一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法技术

本发明专利技术属于HEVC的编码技术领域，公开了一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法，利用人眼的这种视觉特性，来设计基于运动与纹理区域的检测方法，先利用sobel算子计算像素的梯度值进而来实现视频图像中的纹理检测，在利用所检测的图像纹理与运动区域，都可以看做图像的特征，将这两个特征与HEVC的编码结合起来，研究HEVC的码率控制技术，对图像中不同区域的最大编码单元块赋予不同的权重，设计了不同的比特率的分配方法，从而分配不同的编码比特率，在利用所检测到的运动与纹理区域，在不影响视频主观质量的基础上，调整HEVC视频编码的量化参数，降低背景区域的视频质量，可以有效的提高视频的质量。可以有效的提高视频的质量。可以有效的提高视频的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法


[0001]本专利技术属于HEVC的编码
，还涉及通过边缘检测技术来检测纹理区域，以及通过灰度值差来检测运动区域的方法，具体涉及一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法。

技术介绍

[0002]总所周知，在视频图像中，有剧烈运动的区域或者纹理比较复杂的区域比较容易引起人眼球的关注，比如人脸，物体目标和运动区域；而一般的静止物体的区域，其纹理也比较单一且不容易引起人的关注，可以把它称之为背景区域。在视频编码中，如何结合图像的特征，在不改变图像质量的前提下，减少视频压缩所需要的比特数,是一个重要的研究方向。
[0003]如现有技术中的HEVC，其使用了HM软件来实现整个编码过程，它主要通过调整编码器的编码参数来保证一定比特率下，良好的视频编码质量。码率控制贯穿于整个编码过程中，它的性能会影响视频的编解码质量。但是，码率控制方法仍然存在编码速率的控制效果较差，降低了视频的质量的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法，以解决上述
技术介绍
中提出现有技术中的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法，包括：
[0007]利用边缘检测实现纹理区域的检测：利用sobe l算子计算像素的梯度值进而来实现视频图像中的纹理检测，利用HEVC编码时产生的运动矢量来检测视频中的运动区域；
[0008]利用灰度差实现运动区域的检测：将所检测的图像纹理与运动区域，看做图像的特征，将这两个特征与HEVC的编码结合起来，对图像中不同区域的最大编码单元块赋予不同的权重；
[0009]基于运动与纹理区域检测的量化编码：利用所检测到的运动与纹理区域，调整HEVC视频编码的量化参数，降低背景区域的视频质量。
[0010]上述在利用边缘检测实现纹理区域的检测时，设定当前帧的宽度和高度分别为为w和h，当前帧中最大编码单元LCU数目为N，基于Sobe l算子的边缘检测的纹理区域检测步骤如下：
[0011]S1、使用Sobe l算子统计每个最大编码单元LCU中像素点的梯度F1，如公式1；f(i,j)为像素点在(i，j)处的梯度值，同时使用Sobe l算子求出当前帧中以最大编码单元LCU为基本单位的平均梯度F2，如公式2；
[0012][0013][0014]S2、利用检测到的梯度值定义纹理区域，求得的平均梯度F2作为阈值基准，即:
[0015]S＝QF
2 (3)，
[0016]其中，S为判定为纹理区域时的梯度阈值,Q为阈值因子；
[0017]S3、利用每一个最大编码单元LCU中的梯度F1和当前帧中以最大编码单元LCU为基本单位的平均梯度F2，对LCU块定义纹理因子U，公式如下：
[0018][0019]S4、对纹理区域进行分等级，分成不同的纹理等级G1，将求得的平均梯度F2作为阈值基准，根据不同视频特性来自适应调整不同纹理级的阈值；条件中的Q1，Q2，Q3，Q4为阈值因子，当纹理因子U小于阈值Q1时，可以将这个区域看作非纹理区域，此区域的纹理变化比较少，将它的纹理级设置为0；当U大于Q4时，这个区域就属于纹理比较丰富的区域，需要用比较多的比特来编码，设置纹理级为4；
[0020]当U在Q1与Q4之间时，区域的纹理级G1随着纹理因子的增大而增大；
[0021]当0≤U＜Q1时，G1＝0；
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(5)
[0022]当Q1≤U＜Q2时，G1＝1；
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(6)
[0023]当Q2≤U＜Q3时，G1＝2；
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(7)
[0024]当Q3≤U＜Q4时，G1＝3；
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(8)
[0025]当Q4≤U时，G1＝4；
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(9)。
[0026]上述在利用灰度差实现运动区域的检测时，设定当前帧为视频序列的第n帧，且该帧内有N个最大编码单元LCU块，高度为h，宽度为w，当前帧F
n
(i,j)，前一相邻帧F
n
‑1(i,j)，运动区域检测方法D步骤如下：
[0027]S1、计算当前最大编码单元LCU的灰度差值K，计算当前帧以LCU为单位的平均灰度差值D，如公式所示：
[0028][0029][0030]S2、设S为判定运动区域时的灰度差值的阈值，因为不同的视频运动剧烈程度差别大，如果使用相同的阈值会造成检测不准确，因为当前帧中所有像素点相对前一帧的运动趋势基本一致，利用求得的当前帧的以最大编码单元LCU为单位的平均灰度差值D作为阈值基准，式中Q为阈值因子：
[0031]S＝QD
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(12)；
[0032]S3、根据最大编码单元LCU的灰度值差K与前一帧的平均灰度值差D来定义LCU块运动因子U:
[0033][0034]S4、对检测的运动块分级，分成不同的运动等级G2，条件中的Q1，Q2，Q3，Q4为公式15中的阈值因子；
[0035]当运动因子U小于阈值Q1时，可以将这个区域看作非运动区域，此区域属于静止区域，在视频帧中变化比较少，将它的运动级设置为0；当U大于Q4时，这个区域就属于运动比较剧烈的区域，需要用比较多的比特来编码，设置运动级为4；
[0036]当U在Q1与Q4之间时，区域的运动级G2随着纹理因子的增大而增大；
[0037]当0≤U＜Q1时时，G2＝0；
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(14)
[0038]当Q1≤U＜Q2时，G2＝1；
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(15)
[0039]当Q2≤U＜Q3时，G2＝2；
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(16)
[0040]当Q3≤U＜Q4时，G2＝3；
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(17)
[0041]当Q4≤时，G2＝4；
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(18)。
[0042]上述基于运动与纹理区域检测的量化编码时，对不同权值的最大编码单元LCU根据运动因子级G2和纹理因子级G1来调整计算新的该L本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法，其特征在于，包括：利用边缘检测实现纹理区域的检测：利用sobel算子计算像素的梯度值进而来实现视频图像中的纹理检测，利用HEVC编码时产生的运动矢量来检测视频中的运动区域；利用灰度差实现运动区域的检测：将所检测的图像纹理与运动区域，看做图像的特征，将这两个特征与HEVC的编码结合起来，对图像中不同区域的最大编码单元块赋予不同的权重；基于运动与纹理区域检测的量化编码：利用所检测到的运动与纹理区域，调整HEVC视频编码的量化参数，降低背景区域的视频质量。2.根据权利要求1所述的一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法，其特征在于：在利用边缘检测实现纹理区域的检测时，设定当前帧的宽度和高度分别为为w和h，当前帧中最大编码单元LCU数目为N，基于Sobel算子的边缘检测的纹理区域检测步骤如下：S1、使用Sobel算子统计每个最大编码单元LCU中像素点的梯度F1，如公式1；f(i,j)为像素点在(i，j)处的梯度值，同时使用Sobel算子求出当前帧中以最大编码单元LCU为基本单位的平均梯度F2，如公式2；，如公式2；S2、利用检测到的梯度值定义纹理区域，求得的平均梯度F2作为阈值基准，即:S＝QF
2 (3)其中，S为判定为纹理区域时的梯度阈值,Q为阈值因子；S3、利用每一个最大编码单元LCU中的梯度F1和当前帧中以最大编码单元LCU为基本单位的平均梯度F2，对LCU块定义纹理因子U，公式如下：S4、对纹理区域进行分等级，分成不同的纹理等级G1，将求得的平均梯度F2作为阈值基准，根据不同视频特性来自适应调整不同纹理级的阈值；条件中的Q1，Q2，Q3，Q4为阈值因子，当纹理因子U小于阈值Q1时，可以将这个区域看作非纹理区域，此区域的纹理变化比较少，将它的纹理级设置为0；当U大于Q4时，这个区域就属于纹理比较丰富的区域，需要用比较多的比特来编码，设置纹理级为4；当U在Q1与Q4之间时，区域的纹理级G1随着纹理因子的增大而增大；当0≤U＜Q1时，G1＝0；
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(5)当Q1≤U＜Q2时，G1＝1；
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(6)当Q2≤U＜Q3时，G1＝2；
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(7)当Q3≤U＜Q4时，G1＝3；
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(8)当Q4≤U时，G1＝4；
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(9)。3.根据权利要求2所述的一种基于运动与纹理区域检测的HEVC视频编码方法，其特征
在于：在利用灰度差实现运动区域的检测时，设定当前帧为视频序列的第n帧，且该帧内有N个最大编码单元LCU块，高度为h，宽...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊平，唐顺峰，
申请(专利权)人：无忧创想武汉信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：