一种可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法
阅读：865发布：2020-11-25
专利汇可以提供一种可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种可分级 视频编码 空间增强层的快速模式选择方法，主要是用于H.264可分级视频编码（SVC）标准的新型的空间增强层快速模式选择方法。本发明为H.264可分级视频编码（SVC）标准提出了一种新型的空间增强层快速模式选择方法。为了提高编码效率，H.264/SVC在H.264/AVC的 基础 上增加了三种层间预测技术。然而，这大大增加了SVC模式选择 算法 的复杂度，影响了SVC标准的实用性。本发明提出的算法充分利用了空间增强层宏 块 和相应基本层宏块之间的相关性、层间量化参数的相关性、以及相邻宏块编码代价的相关性，在保持编码效率的同时，有效的降低模式选择算法的运算复杂度，为SVC 编码器 的优化提供了理论参考价值和实际应用意义。，下面是一种可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法专利的具体信息内容。
1.一种可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法，其特征在于：包括利用层间模式的相关性加速模式选择，利用层间量化参数的相关性加速模式选择，以及利用相邻宏块编码代价的相关性加速模式选择三部分；
其中，
利用层间模式的相关性加速模式选择
当基本层中的宏块采用帧内编码模式时，将帧内模式候选集减少为IntraBL和Intra4×4模式，当基本层中的宏块采用帧间编码模式时，如果基本层选用大尺寸宏块模式作为最佳编码模式时，说明图像在此区域是背景区域或者是运动不剧烈的区域，其增强层相应宏块编码时选用相同模式或相近模式进行编码的概率比较大；当基本层采用Inter8×8宏块为最佳模式进行编码时，说明此区域是纹理细节较多或者运动较剧烈的区域，增强层相应宏块也选用Inter8×8模式为最佳模式；增强层选用DIRECT模式和BLSkip模式的概率较大；只有当基本层选用Inter8×8模式时，增强层才选择Inter8×8模式为候选模式；
利用层间量化参数的相关性加速模式选择
令QPBL和QPEL分别代表基本层和增强层的量化参数，dQP则表示本层和增强层的量化参数之差：
dQP对空间增强层宏块编码模式有所影响，首先将所有的宏块编码模式分为三个子集，即粗略类、精细类和跳过类，采用不同dQP使用JSVM的全遍历模式选择方法对不同序列进行编码，并统计所有宏块的最优模式落在不同子集内的概率；编码模式应根据不同dQP采用不同的顺序进行计算；
利用相邻宏块编码代价的相关性加速模式选择
在采用RDO方法对图像进行编码的过程中，若令当前编码宏块的左侧、上侧和左上侧的宏块的RD代价分别为RDA、RDB和RDC，则可以定义一个RD代价的阈值函数THRD，如下式所示：
式中median(·)为中值运算符，α的取值范围为0～1，适当的α取值能够在计算复杂度和压缩效率之间取得折中；若当前宏块在采用某一模式编码的RD代价小于阈值THRD，则可认为当前的模式已经足够精确，因此无需再求取后续模式的RD代价计算；若采用大的THRD，RDO循环能够很快跳出从而加速模式选择；若采用小的THRD，最终的模式选择结果会更精确但是复杂度会提高；当遍历计算可用模式时，若当前模式的结果满足提前终止条件，即其率失真代价小于THRD，则跳出遍历流程，当前模式即为当前宏块的最终模式；若所有可用模式都不满足提前终止条件，则遍历结束后，最小率失真代价对应的模式为当前宏块的最终模式。
2.如权利要求1所述的可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法，其特征在于：当空间增强层的空间分辨率大于4CIF时，α应取值0.35；当空间增强层的空间分辨率小于CIF时，α应取值0.25。
3.如权利要求1所述的可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法，其特征在于：根据三部分的研究分析结果，综合利用层间模式相关性、层间量化参数相关性和相邻宏块编码代价相关性的H.264/SVC空间增强层宏块编码的快速模式选择方法，利用量化参数对模式分布的决定性缩减可用模式的范围，以及利用相邻宏块率失真代价的相关特性提前终止模式的遍历，从而达到保持编码压缩效率的前提下提高编码速度的目的。
一种可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法，主要是用于H.264可分级视频编码（SVC）标准的新型的空间增强层快速模式选择方法。
背景技术
[0002] 缩略语和关键术语定义：
[0003]
[0004] 可分级视频编码(Scalable Video Coding，SVC)标准是基于H.264/AVC(Advanced Video Coding)[1]的视频压缩技术，是应对传输系统异构性和终端多样性的解决方案。具有时间可分级、空间可分级和质量可分级三种形式，可以通过一次编码产生不同帧率，不同码率和不同视频质量的编码码流。目前，SVC的编码效率比以往标准有所提高，但同时也极大地增加了编码复杂度。如何根据SVC的特点对SVC编码器进行优化以提高编码速度是当前的研究热点。
[0005] 在SVC空间可分级编码中，基本层编码沿用了H.264/AVC技术中已有的两种帧内(Intra)预测模式(Intra4×4、Intra16×16)和七种帧间(Inter)预测模式(16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4)。对于增强层，为了充分利用各空间层之间的相关性，减少层间冗余，在H.264/AVC原有的预测方式下，SVC又增加了三种预测方式：层间帧内预测、层间运动预测和层间残差预测。多模式的运用和层间预测工具的使用极大地提高了编码效率和率失真性能。然而，传统的模式选择方法是对所有模式在所有可能的层间预测选项下进行全搜索获得最优模式，运算复杂度极大。随着编码层数的扩充，其运算复杂度也将成倍增加。因此，模式选择的快速算法是目前SVC编码器研究中的重要内容。
[0006] 对于空间分级增强层的快速算法是一个研究热点，并且有不少研究成果。文献［2］利用8×8和Intra4×4的搜索结果来选择Intra/Inter类型，然后根据基本层的宏块模式来筛选候选模式。文献［3］设计了宏块候选模式、基本层宏块模式以及量化参数(QP)之间的对照表。文献［4］则提出从基本层和空间相邻宏块中预测候选模式，通过与率失真代价门限值比较来确定是否提早退出模式搜索。文献［5］利用基本层对应位置的相邻宏块模式信息来预测候选模式。
[0007] 然而，上述算法都有一定的局限性。文献［2］需要强制搜索8×8等所有小块模式，复杂度仍然很高；文献［3］中候选模式都是通过查表得到，不能根据实际编码情况进行调整；文献［5］需要进行多次阈值比较，编码效果依赖于阈值设定。
[0008] ［1］SEGALL C A,SULLIVAN G J.Spatial scalability within the H.264/AVC scalable video coding extensions[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，2007，17(9):1121－1135．
[0009] ［2］LI H，LI Z G，WEN C.Fast mode decision algorithm for inter‐frame coding in fully scalable video coding ［J］.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，2006，16(7):889－895．
[0010] ［3］LIN H C，PENG W H，HANG H M，et al.Layer‐adaptive mode decision and motion search for scalable video coding with combined coarse granular scalability(CGS)and temporal scalability［C］//Proceedings of International Conference on Image Processing(ICIP).San Antonio:IEEE，2007:II289－II292．[0011] ［4］REN J，KEHTARNAVAZ N.Fast adaptive termination mode selection for H.264scalable video coding［J］.Journal of Real‐Time Image Processing，2009，4(1):13－21．
[0012] ［5］KIM S T，KONDA K R，PARK C S，et al.Fast mode decision algorithm for inter‐layer coding in scalable video coding［J］.IEEE Transactions on Consumer Electronics，2009，55(3):1572－1580．
[0013] ［6］CHANG K，QIN T F，ZHENG J L，et al.Fast mode decision for scalable video coding with spatial scalability ［C］//WiCOM2011:Proceedings of the7th International Conference on Wireless Communications，Networking and Mobile Computing.Piscataway:IEEE Press，2011:1－4．
发明内容
[0014] 发明目的：针对现有技术中存在的问题与不足，本发明提供一种可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法，通过利用空间增强层宏块与相应基本层宏块之间的相关性、层间量化参数的相关性、以及相邻宏块编码代价的相关性，使得空间增强层宏块模式选择过程的计算复杂度自适应的降低。采用本发明所述的方法，可以在很大的QP范围内大大提升H.264/SVC空间分级编码速度，同时在保持编码效率的前提下，有效的降低模式选择算法的运算复杂度。
[0015] 技术方案：一种可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法，利用空间增强层宏块和相应基本层宏块之间的相关性、层间量化参数的相关性、以及相邻宏块编码代价的相关性来降低空间增强层宏块模式选择过程的计算复杂度，具体方案如下：
[0016] 1利用层间模式的相关性加速模式选择
[0017] 对于SVC空间分级编码中层间模式决策算法的研究成果很多是基于统计的算法，[6]对基本层和增强层中的宏块最佳编码模式进行统计 ，从这些统计结果中可以看出一些共性，即基本层和增强层的宏块预测模式有较强的相关性。
[0018] 当基本层中的宏块采用帧内编码模式时，对应的增强层中宏块的候选模式集有IntraBL、Intra4×4和Intra16×16三种模式。文献[2]通过观察大量的序列得出Intra16×16模式很少采用，所以可将帧内模式候选集减少为IntraBL和Intra4×4模式，这样既节省了时间又保证了编码性能。
[0019] 当基本层中的宏块采用帧间编码模式时，如果基本层选用SKIP或者Inter16×16、Inter16×8、Inter8×16等大尺寸宏块模式作为最佳编码模式时，说明图像在此区域是背景区域或者是运动不剧烈的区域，其增强层相应宏块编码时选用相同模式或相近模式进行编码的概率比较大。当基本层采用Inter8×8宏块为最佳模式进行编码时，说明此区域是纹理细节较多或者运动较剧烈的区域，为了保证编码质量，增强层相应宏块也大多选用Inter8×8模式为最佳模式。另外，从总体上看，增强层选用DIRECT模式和BLSkip模式的概率较大；除了基本层选用Inter8×8模式时增强层选用Inter8×8模式的几率比较大，其他情况下增强层选用Inter8×8模式的概率都很小，因此，在本算法中，只有当基本层选用Inter8×8模式时，增强层才选择Inter8×8模式为候选模式。此外，DIRECT模式利用时间和空间相关性，直接从相邻已编码的宏块中获得运动矢量等编码信息，BLSkip模式利用层间相关性，从基本层相应已编码宏块中获取运动分割、运动矢量和参考帧索引等编码信息，不需要进行最优运动矢量的搜索和匹配，可以有效降低编码复杂度，因此，本算法中一直保留DIRECT和BLSkip两种模式为候选模式。
[0020] 2利用层间量化参数的相关性加速模式选择
[0021] 基本层和增强层各自的图像质量也会对其宏块编码模式的分布有所影响。令QPBL和QPEL分别代表基本层和增强层的量化参数，dQP则表示本层和增强层的量化参数之差：
[0022]
[0023] dQP对空间增强层宏块编码模式有所影响。首先将所有的宏块编码模式分为三个子集，即粗略类(Coarse)、精细类(Fine)和跳过类(Skip)采用不同dQP使用JSVM的“全遍历”模式选择方法对不同序列进行编码，并统计所有宏块的最优模式落在不同子集内的概率，可以发现，随着dQP从-10到10增长，Skip类模式的使用越来越多，而Corse类和Fine类模式则越来越少，具体来讲：
[0024] 1.当dQP为正且绝对值很大时，Skip类模式占主导，而Fine类则趋于0；
[0025] 2.当dQP在0附近时，Corse类和Fine类模式的概率要大于Skip类；
[0026] 3.当dQP为负且绝对值很大时，一半以上的宏块都采用了Corse类模式。
[0027] 因此有效的利用dQP信息，对RDO模式选择的顺序进行自适应的调整，即被选为最终模式较高的模式应优先进行RDCost的计算，也能够对快速实现编码起到积极的作用。
[0028] 3利用相邻宏块编码代价的相关性加速模式选择
[0029] 在采用RDO方法对图像进行编码的过程中，相邻宏块的RD代价也有着很强的相关性[4]，因此可以用来进行快速编码的实现。若令当前编码宏块的左侧、上侧和左上侧的宏块的RD代价分别为RDA、RDB和RDC，则可以定义一个RD代价的阈值函数THRD，如下式所示：
[0030]
[0031] 式中median(·)为中值运算符，α的取值范围为0～1，适当的α取值能够在计算复杂度和压缩效率之间取得折中。若当前宏块在采用某一模式编码的RD代价小于阈值THRD，则可认为当前的模式已经足够精确，因此无需再求取后续模式的RD代价计算。若采用大的THRD，RDO循环能够很快跳出从而加速模式选择；若采用小的THRD，最终的模式选择结果会更精确但是复杂度会提高。
[0032] 基于以上结论，当遍历计算可用模式时，若当前模式的结果满足提前终止条件，即其率失真代价小于THRD，则跳出遍历流程，当前模式即为当前宏块的最终模式。若所有可用模式都不满足提前终止条件，则遍历结束后，最小率失真代价对应的模式为当前宏块的最终模式。通过大量的实验仿真结果表明，对于不同分辨率大小的视频序列，α的取值应当不同。当空间增强层的空间分辨率大于4CIF时，α应取值0.35；当空间增强层的空间分辨率小于CIF时，α应取值0.25。
[0033] 综合以上三部分的研究分析结果，可以提出一种综合利用层间模式相关性、层间量化参数相关性和相邻宏块编码代价相关性的H.264/SVC空间增强层宏块编码的快速模式选择方法，这一快速模式选择方法的核心方法是利用量化参数对模式分布的决定性缩减可用模式的范围，以及利用相邻宏块率失真代价的相关特性提前终止模式的遍历，从而达到保持编码压缩效率的前提下提高编码速度的目的。
[0034] 有益效果：为了提高编码效率，H.264/SVC在H.264/AVC的基础上增加了三种层间预测技术，因此H.264/SVC空间可分级的增强层宏块编码时可用的模式数量大约是H.264/AVC编码的2倍。可选用的编码模式越多，则意味着基于率失真优化的模式选择的计算复杂度越高，这大大增加了SVC模式选择算法的复杂度，影响了SVC标准的实用性。而H.264/SVC官方参考模型JSVM的空间增强层宏块编码的模式选择采用了“全遍历”的模式，即将所有可用的模式全部编码一遍，最终通过求取最小的RD代价选择最优模式作为最终的编码模式。“全遍历"的方法能够获得最优的编码压缩效率，但是运算复杂度却非常高。
[0035] 本发明针对JSVM中“全遍历”模式的缺点提出了一种新型的H.264/SVC空间增强层快速模式选择算法。通过利用空间增强层宏块与相应基本层宏块之间的相关性、层间量化参数的相关性、以及相邻宏块编码代价的相关性，使得空间增强层宏块模式选择过程的计算复杂度自适应的降低。采用本发明所述的方法，可以在很大的QP范围内大大提升H.264/SVC空间分级编码速度，同时在保持编码效率的前提下，有效的降低模式选择算法的运算复杂度。附图说明
[0036] 图1为基于层间模式相关性的方法流程图；
[0037] 图2为本发明提出的快速模式选择方法流程图。
具体实施方式
[0038] 下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
[0039] 可分级视频编码空间增强层的快速模式选择方法，利用空间增强层宏块和相应基本层宏块之间的相关性、层间量化参数的相关性、以及相邻宏块编码代价的相关性来降低空间增强层宏块模式选择过程的计算复杂度，具体方案如下：
[0040] 1利用层间模式的相关性加速模式选择
[0041] 对于SVC空间分级编码中层间模式决策算法的研究成果很多是基于统计的算法，[6]对基本层和增强层中的宏块最佳编码模式进行统计 ，从这些统计结果中可以看出一些共性，即基本层和增强层的宏块预测模式有较强的相关性。
[0042] 当基本层中的宏块采用帧内编码模式时，对应的增强层中宏块的候选模式集有IntraBL、Intra4×4和Intra16×16三种模式。文献[2]通过观察大量的序列得出Intra16×16模式很少采用，所以可将帧内模式候选集减少为IntraBL和Intra4×4模式，这样既节省了时间又保证了编码性能。
[0043] 当基本层中的宏块采用帧间编码模式时，如果基本层选用SKIP或者Inter16×16、Inter16×8、Inter8×16等大尺寸宏块模式作为最佳编码模式时，说明图像在此区域是背景区域或者是运动不剧烈的区域，其增强层相应宏块编码时选用相同模式或相近模式进行编码的概率比较大。当基本层采用Inter8×8宏块为最佳模式进行编码时，说明此区域是纹理细节较多或者运动较剧烈的区域，为了保证编码质量，增强层相应宏块也大多选用Inter8×8模式为最佳模式。另外，从总体上看，增强层选用DIRECT模式和BLSkip模式的概率较大；除了基本层选用Inter8×8模式时增强层选用Inter8×8模式的几率比较大，其他情况下增强层选用Inter8×8模式的概率都很小，因此，在本算法中，只有当基本层选用Inter8×8模式时，增强层才选择Inter8×8模式为候选模式。此外，DIRECT模式利用时间和空间相关性，直接从相邻已编码的宏块中获得运动矢量等编码信息，BLSkip模式利用层间相关性，从基本层相应已编码宏块中获取运动分割、运动矢量和参考帧索引等编码信息，不需要进行最优运动矢量的搜索和匹配，可以有效降低编码复杂度，因此，本算法中一直保留DIRECT和BLSkip两种模式为候选模式。
[0044] 本文基于层间模式相关性的算法流程如图1所示。
[0045] 2利用层间量化参数的相关性加速模式选择
[0046] 基本层和增强层各自的图像质量也会对其宏块编码模式的分布有所影响。令QPBL和QPEL分别代表基本层和增强层的量化参数，dQP则表示本层和增强层的量化参数之差：
[0047]
[0048] dQP对空间增强层宏块编码模式有所影响。首先将所有的宏块编码模式分为三个子集，即粗略类(Coarse)、精细类(Fine)和跳过类(Skip)，如表1所示：
[0049] 表1增强层宏块编码模式的分类
[0050]
[0051] 采用不同dQP使用JSVM的“全遍历”模式选择方法对不同序列进行编码，并统计所有宏块的最优模式落在不同子集内的概率，可以发现，随着dQP从-10到10增长，Skip类模式的使用越来越多，而Corse类和Fine类模式则越来越少，具体来讲：
[0052] 1.当dQP为正且绝对值很大时，Skip类模式占主导，而Fine类则趋于0；
[0053] 2.当dQP在0附近时，Corse类和Fine类模式的概率要大于Skip类；
[0054] 3.当dQP为负且绝对值很大时，一半以上的宏块都采用了Corse类模式。
[0055] 因此有效的利用dQP信息，对RDO模式选择的顺序进行自适应的调整，即被选为最终模式较高的模式应优先进行RDCost的计算，也能够对快速实现编码起到积极的作用。
[0056] 基于以上结论，编码模式应根据不同dQP采用不同的顺序进行计算，即成为最终最优模式概率大的模式优先计算。这一策略配合提前终止条件则可以达到模式选择的快速收敛目的。表2为基于dQP值的模式优先值排序方法：
[0057] 表2不同dQP下模式的优先级排序(1为最高优先)
[0058]
[0059] 3利用相邻宏块编码代价的相关性加速模式选择
[0060] 在采用RDO方法对图像进行编码的过程中，相邻宏块的RD代价也有着很强的相关[4]性 ，因此可以用来进行快速编码的实现。若令当前编码宏块的左侧、上侧和左上侧的宏块的RD代价分别为RDA、RDB和RDC，则可以定义一个RD代价的阈值函数THRD，如下式所示：
[0061]
[0062] 式中median(·)为中值运算符，α的取值范围为0～1，适当的α取值能够在计算复杂度和压缩效率之间取得折中。若当前宏块在采用某一模式编码的RD代价小于阈值THRD，则可认为当前的模式已经足够精确，因此无需再求取后续模式的RD代价计算。若采用大的THRD，RDO循环能够很快跳出从而加速模式选择；若采用小的THRD，最终的模式选择结果会更精确但是复杂度会提高。
[0063] 基于以上结论，当遍历计算可用模式时，若当前模式的结果满足提前终止条件，即其率失真代价小于THRD，则跳出遍历流程，当前模式即为当前宏块的最终模式。若所有可用模式都不满足提前终止条件，则遍历结束后，最小率失真代价对应的模式为当前宏块的最终模式。通过大量的实验仿真结果表明，对于不同分辨率大小的视频序列，α的取值应当不同。在本算法中，当空间增强层的空间分辨率大于4CIF时，α应取值0.35；当空间增强层的空间分辨率小于CIF时，α应取值0.25。
[0064] 综合以上三部分的研究分析结果，可以提出一种综合利用层间模式相关性、层间量化参数相关性和相邻宏块编码代价相关性的H.264/SVC空间增强层宏块编码的快速模式选择算法，其流程如图2所示。首先，根据不同的dQP，选择最优模式概率大的模式子集优先进行计算。然后利用基本层量化参数对模式分布的决定性缩减可用模式的范围，确定备选模式，并依此计算各备选模式的率失真代价RDCost。若当前模式满足提前终止条件，则确定当前模式为最优模式，并跳出计算流程；若当前模式不满足提前终止条件，则继续计算剩余备选模式的RDCost，并判断其是否满足提前终止条件。若所有的备选模式都不满足提前终止条件，则选择率失真代价最小的模式为最优模式。这一快速模式选择算法的核心方法是利用量化参数对模式分布的决定性缩减可用模式的范围，以及利用相邻宏块率失真代价的相关特性提前终止模式的遍历，从而达到保持编码压缩效率的前提下提高编码速度的目的。
[0065] 本发明方法的实现基于H.264/SVC的官方测试模型JSVM，在实验中选取了一系列分辨率大小和图像复杂度不同的视频序列进行编码测试，包括Foreman、Mobile、Football、City在内的4个序列。所有实验码流都由一个基本层和一个增强层构成，并且增强层的宽高为基本层的2倍，即基二的空间分级。所有实验中基本层格式采用QCIF(Quarter Common Intermediate Format)，增强层格式为CIF(Common Intermediate Format)，帧率设均为每秒15帧，图像组(Group of Picture，GOP)的大小设定为8，每个序列都编码超过100帧以消除不确定性。
[0066] 用于评估算法的编码效率和编码复杂度的参数包括：BD-PSNR(Bjontegaard delta PSNR)、BD-BR(Bjontegaard delta bitrate)和平均编码时间削减(average time reduction，ATR)。
[0067] BD-PSNR和BD-BR利用曲线拟合原理，能够表征JSVM算法和本算法的RD曲线之间的PSNR和比特率平均差异，可用于反映算法的全局编码效率增益。ATR用于说明相对于JSVM的“全遍历”模式选择算法，新算法在复杂度上减小程度，其表达式如下：
[0068]
[0069] 其中，TimeJSVM和Timenew分别表示JSVM算法和本算法的编码时间。
[0070] 实验结果如表3所示。其中BD-PSNR的负值表示质量的下降，BD-BR的正值表示比特率的增加，ATR的正值表示编码时间的减小。
[0071] 表3本发明算法与JSVM中算法的比较结果
[0072]
[0073] 从表3中数据可以看出，对于Foreman、Mobile、Football、City这4种测试序列，本发明提出的方法都是有效的。比较两种方法的仿真结果可以发现，本文完整方法与JSVM算法相比，编码比特率有微小提高，但变化小于2%，编码质量略有下降，但都小于0.2dB，主观视觉感受基本没有变化。另外，对于这4种测试序列，编码时间减少都可以达到50%以上，大大节省了编码时间。而且，对于不同的QP值，本文算法的编码性能比较稳定。
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