[发明专利]帧内预测的码率控制方法

说明书

一种帧内预测的码率控制方法，采用R‑λ模型，包括以下步骤：将视频中用于帧内编码的帧分成多个编码树单元；将多个编码树单元输入至预训练的卷积神经网络中，经运算得到多个编码树单元中每一个的模型参数；根据模型参数对多个编码树单元进行比特分配；得到多个编码树单元中每一个的目标比特数，完成帧内预测的码率控制。本发明由于通过卷积神经网络来预测R‑λ模型的参数，因此实现了对视频内容编码特性的精确刻画，从而提高了帧内预测编码的码率控制性能。

技术领域

本发明属于视频编码及码率控制领域，更具体地涉及一种帧内预测的码率控制方法。

背景技术

在视频编码中，码率控制的目的是在给定编码速率的限制下，使得编码后重建视频的质量达到最优。对于视频序列来说，采用帧内预测编码的帧(intra帧)比采用帧间预测编码的帧(inter帧)的码率控制更重要，主要体现在两个方面。一是与inter帧相比，intra帧通常消耗的比特更多；二是因为在帧间预测时会将intra帧作为参考，因此intra帧编码的质量会影响后续帧的编码。

在当前新一代的视频编码标准High Efficiency Video Coding(HEVC)中，针对intra帧的码率控制引入一个表征内容复杂度的量complexity(C)。复杂度的量是通过计算原始像素值的哈达玛变换，取变换系数的绝对值进行累加得到的。C的引入在一定程度上提高了intra帧的码率控制性能。但是由于复杂度不能代表所有内容的编码特性，因此这种方法依然有不完善之处。

发明内容

基于以上问题，本发明的主要目的在于提出一种帧内预测的码率控制方法，用于解决以上技术问题的至少之一。

为了实现上述目的，本发明提出了一种帧内预测的码率控制方法，采用R-λ模型，包括以下步骤：

步骤1、将视频中用于帧内编码的帧分成多个编码树单元；

步骤2、将多个编码树单元输入至预训练的卷积神经网络中，经运算得到多个编码树单元中每一个的模型参数；

步骤3、根据模型参数对多个编码树单元进行比特分配；得到多个编码树单元中每一个的目标比特数，完成帧内预测的码率控制。

在本发明的一些实施例中，上述R-λ模型为：

λ＝α·R^β；

其中，λ为拉格朗日乘子，R为编码比特值；α及β为上述的模型参数。

在本发明的一些实施例中，上述步骤3具体包括以下步骤：

步骤31、根据模型参数，采用二分法得到帧级别的拉格朗日乘子；

步骤32、根据帧级别的拉格朗日乘子计算得到多个编码树单元中每一个的初始比特分配数；

步骤33、根据每一个编码树单元的初始比特分配数，及编码多个编码树单元中的每一个之前实际剩余的比特数，得到多个编码树单元中每一个的目标比特数，完成帧内预测的码率控制。

在本发明的一些实施例中，上述步骤33具体包括以下步骤：

设定多个编码树单元中第一个的目标比特数为其初始比特分配数；

后续的每一个编码树单元的目标比特数表示为：

其中，i表示第i个编码树单元，表示第i个编码树单元的初始比特分配数；表示自第i个编码树单元开始、剩余编码树单元的初始比特分配数的总和；表示编码该第i个编码树单元前，当前剩余的目标比特数；SW表示滑动窗口值；优选地，SW＝4。

在本发明的一些实施例中，上述步骤31具体包括以下步骤：

采用二分法迭代求解如下方程，得到帧级别的拉格朗日乘子；