一种基于兴趣区域的H.265视频质量提升方法技术

本发明专利技术公开了一种基于兴趣区域的H.265视频质量提升方法，我们提出了一种新的基于兴趣区域(ROI)的H.265码率控制算法，目的是提高主观视觉质量的同时仍保持码率控制精度。首先，提出了一种新的基于图显著性模型，通过时空域显著图来对当前帧的兴趣区域进行估计，进而来确定兴趣区域(ROI)和指导帧(Frame)级和最大编码宏块(LCU)级比特位分配。考虑到视频质量平滑的问题，分别在空间域和时域对λ和QP值的调整进行限制。实验结果表明，该算法可以使输出比特率达到目标值，同时有效地提升了视频帧的兴趣区域峰值信噪比(PSNR)，因此编码序列的整体主观视觉质量比HM10.0标准中自带的码率控制算法大大提高。

A method for improving H.265 video quality based on region of interest

The invention discloses a method for improving H.265 video quality based on interest region, we propose a new method based on region of interest (ROI) of the H.265 rate control algorithm, the purpose is to improve the subjective visual quality while maintaining the accuracy of rate control. First of all, put forward a new model based on the significant figure, through the spatiotemporal saliency map to a region of interest for the current frame is estimated, and then to determine the region of interest (ROI) and the guide frame (Frame) and maximum (LCU) encoding macroblock level bit allocation. Considering the problem of the video quality smoothing, the adjustment of the lambda and QP values in the spatial domain and the time domain is limited. The experimental results show that this algorithm can make the output bit rate reach the target value, and effectively improve the ROI PSNR of video frames (PSNR), the rate control algorithm overall subjective visual quality than the HM10.0 sequence encoding standard with greatly improved.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于视频编解码领域，涉及一种基于兴趣区域的H.265视频质量提升方法。
技术介绍
H.265视频编解码标准是ITU-T视频编码专家组(VCEG)和ISO/IEC的运动图像专家组(MPEG)的标准化组织联合推出的最新的视频编解码标准(JCT-VC)。H.265标准仍然是基于传统的基于块的运动补偿的混合视频编码概念，但在算法上进行了大量的改进和创新，相对于以前的标准，如引入64x64的超宏块、四叉树的编码结构和更加完善的编码后处理模块，例如SAO。H.265显著提高编码效率，与264相比，视频编码效果在相同图像质量(PSNR)的情况下，码率节省40～50％,但算法复杂度提升了几百倍。码率控制是视频编码中至关重要的模块，根据目标比特率来调整编码器输出的实际比特率，避免视频编码帧输出过大或过小，影响到解码的设计和网络传输。多种码率控制算法已在视频编码标准发展过程被提出，例如MPEG-2测试模型(TM5)和MPEG-4验证模型(VM)8、H.264/AVC中的JVT-N046。H.265中也提出了一些新的码率控制算法。例如基于二次R-Q模型和称为二次像素为基础的统一的速率量化(URQ)模型，这个也是HM6推荐的码率控制算法。HM10.0中提出了一种线性的R-λ模型，基于码率控制算法λ模型。它可以分为两个部分：第一部分是位分配，第二部分是根据已分配的位来调整编码参数。第二部分涉及R-λ模型λ＝α·Rβ(1)其中，α和β是与视频源相关的参数，R是目标设码率。λ是拉格朗日算子在率失真优化(RDO)过程中起到非常重要的作用。量化参数(QP)是从如下方程中的获取：QP＝4.2005lnλ+13.7122(2)由于基于线性R-λ模型的码率控制算法其优异的压缩性能，此码率控制算法目前已成为H.265参考软件(HM)推荐的码率控制算法。从视频和人类视觉特性，HM10.0推荐的码率控制算法还有如下二点不足，存在改进的空间：1)它没有考虑到人眼视觉特性，导致LCU层的比特分配不是最优。其LCU级比特分配是基于以前的编码帧属于同一位置的LCU平均绝对差(MAD)。然而，这些方法无法比拟人类视觉系统的特点，因为一个区域的有很高的平均绝对差值，但这区域并不会受到太多的人的关注。2)视频序列中有两种情况：物体在移动，背景相对静止；背景在运动，物体相对静止。这二种情况，基于线性R-λ模型的码率控制算法，都不能得到最佳的主观上视觉体验。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的不足，在JCTVC-K0103R-λ模型码率控制过程中加入一种基于感兴趣区域H.265码率控制改进方法。本专利技术的技术方案如下：本专利技术公开了一种基于兴趣区域的H.265视频质量提升方法，包括如下步骤：1)初始化码率相关的参数：R-λ模式码率控制初始量化参数QP方程如下：λ＝α·Rβ(1)QP＝4.2005lnλ+13.7122(2)其中α和β是与视频源相关的参数，R是目标码率值，λ是率失真拉格朗日算子，式(2)就是获取初始量化参数；2)基于相干规范融合方法融合空间域显著图分量Sp和时域显著图分量Sm,得到时空显著图SF，方程如下：SF＝θ1Sm+θ2Sp+θ3SmSp(3)其中：u和v是宏块宏运动矢量的水平和垂直分量；Sp通过基于图的马尔可夫链平衡分布来获取,θ1,θ2,θ3是加权因子；通过时空显著图SF对视频帧感兴趣区域和非感兴趣区域进行判断；3)区分感兴趣区的码率控制初始化过程比特分配过程之前设置帧目标位与HM10.0一致，然后根据质量因子K将帧的目标比特数分成两部分，质量因子K是ROI和NROI所需比特数比值，ROI和NROI目标比特数是根据以下公式确定T＝TROI+TNROI(5)TROI＝K×TNROI(6)其中T,TROI,和TNROI表示当前帧、ROI和NROI各自的目标比特，为了保证时域上的质量稳定，参数λ和QP需要限定在一个较小的范围.λ取值范围：QP取值范围：QPXlastPic-10≤QPXcurrPic≤QPXlastPic+10(8)其中x可能是ROI或NROI；currPic、lastPic分别表示当前帧相关参数、上一帧编码参数；4)考虑当前LCU和周边LCU的关系对λ和QP取值进行如下范围控制：如果当前LCU及其左相邻LCU，属于同一类型，其ROI或NROI的λ和QP值修正式子如下：QPlastLCU-1≤QPcurrLCU≤QPlastLCU+1(10)其中lastLCU意味着与前一个编码LCU相关的参数；如果当前LCU和其左相邻LCU属于不同的类型，其λ和QP值修正式子如下：QPlastLCU-10≤QPcurrLCU≤QPlastLCU+10(12)5)视频帧级的比特分配ωi是当前视频帧组GOP组中每个视频帧的权值，CodedGOP是当前图像组GOP组已经用掉位；6)判断是否还有新图像组GOP或图像组GOP有新的视频帧，如有，修改序列参数i对下一张图像进行编码，跳至步骤2)，如没有就结束编码。作为优选的，所述的通过时空显著图SF对视频帧感兴趣区域和非感兴趣区域进行判断，过程如下：第一步：通过式(4)计算每个宏块LCU中每个像素点时空显著图累加值：其中：M和N是当前宏块的宽和高，SF(i,m,n)是第i个LCU，(m,n)坐标中的像素点的时空显著图；第二步：获取当前编码帧中所有的宏块的时空显著图ws(i)值，按大到小的顺序进行排列，设定一个阈值T,大于阈值就认定为是当前视频帧的ROI区域,否则即为NROI区域。作为优选的，所述加权因子θ1、θ2、θ3分别设置为0.5、0.3、0.5。本专利技术通过基于图的方法对视频帧进行感兴趣区和非感兴趣区区分，然后分别对感兴趣区和非感兴趣区进行有差别的码率控制算法，防止非感兴趣区域过度占用感兴趣区域的数据位，确保感兴趣区域的视频质量提升；感兴趣区域比特位分配多一点，非感兴趣区域比特位分配少一点，最终实现提升视频的主观质量。实验结果表明，该算法可以使输出比特率达到目标值的同时，有效地提升了视频帧的兴趣区域峰值信噪比，因此编码序列的整体主观视觉质量相比HM10.0标准中自带的码率控制算法大大提高。本专利技术为保证流畅的视觉质量，通过调整λ和QP来进行些约束。除了使实际编码比特率接近目标比特率，相比H.265现有的码率控制算法，本文提出的码率控制方法有更好的感兴趣区域(ROI)信息，极大的提升了主观视频质量。附图说明图1：码率控制过程框图；图2:重构视频对比PSNR曲线图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的实施例进行详细描述。本实施例经本专利技术技术方法以前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体操作，但本专利技术的保护范围不限于下述实施例。如图1所示，基于兴趣区域的H.265视频质量提升方法，步骤如下：1)初始化码率相关的参数：R-λ模式码率控制初始量化参数QP方程如下：λ＝α·Rβ(1)QP＝4.2005lnλ+13.7122(2)其中α和β是与视频源相关的参数，R是目标码率值，λ是率失真拉格朗日算子，式(2)就是获取初始量化参数；2)基于相干规范融合方法融合空间域显著图分量Sp和时域显著图分量Sm,得到时空显著图SF，方程如下：SF＝θ1Sm+θ2Sp+θ3SmSp(3)其中：u和v是宏块宏运动本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于兴趣区域的H.265视频质量提升方法，其特征在于包括如下步骤：1)初始化码率相关的参数：R‑λ模式码率控制初始量化参数QP方程如下：λ＝α·Rβ  (1)QP＝4.2005lnλ+13.7122  (2)其中α和β是与视频源相关的参数，R是目标码率值，λ是率失真拉格朗日算子，式(2)就是获取初始量化参数；2)基于相干规范融合方法融合空间域显著图分量Sp和时域显著图分量Sm,得到时空显著图SF，方程如下：SF＝θ1Sm+θ2Sp+θ3SmSp  (3)其中：u和v是宏块宏运动矢量的水平和垂直分量；Sp通过基于图的马尔可夫链平衡分布来获取,θ1,θ2,θ3是加权因子；通过时空显著图SF对视频帧感兴趣区域和非感兴趣区域进行判断；3)区分感兴趣区的码率控制初始化过程比特分配过程之前设置帧目标位与HM10.0一致，然后根据质量因子K将帧的目标比特数分成两部分，质量因子K是ROI和NROI所需比特数比值，ROI和NROI目标比特数是根据以下公式确定T＝TROI+TNROI  (5)TROI＝K×TNROI  (6)其中T,TROI,和TNROI表示当前帧、ROI和NROI各自的目标比特，为了保证时域上的质量稳定，参数λ和QP需要限定在一个较小的范围.λ取值范围：λXlastPic·2-10.03.0≤λXcurrPic≤λXlastPic·210.03.0---(7)]]>QP取值范围：QPXlastPic‑10≤QPXcurrPic≤QPXlastPic+10  (8)其中x可能是ROI或NROI；currPic、lastPic分别表示当前帧相关参数、上一帧编码参数；4)考虑当前LCU和周边LCU的关系对λ和QP取值进行如下范围控制：如果当前LCU及其左相邻LCU，属于同一类型，其ROI或NROI的λ和QP值修正式子如下：λlastLCU·2-1.03.0≤λcurrLCU≤λlastLCU·21.03.0---(9)]]>QPlastLCU‑1≤QPcurrLCU≤QPlastLCU+1  (10)其中lastLCU意味着与前一个编码LCU相关的参数；如果当前LCU和其左相邻LCU属于不同的类型，其λ和QP值修正式子如下：λlastLCU·2-10.03.0≤λcurrLCU≤λlastLCU·210.03.0---(11)]]>QPlastLCU‑10≤QPcurrLCU≤QPlastLCU+10  (12)5)视频帧级的比特分配TCurrPic=TGOP-CodedGOPΣNotCodedPicturesωi·ωCurrPic---(13)]]>ωi是当前视频帧组GOP组中每个视频帧的权值，CodedGOP是当前图像组GOP组已经用掉位,TGOP是视频帧组GOP设定码率值。6)判断是否还有新图像组GOP或图像组GOP有新的视频帧，如有，将视频序列i进行加1，对下一帧图像进行编码，跳至步骤2)，如没有就结束编码。...

【技术特征摘要】
1.一种基于兴趣区域的H.265视频质量提升方法，其特征在于包括如下步骤：1)初始化码率相关的参数：R-λ模式码率控制初始量化参数QP方程如下：λ＝α·Rβ(1)QP＝4.2005lnλ+13.7122(2)其中α和β是与视频源相关的参数，R是目标码率值，λ是率失真拉格朗日算子，式(2)就是获取初始量化参数；2)基于相干规范融合方法融合空间域显著图分量Sp和时域显著图分量Sm,得到时空显著图SF，方程如下：SF＝θ1Sm+θ2Sp+θ3SmSp(3)其中：u和v是宏块宏运动矢量的水平和垂直分量；Sp通过基于图的马尔可夫链平衡分布来获取,θ1,θ2,θ3是加权因子；通过时空显著图SF对视频帧感兴趣区域和非感兴趣区域进行判断；3)区分感兴趣区的码率控制初始化过程比特分配过程之前设置帧目标位与HM10.0一致，然后根据质量因子K将帧的目标比特数分成两部分，质量因子K是ROI和NROI所需比特数比值，ROI和NROI目标比特数是根据以下公式确定T＝TROI+TNROI(5)TROI＝K×TNROI(6)其中T,TROI,和TNROI表示当前帧、ROI和NROI各自的目标比特，为了保证时域上的质量稳定，参数λ和QP需要限定在一个较小的范围.λ取值范围：λXlastPic·2-10.03.0≤λXcurrPic≤λXlastPic·210.03.0---(7)]]>QP取值范围：QPXlastPic-10≤QPXcurrPic≤QPXlastPic+10(8)其中x可能是ROI或NROI；currPic、lastPic分别表示当前帧相关参数、上一帧编码参数；4)考虑当前LCU和周边LCU的关系对λ和QP取值进行如下范围控制：如果当前LCU及其左相邻LCU，属于同一类型，其ROI或NROI的λ和QP值修正式子如下：λlastLCU·2-1.03.0≤λcurrLCU≤&...

【专利技术属性】
技术研发人员：周建政，俞骊珠，孙俊杰，黄金海，廉琪，
申请(专利权)人：金华就约我吧网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33