[发明专利]一种面向内容分析的视频编码优化方法

摘要

本发明属于视频压缩技术领域，具体的说是涉及一种面向内容分析的视频编码优化方法。本发明的方法包括四个部分：内容分析失真模型、内容分析失真预测模型、率失准模型及率失真优化。通过构建内容分析失真模型，量化视频压缩失真对内容分析算法性能的影响；采用压缩失真SAD(Sum of Absolute Difference)预测内容分析失真；采用e指数函数拟合内容分析失真与码率之间的关系；将内容分析失真引入到率失真优化中，以最小化像素失真和内容分析失真为优化目标，改进现有率失真优化方法。最终降低了内容分析失真，削弱了视频压缩失真对内容分析算法的影响。

主权项

1.一种面向内容分析的视频编码优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、定义内容分析失真D_A用以量化视频压缩失真D_P对内容分析算法的影响，根据下列公式(1)计算内容分析失真D_A，压缩失真D_P根据公式(2)或公式(3)得到：D_A＝|D^o‑D^c|    (公式1)SAD＝∑|recpixel‑orgpixel|     (公式3)其中，D^o为在未压缩视频上内容分析算法的分析结果，D^c为在压缩后视频上内容分析算法的分析结果；recpixel为重构像素，orgpixel为原始像素，Imagesize为图像尺寸；S2、根据步骤S1得到的内容分析失真D_A，构造内容分析失真D_A和码率R之间的关系，创建率失准模型用公式(4)表示；公式4中，C₁和C₂为常数；S3、根据步骤S1中得到的内容分析失真D_A和压缩失真D_P，用公式(5)构建优化目标方程；其中，α为权重因子，R为码率，R_T为总带宽；由步骤S2创建的率失准模型可以得出，内容分析失真D_A对码率R可导，同时根据HEVC编码器中率失真模型可知，压缩失真D_P对码率R可导，采用拉格朗日乘子法，根据如下公式(6)获取优化解：min{J_new},where J_new＝D_P+αD_A+λ_newR    (公式6)其中λ_new为拉格朗日乘子。