲並びに上記図面における用語「第１」、「第２」などは、類似した対象を区別するためのものであり、必ずしも特定の順序又は優先順位を記述するものではない。理解すべきものとして、このように使用されるデータは、ここで説明する本願の実施例が、ここで図示又は説明したもの以外の順序で実施されることが可能になるように、適宜交換可能である。また、用語「含む」、「備える」、及びこれらの任意の変形は、非排他的な包含が含まれることを意図するものである。例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、装置、システム、製品又は機器は、必ずしも明示的にリストされているステップ又はユニットに限定されないが、明示的にリストされていない他のステップ又はユニット、或いは、これらのプロセス、装置、製品又は機器に固有の他のステップ又はユニットを含んでもよい。

図１Ａは、本願の実施例におけるビデオ符号化のビットレート制御方法が適用されるシステムアーキテクチャ図である。図１Ａに示すように、本願のいくつかの実施例におけるビデオ符号化のビットレート制御方法のシステムアーキテクチャ図には、少なくとも、第１端末１１、ネットワーク１２、サーバ１３が含まれる。また、本願のいくつかの実施例におけるビデオ符号化のビットレート制御方法のシステムアーキテクチャ図は、第２端末１４をさらに含んでもよい。

本願のいくつかの実施例では、上記第１端末１１及び上記第２端末１４は、データ計算処理機能を有するスマートデバイスであってもよく、（通信モジュールが搭載された）スマートフォン、ハンドヘルドパソコン、タブレットコンピュータ、及びパーソナルコンピュータなどを含むが、これらに限定されない。第１端末１１には、オペレーティングシステムがインストールされ、このオペレーティングシステムは、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）オペレーティングシステム、Ｓｙｍｂｉａｎ（登録商標）オペレーティングシステム、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） ｍｏｂｉｌｅオペレーティングシステム、及びアップルｉＰｈｏｎｅ（登録商標） ＯＳオペレーティングシステムなどを含むが、これらに限定されない。上記第１端末１１及び上記第２端末１４には、例えば、ビデオ符号化のビットレート制御を行うアプリケーションクライアントのような様々なアプリケーションクライアントがインストールされる。

ネットワーク１２は、有線ネットワーク及び無線ネットワークを含んでもよい。図１Ａに示すように、アクセスネットワーク側では、上記第１端末１１と上記第２端末１４とが無線又は有線でネットワーク１２に接続されてもよい。一方、コアネットワーク側では、サーバ１３は、一般的に、有線でネットワーク１２に接続される。当然のことながら、上記サーバ１３は、無線でネットワーク１２に接続されてもよい。

サーバ１３は、アプリケーションクライアントのサーバであってもよく、主に、端末機器から送信された圧縮ビットストリームを受信する。サーバ１３は、別個のサーバであってもよいし、複数のサーバからなるサーバクラスタであってもよい。

図１Ａに示すシステムアーキテクチャ図によれば、本願の実施例では、端末機器により実行されるビデオ符号化のビットレート制御方法が提供されている。該端末機器は、第１端末であってもよいし、第２端末であってもよい。図１Ｂに示すように、当該方法は、以下のステップを含む。

Ｓ１０１において、ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得する。

ステップＳ１０１において、現在の移動端末に対応する画像収集装置（例えば、カメラ）によって、ビデオ情報の収集を行い、具体的には、伝送対象のビデオにおける画像フレームを取得し、伝送対象の画像フレームを第１画像フレーム（現在の画像フレーム）として、後続の処理対象とする。

ここで、フレームは、ビデオにおける最小単位である１つの映像画面であり、１フレームは、１つの静止した画面であり、連続的なフレームは、アニメーション又はビデオなどを形成する。一般的に、フレーム数とは、簡単に言えば、１秒間に伝送するピクチャのフレーム数であり、グラフィックプロセッサが１秒あたり更新可能な回数と理解されてもよく、通常、ＦＰＳ（Ｆｒａｍｅｓ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）で表される。各フレームは、いずれも静止した画像であり、フレームを迅速で連続的に表示すると、動いているように見える。高いフレームレートの場合、より滑らかで、よりリアルなアニメーションを得ることができる。１秒あたりフレーム数（ｆｐｓ）が多いほど、表示される動きが滑らかになる。

さらに、上記第１画像フレームを処理することにより、第１画像フレームの空間領域複雑さ、及び第１画像フレームの時間領域複雑さを取得する。

ここで、上記第１画像フレームを処理することは、ビデオ画像をダウンサンプリングした後、ダウンサンプリングされた画像に対して、例えば８×８サイズの画素ブロックを基本単位として、空間領域複雑さ及び時間領域複雑さの計算を行うことを含んでもよい。ここで、各々の画素ブロックは、１つの基本単位とみなすことができる。

説明すべきものとして、この構成は、リアルタイム通信過程に適用され、該符号化過程における参照フレームは、主に、ＩＰＰＰ（Ｉｎｔｒａ ｐｉｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｐｉｃｔｕｒｅ）フォーマット構造を採用し、ここで、ＩＰＰＰは、図２に示すように、Ｐフレームのみが存在し、かつ、現在フレームに対して前方フレームのみが参照可能な符号化構造である。

ここで、上記第１画像フレームの空間領域複雑さは、第１画像フレームのテクスチャ複雑さを示すものであり、空間的にシーンが複雑になるほど、空間領域複雑さの値が高くなる。上記空間領域複雑さに対応するのは、フレーム内予測である。フレーム内予測は、同一のフレーム内の符号化済みブロックに基づいて予測を行い、予測ブロックを構築し、現在ブロックとの残差を算出し、さらに、残差や予測モードなどの情報を符号化する。フレーム内予測は、主に除去するのが空間領域冗長である。上記第１画像フレームの時間領域複雑さは、上記第１画像フレームと、上記第１画像フレームが位置する画像群における符号化済みの画像フレームとの時間領域相関性であり、画像フレームシーケンスの時間変化量を示すものである。動き程度の高い画像フレームシーケンスは、通常、より高い時間領域複雑さの値がある。上記時間領域複雑さに対応するのは、フレーム間予測である。フレーム間予測は、１つ又は複数の符号化済みフレームに基づいて予測を行い、予測ブロックを構築し、現在ブロックとの残差を算出し、さらに、残差、予測モード、動きベクトル残差、参照画像インデックスなどの情報を符号化する。フレーム間予測は、主に除去するのが時間領域冗長である。

Ｓ１０２において、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新する。

ここで、上記第１ターゲットビットは、既存のターゲットビットであり、上記第１初期量子化パラメータは、既存の初期量子化パラメータである。上記第２ターゲットビットは、新たなターゲットビットであり、上記第２初期量子化パラメータは、新たな初期量子化パラメータである。

ここで、上記既存のターゲットビットは、端末機器のエンコーダが、上記第１画像フレームの位置する画像群にターゲットビット数を割り当てた後、上記第１画像フレームを符号化する際に、現在の画像群における残りのフレーム数及びビット数に基づいて、上記第１画像フレームに割り当てたターゲットビットである。

上記既存の初期量子化パラメータは、上記第１画像フレームの既存のターゲットビットから算出された量子化パラメータである。

具体的には、ステップＳ１０２における上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新することは、図３に示すように、
第１画像フレームの動き推定属性と第２画像フレームの動き推定属性とを取得するステップであって、上記第１画像フレームの動き推定属性が、第１画像フレームの時間領域複雑さと空間領域複雑さとの比率であり、上記第２画像フレームの動き推定属性が、第２画像フレームの時間領域複雑さと空間領域複雑さとの比率であり、上記第２画像フレームが、上記第１画像フレームの１つ前の画像フレームである、ステップＳ１０２ａと、
第１制限条件を取得し、上記第１制限条件に基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに調整するステップであって、上記第１制限条件には、上記第１画像フレームの動き推定属性と上記第２画像フレームの動き推定属性との比率が含まれる、ステップＳ１０２ｂと、を含む。

具体的には、ステップＳ１０２における上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新することは、
第２制限条件を取得し、上記第２制限条件に基づいて、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するステップであって、上記第２制限条件には、第１画像フレームの空間領域複雑さと第２画像フレームの空間領域複雑さとの比率と、第１画像フレームの空間領域複雑さと第２画像フレームの１つ前の画像フレームの空間領域複雑さとの比率とが含まれる、ステップを含む。

説明すべきものとして、第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに調整した後の段階、つまり、ビット割り当てが完了した後にビット制御を行う必要がある段階において、具体的には、２次レート歪みモデルを用いて、ビット制御を行う。ここで、２次レート歪みモデルに対応する数式は、数式１に示すとおりである。

数式１において、Ｒ_Ｈｅａｄは、該マクロブロックのヘッダ情報が消費するビット数であり、Ｍは、第１画像フレーム（現在の画像フレーム）の残差信号の平均絶対偏差（ＭＡＤ：Ｍｅａｎ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）であり、ａ、ｂは、対応する制限パラメータである。ここで、平均絶対偏差（ＭＡＤ）は、数式２によって更新される。

数式２において、ＭＡＤ（ｊ－１）は、現在の画像フレームの１つ前のフレームの実際のＭＡＤ値を表し、ｐ１、ｐ２は、対応する制限パラメータである。

Ｓ１０３において、上記第２ターゲットビット及び上記第２初期量子化パラメータに基づいて、上記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成する。

ここで、ビットストリームとは、単位時間内でビデオファイルに使用されるデータトラフィックであり、ビデオ符号化の画質制御における最も重要な部分である。本実施例では、既存のターゲットビット及び初期量子化パラメータを、シーン切り替えに適応するように調整することにより、伝送に適するビデオストリーム、つまり圧縮ビットストリームを取得する。

本実施例では、第１画像フレーム（現在の画像フレーム）と第２画像フレーム（１つ前の画像フレーム）との時間領域相関性と、第１画像フレームの空間領域相関性とに基づいて、第１画像フレームのターゲットビット数及び符号化の量子化パラメータを調整することにより、シーン切り替え又はシーン移動時の１秒あたりのピークビットレートが効果的に低減され、ビットレートの制御不能が回避され、ビデオストリームのスムーズな伝送が可能になる。

また、本願の実施例では、別のビデオ符号化のビットレート制御方法が提供されている。図４に示すように、当該方法は、以下のステップを含む。

Ｓ２０１において、ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得する。

いくつかの実施例では、ビデオ画像をダウンサンプリングした後、ダウンサンプリングされた画像に対して、例えば８×８サイズの画素ブロックを基本単位として、空間領域複雑さＩｃｏｓｔ及び時間領域複雑さＰｃｏｓｔの計算を行う。ここで、各々の画素ブロックは、１つの基本単位とみなすことができる。ここで、上記基本単位は、上記マクロブロックと同等であってもよい。

ここで、ステップＳ２０１において上記ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さを取得することは、上記第１画像フレームにおける第１基本単位の最適なフレーム内予測コストを取得するステップと、上記第１基本単位の最適なフレーム内予測コストに基づいて、第１画像フレームの空間領域複雑さを取得するステップと、を含む。上記最適なフレーム内予測コストは、算出された、上記第１画像フレームの消費するビット数を推定したものである。さらに、上記最適なフレーム内予測コストは、上記第１画像フレームの歪み量を考慮してもよい。つまり、上記最適なフレーム内予測コストは、上記第１画像フレームの消費するビット数を推定したものと上記第１画像フレームの歪み量との重み付け加算和であってもよい。

図５に示すように、ステップＳ２０１において上記ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さを取得することは、具体的に、以下のステップを含む。

Ｓ２Ａにおいて、上記第１画像フレームが有するフレーム内予測方向の中から、第１所定数のフレーム内予測方向を間隔として、複数のターゲット方向を選択し、各前記ターゲット方向のフレーム内コストを取得する。

Ｓ２Ｂにおいて、数値が最も小さいフレーム内コストに対応するターゲット方向を最適方向とする。

Ｓ２Ｃにおいて、上記最適方向を中心として、第２所定数を半径として、最適なフレーム内予測方向を取得する。

ここで、ステップＳ２Ｃにおいて、いくつかの実施例では、上記第２所定数は、第１所定数の２分の１である。

例えば、仮に上記第１所定数が８であるとすると、上記最適方向を中心として、８／２を半径として、最適なフレーム内予測方向を取得する。つまり、上記最適方向を中心として、左右両側にそれぞれ４つの基本単位を探索することにより、最適なフレーム内予測方向を取得する。

Ｓ２Ｄにおいて、最適なフレーム内予測方向に基づいて、上記第１基本単位と第２基本単位との残差のＳＡＴＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）値を取得し、第１基本単位の最適なフレーム内予測コストを取得し、第１基本単位の最適なフレーム内予測コストから、第１画像フレームの空間領域複雑さを算出する。

ここで、上記第２基本単位は、上記最適なフレーム内予測方向における基本単位であり、ＳＡＴＤは、ビデオ残差信号の大きさを評価するものであり、その値が、対応する残差のＨａｄａｍａｒｄ変換後の絶対値和である。ビデオ符号化規格では、アダマール（Ｈａｄａｍａｒｄ）変換は、ＳＡＴＤの計算に用いられることが多い。

例を挙げて説明すると、
本実施例では、３５個のフレーム内予測方向を有する画像フレームを例にして、最初に第１基本単位の最適なフレーム内予測方向を取得する。ここで、最適なフレーム内予測方向を取得することは、まず、３５個のフレーム内予測方向の中から、Δ個の方向おきに１つの方向を取って、フレーム内コストを算出し、このような初期選別を行うことにより、最適な方向を取得する第１段階と、この最適な方向を中心として、Δ／２を半径として、最適なフレーム内予測方向を探索する第２段階との２つの段階に分けられる。ここで、Δは、例えば、値が８である。

最適な予測方向に基づいて、第１基本単位と第２基本単位との残差のＳＡＴＤ値を算出し、即ち、第１基本単位の最適なフレーム内予測コストを取得する。さらに、第１基本単位の最適なフレーム内予測コストから、第１画像フレームの最適なフレーム内予測コスト、即ち第１画像フレームの空間領域複雑さを算出する。ここで、第１画像フレームの空間領域複雑さＩｃｏｓｔは、Ψ_{Ｉ_ｃｕｒ}で表され、第２画像フレームの空間領域複雑さＩｃｏｓｔは、Ψ_{Ｉ_ｐｒｅ}で表される。

ここで、ステップＳ２０１において上記第１画像フレームの時間領域複雑さを取得することは、上記第１画像フレームにおける第１基本単位の最適なフレーム間予測コストを取得するステップと、上記第１基本単位の最適なフレーム間予測コストに基づいて、第１画像フレームの時間領域複雑さを取得するステップと、を含む。

図６に示すように、ステップＳ２０１において上記第１画像フレームの時間領域複雑さを取得することは、具体的に、
整数画素ダイヤモンド探索アルゴリズムによって、第１画像フレームにおける第１基本単位の最適マッチングブロックを取得し、それを参照単位とするステップＳ２ａと、
上記参照単位と第１基本単位との残差のＳＡＴＤ値を取得するステップであって、上記ＳＡＴＤ値が、第１基本単位の最適なコストである、ステップＳ２ｂと、を含む。

上記第１画像フレームの時間領域複雑さを取得することは、
第１基本単位の最適なコストと第１基本単位の最適なフレーム内予測コストとを比較して、最も小さい数値を第１基本単位の最適なフレーム間予測コストとし、第１基本単位の最適なフレーム間予測コストに基づいて、第１画像フレームの時間領域複雑さを取得するステップＳ２ｃをさらに含む。

例を挙げて説明すると、
本実施例では、整数画素ダイヤモンド探索アルゴリズムによって、第１基本単位の最適マッチングブロックを取得し、それを参照単位とする。参照単位を決定した後、さらに、残差のＳＡＴＤ値を第１基本単位の最適なコストとして算出する。最後に、取得された最適なコストと第１基本単位のＩｃｏｓｔとを比較して、数値が最も小さいものを第１基本単位のＰｃｏｓｔとし、さらに第１画像フレームのＰｃｏｓｔを取得する。ここで、第１画像フレームのＰｃｏｓｔは、Ψ_{Ｐ_ｃｕｒ}で表され、第１画像フレームの１つ前のフレームのＰｃｏｓｔは、Ψ_{Ｐ_ｐｒｅ}で表される。

さらに、本実施例では、Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}で第１画像フレームの動き状況を表し、具体的には、以下のように算出する。

数式３から分かるように、前後のフレームのテクスチャの変化が大きくない場合、第１画像フレームの動きが静止するほど、Ψ_{Ｐ_ｃｕｒ}が０に近づくため、Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}が大きくなる。これに応じて、第１画像フレームの動きが激しいほど、Ψ_{Ｐ_ｃｕｒ}が大きくなるため、Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}が小さくなることに直接つながる。したがって、Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}は、第１画像フレームの動きの激しさを直接反映している。

Ｓ２０２ａにおいて、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新する。図７に示すように、ステップＳ２０２ａは、
第１画像フレームの動き推定属性が第１区分パラメータよりも小さい場合、第１ビット調整関数で第１画像フレームの第１ターゲットビットを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットを取得するステップＳ３Ａ、又は、
第１画像フレームの動き推定属性が第２区分パラメータよりも小さい場合、第２ビット調整関数で第１画像フレームの第１ターゲットビットを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットを取得するステップＳ３Ｂ、又は、
第１画像フレームの動き推定属性が第３区分パラメータよりも小さい場合、第３ビット調整関数で第１画像フレームの第１ターゲットビットを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットを取得するステップＳ３Ｃ、を含む。

ここで、上記第１区分パラメータ、第２区分パラメータ、及び第３区分パラメータの数値は、同一の傾向に属し、本実施例では順次増大する。

例を挙げて説明すると、
第１画像フレームは、現在の画像フレームであり、第２画像フレームは、１つ前の画像フレーム、即ち、現在の画像フレームの１つ前の画像フレームである。

第１画像フレームに対応する時間領域複雑さΨ_{Ｉ_ｃｕｒ}と空間領域複雑さΨ_{Ｐ_ｃｕｒ}との比率を、第１画像フレームの動き推定属性Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}として、第２画像フレームに対応する時間領域複雑さΨ_{Ｉ_ｐｒｅ}と空間領域複雑さΨ_{Ｐ_ｐｒｅ}との比率を、第２画像フレームの動き推定属性Ψ_{ＩＰ_ｐｒｅ}とする。

第１画像フレームの動き推定属性Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}と第２画像フレームの動き推定属性Ψ_{ＩＰ_ｐｒｅ}との比率を制限条件として、第１画像フレームの第１ターゲットビットＲ_Ｔａｒを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットＲ_Ｔａｒ’を取得する。

具体的には、第１画像フレームの第１ターゲットビットＲ_Ｔａｒを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットＲ_Ｔａｒ’を取得することは、
従来のターゲットビットの計算方式によって、ターゲットビットＲ_Ｔａｒを取得した後、第１画像の時空間領域複雑さに基づいて、区分関数を設定し、Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}の大きさに応じて、α_１、α_２、及びα_３という３つのレベルを設定し、Ｒ_Ｔａｒを調整することを含む。実施例では、α_１、α_２、及びα_３がそれぞれ２．５、３、３．５に設定されている。

（１）Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}＜αの場合、第１画像フレームの第１ターゲットビットＲ_Ｔａｒを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットＲ_Ｔａｒ’を取得することに用いる数式（第１ビット調整関数）は、数式４である。

ここで、σ_１、σ_２、及びσ_３は、画像の時空間領域複雑さに基づいて、Ｒ_Ｔａｒを調整するための重みであり、β_１、β_２及びβ_３は、それぞれ、第１条件パラメータ、第２条件パラメータ、及び第３条件パラメータである。本実施例では、σ_１、σ_２、及びσ_３がそれぞれ３．２、２．６、及び１．６に設定されており、β_１、β_２、及びβ_３がそれぞれ３、２．５、及び２に設定されている。

また、Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}＜α_１の場合、画像の変動が激しく、画像自体のテクスチャも特に大きく変動する可能性が高く、このとき、さらなる制限条件を追加することでターゲットビットを調整する。したがって、Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}＜α_１の場合、第１画像フレームの第１ターゲットビットＲ_Ｔａｒを調整することは、数式５（第４ビット調整関数）によって、第１画像フレームの第１ターゲットビットＲ_Ｔａｒを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットＲ_Ｔａｒ’を取得することをさらに含む。

ここで、σ_４は、Ｒ_Ｔａｒを調整するための第４重みであり、β_４は、第４条件パラメータである。本実施例では、σ４が２に設定されており、β_４が５に設定されている。

（２）Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}＜α_２の場合、第１画像フレームの第１ターゲットビットＲ_Ｔａｒを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットＲ_Ｔａｒ’を取得することに用いる数式（第２ビット調整関数）は、数式６である。

ここで、σ_５及びσ_６は、Ｒ_Ｔａｒを調整するための第５重み及び第６重みであり、β_５及びβ_６は、それぞれ第５条件パラメータ及び第６条件パラメータである。本実施例では、σ_５及びσ_６が２．６及び２に設定されており、β_５及びβ_６が２及び１．５に設定されている。

（３）Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}＜α_３の場合、第１画像フレームの第１ターゲットビットＲ_Ｔａｒを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットＲ_Ｔａｒ’を取得することに用いる数式（第３ビット調整関数）は、数式７である。

ここで、σ_７は、Ｒ_Ｔａｒを調整するための第７重みであり、β_７は、第７条件パラメータである。本実施例では、σ_７が２に設定されており、β_７が１．２に設定されている。

説明すべきものとして、対応する区分関数は、シーンのニーズに応じて、調整してもよい。例えば、Ψ_{ＩＰ_ｃｕｒ}＜α_１に対応する第１ビット調整関数を、４つの区分をもつ区分関数に設定してもよく、４つの区分をもつ区分関数によって調整されたデータ、及び最終的に受信側に示される効果をさらにテストして調整し、シーンのニーズを満たすために適切なパラメータを選択する必要がある。

さらに、Ｓ２０２ｂにおいて、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新する。図８に示すように、ステップＳ２０２ｂは、
第１量子化調整関数で第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するステップＳ３ａを含み、
その後に、
第２量子化調整関数で第１画像フレームの第１最大量子化パラメータを第２最大量子化パラメータに更新するステップＳ３ｂ、及び／又は、
第３量子化調整関数で第１画像フレームの第１最小量子化パラメータを第２最小量子化パラメータに更新するステップＳ３ｃをさらに含み、
前記第１量子化調整関数で第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するステップの後に、
取得された第２初期量子化パラメータが量子化パラメータの臨界閾値よりも大きい場合、第４量子化調整関数で前記第２初期量子化パラメータを調整することにより、ターゲット初期量子化パラメータを取得するステップＳ３ｄをさらに含む。

例を挙げて説明すると、
第１画像フレームは、現在の画像フレームであり、第２画像フレームは、１つ前の画像フレーム、即ち、現在の画像フレームの１つ前の画像フレームである。

第１画像フレームの空間領域複雑さΨ_{Ｐ_ｃｕｒ}と第２画像フレームの空間領域複雑さΨ_{Ｐ_ｐｒｅ}との比率、及び、第１画像フレームの空間領域複雑さΨ_{Ｐ_ｃｕｒ}と前記第２画像フレームの１つ前の画像フレームの空間領域複雑さΨ_{Ｐ_ｐｒｅｐｒｅ}との比率を制限条件とし、第１画像フレームの第１初期量子化パラメータＱＰ_{ｆｒａｍｅ}を調整することにより、第１画像フレームの第２初期量子化パラメータＱＰ_{ｆｒａｍｅ}’を取得する。

具体的には、第１画像フレームの第１初期量子化パラメータＱＰ_{ｆｒａｍｅ}を調整することにより、ＱＰ_{ｆｒａｍｅ}’を取得することは、以下のステップを含む。

（１）数式８（第１量子化調整関数）で第１画像フレームの第１初期量子化パラメータＱＰ_{ｆｒａｍｅ}を調整することにより、第１画像フレームの第２初期量子化パラメータＱＰ_{ｆｒａｍｅ}’を取得する。

（２）第１画像フレームの第１初期量子化パラメータＱＰ_{ｆｒａｍｅ}を調整することにより、ＱＰ_{ｆｒａｍｅ}’を取得した後、ステップＳ２０２ｂは、初期量子化パラメータに対応する範囲を調整し、具体的に、初期量子化パラメータに対応する最大量子化パラメータ及び最小量子化パラメータを調整するステップをさらに含む。具体的には、
数式９（第２量子化調整関数）で第１画像フレームの第１最大量子化パラメータＱＰ_ｍａｘを調整することにより、第１画像フレームの第２最大量子化パラメータＱＰ_ｍａｘ’を取得し、

数式１０（第３量子化調整関数）で第１画像フレームの第１最小量子化パラメータＱＰ_ｍｉｎを調整することにより、第１画像フレームの第２最小量子化パラメータＱＰ_ｍｉｎ’を取得する。

ここで、上式は、第１画像フレームと第２画像フレームとのＰｃｏｓｔ関係、及び第１画像フレーム（現在の画像フレーム）と２つ前の画像フレーム（第２画像フレーム（１つ前の画像フレーム）の１つ前の画像フレーム）とのＰｃｏｓｔ関係に基づいて、第１画像フレームが大きく動いているシーンにあるか否かを判断し、第１画像フレームが大きく動いているシーンにある場合、符号化過程に消費されるビットが多すぎるという現象を回避するために、第１画像フレームの初期量子化パラメータを引き上げる必要がある。

上式において、Ψ_{Ｐ_ｐｒｅ}及びΨ_{Ｐ_ｐｒｅｐｒｅ}は、それぞれ第２画像フレーム及び２つ前の画像フレーム（第２画像フレーム（１つ前の画像フレーム）の１つ前の画像フレーム）のＰｃｏｓｔを表す。ω_１及びω_３は、いずれも第１画像フレームと第２画像フレーム（１つ前の画像フレーム）とのＰｃｏｓｔの比率の閾値である。本実施例では、ω_１及びω_３が６及び３に設定されている。ω_２及びω_４は、いずれも第１画像フレームと第２画像フレームの１つ前の画像フレームとのＰｃｏｓｔの比率の閾値である。本実施例では、ω_２及びω_４が８及び４に設定されている。λ_１及びλ_２は、それぞれ現在の初期ＱＰ、最大ＱＰ、最小ＱＰに対応する第１オフセット値及び第２オフセット値である。本実施例では、λ_１及びλ_２が６及び３に設定されている。

符号化過程では、ＱＰ値が大きすぎると、ブロッキングアーティファクトが出やすくなるため、数式（８）～（１０）に加えて、第１画像フレームの量子化パラメータＱＰを調整する必要がある。したがって、
（３）第１画像フレームの第２初期量子化パラメータＱＰ’_{ｆｒａｍｅ}を取得し後、ステップＳ２０２ｂは、以下のステップをさらに含む。

数式１１（第４量子化調整関数）で第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを調整することにより、最終的な符号化のターゲット初期量子化パラメータＱＰ_{ｉｎｉｔａｌ}を取得する。

ここで、ＱＰ_Ｔｈｒは、第１画像フレームの臨界閾値である。本実施例では、ＱＰ_Ｔｈｒが３５に設定されている。ＱＰ_{ｉｎｉｔａｌ}は、第１画像フレームの時空間領域相関性に基づいて調整された最終的な符号化の初期量子化パラメータＱＰ、即ち、ターゲット初期量子化パラメータである。

Ｓ２０３において、上記第２ターゲットビット及び上記第２初期量子化パラメータに基づいて、上記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成する。

本実施例では、異なるシーンにおける第１画像フレームの変動程度によって、既存のターゲットビットを調整し、異なるシーンにおける第１画像フレームと第２画像フレームとの時間領域相関性によって、既存の量子化パラメータ（初期量子化パラメータ、最大量子化パラメータ、及び最小量子化パラメータ）を合理的に調整する。つまり、現在画像のコンテンツ特性に応じて、画像パラメータの調整を適応的に行うことができる。これにより、第１画像フレームの伝送過程に消費されるビットが少なくなり、リアルタイムビデオ過程に生じる大きな時間遅延又はカクカク現象が回避され、ユーザ体験が向上する。

本実施例では、ビデオ符号化のビットレート制御方法が提供されている。図９に示すように、当該方法は、
第１端末が、ビデオストリームにおける第１画像フレームを取得するステップＳ３０１と、
上記第１端末が、上記第１画像フレームを処理することにより、上記第１画像フレームの空間領域複雑さ、及び上記第１画像フレームの時間領域複雑さを取得するステップＳ３０２と、
上記第１端末が、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するステップＳ３０３と、
上記第１端末が、上記第２ターゲットビット及び上記第２初期量子化パラメータに基づいて、上記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成するステップＳ３０４と、
上記第１端末が、上記圧縮ビットストリームをサーバに伝送するステップＳ３０５と、
第２移動端末が、上記サーバから前記圧縮ビットストリームを取得し、上記圧縮ビットストリームを復号化し、復号化されたターゲット画像フレームを第２移動端末に表示するステップＳ３０６と、を含む。

本実施例の第１端末は、ビデオデータを伝送する前に、伝送対象の画像フレームに対してパラメータ調整を行うことにより、シーンのニーズに適する圧縮ビットストリームを取得し、さらに、ビデオデータの伝送に少ないビットが消費され、かつスムーズに伝送することができる。これにより、対応するアプリケーションのユーザの粘着性を高める。

本実施例では、ビデオ符号化のビットレート制御装置が提供されている。図１０に示すように、当該装置は、
ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得する時空間領域複雑さ取得モジュール１１０と、
上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するパラメータ調整モジュール１２０と、
上記第２ターゲットビット及び上記第２初期量子化パラメータに基づいて、上記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成する圧縮ビットストリーム取得モジュール１３０と、を含む。

上記装置の実施例における装置は、方法の実施例と同様な発明構想に基づくものである。

本実施例では、ビデオ符号化のビットレート制御装置が提供されている。図１１に示すように、当該装置は、時空間領域複雑さ取得モジュール２１０と、パラメータ調整モジュール２２０と、圧縮ビットストリーム取得モジュール２３０と、を含む。

時空間領域複雑さ取得モジュール２１０は、ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さを取得し、上記第１画像フレームの時間領域複雑さを取得する。

具体的には、時空間領域複雑さ取得モジュール２１０は、空間領域複雑さ取得ユニット２１１を含み、空間領域複雑さ取得ユニット２１１は、図１２に示すように、
上記第１画像フレームにおける第１基本単位の最適なフレーム内予測コストを取得する最適フレーム内予測コスト取得サブユニット２１１１と、
上記第１基本単位の最適なフレーム内予測コストに基づいて、第１画像フレームの空間領域複雑さを取得する空間領域複雑さ取得サブユニット２１１２と、を含む。

ここで、より具体的には、空間領域複雑さ取得ユニット２１１は、
上記第１画像フレームが有するフレーム内予測方向の中から、第１所定数のフレーム内予測方向を間隔として、複数のターゲット方向を選択し、各ターゲット方向のフレーム内コストを取得するターゲット方向フレーム内コスト取得サブユニットと、
数値が最も小さいフレーム内コストに対応するターゲット方向を最適方向とし、上記最適方向を中心として、第２所定数を半径として、最適なフレーム内予測方向を取得する最適フレーム内予測方向取得サブユニットと、
最適なフレーム内予測方向に基づいて、上記第１基本単位と第２基本単位との残差のＳＡＴＤ値を取得し、第１基本単位の最適なフレーム内予測コストを取得し、第１基本単位の最適なフレーム内予測コストから、現在の画像フレームの空間領域複雑さを算出する空間領域複雑さ取得サブユニットと、を含んでもよい。

さらに、時空間領域複雑さ取得モジュール２１０は、時間領域複雑さ取得ユニット２１２を含み、時間領域複雑さ取得ユニット２１２は、図１３に示すように、
上記第１画像フレームにおける第１基本単位の最適なフレーム間予測コストを取得する最適フレーム間予測コスト取得サブユニット２１２１と、
上記第１基本単位の最適なフレーム間予測コストに基づいて、第１画像フレームの時間領域複雑さを取得する時間領域複雑さ取得サブユニット２１２２と、を含む。

ここで、より具体的には、時間領域複雑さ取得ユニットは、
第１画像フレームにおける第１基本単位の最適マッチングブロックを取得し、上記最適マッチングブロックを参照単位とする参照単位取得サブユニットと、
上記参照単位と第１基本単位との残差のＳＡＴＤ値を取得し、上記ＳＡＴＤ値が、第１基本単位の最適なコストである第１基本単位最適コスト取得サブユニットと、
第１基本単位の最適なコストと第１基本単位の最適なフレーム内予測コストとを比較して、最も小さい数値を第１基本単位の最適なフレーム間予測コストとし、第１基本単位の最適なフレーム間予測コストに基づいて、第１画像フレームの時間領域複雑さを取得する時間領域複雑さ取得サブユニットと、を含んでもよい。

パラメータ調整モジュール２２０は、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、第１画像フレームの第１ターゲットビットを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットを取得し、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを調整することにより、第１画像フレームの第２初期量子化パラメータを取得する。

具体的には、パラメータ調整モジュール２２０は、図１４に示すように、
第１画像フレームの動き推定属性と第２画像フレームの動き推定属性とを取得し、上記第１画像フレームの動き推定属性が、第１画像フレームの時間領域複雑さと空間領域複雑さとの比率であり、上記第１画像フレームの動きの激しさを示すものであり、上記第２画像フレームの動き推定属性が、第２画像フレームの時間領域複雑さと空間領域複雑さとの比率であり、上記第２画像フレームの動きの激しさを示すものであり、上記第２画像フレームが、上記第１画像フレームの１つ前の画像フレームである動き推定取得ユニット２２１と、
第１制限条件を取得し、上記第１制限条件に基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに調整し、上記第１制限条件には、上記第１画像フレームの動き推定属性と第２画像フレームの動き推定属性との比率が含まれる第２ターゲットビット取得ユニット２２２と、を含む。

具体的には、第２ターゲットビット取得ユニット２２２は、図１５に示すように、
第１画像フレームの動き推定属性が第１区分パラメータよりも小さい場合、第１ビット調整関数で前記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに調整する第１ビット調整サブユニット２２２１、又は、
第１画像フレームの動き推定属性が第２区分パラメータよりも小さい場合、第２ビット調整関数で前記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに調整する第２ビット調整サブユニット２２２２、又は、
第１画像フレームの動き推定属性が第３区分パラメータよりも小さい場合、第３ビット調整関数で前記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに調整する第３ビット調整サブユニット２２２３を含み、
ここで、上記第１区分パラメータ、第２区分パラメータ、及び第３区分パラメータは、順次増大する。

さらに、パラメータ調整モジュール２２０は、
第２制限条件を取得し、上記第２制限条件に基づいて、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新し、上記第２制限条件には、第１画像フレームの空間領域複雑さと第２画像フレームの空間領域複雑さとの比率と、第１画像フレームの空間領域複雑さと第２画像フレームの１つ前の画像フレームの空間領域複雑さとの比率とが含まれる第２量子化パラメータ取得ユニット２２３を含む。

第２量子化パラメータ取得ユニット２２３は、図１６に示すように、
第１量子化調整関数で第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新する初期量子化調整サブユニット２２３１を含む。

第２量子化パラメータ取得ユニット２２３は、図１６に示すように、
第２量子化調整関数で第１画像フレームの第１最大量子化パラメータを第２最大量子化パラメータに更新する最大量子化調整サブユニット２２３２、及び／又は、
第３量子化調整関数で第１画像フレームの第１最小量子化パラメータを第２最小量子化パラメータに更新する最小量子化調整サブユニット２２３３をさらに含む。

第２量子化パラメータ取得ユニット２２３は、
上記第２初期量子化パラメータが量子化パラメータの臨界閾値よりも大きい場合、第４量子化調整関数で前記第２初期量子化パラメータをターゲット初期量子化パラメータに更新する最終量子化調整サブユニット２２３４をさらに含む。

圧縮ビットストリーム取得モジュール２３０は、上記第２ターゲットビット及び上記第２初期量子化パラメータに基づいて、上記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成する。

上記装置の実施例における装置は、方法の実施例と同様な発明構想に基づくものである。

本願の実施例では、プロセッサとメモリとを備えるビデオ符号化のビットレート制御機器が提供されており、メモリには、少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットが記憶され、少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットは、プロセッサによりロードされて実行されることで、方法の実施例で提供されたビデオ符号化のビットレート制御方法を実現させる。

本願の実施例では、少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供されており、少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットは、プロセッサによりロードされて実行されることで、方法の実施例に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法を実現させる。少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットには、
ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さを取得し、上記第１画像フレームの時間領域複雑さを取得し、
上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新し、
上記第２ターゲットビット及び上記第２初期量子化パラメータに基づいて、上記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成する、処理を行うための命令が含まれる。

本願の実施例では、さらに、上記実施例で提供されたビデオ符号化のビットレート制御方法の実施に使用可能なビデオ符号化のビットレート制御機器が提供されている。図１７に示すように、具体的には、
当該機器は、無線周波数（ＲＦ：Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）回路８１０、１つ又は複数のコンピュータ読取可能な記憶媒体を含むメモリ８２０、入力ユニット８３０、表示ユニット８４０、センサ８５０、オーディオ回路８６０、ワイヤレスフィデリティ（ＷｉＦｉ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）モジュール８７０、１つ又は複数の処理コアを含むプロセッサ８８０、及び電源８９０などの部品を備えてもよい。当業者であれば理解できるように、図１７に示される機器の構成は、機器を限定するものではなく、図示されたものよりも多く又は少ない部品を含んでもよく、或いはいくつかの部品を組み合わせたものであってもよく、或いは部品の異なる配置を有してもよい。

ＲＦ回路８１０は、情報の送受信中又は通話中に信号を送受信するために使用することができ、特に、基地局のダウンリンク情報を受信して、１つ又は複数のプロセッサ８８０に渡して処理するとともに、アップリンクに関するデータを基地局に送信する。一般に、ＲＦ回路８１０は、アンテナ、少なくとも１つの増幅器、チューナ、１つ又は複数の発振器、加入者識別モジュール（ＳＩＭ）カード、トランシーバ、カプラー、低雑音増幅器（ＬＮＡ：Ｌｏｗ Ｎｏｉｓｅ Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ）、デュプレクサなどを含むが、これらに限定されない。また、ＲＦ回路８１０は、無線通信を介してネットワークや他のデバイスと通信することもできる。無線通信には、グローバルモバイル通信システム（ＧＳＭ：Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ：Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、コード分割多元接続（ＣＤＭＡ：Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、広帯域コード分割多元接続（ＷＣＤＭＡ：Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、長期的進化（ＬＴＥ：Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、電子メール、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ：Ｓｈｏｒｔ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）などを含むが、これらに限定されない任意の通信規格又はプロトコルを使用してもよい。

メモリ８２０は、ソフトウェアプログラム及びモジュールを記憶するために使用することができ、プロセッサ８８０は、メモリ８２０に記憶されたソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することにより、様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行する。メモリ８２０は、主にプログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含んでもよい。ここで、プログラム記憶領域には、オペレーティングシステム、機能に必要なアプリケーションプログラムなどを記憶してもよい。データ記憶領域には、機器の使用に応じて作成されたデータなどを記憶してもよい。また、メモリ８２０は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよいし、不揮発性メモリ、例えば、少なくとも１つの磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性ソリッドステート記憶デバイスを含んでもよい。これに応じて、メモリ８２０は、メモリコントローラをさらに含んでもよい。これにより、プロセッサ８８０及び入力ユニット８３０によるメモリ８２０へのアクセスが提供される。

入力ユニット８３０は、入力された数字又は文字の情報を受信することと、ユーザ設定及び機能制御に関する、キーボード、マウス、ジョイスティック、光学又はトラックボールによる信号入力を生成することとに使用することができる。具体的には、入力ユニット８３０は、タッチセンシティブ表面８３１及び他の入力デバイス８３２を含んでもよい。タッチセンシティブ表面８３１は、タッチスクリーン又はタッチパッドとも呼ばれ、その上又はその近くでのユーザのタッチ操作を収集し（例えば、ユーザが指、スタイラスなどの任意の適切なもの又はアクセサリを使用して、タッチセンシティブ表面８３１の上又はタッチセンシティブ表面８３１の近くで行う操作）、プリセットプログラムに従って、相応の接続装置を駆動することができる。いくつかの実施例では、タッチセンシティブ表面８３１は、タッチ検出装置及びタッチコントローラの２つの部分を含んでもよい。ここで、タッチ検出装置は、ユーザのタッチ方位を検出し、タッチ操作による信号を検出し、信号をタッチコントローラに伝送する。タッチコントローラは、タッチ検出装置からタッチ情報を受信し、それをタッチポイント座標に変換してプロセッサ８８０に送信するとともに、プロセッサ８８０から送信されたコマンドを受信して実行することができる。また、抵抗膜、静電容量、赤外線や表面弾性波などの複数の形態によって、タッチセンシティブ表面８３１を実現してもよい。入力ユニット８３０は、タッチセンシティブ表面８３１に加えて、他の入力デバイス８３２も含んでもよい。具体的には、他の入力デバイス８３２は、物理キーボード、ファンクションキー（例えば、ボリュームコントロールキー、スイッチキーなど）、トラックボール、マウス、ジョイスティックなどのうち１つ又は複数を含んでもよいが、これらに限定されない。

表示ユニット８４０は、ユーザが入力した情報又はユーザに提供する情報、及び機器の様々なグラフィカルユーザインターフェースを表示するために使用することができる。これらのグラフィカルユーザインターフェースは、グラフィック、テキスト、アイコン、ビデオ、及びそれらの任意の組み合わせから構成されてもよい。表示ユニット８４０は、表示パネル８４１を備えてもよい。いくつかの実施例では、表示パネル８４１は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）や有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ：Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ－Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）などの形態で配置してもよい。さらに、タッチセンシティブ表面８３１は、表示パネル８４１を覆ってもよい。タッチセンシティブ表面８３１は、その上又はその近くでのタッチ操作を検出すると、タッチイベントのタイプを決定するために、該タッチ操作をプロセッサ８８０に伝送する。次に、プロセッサ８８０は、タッチイベントのタイプに応じて、相応の視覚的出力を表示パネル８４１に提供する。ここで、タッチセンシティブ表面８３１及び表示パネル８４１は、２つの別個の部品として、入力機能及び出力機能を実現してもよいが、いくつかの実施例では、タッチセンシティブ表面８３１及び表示パネル８４１を統合して、入力機能及び出力機能を実現してもよい。

機器は、例えば、光センサ、モーションセンサ、及び他のセンサなどの少なくとも１種のセンサ８５０をさらに含んでもよい。具体的には、光センサは、環境光センサ及び近接センサを含んでもよい。ここで、環境光センサは、環境光の明るさに応じて表示パネル８４１の輝度を調整することができ、近接センサは、機器が耳に近づくと、表示パネル８４１及び／又はバックライトをオフにすることができる。モーションセンサの１種として、重力加速度センサは、各方向（通常、３軸）における加速度の大きさを検出でき、静止時に重力の大きさ及び方向を検出でき、機器の姿勢を認識するアプリケーション（例えば、画面の縦横切り替え、関連ゲーム、磁力計の姿勢キャリブレーション）、振動認識関連の機能（例えば、歩数計、タップ）などに利用可能である。前記機器に配置可能な他のセンサ、例えば、ジャイロスコープ、気圧計、湿度計、温度計、赤外線センサなどについては、ここでは説明を省略する。

オーディオ回路８６０、スピーカー８６１、マイクロフォン８６２は、ユーザと機器との間のオーディオインターフェースを提供することができる。オーディオ回路８６０は、受信されたオーディオデータから変換された電気信号をスピーカー８６１に伝送することができる。スピーカー８６１は、電気信号を音響信号に変換して出力する。一方、マイクロフォン８６２は、収集された音響信号を電気信号に変換する。オーディオ回路８６０は、電気信号を受信してオーディオデータに変換し、オーディオデータをプロセッサ８８０に出力して、プロセッサ８８０によってオーディオデータを処理した後、ＲＦ回路８１０を介してオーディオデータを例えば他の機器に送信するか、又は、さらなる処理のために、オーディオデータをメモリ８２０に出力する。オーディオ回路８６０は、外付けイヤホンと機器との通信を提供するためのイヤホンジャックを含んでもよい。

ＷｉＦｉは、近距離無線伝送技術に属する。機器は、ＷｉＦｉモジュール８７０によって、ユーザによる電子メールの送受信、Ｗｅｂページの閲覧、及びストリーミングメディアのアクセスを助けることができる。ＷｉＦｉは、無線ブロードバンドインターネットアクセスをユーザに提供する。図１７にＷｉＦｉモジュール８７０を示しているが、理解できるように、ＷｉＦｉモジュール８７０は、機器の必須構成に属せず、必要に応じて、発明の本質を変更しない範囲内で完全に省略可能である。

プロセッサ８８０は、機器の制御センターであり、機器全体の各部分を様々なインターフェース及び回線で接続し、メモリ８２０に記憶されたソフトウェアプログラム及び／又はモジュールを実行又は遂行して、メモリ８２０に記憶されたデータを呼び出すことにより、機器の様々な機能を実行してデータを処理し、機器を全体的に監視制御する。いくつかの実施例では、プロセッサ８８０は、１つ又は複数の処理コアを含んでもよい。いくつかの実施例では、プロセッサ８８０には、アプリケーションプロセッサ及びモデムプロセッサが統合されてもよい。ここで、アプリケーションプロセッサは、主にオペレーティングシステム、ユーザ画面、及びアプリケーションプログラムなどを処理し、モデムプロセッサは主に無線通信を処理する。理解できるように、上記モデムプロセッサは、プロセッサ８８０に統合されなくてもよい。

機器は、各部品に電力を供給する電源８９０（例えば、電池）をさらに含む。いくつかの実施例では、電源は、電源管理システムを介して、プロセッサ８８０に論理的に接続されてもよい。これにより、電力管理システムによって、充電、放電、及び電力消耗管理などの機能を実現する。電源８９０は、１つ又は複数の直流又は交流電源、再充電システム、電源故障検出回路、電源変換器又はインバータ、電源状態インジケータなどの任意のコンポーネントを含んでもよい。

図示されないが、機器には、カメラ、ブルートゥース（登録商標）モジュールなどが含まれてもよく、ここでは説明を省略する。具体的には、本実施例では、機器の表示ユニットは、タッチスクリーンであり、機器は、メモリと、１つ又は複数のプログラムとをさらに含む。ここで、１つ又は複数のプログラムは、メモリに記憶され、１つ又は複数のプロセッサで本願の装置の実施例における命令を実行するように構成される。具体的には、プロセッサは、
ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さを取得し、上記第１画像フレームの時間領域複雑さを取得するステップと、
上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、上記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するステップと、
上記第２ターゲットビット及び上記第２初期量子化パラメータに基づいて、上記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成するステップと、を実行する。

本実施例では、ビデオ符号化のビットレート制御システムが提供されており、図１８に示すように、当該システムは、第１端末１１と、サーバ１３と、第２端末１４とを含む。

第１端末１１は、
ターゲットビデオストリームにおける第１画像フレームを取得する第１画像フレーム取得モジュール３１０と、
上記第１画像フレームを処理することにより、上記第１画像フレームの空間領域複雑さと上記第１画像フレームの時間領域複雑さとを取得する時空間領域複雑さ取得モジュール３２０と、
上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、第１画像フレームの第１ターゲットビットを調整することにより、第１画像フレームの第２ターゲットビットを取得し、上記空間領域複雑さ及び上記時間領域複雑さに基づいて、第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを調整することにより、第１画像フレームの第２初期量子化パラメータを取得するパラメータ調整モジュール３３０と、
調整された第２ターゲットビット及び初期量子化パラメータに基づいて、上記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを取得する圧縮ビットストリーム取得モジュール３４０と、を含む。

第１端末１１は、上記圧縮ビットストリーム情報をサーバに送信する圧縮ビットストリーム送信モジュール３５０をさらに含む。

第２端末１４は、
サーバから上記圧縮ビットストリームを取得する圧縮ビットストリーム取得モジュール５１０と、
受信された圧縮ビットストリームを復号化する圧縮ビットストリーム復号化モジュール５２０と、を含む。

上記システムの実施例におけるシステムは、方法の実施例と同様な発明構想に基づくものである。

説明すべきものとして、上記本願の実施例の前後順序は、記述のためのものにすぎず、実施例の優劣を示すものではない。

当業者であれば理解できるように、上記実施例を実現するためのステップの全部又は一部は、ハードウェアによって実行されてもよいし、プログラムによって関連ハードウェアに指示することにより実行されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。上記で言及された記憶媒体は、読み出し専用メモリ、磁気ディスク、又は光ディスクなどであってもよい。

上記は、本願の好ましい実施例にすぎず、本願の保護範囲を限定するものではない。本願の精神および原則内で行われる種々の修正、均等置換え、改善などは全て本願の保護範囲内に含まれるべきである。

１１ アプリケーションクライアント（第１端末）
１２ ネットワーク
１３ サーバ
１４ アプリケーションクライアント（第２端末）
１１０ 時空間領域複雑さ取得モジュール
１２０ パラメータ調整モジュール
１３０ 圧縮ビットストリーム取得モジュール
２１０ 時空間領域複雑さ取得モジュール
２１１ 空間領域複雑さ取得ユニット
２１１１ 最適フレーム内予測コスト取得サブユニット
２１１２ 空間領域複雑さ取得サブユニット
２１２ 時間領域複雑さ取得ユニット
２１２１ 最適フレーム間予測コスト取得サブユニット
２１２２ 時間領域複雑さ取得サブユニット
２２０ パラメータ調整モジュール
２２１ 動き推定取得ユニット
２２２ 第２ターゲットビット取得ユニット
２２２１ 第１ビット調整サブユニット
２２２２ 第２ビット調整サブユニット
２２２３ 第３ビット調整サブユニット
２２３ 第２量子化パラメータ取得ユニット
２２３１ 初期量子化調整サブユニット
２２３２ 最大量子化調整サブユニット
２２３３ 最小量子化調整サブユニット
２２３４ 最終量子化調整サブユニット
２３０ 圧縮ビットストリーム取得モジュール
３１０ 現在画像フレーム取得モジュール
３２０ 時空間領域複雑さ取得モジュール
３３０ パラメータ調整モジュール
３４０ 圧縮ビットストリーム取得モジュール
３５０ 圧縮ビットストリーム送信モジュール
５１０ 圧縮ビットストリーム取得モジュール
５２０ 圧縮ビットストリーム復号化モジュール
８１０ ＲＦ回路
８２０ メモリ
８３０ 入力ユニット
８３１ タッチセンシティブ表面
８３２ 他の入力デバイス
８４０ 表示ユニット
８４１ 表示パネル
８５０ センサ
８６０ オーディオ回路
８７０ ＷｉＦｉモジュール
８８０ プロセッサ
８９０ 電源

Claims (14)

1. 端末機器が実行する、ビデオ符号化のビットレート制御方法であって、
   ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得するステップと、
   前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの符号化に割り当てられる第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの前記第１ターゲットビットから算出された第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するステップと、
   前記第２ターゲットビット及び前記第２初期量子化パラメータに基づいて、前記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成するステップと、
   を含み、前記第１及び第２ターゲットビットはビットレート制御においてチャネルの状態に応じて決定されるものであり、前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの符号化に割り当てられる第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新する前記ステップは、
   第１画像フレームの動き推定属性と第２画像フレームの動き推定属性とを取得するステップであって、前記第１画像フレームの動き推定属性が、第１画像フレームの空間領域複雑さと時間領域複雑さとの比率であり、前記第１画像フレームの動きの激しさを示すものであり、前記第２画像フレームの動き推定属性が、第２画像フレームの空間領域複雑さと時間領域複雑さとの比率であり、前記第２画像フレームの動きの激しさを示すものであり、前記第２画像フレームが、前記第１画像フレームの１つ前の画像フレームである、ステップと、
   前記第１画像フレームの動き推定属性と前記第２画像フレームの動き推定属性との比率が属する所属区間を取得し、前記所属区間に対して予め定義されている関数に前記第１ターゲットビットを入力することにより返される値を前記第２ターゲットビットとして取得し、前記第１画像フレームの前記第１ターゲットビットを前記第２ターゲットビットに更新するステップと、
   を含む、ビデオ符号化のビットレート制御方法。
2. 前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新する前記ステップは、
   第１画像フレームの空間領域複雑さと第２画像フレームの空間領域複雑さの比率が属する第１所属区間と、第１画像フレームの空間領域複雑さと第２画像フレームの１つ前の画像フレームの空間領域複雑さとの比率が属する第２所属区間とにより決定される所属領域を取得し、前記所属領域に対して予め定義されている関数に前記第１初期量子化パラメータを入力することにより返される値を前記第２初期量子化パラメータとして取得し、前記第１画像フレームの前記第１初期量子化パラメータを前記第２初期量子化パラメータに更新するステップ、
   を含む請求項１に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法。
3. 前記第１画像フレームの前記第１ターゲットビットを前記第２ターゲットビットに更新するステップにおいて、
   第１画像フレームの動き推定属性が、第１区分パラメータを用いて指定される第１範囲に属する場合、前記所属区間に対して予め定義されている関数は、第１の傾きを有する線型関数である第１ビット調整関数であり、又は、
   第１画像フレームの動き推定属性が、第２区分パラメータを用いて指定される第２範囲に属する場合、前記所属区間に対して予め定義されている関数は、第２の傾きを有する線型関数である第２ビット調整関数であり、又は、
   第１画像フレームの動き推定属性が、第３区分パラメータを用いて指定される第３範囲に属する場合、前記所属区間に対して予め定義されている関数は、第３の傾きを有する線型関数である第３ビット調整関数であり、
   前記第１範囲、前記第２範囲、及び前記第３範囲は互いに異なる、請求項１に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法。
4. 前記第１画像フレームの前記第１初期量子化パラメータを前記第２初期量子化パラメータに更新するステップにおいて、
   前記所属領域に対して予め定義されている関数は、入力された前記第１初期量子化パラメータに、前記所属領域に対して予め決定されているオフセットを加えた値を返す第１量子化調整関数である、
   請求項２に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法。
5. 前記第１画像フレームの前記第１初期量子化パラメータを前記第２初期量子化パラメータに更新するステップの後に、
   前記所属領域に対して予め定義されている第２量子化調整関数で第１画像フレームの第１最大量子化パラメータを第２最大量子化パラメータに更新するステップであって、前記第２量子化調整関数は、入力された前記第１最大量子化パラメータに、前記所属領域に対して予め決定されているオフセットを加えた値を前記第２最大量子化パラメータとして返す、ステップ及び／又は、
   前記所属領域に対して予め定義されている第３量子化調整関数で第１画像フレームの第１最小量子化パラメータを第２最小量子化パラメータに更新するステップであって、前記第３量子化調整関数は、入力された前記第１最小量子化パラメータに、前記所属領域に対して予め決定されているオフセットを加えた値を前記第２最小量子化パラメータとして返す、ステップ、
   をさらに含む請求項２に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法。
6. 前記第２初期量子化パラメータが量子化パラメータの臨界閾値よりも大きい場合、入力された前記第２初期量子化パラメータに依存する値をターゲット初期量子化パラメータとして返す線型関数である第４量子化調整関数を用いて、前記第２初期量子化パラメータを前記ターゲット初期量子化パラメータに更新するステップ、
   をさらに含む請求項４に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法。
7. ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さを取得する前記ステップは、
   前記第１画像フレームにおける第１基本単位の最適なフレーム内予測コストを取得するステップと、
   前記第１基本単位の最適なフレーム内予測コストに基づいて、第１画像フレームの空間領域複雑さを取得するステップと、
   を含む請求項１に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法。
8. 前記第１画像フレームの時間領域複雑さを取得する前記ステップは、
   前記第１画像フレームにおける第１基本単位の最適なフレーム間予測コストを取得するステップと、
   前記第１基本単位の最適なフレーム間予測コストに基づいて、第１画像フレームの時間領域複雑さを取得するステップと、
   を含む請求項１に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法。
9. 前記ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得するステップの前に、ビデオストリームにおける第１画像フレームを取得するステップを含み、
   前記第２ターゲットビット及び前記第２初期量子化パラメータに基づいて、前記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成するステップの後に、前記圧縮ビットストリームをサーバに伝送するステップをさらに含み、
   前記ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得するステップは、
   前記第１画像フレームを処理することにより、前記第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得するステップ、
   を含む請求項１に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法。
10. ビデオ符号化のビットレート制御装置であって、
    ビデオストリームにおける第１画像フレームの空間領域複雑さ及び時間領域複雑さを取得する時空間領域複雑さ取得モジュールと、
    前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの符号化に割り当てられる第１ターゲットビットを第２ターゲットビットに更新し、前記空間領域複雑さ及び前記時間領域複雑さに基づいて、前記第１画像フレームの前記第１ターゲットビットから算出された第１初期量子化パラメータを第２初期量子化パラメータに更新するパラメータ調整モジュールと、
    前記第２ターゲットビット及び前記第２初期量子化パラメータに基づいて、前記第１画像フレームの圧縮ビットストリームを生成する圧縮ビットストリーム取得モジュールと、
    を含み、前記第１及び第２ターゲットビットはビットレート制御においてチャネルの状態に応じて決定されるものであり、前記パラメータ調整モジュールは、
    第１画像フレームの動き推定属性と第２画像フレームの動き推定属性とを取得し、前記第１画像フレームの動き推定属性が、第１画像フレームの時間領域複雑さと空間領域複雑さとの比率であり、前記第１画像フレームの動きの激しさを示すものであり、前記第２画像フレームの動き推定属性が、第２画像フレームの時間領域複雑さと空間領域複雑さとの比率であり、前記第２画像フレームの動きの激しさを示すものであり、前記第２画像フレームが、前記第１画像フレームの１つ前の画像フレームである動き推定取得ユニットと、
    前記第１画像フレームの動き推定属性と前記第２画像フレームの動き推定属性との比率が属する所属区間を取得し、前記所属区間に対して予め定義されている関数に前記第１ターゲットビットを入力することにより返される値を前記第２ターゲットビットとして取得し、前記第１画像フレームの前記第１ターゲットビットを前記第２ターゲットビットに更新する第２ターゲットビット取得ユニットと、
    を含む、ビデオ符号化のビットレート制御装置。
11. 前記パラメータ調整モジュールは、
    第１画像フレームの空間領域複雑さと第２画像フレームの空間領域複雑さの比率が属する第１所属区間と、第１画像フレームの空間領域複雑さと第２画像フレームの１つ前の画像フレームの空間領域複雑さとの比率が属する第２所属区間とにより決定される所属領域を取得し、前記所属領域に対して予め定義されている関数に前記第１初期量子化パラメータを入力することにより返される値を前記第２初期量子化パラメータとして取得し、前記第１画像フレームの前記第１初期量子化パラメータを前記第２初期量子化パラメータに更新する第２量子化パラメータ取得ユニット、
    を含む請求項１０に記載のビデオ符号化のビットレート制御装置。
12. プロセッサとメモリとを備えるビデオ符号化のビットレート制御機器であって、前記メモリには、少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットが記憶され、前記少なくとも１つの命令、前記少なくとも１つのプログラム、前記コードセット又は命令セットは、前記プロセッサによりロードされて実行されることで、請求項１～９のいずれか１項に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法を実現させるビデオ符号化のビットレート制御機器。
13. 少なくとも１つの命令、少なくとも１つのプログラム、コードセット又は命令セットを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記少なくとも１つの命令、前記少なくとも１つのプログラム、前記コードセット又は命令セットは、プロセッサによりロードされて実行されることで、請求項１～９のいずれか１項に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法を実行させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
14. 請求項１～９のいずれか１項に記載のビデオ符号化のビットレート制御方法を端末機器に実行させるコンピュータプログラム。
    

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