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[發明專利]基于宏塊運動活躍度的編碼模式快速預測方法無效

專利信息
申請號: 201310116221.0 申請日: 2013-04-07
公開(公告)號: CN103200404A 公開(公告)日: 2013-07-10
發明(設計)人: 沈燕 申請(專利權)人: 成都博盛信息技術有限公司
主分類號: H04N7/26 分類號: H04N7/26;H04N7/32
代理公司: 成都虹橋專利事務所(普通合伙) 51124 代理人: 劉世平
地址: 610000 四*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 運動 活躍 編碼 模式 快速 預測 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及視頻編碼領域中的編碼模式的選取,具體的說,是涉及一種基于宏塊運動活躍度的編碼模式快速預測方法。

背景技術

H.264/AVC作為ITU和MPEG聯合開發的最新視頻標準,比傳統的視頻標準在編碼效率上獲得了很大的提高。H.264壓縮效率的提升很大程度上取決于擁有眾多可以選用的編碼模式。根據ITU-H.264標準的定義,可以選用的編碼模式包括跳過(SKIP)模式,16x16模式,16x8模塊,8x16模式,8x8模式,8x4模式,4x8模式,4x4模式,I4MB模式,I16MB模式;為了充分利用各種模式的優點,選出最佳編碼模式,在傳統技術中,H.264使用率失真優化技術RDO,通過計算所有上述模式下的率失真優化代價,比較后選取最佳編碼模式。如此,選取的編碼模式比較準確,能夠實現編碼的最優化處理,然而卻極大的增加了計算復雜度。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是:提出一種基于宏塊運動活躍度的編碼模式快速預測方法,解決傳統技術中在選取最佳編碼模式時會增加計算復雜度的問題。

本發明解決上述技術問題所采用的技術方案是:

基于宏塊運動活躍度的編碼模式快速預測方法,包括:對H.264標準定義下的各個可選用的編碼模式按照宏塊運動活躍度進行分類;首先,計算當前宏塊在跳過模式下的RD代價,然后,將計算出的RD代價與預設的閾值進行比較,確定最佳編碼模式所屬類別,最后,在該類別中選取最佳編碼模式。

進一步,所述在該類別中選取最佳編碼模式的方法為:計算當前宏塊在該類別中的各個編碼模式下的RD代價,選擇最小的RD代價對應的編碼模式作為最佳編碼模式。

進一步,將各個可選用的編碼模式按照宏塊運動活躍度分為5類,分別為:無運動類、低速運動類、中速運動類、高速運動類、包含密集的信息或場景切換類。

進一步,所述無運動類中的編碼模式為跳過模式;所述低速運動類中的編碼模式為跳過模式及16x16模式;所述中速運動類中的編碼模式為16x8模塊及8x16模式;所述高速運動類中的編碼模式為8x8模式、8x4模式、4x8模式及4x4模式;所述包含密集的信息或場景切換類中的編碼模式為I4MB模式及I16MB模式。

進一步,所述預設的閾值有兩個,分別為最小閾值Tlow及最大閾值Thigh

進一步,所述將計算出的RD代價與預設的閾值進行比較,確定最佳編碼模式所屬類別的方法是:

如果計算出的RD代價<最小閾值Tlow,則最佳編碼模式屬于無運動類;

如果計算出的RD代價>最大閾值Thigh,則最佳編碼模式屬于包含密集的信息或場景切換類;

如果Tiow≤計算出的RD代價≤Thigh,則最佳編碼模式屬于低速運動類或中速運動類或高速運動類,此時確定最佳編碼模式具體所屬類別的方法如下:

若當前宏塊為可在支持區域中確定運動矢量組的非特殊宏塊,則通過計算運動矢量組中的每個運動矢量的區域塊長度,找出最大區域塊長度L并與預設的最小區域塊長度門限值L1和最大區域塊長度門限值L2比較;如果L≤L1,則最佳編碼模式屬于低速運動類;如果L1<L≤L2,則最佳編碼模式屬于中速運動類;如果L2<L,則最佳編碼模式屬于高速運動類;

若當前宏塊為不可在支持區域中確定運動矢量組的特殊宏塊,則進行如下處理:如果當前宏塊為圖像幀第一行且第一列的宏塊A,則通過計算當前宏塊在低速運動類、中速運動類、高速運動類中的各個編碼模式下的RD代價,選取最小的RD代價對應的編碼模式為最佳編碼模式;如果當前宏塊為位于第一行的除A外的其它宏塊,則通過相鄰左邊宏塊的運動矢量得到最大區域塊長度L;如果當前宏塊為位于第一列的除A外的其它宏塊,則通過相鄰上邊宏塊中的運動矢量得到最大區域塊長度L;如果當前宏塊為最后列中的宏塊,則通過相鄰左邊宏塊中的運動矢量得到最大區域塊長度L;在找出最大區域塊長度L后與預設的最小區域塊長度門限值L1和最大區域塊長度門限值L2比較;如果L≤L1,則最佳編碼模式屬于低速運動類;如果L1<L≤L2,則最佳編碼模式屬于中速運動類;如果L2<L,則最佳編碼模式屬于高速運動類。

進一步,所述最小閾值Tlow=34e0.1759×QP,最大閾值Thigh=24215e0.0675×QP,其中QP為在23至40區間的量化參數。

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