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基于视觉感知特性的码率控制算法研究

郑巧燕  
【摘要】:随着采集、显示和网络技术的飞速发展,多视点视频编码(Multi-viewVideo Coding, MVC)技术已得到了国内外学术和产业界的高度关注。在视频通信中,尤其是面向网络或移动终端时更需码率控制来规范输出码流,使得信息总数据量降低到信道带宽内。一般以PSNR等客观失真作为码率控制衡量视频质量的准则,但研究表明以往的客观质量已不能完全符合人眼的主观感受,故将码率控制与人类视觉系统(Human Visual System, HVS)相结合,也是近年来码率控制研究的新方向。在多视点视频中,各帧的参考关系、码率与量化参数之间的关系都更加复杂,进行码率和质量的控制时需要更复杂的全局优化考虑,其控制难度也更大,而且多视点视频参考软件尚未给出码率控制模型。本文针对这些问题,提出了相关的算法。主要包括以下4个方面: (1)、H.264/AVC中码率控制的G012算法在码率控制精度、缓冲区占用度和重构图像质量之间获得了较好的平衡,但研究也表明以往的客观质量指标PSNR并不能很好地反映图像的质量,本文通过分析人眼视觉特性,提出了一种结合人眼视觉特性的码率控制方法。首先,为了检测出视频序列中的快速运动和场景变换,以帧差作为每帧的图像复杂度,同时将前后两帧的帧差比值作为帧差因子,合理地分配帧的比特。再根据视觉敏感度因子在各基本单元之间进行比特分配,故具有不同敏感度的基本单元层能够较准确的获得与人眼主观感受相符合的图像质量。实验结果表明,本章算法的码率控制精度在0.12%~0.48%内,而且与原始算法相比,PSNR (PeakSignal to Noise Ratio)的每帧波动情况和标准差值都更好,标准差值最多减少1,同时也取得了更好的主观质量。 (2)、在多视点视频参考软件尚未给出码率控制模型,而因为视差补偿和运动补偿,传统的二维视频的码率控制模型不能直接应用于多视点视频系统中。同时,已有学者根据人眼视觉特性的亮度对比度、掩蔽效应建立了恰可容忍失真(Just Noticeable Distortion, JND)模型,给出了人眼最大可容忍失真,在多视点视频中为了定量地利用HVS特性来进行码率控制,提出了一种基于JND的多视点视频宏块层码率控制。首先根据已有文献建立了JND模型求取彩色序列的像素JND图以便于后续的码率控制。然后再提出了基于JND模型的多视点视频码率控制算法,该算法分为4层,即视点层、GOP(Group-of-Pictures)层、帧层和宏块层,尤其在宏块层该算法利用求取的像素JND将MAD(Mean Absolute Difference)重新定义成MAPD(MeanAbsolute Perceptual Difference),并根据重新定义的二次模型求取宏块的QP。最后主观质量和客观质量评价都用于评价所提的方法,实验结果表明在精确的控制码率和PSNR保持不变的同时,获得更高的主观质量,并且在以IPSNR质量标准时,该算法节约了10.31%~32.13%左右的码率。 (3)、针对I帧QP(Quantization Parameter)设置方案过于粗糙和多视点视频HBP(hierarchical B pictures)特殊结构的情况,本文提出了一种基于关键帧QP设置的多视点码率控制算法。经过实验分析拟合得到多视点视频中关键帧码率-量化的指数模型,和不同层次B帧的码率分配权重比值。该算法分为4层,分别为视点层、GOP层、帧层和宏块层。在视点层中,根据各个视点实际编码的比例值分配视点间的码率;在GOP层中,分配整个GOP的总码率和关键帧的码率-量化参数的指数模型确定每个GOP关键帧的QP;在帧层中,根据不同层次B帧的码率分配权重合理地分配码率;在宏块层中,根据宏块的图像复杂度进行宏块的码率分配并求取最后的宏块QP。实验结果表明,该码率控制算法能够将精度大部分都控制在1%以内,并且与原始码率控制相比,PSNR和率失真性能都有提高,PSNR增益可高达0.8,最终实验结果表明,改进的基于关键帧QP设置算法不仅能够取得良好的客观质量,而且也能够取得更好的主观质量。 (4)、在分析不同视点类型和帧复杂度估计上,提出一种基于统计分析和帧复杂度的多视点视频的码率控制算法,该算法可分为3层,即视点层,GOP层和帧层。在视点层中,根据预先统计分析得到的码率分配比例来进行不同类型视点的码率分配;在GOP层中,分配一个GOP的总比特数并结合B帧的QP来计算GOP的初始QP;在帧层中,用编码比特数和QP乘积来表示当前帧的图像复杂度,并根据此复杂度因子在剩余比特数和剩余缓冲区分配时进行调节。实验结果表明,该算法能够获得较高的码率控制精度,绝对误差都在0.42%以内,同时精度波动也能在较短时间内取得稳定,并且PSNR也取得了较好的效果。


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