[发明专利]一种对视频信号的二次AVS编码码率控制的方法

权利要求书

1.一种对视频信号的二次AVS编码码率控制的方法，整个处理过程包括第一次编码阶段、数据处理阶段和第二次编码阶段，在所述的第一次编码阶段中采用CBR码率控制AVS编码方式进行编码，在所述的第二次编码阶段采用VBR码率控制AVS编码方式进行编码，其特征在于在所述的第一次编码阶段首先给每个图像组预分配目标比特数，然后计算每个图像组中各帧图像的量化参数，再根据各帧图像的量化参数，采用CBR码率控制AVS编码方式对各帧图像进行第一次编码，编码后统计各帧图像的帧类型、各帧图像的量化步长、各帧图像的实际消耗比特数、各帧图像的全局复杂度及各帧图像的结构相似度值；在所述的数据处理阶段首先计算视频信号中除第1个P帧图像以外的各个P帧图像的实际消耗比特数与结构相似度值的比值，根据前后两个P帧图像的实际消耗比特数与结构相似度值的比值判断是否发生场景切换，当发生场景切换时将后一个P帧图像所在的图像组的前部分图像并入前一个图像组中及将后一个P帧图像和后一个P帧图像所在的图像组的后部分图像并入下一个图像组中，然后计算重组图像组后视频信号中的各帧图像的复杂度、视频信号的总复杂度及各帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，再将重组图像组后得到的每个图像组作为一个场景，计算所有场景的场景复杂度调整因子，根据场景复杂度调整因子调整各帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，最后根据每个场景中的各帧图像移出之前的缓冲区状态和各帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，确定是否调整每个场景中的部分图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数；在所述的第二次编码阶段判断进行第二次编码的当前图像是否为视频信号的第1帧图像或第2帧图像，如果是，则直接根据第一次编码后统计得到的当前图像的全局复杂度和当前图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，计算当前图像在第二次编码时所需的量化步长，将量化步长转换为量化参数，根据量化参数对当前图像进行第二次编码，否则，首先微调当前图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，然后根据第一次编码后统计得到的当前图像的全局复杂度和微调后的目标比特数，计算当前图像在第二次编码时所需的量化步长，再将量化步长转换为量化参数，并对量化参数进行修正，同时将量化参数限制在AVS量化参数极值范围内，最后根据量化参数对当前图像进行第二次编码。

2.根据权利要求1所述的一种对视频信号的二次AVS编码码率控制的方法，其特征在于具体包括以下步骤：

①-1、将输入的视频信号划分成多个图像组，每个图像组在AVS编码格式下包括I帧、P帧和B帧三种类型的图像，给每个图像组预分配目标比特数，记预分配给第i个图像组的目标比特数为T(i)，其中，R为目标码率，F为帧率，N_gop，i为第i个图像组所包含的图像的帧数，T_remaning(i-1)表示第i-1个图像组的剩余比特数，T_remaning(i-1)的值为第i-1个图像组的目标比特数T(i-1)与第i-1个图像组所包含的所有图像的实际消耗比特数和的差，T_remaning(0)＝0，i∈[1，n1]，nl为输入的视频信号所包含的图像组的个数；

①-2、计算每个图像组中各帧图像的量化参数，对于第i个图像组，定义第i个图像组为当前图像组，定义当前正在处理的第j帧图像为当前图像，当当前图像为I帧图像时，判断当前图像组是否为第1个图像组，如果是，则该当前图像的量化参数为设定值，否则，该当前图像的量化参数值为当前图像组的前一个图像组所包含的所有图像的量化参数的平均值；当当前图像为P帧图像时，判断当前图像组是否为第1个图像组，如果是，则该当前图像的量化参数为设定值，否则，首先计算该当前图像的目标比特数f(n_i，j)，其中，β＝0.5，R为目标码率，F为帧率，W_p(n_i，j-1)＝b(n_i，j-1)×QP(n_i，j-1)，b(n_i，j-1)为当前图像组中的第j-1帧图像的实际消耗比特数，QP(n_i，j-1)为当前图像组中的第j-1帧图像的量化参数，T_r(n_i，j)为当前图像组的剩余可用比特数，N_p，r(j-1)为当前图像组中未编码的P帧图像的帧数，N_b，r(j-1)为当前图像组中未编码的B帧图像的帧数，i∈[1，n1]，n1为输入的视频信号所包含的图像组的个数，j∈[1，N_gop，i]，N_gop，i为当前图像组所包含的图像的帧数，然后计算当前图像的量化步长QPStep，其中，X为前一个P帧图像的全局复杂度，其值为前一个P帧图像的实际消耗比特数和前一个P帧图像的量化步长的乘积，再将计算得到的量化步长转换成量化参数；当当前图像为B帧图像时，利用线性插值方法计算当前图像的量化参数；

①-3、根据计算得到的每个图像组中各帧图像的量化参数，采用CBR码率控制AVS编码方式对各帧图像进行第一次编码，第一次编码后统计各帧图像的帧类型、各帧图像的量化步长、各帧图像的实际消耗比特数、各帧图像的全局复杂度及各帧图像的结构相似度值，对于视频信号中的第l帧图像，记第l帧图像的量化步长为Q_Step_l，记第l帧图像的实际消耗比特数为b_l，记第l帧图像的全局复杂度为X_l，记第l帧图像的结构相似度值为SSIM_l，根据各帧图像的结构相似度值计算所有图像的结构相似度值的平均值SSIM_ave，其中，l∈[1，Total_pic]，Total_pic表示视频信号所包含的图像的总帧数；

②-1、计算视频信号中除第1个P帧图像以外的各个P帧图像的实际消耗比特数与结构相似度值的比值，对于第k个P帧图像，记该P帧图像的实际消耗比特数与结构相似度值的比值为ratio_k，记该P帧图像的前一个P帧图像的实际消耗比特数与结构相似度值的比值为ratio_k-1，判断ratio_k和ratio_k-1的商是否超出设定的阈值区间，如果是，则确定发生场景切换，并以该P帧图像为界将该P帧图像所在的图像组中的前部分图像并入该P帧图像所在的图像组的前一个图像组中，以及将该P帧图像和该P帧图像所在的图像组中的后部分图像并入该P帧图像所在的图像组的下一个图像组中，然后将该P帧图像的帧类型修改为I帧图像，再将下一个图像组中的I帧图像的帧类型修改为P帧图像；否则，确定未发生场景切换；

②-2、计算重组图像组后视频信号中的各帧图像的复杂度，对于视频信号中的第l帧图像，记该帧图像的复杂度为SSIM_X_l，其中，K_l^T为该帧图像的帧类型权重系数，b_l为第一次编码后统计的第l帧图像的实际消耗比特数，Q_Step_l是第一次编码后统计的第l帧图像的量化步长，SSIM_l为第一次编码后统计的第l帧图像的结构相似度值，SSIM_ave为视频信号第一次编码后所有图像的结构相似度值的平均值；

②-3、计算视频信号的总复杂度TotalSSIM_X，其中，Total_pic表示视频信号所包含图像的总帧数；然后计算各帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，对于视频信号中的第l帧图像，记该帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数为b_2，l，其中，b_2，total表示视频信号的总目标比特数；

②-4、将重组图像组后得到的每个图像组作为一个场景，计算所有场景的场景复杂度调整因子，对于第m个场景，记该场景的场景复杂度调整因子为μ_m，其中，sign()为取正负号函数，SSIM_ave为视频信号第一次编码后所有图像的结构相似度值的平均值，SSIM_ave，m为第m个场景中所有图像的结构相似度值的平均值；当μ_m＜1时，将第m个场景中的每帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数乘以μ_m，对于视频信号中的第l帧图像，设该帧图像属于第m个场景，调整该帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，b_2，l＝b_2，l×μ_m，其中，式左边的b_2，l表示调整后的目标比特数，式右边的b_2，l表示调整前的目标比特数，然后将该帧图像节省的比特数b_2，l×(1-μ_m)累加到B_remaining，B_remaining＝B_remaining+b_2，l×(1-μ_m)，B_remaining的初始值为0；当μ_m＞1时，计算SUM_μ，SUM_μ＝SUM_μ+μ_m×NUM_sence，m，其中，NUM_sence，m表示第m个场景所包含图像的帧数，SUM_μ的初始值为0；

②-5、在步骤②-4处理完成后再次遍历每个场景，判断μ_m是否大于1，如果μ_m＞1，则修正第m个场景中的每帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，对于视频信号中的第l帧图像，设该帧图像属于第m个场景，修正该帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，其中，式左边的b_2，l表示修正后的目标比特数，式右边的b_2，l表示修正前的目标比特数，μ_m为第m个场景的场景复杂度调整因子；

②-6、首先计算每个场景中的每帧图像的缓冲区溢出的比特数，对于第m个场景中的第q帧图像，判断B_m，q-B_guard-b_2，m，q是否小于0，如果B_m，q-B_guard-b_2，m，q小于0，则计算该帧图像缓冲区溢出的比特数OverB_m，q，OverB_m，q＝B_m，q-B_guard-b_2，m，q，并且更新p＝q以及对应的OverB_m，OverB_m＝OverB_m+OverB_m，q，其中，OverB_m的初始值为0，B_m，q表示第m个场景中的第q帧图像移出之前的缓冲区状态，B_max为缓冲区的大小，为第m-1个场景中的最后一帧图像移出之前的缓冲区状态，B_m，q-1表示第m个场景中的第q-1帧图像移出之前的缓冲区状态，R_max为传输带宽允许最大码率，F为帧率，B_guard为缓冲区保护值，B_guard＝0.2B_max，b_2，m，q为第m个场景中的第q帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数；如果OverB_m小于零，然后修正第m-1个场景中所有图像和第m个场景中第1帧到第p帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，对于第m个场景中第1帧到第p帧图像中的第q帧图像，修正该图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数，b_2，m，q＝b_2，m，q+OverB_m/(NUM_sence，m-1+p)，其中，式左边的b_2，m，q表示修正后的目标比特数，式右边的b_2，m，q表示修正前的目标比特数，OverB_m表示第m个场景中溢出的比特总数，OverB_m的初始值为0，NUM_sence，m-1表示第m-1个场景所包含图像的帧数，对于第m-1个场景中的NUM_sence，m-1帧图像，采用b_2，m-1，q＝b_2，m-1，q+OverB_m/(NUM_{sence，m-1+p})修正NUM_sence，m-1帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数；如果第m个场景中的所有图像均没有发生缓冲区溢出，则在此步骤中对第m-1个场景中的所有图像和第m个场景中的所有图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数不进行修正；

③-1、采用VBR码率控制AVS编码方式对经第一次编码后的视频信号的各帧图像进行第二次编码，对于需进行第二次编码的视频信号中的第l帧图像，定义第l帧图像为当前图像，判断当前图像是否为第1帧图像或第2帧图像，如果是，则根据第一次编码后统计得到的当前图像的全局复杂度X_l和当前图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数b_2，l，计算当前图像在第二次编码时所需的量化步长QStep_2，l，再将当前图像在第二次编码时所需的量化步长QStep_2，l转化成量化参数QP_2，l，其中，l∈[1，Total_pic′]，Total_pic′表示需进行第二次编码的视频信号所包含的图像的总帧数，Total_pic′＝Total_pic，然后转到步骤③-5并继续执行；否则，继续执行；

③-2、对当前图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数b_2，l进行微调，其中，式左边的b_2，l表示微调后的目标比特数，式右边的b_2，l表示微调前的目标比特数，λ_l-1为第l-1帧图像的调整因子，λ_l-2为第l-2帧图像的调整因子，然后根据第一次编码后统计得到的当前图像的全局复杂度X_l和微调后的目标比特数b_2，l，计算当前图像在第二次编码时所需的量化步长QStep_2，l，

③-3、判断或者是否成立，如果成立，通过调整当前图像在第二次编码时所需的量化步长，其中，式左边的QStep_2，l表示调整后的量化步长，式右边的QStep_2，l表示调整前的量化步长，η为一个乘法因子，R_max为缓冲区的大小，λ_l-1为第l-1帧图像的调整因子，λ_l-2为第l-2帧图像的调整因子；

③-4、将当前图像在第二次编码时所需的量化步长QStep_2，l转化为量化参数QP_2，l，然后通过QP_2，l＝min{QP_2，l+3，max{QP_2，l-1-3，QP_2，l}}对当前图像在第二次编码时所需的量化参数进行修正，其中，式左边的QP_2，l表示修正后的量化参数，式右边的QP_2，l表示修正前的量化参数，QP_2，l-1为第l-1帧图像在第二次编码时所需的量化参数，再通过QP_2，l＝min{63，max{QP_2，l，1}}将修正后的量化参数限制在AVS量化参数极值范围内，其中，式左边的QP_2，l表示限制后的量化参数，式右边的QP_2，l表示限制前的量化参数；

③-5、利用当前图像的量化参数对当前图像进行第二次编码，然后计算当前图像的结构相似度值SSIM_2，l，再判断当前图像的类型是否为I帧图像，如果是，则当前图像的调整因为λ_l＝1，否则，当前图像的调整因子为λ_l＝sqrt(SSIM_2，l/SSIM_ave)，其中，SSIM_ave为视频信号第一次编码后所有图像的结构相似度值的平均值；

③-6、计算δ_l＝δ_l-1+actual_bits_2，l-1-b_2，l-1，其中，δ₀＝0，actual_bits_2，l-1为第l-1帧图像第二次编码后的实际消耗比特数，b_2，l-1为第l-1帧图像在第二次编码阶段中所需的目标比特数。