[發(fā)明專利]一種對(duì)RDO策略的結(jié)構(gòu)性失真度的評(píng)估方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710898532.5
• 申請(qǐng)日: 2017-09-28
• 公開（公告）號(hào): CN109587487B
• 公開（公告）日: 2020-08-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 章旭東;高厚新;謝煜璋;黨韓兵;程志勇;商嘉陵
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海富瀚微電子股份有限公司
• 主分類號(hào): H04N19/147
• 分類號(hào): H04N19/147;H04N19/149;H04N19/154;H04N19/124
• 代理公司: 上海思微知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31237
• 代理人: 顧正超

本發(fā)明公開了一種對(duì)RDO策略的結(jié)構(gòu)性失真度的評(píng)估方法及系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：步驟一，計(jì)算當(dāng)前視頻圖像當(dāng)前塊y，重構(gòu)塊x的期望值以及當(dāng)前塊y，重構(gòu)塊x、量化誤差e的方差；步驟二，根據(jù)獲得當(dāng)前視頻圖像當(dāng)前塊y，重構(gòu)塊x的期望值以及當(dāng)前塊y，重構(gòu)塊x、量化誤差e的方差利用預(yù)先分級(jí)建模的模型進(jìn)行判斷，確定對(duì)應(yīng)的模型；步驟三，根據(jù)確定的模型，確定RDO策略的失真度計(jì)算方式，本發(fā)明對(duì)基于SSD計(jì)算的RDO策略模式選擇方法，在結(jié)構(gòu)性失真度缺失方面進(jìn)行了有效的補(bǔ)償，并可以針對(duì)不同的情況采用靈活的優(yōu)化策略。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種對(duì)基于SSD(Sum of SquaredDifference，差分平方和)方法的RDO(Rate Distortion Optimization，率失真優(yōu)化)策略的結(jié)構(gòu)性失真度的評(píng)估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在現(xiàn)有主流視頻編碼器的方案中，均采用基于Lagrangian(拉格朗日)優(yōu)化算法的率失真編碼模式控制模型來實(shí)現(xiàn)視頻編碼的模式控制策略，考慮K個(gè)信源樣本值的集合S＝(S₁,...,S_K)，宏塊S_k的Lagrangian代價(jià)函數(shù)如下：

J_MODE(S_k,I_k|Q,λ_MODE)＝D_REC(S_k,I_k|Q)+λ_MODE×R_REC(S_k,I_k|Q,λ_MODE)

其中，I_k為相應(yīng)宏塊的編碼模式，Q為量化參數(shù)，λ_MODE為Lagrangian參數(shù)。 D_REC為編碼失真度，R_REC為編碼后碼流的碼率。

失真度D_REC的計(jì)算一般有2種計(jì)算方式，即絕對(duì)差分和SAD(Sum of AbsoluteDifference，絕對(duì)差分和)以及差分平方和SSD(Sum of Squared Difference，差分平方和)：

其中，A為當(dāng)前宏塊，s[x,y,t]為當(dāng)前編碼宏塊的像素值，p[x,y,t]為當(dāng)前編碼宏塊相應(yīng)的預(yù)測值，r[x,y,t]為當(dāng)前編碼宏塊相應(yīng)的重建值。

SAD只需要計(jì)算當(dāng)前編碼宏塊和預(yù)測值之間的殘差，計(jì)算過程簡單，SSD 的殘差計(jì)算需要重建值，而重建值的獲取需要經(jīng)過預(yù)測、頻域正變換、量化、反量化、頻域逆變換、重建等一系列復(fù)雜的AVC(Advanced Video Coding，高級(jí)視頻編碼)編碼計(jì)算過程，但是，SSD相比SAD更加準(zhǔn)確地反應(yīng)了編碼失真度，模式選擇的準(zhǔn)確度顯著提升，編碼性能也得到相應(yīng)的提升。

但是，無論是基于SAD還是基于SSD的失真度計(jì)算，作為一個(gè)客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)，都無法有效的在主觀上真實(shí)的反映圖像的失真程度，基于SSD計(jì)算的RDO (Rate DistortionOptimization，率失真優(yōu)化)模式選擇策略，也只是基于先驗(yàn)知識(shí)的全局性指標(biāo)，無法有效地適應(yīng)圖像在局部上的豐富特性，例如，圖像的亮度變化，局部紋理的復(fù)雜程度，運(yùn)動(dòng)豐富的局部前景和基本靜止的全局背景等等。

因此，后續(xù)又陸續(xù)提出基于結(jié)構(gòu)相似度SSIM(Structural Similarity，結(jié)構(gòu)相似度)等方法，均旨在保證客觀指標(biāo)PSNR(Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比)的基礎(chǔ)上，希望能從客觀指標(biāo)上反映出主觀體驗(yàn)的差別性。

目前，基于SSD和SSIM的主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，是編碼器普遍采用的評(píng)估方法，但是，兩者各有其應(yīng)用局限，例如，SSD無法有效區(qū)分編碼過程中，圖像結(jié)構(gòu)性失真的發(fā)生，而使用SSIM的計(jì)算也無法替換SSD作為RDO策略中失真的度量標(biāo)準(zhǔn)。