[发明专利]基于人眼感知模型的码率控制方法

摘要

本发明提供了一种基于人眼感知模型的码率控制方法，所述码率控制方法通过提取视频图像的静态特征和动态特征，分别建立静态特征模型和动态特征模型，进一步建立动静态综合特征模型，并利用动态特征模型对帧级码率进行控制，利用动静态综合特征模型对宏块级的码率进行控制。所述码率控制方法不仅使解码后的视频具有更好的视觉效果，而且在有限比特数的情况下，能够更加高效的实现目标比特的分配。

主权项

1、一种基于人眼感知模型的码率控制方法，所述码率控制方法分别进行帧级和宏块级码率控制，以确定目标比特数的分配，其中，宏块的大小为h*h，h为自然数，其特征在于，所述的码率控制方法通过以下步骤实现：步骤1、提取视频图像的静态特征，并建立静态特征模型；步骤2、提取视频图像的动态特征，并建立动态特征模型；步骤3、取静态特征模型和动态特征模型的交集，得到该视频的运动图像部分及其轮廓，即动静态综合特征模型；步骤4、在帧级码率控制算法中，利用提取的动态特征模型，计算出每一帧中运动对象块所占全部宏块数的比率，并用该比率修正当前编码帧中各宏块和编码对应参考帧中对应宏块像素点的平均绝对差MAD的原线性预测模型MAD(n)＝k1*MAD(n-1)+k2，在预分配比特数时，根据运动对象块的多少，来反映当前帧的运动复杂度，从而决定分配比特数的多少来实现码率控制，其中k1为该模型的线性比例系数，k2为该模型的常系数，n为图像帧序号；步骤5、在宏块级码率控制中，首先根据动静态综合特征模型，计算出动静态综合特征模型内的像素所占宏块内总像素的比率，并通过该比率获得一个调节参数，在码率控制中用调节参数修改原有的目标比特数平均分配公式Bit(n，I，J)＝frb(n，I，J)/Nub，实现人眼感知下的最佳码率控制效果，其中，n为图像帧序号，(I，J)表示宏块的坐标，Bit(n，I，J)为目标比特数，frb(n，I，J)是待分配的总的比特数，Nub是待分配的宏块数量。