一种网络视频图像编码方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了网络视频图像编码方法和装置，涉及网络视频图像处理技术。方法包括：获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；根据编码方式处理轮廓区域。装置用于执行对应方法。本发明专利技术实施例通过识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。

A network video image coding method and device

【技术实现步骤摘要】
一种网络视频图像编码方法和装置
本专利技术涉及网络视频图像处理技术，特别涉及一种网络视频图像编码方法和装置。
技术介绍
视频的码控方法对于码率都有一定的峰值限制，所以当画面运动物体多，会出现最大码率无法满足当前画面始终保持高质量。现有的提高画面质量的方法可以通过设置固定区域为感兴趣区域，当编码压力大时，只对固定某一区域保证画面质量。这种方法只可保证固定区域画面质量，但是实际上，视频的重要的信息并非属于在一成不变的背景，而是在不同的变化的各种事件上，上述方法并不能很好的保证重要区域的图像质量，因此会损失掉重要的信息。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术实施例第一方面提出一种网络视频图像编码方法，提高图像的图像质量；第二方面提供一种网络视频图像编码装置以执行对应方法。根据本专利技术第一方面实施例的网络视频图像编码方法，包括：获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；根据编码方式处理轮廓区域。本专利技术实施例的技术效果至少包括：识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码方法，基于量化参数QP获取图像质量值。通过成熟的图像指标，量化参数QP能够很好的作为图像质量值的评判标准。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码方法，包括：处理待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理轮廓坐标，得到轮廓区域。通过轮廓识别，确定对应的人形物体，然后计算对应的轮廓坐标，能够确定明确的识别目标和对应的位置；通过区域限定参数能够合理扩展或者限制轮廓，以得到合适的轮廓区域。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码方法，根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。通过设置临界阈值，能够确保存在明确的调整界限，有利于提高算法流程的控制能力。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码方法，调整对应的码率包括步骤：根据轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。利用变化趋势作为调整的参数，能够适应具体的情况，以进行对应的调节。根据本专利技术第二方面实施例的网络视频图像编码装置，包括：识别模块，用于获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；计算模块，用于根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；处理模块，用于根据编码方式处理轮廓区域。本专利技术实施例的技术效果至少包括：识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码装置，基于量化参数QP获取图像质量值。通过成熟的图像指标，量化参数QP能够很好的作为图像质量值的评判标准。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码装置，识别模块，用于处理待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理轮廓坐标，得到轮廓区域。通过轮廓识别，确定对应的人形物体，然后计算对应的轮廓坐标，能够确定明确的识别目标和对应的位置；通过区域限定参数能够合理扩展或者限制轮廓，以得到合适的轮廓区域。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码装置，根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。通过设置临界阈值，能够确保存在明确的调整界限，有利于提高算法流程的控制能力。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码装置，调整对应的码率包括：根据轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。利用变化趋势作为调整的参数，能够适应具体的情况，以进行对应的调节。附图说明图1是根据本专利技术实施例的网络视频图像编码方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的网络视频图像编码装置的连接图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本方案，而不能理解为对本方案的限制。实施例1。参照图1所描述的本专利技术实施例的网络视频图像编码方法，包括步骤：S1、获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；S2、根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；S3、根据编码方式处理轮廓区域。其中，待处理图像为网络视频中的图像帧。基于轮廓识别技术处理待图像(简称为图像)，得到人形物体的轮廓区域。网络视频图像的主要的来源为监视摄像头，其目的在于获取一定区域的图像；而监视摄像头获得的图像中，最有价值的目标是移动物体，主要是人。从图像中识别具体特定特征的物体的算法很多，本实施例主要采取的是识别人形物体以作为人的特征。监视摄像头，其执行图像摄录功能时，有设置自身的码率，因此，其获取的图像也同样存在对应的图像质量的判断数值，即图像质量值。根据轮廓区域的图像质量值判断是否需要进行编码改变，即改变编码方式。本专利技术实施例的技术效果至少包括：识别人形物体，以作为重要信息区域的判断基础，根据轮廓区域的图像质量值选择合适的编码方式，以处理轮廓区域；可以在确保重要区域的图像质量的前提下，保持画面整体的质量平衡。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码方法，基于量化参数QP获取图像质量值。通过成熟的图像指标，量化参数QP能够很好的作为图像质量值的评判标准。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码方法，根据轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。通过设置临界阈值，能够确保存在明确的调整界限，有利于提高算法流程的控制能力。人形区域(即轮廓区域)的质量的判断主要通过量化参数QP(即量化步长Qstep的序号)来进行衡量，其中，QP越小，则说明图像的质量越好，当人形区域QP小于等于预设值(即临界阈值)时，代表当前人形区域质量足够好，不需要再做保护，当人形区域的QP大于预设值时，代表当前人形区域质量需要做改善。当然，也可以是将QP作为计算参数，通过预设的计算公式结合QP，计算得到图像质量值。根据本专利技术一些实施例的网络视频图像编码方法，调整对应的码率包括步骤：根据轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。利用变化趋势作为调整的参数，能够适应具体的情况，以进行对应的调节。在上述实施例的基础上，人形区域质量改善的力度也根据人形区域的宽度不同而不同(当然也可以是其他的参数，例如人形区域的长度，或者更为复杂的人形区域的方向、尺寸参数的组合)，当人形区域宽度越大，说明此人距离镜头更近，改善力度可适当减弱，人形区域宽度小，说明此人距离镜头远，改善力度可适当加强，这样可以进一步避免码流浪费，而又保证人形区域得到改善。具体的改善方法为调整对应区域的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络视频图像编码方法，其特征在于，包括：/n获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；/n根据所述轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；/n根据所述编码方式处理所述轮廓区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种网络视频图像编码方法，其特征在于，包括：
获取待处理图像中的人形物体对应的轮廓区域；
根据所述轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式；
根据所述编码方式处理所述轮廓区域。


2.根据权利要求1所述的一种网络视频图像编码方法，其特征在于，基于量化参数QP确定所述图像质量值。


3.根据权利要求1所述的一种网络视频图像编码方法，其特征在于，包括：
处理待处理图像得到人形物体的轮廓和对应的轮廓坐标，基于预设的区域限定参数处理所述轮廓坐标，得到所述轮廓区域。


4.根据权利要求1至3任一项所述的一种网络视频图像编码方法，其特征在于，所述根据所述轮廓区域的图像质量值确定对应的编码方式包括：
所述图像质量值大于临界阈值，调整对应的码率。


5.根据权利要求4所述的一种网络视频图像编码方法，其特征在于，所述调整对应的码率包括：
根据所述轮廓区域的变化趋势，调整对应的码率。


6.一种网络视...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳昊，温新峰，梁选勤，余毅鹏，王平，黄穗涛，胡佳文，蔡春桔，吴初春，陈家劭，张懋林，吴树雄，
申请(专利权)人：深圳市天视通电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44