一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取待处理视频中的帧内编码帧；确定所述帧内编码帧的视频残差代价和单位像素码率；根据所述视频残差代价和所述单位像素码率确定所述帧内编码帧的目标码率；根据所述目标码率和所述视频残差代价确定所述帧内编码帧的量化参数，所述量化参数用于对所述帧内编码帧进行编码，可以保证量化参数的准确度，并减小码率控制的误差和整体编码性能损失。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及视频通信编码
，尤其涉及一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，随着日常生活中多媒体视频变得越来越高清，视频编码标准也在不断提升。在视频编码标准中，码率控制是视频编码较为重要的一部分，它是基于网络可用带宽严格控制信道上输出的视频码率，从而实现稳定的视频图像传输和播放，同时获得视觉质量和可用带宽之间的最佳平衡。在对视频中的视频帧编码过程中，主要是直接通过平均分配的视频码率和梯度来计算得到帧内编码帧的量化参数，通过平均分配的方式很容易造成量化参数不准确，使得整体编码性能损失较大，并且会导致码率控制误差偏大。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，可以保证量化参数的准确度，并减小码率控制的误差和整体编码性能损失。本专利技术实施例第一方面提供了一种数据处理方法，包括：获取待处理视频中的帧内编码帧；确定所述帧内编码帧的视频残差代价和单位像素码率；根据所述视频残差代价和所述单位像素码率确定所述帧内编码帧的目标码率；根据所述目标码率和所述视频残差代价确定所述帧内编码帧的量化参数，所述量化参数用于对所述帧内编码帧进行编码。本专利技术实施例第二方面提供了一种数据处理装置，包括：获取模块，用于获取待处理视频中的帧内编码帧；确定模块，用于确定所述帧内编码帧的视频残差代价和单位像素码率；所述确定模块，还用于根据所述视频残差代价和所述单位像素码率确定所述帧内编码帧的目标码率；所述确定模块，还用于根据所述目标码率和所述视频残差代价确定所述帧内编码帧的量化参数，所述量化参数用于对所述帧内编码帧进行编码。本专利技术实施例第三方面提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。本专利技术实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。本专利技术实施例第五方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面的方法。在本专利技术实施例中，计算机设备可确定帧内编码帧的视频残差代价和单位像素码率，并根据根据视频残差代价和单位像素码率确定帧内编码帧的目标码率，进一步根据目标码率和视频残差代价确定帧内编码帧的量化参数。一般来说，由于帧内编码帧的码率会大于其他视频帧的码率，因此平均分配码率容易造成最终得到的帧内编码帧的量化参数不准确，本申请实施例确定的目标码率并不是通过平均分配得到的单位像素码率，而是基于单位像素码率的基础上，根据视频残差代价以及单位像素码率重新确定出目标码率。后续根据该目标码率以及视频残差代价计算出的量化参数较为准确，可以减小码率控制的误差和整体编码性能损失。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种数据处理系统的架构示意图；图2是本专利技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；图5是本专利技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。云技术(Cloudtechnology)是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。云技术(Cloudtechnology)基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。云计算(cloudcomputing)指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。云计算是网格计算(GridComputing)、分布式计算(DistributedComputing)、并行计算(ParallelComputing)、效用计算(UtilityComputing)、网络存储(NetworkStorageTechnologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(LoadBalance)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。随着互联网、实时数据流、连接设备多样化的发展，以及搜索服务、社会网络、移动商务和开放协作等需求的推动，云计算迅速发展起来。不同于以往的并行分布式计算，云计算的产生从理念上将推动整个互联网模式、企业管理模式发生革命性的变革。在对本申请实施例进行介绍时，先对原有的基于模糊逻辑的码率控制方法中帧内编码帧的码率分配与帧内编码帧的量化参数导出方法进行介绍，该具体实现过程为：(1)确定帧内编码帧的平均分配码率：计算机设备可先获取用初始码率TargetBitrate，该目标码率是指在当前1s编码完所有视频帧的码率，并确定当前的帧率FrameRate，根据初始码率TargetBitrate和当前的帧率FrameRate就可以确定出帧内编码帧的平均分配码率TargetBpp。其中，帧内编码帧的平均分配码率的计算公式如下：TargetBpp＝TargetBitrate/(FrameRate*W*H)。其中，TargetBpp是平均分配码率，单位是bit/像素；TargetBitrate是目标码率，单位是bit/s；FrameRate是帧率，单位是帧/s，表示每秒播放的帧数；W和H分别是视频帧的宽度和高度。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取待处理视频中的帧内编码帧；/n确定所述帧内编码帧的视频残差代价和单位像素码率；/n根据所述视频残差代价和所述单位像素码率确定所述帧内编码帧的目标码率；/n根据所述目标码率和所述视频残差代价确定所述帧内编码帧的量化参数，所述量化参数用于对所述帧内编码帧进行编码。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理视频中的帧内编码帧；
确定所述帧内编码帧的视频残差代价和单位像素码率；
根据所述视频残差代价和所述单位像素码率确定所述帧内编码帧的目标码率；
根据所述目标码率和所述视频残差代价确定所述帧内编码帧的量化参数，所述量化参数用于对所述帧内编码帧进行编码。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述视频残差代价和所述单位像素码率确定所述帧内编码帧的目标码率，包括：
获取所述帧内编码帧的宽度和高度；
根据所述视频残差代价、所述帧内编码帧的宽度和高度确定所述帧内编码帧的单位像素的平均视频残差代价；
根据所述单位像素码率和所述平均视频残差代价确定所述帧内编码帧的目标码率。


3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述单位像素码率和所述平均视频残差代价确定所述帧内编码帧的目标码率，包括：
根据所述单位像素码率和所述平均视频残差代价确定所述帧内编码帧的码率缩放系数；
根据所述码率缩放系数和所述单位像素码率确定所述帧内编码帧的目标码率。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述单位像素码率和所述平均视频残差代价确定所述帧内编码帧的码率缩放系数，包括：
根据所述单位像素码率和所述平均视频残差代价通过参数拟合的方式确定第一常数集合，所述第一常数集合包括至少一个常数；
根据所述单位像素码率、所述平均视频残差代价和所述第一常数集合包括的常数确定所述帧内编码帧的码率缩放系数。


5.根据权利要求2～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标码率和所述视频残差代价确定所述帧内编码帧的量化参数，包括：
根据所述平均视频残差代价通过参数拟合的方式确定第二常数集合，所述第二常数集合包括至少一个常数；
根据所述第二常数集合包括的常数以及所述目标码率确定所述帧内编码帧的量化系数；
根据所述量化系数以及用...

【专利技术属性】
技术研发人员：许桂森，李一鸣，王诗涛，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44