WO2009121234A1 - 一种视频压缩码率控制方法 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to the field of video image processing, and more particularly to a video compression rate control method. Background technique
- the amount of data of the compressed frame changes, so that the amount of data (code rate) per unit time fluctuates.
- code rate code rate
- the principle of rate control is to use a mathematical model to recalculate the quantization factor of the next frame by the currently known user-specified code rate and the number of compressed bits, thereby changing the number of bits after encoding to achieve the purpose of controlling the code rate. .
- the conventional rate control algorithm (such as the CBR algorithm) includes the following steps: (1) almost uniformly allocating the target number of bits per frame image according to the target bit rate; (2) calculating each frame according to the allocated target number of bits
- the encoded quantization parameter Qp is derived to ensure that the encoder outputs a constant bit rate. Since the prior art algorithm assigns almost the same number of bits to each frame of the video sequence, in reality, the complexity of each frame image is constantly changing, so that the compressed image quality fluctuates greatly, The image quality is not high, especially in the low-bandwidth/wireless channel. Due to the unstable and error-prone characteristics of the channel itself, the accuracy of the encoder's rate control is put forward.
- the video compression rate control algorithm comprises the following steps: A. analyzing image features and calculating image feature complexity factors;
- the step A further includes:
- A1 Calculating a motion complexity factor of the current image according to the actual number of bits generated by the image coding and the number of output average bits;
- A3. Combine the current motion complexity factor and texture complexity factor of the image to calculate the feature complexity factor of the current image.
- the calculation formula is:
- the average number of coded output bits calculated up to the j-th frame image is the number of coded output average bits up to the j-th frame image, and is the actual number of bits of the j-th frame image coded output, and is the weighting coefficient.
- the calculation formula of the texture complexity factor of the image in the step A2 is:
- texture complexity factor of the image which is the absolute difference average of the previous image
- M is the number of macroblocks in the image
- ⁇ is the average texture complexity factor up to the jth frame image.
- ⁇ is the motion complexity factor of the image, and is the texture complexity factor of the image; ; is the adjustment coefficient.
- the calculation formula of the target number of bits to be allocated in the image in the step B is:
- the step C further comprises: using the quadratic nonlinear rate-distortion model to obtain the encoded quantization parameter Qp in combination with the number of target bits to be allocated by the image.
- the invention closely combines the code rate allocation with the feature complexity of the image, so that the encoder can accurately allocate the code rate and improve the control precision of the code rate of the encoder. Meanwhile, the present invention uses the quadratic nonlinear rate distortion.
- the model obtains the coded quantization parameter Qp, which has better control code rate accuracy than the single linear rate distortion model. Therefore, by using the video compression rate control algorithm of the present invention, the rate control accuracy can be improved, thereby improving the image quality.
- FIG. 1 is a flowchart of a video compression rate control method of the present invention
- Fig. 1 is a flow chart showing a video compression rate control method of the present invention, the process is as follows: In step S101, image features are analyzed to calculate image feature complexity factors.
- FIG. 2 is a flowchart of a video compression rate control method according to an embodiment of the present invention. The method is based on the method flow shown in FIG. 1, and the specific process is as follows:
- step S201 the motion complexity factor of the current image is calculated based on the actual number of bits generated by the image coding and the number of output average bits.
- step S203 the feature complexity factor of the current image is calculated in combination with the current motion complexity factor and the texture complexity factor of the image.
- One embodiment of the present invention uses image feature complexity factors to describe image features, and combines the motion complexity factor of the image with the texture complexity factor to calculate the feature complexity factor of the image.
- the calculation formula is:
- C. is the characteristic complexity factor of the image
- ⁇ is the motion complexity factor of the image
- ⁇ is the texture complexity factor of the image
- the encoded quantization parameter Qp is obtained by combining the target number of bits to be allocated by the image and the rate-distortion ("R") model.
- the encoded quantization parameter Qp is obtained using a quadratic nonlinear RD model in the case where the target number of bits is known, in combination with the number of target bits to be allocated for the image.
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Description
一种视频压缩码率控制方法 技术领域
本发明涉及视频图象处理领域， 更具体地说， 涉及一种视频压缩码率控制 方法。 背景技术
在视频压缩过程中，压缩过的帧的数据量会有变化，这样单位时间的数据 量（码率）就会有波动。 而在实际应用中， 尤其在视频流传输时， 需要恒定的 码率。码率控制的原理就是利用一种数学模型来通过当前已知的用户指定码率 和已压缩比特数来重新计算下一帧的量化因子，从而改变编码后的比特数， 达 到控制码率的目的。
传统的码率控制算法（如 CBR算法 ) 包括以下步骤： （ 1 )根据目标比特 率， 对每帧图象几乎平均地分配目标比特数； （2 )根据分配的目标比特数， 对 每帧计算出编码的量化参数 Qp, 从而保证编码器输出恒定比特率。 由于现有 技术的算法给视频序列中每帧图象都分配几乎相同的比特数， 而实际上，各帧 图象的复杂度是不断变化的， 这样压缩后的图象质量波动很大，使得图象质量 不高， 特别是在低带宽 /无线信道下的视频压缩， 由于信道本身存在不稳定、 易错的特征， 对编码器的码率控制精度提出更高的要求。
因此， 需要一种新的视频压缩码率控制算法， 提高码率控制精度， 从而改 善图象质量。 发明内容
本发明的目的在于提供一种视频压缩码率控制算法，旨在解决现有技术的 视频压缩过程中码率控制精度不高， 图象质量波动大的问题。
为了实现发明目的， 所述视频压缩码率控制算法包括以下步骤：
A.分析图象特征， 计算图象特征复杂因子；
B.结合图象特征复杂因子， 计算图象需分配的目标比特数；
C.结合图象需分配的目标比特数， 使用率失真模型求取编码的量化参数
QP。
优选地， 所述步骤 A进一步包括：
A1.根据图象编码产生的实际比特数和输出平均比特数， 计算当前图象的 运动复杂因子；
A2.根据图象的平均纹理复杂度， 计算当前图象的纹理复杂因子；
A3.结合图象当前的运动复杂因子和纹理复杂因子， 计算当前图象的特征 复杂因子。
优选地， 所述步骤 A1中图象的运动复杂因子的计算公式为： C = ^ 其中， 0„是当前图象的运动复杂因子， 是第 j帧图象编码产生的实际比 特数， 是到第 j帧图象为止计算出的编码输出平均比特数。
优选地， 所述 的计算公式为：
其中， 是到第 j帧图象为止计算出的编码输出平均比特数， 是到第 j-i帧图像为止的编码输出平均比特数， 是第 j帧图像编码输出的实际比特 数， 《是加权系数。
优选地， 所述步骤 A2中图象的纹理复杂因子的计算公式为：
其中， 是图象的纹理复杂因子， 是前一副图象的绝对差值平均， M 是图象中宏块的个数， ^ ^是到第 j帧图象为止的平均纹理复杂因子。
优选地， 所述^^'的计算公式为：
其中， 是到第 j帧图象为止的平均纹理复杂因子， 是前一副图象 的绝对差值平均， 是到第 j-i帧图象为止的平均纹理复杂因子， 是加劝 系数。
优选地， 所述步骤 A3中图象的特征复杂因子的计算公式为：
其中， 是图象的特征复杂因子， ^是图象的运动复杂因子， 是图象 的纹理复杂因子， ；；是调整系数。
优选地， 所述步骤 B中图象需分配的目标比特数的计算公式为：
其中， ， 是第 n秒的第 j帧图象需分配的目标比特数， «， 是相应图象 即第 n秒的第 j帧图象的特征复杂因子， f是图象编码的目标比特率， /5是 图象编码的目标帧率， br(i,m) i秒第 m个图象输出的实际比特数， 《是调整 系数。
优选地， 所述步骤 C进一步包括， 结合图象需分配的目标比特数， 使用 二次非线性率失真模型求取编码的量化参数 Qp。
优选地， 所述二次非线性率失真模型为：
B = SADx (—+-^-)
QP QP2 其中， 3是当前帧分配的目标比特数， & 4 )是当前帧的绝对差值和， 是 宏块的量化参数， cl和 c2是调整参数。
本发明通过将码率分配与图象的特征复杂度紧密结合起来，使编码器能精 确地分配码率， 提高了编码器分配码率的控制精度； 同时， 本发明使用二次非 线性率失真模型求取编码的量化参数 Qp, 相对于筒单线性率失真模型， 其控 制码率的精度更好。 因此采用本发明的视频压缩码率控制算法， 能提高码率控 制精度， 从而改善图象质量。
附图说明
图 1是本发明视频压缩码率控制方法的流程图；
图 2是本发明一个实施例的视频压缩码率控制方法的流程图。 具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白， 以下结合附图及实 施例， 对本发明进行进一步详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅 仅用以解释本发明， 并不用于限定本发明。
本发明通过将码率分配与图象的特征复杂度结合起来分配码率，然后通过 二次非线性率失真模型去取编码的量化参数， 这样， 提高了码率控制精度， 从 而改善了图象质量。
图 1示出了本发明视频压缩码率控制方法的流程图， 过程如下： 在步骤 S101中， 分析图象特征， 计算图象特征复杂因子。
在步骤 S102中，结合图象特征复杂因子，计算图象需分配的目标比特数。 在步骤 S103中， 结合图象需分配的目标比特数， 使用率失真模型求取编 码的量化参数 QP。
图 2示出了本发明一个实施例的视频压缩码率控制方法的流程图，该方法 基于图 1所示的方法流程， 具体过程如下：
在步骤 S201中， 根据图象编码产生的实际比特数和输出平均比特数， 计 算当前图象的运动复杂因子。
图象的运动复杂度指的是在图象序列中，连续两帧图象中目标物体运动造 成的差异， 图象序列中连续两帧图象之间的相关性非常大。本发明的一个实施 例通过前一帧图象来分析图象的运动复杂度，采用图象的运动复杂因子表述运 动复杂度。 在一个实施例中， 当前图象的运动复杂因子的计算公式为： c = 其中， 0„是当前图象的运动复杂因子， 是第 j帧图象编码产生的实际比 特数， 是到第 j帧图象为止计算出的编码输出平均比特数。
在一实施例子中，到第 j帧图象为止计算出的编码输出平均比特数 的计 算公式为：
其中， 是到第 j帧图象为止计算出的编码输出平均比特数， 是到第 j-i帧图像为止的编码输出平均比特数， 是第 j帧图像编码输出的实际比特 数， 《是加权系数。 对《的取值可根据具体情况调整， 在一实施例中， 可取值
« =0.725。
在步骤 S202中， 根据图象的平均纹理复杂度， 计算当前图象的纹理复杂 因子。 由于在图象序列中， 连续两帧图象场景相关性比较大， 本发明的一个实 施例使用前一帧图象来分析图象的纹理复杂度，采用图象的纹理复杂因子表述 纹理复杂度。 在一个实施例中， 当前图象的纹理复杂因子的计算公式为：
log2( A/) .) /
其中， ^是图象的纹理复杂因子， MA ^是前一副图象的绝对差值平均， M 是图象中宏块的个数， ^ ^是到第 j帧图象为止的平均纹理复杂因子。
在一实施例中，到第 j帧图象为止的平均纹理复杂因子 C 的计算公式为：
其中， 是到第 j帧图象为止的平均纹理复杂因子， MA ^是前一副图象 的绝对差值平均， 是到第 j-1帧图象为止的平均纹理复杂因子， 是加劝 系数。 对 的取值可根据具体情况调整， 在一实施例中， 可取值 ^=0.825。
在步骤 S203中， 结合图象当前的运动复杂因子和纹理复杂因子， 计算当 前图象的特征复杂因子。本发明的一个实施例采用图象的特征复杂因子来描述 图象特征，并结合图象的运动复杂因子和纹理复杂因子来计算图象的特征复杂 因子， 其计算公式为：
其中， C .是图象的特征复杂因子， ^是图象的运动复杂因子， 是图象 的纹理复杂因子， ；；是调整系数。 对; 7的取值可根据具体情况调整， 在一实施
例中， 可取值 ;;=0.5。
在步骤 S204中， 将图象特征引入图象比特率分配过程， 结合图象特征复 杂因子， 计算图象需分配的目标比特数。 在一个实施例中， 图象需分配的目标 比特数的计算公式为：
其中， 是第 n秒的第 j帧图象需分配的目标比特数， ， 是相应图象 即第 n秒的第 j帧图象的特征复杂因子， f是图象编码的目标比特率， /5是 图象编码的目标帧率， br(i,m) i秒第 m个图象输出的实际比特数， 《是调整 系数。 对 α的取值可根据具体情况调整， 在一实施例中， 可取值《=0.25。 应当 说明的是， 上述计算公式只是本发明的其中一个示例，对于该公式的其他变换 式， 也应包含在本发明的保护范围内。
在步骤 S205 中， 结合图象需分配的目标比特数， 使用率失真 ( Rate-Distortion, 筒称" RD" )模型求取编码的量化参数 Qp。 本发明的一个示 例方案中， 在已经知道目标比特数的情况下， 结合图象需分配的目标比特数， 使用二次非线性 RD模型求取编码的量化参数 Qp。
在一实施例中， 所使用的二次非线性 RD模型为：
其中， 3是当前帧分配的目标比特数， & 4 ) ( Sum of Absolute Difference, 绝对差值和）是当前帧的绝对差值和， 是宏块的量化参数， cl和 c2是调整 参数。 其中， cl和 c2是根据前一帧的图象， 使用 RD模型估算出来的， 需要不 断的更新。
量化参数 Qp是编码器控制图象压缩程度的重要参数， 其用于控制编码中 的量化器， Qp越小， 量化越精细， 图象质量就越高， 而产生的码流也越长。 通过二次非线性 RD模型来动态的改变量化参数 Qp, 可以平衡输入图象复杂 度和输出码率，因此，通过将码率分配与图象的特征复杂度结合起来分配码率， 这样， 提高了码率分配精度， 从而改善了图象质量。
应当说明的是， 本发明是一种通用算法， 其可以适用于不同的编码器， 例 如任意一款 H.120、 H.261、 H.263、 H.264、 MPEG-1、 MPEG-4或其它任何混 合框架的编码器。
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
1、 一种视频压缩码率控制方法， 其特征在于， 所述方法包括以下步骤：
A.分析图象特征， 计算图象特征复杂因子；
B.结合图象特征复杂因子， 计算图象需分配的目标比特数；
C.结合图象需分配的目标比特数， 使用率失真模型求取编码的量化参数
QP。
2、 根据权利要求 1所述的视频压缩码率控制方法， 其特征在于， 所述步 骤 A进一步包括：
A1.根据图象编码产生的实际比特数和输出平均比特数， 计算当前图象的 运动复杂因子；
A2.才艮据图象的平均纹理复杂度， 计算当前图象的紋理复杂因子； A3.结合图象当前的运动复杂因子和纹理复杂因子， 计算当前图象的特征 复杂因子。
3、 根据权利要求 2所述的视频压缩码率控制方法， 其特征在于， 所述步 骤 A1中图象的运动复杂因子的计算公式为：
其中， 0„是当前图象的运动复杂因子， A是第 j帧图象编码产生的实际比 特数， 是到第 j帧图象为止计算出的编码输出平均比特数。
4、根据权利要求 3所述的视频压缩码率控制方法，其特征在于，所述 的 计算公式为：
Bj = cxBj + {l - a) Bj_x 其中， 是到第 j帧图象为止计算出的编码输出平均比特数， 1是到第 j-1帧图像为止的编码输出平均比特数， 是第 j帧图像编码输出的实际比特 数， α是加权系数。
5、 根据权利要求 2所述的视频压缩码率控制方法， 其特征在于， 所述步
骤 A2中图象的纹理复杂因子的计算公式为:
其中， G '是图象的纹理复杂因子， M ¾ ^是前一副图象的绝对差值平均， M 是图象中宏块的个数， 是到第 j帧图象为止的平均紋理复杂因子。
6、根据权利要求 5所述的视频压缩码率控制方法，其特征在于，所述 的计算公式为：
其中， 是到第 j桢图象为止的平均纹理复杂因子， Μ^ ^是前一副 ® "象 的绝对差值平均， →是到第 j-i帧图象为止的平均纹理复杂因子， 是加劝 系数。
7、 根据权利要求 2所述的视频压缩码率控制方法, 其特征在于， 所述步 骤 A3中图象的特征复杂因子的计算公式为：
其中， 是图象的特征复杂因子， ^是图象的运动复杂因子， 是图象 的紋理复杂因子， 7是调整系数。
8、 根据权利要求 1所述的视频压缩码率控制方法， 其特征在于， 所述步 骤 Β中 ¾象需分配的目标比特数的计算公式为：
J s J s — J ÷ L J s i= ,m=
其中， 是第 n秒的第 j帧图象需分配的目标比特数， 是相应图象 即第 n秒的第 j帧图象的特征复杂因子， 是图象编码的目标比特率， /s是 图象编码的目标帧率， Λτ^是第 i秒第 m个图象输出的实际比特数， α是调整 系数。
9、 根据权利要求 1所述的视频压缩码率控制方法， 其特征在于， 所述步
替换页（细则第 2β条
骤 c进一步包括， 结合图象需分配的目标比特数， 使用二次非线性率失真模 型求取编码的量化参数 Qp。
10、根据权利要求 9所述的视频压缩码率控制方法， 其特征在于， 所述二 次非线性率失真模型为：
其中， 是当前帧分配的目标比特数， &i 是当前帧的绝对差值和， 是 宏块的量化参数， cl和 c2是调整参数。
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