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    基于場(chǎng)景切換的B幀量化參數(shù)分配方法

    2015-03-11 06:46:32符茂勝劉仁金
    關(guān)鍵詞:碼率關(guān)鍵幀編碼

    金 星,符茂勝,劉仁金

    (皖西學(xué)院 信息工程學(xué)院,安徽 六安 237012)

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    基于場(chǎng)景切換的B幀量化參數(shù)分配方法

    金星,符茂勝,劉仁金

    (皖西學(xué)院 信息工程學(xué)院,安徽 六安 237012)

    摘要:H.264/SVC實(shí)現(xiàn)了對(duì)基本層碼率控制,但對(duì)于視頻序列中場(chǎng)景切換并沒(méi)有有效的檢測(cè),也沒(méi)有考慮到場(chǎng)景切換對(duì)視頻編碼質(zhì)量的影響。本文結(jié)合H.264/SVC特有的分層B幀預(yù)測(cè)金子塔編碼結(jié)構(gòu),首先提出一種改進(jìn)的基于圖像復(fù)雜度的實(shí)時(shí)場(chǎng)景切換檢測(cè)算法,結(jié)合場(chǎng)景切換的類型,再對(duì)存在場(chǎng)景切換的GOP編碼單元中時(shí)間分級(jí)的高層B幀量化參數(shù)進(jìn)行修改。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在不產(chǎn)生信道碼率突變的前提下,明顯改善了場(chǎng)景切換處的視頻質(zhì)量。

    關(guān)鍵詞:H.264/SVC;場(chǎng)景切換;圖像復(fù)雜度;JSVM

    H.264/SVC(可伸縮視頻編碼)是H.264/AVC標(biāo)準(zhǔn)的擴(kuò)展,該標(biāo)準(zhǔn)以H.264/AVC視頻編碼器為基礎(chǔ),利用AVC編碼器的高效算法工具,對(duì)視頻進(jìn)行一次編碼,使得編碼后的碼流能呈現(xiàn)出時(shí)間域、空間域和質(zhì)量的分級(jí)特性以適應(yīng)不同的終端需求[1-2]。在視頻碼率控制方面,H.264/SVC繼承了H.264/AVC碼率控制G012標(biāo)準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)了基本層的碼流控制,基于JSVM平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了視頻編解碼和碼率控制算法。大量視頻序列的統(tǒng)計(jì)、分析結(jié)果顯示視頻序列中普遍存在著場(chǎng)景切換現(xiàn)象,視頻序列中場(chǎng)景切換處前后幀之間的相關(guān)性明顯降低,如果在碼率控制時(shí)不考慮這一因素,則會(huì)導(dǎo)致碼率控制失效,從而造成視頻質(zhì)量下降。因此,如何有效地檢測(cè)和處理場(chǎng)景切換是碼率控制算法要解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一。

    近年來(lái),為了有效地檢測(cè)視頻序列中的場(chǎng)景切換,研究者們提出了多種有效算法。文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]都提出了利用視頻序列中YUV的變化情況來(lái)檢測(cè)場(chǎng)景切換,前一個(gè)算法是利用YUV分量的均值絕對(duì)差值作為判定依據(jù),后一個(gè)算法是計(jì)算前后幀亮度分量平均差值作為判定依據(jù)。文獻(xiàn)[5]針對(duì)視頻場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景切換,提出了基于每幀DCT系數(shù)絕對(duì)值之和檢測(cè)的場(chǎng)景切換方法,文獻(xiàn)[6]則從運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償圖像的一階與二階差值信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性的角度出發(fā),提出了一種實(shí)時(shí)多測(cè)度聯(lián)合突變場(chǎng)景切換算法。文獻(xiàn)[7]提出基于非連接點(diǎn)的場(chǎng)景切換算法,文獻(xiàn)[8]使用了基于灰度分割的場(chǎng)景切換算法,文獻(xiàn)[9]提出基于塊亮度直方圖的差異來(lái)檢測(cè)場(chǎng)景切換檢測(cè)的算法。這些算法的檢測(cè)效果較好,然而,以上算法的計(jì)算復(fù)雜度高或時(shí)間延遲長(zhǎng)等問(wèn)題存在,不宜應(yīng)用于實(shí)時(shí)性要求極高的視頻通信中。結(jié)合H.264/SVC的分層B幀預(yù)測(cè)金子塔編碼結(jié)構(gòu),本文提出了一種改進(jìn)的基于圖像復(fù)雜度的實(shí)時(shí)場(chǎng)景切換檢測(cè)。

    針對(duì)場(chǎng)景切換的優(yōu)化問(wèn)題,史九根在文獻(xiàn)[4]和[10]中,針對(duì)場(chǎng)景切換的情況,根據(jù)P幀圖像復(fù)雜度進(jìn)行比特?cái)?shù)的分配,通常情況下編碼P幀所需的比特?cái)?shù)是B幀的數(shù)倍,因此修改P幀的量化參數(shù)容易引起當(dāng)前編碼GOP的比特?cái)?shù)突變。結(jié)合H.264/SVC特有的分級(jí)B幀預(yù)測(cè)編碼結(jié)構(gòu),在文獻(xiàn)[11]和[12]中,就提出了基于低碼率下B幀量化參數(shù)分配方法和基于B幀的自適應(yīng)碼率控制算法。在前一個(gè)算法中,根據(jù)分級(jí)B幀編碼效率高的特點(diǎn),高時(shí)間級(jí)的B幀可以用鄰近的低時(shí)間級(jí)的B幀做參考,且B幀的宏塊編碼模式大部分采用skip模式,通過(guò)增大高時(shí)間級(jí)B幀的量化參數(shù),減小低時(shí)間級(jí)B幀量化參數(shù)來(lái)平衡整個(gè)GOP碼率變化,提高低碼率下整體視頻質(zhì)量。后一個(gè)算法綜合考慮實(shí)際編碼消耗的比特和目標(biāo)碼率之間的誤差,同樣是根據(jù)B幀的時(shí)間級(jí)來(lái)分配比特?cái)?shù),B幀的量化參數(shù)隨著時(shí)間層的增加而增大。以上兩種基于B幀的碼率控制算法在沒(méi)有場(chǎng)景切換的視頻序列編碼過(guò)程中有很好的效果,但是在有場(chǎng)景切換時(shí),為了保證視頻播放的質(zhì)量和連續(xù)性,就不能一直增大高時(shí)間級(jí)B幀的量化參數(shù),而是要結(jié)合B幀的播放順序和時(shí)間級(jí)來(lái)綜合考慮其量化參數(shù)。對(duì)GOP單元中的B幀的量化參數(shù)進(jìn)行修改,可以有效的提高視頻質(zhì)量,但是考慮到場(chǎng)景切換對(duì)視頻編碼質(zhì)量和效率的影響,本文同時(shí)利用H.264/SVC獨(dú)特的時(shí)間分級(jí)特性,對(duì)于檢測(cè)到發(fā)生場(chǎng)景切換時(shí),根據(jù)場(chǎng)景切換的類型修改當(dāng)前GOP編碼單元中時(shí)間增強(qiáng)層B幀的量化參數(shù),并結(jié)合B幀的編碼順序和播放順序,在不明顯增加信道碼率的前提下,提高場(chǎng)景切換處視頻編碼的質(zhì)量。

    1場(chǎng)景切換的檢測(cè)

    視頻場(chǎng)景切換包含如下幾種類型:突變場(chǎng)景切換、消融和淡入淡出等。目前,已有的場(chǎng)景切換檢測(cè)算法主要有以下幾種:基于灰度值檢測(cè)、基于運(yùn)動(dòng)搜索檢測(cè)和基于邊緣輪廓檢測(cè)。雖然后兩種檢測(cè)算法具有比較好的性能,但是算法的高復(fù)雜度極大地限制了它們的應(yīng)用,尤其是在對(duì)于實(shí)時(shí)性要求比較高的視頻通信碼率控制算法中。

    1.1 基于MAD的場(chǎng)景切換檢測(cè)算法

    視頻通信中的碼率控制技術(shù),通常包括量化級(jí)控制、幀率控制、圖像幀及宏塊編碼類型控制、運(yùn)動(dòng)矢量精度控制等,但最常用和方便的辦法是控制量化級(jí)。因此通常的碼率控制算法均把上述率失真模型轉(zhuǎn)化成比特率同量化級(jí)的關(guān)系R-D和失真同量化級(jí)的關(guān)系D-Q模型,再次用率失真優(yōu)化的求解方法,最終確定圖像及宏塊的量化級(jí)QP。在H.264中把量化參數(shù)同時(shí)用于碼率控制和率失真優(yōu)化,導(dǎo)致了蛋雞悖論,為解決這一問(wèn)題,提出了線性預(yù)測(cè)模型,根據(jù)前一幀相應(yīng)位置的MAD來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前幀或者宏塊的MAD。計(jì)算公式

    MADc=a1MADP+a2

    (1)

    其中a1和a2為一元線性回歸系數(shù),初值設(shè)為1和0,在每幀編碼完成后,需在后編碼階段進(jìn)行刷新。

    根據(jù)虛擬緩沖區(qū)的充盈度和目標(biāo)碼率進(jìn)行幀級(jí)比特分配,并根據(jù)預(yù)測(cè)的MAD值利用二項(xiàng)式碼率控制模型進(jìn)行量化計(jì)算,再用這個(gè)量化級(jí)進(jìn)行率失真優(yōu)化宏塊模式,計(jì)算公式如下

    (2)

    SDMAD=MAD(n)-MAD(n-1)

    (3)

    其中,MAD(n)和MAD(n-1)分別為當(dāng)前幀圖像和前一幀圖像的MAD值。當(dāng)SDMAD(n)大于設(shè)定的閾值K時(shí),就可以判斷有場(chǎng)景切換。

    1.2 基于MAD的場(chǎng)景切換檢測(cè)算法的改進(jìn)

    H.264/SVC的分級(jí)編碼采用時(shí)間分級(jí)B幀的金字塔編碼結(jié)構(gòu),編碼時(shí)以GOP(Groupofpictures)為基本編碼單元,每一個(gè)GOP中至少有一個(gè)關(guān)鍵幀,GOP的大小通常情況為2的倍數(shù),倍數(shù)的大小表示編碼的時(shí)間分級(jí)數(shù)。當(dāng)n等于4時(shí),編碼結(jié)構(gòu)圖如1所示,其中Displayerorder為視頻幀的播放順序,Codingorder為視頻各幀編碼順序,TLID為時(shí)間分級(jí)的順序。通常情況下關(guān)鍵幀分布在T0時(shí)間分級(jí)層,第一個(gè)編碼的GOP單元第一幀為I幀也是當(dāng)前編碼單元的關(guān)鍵幀,以后的關(guān)鍵幀為I/P幀,GOP的劃分是可以用兩個(gè)關(guān)鍵幀位置來(lái)確定的,其他類型幀的數(shù)目可以變化[15]。

    圖1 HierarchicalB預(yù)測(cè)編碼結(jié)構(gòu)

    采用MAD進(jìn)行場(chǎng)景切換檢測(cè)時(shí),除了要考慮MAD的值能否反映場(chǎng)景的切換外,還必須考慮場(chǎng)景切換的方向性,場(chǎng)景切換可以由簡(jiǎn)單的場(chǎng)景切換到更加復(fù)雜的場(chǎng)景,也可以從復(fù)雜的場(chǎng)景切換到簡(jiǎn)單的場(chǎng)景;此外,還要考慮到視頻序列中場(chǎng)景變化緩慢時(shí),相鄰GOP關(guān)鍵幀的MAD增加較緩慢。式(1)只能檢測(cè)場(chǎng)景突變的情況,不能計(jì)算幾個(gè)GOP之間關(guān)鍵幀的MAD差值的累加和,當(dāng)幾個(gè)GOP之間MAD差值的累加和達(dá)到一定的值時(shí),就會(huì)產(chǎn)生漸變的場(chǎng)景切換。因此,本文對(duì)基于MAD的場(chǎng)景切換檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的基于MAD的場(chǎng)景切換檢測(cè)算法,

    MAD(scene)=min[MAD(n),MAD(n+1)]

    (4)

    ΔMAD(n)=|MAD(n+1)-MAD(n)|

    (5)

    (6)

    (7)

    其中,選取場(chǎng)景切換的起點(diǎn)為MAD(scene),n為H.264/SVC的T0時(shí)間層I/P幀的序號(hào),n≥1,即從第2個(gè)P幀開(kāi)始檢測(cè);△MAD(n)為相鄰GOP關(guān)鍵幀MAD的絕對(duì)差,考慮了場(chǎng)景切換時(shí)的方向性;F(n,i)為第i個(gè)GOP關(guān)鍵幀到第n個(gè)GOP關(guān)鍵幀的MAD絕對(duì)差的累加和。

    當(dāng)△MAD(n)大于設(shè)定的閾值K1時(shí),就可以判斷有突變的場(chǎng)景切換;當(dāng)F(n,i)大于設(shè)定的閾值K2并且RMAD(n)大于設(shè)定的閾值K3時(shí),就可以判斷有漸變的場(chǎng)景切換,檢測(cè)有場(chǎng)景切換時(shí),更新MAD(scene)的數(shù)值,重新確定場(chǎng)景切換的起點(diǎn)。

    為確定K1,K2和K3的值,利用本文提出的算法與參考文獻(xiàn)[4],[14]和[16]場(chǎng)景切換算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。本次實(shí)驗(yàn)選取JSVM9.19測(cè)試平臺(tái),截取4:2:0的CIF序列foreman共有88幀,GOP大小為8,基本層幀率設(shè)定為15,閾值設(shè)定K1=0.8*MAD(scene),K2=0.6*MAD(scene),K3=0.5,如果能檢測(cè)到場(chǎng)景切換,則輸出相應(yīng)的比值,其他情況下輸出實(shí)際數(shù)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下。

    表1 4種算法的場(chǎng)景切換檢測(cè)參數(shù)

    改進(jìn)算法對(duì)GOP間場(chǎng)景的突變和場(chǎng)景的緩慢變化均能正確的檢測(cè),克服了原算法不能檢測(cè)出GOP間漸變場(chǎng)景切換的問(wèn)題,有效地提高了場(chǎng)景切換的檢測(cè)精度。由于在視頻編碼時(shí)就涉及圖像復(fù)雜度MAD的預(yù)測(cè)、更新和計(jì)算,所以改進(jìn)的場(chǎng)景切換算法實(shí)時(shí)性明顯提高,相對(duì)于其他的場(chǎng)景算法,計(jì)算的復(fù)雜度很低。

    (a)RΔD(b)ΔD (c)SDMAD(d)RMAD

    圖24種算法的場(chǎng)景切換曲線

    2時(shí)間增強(qiáng)層B幀量化參數(shù)的優(yōu)化

    碼率優(yōu)化控制在視頻編碼中一直起著關(guān)鍵作用,GO12幀層碼率控制分為預(yù)編碼和后編碼兩個(gè)階段,在預(yù)編碼階段主要是計(jì)算當(dāng)前編碼幀的量化參數(shù),而后編碼階段主要是對(duì)相關(guān)的模型參數(shù)進(jìn)行修改更新,如碼率、編碼緩沖區(qū)的情況、MAD窗口大小、線性預(yù)測(cè)系數(shù)、二次失真模型系數(shù)等。

    GO12算法中時(shí)間層B幀的量化參數(shù)由前面GOP編碼單元中P幀的量化參數(shù)以及B幀在當(dāng)前GOP分層結(jié)構(gòu)中的位置確定。

    首先,根據(jù)前面GOP編碼單元中P幀的量化參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)初始的B幀量化參數(shù)PrevQPB:

    PrevQPB=max(PrevLastQPP,CurrLastQPP)

    (8)

    其中,PrevLastQPp和CurrLastQPp為前面GOP編碼單元中P幀的量化參數(shù)。

    然后,再根據(jù)分層的結(jié)構(gòu)以及當(dāng)前B幀在GOP中的位置來(lái)確定基本層B幀的量化參數(shù)QPB:

    QPB=PrevQPB+Hierarchicallevels-

    CurrGOPLevel+1

    (9)

    其中,HierarchicalLevels為當(dāng)前GOP的分層數(shù),CurrGOPLevel為當(dāng)前B幀在GOP中的位置。

    式(8)計(jì)算B幀的量化參數(shù)時(shí),沒(méi)有考慮場(chǎng)景切換對(duì)視頻編碼質(zhì)量的影響。隨著時(shí)間分層的增加,B幀的量化參數(shù)增大,當(dāng)有場(chǎng)景切換時(shí),會(huì)導(dǎo)致視頻質(zhì)量的下降。

    綜上所述,對(duì)于B幀量化參數(shù)的分配算法如下:

    步驟1利用基于圖像復(fù)雜度場(chǎng)景切換算法,對(duì)編碼過(guò)程中GOP單元的關(guān)鍵幀的圖像復(fù)雜度進(jìn)行計(jì)算,分布計(jì)算相鄰兩個(gè)和多個(gè)關(guān)鍵幀的MAD的絕對(duì)差值和比值,確定場(chǎng)景切換的有無(wú)和類型,如果有場(chǎng)景切換,對(duì)時(shí)間層的B幀量化參數(shù)進(jìn)行修改。

    步驟2在分級(jí)的B幀金字塔編碼結(jié)構(gòu)中,一個(gè)GOP中只有一個(gè)P幀作為關(guān)鍵幀,如果修改P幀的量化參數(shù),可以增加圖像的質(zhì)量,但是所帶來(lái)的碼率增加過(guò)快;而時(shí)間增強(qiáng)層的B幀是雙向預(yù)測(cè)的,其本身的數(shù)據(jù)量相對(duì)P幀較少,修改其量化參數(shù)所帶來(lái)的信道碼率壓力較小,對(duì)場(chǎng)景切換處視頻質(zhì)量的緩沖有較好的效果。同時(shí)要結(jié)合視頻編碼的順序和播放順序,從圖1中可以得到,當(dāng)前一個(gè)GOP編碼結(jié)束后,首先編碼下個(gè)GOP的關(guān)鍵幀,而在播放視頻時(shí),關(guān)鍵幀位置是在當(dāng)前GOP的最后一幀。因此,本文對(duì)式(9)進(jìn)行了改進(jìn),提出一種基于場(chǎng)景切換的時(shí)間增強(qiáng)層B幀量化參數(shù)分配方法,其基本思想是:如果沒(méi)有場(chǎng)景切換,則按式(9)計(jì)算B幀的量化參數(shù);如果發(fā)生場(chǎng)景切換,則在式(9)中加入場(chǎng)景切換修正因子λ,在時(shí)間增強(qiáng)層修改B幀的量化參數(shù),隨著時(shí)間分級(jí)的增加,編碼B幀所需的比特?cái)?shù)也相應(yīng)的減少,即編碼T1層的B幀的比特?cái)?shù)比T2層的B幀要多,所以在修改高時(shí)間層B幀量化參數(shù)時(shí)要考慮B幀所處的時(shí)間層,同時(shí)在顯示順序上當(dāng)B幀靠近存在場(chǎng)景切換關(guān)鍵幀P幀時(shí),減小量化參數(shù),對(duì)于距離場(chǎng)景切換關(guān)鍵幀P幀較遠(yuǎn)的B幀則增大量化參數(shù),這樣可使整個(gè)GOP的碼率量保持基本穩(wěn)定,也可以提高切換處視頻的連續(xù)性,同時(shí)針對(duì)不同的場(chǎng)景切換類型,B幀量化參數(shù)的修改幅度不一樣。場(chǎng)景切換修正因子的計(jì)算如下

    (10)

    (11)

    Ci,j=(-1)i×Pi-1-(j-1)×[(-1)j×j×P+1]

    (12)

    其中,i為時(shí)間層,i∈{1,2},在T1和T2這兩個(gè)時(shí)間增強(qiáng)層修改量化參數(shù);j為GOP中第i個(gè)時(shí)間層編碼出現(xiàn)的順序,第一次編碼,j=1,第二次編碼,j=2,依次類推;P為場(chǎng)景切換類型,對(duì)于漸變的場(chǎng)景切換,P=2,對(duì)于突變的場(chǎng)景切換,P=3。

    3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為了驗(yàn)證本文算法的有效性,在JSVM9.19測(cè)試平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),測(cè)試序列為4:2:0的CIF序列foreman(截取90幀,其中存在一個(gè)緩慢和一個(gè)突變的場(chǎng)景切換)和bus(截取90幀,其中存在兩個(gè)緩慢的場(chǎng)景切換),GOP的大小為8,幀率大小為15,設(shè)定突變的場(chǎng)景切換和緩慢場(chǎng)景切換的閾值。

    實(shí)驗(yàn)在測(cè)試序列foreman的第5和第7個(gè)GOP單元檢測(cè)到了2個(gè)場(chǎng)景切換,第7個(gè)GOP為突變的場(chǎng)景切換。在測(cè)試序列bus的第4和第6個(gè)GOP也檢測(cè)到了2個(gè)場(chǎng)景切換(均為緩慢的場(chǎng)景切換)。由式(10)~(12)可知,發(fā)生場(chǎng)景切換時(shí),在時(shí)間增強(qiáng)層T1和T2修改B幀的量化參數(shù)。量化參數(shù)的改變將導(dǎo)致對(duì)應(yīng)幀的信噪比發(fā)生變化,減小量化參數(shù)將使對(duì)應(yīng)幀所用的比特?cái)?shù)增加,其信噪比也隨之增加;反之,增大量化參數(shù)將使對(duì)應(yīng)幀所用的比特?cái)?shù)減少,其信噪比也隨之減小,本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3和表2,表3所示。

    由圖1可得出foreman的第36幀和第52幀屬于T1時(shí)間層,34,38,50,54幀屬于T2時(shí)間層,bus中的第28和第44幀屬于T1時(shí)間層,26,30,42,46屬于T2時(shí)間層,在修改量化參數(shù)時(shí)對(duì)于T1時(shí)間層幀修改的幅度要小于T2時(shí)間層,從表2可以得出foreman序列中的第5個(gè)GOP中T1時(shí)間層的量化參數(shù)減小后,和JSVM算法相比其信噪比提高為0.403 8 dB和0.188 7 dB,而T2時(shí)間層中B幀的量化參數(shù)的修改中,靠近關(guān)鍵幀的B幀量化參數(shù)增大,遠(yuǎn)離關(guān)鍵幀的量化參數(shù)減小,34幀和50幀遠(yuǎn)離關(guān)鍵幀,增大量化參數(shù)后導(dǎo)致信噪比和JSVM算法相比降低分別為0.459 5 dB和0.398 2 dB,第34幀距離關(guān)鍵幀第40幀最遠(yuǎn),其量化參數(shù)增大的幅度較大;而38幀和54幀靠近關(guān)鍵幀,減小量化參數(shù)后信噪比的提高分別為1.045 1 dB和0.875 1 dB,綜合來(lái)說(shuō)平均每幀的量化參數(shù)提高了0.332 1 dB,而對(duì)于foreman中的突變場(chǎng)景切換的GOP單元,平均信噪比提高為0.221 8 dB。在bus序列中,由于檢測(cè)的兩個(gè)都是緩慢的場(chǎng)景切換,通過(guò)修改T1和T2時(shí)間層B幀的量化參數(shù),使得兩個(gè)GOP單元平均量化參數(shù)的提高為0.309 4 dB和0.313 5 dB。

    由于修改高時(shí)間層B幀的量化參數(shù)有增加也減少,在一定程度上緩沖了碼率增加,通過(guò)以上實(shí)驗(yàn),foreman序列中兩個(gè)GOP單元T1和T2時(shí)間層的碼率于JSVM原算法相比增加量分別為8.4%和6.9%,對(duì)于bus序列兩個(gè)緩慢場(chǎng)景切換的GOP單元T1和T2時(shí)間層的碼率于JSVM原算法相比增加量分別為6.0%和8.8%,而這些增加的碼率只是在時(shí)間高層,從整個(gè)GOP單元的碼率來(lái)看,關(guān)鍵幀P的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于B幀,所以通過(guò)以上修改時(shí)間層B幀的量化參數(shù)對(duì)碼率增加的影響很小。

    表2 foreman序列場(chǎng)景切換各幀碼率和亮度信噪比

    表3 bus序列場(chǎng)景切換各幀碼率和信噪比

    本文算法和參考文獻(xiàn)[10]算法對(duì)比。

    在JSVM9.19測(cè)試平臺(tái)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),測(cè)試序列為4:2:0的CIF序列foreman(截取90幀,其中存在一個(gè)緩慢和一個(gè)突變的場(chǎng)景切換)GOP的大小為8,幀率大小為15,設(shè)定突變的場(chǎng)景切換和緩慢場(chǎng)景切換的閾值。在參考文獻(xiàn)[10]中,對(duì)于檢測(cè)到的場(chǎng)景切換時(shí),重新組合GOP大小,對(duì)于第一個(gè)P幀的量化參數(shù)增加2。

    從表4的結(jié)果,如果僅僅增加關(guān)鍵幀的量化參數(shù),可以減小關(guān)鍵幀的視頻質(zhì)量,同時(shí)可以節(jié)省一定數(shù)目的比特?cái)?shù),這樣對(duì)于當(dāng)前GOP其他幀的編碼,按照G012碼率控制標(biāo)準(zhǔn),多出的比特?cái)?shù)可以分給剩下的編碼幀,在一定程度上可以提高視頻的整體質(zhì)量,但是P幀量化參數(shù)的修改容易引起碼率變化較快,同時(shí)沒(méi)有考慮場(chǎng)景切換的類型和視頻編碼、播放順序等。采用本文算法,對(duì)于不同時(shí)間層的B幀量化參數(shù)進(jìn)行修改,可以提高靠近場(chǎng)景切換處視頻質(zhì)量,而對(duì)于沒(méi)有場(chǎng)景切換處B幀量化參數(shù)的提高,平衡整個(gè)GOP單元的碼率,也不需要對(duì)關(guān)鍵幀量化參數(shù)進(jìn)行修改,在保證視頻質(zhì)量的同時(shí)也提高了播放順序上視頻連續(xù)性。

    表4  foreman序列場(chǎng)景切換各幀碼率和亮度信噪比

    4結(jié)束語(yǔ)

    基于JSVM平臺(tái)的H.264/SVC碼率控制算法繼承了G012標(biāo)準(zhǔn),沒(méi)有引入場(chǎng)景切換檢測(cè)算法,同時(shí)對(duì)由于場(chǎng)景切換引起的視頻質(zhì)量下降沒(méi)有改進(jìn),傳統(tǒng)的場(chǎng)景切換算法的由于計(jì)算復(fù)雜,場(chǎng)景切換檢測(cè)的實(shí)時(shí)性較差,本文提出了一種基于改進(jìn)的基于圖像復(fù)雜度場(chǎng)實(shí)時(shí)景切換檢測(cè)算法,在計(jì)算復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性方面有很好的效果。對(duì)有場(chǎng)景切換的GOP編碼單元中高時(shí)間層的B幀量化參數(shù)進(jìn)行重新分配,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明能很好的提高場(chǎng)景切換處相關(guān)幀的信噪比,而場(chǎng)景切換處GOP單元整體碼率變化的幅度很小。

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    New Method for Quantization Parameter Assignment for Hierarchical B Pictures Based on Scene Change

    JIN Xing, FU Mao-sheng, LIU Ren-jin

    (School of Information and Engineering, West Anhui University, Lu’an 237012, China)

    Abstract:H.264/SVC realizes the basic level rate control, but does not detect scene change in video sequences effectively and consider the influence of the scene change on the coding quality. This article combines hierarchical B frames forecasting pyramid coding structure of H.264/SVC, presents an improved real-time algorithm of scene change detection based on image complexity, and modify quantization parameters of different temporal B frames when GOP encoding unit exists scene change. Experimental results show that does not produce mutation of channel bit rate and significantly improves video quality at the scene change.

    Key words:H.264/SVC, scene change, image complexity, JSVM

    文章編號(hào):1007-4260(2015)03-0048-06

    中圖分類號(hào):TP391

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    DOI:10.13757/j.cnki.cn34-1150/n.2015.03.014

    作者簡(jiǎn)介:金星,男,安徽樅陽(yáng)人,碩士,皖西學(xué)院信息工程學(xué)院教師,研究方向?yàn)閿?shù)字圖像和視頻處理;

    基金項(xiàng)目:安徽省科技廳自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(1308085MF97),皖西學(xué)院優(yōu)秀青年人才基金項(xiàng)目(WXYQ1302)。

    收稿日期:2014-11-09

    符茂勝,男,安徽六安人,博士,皖西學(xué)院信息工程學(xué)院教授,研究方向?yàn)槟J阶R(shí)別、視頻分析;

    劉仁金,男,安徽六安人,博士,皖西學(xué)院信息工程學(xué)院教授,研究方向?yàn)樾盘?hào)處理。

    網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間:2015-8-25 15:40網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1150.N.20150825.1540.014.html

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