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引入感知因素的RDO算法和感知编码可以提高编码视频主观质量,但也产生了明显的率失真性能损失。针对上述问题,提出了一种基于显著特征的 RDO 方法。首先探索了 HEVC 编码树单元的码率分布和显著特征之间的相关性,提出显著码率先验模型并确定了模型的初始参数;然后建立了码率差异最小化的率失真代价模型,并根据该模型推导得到自适应拉格朗日乘子计算方法;最后设计了模型参数更新规则。实验结果表明,算法在率失真性能基本不变的情况下,提高了视频的主观质量。
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2017250-1
研究与开发
基于显著特征的 HEVC 帧内率失真优化
李金龙,陈芬,彭宗举,蒋刚毅,郁梅
(宁波大学信息科学与工程学院,浙江 宁波 315211)
摘 要:引入感知因素的 RDO 算法和感知编码可以提高编码视频主观质量,但也产生了明显的率失真性能损
失。针对上述问题,提出了一种基于显著特征的 RDO 方法。首先探索了 HEVC 编码树单元的码率分布和显
著特征之间的相关性,提出显著码率先验模型并确定了模型的初始参数;然后建立了码率差异最小化的率失
真代价模型,并根据该模型推导得到自适应拉格朗日乘子计算方法;最后设计了模型参数更新规则。实验结
果表明,算法在率失真性能基本不变的情况下,提高了视频的主观质量。
关键词:高性能视频编码;率失真优化;拉格朗日乘子;显著特性
中图分类号:TN919.81 文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2017250
Rate distortion optimization based on saliency
characteristic for HEVC intra coding
LI Jinlong, CHEN Fen, PENG Zongju, JIANG Gangyi, YU Mei
College of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, China
Abstract: Although the perception based rate distortion optimization (RDO) and coding algorithms can improve
subjective quality, they significantly decrease rate distortion performance. For the above questions, a saliency-based
RDO method was proposed. Firstly, according to the relation between rate distribution and saliency features of coding
tree unit in HEVC, a priori saliency-rate model was designed. Furthermore, the initial parameters of the model were
determined. Secondly, the rate difference minimization rate distortion model was proposed, and then a calculation
method of the adaptive Lagrangian multiplier was derived from the model. Finally, update mechanism of model pa-
rameters was designed. Experimental results show that the proposed algorithm can improve the subjective quality
while it maintains rate distortion performance.
Key words: high efficiency video coding, rate distortion optimization, Lagrangian multiplier, saliency characteristic
收稿日期:2017-04-17;修回日期:2017-08-18
基金项目:国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目(No.61620106012);国家自然科学基金资助项目(No.61771269);
国家自然科学基金联合基金(NSFC-广东联合基金)资助项目(No.U1301257);浙江省自然科学基金资助项目
(No.LY16F010002,No.LY15F010005,No.LY17F010005)
Foundation Items: The National Natural Science Foundation of Key International(Regional) Cooperative Research Project of Chin
a
(No.61620106012), The National Natural Science Foundation of China (No.61771269), The National Natural Science Foundation o
f
China (NSFC-Guangdong Joint Foundation) (No.U1301257), Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of Chin
a
(No.LY16F010002, No.LY15F010005, No.LY17F010005)
·125· 电信科学 2017 年第 10 期
1 引言
随着人们对视频服务的需求日益增长,传统
视频编码标准 H.264/AVC 已无法应对新的视频编
码要求
[1]
。高性能视频编码(high efficiency video
coding,HEVC)
[2]
中使用了更先进的编码技术,
具有更高的压缩性能
[3]
。率失真优化(rate distor-
tion optimization,RDO)技术是 HEVC 的关键技
术之一,它能够实现码率和失真的平衡,从而获
得最优的编码性能。HEVC 中以传统信号处理方
法如绝对误差和、平方和误差(sum of the squared
error,SSE)等度量编码失真。这些方法简单易行,
但与人类主观视觉感受并不完全吻合
[4]
。在 HEVC
中结合视觉感知因素,可以进一步提高压缩视频
的主观质量。有学者结合人类视觉因素提出了感
知编码(perceptual video coding,PVC)方法。Bae
等人
[5]
结合 HEVC 的编码树结构特点,建立局部
失真检测概率模型,用以计算任意尺度 DCT 变换
块的失真可见度,然后抑制 DCT 系数幅值以滤除
重建视频中部分内容,从而达到提高压缩效率的
目的。Wei 等人
[6]
直接根据编码单元(code unit,
CU)的显著值调整其量化参数(quantization
parameter,QP),在非显著区域中减少码率以提
升编码性能。
在 RDO 中引入感知因素是提高 HEVC 编码
性能的另外一种方式。RDO 通过为编码器确定最
佳的编码参数来获得最优的率失真性能。拉格朗
日乘子 λ 的求取是 RDO 的关键,它能将码率和失
真相互约束关系转为不受限的极值问题
[7]
。HEVC
沿用 H.264/AVC 中的 λ-q 模型
[8]
和 QP 模型
[9]
来解
决 λ 的求取问题。近年来,关于 RDO 的研究有了
更多进展。Li 等人
[10]
研究了 QP 与 λ 的关系后提
出了一种多 QP 编码方式,获得了更好的率失真
性能。Li 等人
[11]
根据 CU 间的依赖性自适应地调
整 λ,提高了率失真性能。Huang 等人
[12]
提出了一
种更有效的分析方法,直接解决了熵编码的 RDO
问题,并通过离线训练建立查询表,实现了高效
快速的基于 RDO 的量化。这些方法
[10-12]
仍然以传
统的方法度量失真,因此编码输出的视频不能反
映人类视觉感知特性
[4]
。
目前,有学者将感知因素引入 RDO 中,提出
了基于感知的率失真优化(perceptual RDO,
PRDO)方 法 。Huang 等人
[13]
提出了一种结合结构
相似度指标(structural similarity index,SSIM)的
RDO 方法,在 SSIM 相同情况下进一步降低了码
率。Yeo 等人
[14]
利用 YUV 分量的 1-SSIM 值加权
和来度量失真,Wang 等人
[15]
用 SSIM 的倒数来度
量失真,他们分别给出了 λ 的计算方法并建立了
PRDO 模型。Zhu 等人
[16]
提出了一种结合对比度
和运动掩蔽效应的空间质量指标作为失真度量方
法,据此建立了相应的 PRDO 模型。Yan g 等人
[17]
根据视频的时空域特征调整 λ 值,提出相应的
PRDO 算法。Cen 等人
[18]
以最小变换单元为基本
单位建立了基于 MS-SSIM 的失真度量模型,并推
导了 λ 的计算方法。这些引入了感知因素的
PVC
[4-6]
或 RDO 方法
[12-18]
在相同视觉质量下获得
了更好的压缩效率。然而,这些方法也存在计算
复杂高、失真衡量指标含义模糊以及视频质量难
以定量研究等问题,如参考文献[5]和参考文献[16]
中需要相应的主观评价指标和主观打分的方式来
确定编码视频的质量。同时,完全摒弃传统客观
评价方法使得编码视频客观率失真性能下降,从
而导致针对视频压缩性能的传统研究方法失去作
用。Zhao 等人
[19]
提出了一种结合 SSIM 和 SSE 的
RDO 方法,该方法在 PRDO 方法中结合传统失真
度量方法减少了客观率失真性能的下降,然而其
客观率失真性能的损失仍然无法忽略。
针对上述问题,本文提出了一种结合显著特
征的 RDO 方法,在客观率失真性能基本不受影响
的情况下,引入显著特征对编码树单元(coding
tree unit,CTU)的 λ 进行自适应调整,进一步提
高其主观质量。信息最大化注意(attention based
2017250-2
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