[发明专利]一种视频编码的编码模式选择方法及装置有效
申请号: | 201110403133.X | 申请日: | 2011-12-07 |
公开(公告)号: | CN102790878A | 公开(公告)日: | 2012-11-21 |
发明(设计)人: | 崔岩松;蔡晓霞;任维政;邓中亮;刘欣;段大高 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;H04N7/32 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 罗振安 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 视频 编码 模式 选择 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及视频编码领域,特别涉及一种视频编码的编码模式选择方法及装置。
背景技术
SVC(Scalable Video Coding,可伸缩视频编码)技术的研究已有近20年的历史,在SVC编码中可包括多个空间层,每层为一个SVC编码器。例如,可以包括三个空间层:基础层、第一增强层和第二增强层,输入序列在进入每个编码器前都经过下采样以支持多空间分辨率。对每一个空间层来说,用于预测的参考图像可以是同一层中时间上相邻的图像,也可以是经过空间上采样之后的低层重构图像,这是因为层与层之间存在着显而易见的相关性。为了提高增强层的编码效率,可以采用一种层间预测机制来重用低层图像的纹理、运动、以及残差信息。当低层图像需要上采样为不同空间分辨率时,这种预测模型需进行插值运算,SVC在不同空间层之间支持非二值的空间分辨率比例。时域预测方面视频编码标准H.264采用了等级预测结构来支持时间可伸缩性,为了更高的编码效率,运动补偿时域滤波结构作为预处理工具被采用。
在H.264/AVC(Advanced Video Coding,高级视频编码)标准中,根据生成的预测信号的自由度的不同将编码图像分成了三种类型:1)I帧,支持空域的帧内预测编码;2)P帧,支持帧内预测编码和单向的帧间预测编码;3)B帧,支持帧内预测编码和双向权重帧间预测编码。
在现有SVC快速编码算法标准上进行视频编码时,主要通过比较层间与层内的运动信息选择是否使用层间预测模式。首先在增强层内的参考帧中获取当前宏块的最佳匹配块,并求出相应的层内运动矢量,然后根据当前宏块的左上角像素计算相应的基础层参考宏块,并得到基础层参考宏块的运动矢量,再根据基础层与增强层之间的比例将基础层参考宏块的运动矢量缩放到增强层,作为其层间预测运动矢量。比较层内运动矢量与层间预测运动矢量的大小,若两者一致则使用层间预测模式,否则使用层内预测模式。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:
一般只针对小尺寸两层图像进行设计,应用于高清视频多层编码将导致编码性能较大的下降,最大可达到20%,并且只针对帧间模式或者只针对帧内模式选择进行优化,编码效果较差。
发明内容
为了解决现有视频编码技术中存在的问题,本发明实施例提供了一种视频编码的编码模式选择方法及装置。所述技术方案如下:
一种视频编码的编码模式选择方法,所述方法包括:
判断当前帧是否为I帧;
当所述当前帧是I帧时,获取所述当前帧的图像的相对复杂度,并对所述当前帧的增强层进行编码预测,得到帧内最优编码模式;
当所述当前帧不是I帧时,对所述当前帧的增强层依次使用预设的最大概率编码模式集合中的所有编码模式进行编码预测,得当前最佳编码模式,根据所述当前帧的当前宏块编码时使用的编码量化步长和所述当前帧的前一个I帧的图像的相对复杂度计算得到所述当前最佳编码模式的提前终止条件,如果所述当前最佳编码模式的率失真代价满足所述提取终止条件,则将所述当前最佳编码模式作为帧间最优编码模式。
一种视频编码的编码模式选择装置,所述装置包括:
判断模块,用于判断当前帧是否为I帧;
第一获取模块,用于当所述判断模块判断得出所述当前帧是I帧时,对所述当前帧基础层进行编码,获取所述当前帧的图像的相对复杂度;
第一编码确定模块,用于当所述判断模块判断得出所述当前帧是I帧时,对所述当前帧的增强层使用快速模式选择算法,得到帧内最优编码模式;
预测模块,用于当所述判断模块判断得出所述当前帧不是I帧时,对所述当前帧的增强层依次使用预设的最大概率编码模式集合中的所有编码模式进行编码预测,得当前最佳编码模式;
条件计算模块,用于根据所述当前帧的当前宏块编码时使用的编码量化步长和所述当前帧的前一个I帧的图像的相对复杂度计算得到所述当前最佳编码模式的提前终止条件;
第二编码确定模块,用于当所述当前最佳编码模式的率失真代价满足所述提前终止条件时,将所述当前最佳编码模式作为帧间最优编码模式。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是:针对帧内和帧间模式的编码选择进行了优化,使用前一个I帧的图像相对复杂度结合编码量化步长确定提前终止条件,能够快速选择编码模式,并且能够自适应编码参数以及图像复杂度变化,能够有效提高编码效率。
附图说明
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