一种基于HEVC的Two‑Pass码率控制方法与流程

技术特征：

1.一种基于HEVC的Two-Pass码率控制方法，其特征在于：该方法的具体步骤为：

步骤1，快速预编码视频序列，并收集对应编码单元的统计信息；

步骤2，将根据前面收集的统计信息，进行比特分配、率失真模型参数训练拟合以及量化参数QP的计算，输出比特流。

2.根据权利要求1所述的一种基于HEVC的Two-Pass码率控制方法，其特征在于：所述步骤1的包括以下步骤：

步骤a：初始化；对于给定视频序列，在编码的cfg配置文件中配置固定的量化参数QP值，同时将RateControl参数设置为0，关闭码率控制开关；

步骤b：CU划分；输入给定视频序列，在函数TEncCu::xCompressCU()中对当前视频序列的每一个LCU进行递归地划分；

步骤c：判断是否划分到16×16；利用划分深度uiDepth变量是否小于3的条件，判断当前划分是否到了16×16层级，如小于3，则继续划分；否则，则证明当前LCU已划分到16×16层级，能够进行下一步操作；

步骤d：判断是否为图像边界；利用边界判断条件，判断是否为图像边界，若是边界，有可能存在边界LCU不能被16整除的情况，则继续向下划分到8×8块，然后进行后续的预测、变换编码过程；

步骤e：收集编码产生的视频序列的统计信息；重点是对每个LCU块所占的比特数、整个帧的比特数、视频输出码率、视频失真信息的收集；其中，LCU的比特数和整帧的比特数信息，可以作为复杂度，在后续比特分配时使用；码率、失真信息则可以组成(R，D)样本点，供后续参数的拟合使用；

步骤f：改变QP值，重复步骤a到步骤e的编码过程，直到遍历22、27、32、37四种QP值。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于HEVC的Two-Pass码率控制方法，其特征在于：所述步骤2包括比特分配、率失真模型建立和量化参数QP计算三个主要部分，具体步骤为：

步骤ⅰ：帧级比特分配；在TEncRCSeq::create()函数中，根据目标码率和当前序列的帧率，计算目标比特数，并将目标比特数平均分配给每一帧；

步骤ⅱ：修改TEncCu::updateLCUDataISlice()函数，将LCU的复杂度衡量基准由原来的64个8×8的SATD和，修改为固定QP为22时步骤1中收集的LCU比特数，即定义文件指针变量以从文件中读入LCU的比特数信息，将函数返回值依次赋值给按光栅扫描顺序排列的LCU的复杂度变量m_costIntra；

步骤ⅲ：遍历当前帧中的每一个LCU，将所有LCU的复杂度变量m_costIntra的累加和赋值给m_totalCostIntra变量，该变量表示当前帧的总复杂度；

步骤ⅳ：在函数TEncRCPic::getLCUInitTargetBits()中，为每一个LCU分配比特，算式如下：

T_CurrLCU＝(T_CurrPic-Bit_Header-Bit_Coded)×C_CurrLCU

$C_{CurrLCU}=\frac{B_{1stCurrLCU}}{\ΣB_{NotCodedLCUs}}$

其中，C_CurrLCU为当前LCU的复杂度，B_1stCurrLCU为First-Pass中收集到的当前LCU的比特数，B_NotCodedLCUs为步骤1中收集到的当前帧中未编码LCU的比特数；

步骤ⅴ：使用步骤1中收集的视频码率、失真信息，以双曲线R-D模型为基准，拟合当前视频序列的模型参数C、K；

步骤ⅵ：按照R-D模型和R-λ模型的对应关系，计算R-λ模型的模型参数α、β；

步骤ⅶ：根据在线训练模型参数的R-λ模型，利用步骤ⅳ中为当前LCU分配的比特数，计算用于当前LCU的λ值，并检验是否符合约束；

步骤ⅷ：根据步骤ⅶ中获得的λ值以及算式QP＝4.2005lnλ+13.7122中描述的λ与QP之间的关系，计算用于当前LCU量化过程的QP值，并检验是否符合约束；

步骤ⅸ：应用步骤ⅷ中得到的QP值集，进行完整的编码过程，输出比特流。