[发明专利]一种低延迟视频编码的自适应Qp级联方法

说明书

本发明涉及一种低延迟视频编码的自适应Qp级联方法，首先将视频序列分为多个图像组，构造图像组的分层结构，每个图像组由4帧构成，分别处于不同的层次；其次根据不同层间以及图像组间的依赖性，推导率失真优化模型；再次引入相关模型，将率失真优化模型转化为求解最佳的问题，同时通过更新模型参数来使模型适应不同的视频序列；最后引用拉格朗日乘子以及Newton‑Raphson方法求解模型每层最佳的，合理地分配每一帧的，实现率失真的最优化。本发明针对低延迟视频编码提出的一种自适应级联算法，主要解决低延迟视频编码的分配问题。

技术领域

本发明涉及视频编码技术领域，特别是涉及一种低延迟视频编码的自适应 Qp级联方法。

背景技术

相比H.264，为了在相同编码质量的前提下进一步提高编码效率，HEVC(HighEfficiency Video Coding)标准提出了许多项新技术。其中包括新的预测结构、更大的编码树单元、更多帧内预测模式，以及采用分层编码结构，这使得不同层可以使用不同的Qp。然而，在HEVC标准的描述中，没有明确说明在保证(图像组平均量化参数)不变的情况下如何确定最佳的Qp。在现有的方案中，如静态的Qp级联方案，是由大量的实验数据启发得到的，保持固定不变的Qp设置，无法适应不同的视频序列，必然降低了编码性能；而多数的自适应Qp级联方案是针对H.264设计的，可能无法适用于HEVC编码结构。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种低延迟视频编码的自适应Qp级联方法，解决了视频编码中不同层的Qp分配问题，达到了率失真优化的目的。

本发明采用以下方案实现：一种低延迟视频编码的自适应Qp级联方法，包括以下步骤：

步骤S1：将视频序列分为多个图像组，构造图像组的分层结构，每个图像组由4帧构成，分别处于不同的层次；

步骤S2：根据不同层间以及图像组间的依赖性，推导率失真优化模型；

步骤S3：引入相关模型，将率失真优化模型转化为求解最佳Qp的问题，同时通过更新模型参数来使模型适应不同的视频序列；并引用拉格朗日乘子Λ以及 Newton-Raphson方法求解模型每层最佳的Qp，合理地分配每一帧的Qp，实现率失真的最优化。

进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：初始化静态Qp，得出图像组的确定图像组对Qp的影响，对第一个I帧编码；

步骤S32：对第一个图像组编码，初始化D-Q，R-Q模型的参数；

步骤S33：由模型解得最优的Q_l，根据映射关系并结合图像组的影响确定每个分层最优的Qp；

步骤S34：判断det(J)＝0，迭代次数超过100次，Qp_l+1Qp_l是否同时成立，若是，则使用静态方案编码对图像组进行编码，若否，则采用最优的Qp对当前图像组编码，更新相关的模型参数；

步骤S35：判断当前图像是否为最后一个图像组，若是，则结束，若否，则返回步骤S33对下一个图像组进行处理。

进一步地，所述步骤S2中，根据不同层间的依赖性，推导率失真优化模型的具体方法如下：

当前帧的RD受低层参考帧的影响，其中存在大约为线性关系的帧间失真依赖性如下：

其中，R指比特率，D指失真，RD为率失真，ΔD_cur和ΔD_ref分别表示当前帧的失真增加及其参考帧的失真增加，δ表示误差传播强度，δ∈[0，1]；对于比特率，R_cur和R_ref没有帧间的依赖关系，假定帧间比特率依赖性为0；