本发明涉及图像通信领域中的视频编码码率降低问题，尤其是涉及一种高性能视频编码标准hevc的帧内、帧间初始编码参数的自适应决策方法。
背景技术：
由iso/iec运动图像专家组和itu-t视频编码专家组联合组建的视频编码小组(jct-vc)，于2013年1月正式发布了新一代视频编码标准—高性能视频编码(hevc)，相比于h.264/avc，其压缩性能有了显著的提升。近几年，针对hevc的研究已经相当成熟。
在任何视频编码技术中,熵编码是必不可少的一部分,hevc采取的熵编码策略是基于上下文的自适应算术编码(cabac)，算术编码是一种接近熵极限的最佳编码方式,与其他熵编码方法相比,算术编码能够取得更好的压缩效果,特别是当信源概率分布比较均匀时,它的编码效率要高于哈夫曼编码,在理想情况下算术编码输出码字的信息量可以接近符号的熵率。
目前，针对hevc的改进主要集中在降低码率和加快编解码速度两个方面。文献[1]中提出了基于块结构和变换系数幅值的cabac熵编码策略，达到了编码性能的提高和复杂度的降低。文献[2]中提出了相比于cabac更复杂的上下文树加权建模(ctw)方法，在计算复杂度成本的显著增加前提下，能达到约1％至3％的比特率节约。文献[3]使用虚拟滑动窗口(vsw)概率模型估计，能达到0.3％至0.8％比特率节约。文献[4]提出区域自适应概率模型，利用多个可切换的概率模型，使在每个空间区域的概率模型都能达到最佳。文献[5]针对屏幕内容变换跳过模式编码块系数的分布特点，对系数进行截断，然后进行有限长度的哥伦布-莱斯编码，能达到0.6％到1.13％的比特率节省。本发明结合变换系数幅值的分布特性，对哥伦布-莱斯编码的初始参数提前预测，在不损失psnr的前提下，达到一定比特率的节约。
技术实现要素：
本发明通过对新一代视频压缩编码标准hevc熵编码编码系数分布特性的分析，得出大尺寸变换单元(tu)大幅值系数较多。针对这一特点，提出了一种利用编码系数分布特性的哥伦布-莱斯参数的自适应决策方法。达到了一定比特率的下降，psnr保持不变。
本发明的基本思想是：利用大尺寸变换单元(tu)中已编码4×4子块的变换系数分布特性自适应决定下一个编码子块的初始哥伦布-莱斯参数值。利用前后编码系数组(cg)之间的系数相关性，提前预测编码参数，从而达到降低码率的目的。
本发明只针对hevc熵编码的变换系数编码做了一定改进，且本发明只作用于最终熵编码阶段，是对确定最佳预测模式和编码模式后的变换系数进行处理，不参与预测和率失真优化过程。具体包括以下过程步骤：
(一)为了区分不同阶段的熵编码过程，设置一个全局布尔变量，并设初始值为false；
(二)在进入函数encodeslice时，设置全局布尔变量为true，最终熵编码阶段开始；
(三)针对尺寸为32×32的变换单元(tu)进行处理，因此在tu编码开始之前要进行tu尺寸大小判断；
(四)对于尺寸为32×32的tu，利用tu的前一编码系数组(cg)系数幅值均值判断下一cg的初始哥伦布-莱斯参数，在一个tu的生命周期须维护一个中间变量，用于保存前一cg的系数幅值均值，并设置初始值为0；
(五)根据大tu变换系数的分布特性，本发明只针对后5个cg进行处理，在一个cg编码之前须判断该cg的编码序号是否小于5；
(六)将维护的中间变量与阈值进行比较，确定需要设置的哥伦布-莱斯参数初始值大小；
(七)针对大尺寸tu系数幅值较大的特性，将哥伦布-莱斯参数递增范围设置为【0，6】；
(八)针对其他tu保持哥伦布-莱斯参数初始值为0，递增范围为【0，4】。
在本发明的上述技术方案中，一个tu的变换系数是经逆向扫描后的系数，呈前小后大的特性。并且一个cg的编码序号是逐渐递减的。
在本发明的上述技术方案中，所述初始参数的具体决策方法为：
区分不同的tu尺寸设置不同的初始哥伦布-莱斯参数kinit。
其中，tu32×32为尺寸为32×32的tu块，ki为通过阈值决策的初始哥伦布-莱斯参数，具体决策过程如下式：
式中，τ1,τ2,τ3,τ4为阈值因子，avgi-1为上一个cg除去前5个变换系数幅值的均值，定义如下式：
式中numnonzero为编码块中非零系数的个数，xj为一个cg中的第j个元素。
本发明是基于以下思路分析而完成的：
在hevc中采取图像变换编码，图像变换编码是指将以空间域中像素形式描述的图像转换至变换域，以变换系数的形式加以表示。绝大多数图像都含有较多平坦区域和内容变化缓慢的区域，适当的变换可使图像能量在空间域分散分布转为在变换域的相对集中分布，以达到去除空间冗余的目的，结合量化、扫描和熵编码等其他技术，可以获得图像信息的有效压缩。hevc中用到的变换主要涉及dct、dst、哈达玛变换等。
在hevc中，变换单元(tu)尺寸大小有4×4、8×8、16×16、32×32几种，经过变换后的tu块被分成了4×4的cg进行熵编码。对于一个tu来说，能量分布集中于左上角。采用逆对角线扫描后，一个tu的这种能量分布表现为前面的系数幅值较小，后面的较大。对于小尺寸tu来说，这种能量分布的差异并不明显，而对于大尺寸的tu块来说这种差异非常明显。表现为一个tu的前面一部分cg都是一些幅值较小的高频系数，而后面部分则是幅值较大的低频系数。
在hevc标准测试软件中，对每一个cg均设置初始哥伦布-莱斯参数为0，然后根据cg内前后系数幅值的相关性对莱哥伦布-莱斯参数进行自适应单调递增。这样的方式递增太慢，不能适应大尺寸tu的系数分布特点。在其hevc-rext版本中，虽然也采取了自适应莱斯参数，但没有针对大尺寸tu的系数分布特点采取自适应方式。本发明采取的自适应莱斯参数的决策方法符合大尺寸tu的系数分布特征，能快速将哥伦布-莱斯初始参数准确设置为合适值。
与标准的hevc视频编码测试软件相比，本发明的方法在保持峰值信噪比(psnr)不变的基础上，降低了输出码率。本发明的方法充分利用了同一tu中前后cg系数幅值的相关性，根据已经编码的cg系数绝对幅值均值，对下一个cg的初值编码参数进行预测。相比hevc标准视频测试软件，哥伦布-莱斯初始参数更能符合系数的分布特征。
附图说明
图1为本发明的利用编码系数分布特性的哥伦布-莱斯参数自适应决策方法的流程图。
图2～图4为本发明方法与hevc标准测试软件hm16.0的率失真曲线对照图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，有必要指出的是，以下的实施例只用于对本发明做进一步的说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，所属领域技术熟悉人员根据上述发明内容，对本发明做出一些非本质的改进和调整进行具体实施，应仍属于本发明的保护范围。
本发明的算法，与hevc标准测试模型hm16.0的帧内、帧间编码方法比较过程如下：
1、打开标准hm16.0测试模型，配置文件分别为lowdelay_p_main.cfg、intra_main.cfg；
2、本发明方法将与hevc视频编码标准的测试模型hm16.0的方法进行比较。同时打开本发明方法和标准方法的程序，设置好相同的配置文件，量化参数分别取12、17、22、27。对视频编码性能：峰值信噪比(psnr)、实际编码输出比特率进行比较分析，比较性能的差距用以下两个指标进行评价：
δp＝psnrproposed-psnrhm16.0(4)
其中，δp表示本发明方法与hm16.0标准方法峰值信噪比的差值，δbd_rate表示的是本发明方法与hm16.0标准方法的码率降低百分比；
3、编码对象为标准的hevc测试视频，它们的名称、分辨率和帧率分别为：peopleonstreet(2560x1600，30帧/秒)、kimono1(1920x1080，24帧/秒)、parkscene(1920x1080，24帧/秒)、bqterrace(1920x1080，60帧/秒)、fourpeople(1280x720，60帧/秒)；
4、输入2个相同的视频测试序列；
5、利用hm16.0标准方法对视频测试序列在hevc方式下进行视频编码；
6、利用本发明方法对视频测试序列在hevc方式下进行视频编码；
7、两个程序分别输出视频帧内、帧间编码后的码率、psnr，上述2个指标的结果与hevc标准测试模型结果的比较如表1～表2所示。统计结果显示，本发明方法比hevc标准方法的码率帧内、帧间分别平均降低约0.35％、0.25％，峰值信噪比保持不变。
表1hm16.0和本发明提出方法帧内编码性能(％)比较(‘-’表示降低)
表2hm16.0和本发明提出方法帧间编码性能(％)比较(‘-’表示降低)