[发明专利]一种基于SSIM的HEVC视频编码率失真优化与码率控制算法

说明书

技术领域

本发明涉及视频编码码率控制技术领域，尤其是一种基于SSIM的HEVC视频编码率失真优化与码率控制算法。

背景技术

在视频编码与传输应用中，新一代高性能视频编码标准H.265/MPEG-H HEVC(High Efficiency Video Coding)由ISO-IEC/MPEG和ITU-T/VCEG两大国际标准化组织成立的视频编码联合开发小组(JCT-VC)开发，与H.264/AVC相比，在相同的视觉质量下，HEVC能使比特率降低一半。

作为新一代视频编码标准，HEVC仍然属于预测加变换的混合编码框架，它也包含了帧内预测、帧间预测、正交变换、量化、滤波、熵编码等编码模块，但在各个编码环节都进行了细致的优化与改进，HEVC标准编码方法如附图1所示。在视频编码码率控制算法中，率失真R-D(Rate-Distortion)性能是需要考虑的问题。一个良好的码率控制算法可以在精确的达到目标码率的同时达到尽量小的编码失真。码率控制问题可以被转化成如公式(1)所示的率失真优化问题。

公式(1)

通过这个优化问题编码器将在编码比特数不超过目标比特数的情况下，选择使失真最小化的参数作为最优的编码参数。其中{Para}表示编码参数集合，包括模式、运动信息、量化参数QP等。

公式(1)中的λ是拉格朗日乘子，表示R-D曲线的斜率绝对值。视频编码提供了很大的编码灵活性，编码器可以自由的选择各种编码参数的组合。选择不同的参数会对最终视频的编码比特率产生非常重要的影响。因此，码率控制算法会使得编码器在一些离散的合法的编码参数集合中选择合适的编码参数，进而达到目标码率。

HEVC使用双曲线模型来精确刻画编码算法中的R-D码率失真模型。如公式(2)所示，其中D表示经过压缩编码后的视频失真；R表示压缩后的比特率，以每像素消耗比特bpp(bit per pixel)为单位；C和K是和序列特性相关的模型参数，不同的视频序列C、K的取值不同。

公式(2)D(R)＝CR^-K。

在码率控制时，HEVC采用了一种新颖的基于R-λ模型的λ域码率控制算法。在这种码率控制算法中，在R-D码率失真模型的基础上通过码率R和编码使用的拉格朗日乘子λ之间建立数学关系，并利用调整λ的方法达到所期望的目标码率。如公式(3)所示，可以通过该公式计算拉格朗日乘子λ，其中α＝CK，β＝-K-1。因此α和β这两个参数也与序列的特性相关，不同序列具有不同的取值。

公式(3)

由公式(3)进一步得到码率R与λ关系，如公式(4)所示。

公式(4)。

由公式(4)可知码率R完全由拉格朗日乘子λ所决定。λ与R-D曲线的关系示意图如附图2所示。λ是由所有实际工作点的凸包络决定的R-D曲线的斜率绝对值，码率R和拉格朗日乘子λ之间存在着一一对应关系。由于R-D曲线是凸函数，基于某个λ值计算最小化公式(1)等效于使用斜率绝对值为λ值的直线去逼近R-D曲线，而此直线仅会和R-D曲线相切于一点。因此，λ值能够决定码率R和视频失真D。

在码率控制过程中，HEVC根据缓冲区的占有情况在对每一级别的编码单元分配合适数量的比特，通常包括图片组GOP(Group ofPictures)级、图片级和基本单元级(Coding Unit)。为了达到所分配的某个目标码率R，编码器将根据公式(3)决定相关联的λ值，并将其用于编码过程。当编码使用的λ值确定后，所有其他的编码参数均应由率失真优化RDO(Rate-Distortion Optimization)决定。

QP是率失真优化问题中待优化的编码参数之一。通常，可以通过多QP优化(Multiple-QP Optimization)的方式确定最优的QP。在多QP优化中，通常以公式(5)作为优化目标。

公式(5)。

{QP_i}是待选QP的集合。理想情况下，{QP_i}可以包含所有允许的QP值，在HEVC中可选的QP值包括从0到51共52个。但如果编码器尝试所有可能的QP值，会极大的增加编码端的复杂度。因此即使使用多QP优化的方法，也仅会根据经验包含有限的几个QP值。