[发明专利]一种面向全景视频编码的率失真优化方法

说明书

本发明公开了一种面向全景视频编码的率失真优化方法，通过编码器对视频进行编码并控制视频编码的量化参数，所述方法包括编码单元级量化参数调整、CTU级拉格朗日乘子的校正以及基于编码树单元间时域依赖性的率失真优化方法。CU级QP调整主要是根据球域与二维平面的对应关系，计算出不同位置的CU对应的权重,根据权重调整对应的QP,对不同位置的CU带入相应的调整后的QP从而确定最佳编码单元划分方式；CTU级λ的校正指的是根据不同位置的CTU的权重得到对应的CTU级QP,然后根据相应的CTU级QP去调整λ。CTU级时域率失真优化算法是在时域上根据不同CTU之间的率失真依赖关系，计算出每个CTU的时域影响因子去微调CTU对应的拉格朗日乘子从而对率失真过程进行优化。

技术领域

本发明属于视频/图像编解码技术领域，尤其是涉及一种面向全景视频编码的率失真优化方法。

背景技术

目前现有的全景视频率失真优化算法包括以下步骤：

步骤1、根据球域与二维平面的对应关系，计算出二维平面上不同位置的编码树单元(CTU，coding tree unit)对应的权重。

步骤2、根据步骤1得到的权重调整CTU对应的量化参数(QP，Quantitativeparameter)。编码时对不同位置的CTU带入相应的QP从而确定最佳编码单元划分方式。由于ERP格式在两极部分有像素冗余，且观众的大部分关注点在赤道附近，所以CTU的位置越接近两极部分，则计算出来的QP越大，分配给两级区域的码率越少，从而达到码率节省的目标。

以下是QP的计算方法：

其中，是不同维度对应的权重值，是权重的均值，QP_old是每一帧对应的QP；

该方法使用的率失真优化算法的基本过程如下，在计算得到二维平面中不同位置的CTU的权重以后，得到对应的QP，没有计算CU级QP，也没有根据CTU级QP去调整相应的拉格朗日乘子(λ，lambda)；没有利用CTU之间的时域率失真依赖关系。

因此传统的方法需要计算每帧图像每个编码单元的rd-cost(率失真代价函数)，消耗较多编码时间。没有考虑立方体投影(CMP，CubeMap Projection)等其他投影格式的优化。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种面向全景视频编码的率失真优化方法。

为了便于理解，对本发明中采用的术语进行如下解释：

全景视频：全景视频是一种用3D摄像机进行全方位360°拍摄的视频，用户在观看视频的时候，可以随意调节视频上下左右进行观看。

率失真优化：率失真优化是一种提高视频压缩视频质量的方法。该名称是指针对视频编码所需的数据量(速率)优化失真量(视频质量损失)。编码器通过率失真优化(RDO)为输入视频选择一组最优的编码参数。

ERP(Equirectangular projection)：等距柱状投影是一种简单的投影方式，将经线映射为恒定间距的垂直线，将纬线映射为恒定间距的水平线。这种投影方式映射关系简单，但既不是等面积的也不是保角的，引入了相当大的失真。

S-PSNR(Spherical PSNR)：S-PSNR是360Lib采纳的一种360视频的客观质量评估标准，使用球面上一系列预先确定位置的点来对参考图像和测试图像进行采样，比较它们两两之间的差值，累加得到整幅图像的S-PSNR值。