[发明专利]一种基于VMAF自适应调节锐化参数的方法

说明书

本发明公开了一种基于VMAF自适应调节锐化参数的方法，属于图像处理技术领域。所述方法包括以下步骤：将原始视频解码，并使用不同质量档次对视频的I帧进行编码并评价图像帧的质量，得到图像体积和质量之间的关系；对原始视频进行不同强度的锐化，得到质量分数；通过图像体积和质量之间的关系得到锐化后图像的估算体积，计算锐化后图像的实际体积对数与估算体积对数的差值，得到体积对数差值与锐化强度之间的关系；选取最佳锐化强度对原始视频进行锐化并将锐化后的数据送给编码器编码。本发明解决了如何自适应设置锐化参数以平衡锐化强度与视频体积的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于VMAF自适应调节锐化参数的方法。

背景技术

随着视频技术和网络技术的发展，高质量的视频已成为人们重要的需求。现实中依然存在很多低质量的视频资源，包括使用低质量设备拍摄的老旧影片、非专业人员拍摄的一些UGC视频等。视频的低质量问题包括低分辨率、压缩噪声大、背景噪声大等。

视频增强旨在将已有的低质量视频通过一系列的增强技术转换为高质量的视频。通用的视频增强技术包括超分辨率、去噪、锐化等。锐化是一种简单的提升视频主观质量的方法，有着运算量小，主观改善明显的特点，在视频编码之前加入一定幅度的锐化，可以使得编码后的视频看起来更加清晰，但是图像锐化程度越大，编码的视频体积也会随着变大，占用大量存储空间，网络传输时占用带宽，因此如何权衡锐化强度和视频体积是一个急需解决的问题。

发明内容

本发明主要提供了一种基于VMAF自适应调节锐化参数的方法。针对如何平衡锐化强度和视频体积的问题，本发明拟合了锐化强度和视频体积之间的关系，并找到最佳的锐化强度，具体包括如下步骤。

1. 原始视频解码，获取YUV数据S。

2. 分别用QP=26、27、28、29四个档次对步骤1得到的YUV数据S中的I帧进行编码，得到编码后的图像，并计算这4个图像的体积对数：、、、。

3. 将步骤2中得到的图像分别解码，与步骤1得到的YUV数据S进行VMAF计算，分别得到VMAF分数为：。

4. 根据步骤2和步骤3得到的数据，用线性最小二乘法估计图像体积和VMAF分数之间的关系：

。

5. 分别选取锐化强度1.0、1.5、2.0、2.5对步骤1得到的YUV数据S进行锐化处理，选取QP=28对这4个图像进行I帧编码，得到编码后的图像。

6. 分别计算4个图像的对数体积：、、、，并将解码后的数据分别与步骤1的YUV数据S计算VMAF分数：。

7. 通过步骤6中的VMAF分数计算锐化后的图像的估计体积对数，并与步骤6中得到的实际体积对数作差：

其中为步骤4中估算出来的参数。

8. 通过最小二乘拟合对数体积差值与锐化强度之间的关系：

其中，为步骤7中得到的结果。

9. 计算步骤8中的二次函数的极值点，并按照如下规则计算最佳锐化强度：

。

10. 用步骤9中得到的最佳锐化强度重新对步骤1中的YUV数据进行锐化处理，并将锐化后的图像数据送给编码器编码。

本发明的益处在于：（1）本发明使用的算法简单、快速，还可以配合编码器的scenecut算法使用。（2）本发明只对I帧进行处理，进一步提高处理速度。（3）采用VMAF指标作为图像质量评价标准，比传统的PSNR/SSIM的方法更加接近主观。（4）采用最小二乘的方法拟合二次曲线求极值，可以比穷举法运算量更少，精度更高。