[发明专利]一种用于内容自适应编码中的场景分段方法有效

专利信息
申请号: 201911062052.0 申请日: 2019-11-01
公开(公告)号: CN110677657B 公开(公告)日: 2022-02-18
发明(设计)人: 万俊青;王建伟;李小强 申请(专利权)人: 杭州当虹科技股份有限公司
主分类号: H04N19/137 分类号: H04N19/137;H04N19/142;H04N19/14;H04N19/146;H04N19/179
代理公司: 杭州橙知果专利代理事务所(特殊普通合伙) 33261 代理人: 贺龙萍
地址: 310012 浙江省杭州市西*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 内容 自适应 编码 中的 场景 分段 方法
【说明书】:

发明公开了一种用于内容自适应编码中的场景分段方法。它主要由两部分组成,分别是IDR帧决定器和分段决定器,具体的操作步骤如下:(1)通过IDR帧决定器来设置当前帧是否为IDR帧,如果当前帧是IDR帧则进入到步骤(2)中;否则,设置当前帧为P/B帧;(2)根据分段决定器来确定当前帧是否开始分段,如果开始分段,则将当前帧作为新段编码;否则,继续本段编码本发明的有益效果是:以图像复杂度和运动量变化为标准来划分场景段,保证内容自适应编码中合理更新码率的设置,大大改善了运动量大或复杂场景的质量。

技术领域

本发明涉及视频处理相关技术领域,尤其是指一种用于内容自适应编码中的场景分段方法。

背景技术

为了节省码率,保证图像质量,编码器将一个视频按场景分多段,针对不同的视频内容采用不同的码率编码。编码过程中,所需的码率与图像复杂度和运动量有关,一般来说,图像越复杂,运动量越大,所需的码率越大,但由于视觉上时间掩码效应,在图像复杂度相差不大的情况下,运动量越大,所需码率越少。

目前场景分段方法分两类,一类是采用深度学习分类的方法将视频粗糙分为新闻、足球、演唱会等;一类是基于图像帧间内容变化的场景切换检测方法。第一类方法计算量大,且训练数据标签的获得也需要大量的人力,比较难处理,第二类虽然计算量小,但无法区分同一场景中运动量的变化,且分段过多,虽然景场变化了,但内容复杂度差不多,此时无须改变编码码率。另外分段过多,对编码器来说,频繁打断了码率控制模块的连续性,从而增大码率控制的难度,有可能损害两段交接处图像质量。

发明内容

本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足,提供了一种能够改善图像质量的用于内容自适应编码中的场景分段方法。

为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案:

一种用于内容自适应编码中的场景分段方法,主要由两部分组成,分别是IDR帧决定器和分段决定器,具体的操作步骤如下:

(1)通过IDR帧决定器来设置当前帧是否为IDR帧,如果当前帧是IDR帧则进入到步骤(2)中;否则,设置当前帧为P/B帧;

(2)根据分段决定器来确定当前帧是否开始分段,如果开始分段,则将当前帧作为新段编码;否则,继续本段编码。

本发明以图像复杂度和运动量变化为标准来划分场景段,保证内容自适应编码中合理更新码率的设置,大大改善了运动量大或复杂场景的质量。

作为优选,在步骤(1)中,IDR帧决定器的具体流程步骤如下:

(11)在下采样图像上计算每帧帧内预测代价intracost、帧间预测代价intercost、帧间像素差值绝对值和intersad,这里的预测数据采用原图数据;

(12)如果当前帧较前一帧变化很大,设置成IDR帧,否则进入到步骤(13)中;

(13)如果当前帧较前一帧有很大可能突变,且其后N帧的变化缓慢,则将当前帧设置成IDR帧,否则进入到步骤(14)中;

(14)如果当前帧较前一帧有很大可能突变,前N帧变化缓慢,后N帧中变化大但没有可能突变帧,或者后N帧变化缓慢,前N帧中变化大但没有可能突变帧时,则将当前帧设置成IDR帧,否则进入到步骤(14)中;

(15)根据设置的GOP长度来判断当前帧是否到了设置的GOP长度,如果到了则将当前帧设置成IDR帧;否则设置当前帧为P/B帧。

作为优选,在步骤(12)中,当前帧较前一帧变化很大的判断条件为:当前帧的帧间预测代价和帧内预测代价的比值大于某个阈值T1,且帧内预测代价和前一帧帧内预测代价差值的绝对值与前一帧intracost的比值大于T2;即:

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