申请/专利权人：四川大学

申请日：2022-08-05

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN117560493A

主分类号：H04N19/122

分类号：H04N19/122;H04N19/139;H04N19/147;H04N19/149;H04N19/154

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明提出了一种基于空时域特征信息的高效VVC码率控制算法优化方法。首先，使用一种自适应Canny算子对空时域特征信息进行提取，并将其作为视频内容的复杂度；然后，为了保证所提码率控制算法的合理性，深入研究了编码比特和复杂度之间的关系，并建立了一个新的CTU级的比特分配策略；最后，基于拟牛顿算法引入了一种参数更新算法，以保证码率控制算法的准确性。与VVC中默认的码率控制算法相比，所提出的码率控制算法基于更加合理的比特分配策略和适当的参数更新算法，在各种指标△BRerror，PSNR，MS‑SSIM和主观对比图等上均更优，足以证明所提码率控制算法的有效性。

主权项：1.一种基于空时域特征信息的高效VVC码率控制优化方法的完整算法框架，其特征在于：1利用自适应Canny算子对当前编码帧进行空域显著信息的提取，在此过程中，使用基于视频内容的自适应双阈值算法，该自适应双阈值算法中的阈值能够根据视频内容进行自适应地调整，具体来说，高阈值TH和低阈值TL可以通过以下方式计算： 自适应双阈值算法具体过程如下：1根据公式1，给定高阈值和低阈值；2GC如果低于TL，则将其设置为0，并将其标记为软边缘，GC如果大于TH，则设置为255，并将其标记为实质性边缘；3如果GC介于TH和TL之间，则由其8连通域中的像素梯度值决定，如图1，当实质性边缘的8连通域中存在一个软边缘时，该软边缘将被转换为实质性边缘；2对当前帧进行时域特征信息的提取，具体如下：为了更好地表示帧之间的时域依赖关系，时域特征信息TFI由参考像素的运动矢量MV和帧之间的空间特征信息差异SFID组成，时域特征信息可以定义为：TFI＝μMMVI+μSSFID,2其中，μM和μS为权重系数，均设置为0.5，MVI和SFID可以定义为： 其中，MVx和MVy分别是参考像素MV的水平和垂直分量，SFIcur和SFIref分别表示当前像素和参考像素的空域特征信息；3基于空时域特征信息的CTU级的比特分配策略，其过程如下：将时域特征信息转化为4×4的通道信息，并根据式4计算当前帧中第j个CTU的时域显著性特征值STCTUj： 其中，Ns,j表示当前帧第j个CTU中包含4×4的特征块的数目，TFIi|j表示第j个CTU中第i个4×4的特征块的时域特征信息，为了将CTU划分为不同的类别，时域特征信息阈值κtemporal可以计算为： 当前帧中所有CTU可以根据该阈值划分为运动CTU和非运动CTU： 若当前CTU的时域特征信息大于当前帧的阈值κtemporal，则当前CTU为运动区域，否则，则为非运动区域；根据时域特征信息，到目前为止，当前帧中的所有CTU都被分类为运动和非运动区域；具体来说，运动CTU比非运动CTU具有更高的时域复杂度；由于CTU的复杂度与编码比特呈线性正相关，因此理论上运动CTU比非运动CTU需要更多的编码比特；将I帧的空域特征信息作为它的复杂度，那么，当前CTU分配到的比特可以计算为： 其中，Bitrframe为当前帧的剩余比特数，SFIi表示当前CTU的空域特征信息，NCTU表示当前帧中包含的CTU的数目；对于P帧和B帧，将当前帧的比特首先被分配到运动和非运动区域，然后根据空间特征信息，将这些区域的比特分别分配给每个CTU，因此当前帧中运动区域Bitmotion和非运动区域Bitnon-motion的比特可以计算为： 其中，TFI为当前CTU的时域特征信息，Nmotion和Nnon-motion表示运动区域和非运动区域中包含CTU的数目，m和n分别表示已编码的运动CTU和非运动CTU的数目，j表示当前帧已编码CTU的数目；之后，根据每个CTU的空域特征信息，运动区域和非运动区域中的CTU比特数可以计算为： 4对当前CTU进行编码，然后使用拟牛顿收敛算法进行参数更新，若当前帧编码结束，使用拟牛顿收敛算法进行参数更新，然后编码下一帧，否则再次进入3，直至整个视频序列编码结束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川大学 一种基于空时域特征信息的高效VVC码率控制优化方法

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