[發明專利]一種基于虛擬編碼緩沖區充盈度的碼率控制算法有效
| 申請號: | 201210211763.1 | 申請日: | 2012-06-21 |
| 公開(公告)號: | CN102724510A | 公開(公告)日: | 2012-10-10 |
| 發明(設計)人: | 楊新輝;劉任化;劉博遠 | 申請(專利權)人: | 中科開元信息技術(北京)有限公司 |
| 主分類號: | H04N7/26 | 分類號: | H04N7/26;H04N7/30 |
| 代理公司: | 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401 | 代理人: | 皋吉甫 |
| 地址: | 100080 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 虛擬 編碼 緩沖區 充盈 控制 算法 | ||
技術領域
本發明屬于數字音視頻編碼技術,具體涉及數字音視頻編碼的碼率控制算法。
背景技術
碼率控制是音視頻編碼中非常重要的技術之一,其主要任務是有效地控制音視頻編碼器選取量化步長,使其輸出碼流的大小滿足傳輸信道實際帶寬的限制,并且,盡可能獲得最優的解碼圖像或者音頻采樣,碼率控制一直是音視頻編碼技術研究領域中的熱點問題,任何音視頻標準離開碼率控制其應用都會受到限制,目前比較有名的算法主要有MPEG-2TM-5、MPEG-4VM8、H.263TMN-8以及H.264JVT-F086、JVT-G012等。
一般而言,我們可以把碼率控制算法分解為兩個步驟,第一步就是所謂的“位分配(bit?allocation)”,即把有限的帶寬分配到圖像組(GOP)或者音頻幀包、幀以及宏塊或者音頻塊等圖像或者音頻單位上;第二步就是計算量化參數值(QP值),以使實際輸出碼率和目標碼率基本一致。碼率控制算法的設計目標就是要實現位優化分配以及輸出碼率的精確控制,其關鍵在于建立精確的數學模型。
對于MPEG-2?TM-5、MPEG-4?VM8、H.263?TMN-8以及H.264JVT-F086、JVT-G012等算法由于要進行RDO(Rate?distortion?Optimization)迭代計算(位分配),其復雜性較高(如JVT-F086需要二次編碼);由于率失真模型(計算量化參數)的預測誤差較大(如JVT_G012、MPEG-4VM8),目標碼率的控制效果不好,必需借助跳幀實現CBR模式;并且在殘差數據的復雜度(如MAD:Mean?Average?Difference)誤差較大或者得不到的情況,目標碼率控制效果較差,收斂性較差。
針對這些不足,本發明提出了一種運算復雜度低,目標碼率控制較好的基于虛擬編碼緩沖區充盈度的碼率控制算法,而且編碼后的音視頻質量與現有的算法相當,特別在一些特殊的情況(如復雜場景與簡單場景切換的情況),效果更好。本算法通過在編碼端嚴格控制虛擬編碼緩沖區充盈度的范圍,并考慮了圖像及音頻數據實際復雜度的變化,其結果是在碼率控制收斂性與圖像及音頻質量之間到達較好的平衡。
發明內容:
本發明提出了一種基于虛擬編碼緩沖區充盈度的碼率控制算法,該算法通過在編碼端嚴格控制虛擬編碼緩沖區充盈度的范圍來滿足目標碼率的要求,并根據當前虛擬編碼緩沖區充盈度及上一幀編碼完后虛擬編碼緩沖區充盈度變化情況決定量化參數QP值,在決定量化參數QP值時,以當前的虛擬緩沖區充盈度、充盈度的變化度以及充盈度的量化步長為輸入,決定QP值,并根據殘差數據的復雜度MAD值決定最大最小量化參數QP值,通過最大最小參數QP值限制量化參數QP值的范圍。
由于本算法是直接控制虛擬編碼緩沖區充盈度來控制目標碼率的,因此能很好的控制目標碼率。該編碼算法能根據虛擬編碼緩沖區充盈度及其變化情況決定量化參數QP值,并使量化參數QP值逼近對應目標碼率的理想量化參數QP值,而且音視頻質量與已有的算法相比沒有太大的變化。
本發明提供一種基于虛擬編碼緩沖區充盈度的碼率控制算法,所述算法包括以下步驟:
第一步:限制虛擬編碼緩沖區充盈度的范圍以滿足目標碼率的要求;
第二步:計算虛擬編碼緩沖區充盈度的量化步長VBFCStep;
第三步:計算音視頻序列第一幀量化參數值InitialQP及量化參數的變化值InitialDeltaQP;
第四步:根據前一幀編碼前的虛擬編碼緩沖區充盈度PrevVBF,當前幀編碼前的虛擬編碼緩沖區充盈度CurrVBF及充盈度的量化步長VBFCStep,計算基于前一幀的量化參數的變化值ΔQP1;
第五步:根據前一幀編碼前的虛擬編碼緩沖區充盈度PrevVBF,當前幀編碼前的虛擬編碼緩沖區充盈度CurrVBF及充盈度的量化步長VBFCStep,計算基于前一幀的量化參數的變化值ΔQP2;
第六步:根據前一幀編碼前后虛擬編碼緩沖區充盈度的變化方向,并根據前一幀的量化參數值PrevQP,變化值ΔQP1及ΔQP2計算當前將要編碼幀的量化參數值CurrQP;
第七步:根據前一幀殘差數據的復雜度值PrevMAD、前一幀原數據的平均值PrevMean及當前幀原數據的平均值CurrMean線性預測當前幀殘差系數的復雜度值CurrMAD或者根據當前幀的原始數據直接計算原始數據的復雜度值CurrMAD;
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