[发明专利]基于关键帧码率-量化模型的多视点视频码率控制方法

摘要

本发明公开了一种基于关键帧码率-量化模型的多视点视频码率控制方法，其通过分四层来进行码率控制，分别为视点层、GOP层、帧层和宏块层，在视点层中根据各个视点实际编码的比例值分配视点间的码率；在GOP层中分配整个GOP的总码率和根据分析得到的关键帧的码率-量化参数模型计算每个GOP的关键帧的编码量化参数；在帧层中根据不同层次B帧的码率分配权重合理地分配码率；在宏块层中根据宏块的编码复杂度进行宏块的码率分配并求取宏块的编码量化参数，优点在于利用关键帧的码率-量化模型，且针对不同层次的B帧采用不平等码率分配策略，能更合理的进行目标比特分配，有效的进行码率控制，在保证码率控制精度的情况下提供较好的率失真性能和主观质量。

主权项

1.一种基于关键帧码率-量化模型的多视点视频码率控制方法，其特征在于包括以下步骤：①定义输入的多视点视频中当前正在处理的第k'个视点视频为当前视点视频，其中，k'表示视点的编号，k'的初始值为1；②将当前视点视频划分成多个图像组，每个图像组在AVC编码格式下包括I帧、P帧和B帧三种类型的图像，每个图像组中的第1帧为关键帧；③计算预分配给当前视点视频的目标比特数，记为T_view(k')，T_view(k')=T_total×w(k′)，其中，T_total表示输入的多视点视频的总目标比特数，w(k')表示输入的多视点视频中的第k'个视点视频的比例权重；④给当前视点视频中的每个图像组预分配目标比特数，并设置当前视点视频中的每个图像组中的关键帧的编码量化参数，具体过程为：④-1、计算预分配给当前视点视频中的第i个图像组的目标比特数，记为f(i,0)，f(i,0)=BFr×Ngopi=1BFr×Ngop-(Bs8-Bc(i-1,Ngop))2≤i≤N,]]>其中，N表示当前视点视频所包含的图像组的个数，B表示外部设置的可用带宽，F_r为帧率，N_gop表示当前视点视频中的第i个图像组所包含的帧的帧数，B_s表示初始缓存区大小，B_c(i-1,N_gop)表示编码完当前视点视频中的第(i-1)个图像组后的实际缓存区占用度；④-2、判断当前视点视频中的第i个图像组是否为第1个图像组，如果是，则将外部设置的初始编码量化参数QP₀作为第1个图像组中的关键帧的编码量化参数，然后执行步骤④-6，否则，执行步骤④-3，其中，1≤i≤N，QP₀∈[0,51]；④-3、根据关键帧的码率-量化模型计算当前视点视频中的第i个图像组中的关键帧的第一个待选的编码量化参数，记为Q′_K(i,0)，其中，R_K(i,0)表示预分配给当前视点视频中的第i个图像组中的关键帧的目标比特数，C₁和C₂均为常数；④-4、根据当前视点视频中的第i-1个图像组中除关键帧外的所有帧的编码量化参数的平均值，计算当前视点视频中的第i个图像组中的关键帧的第二个待选的编码量化参数，记为QK′′(i,0),=QK′′(i,0)=SumBQP(i-1)Ngop-1-1-8×Tr(i-1,Ngoop)Tr(i,0)-Ngop15,]]>其中，Sum_BQP(i-1)表示当前视点视频中的第i-1个图像组中除关键帧外的所有帧的编码量化参数的和，T_r(i-1,N_gop)表示编码完当前视点视频中的第i-1个图像组后当前视点视频中的剩余比特数，T_r(i,0)表示预编码当前视点视频中的第i个图像组中的关键帧时第i个图像组中的剩余比特数；④-5、从Q′_K(i,0)和Q″_K(i,0)中选择值小的待选的编码量化参数作为当前视点视频中的第i个图像组中的关键帧的初步的编码量化参数，记为然后根据前后两帧同类型帧的编码量化参数的差值不得超过2的原则对进行修正，将修正后的编码量化参数记为Q~K(i,0)=min{QK(i-1,0)+2,max{QK(i-1,0)-2,Q~K(i,0)}},]]>接着根据H.264标准进一步对进行修正，得到当前视点视频中的第i个图像组中的关键帧的最终的编码量化参数，记为Q_K(i,0)，其中，Q_K(i-1,0)表示当前视点视频中的第i-1个图像组中的关键帧的编码量化参数，min{}为取最小值函数，max{}为取最大值函数；④-6、令i＝i+1，然后返回步骤④-1继续给当前视点视频中的下一个图像组预分配目标比特数，并设置下一个图像组中的关键帧的编码量化参数，直至当前视点视频中的所有图像组处理完毕，其中，i＝i+1中的“=”为赋值符号；⑤更新预编码当前视点视频中的每个图像组中除关键帧外的每帧时的剩余比特数和目标缓存区占用度，然后给当前视点视频中的每个图像组中除关键帧外的每帧预分配目标比特数，具体过程为：⑤-1、在恒定带宽的情况下，计算预编码当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧时第i个图像组中的剩余比特数，将预编码当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧时第i个图像组中的剩余比特数记为T_r(i,j)，T_r(i,j)=T_r(i,j-1)-A(i,j-1)，然后计算预编码当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧时的目标缓存区占用度，将预编码当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧时的目标缓存区占用度记为Tbl(i,j)，其中，1≤i≤N，2≤j≤N_gop，T_r(i,j-1)表示预编码当前视点视频中的第i个图像组中的第j-1帧前第i个图像组中的剩余比特数，A(i,j-1)表示编码当前视点视频中的第i个图像组中的第j-1帧的实际比特数，Tbl(i,j-1)表示预编码当前视点视频中的第i个图像组中的第j-1帧时的目标缓存区占用度，Tbl(i,2)表示预编码当前视点视频中的第i个图像组中的第2帧时的目标缓存区占用度，Tbl(i,2)=B_c(i,2)，B_c(i,2)表示编码完当前视点视频中的第i个图像组中的第2帧后的实际缓存区占用度；⑤-2、根据预编码当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧时第i个图像组中的剩余比特数，计算预分配给当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧的待选的目标比特数，对于当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧，根据T_r(i,j)，计算预分配给当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧的待选的目标比特数，记为f^(i,j),f^(i,j)=Tr(i,j)×wbtΣl=tLwbl×Nbl,]]>其中，l表示B帧的不同层次，1≤t≤L，L表示分层B帧总的层次数，表示第t层次B帧对应的权重值，表示剩余B帧中第l层次B帧对应的权重值，表示剩余B帧中第l层次B帧的帧数；⑤-3、根据预编码当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧时的目标缓存区占用度和编码完当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧后的实际缓存区占用度，计算预分配给当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧的待选的目标比特数，对于当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧，根据Tbl(i,j)和编码完当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧后的实际缓存区占用度B_c(i,j)，计算预分配给当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧的待选的目标比特数，记为其中，γ为常数；⑤-4、根据步骤⑤-2和步骤⑤-3计算得到的预分配给当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧的两个待选的目标比特数，计算预分配给当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧的最终的目标比特数，对于当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧，根据和计算预分配给当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧的最终的目标比特数，记为f(i,j)，f(i,j)=β×f^(i,j)+(1-β)×f~(i,j),]]>其中，β为常数；⑥给当前视点视频中的每个图像组中除关键帧外的每帧中的每个宏块预分配目标比特数，然后计算当前视点视频中的每个图像组中除关键帧外的每帧中的每个宏块的编码量化参数，具体过程为：⑥-1、计算预分配给当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧中的每个宏块的目标比特数，将预分配给当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧中的第k个宏块的目标比特数记为f_mb(j,k)，其中，1≤i≤N，2≤j≤N_gop，T_mb(j,k)表示预编码当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧中的第k个宏块时第j帧中的剩余比特数，MAD(j,k)表示当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧中的第k个宏块的MAD值，MAD(j,p)表示当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧中的第p个宏块的MAD值，1≤k≤N_mb,1≤p≤N_mb，N_mb表示当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧所包含的宏块的个数；⑥-2、根据预分配给当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧中的每个宏块的目标比特数，计算当前视点视频中的第i个图像组中除关键帧外的每帧中的每个宏块的编码量化参数，对于当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧中的第k个宏块，采用fmb(j,k)=(X1Qmb(j,k)2+X2Qmb(j,k))×MAD(j,k),]]>计算当前视点视频中的第i个图像组中的第j帧中的第k个宏块的编码量化参数，记为Q_mb(j,k)，其中，X₁和X₂均为fmb(j,k)=(X1Qmb(j,k)2+X2Qmb(j,k))×MAD(j,k)]]>中的模型参数，在编码完一个宏块后采用线性回归技术更新X₁和X₂值；⑦将输入的多视点视频中下一个待处理的视点视频作为当前视点视频，然后返回步骤②继续执行，直至输入的多视点视频中的所有视点视频处理完毕。