[发明专利]基于图像相关模型的低复杂度HEVC码率适配转换编码方法

说明书

本发明公开了一种基于图像相关模型的低复杂度HEVC码率适配转换编码方法，该方法步骤：（1）依据极大量化为零的原则，对码率‑量化参数模型进行估计；（2）根据估计的码率‑量化参数模型和目标码率选取初始量化参数；（3）据码率失真估计模型，生成初始编码树；（4）基于图像相关模型，求取图像相关系数和图像能量项；（5）计算运动矢量的位移项；（6）通过各子编码单元的残差系数对相关系数项进行估计；（7）失真代价进行求解，基于自底向上编码框架进行转换编码的编码模式的快速选择。本发明结合图像相关模型和输入视频的编码信息，以降低视频转换编码复杂度为核心，对提高转换编码的效率具有重要的意义。

技术领域

本发明涉及一种针对异构网络环境下码率适配问题的快速转换编码的新技术，特别涉及一种基于图像相关模型的低复杂度HEVC码率适配转换编码方法。

背景技术

随着多媒体技术和网络通信技术的快速发展，视频应用作为最常见的多媒体技术应用，已经覆盖了人类生活的各个方面。这些视频应用包括视频点播、视频会议、高清电视和可视电话等。据2015年中国网络视听发展研究报告显示，2015年网络视频的用户规模达到4.61亿，网络视频的网民使用率为69.1％；该报告还显示，视频终端设备呈现出多样性，包括个人电脑、手机、电视和平板电脑等，视频接收的环境也有很大的差异，主要包括家庭网络、工作单位和公共场所等。

针对设备的多样性和网络的异构性，如何通过转换编码以适配具体的应用条件(包括传输带宽、终端显示能力和解码速度等)是视频应用中的核心问题之一。视频转换编码是对已编码视频流进行再编码，产生能够适配于具体应用条件的新视频流。然而，作为一项极具挑战的工作，转换编码的一个关键问题是如何调整视频流的大小，使其适用于新的网络传输带宽限制，即码率适配转换编码。码率适配转换编码承担着调整视频编码参数，为视频网络传输提供合适视频流的任务，在视频传输应用中起到了关键作用。

码率适配转换编码的核心问题是，如何根据带宽限制调整编码参数实现对已编码视频流的高效再编码。现有转换编码技术可以分为两类：变换域转换编码和像素域转换编码。变换域转换编码对输入视频流进行部分解码，其中相关编码参数(包括运动矢量、编码模式等)不需要做任何改变。仅对变换域的离散余弦变换系数进行解码。然后对解码系数进行再量化和再编码，最后把输入视频的编码参数和再编码的变换系数组成新的视频流。这类转换编码技术的编码复杂度很低，但是由于存在偏移误差，对视频编码质量的影响较大。像素域转换编码则通过直接级联解码器和编码器来实现，即对输入视频流进行完全解码，然后对已解码视频进行再编码，从而产生新的视频流。之所以被称为像素域转换编码，是因为其中包括像素域的预测编码过程，如帧内预测，运动补偿等。这类转换编码技术的优点是对视频编码质量影响更小，但是其编码复杂度较高。因此在转换编码过程中，针对编码质量和转换编码复杂度两方面，如何获取良好的折衷是一项重要的研究课题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：

1)如何根据输入视频编码信息建立HEVC转换编码的低复杂度率失真优化模型？

传统方法需要获取重构图像，以计算与源图像之间差值，编码复杂度很高。为满足码率适配转换编码的低复杂度要求，如何把输入视频的编码信息融入到转换编码新率失真优化模型是本发明的一个关键问题。

2)如何基于转换编码率失真优化新模型解决快速编码单元优化选择？

然而新率失真优化模型的引入使得转换编码的编码框架和优化方式均发生改变。基于转换编码率失真优化新模型，如何针对新的编码框架和优化方式，实现快速编码单元选择和快速运动估计是本发明的一个关键问题。

因此，本发明提出一种基于图像相关模型的低复杂度HEVC码率适配转换编码方法，该方法提出了低复杂度转换编码率失真优化模型，以及快速编码单元优化选择方法和快速运动估计方法，为面向超高清视频应用的HEVC码率适配技术提供新的解决途径。