[发明专利]一种高效感知视频编码优化方法

说明书

本发明涉及一种高效感知视频编码优化方法，该方法以感知失真作为客观失真衡量指标优化HEVC编码器，包括以下步骤：1)建立基于HVS特性的感知失真模型；2)基于所述感知失真模型拟合获得感知失真所对应的码率，进而推导lambda算子，建立基于感知失真的率失真模型；3)基于所述基于感知失真的率失真模型优化HEVC编码器的编码参数。与现有技术相比，本发明具有低复杂度、高鲁棒性与高效率等优点，且能在一定程度上保持视频的感知质量。

技术领域

本发明涉及视频编码领域，尤其是涉及一种高效感知视频编码优化方法。

背景技术

随着大数据时代的来临和移动智能设备的普及，越来越多的人在腾讯视频、优酷土豆、爱奇艺等视频资源网站上在线观看视频，或在虎牙直播、映客直播等视频直播网站上分享自己的生活。而随着在线视频的数量和在线视频用户的数量急剧上升，如何高效编码、传输、解码视频成了一个巨大的挑战。2013年初，新一代视频编码标准——高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding，HEVC)的提出较前一代视频编码标准H.264/AVC节省了至少一倍的码率。HEVC标准中灵活的编码结构、编码技巧同时也带来了大量模式选择的问题。在模式、参数选择当中，编码代价小的模式或参数才是理想的模式或参数。编码代价主要研究的是视频质量和编码比特数的权衡关系。传统视频编码使用客观视频质量评价作为视频失真的测量，而视频或图像最终的接收端是人眼，人类视觉系统(Human VisualSystem，HVS)在评价视频失真上和客观视频质量评价标准并不总是完全相符。为此，基于HVS特性的主观视频质量成为了多媒体领域中一个热门的研究方向之一。而在视频编码中，当基于客观视频质量评价标准的研究达到一定高度和瓶颈时，将主观视频质量评价标准引入整个HEVC编码框架中成为了提升编码效率中的一个新颖且高效的方式。

通常来说，感知视频编码的研究可以分为两大类。第一类是对图像、视频进行预处理。即在编码之前先使用预处理算法处理待编码的图像、视频。预处理方式会首先识别出待编码图像或帧中人眼敏感的区域和非敏感的区域，对待非敏感区域，通常会使用滤波器去除高频信息部分，仅保留相对重要的低频信息，即识别出视觉显著的感兴趣区域(RegionsOf Interest，ROI)，在基本保留符合人眼视觉特性的信息前提下，尽量减少编码量。这类方法的好处是和编码器类型无关、通用性好、可移植性强，同时，这类方法仅仅考虑了预处理过程的特性，而忽视了编码器端的特性。另一类则是直接作用在编码器端和解码器端的算法。比如最直接的方式就是重新定义视频质量衡量标准来模拟HVS的特性。常见的有结构性相似性指数(Structural SIMilarity index，SSIM)及其衍生的优化算法。然而，SSIM系列的算法衡量的是两幅图像在结构上的相似性，研究的是图像级别的失真，而忽略了细颗粒度的图像信息。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种高效率、高鲁棒性的基于感知权值均方差的高效视频编码优化方法及编码方法，通过消除视频信息中的感知冗余来进一步提高已有的视频压缩标准的编码效率。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种高效视频编码优化方法，该方法以感知失真作为客观失真衡量指标优化HEVC编码器，包括以下步骤：

1)建立基于HVS特性的感知失真模型；

2)基于所述感知失真模型拟合获得感知失真所对应的码率，进而推导lambda算子，建立基于感知失真的率失真模型；

3)基于所述基于感知失真的率失真模型优化HEVC编码器的编码参数。

进一步地，所述步骤1)中，利用在时间域、空间域上的视频背景掩蔽调制效应建立基于HVS特性的感知失真模型。

进一步地，所述基于HVS特性的感知失真模型表示为：