[发明专利]屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法

说明书

一种屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法，由确定视频图像纹理特征、确定视频图像颜色特征、确定图像类型、获得纹理简单图像模型参数、估计纹理简单图像码率、获得纹理复杂图像模型参数、估计纹理复杂图像码率步骤组成。由于本发明采用确定图像类型步骤、获得纹理简单图像模型参数步骤、估计纹理简单图像码率步骤、获得纹理复杂图像模型参数步骤、估计纹理复杂图像码率步骤，考虑了屏幕内容视频图像内容的纹理特征和颜色特征，解决了估计视频编码比特数的方法需要部分编码的方式来预测最终编码完毕的比特数、复杂度较高的技术问题。本发明具有码率估计准确、模型参数计算简单等优点，可用于视频编码、视频通信等技术领域。

技术领域

本发明涉及视频编码技术领域，具体涉及到屏幕视频标准帧内图像编码码率的估计方法。

背景技术

随着计算机技术和多媒体技术的快速发展，屏幕内容视频逐渐出现在人们的生活中。所谓的屏幕内容一般指信息终端设备的屏幕上显示的内容，通过录制屏幕生成屏幕内容视频。通常包括文本、图形、图表和图标等由计算机生成的图像内容，以及摄像机拍摄的自然图像内容，属于自然和计算机生成图像混合形成的一类视频。屏幕内容视频在教育、医疗、交通等领域已经得到了广泛应用，例如在线直播教学、远程医疗和路况监控系统等。考虑屏幕内容视频的内容特性，在高效视频编码标准的基础上，出现了HEVC针对屏幕内容视频的扩展标准，简称屏幕内容编码(SCC)。SCC的目的是在满足传输带宽的要求下提供具有更高质量的重建视频，在保证重建视频质量的前提下，尽可能地压缩存储或传输视频所需要的比特数。因此估计SCC编码后的比特数对于后续的拉格朗日率失真优化、码率控制、以及重建视频的质量评估具有重要的意义。

视频图像的真实编码比特数在编码完成后才可以获得，因此估计视频编码比特数的方法往往需要部分编码的方式来预测最终编码完毕的比特数，该方法主要采用量化后的变换系数、熵编码信息、预测信息等特征得到图像的码率估计值。但是这种方法由于需要部分编码操作，复杂度较高，对于实时性要求较高的应用，例如在线直播教育和远程实时医疗等应用不适用。

屏幕内容视频与自然视频在图像内容特性上具有较大不同。例如计算机生成的屏幕内容通常为包含较少的颜色，甚至会出现单色的线条，其区域的边缘也比较锋利，运动的变化通常不连续不规则等。因此现有的针对自然视频内容的码率估计方法并不适用于SCC。

SCC引入了一些新的编码技术，例如帧内块拷贝模式、调色板模式、自适应颜色变换等，这些新的编码技术要求需要针对SCC研究对应的码率估计方法。而通过检索发现目前还未见可以有效估计屏幕内容编码标准帧内图像码率的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有技术的缺点，提供一种码率估计准确、模型参数计算简单、高效的屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法。

解决上述技术问题所采用的技术方案是由下述步骤组成：

(1)确定视频图像纹理特征

1)确定视频图像分量标准差

输入视频，视频图像的帧宽为N₁帧高为N₂，按照块划分方式对视频图像进行划分，每一个视频图像块为一个基本单元，基本单元的宽和高为w，根据已知的确定图像标准差的方法，按式(1)确定视频图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的标准差，每个视频图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的每个基本单元的标准差按式(2)确定；当视频图像的第k个基本单元在色度分量Cb和色度分量Cr上的标准差满足式(3)判定其为颜色复杂块：

S(f,c,k)≥t(c) (3)