[发明专利]低延迟视频编码中时域率失真优化方法有效

专利信息
申请号: 201610242849.9 申请日: 2016-04-19
公开(公告)号: CN105872544B 公开(公告)日: 2019-01-01
发明(设计)人: 朱策;高艳博;李帅;彭强;周益民;段昶 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04N19/147 分类号: H04N19/147
代理公司: 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 代理人: 葛启函
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明属于视频编码技术领域,尤其涉及低延迟视频编码中基于时域依赖性的率失真优化方法。本发明采用循环的图像组(group of picture,GOP)结构,每4帧为一个GOP,将所述GOP内的帧分别分配到不同的层,相同层的帧遵循相似的参考帧及QP分配规则。分析低延迟编码中层次结构的时域依赖性,并根据低延迟编码中时域依赖性建立时域传播链,如图2所示,进而进行时域依赖性的率失真优化建模。求取传播因子ωa和全局拉格朗日乘子λg。最后,本发明根据传播因子ωa,仅通过对全局拉格朗日乘子λg的调整实现时域率失真优化。
搜索关键词: 延迟 视频 编码 时域 失真 优化 方法
【主权项】:
1.低延迟视频编码中时域率失真优化方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、根据低延迟视频编码中时域依赖性,建立时域传播链,其中,所述时域传播链具有如下特性:低延迟视频编码中每个GOP中第一帧,即rPOC=1的帧仅考虑前一帧对其的影响,每个GOP内的其他三帧,即rPOC=2、3、4的帧仅考虑前一帧及前向最近的key帧对其的影响;S2、建立当前编码单元Ui的时域率失真优化目标方程其中,i=1,2,3,...,N,N表示低延迟视频编码的总帧数,A代表一帧中所有的编码单元,为Uj的期望失真,Uj是编号为j的编码单元,oi表示第i个编码单元的编码参数,Ri(oi)表示第i个编码单元的码率,Di为当前编码单元的失真,表示第j个受到当前编码单元Ui影响的后续编码单元的失真,λg为全局拉格朗日乘子,*代表该编码参数为最优编码参数,定义当前编码单元Ui,a为帧fi中第a个编码单元,j=i+1,...,N,a=1,2,3,...,A;S3、根据S2所述时域率失真优化目标方程,求受到当前编码单元Ui影响的后续编码单元的期望失真具体为:rPOC=1的帧中的编码单元Ui+4m+1的期望失真为E(Di+4m+1),rPOC=2的帧中的编码单元Ui+4m+2的期望失真为E(Di+4m+2),rPOC=3的帧中的编码单元Ui+4m+3的期望失真为E(Di+4m+3),rPOC=4的帧中的编码单元Ui+4m+4的期望失真为E(Di+4m+4),其中,Ki+4m+1为常数,Pi+4m,i+4m+1代表在帧fi+4m+1中以fi+4m为参考帧的编码单元的比例,其中,Ki+4m+2为常数,Pi+4m+1,i+4m+2代表在帧fi+4m+2中以fi+4m+1为参考帧的编码单元的比例,Pi+4m,i+4m+2代表在帧fi+4m+2中以fi+4m为参考帧的编码单元的比例,其中,Ki+4m+3为常数,Pi+4m+2,i+4m+3代表在帧fi+4m+3中以fi+4m+2为参考帧的编码单元的比例,Pi+4m,i+4m+3代表在帧fi+4m+3中以fi+4m为参考帧的编码单元的比例,Ki+4m+4为常数,Pi+4m+3,i+4m+4代表在帧fi+4m+4中以fi+4m+3为参考帧的编码单元的比例,Pi+4m,i+4m+4代表在帧fi+4m+4中以fi+4m为参考帧的编码单元的比例,m=0,1,2,...,M表示第m个GOP,共有M+1个GOP,o1上标“1”表示前一帧为参考帧,o2上标“2”表示前向最近key帧为参考帧;S4、将所述S3中的受到当前编码单元Ui影响的后续编码单元的期望失真代入S2所述当前编码单元Ui的时域率失真优化目标方程,并删除所有常数项K*,进行简化,具体简化为:当前编码单元Ui属于key帧且该帧rPOC=4时,则简化为:当前编码单元Ui所在非key帧的rPOC分别为1、2、3时,则简化为:S5、求S4中所述目标方程中的当前编码单元Ui及后续编码单元的失真,具体步骤为:βi+4m,i+4m+1表示编码单元Ui+4m对Ui+4m+1的影响程度的经验值,βi+4m,i+4m+1=α·F(θi+4m,i+4m+1),且F(θ)为经验值,为原始编码单元Ui+4m与Ui+4m+1的运动补偿误差,α为常数,βi+4m+1,i+4m+2表示编码单元Ui+4m+1对Ui+4m+2的影响程度的经验值,βi+4m+1,i+4m+2=α·F(θi+4m+1,i+4m+2),且为原始编码单元Ui+4m+1与Ui+4m+2的运动补偿误差,βi+4m,i+4m+2表示编码单元Ui+4m对Ui+4m+2的影响程度的经验值,βi+4m,i+4m+2=α·F(θi+4m,i+4m+2),且为原始编码单元Ui+4m与Ui+4m+2的运动补偿误差,βi+4m+2,i+4m+3表示编码单元Ui+4m+2对Ui+4m+3的影响程度的经验值,βi+4m+2,i+4m+3=α·F(θi+4m+2,i+4m+3),且为原始编码单元Ui+4m+2与Ui+4m+3的运动补偿误差,βi+4m,i+4m+3表示编码单元Ui+4m对Ui+4m+3的影响程度的经验值,βi+4m,i+4m+3=α·F(θi+4m,i+4m+3),且为原始编码单元Ui+4m与Ui+4m+3的运动补偿误差,βi+4m+3,i+4m+4表示编码单元Ui+4m+3对Ui+4m+4的影响程度的经验值,βi+4m+3,i+4m+4=α·F(θi+4m+3,i+4m+4),且为原始编码单元Ui+4m+3与Ui+4m+4的运动补偿误差,βi+4m,i+4m+4表示编码单元Ui+4m对Ui+4m+4的影响程度的经验值,βi+4m,i+4m+4=α·F(θi+4m,i+4m+4),且为原始编码单元Ui+4m与Ui+4m+4的运动补偿误差,符号Q为量化步长,与量化参数QP的关系是S6、将S5中所述当前编码单元Ui及后续编码单元的失真代入S4中所述当前编码单元Ui的时域率失真优化目标方程,得到所述ωa为传播因子,具体为:当前编码单元Ui属于key帧时,当前编码单元Ui属于非key帧时,,其中,β=α·F(θ),且S7、将全局拉格朗日乘子λg和S6所述传播因子ωa代入进行时域率失真优化,初始化当前帧的λg为λHM,λHM为标准HEVC中设定的当前帧的拉格朗日乘子;S8、依次对当前帧中A个编码单元,进行步骤S2‑S7的所述的率失真优化处理;S9、对S7所述全局拉格朗日乘子λg进行更新,更新得到其中,为Ui的时域累积失真;S10、对S1所述低延迟视频编码中其他帧进行步骤S2‑S9的所述率失真优化处理。
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