【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频压缩编码与图像处理领域，主要应用于视频编码系统中的量化过程，具体涉及一种自适应量化参数的算法。
技术介绍
1、近年来，线上医疗获得了极大的发展，人们更加注意到线上医疗所带来的优势：随时随地问诊的便利性，避免线下交叉感染的安全性，降低成本，信息透明等。但是，医疗过程如何能够传输高感官质量且低码率的医学影像成为了制约线上医疗的一大阻碍。
2、一方面，现有视频编码器多是应用均方误差(mse)作为失真的衡量指标，所以最小化mse成为编码器率失真优化过程的目标，但是，mse并不能很好的描述人类的感官质量，这使得在固定码率下编码器的压缩结果并不能达到人类感官质量上的最优效果。尤其是在医学图像这类场景下，更小的感官质量往往比客观质量要更加重要。因此，一个与感官质量关系更加密切的指标应该被应用在视频编码器中。考虑到人类视觉系统具有掩蔽效应，所以将对掩蔽效应的量化描述集成在编码器当中是一个很好的选择。其可表示为：
3、
4、，其中u表示某个像素点，me表示掩蔽效应值，y表示当前像素值，x表示周围的像素值，rxy表示x和y的互相关矩阵，rx表示x的自相关。通过上述公式就能够计算各个像素点的掩蔽效应值。
5、另一方面，高质量与低码率在一定程度上是相悖的两个目标，所以如何权衡质量与码率是一个重要的问题。一个普遍的想法是将更多的码率分配给更重要的部分，较少的码率分配给不重要的部分，这样就能够在更重要的部分获得更好的质量。所以自适应量化参数的方法在权衡质量与码率的目标上具有较好的效果，它将更
6、qpi＝qpb+δqpi
7、，其中qpi表示第i个宏块处的量化参数，qpb表示整帧的基础量化参数，δqpi表示第i个宏块处的量化参数的偏移量。
8、综合以上两个方面，如果将掩蔽效应应用在自适应量化参数当中，将对视觉质量有很大提升，具体表现为：人眼对掩蔽效应大的地方的失真并不敏感，所以可以赋予更大的量化参数，以得到更少的码率和较大的失真；而人眼对掩蔽效应小的地方的失真较为敏感，所以应赋予更小的量化参数以获得更小的失真。但是，掩蔽效应的计算复杂度较高，无法满足时实质性要求。svr是解决计算复杂度高的一个方法，通过预先训练好的模型与几个简单特征就可以得到掩蔽效应的值。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于掩蔽效应的自适应量化参数方法，根据简单特征与提前训练好的svr模型得到掩蔽效应值，然后将掩蔽效应映射到量化参数偏移量的范围内，以达到自适应量化参数的目的，从而在不失实时性的情况下还能够提高感官质量。
2、本专利技术采用的技术方案为一种基于掩蔽效应的自适应量化参数方法，具体分为两部分，实施步骤如下：
3、训练部分：
4、(1)选定训练集，计算各个宏块的平均亮度、对比度、方差与掩蔽效应值
5、(2)将上述特征输入到svr模型训练
6、(3)得到模型m
7、编码部分：
8、(1)计算各个宏块的平均亮度、对比度、方差
9、(2)将上述特征输入到模型m
10、(3)计算得到掩蔽效应值
11、(4)掩蔽效应值带入到与其与量化参数偏移量的映射关系
12、(5)得到量化参数偏移量
13、训练部分所述步骤(1)中的训练集的选择，考虑到视频的相邻帧相似度较高，所得数据会具有较高的重复性，所以可以对不同的视频进行抽帧，尽量保证最终用于训练的数据集的每张图片相似度较低，以保证模型在较大范围内都能够保持准确。
14、训练部分所述步骤(1)中的掩蔽效应值通过下面公式计算，
15、
16、，x的选择为周围12个像素组成的向量，相对位置分别为：(-1，0)，(0，-1)，(1，0)，(0，1)，(-3，0)，(-2，-2)，(0，-3)，(2，-2)，(3，0)，(2，2)，(0，3)，(-2，2)。所得掩蔽效应值为像素级，所以针对每个宏块内的掩蔽效应取平均值以得到宏块级的掩蔽效应值。为了后续便于通过其计算量化参数偏移量，所以需要对其进行归一化，这里通过下面公式将其归一化到0到255范围内：
17、
18、训练部分所述步骤(2)，svr核函数选择为径向基函数(rbf)，此核函数具有多维非线性映射能力,泛化能力,并行信息处理能力等，可以较好地模拟三个简单特征与掩蔽效应之间的关系。
19、编码部分所述步骤(4)中，掩蔽效应与量化参数偏移量之间的关系应用下面公式来描述：
20、
21、，其中δqpmin表示量化参数偏移量可调整的最小值，δqpmax表示量化参数偏移量可调整的最大值，α，β用来调整要调节的掩蔽效应的区间，表示所有宏块掩蔽效应的平均值。
22、与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：
23、1.对于医学影像来说，视觉质量往往比更小的mse要更加重要，所以将掩蔽效应应用在视频编码器当中，能够使得编码器在一定程度上考虑到感知的失真，因而最终编码出的视频的感官质量要优于现有技术。
24、2.通过亮度、对比度、方差这类简单特征与svr，可以使得掩蔽效应的计算耗时得到极大程度的降低，因而使得这种方法不仅可以用于视频的存储，还能够用于实时编码。
25、3.应用自适应量化参数的方法，使得编码环路在较小的改动下，就能够使得重要的宏块获得更小的失真，不重要的获得更小的码率。与掩蔽效应结合来看，码率一定下，不容易发现失真的地方获得更大的失真，反之获得更小的失真，这更加符合人眼特性。
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1.一种视频编码自适应量化参数方法，其特征在于，该方法的实施步骤分为训练部分和编码部分；
2.根据权利要求1所述的一种视频编码自适应量化参数方法，其特征在于，所述训练部分步骤1)中训练集的选择要保证每张图像的相似度低，以保证模型准确。
3.根据权利要求1所述的一种视频编码自适应量化参数方法，其特征在于，所述训练部分步骤1)中掩蔽效应的计算如下：
4.根据权利要求1所述的一种视频编码自适应量化参数方法，其特征在于，所述训练部分步骤2)中，SVR的核函数选择为径向基函数RBF。
5.根据权利要求1所述的一种视频编码自适应量化参数方法，其特征在于，所述编码部分步骤4)中，掩蔽效应与量化参数偏移量之间的关系应用下面公式来描述：
【技术特征摘要】
1.一种视频编码自适应量化参数方法，其特征在于，该方法的实施步骤分为训练部分和编码部分；
2.根据权利要求1所述的一种视频编码自适应量化参数方法，其特征在于，所述训练部分步骤1)中训练集的选择要保证每张图像的相似度低，以保证模型准确。
3.根据权利要求1所述的一种视频编码自适应量化参数方法，其特征在于，所述训练部...
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