[发明专利]一种片源复杂度分析方法和系统有效
申请号: | 201910887308.5 | 申请日: | 2019-09-19 |
公开(公告)号: | CN110636389B | 公开(公告)日: | 2021-11-09 |
发明(设计)人: | 舒倩 | 申请(专利权)人: | 深圳市梦网视讯有限公司 |
主分类号: | H04N21/845 | 分类号: | H04N21/845;H04N19/177 |
代理公司: | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人: | 冯筠 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 片源 复杂度 分析 方法 系统 | ||
1.一种片源复杂度分析方法,其特征在于,所述方法包括:
Step0:为当前GOP的标号ii赋初值为1,当前片源复杂度分析片段号ll赋初值为1;
Step1:获取GOP内部复杂度变化;
Step2:判断如果ii%Lin≠0,则令ii=ii+1,重新进入Step1;否则,进入Step3;
Step3:获取当前分析片段复杂度;
Step4:获取片源复杂度变化;
其中,%表示求模运算;Lin表示片段复杂度分析时长;
Lin<numg/Lout;numg表示片源包含的GOP数量,Lout表示片源复杂度分析时长;
所述获取GOP内部复杂度变化包括以下步骤:
Step11:根据GOP长度L,确定当前GOP复杂度的分析点集;
Step12:计算当前GOP复杂度的分析点集各个点的复杂度;
Step13:获取当前GOP复杂度,并进行GOP内部复杂度变化分析;
所述确定当前GOP复杂度的分析点集为:
其中,Ωii表示第ii个GOP(当前GOP)复杂度的分析点集;
Thres1、Thres2分别表示第一、第二阈值;fii表示当前GOP的第一帧;int表示取整运算;所述计算当前GOP复杂度的分析点集各个点的复杂度包括以下步骤:
Step120:循环变量k赋初值1;
Step121:设置第一分析图像tempf1=Ωii(k)、第二分析图像tempf2为第一分析图像播放顺序上的后jj帧图像,1≤jj<L/3;Ωii(k)表示集合Ωii的第k个元素;
Step122:计算第k个分析点的复杂度
其中,comii,k表示第ii个GOP(当前GOP)复杂度的分析点集中的第k个分析点的复杂度;
vabm,n=clip(std(y2(i,j)-y1(i,j)|y1(i,j)∈block1,m,n且y2(i,j)∈block2,m,n)),
std(变量|条件)表示对满足条件的所有变量求均方差;y1(i,j)、y2(i,j)分别表示tempf1、tempf2第i行第j列的亮度值,block1,m,n、block2,m,n分别表示tempf1、tempf2第m行第n列的块;Thres3表示第三门限阈值,Thres3=8*(1+24/fps);fps表示片源采样帧率;wb、hb分别表示以块为单位的图像列宽、行宽;
Step123:如果k<num(Ωii),则k=k+1,然后重新进入Step121;否则,则进入Step13;其中,num(Ωii)表示Ωii包含的元素总量;
所述获取当前GOP复杂度公式为:为对第ii个GOP(当前GOP)复杂度的分析点集合中所有k个分析点的复杂度的求均值函数,comii为第ii个GOP复杂度;
所述进行GOP内部复杂度变化分析如下:
Case1(num(Ωii)=1):当前GOP为复杂度平缓模式;
Case2(num(Ωii)=2):若comii,1>Thres2*comii,2,则当前GOP为复杂度减模式;否则若comii,2>const*comii,1,则当前GOP为复杂度增模式;否则,则当前GOP为复杂度平缓模式;
Case3(num(Ωii)=3):若max(comii,k)=comii,1且comii,1>const*min(comii,k),则当前GOP为复杂度减模式;否则若max(comii,k)=comii,3且comii,3>const*min(comii,k),则当前GOP为复杂度增模式;否则如果max(comii,k)>const*min(comii,k),则当前GOP为复杂度波动模式;否则,则当前GOP为复杂度平缓模式;
其中;comii,k表示第ii个GOP(当前GOP)复杂度的分析点集中的第k个分析点的复杂度;max()、min()分别表示取最大值、最小值函数;num()表示取总数量函数;mean(变量|条件)表示对满足条件的变量求均值;const表示阈值常量,const≥2。
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