[发明专利]基于宏块运动活跃度的编码模式快速预测方法无效

专利信息
申请号: 201310116221.0 申请日: 2013-04-07
公开(公告)号: CN103200404A 公开(公告)日: 2013-07-10
发明(设计)人: 沈燕 申请(专利权)人: 成都博盛信息技术有限公司
主分类号: H04N7/26 分类号: H04N7/26;H04N7/32
代理公司: 成都虹桥专利事务所(普通合伙) 51124 代理人: 刘世平
地址: 610000 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基于 运动 活跃 编码 模式 快速 预测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及视频编码领域中的编码模式的选取,具体的说,是涉及一种基于宏块运动活跃度的编码模式快速预测方法。

背景技术

H.264/AVC作为ITU和MPEG联合开发的最新视频标准,比传统的视频标准在编码效率上获得了很大的提高。H.264压缩效率的提升很大程度上取决于拥有众多可以选用的编码模式。根据ITU-H.264标准的定义,可以选用的编码模式包括跳过(SKIP)模式,16x16模式,16x8模块,8x16模式,8x8模式,8x4模式,4x8模式,4x4模式,I4MB模式,I16MB模式;为了充分利用各种模式的优点,选出最佳编码模式,在传统技术中,H.264使用率失真优化技术RDO,通过计算所有上述模式下的率失真优化代价,比较后选取最佳编码模式。如此,选取的编码模式比较准确,能够实现编码的最优化处理,然而却极大的增加了计算复杂度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是:提出一种基于宏块运动活跃度的编码模式快速预测方法,解决传统技术中在选取最佳编码模式时会增加计算复杂度的问题。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是:

基于宏块运动活跃度的编码模式快速预测方法,包括:对H.264标准定义下的各个可选用的编码模式按照宏块运动活跃度进行分类;首先,计算当前宏块在跳过模式下的RD代价,然后,将计算出的RD代价与预设的阈值进行比较,确定最佳编码模式所属类别,最后,在该类别中选取最佳编码模式。

进一步,所述在该类别中选取最佳编码模式的方法为:计算当前宏块在该类别中的各个编码模式下的RD代价,选择最小的RD代价对应的编码模式作为最佳编码模式。

进一步,将各个可选用的编码模式按照宏块运动活跃度分为5类,分别为:无运动类、低速运动类、中速运动类、高速运动类、包含密集的信息或场景切换类。

进一步,所述无运动类中的编码模式为跳过模式;所述低速运动类中的编码模式为跳过模式及16x16模式;所述中速运动类中的编码模式为16x8模块及8x16模式;所述高速运动类中的编码模式为8x8模式、8x4模式、4x8模式及4x4模式;所述包含密集的信息或场景切换类中的编码模式为I4MB模式及I16MB模式。

进一步,所述预设的阈值有两个,分别为最小阈值Tlow及最大阈值Thigh

进一步,所述将计算出的RD代价与预设的阈值进行比较,确定最佳编码模式所属类别的方法是:

如果计算出的RD代价<最小阈值Tlow,则最佳编码模式属于无运动类;

如果计算出的RD代价>最大阈值Thigh,则最佳编码模式属于包含密集的信息或场景切换类;

如果Tiow≤计算出的RD代价≤Thigh,则最佳编码模式属于低速运动类或中速运动类或高速运动类,此时确定最佳编码模式具体所属类别的方法如下:

若当前宏块为可在支持区域中确定运动矢量组的非特殊宏块,则通过计算运动矢量组中的每个运动矢量的区域块长度,找出最大区域块长度L并与预设的最小区域块长度门限值L1和最大区域块长度门限值L2比较;如果L≤L1,则最佳编码模式属于低速运动类;如果L1<L≤L2,则最佳编码模式属于中速运动类;如果L2<L,则最佳编码模式属于高速运动类;

若当前宏块为不可在支持区域中确定运动矢量组的特殊宏块,则进行如下处理:如果当前宏块为图像帧第一行且第一列的宏块A,则通过计算当前宏块在低速运动类、中速运动类、高速运动类中的各个编码模式下的RD代价,选取最小的RD代价对应的编码模式为最佳编码模式;如果当前宏块为位于第一行的除A外的其它宏块,则通过相邻左边宏块的运动矢量得到最大区域块长度L;如果当前宏块为位于第一列的除A外的其它宏块,则通过相邻上边宏块中的运动矢量得到最大区域块长度L;如果当前宏块为最后列中的宏块,则通过相邻左边宏块中的运动矢量得到最大区域块长度L;在找出最大区域块长度L后与预设的最小区域块长度门限值L1和最大区域块长度门限值L2比较;如果L≤L1,则最佳编码模式属于低速运动类;如果L1<L≤L2,则最佳编码模式属于中速运动类;如果L2<L,则最佳编码模式属于高速运动类。

进一步,所述最小阈值Tlow=34e0.1759×QP,最大阈值Thigh=24215e0.0675×QP,其中QP为在23至40区间的量化参数。

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