基于视频内容特征的参数自适应多维码率控制方法

文档序号:8365912阅读:420来源:国知局
基于视频内容特征的参数自适应多维码率控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频解码领域,具体而言,涉及视频编码技术领域的码率控制方法,特 别是基于视频内容特征的参数自适应多维码率控制方法,可以应用于在多元集成异构网 络、带宽大范围动态变化场合的网络视频编码器多维码率控制方法。
【背景技术】
[0002] 随着多媒体通信及网络技术的发展,人们对视频的应用需求越来越广泛,视频信 息正对人们的生活方式和社会发展起着越来越重要的作用;视频编码压缩技术是视频存 储、传输、播放等环节的前提,是数字电视、视频监控、网络视频等应用的核心技术;码率控 制技术是视频压缩和传输中的最重要的环节之一,码率控制的目的是在一定的实际信道带 宽下,尽可能地提高视频编码重构图像的主客观质量,并负责使视频编码器产生的码率和 实际信道带宽相匹配,因此其在编码器中的作用十分重要。
[0003]现有码率控制方法都是基于量化参数的调整来平衡码流,且现有的方法一般只能 提供一种质量等级的视频输出,这种做法对于带宽波动大的应用灵活度不够,无法在带宽 实时低码率情况下使得综合视频质量最优;多维码率控制就是在这种背景下被提出的,多 维码率控制将调节码率的基本手段有机结合,将传统的码率转换(改变量化步长)、空间解 析度(视频空间尺寸)、时间解析度(帧率)等码率调节手段结合起来协同完成视频码流的 自适应调节;由于多维码率控制各维数大小确定是依赖于一段时间码率多少,在实际应用 中并不需要事先分成若干等级,可以有效的解决SVC计算复杂度和冗余高的问题。
[0004] 但目前来说,多维码率控制技术还处于起步阶段,还有更多具拓展性的研究有待 进行,其关键技术的研究对于视频产业的发展具有重要的现实意义;目前多维码率控制方 法存在如下问题:(1)目前主流方法,比如Q-R-TQ等在计算视频内容信息时是基于整个视 频信息或按固定周期,而在实际应用中视频的内容是时变的,对于随时间变化剧烈的序列 得到的模型系数其准确性不高,不利于实时传输;(2)初始帧率的选取在多维码率控制中 起着重要的作用;如果选取的初始帧率过大,仅编码初始帧后实际耗用的比特数就会超出 预分配的目标比特数,从而留给后续编码帧的比特数就会很少,使得重建视频图像质量下 降;反之,选取过小的初始参数,不仅使图像质量下降,而且会造成带宽资源的浪费;在不 影响视觉的情况下延迟少量几帧来接近实时通信,然而目前几乎没有相关方法从实时传输 的角度去关注初始帧率的选择。

【发明内容】

[0005]本发明的目的在于提供基于视频内容特征的参数自适应多维码率控制方法,以解 决上述问题。
[0006]模型参数的更新周期根据视频时空复杂度而做出相应的调整,在提取时空复杂度 时在以滑动窗口为基本单元;该发明本发明所提出的视频内容特征的参数自适应多维码率 控制方法具有较高的准确性,如图3、4、5、6所示,优于国际上同类相关方法,可有效提高主 观质量和客观质量,尤其对于时空复杂度较高视频序列;此外,相比于国际上同类相关方 法,本发明也能稍微减少计算复杂度。
[0007] 该方法主要包括两个部分的工作:第一,为保证初始参数对于不同的视频序列都 能表现出良好的性能;根据初始带宽和初始视频内容特征,动态计算最优的初始编码帧率, 计算得到的初始帧率值更加符合序列的真实特性;第二,针对不同的视频序列具有不同的 时间和空间相关性,相同的视频序列不同段有着不同的时空复杂度,基于视频内容动态更 新多维码率控制模型参数更新周期,采用时空自适应的复杂度预测模型去获取模型参数更 新周期;在这个过程中,以滑动窗口为基本单位,提取视频内容特征,预测下一更新周期复 杂度,结合当前更新周期码率控制的准确性,获取下一更新周期长度,进而确定下一更新周 期的模型参数和量化参数和编码帧率。
[0008] 本发明实施例提供了 一种基于视频内容特征的参数自适应多维码率控制方法,包 括如下步骤:
[0009] 步骤(1)、输入视频序列,获取初始带宽,判断是否是初始帧;
[0010] 步骤(2)、如果是初始帧,根据初始带宽和初始两帧的视频内容特征计算初始编码 帧率,进而根据初始帧率获取初始编码量化参数;
[0011] 步骤(3)、如果是非初始帧,对当前更新周期内的视频帧编码,同时以更新周期作 为单元,并提取相关视频内容信息,计算多维码率控制模型参数;以滑动窗口作单元,在时 间域和空间域提取视频的内容信息,并结合当前更新周期码率控制的准确性,计算下一更 新周期的长度;
[0012] 步骤(4)、在获取到多维码率控制模型参数后,根据模型参数求取最优参数,本发 明选用相关模型去计算下一更新周期的帧率f?和初始量化参数q。
[0013] 在一些实施例中,优选为,所述步骤(2)中,具体包括如下步骤:
[0014] 步骤(21)、根据给定码率和视频分辨率计算初步的初始帧率;
[0015] 步骤(22)、根据前两帧的视频内容信息对获取到的初步的初始帧率进行调整,获 取最优的初始帧率;
[0016] 步骤(23)、根据最优的初始帧率,获取初始的量化参数。
[0017] 在一些实施例中,优选为,所述步骤(22)中,具体包括如下步骤:
[0018] 步骤(221)、提取第一帧熵作为初始空域复杂度;
[0019] 步骤(222)、提取第一帧和第二帧帧差作为初始时域复杂度,同时将初始时域复杂 度和初始空域复杂度归一化处理;
[0020] 步骤(223)、根据第一帧熵和第一帧和第二帧帧差对获取到的初步的初始帧率进 行调整。
[0021] 在一些实施例中,优选为,所述步骤(3)中,具体包括如下步骤:
[0022] 步骤(31)、以更新周期为基本单元,提取相邻帧的帧差FD,运动矢量幅度的MVM平 均值运动矢量幅度与运动矢量角度u的比值n(UMvM,UmA),通过预测模型P= HF求取模型参数,其中P= [a,b,c,d,Rmax]为各模型参数,F为提取出来视频内容,H为预 测矩阵,固定值;
[0023] 步骤(32)、以滑动窗口为基本单元,获取时空自适应的复杂度预测模型,滑动窗口 由当前更新周期最后连续几帧组成,每个更新周期结束后滑动窗口往后移,所述的滑动窗 口内视频序列按照时间域和空间域分为为两种不同尺度的集合空间;
[0024] 步骤(33)、在获取到时空自适应的复杂度预测模型后,求取下一更新周期的长度, 同时下一更新周期的长度根据当前更新周期内码率控制准确性自适应地调整,以增加预测 模型的适应性。
[0025] 在一些实施例中,优选为,所述步骤(32)中,具体包括如下步骤:
[0026] 步骤(321)、按照空间域,则对输入滑动窗口内的图像序列求取每一帧的熵,包括 下一更新周期的第一帧,获取到加权熵模型;
[0027]步骤(322)、按照时间域,则对输入滑动窗口内的图像序列中的图像相邻帧求取帧 差,获取到加权帧差,用加权帧差作为时域复杂度的描述,用加权熵模型预测的空域复杂度 的描述,由加权帧差和加权熵模型得到时空自适应的复杂度预测模型。
[0028] 在一些实施例中,优选为,所述步骤⑷中,根据步骤(3)所得的模型参数,用 Q-R-TQ模型去获取下一更新周期的帧率f?和初始量化参数q。
[0029] 本发明实施例提供的基于视频内容特征的参数自适应多维码率控制方法,与现有 技术相比,一方面,现有技术中初始编码帧率的获取均采用经验值,本发明根据给定的给定 初始码率、视频分辨率和初始两帧的时空复杂度获取初始帧率,进而获取初始的量化参数, 确保为保证初始参数对于不同的视频序列都能表现出良好的性能。另一方面,现有技术的 模型参数更新周期采取固定值或在编码过程中保持不变,本发明根据视频内容在编码过程 中动态更新模型参数的更新周期,从当前更新周期出发,以滑动窗口为单元提取视频内容 特征,根据时空复杂度模型预测出下一时
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