[發明專利]一種視頻編碼中DCT系數的量化失真信息處理方法

有效

• 申請號: 201811096647.3
• 申請日: 2018-09-19
• 公開（公告）號: CN109286817B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 張娜娜;王向文
• 申請（專利權）人: 上海電力學院
• 主分類號: H04N19/124
• 分類號: H04N19/124;H04N19/625
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 蔡彭君

本發明涉及一種視頻編碼中DCT系數的量化失真信息處理方法，包括：步驟S1：載入DCT系統的分布模型，其中，DCT系統的分布模型由拉普拉斯分布部分和均勻分布部分組成；步驟S2：優化DCT系統的分布模型的均勻分布部分；步驟S3：根據DCT系數的分布模型以及量化重建方法，確定量化失真估計值函數D_LPTCM；步驟S4：根據優化后的DCT系統的分布模型的尾部均勻分布部分，優化量化失真估計值函數。與現有技術相比，本發明量化失真計算方法以及DCT系數分布模型的基礎上，針對DZ+UTQ量化方式計算了量化失真估計算法，針對這種重建規則的量化失真估計算法很好的解決了其在其他優化算法領域中的應用。

技術領域

本發明涉及視頻優化壓縮領域，尤其是涉及一種視頻編碼中DCT系數的量化失真信息處理方法。

背景技術

DCT系數的量化是對圖像DCT變換后系數取值階數的重新規劃，其過程不可不避免的產生了一定的失真。量化失真值的大小是通過初始值與重建值之間的誤差和來確定的：

其中：DCT系數序列為{x_i，i＝1，2，3，…，n}，其中，n表示數據個數，對應重建值

量化失真估計值是在量化失真真實值的基礎上，將其轉化為簡單的參數計算公式。轉化量化失真計算方法的關鍵在于DCT系數分布的建模，即用連續的概率密度分布函數來描述散落分布的DCT系數。LPTCM是由拉普拉斯分布和均勻分布共同組成的一種分段分布模型：

f_LPTCM(x/x_c，b，λ)

其中：0≤b≤1；x_c為分段分布模型的分界值0＜x_c＜a，a表示建模參數x的最大取值范圍，且a假設已知。此外，均勻分布被稱為離群分布，離群分布的樣本也將被分離出來表示。分段拉普拉斯分布的概率密度函數表示為：

其樣本序列{x_i：i∈M}，對于任意的i∈M，有|x_i|≤x_c。λ表示拉普拉斯分布模型的分布參數。

量化區間重建值的選擇可以在一定程度上簡化量化失真估計算法的計算，如在H.264/AVC以及我國自主的視頻編碼標準AVS中，都使用的一種重建規則，即舍入參數p＝0的簡單量化方式，最終的量化重建值被簡化為：

Q(x)＝sign(I[x])*QP*|I[x]| (4)

然而，在H.261，MPEG-1，MPEG-2/H.262，H.263，JPEG-2000以及MPEG-4Part2中所使用的p＝1/2的重建規則，將每個DCT系數的最大量化誤差限制在了以內。因此，在這種量化方式下的量化失真估計算法的研究，進一步擴大了量化失真估計算法的應用范圍。

目前，量化失真估計算法的研究中廣泛應用的是p＝0的量化重建規則，而對于重建規則為p＝1/2的量化失真估計算法一直未完善。另外，量化失真估計算法主要應用于量化表的優化設計、率失真優化以及優化量化等算法中，因此，重建規則為p＝1/2的量化失真估計算法的欠缺在一定程度上限制了p＝1/2的量化重建規則在編碼壓縮算法中的廣泛應用。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種視頻編碼中DCT系數的量化失真信息處理方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種視頻編碼中DCT系數的量化失真信息處理方法，包括：

步驟S1：載入DCT系統的分布模型，其中，DCT系統的分布模型由拉普拉斯分布部分和均勻分布部分組成；