全文摘要
本发明属于视频编解码技术领域，具体为一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法及装置。本发明包括：设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；计算每个宏块的运动信息和静止信息；计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；更新反馈周期和反馈强度。本发明能够根据宏块的运动和静止特征自适应地调整编码量化参数，合理地分配比特数，使得编码的实际码率接近设定的目标码率，同时获取较高的图像质量，在给定带宽的情况下，为用户提供更好的视觉体验。
主设计要求
1.一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法，包括如下步骤：步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；步骤104，更新反馈周期和反馈强度；其中，所述步骤101包括如下步骤：根据应用场景需求，设定编码器的目标码率和帧率；初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R；其中，所述步骤102包括如下步骤：统计当前帧中每个宏块运动像素点个数；计算当前帧中每个宏块方差，采用帧差法，将当前宏块的每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的像素点个数作为宏块运动像素点个数，记为N，分别计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR＝(4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V)\/6；其中，所述步骤103包括如下步骤：将N和VAR分别作为运动特征和静止特征，并判断两种特征是否为有效特征；如果运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm，Lm＝(N+S*Navg)\/(S*N+Navg)，其中，Navg表示当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove，其中，MBy表示当前帧图像宏块高度，MBx表示当前帧图像宏块宽度；如果运动特征为无效特征，则设置DeltaQpmove＝0；如果静止特征为有效特征，则计算归一化静止特征，记为Ls，Ls＝(VAR+S*VARavg)\/(S*VAR+VARavg)，其中，VARavg表示当前帧中所有宏块方差的平均值，然后计算当前宏块静止特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpstatic，如果静止特征为无效特征，则设置DeltaQpstatic＝0；计算当前宏块编码量化参数的偏移，记为DeltaQp，DeltaQp＝(DeltaQpmove+DeltaQpstatic)\/2；累加当前帧中所有宏块对应的DeltaQp，并求平均值，获得当前帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移，作为下一帧图像帧级编码量化参数的偏移。
设计方案
1.一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法，包括如下步骤：
步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数；
步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息；
步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移；
步骤104，更新反馈周期和反馈强度；
其中，所述步骤101包括如下步骤：
根据应用场景需求，设定编码器的目标码率和帧率；
初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R；
其中，所述步骤102包括如下步骤：
统计当前帧中每个宏块运动像素点个数；
计算当前帧中每个宏块方差，
采用帧差法，将当前宏块的每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的像素点个数作为宏块运动像素点个数，记为N，
分别计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR＝(4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V)\/6；
其中，所述步骤103包括如下步骤：
将N和VAR分别作为运动特征和静止特征，并判断两种特征是否为有效特征；
如果运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm<\/sub>，Lm<\/sub>＝(N+S*Navg<\/sub>)\/(S*N+Navg<\/sub>)，其中，Navg<\/sub>表示当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove<\/sub>， 技术领域 本发明涉及计算机信息技术领域，更具体地涉及图像压缩领域。 背景技术 图像压缩的效率与图像的内容之间存在极大关联，对于复杂多变的视频场景，编码压缩后的输出码流变化也相对较大，在信道环境较差时容易导致图像解码质量不稳定。因此，码率控制的目标是在满足信道带宽约束的条件下，尽可能地获取最优的图像质量。 通常来说，码率越高，图像质量越好，并且在低码率的应用场景中，码率对图像质量的影响将更加明显。所以在低码率时，图像质量很大程度上取决于码率的合理分配，人眼敏感区域应该多分配码率，而人眼非敏感区域应该少分配码率。但在实际应用中，编码器很难区分图像中的人眼敏感区域与人眼非敏感区域，因此很难做到自适应调整分配码率，从而导致在一定程度上的人眼主观视频质量下降。 发明内容 针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法。 为实现本发明目的提供的一种基于人眼视觉系统的宏块级码率控制方法，包括如下步骤： 步骤101，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数； 步骤102，计算每个宏块的运动信息和静止信息； 步骤103，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移； 步骤104，更新反馈周期和反馈强度。 根据本发明的一个方面，设定编码器的目标码率和帧率，初始化码率控制模型参数，包括如下步骤： 根据应用场景需求，设定编码器的目标码率和帧率； 初始化码率控制模型参数，设定初始的反馈周期为T，反馈强度为S，运动阈值R。 根据本发明的一个方面，计算每个宏块的运动信息和静止信息，包括如下步骤： 统计当前帧中每个宏块运动像素点个数； 计算当前帧中每个宏块方差。 根据本发明的一个方面，采用帧差法，将当前宏块的每个像素点的亮度分量与前一帧相同位置宏块的每个像素点的亮度分量作差值，然后将差值取绝对值后与运动阈值R比较，统计绝对值大于或等于阈值R的像素点个数作为宏块运动像素点个数，记为N。 根据本发明的一个方面，分别计算当前宏块Y、U、V三个分量的方差，分别记为VAR_Y、VAR_U、VAR_V，计算当前宏块方差，记为VAR，VAR＝(4*VAR_Y+VAR_U+VAR_V)\/6。 根据本发明的一个方面，计算每个宏块编码量化参数的偏移，并统计整帧图像中所有宏块的编码量化参数的平均偏移，包括如下步骤： 将N和VAR分别作为运动特征和静止特征，并判断两种特征是否为有效特征； 如果运动特征为有效特征，则计算归一化运动特征，记为Lm<\/sub>，Lm<\/sub>＝(N+S*Navg<\/sub>)\/(S*N+Navg<\/sub>)，其中，Navg<\/sub>表示当前帧中所有宏块运动像素点个数的平均值，然后计算当前宏块运动特征的编码量化参数偏移，记为DeltaQpmove<\/sub>， 申请码:申请号:CN201910822085.4 申请日:2019-09-02 公开号:CN110365983A 公开日:2019-10-22 国家:CN 国家/省市:44(广东) 授权编号:CN110365983B 授权时间:20191213 主分类号:H04N 19/154 专利分类号:H04N19/154;H04N19/176 范畴分类:39C; 申请人:珠海亿智电子科技有限公司 第一申请人:珠海亿智电子科技有限公司 申请人地址:519080 广东省珠海市高新区唐家湾镇港乐路8号大洲科技园B区905 发明人:不公告发明人 第一发明人:不公告发明人 当前权利人:珠海亿智电子科技有限公司 代理人:张志辉 代理机构:44205 代理机构编号:广州嘉权专利商标事务所有限公司 优先权:关键词:当前状态:审核中 类型名称:外观设计设计说明书
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