[发明专利]伸缩性视频编码方法、装置、设备及存储介质有效
申请号: | 202110755288.3 | 申请日: | 2021-07-05 |
公开(公告)号: | CN113259673B | 公开(公告)日: | 2021-10-15 |
发明(设计)人: | 焦华龙 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | H04N19/156 | 分类号: | H04N19/156;H04N19/30 |
代理公司: | 北京励诚知识产权代理有限公司 11647 | 代理人: | 赵爽 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 伸缩性 视频 编码 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种伸缩性视频编码方法,其特征在于,包括:
获取视频序列;
获取所述视频序列的时域分层层数N和N-1个层各自在一个时域参考单元的码率占比,N为大于1的整数;
针对所述一个时域参考单元,获取所述N-1个层中每个图像帧的码率下限值,所述码率下限值是所述每个图像帧相对于最高增强层中的图像帧的码率下限值;
根据所述N-1个层中每个图像帧的码率下限值、所述时域分层层数N和所述N-1个层各自在一个时域参考单元的码率占比确定所述一个时域参考单元中第i层中每个图像帧在第i+1层对应的图像帧数量,i=1,2……N-1,其中,第1层为基础层;
根据所述一个时域参考单元中第i层中每个图像帧在第i+1层对应的图像帧数量确定所述视频序列的时域参考结构;
根据所述时域参考结构对所述视频序列进行编码,以得到输出码流。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述N-1个层中每个图像帧的码率下限值、所述时域分层层数N和所述N-1个层各自在一个时域参考单元的码率占比确定所述一个时域参考单元中第i层中每个图像帧在第i+1层对应的图像帧数量,包括:
若所述时域分层层数N为2,所述基础层中每个图像帧的码率下限值为,所述基础层在所述一个时域参考单元的码率占比为,则所述一个时域参考单元中所述基础层中的图像帧在增强层对应的图像帧数量。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述N-1个层中每个图像帧的码率下限值、所述时域分层层数N和所述N-1个层各自在一个时域参考单元的码率占比确定所述一个时域参考单元中第i层中每个图像帧在第i+1层对应的图像帧数量,包括:
若所述时域分层层数N为3,所述基础层中每个图像帧的码率下限值为,第2层中每个图像帧的码率下限值为,所述基础层在所述一个时域参考单元的码率占比为,所述第2层在所述一个时域参考单元的码率占比为,则所述一个时域参考单元中所述基础层中的图像帧在所述第2层对应的图像帧数量,所述一个时域参考单元中所述第2层中的图像帧在第3层对应的图像帧数量。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述一个时域参考单元中第i层中每个图像帧在第i+1层对应的图像帧数量确定所述视频序列的时域参考结构之后,还包括:
根据所述时域参考结构和所述N-1个层各自在一个时域参考单元的码率占比确定所述N-1个层中每个图像帧的码率,所述码率是所述每个图像帧相对于最高增强层中的图像帧的码率;
相应的,所述根据所述时域参考结构对所述视频序列进行编码,以得到输出码流,包括:
根据所述时域参考结构和所述N-1个层中每个图像帧的码率对所述视频序列进行编码,以得到输出码流。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述时域参考结构和所述N-1个层各自在一个时域参考单元的码率占比确定所述N-1个层中每个图像帧的码率,包括:
若所述时域分层层数N为2,基础层在所述一个时域参考单元的码率占比为,所述一个时域参考单元中基础层中的图像帧在增强层对应的图像帧数量为,则所述基础层中每个图像帧的码率。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述时域参考结构和所述N-1个层各自在一个时域参考单元的码率占比确定所述N-1个层中每个图像帧的码率,包括:
若所述时域分层层数N为3,基础层在所述一个时域参考单元的码率占比为,第2层在所述一个时域参考单元的码率占比为,所述一个时域参考单元中所述基础层中的图像帧在第2层对应的图像帧数量,所述一个时域参考单元中所述第2层中的图像帧在第3层对应的图像帧数量,则所述基础层中每个图像帧的码率,所述第2层中每个图像帧的码率。
7.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述一个时域参考单元中第i层中每个图像帧在第i+1层对应的图像帧数量确定所述视频序列的时域参考结构之后,还包括:
判断是否存在抗丢包要求;
若存在所述抗丢包要求,则对所述时域参考结构进行调整。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110755288.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。