[发明专利]视频压缩方法及装置、存储介质、终端

说明书

一种视频压缩方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：根据视频的最大播放帧率和最小播放帧率确定层次预测结构的阶层数；根据阶层数确定GOP的数量；根据层次预测结构确定各GOP的树状结构，其中，树状结构用于描述GOP内各帧图像之间的关联性以及每一帧图像对应的可压缩帧数；基于多个GOP的树状结构执行GOP帧间分配操作，以得到压缩队列；将压缩队列输入多核处理器，以并行压缩所述压缩队列中的图像，其中，多核处理器的各个核并行处理的图像的帧数保持一致。通过本发明方案能够确保基于多核处理器的视频压缩结果与基于单核处理器的压缩结果保持一致，各核的运算量基本均衡且压缩期间存储量更少，延迟也得到极大地降低。

技术领域

本发明涉及视频处理领域，具体地涉及一种视频压缩方法及装置、存储介质、终端。

背景技术

慢动作视频拍摄已普遍使用于日常生活的场景。若希望拍出慢动作视频，则视频每秒至少要压缩120帧以上(以分辨率超过1080P为例)。以目前的单一中央处理器或单一知识产权(Intellectual Property，简称IP)核是无法达到实时压缩的，此时就需要多核来处理。

压缩完成的慢动作视频除了慢动作播放模式外，需要提供正常播放速度的需求，如120帧视频每4帧提取1帧出来播放。由于视频压缩帧与帧之间是有高度相关性的，虽然每4帧只需要1帧播放，但是4帧都需要通过解码器来解码，因此层次预测结构(HierarchicalPrediction Structure)被提出来解决这个问题。

在多核并行视频编码领域，现有主要的算法包括：画面组(group ofpicture，简称GOP)级并行、帧级(frame-level)并行以及宏块级(MacroBlock-level，简称MB-level)并行。

GOP级并行是指，将视频划分为多个GOP，各GOP之间不具有关联性，也即某个GOP内的图像在压缩时不会参考其他GOP内的图像信息。所以，GOP级并行的方法是利用GOP与GOP完全独立的特性，多核处理器的每个核负责压缩一个GOP。GOP并行算法的优点是压缩码流大小与单核相同，每核算量能平均分配，N核处理器(即N核处理器)的计算时间几乎可以减少N倍。缺点是存储量巨大，如N核处理器需要N×GOP帧数的存储空间。

帧级并行的方法是观察同一个GOP内帧与帧的相关性，从中找出独立的帧进行压缩处理。帧级并行的优点是压缩的码流大小与单核相同，缺点是每个核的计算量会因为关联性而造成不均衡。

宏块级并行主要为波阵面并行处理(Wavefront Parallel Processing，简称WPP)，主要使用行与行间的宏块独立效应来并行计算。WPP的最大优势在于只需要一帧的存储空间。在自适应可变长编码(Context-based Adaptive VariableLength Coding，简称CAVLC)场景下，WPP算法的压缩码流大小与单核相同。但现有的视频压缩标准多使用自适应二进制算术编码(Context-based AdaptiveBinary Arithmetic Coding，简称CABAC)，此时WPP算法的压缩码流大小会与单核不同，在要求与单核编码码流相同的限制场景下WPP并不适用。

综上，现有的视频压缩方法各有缺陷，有的无法确保基于多核处理器的压缩结果与基于单核处理器的压缩结果相一致，有的在压缩期间多核处理器的各核运算量不均衡，有的则在压缩期间需要大量的存储空间。这些缺陷最终导致视频压缩结果差，或压缩过程中运算量大且存储量大。

发明内容

本发明解决的技术问题是如何更好地减少压缩过程中的运算量和存储量，同时确保基于多核处理器的压缩结果与基于单核处理器的压缩结果保持一致。