屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法技术

一种屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法，由确定视频图像纹理特征、确定视频图像颜色特征、确定图像类型、获得纹理简单图像模型参数、估计纹理简单图像码率、获得纹理复杂图像模型参数、估计纹理复杂图像码率步骤组成。由于本发明专利技术采用确定图像类型步骤、获得纹理简单图像模型参数步骤、估计纹理简单图像码率步骤、获得纹理复杂图像模型参数步骤、估计纹理复杂图像码率步骤，考虑了屏幕内容视频图像内容的纹理特征和颜色特征，解决了估计视频编码比特数的方法需要部分编码的方式来预测最终编码完毕的比特数、复杂度较高的技术问题。本发明专利技术具有码率估计准确、模型参数计算简单等优点，可用于视频编码、视频通信等技术领域。

【技术实现步骤摘要】
屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法
本专利技术涉及视频编码
，具体涉及到屏幕视频标准帧内图像编码码率的估计方法。
技术介绍
随着计算机技术和多媒体技术的快速发展，屏幕内容视频逐渐出现在人们的生活中。所谓的屏幕内容一般指信息终端设备的屏幕上显示的内容，通过录制屏幕生成屏幕内容视频。通常包括文本、图形、图表和图标等由计算机生成的图像内容，以及摄像机拍摄的自然图像内容，属于自然和计算机生成图像混合形成的一类视频。屏幕内容视频在教育、医疗、交通等领域已经得到了广泛应用，例如在线直播教学、远程医疗和路况监控系统等。考虑屏幕内容视频的内容特性，在高效视频编码标准的基础上，出现了HEVC针对屏幕内容视频的扩展标准，简称屏幕内容编码(SCC)。SCC的目的是在满足传输带宽的要求下提供具有更高质量的重建视频，在保证重建视频质量的前提下，尽可能地压缩存储或传输视频所需要的比特数。因此估计SCC编码后的比特数对于后续的拉格朗日率失真优化、码率控制、以及重建视频的质量评估具有重要的意义。视频图像的真实编码比特数在编码完成后才可以获得，因此估计视频编码本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法，其特征在于由下述步骤组成：/n(1)确定视频图像纹理特征/n1)确定视频图像分量标准差/n输入视频，视频图像的帧宽为N

【技术特征摘要】
1.一种屏幕内容编码标准帧内图像码率的估计方法，其特征在于由下述步骤组成：
(1)确定视频图像纹理特征
1)确定视频图像分量标准差
输入视频，视频图像的帧宽为N1帧高为N2，按照块划分方式对视频图像进行划分，每一个视频图像块为一个基本单元，基本单元的宽和高为w，根据已知的确定图像标准差的方法，按式(1)确定视频图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的标准差，每个视频图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的每个基本单元的标准差按式(2)确定；当视频图像的第k个基本单元在色度分量Cb和色度分量Cr上的标准差满足式(3)判定其为颜色复杂块：






S(f,c,k)≥t(c)(3)
其中S(f,c)表示视频第f幅帧内图像第c个分量的标准差值，S(f,c,k)表示第f幅帧内图像第c个分量中第k个基本单元标准差值，分量c取1代表亮度分量Y、分量c取2代表色度分量Cb、分量c取3代表色度分量Cr，x(f,c,k,e)表示第f幅帧内图像第c个分量中第k个基本单元中第e个像素的像素值，t(c)表示第c个色度分量判断颜色复杂块的标准差阈值参数，其中色度分量Cb取值为6，色度分量Cr取值为8，f、k、e为有限的正整数，int()为下取整函数；
2)确定分量的对比度特征
将视频帧内图像的亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr围绕边界进行扩展，填充的行数和列数均为1，填充像素值与分量边界像素值相同，填充后分量的行数为N2+2，列数为N1+2；根据已知的确定图像对比度的方法，按式(4)得到视频帧内图像的亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的对比度值，每个视频帧内图像的亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr分别按式(5)确定第f幅帧内图像第c个分量上每个像素值与周围8临近像素值之差的平方和：






其中D(f,c)表示视频第f幅帧内图像第c个分量的对比度值，K(f,c)表示第f幅帧内图像第c个分量上每个像素值与周围8临近像素值之差的平方和，x(f,c,i,j)第f幅帧内图像第c个分量中第i行第j列的像素值；
3)确定分量梯度特征
按式(6)、(7)、(8)确定视频图像亮度分量Y的梯度值矩阵、色度分量Cb的梯度值矩阵、色度分量Cr的梯度值矩阵：









其中T(Xc)表示第c个分量的视频图像的梯度值矩阵，Tx(Xc)和Ty(Xc)表示水平和垂直方向的梯度值矩阵，Xc表示第c个分量的视频图像的像素值矩阵，表示卷积运算；
4)用标准差均值、对比度均值、梯度均值确定视频图像纹理特征
按式(9)得视频图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的标准差均值按式(10)得视频图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的对比度均值按式(11)得视频图像亮度分量Y、色度分量Cb、色度分量Cr的梯度均值









其中Nc表示视频图像第c个分量的像素总数；
(2)确定视频图像颜色特征
1)确定色度分量复杂块比例和
按式(12)确定视频图像色度分量的复杂块所占比例和P(f)；按式(13)确定色度分量Cb和色度分量Cr上复杂块所占比例P(f,c)：
P(f)＝P(f,2)+P(f,3)(12)



其中M(c)为统计的视频帧内图像中色度分量Cb和色度分量Cr上的颜色复杂块个数；
2)确定色度分量颜色等级数量和
用式(14)确定色度分量Cb和色度分量Cr的颜色等级数量和，用式(15)确定每个色度分量上满足条件的颜色等级总数，统计色度分量Cb、色度分量Cr的像素直方图，按式(16)判断色度分量c中颜色等级r所包含像素数是否大于0.0005N1×...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨楷芳，韩宇婷，公衍超，马苗，施姿羽，蒙琴琴，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61