[發明專利]屏幕內容編碼標準幀內圖像碼率的估計方法

有效

• 申請號: 202110059623.6
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112839234B
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 楊楷芳;韓宇婷;公衍超;馬苗;施姿羽;蒙琴琴
• 申請（專利權）人: 陜西師范大學
• 主分類號: H04N19/593
• 分類號: H04N19/593;H04N19/186;H04N19/146
• 代理公司: 西安永生專利代理有限責任公司 61201
• 代理人: 申忠才

1.一種屏幕內容編碼標準幀內圖像碼率的估計方法，其特征在于由下述步驟組成：

(1)確定視頻圖像紋理特征

1)確定視頻圖像分量標準差

輸入視頻，視頻圖像的幀寬為N₁幀高為N₂，按照塊劃分方式對視頻圖像進行劃分，每一個視頻圖像塊為一個基本單元，基本單元的寬和高為w，按式(1)確定視頻圖像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的標準差，每個視頻圖像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的每個基本單元的標準差按式(2)確定；當視頻圖像的第k個基本單元在色度分量Cb和色度分量Cr上的標準差滿足式(3)判定其為顏色復雜塊：

S(f,c,k)≥t(c) (3)

其中S(f,c)表示視頻第f幅幀內圖像第c個分量的標準差值，S(f,c,k)表示第f幅幀內圖像第c個分量中第k個基本單元標準差值，分量c取1代表亮度分量Y、分量c取2代表色度分量Cb、分量c取3代表色度分量Cr，x(f,c,k,e)表示第f幅幀內圖像第c個分量中第k個基本單元中第e個像素的像素值，t(c)表示第c個色度分量判斷顏色復雜塊的標準差閾值參數，其中色度分量Cb取值為6，色度分量Cr取值為8，f、k、e為有限的正整數，int()為下取整函數；

2)確定分量的對比度特征

將視頻幀內圖像的亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr圍繞邊界進行擴展，填充的行數和列數均為1，填充像素值與分量邊界像素值相同，填充后分量的行數為N₂+2，列數為N₁+2；按式(4)得到視頻幀內圖像的亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的對比度值，每個視頻幀內圖像的亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr分別按式(5)確定第f幅幀內圖像第c個分量上每個像素值與周圍8臨近像素值之差的平方和：

其中D(f,c)表示視頻第f幅幀內圖像第c個分量的對比度值，K(f,c)表示第f幅幀內圖像第c個分量上每個像素值與周圍8臨近像素值之差的平方和，x(f,c,i,j)表示第f幅幀內圖像第c個分量中第i行第j列的像素值；

3)確定分量梯度特征

按式(6)、(7)、(8)確定視頻圖像亮度分量Y的梯度值矩陣、色度分量Cb的梯度值矩陣、色度分量Cr的梯度值矩陣：

其中T(X_c)表示第c個分量的視頻圖像的梯度值矩陣，T_x(X_c)和T_y(X_c)表示水平和垂直方向的梯度值矩陣，X_c表示第c個分量的視頻圖像的像素值矩陣，表示卷積運算；

4)用標準差均值、對比度均值、梯度均值確定視頻圖像紋理特征

按式(9)得視頻圖像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的標準差均值按式(10)得視頻圖像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的對比度均值按式(11)得視頻圖像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的梯度均值

其中N_c表示視頻圖像第c個分量的像素總數；

(2)確定視頻圖像顏色特征

1)確定色度分量復雜塊比例和

按式(12)確定視頻圖像色度分量的復雜塊所占比例和P(f)；按式(13)確定色度分量Cb和色度分量Cr上復雜塊所占比例P(f,c)：

P(f)＝P(f,2)+P(f,3) (12)

其中M(c)為統計的視頻幀內圖像中色度分量Cb和色度分量Cr上的顏色復雜塊個數；

2)確定色度分量顏色等級數量和

用式(14)確定色度分量Cb和色度分量Cr的顏色等級數量和，用式(15)確定每個色度分量上滿足條件的顏色等級總數，統計色度分量Cb、色度分量Cr的像素直方圖，按式(16)判斷色度分量c中顏色等級r所包含像素數是否大于0.0005N₁×N₂：

Q(f)＝Q(f,2)+Q(f,3) (14)

Q(f,c,r)＝1，H(f,c,r)＞0.0005N₁×N₂ (16)

其中Q(f)表示視頻第f幅幀內圖像色度分量Cb和色度分量Cr滿足條件的顏色等級數量和，Q(f,c)表示統計視頻第f幅幀內圖像第c個分量滿足式(16)的顏色等級總數，Q(f,c,r)表示視頻第f幅幀內圖像第c個分量中顏色等級r包含的像素數是否大于0.0005N₁×N₂，若滿足則設其值為1，不滿足則其值為0，H(f,c,r)表示視頻第f幅幀內圖像色度分量Cb和色度分量Cr第r個顏色等級所對應的像素個數，l表示顏色等級總數；

(3)確定圖像類型

第f幅幀內圖像滿足此圖像被分類為紋理復雜圖像，否則判定為紋理簡單圖像，其中Z_s為復雜度分類閾值參數，Z_s∈[20,25]；

(4)獲得紋理簡單圖像模型參數

對于紋理簡單圖像，按式(17)和式(18)分別獲得用于碼率估計的模型參數α和模型參數θ₁：

其中p₁，p₂，p₃，p₄，p₅，p₆，p₇，p₈為模型參數，p₁∈[-1370,-1365]，p₂∈[-275，-270]，p₃∈[925,930]，p₄∈[-100，-90]，p₅∈[-10，-2]，p₆∈(0,0.7]，p₇∈[-0.05,0)p₈∈(0，0.0001]；

(5)估計紋理簡單圖像碼率

按式(19)得到紋理簡單圖像的第一種碼率估計值R_s,bpp,rec，第一種碼率估計值R_s,bpp,rec的單位是像素每比特：

其中QP表示用于編碼的量化參數；

按式(20)得到紋理簡單圖像的第二種碼率估計值R_s,bit,rec，第二種碼率估計值R_s,bit,rec的單位是比特：

(6)獲得紋理復雜圖像模型參數

對于紋理復雜圖像，按式(21)和式(22)分別獲得用于碼率估計的兩個模型參數β和θ₂：

其中q₁，q₂，q₃，q₄，q₅，q₆，q₇為模型參數，q₁∈[1,26]，q₂∈[-1,0)，q₃∈[0.001,0.007]，q₄∈(0,0.002]，q₅∈[-0.1,0)，q₆∈[-2×10^-10,0)，q₇∈(0,0.00002]；

(7)估計紋理復雜圖像碼率

按式(23)得到紋理復雜圖像的第一種碼率估計值R_o,bpp,rec，第一種碼率估計值R_o,bpp,rec的單位是像素每比特：

R_o,bpp,rec＝βexp(θ₂QP) (23)

其中exp()是以自然常數e為底的指數函數；

按式(24)得到紋理復雜圖像的第二種碼率估計值R_o,bit,rec，第二種碼率估計值R_o,bit,rec的單位是比特：

R_o,bit,rec＝N₁×N₂×βexp(θ₂QP) (24)。