[发明专利]一种基于率失真函数分析模型的SVC平滑重建方法

摘要

本发明涉及一种基于率失真函数分析模型的SVC平滑重建方法，其包括以下步骤：(1)提出一种伪GOP(Virtual GOP)的概念，每个伪GOP包含两个相邻的关键帧(keypicture)和之间的所有B帧；(2)建立FGS率失真函数模型，所述模型描述为：PSNR(R)＝a*R+A－(A－B)/(1+b*R)；(3)根据所述模型，对SVC视频进行质量平滑重建。本发明以伪GOP为基本调度单位，根据每个伪GOP中的率失真模型首先对各个伪GOP进行质量平滑，然后进而对伪GOP内各帧进行质量平滑。利用本发明方法，可以以较小的复杂度实现SVC视频平滑，尽可能的提高重建视频的主观以及客观质量。

主权项

1.一种基于率失真函数分析模型的SVC平滑重建方法，其包括以下步骤：(1)提出一种伪GOP的概念，每个伪GOP包含两个相邻的关键帧和之间的所有B帧；(2)建立伪GOP率失真函数模型，所述模型描述为：PSNR(R)＝a*R+A-(A-B)/(1+b*R)             (1)(3)根据所述模型，按如下方法对SVC视频进行质量平滑重建：首先对各个伪GOP进行码率分配，步骤如下：①根据公式(1)计算目标码率对应的所有伪GOP的平均失真D‾=[R‾*Σi=0N-1ai+Σi=0N-1Ai-(Σi=0N-1Ai-Σi=0N-1Bi)/(1+8*R‾)]/N]]>其中a_i，A_i和B_i是公式(1)中伪GOP i率失真函数对应的参数值；②根据计算伪GOP i的初始分配码率，伪GOP i表示第i个伪GOP：init_ratei=Ri(D‾)]]>其中R_i(D)是公式(1)在伪GOP i的反函数；③计算初始分配码率的平均值和目标码率的差值：tune_rate=1N(Σi=0N-1init_ratei)-R‾]]>④计算伪GOP i的调节权值：Tune_Weight=N*[Di′(init_ratei)]-1/Σi=0N-1[Di′(init_ratei)]-1]]>其中D_i′(init_rate_i)是伪GOP i失真速率函数在初始分配码率init_rate_i处的导数；⑤根据权值计算最终分配给伪GOP i的码率：trans_rate_i＝init_rate_i-tune_rate*Tune_Weight然后根据每个伪GOP分配到的码率，伪GOP i中每帧的码率按如下方法分配：①根据分配到的比特率，利用如下公式计算伪GOP i中总的比特数：bitsVGOP_i＝trans_rate_i*width*height*1.5(gop_size-1+KeyframesIn1VGOP+0.5*KeyframesIn2VGOP)②根据优先级时序，对于GOP i中的第k个FGS/CGS质量包，如果其比特数小于当前伪GOP剩余比特数，则将该FGS/CGS质量包k的帧的分配比特数增加FGS/CGS质量包k的大小，同时伪GOP剩余比特数减去该FGS/CGS质量包k大小，直至某个FGS/CGS质量包比特数小于伪GOP中剩余比特数时，如果是FGS包，将该FGS/CGS质量包截断传出；否则，FGS/CGS质量包k的帧的比特率增加伪GOP中剩余比特数；当伪GOP中剩余比特数等于0时，中止该伪GOP的循环；对于关键帧，如果被两个相邻伪GOP包含，则在每个伪GOP中，FGS/CGS质量包的比特数等于原比特数的一半，最后把关键帧在两个伪GOP中分配的比特率加起来。