[发明专利]基于恰可察感知质量判决准则的HEVC率失真优化算法

说明书

技术领域

本发明属于视频编码技术领域，尤其是一种基于恰可察感知质量判决准则的HEVC率失真优化算法。

背景技术

近年来，随着国民经济的快速发展、技术的进步和人们对视频质量要求的不断提高，高清/超高清视频编码技术作为未来家庭影院、数字广播电视、网络视频、高清电影等业务的基础核心技术成为业界关注的焦点。针对高清/超高清视频通信，现有的视频编码标准在压缩比和实际的应用需求相比还有一定的距离。为此，国际标准化组织ISO/IEC(MPEG)和ITU-T启动了下一代数字视频压缩标准规划——高效的视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)，目标是在H.264/AVC高档次的基础上，压缩效率提高一倍以上。

高效的视频编码(HEVC)在环路滤波过程总共有两个环节：去块效应滤波和自适应样点补偿SAO。其中，自适应样点补偿SAO可进一步被分为带状补偿(Band Offset，BO)和边缘补偿(Edge offset，EO)两大类。边缘补偿算法(EO)主要针对图像中每个对象的轮廓进行补偿，需要从水平、竖直、左倾45度斜率与右倾45度斜率的四类相邻编码块中选择一种进行当前像素点的值与相邻两个像素点的值的比较。带状补偿算法(BO)主要用于对图像中每个对象内部的色彩和纹路信息进行补偿，其补偿类型的划分完全基于像素点本身的幅值，也就是说HEVC将像素强度从0到最大值划分为32个等级，通过率失真优化的选择，其中4个连续等级的像素补偿将最终写入码流。

HEVC编码器依据图像内容，采用率失真优化的方法，在帧内和帧间众多的可选模式里选取最佳的编码模式。虽然在一定程度上，率失真模式判决会使编码过程变得复杂，但是，正是由于率失真优化技术的应用，编码器才能够尽可能获得最佳预测信息，从而保证了图像质量，提高了编码器的整体性能。

传统视频编码的率失真框架包括HEVC在内都是使用均方误差MSE作为失真值进行计算的。虽然大多数情况下MSE能够反映图像的真实质量，但是仍有一些情况是MSE反映不出来的，例如椒盐噪声会对画面产生巨大的干扰，而整帧图像的MSE可能不是很大。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、主观视觉质量高且能够去除更多感知冗余的基于恰可察感知质量判决准则的HEVC率失真优化算法。

本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于恰可察感知质量判决准则的HEVC率失真优化算法，包括以下步骤：

步骤1、在高效视频编解码器的编码端进行模式判决前，分析每一帧中每个宏块的运动模式及静态纹理特征，获得当前宏块的感知质量类型，并根据不同的运动状态得到图像显著区域；

步骤2、根据显著图像区域计算基于视觉显著性区域的恰可察失真阈值；

步骤3、根据基于视觉显著性区域的恰可察失真阈值计算基于恰可察失真模型的感知质量；

步骤4、根据基于恰可察失真模型的感知质量进行率失真优化；

所述步骤1感知质量类型采用以下数学模型获得：

式中，为当前宏块的感知质量类型，Normal Pattern为正常感知质量类型，Aliased Pattern为失真感知质量类型，Hysteresis Pattern为滞后感知质量类型，Background为静止感知质量类型，和分别为正常状态、失真状态、静止状态出现的概率，为和的向量形式，为状态属性描述符，SS表示静止状态。

而且，所述的图像显著区域为Normal Pattern类型的宏块和Hysteresis Pattern类型的宏块组合在一起构成的区域。

而且，所述步骤2基于视觉显著性区域的恰可察失真阈值按照下述公式计算得到：

上述公式中，FJND为基于视觉显著性区域的恰可察失真阈值，T_Basic(k，n，i，j)、F_Lum、F_Contrast、F_Temporal和F_Fovea分别是基本阈值、亮度修正值、对比度修正值、时间域修正值和显著区域修正值。

而且，所述步骤3基于恰可察失真模型的感知质量由PSNR-HA和PSNR-HMA两种失真准则加权而得，其计算方法如下：

(1)对于给定的参考块A和失真块B，计算二者的差异和分别是参考块A和失真块B系数的平均值；

(2)得到修正矩阵C＝B+Delt；

(3)计算修正系数