（信号与信息处理专业论文）基于h264avc码率控制算法的研究.pdf

大连理工大学硕十学位论文 摘要 码率控制是高效视频编解码器的核心技术，贯穿于整个视频编码过程的始终。作为 视频压缩的重要部分，码率控制用来控制视频的压缩比，不管在哪一种视频编码标准中， 码率控制算法的好坏都将直接影响视频的质量和传输能力。所以，只有好的码率控制算 法才能获得最佳的压缩性能。 目前针对h 。2 6 4 a v c 标准的码率控制算法研究，多数都是在研究r q 模型和m a d 预测方法的基础上展开的，基于s o b e l 边缘检测算子的码率控制方法是其中比较优秀的 算法，本文对该算法进行深入的研究。经仿真实验发现，该算法优点是能充分利用当前 宏块的纹理信息，从而能准确的预测模型；当然缺点也显而易见，此方法对输出码流的 控制不够理想，而且计算量太大，限制了其在实时性要求较高和信道情况变化复杂场合 的应用。针对s o b e l 算法的缺点，本介绍了一种基于s a t d c ( q ) 一r 模型的码率控制算法。 此算法能充分利用当前帧的像素信息，在解码端具有较高的视频质量，而且输出码流非 常平稳，然而此算法所需计算量偏大，不能应用于对实时性要求较高的场合。 在详细分析了基于s a t d c ( q ) r 模型的码率控制算法之后，本文提出了两个改进方 法： 首先充分利用当前编码宏块的像素信息，以当前宏块的s a t d c ( q ) 在剩余宏块中所 占的比值为基准来计算当前宏块的复杂度，并依据复杂度为当前宏块分配目标比特。改 进后的方法能够得到更好的解码端视频质量，尤其是在低码率的情况下取得的效果更为 显著，而且改进后的码率控制算法的输出码流更为平稳，从而更能适应信道变化复杂的 场合。 此外，本文针对基于s a t d c ( q ) r 模型的码率控制算法计算量大的缺点进行了分析， 发现其主要原因就是该算法要进行大量的量化和反量化计算，因此本文提出了一种快速 的量化算法来解决这个问题。实验结果表明，快速量化算法比普通的量化算法能够节省 8 0 以上的计算量，而且信道带宽越低，节省的计算量就越大。 关键词：h 2 6 4 ；码率控制；s o b e l ；s a t d c ；快速量化算法 大连理上大学硕七学位论文 s t u d yo fr a t ec o n t r o la l g o r i t h mb a s e do nh 2 6 4 a v c a b s t r a c t r a t ec o n t r o lp l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei nh i g hp e r f o r m a n c ee n c o d e ra n dr u n st h r o u g ht h e w h o l ep r o c e s s a so n eo fk e yt e c h n i q u ei nv i d e oc o d i n g ，i tc o n t r o l st h ec o m p r e s s i o nr a t i o i n a l lv i d e oc o d i n gs t a n d a r d s ，t h ep e r f o r m a n c eo fr a t ec o n t r o lw i l li n f l u e n c e st h er e c o n s t r u c t e d v i d e oq u a l i t ya n dt r a n s m i s s i o na b i l i t yd i r e c t l y s oag o o dr a t ec o n t r o la l g o r i t h mc a ng e ta b e t t e rv i d e oc o d i n gp e r f o r m a n c e n o w a d a y s ，m o s tr e s e a r c h e so fr a t ec o n t r o la l g o r i t h ma b o u th 2 6 4 a v ca r eb a s e do n r qm o d e la n dm a dp r e d i c t i o n t h er a t ec o n t r o la l g o r i t h mb a s e do ns o b e le d g eo p e r a t o ri s o n eo fg o o da l g o r i t h m i nt h i sp a p e rw es t u d yt h i sa l g o r i t h mt h o r o u g h l y i tc a nb ef o u n di n e x p e r i m e n t a lr e s u l tt h a tt h ea d v a n t a g eo ft h i sa l g o r i t h mi sc u r r e n tb l o c k si n f o r m a t i o na r ef u l l u s e d ，a n ds ot h em o d e lp a r a m e t e rc a nb ep r e d i c t e da c c u r a t e l y b u ti t sc o m p u t a t i o n a lc o s ti s t o oh i g h ，a n dm e a n w h i l et h ef l u c t u a t i o no fo u t p u tb i tr a t ei sn o ts m o o t he n o u g h s ot h i s a l g o r i t h mc a nn o tb eu s e di ns o m er e a lt i m ea n dh i g hc o m p l e xc h a n n e lc i r c u m s t a n c e s ar a t e c o n t r o la l g o r i t h mb a s e do ns a t d c ( q ) 一rm o d e li sa l s oi n t r o d u c e di nt h i sp a p e r t h i sm e t h o d u s e sc u r r e n tf r a m e sp i x e li n f o r m a t i o nf u l l y ，s oi tc a ng e tag o o dp e r f o r m a n c ea n das m o o t h o u t p u tb i ts t r e a m b u tc o m p u t a t i o n a lc o s to ft h i sm e t h o di sr e l a t i v e l yh i g h ，s oi ta l s oc a nn o t b eu s e di ns o m er e a lt i m ec i r c u m s t a n c e s a f t e r a n a l y z i n ga b o v em e t h o d ，t w oi m p r o v e dm e t h o d sa r ep r o p o s e d ： f i r s t l y ，c u r r e n tb l o c k sc o m p l e x i t yc a nb ed e c i d e db yar a t i ot h a t c u r r e n tb l o c k s s a t d c ( q ) i sd i v i d e db yt h es u mo fs u r p l u sb l o c k s s a t d c ( q ) v a l u e t h e nc u r r e n tb l o c k s t a r g e t b i ti sc o m p u t e da c c o r d i n gt ot h i sc o m p l e x i t y i nt h i sm e t h o d ，c u r r e n tb l o c k sp i x e l i n f o r m a t i o ni su s e df u l l y t h ei m p r o v e dr a t ec o n t r o la l g o r i t h mc a ng e tb e t t e rp e r f o r m a n c ea n d m u c hs m o o t h e rb i tf l u c t u a t i o n ，s oi tc a nb e u s e di ns o m em o r ec o m p l e xc h a n n e l s c i r c u m s t a n c e s i na d d i t i o n ，a f t e ra n a l y z i n gt h er a t ec o n t r o la l g o r i t h mb a s e do ns a t d c ( q ) rm o d e l c a r e f u l l y ，w ef o u n dt h er e a s o no fi t sh i g hc o m p u t a t i o n a lc o s ti st h a ti tn e e d sm a n yt i m e s q u a n t i z a t i o na n dd e q u a n t i z a t i o n t os o l v et h i sp r o b l e m ，a f a s t q u a n t i z a t i o nm e t h o di s p r o p o s e d c o m p a r e dt oo r d i n a r yq u a n t i z a t i o nm e t h o d ，8 0 o rm o r ec o m p u t a t i o n a lc o s tc a n b es a v e d e s p e c i a l l yi nl o wt a r g e tb i tr a t ec i r c u m s t a n c e s k e yw o r d s ：h 2 6 4 ；r a t ec o n t r 0 1 ；s o b e l ；s a t d c ；f a s tq u a n t i z a t i o na l g o r i t h m 1 1 1 大连理工大学学位论文独创性声明 作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文题目： 作者签名： 大连理工大学硕士学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间 论文工作的知识产权属于大连理工大学，允许论文被查阅和借阅。学校有 权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，可以将 本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 学位论文题目： 作者签名： 导师签名： 大连理工大学硕士学位论文 1 绪论 1 1码率控制的研究背景与意义 伴随着通信技术迅猛发展和3 g 移动通讯网络时代的到来，人们对视频业务的需求 也与日剧增。因此，视频信息和多媒体信息在互联网和移动网络中的传输与处理也就成 为了当今世界的热点技术。然而有限的通信带宽和存储空间却成为了视频通信技术发展 的瓶颈，如何提高视频信息的压缩比也就成为发展视频通信技术的关键。对于一个视频 序列来说，其本身存在着很多的冗余信息，主要包括时间冗余和空间冗余。空间冗余是 指在一帧图像中，相邻的像素之间存在着极强的相关性，特别是当这些相邻的像素在一 个对象当中时，其相关性极强；时间冗余则是指当前编码帧与其相邻的帧往往都包含相 同的背景和对象，只是由于镜头的转动和对象的移动导致其空间位置发生了变化，因此 在时域存在着极强的相关性。 以上问题的存在也就促进了视频编码技术的发展，视频编码的目的就是去掉视频信 息的相关性，用较少的比特来表示视频内容。自从1 9 8 8 年以来，国际标准化组织 ( i m e m a t i o n a lo r g a n i z a t i o no fs t a n d a r d i z a t i o n ，i s o ) 和国际电信联盟( i n t e r n a t i o n a l t e l e c o m m u n i c a t i o n su n i o n 。i t u ) 针对不同的应用场合、不同的传输速率、不同的分辨 率以及不同的视频质量的要求，制定了一系列的视频编码标准，这些视频编码标准主要 包括m p e g x 系列与h 2 6 x 系列。h 2 6 4 视频编码标准是i t u 的视频编码专家组和i s o 的活动图像编码专家组所组成的联合视频组( j o i n tv i d e ot e a m ，j v t ) 开发的一个新的 数字视频编码标准。2 0 0 3 年3 月h 2 6 4 正式发布以来，得到了学术界的广泛关注。与以 往的视频编码标准相比，h 2 6 4 采用了统一的v l c 符号编码，高精度、多模式的位移估 计，基于4 4 块的整数变换，以及分层的编码语法等等【l 】。这些特点使得h 2 6 4 具有很 高的编码效率，在相同的重建图像质量下能够比h 2 6 3 节省5 0 左右的码率。此外，h 2 6 4 的码流结构对网络的适应性强，增强了差错恢复能力，能够很好的适应i p 和无线网络 的应用【2 1 。正是由于h 2 6 4 的这些特性，注定了h 2 6 4 将在数字电视广播、多媒体短信、 网络视频流媒体( 视频点播、网络电视等) 、视频通讯( 会议电视、可是电话等) 中得 到重大的应用。h 2 6 4 如此出色的性能得到了广大专家和学者的充分肯定，并且逐渐的 取代了h 2 6 3 和m p e g 4 ，成为目前主流的编码标准。 大多数视频编码标准( 如h 2 6 3 、m p e g - 2 4 、h 2 6 4 等) 仅规定了编码的基本方法、 比特流的语法结构和标准的解码过程。而对于具体的编码过程则充分开放，允许实现者 灵活地处置，码率控制也位列其中。码率控制是高效视频编解码器的核心问题之一，贯 基于h 2 6 4 a v c 的码率控制算法的研究 穿于整个视频编码过程的始终。作为视频压缩的重要部分，码率控制用来控制视频压缩 的压缩比，不管在哪一种视频编码标准中，码率控制算法发的好坏都将直接影响视频的 质量和传输能力。在对数字视频信号进行压缩编码时，编码器通过相应的码率控制算法 以确定各种编码模式，如宏块的划分类型、运动矢量以及量化参数的选择等等。只有好 的码率控制算法才能获得最佳的压缩性能，在给定传输码率和缓冲区大小的情况下，需 要确定如何调整编码器的量化参数，以获得最佳的视频编码质量。 1 2 码率控制技术的国内外研究现状 视频编码的码率控制是视频编码技术与网络传输技术共同发展不断融合的结果。视 频信号的结构大致分为图像组( g r o u po f p i c t u r e ，g o p ) 层、帧层和宏块层，因此码率 控制也一般分为g o p 层码率控制、帧层码率控制、宏块层码率控制。 h 2 6 4 标准的码率控制要比其他标准更困难一些，这主要是因为码率控制过程和率 失真优化( r a t ed i s t o r t i o no p t i m i z a t i o n ，r d o ) 的过程都要用到量化参数( q u a t i z a t i o n p a r a m e t e r ，q p ) ，这就导致了以下问题的出现：为当前宏块进行率失真优化时，首先要 知道当前宏块的量化参数，而计算量化参数的前提条件就是要知道当前宏块的平均绝 对误差( m e a na b s o l u t ed i f f e r e n c e ，m a d ) 值，当前宏块的m a d 值又必须在进行r o d 以后才能得到，这就是著名的“鸡蛋悖论”p 4 j 。此外，信道带宽可能是变化的，也可以 是不变的，大多数的码率控制算法都是基于不变带宽情况下的。 鉴于码率控制在所有的视频编码器中都起着非常重要的作用，国内外的专家学者对 码率控制的研究做了大量的研究工作，针对不同的视频压缩标准，提出了一系列码率控 制算法。其中代表性的算法有m f e g 2 的t m 5e 引、h 2 6 3 的t m n 8 和t m n l 2 1 6 】、基于 p d o m a i n 模型的码率控制算法】、m p e g 4 的v m 8 、q 2 9 1 等等。而h 2 6 4 码率控制算 法的提案有两个，一个是马思伟提出的基于t m 5 算法的改进版本【1 0 1 2 】，其中沿用了帧 比特分配和二次模式判别的思想，在宏块级进行码率控制，但是存在着比特分配不准确 以及计算量过大的缺点：另一个是l iz h e n g g u o 提出的基于基本单元的自适应码率控制 算法【3 4 1 j 该算法引入了基本单元，流体流动模型等新的概念，并采用对线性预测模型来 解决鸡蛋悖论的问题，这种算法由于其对图像间相关性的挖掘以及准确的二次模型而取 得了较好的控制效果，本文所做的工作就是在此算法基础上完成的。 在码率控制的各种算法中，量化参数q p 的计算起着决定性的作用。以前多数的研 究工作都是在研究r - q 模型上展开的，r - q 模型大概可以分为对数模型【1 3 m 1 、幂指数模 型【1 5 51 6 1 、曲线模型【17 1 、多项式模型【1 5 1 8 1 、指数模型【1 7 】等；h ez h i h a i 等人提出了p 域模 大连理工大学硕士学位论文 型来计算q p ，该模型的特点是根据频域系数量化后的百分比p 建立了r p 关系和p q 之间的关系，虽然p 域模型在其他的视频标准中有良好的表现并能得到广泛的应用，但 是在h 2 6 4 中很难找到p 与q p 之间的一对一的关系，而且需要很大的计算量，这也就 大大的限制了其应用的范围；d o k y o u n gk w o n 等人还提出了一种基于s a t d c ( q ) r 模 型的码率控制算法【l9 1 ，此算法具有较高的解码端视频质量，而且输出码流非常平稳，然 而此算法所需计算量偏大，不能应用于对实时性要求较高的场合，本文针对这一缺点进 行了改进。 1 3 本文研究内容与结构安排 1 3 1本文研究内容 以往的码率控制算法主要是基于q 域模型的码率控制算法，其中主要的工作就是对 模型本身的研究，还有一些文献对模型参数更新进行了深入的研究。基于s o b e l 边缘检 测算子的码率控制算法【2 0 j 是对q 与模型研究中比较优秀的，本文对其原理进行了介绍， 并从实验结果中得出此方法与j v t g 0 1 2 相比具有良好的性能。然而，从实验结果中还 可以看到此方法对输出码流的控制效果并没有提高，此外算法庞大的计算复杂度也限制 了其应用的场合，究其原因就是没有充分利用当前编码帧的像素信息，这也是所有基于 q 域模型码率控制算法的通病。基于s a t d c ( q ) r 模型的码率控制算法能充分利用当前 编码帧的像素信息，其性能要优于基于s o b e l 边缘检测算子的码率控制算法，而且能得 到非常平稳的输出码流，所以本文详细介绍了基于s a t d c ( q ) r 模型的码率控制算法， 并对其方法中的不足进行了改进，使其在性能上有所提高，并减小了算法的计算复杂度， 使其可以应用到对实时性要求较高的应用场合( 如视频会议、可视电话等) 。 本文的具体工作如下： ( 1 ) 研究j v t g 0 1 2 算法原理，并介绍其详细流程。 ( 2 ) 对基于s o b e l 边缘检测算子的码率控制算法进行研究，并对其优缺点进行了 详细的分析。 ( 3 ) 对s a t d c ( r ) q 模型的原理进行研究，并对基于s a t d c ( r ) q 模型的码率控 制算法流程进行分析。 ( 4 ) 详细分析基于s a t d c ( r ) q 模型的码率控制算法的优缺点，并对其具体流程 进行改进，提出一种新的基于s a t d c ( r ) q 模型的码率控制算法流程。 ( 5 ) 针对基于s a t d c ( r ) q 模型的码率控制算法复杂度大的缺点进行了改进，提 出了一种快速量化算法，使之能够适应对实时性要求较高的应用场合。 基于h 2 6 4 a v c 的码率控制算法的研究 1 3 2 本文结构安排 全文共分为五章，大体章节内容安排如下： 第一章，绪论。详细介绍码率控制算法的内容和难点，总结了码率控制算法的发展 现状，对目前比较先进的算法进行了大致的比较。 第二章，j v t g 0 1 2 算法的介绍。详细介绍了j v t g 0 1 2 算法的流程，对各层码率控 制算法进行了详细的阐述，为后续章节内容奠定了基础。 第三章，基于s o b e l 算子的宏块层码率控制算法。对s o b e l 边缘检测算予进行了研究， 介绍了利用s o b e l 边缘检测算子进行m a d 预测和r q 模型更新的详细步骤，并根据实 验结果对其优缺点进行了详尽的分析。 第四章，基于s a t d c ( q ) r 的码率控制算法。对s a t d c ( q ) r 模型进行了详尽的介 绍，并根据实验结果详细的分析了此算法的优缺点。 第五章，基于s a t d c ( q ) r 的码率控制算法的改进。对基于s a t d c ( q ) 一r 的码率控 制方法的缺点以及缺点产生的原因进行进一步的分析，提出了两种改进方法：改进的算 法流程和快速量化算法的提出。改进后的方法较之原方法有更好的性能、更小的输出码 率波动和更小的计算复杂度；此外还对以一行宏块为一个基本单元的码率控制算法进行 了介绍和分析。 本文的最后一章为对本文工作的总结和对码率控制算法的展望。 大连理工大学硕士学位论文 2j v t - g 0 12 算法的介绍 h 2 6 4 中的码率控制方案是以提案j v t g 0 1 2 为蓝本的。j v t g 0 1 2 中的码率控制方 法是一种自适应的码率控制方法，引入了基本单元和线性模型的概念。基本单元就是具 有一定联系的若干宏块的组合，大到一帧，小到一个宏块，般都以一行宏块为一个基 本单元，当然也可以有更复杂的分组方法。线性模型主要是指用来预测当前编码基本单 元的m a d 所用的线性m a d 模型，r q 模型仍然为二次模型。 算法分为三层进行：g o p 层、帧层和基本单元层的码率控制，流程如图2 1 所示。 2 1 初始量化参数的选取 量化参数的选取是码率控制研究的关键问题，在视频序列编码之前首先要进行初始 量化参数的选取。在以往的视频编码码率控制算法中，初始量化参数q ，一般都采用预 先设定的方法，在h 2 6 4 中量化参数的范围为0 到5 1 ，q ) 。般都取为2 4 。由于要保证 视觉的平滑性，相邻两帧之间的量化参数不能相差太大，所以q ， i 直接影响着后续帧量 化参数的选取，继而影响整个视频序列的编码效率和图像质量。 ( 1 ) 在预编码阶段，首先从编码参数中获得信道可用带宽、帧率、图像大小等参 数信息，根据下式得出耳( 每个像素的比特数) 。 l ：型盟 ( 2 1 ) 。 f y n 其中u ( r 6 ，) 为信道可用带宽，c 为帧率，肘、为图像以像素为单位的宽和高；同 时根据： _ 2 赤i 磊v ! - | 丢1 - i ( ，( m ，2 ) 一e ( 聊2 2 计算出预编码的i 帧图像的复杂度x ，的值。i ( m ，n ) 表示像素值( y 分量) ，e ( d 表 示该帧像素的平均值。然后代入到公式( 2 3 ) 计算出初始量化参数q ， 卵叫 1 p 一 ( 2 3 ) 其中口、和y 为参数，c 为常数。考虑到g o p 的长度会影响既的大小，如果g o p 的长度超过1 5 ，a p o 减小1 ，最终钱还要满足自身的取值范围，即如= m i n 5 1 ，m a x ( q 昂， 1 ) 。 基于h 2 6 4 a v c 的码率控制算法的研究 i l 广一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一f 图2 1 j v t g 01 2 码率控制算法流程 f i g 2 1 t h ep r o c e s so f j v t g 0 1 2 6 一 广， 大连理工大学硕士学位论文 ( 2 ) 令m 为i 帧占用整个g o p 的比特数的最大值。用求得的鲰编码第1 个i 帧， 得到实际的编码比特数b ，b 值和阈值m 相比较。如果l b m i s ( 占为很小的正整数) ， 可以确定该既就是最终的q 昂，否则转( 3 ) 。 ( 3 ) 如果i b m i g ，则重新调整瓯，适当增加的值，即鲰= 线+ a q p ， 转( 2 ) 。此时，如果b m 为正，则aq p 为正；否则，为负。算法的空f s - 复杂度为d ( c ) ， 因此可以满足视编码的实时性的要求。 下面来介绍每一层码率控制的具体步骤。 2 2g o p 层的码率控制 g o p 层码率控制的主要任务是根据信道可用带宽和输出缓冲区的充满度计算每个 g o p 的目标比特数，并得到各个g o p 的初始量化参数。在第i 个g o p 开始编码时，g o p 的目标比特数为 ) = 掣一( 鲁咧p ) ) ( 2 4 ) 其中，一，为第i 个g o p 的第帧；孔_ 。，) 为剩余的比特总数；“( 惕，) 为信道可用带 宽，e 为帧率；n o o p 为视频帧个数；b 。( _ ，) 为编码f - 1 帧后的缓冲区充满度。 如果编码器输出信道为恒定带宽信道( c b r ) ，则丁( _ ，) = t ( n ) - b ( n 一) ，其中 6 ( ，) 为编码第个g o p 中的第i 帧实际所消耗的比特数。如果编码器输出信道为非恒 定带宽信道( v b r ) 信道，则及_ ，) 按照下式更新： 弧，) 叫) + 坐掣( 卅一b ( n , i - i ) ( 2 - 5 ) 初始g o p 的初始量化参数绕。由上一节给出，剩余g o p 的初始量化参数由上一g o p 中p 帧的量化参数求出，具体计算如下： q e 。= r a i n m a x 牌叫2 ，等) 3 ) ”3 旺6 ， 其中，表示前一个g o p 所有p 帧量化参数之和；尸表示前一个g o p 中所有 p 帧个数；乞表示p 帧的平均初始q p 值。 基于h 2 6 4 a v c 的码率控制算法的研究 2 3 帧层的码率控制 帧层码率控制的主要任务是根据已编码帧的实际消耗比特数对当前编码帧的目标 比特数进行微调，进而调整帧的量化参数。当前编码帧的目标比特数由缓冲区充满度( 取 决于帧率、信道可用带宽、当前目标缓冲区充满度和实际的缓冲区充满度) 和剩余比特 数两方面决定。 2 3 1 编码前阶段 这个阶段的主要任务就是计算所有帧的量化参数，首先介绍一个计算b 帧量化参数 的简单方法。 由于b 帧不作为其他帧的参考帧，所以其量化参数与临近的i 帧或者临近的p 帧相 比要大一些。另一方面，为了保持视频质量的圆滑，两个相邻帧的量化参数差的绝对值 不能超过2 。经研究发现，b 帧的量化参数可以由以下的线性插值的方法得到： 假设两个p 帧的量化参数分别为鲫和妲，其之间连续的b 帧个数为。则第i 个b 帧的量化参数分为以下两种情况来计算： l = i 时。也就是说两个p 帧之间只有一个b 帧。量化参数由以下公式来计算： 醛：j 螋i fq p 。2 1 缈2 ( 2 7 2 ) = 7 ( 7 ) 【研+ 2 o t h e r w i s e l i 时。也就是说在两个p 帧之间至少有两个b 帧存在。则b 帧的量化参数由以下 公式来计算： 醇：鳓+ 口+ m a x 蛐 掣，2 ( i 1 ) ) ，一2 ( i 一1 ) ) ( 2 8 ) 其中口由以下公式给出： 一3 q 哆一q 蝎一2 l 一3 2 q 一q e = 一2 l 一2 1 妃一q p , 2 2 l 一1 ( 2 9 ) _ i ，vl 0 够一缎= _ 2 上 1 q p 2 一鲫= _ 2 l 4 - 1 2o t h e r w i s e 其中q 只一鳓 o 名b 8 ( 2 2 1 ) 【b c ( i + 1 ) + a ( i ) b s 式中：历是编码器缓冲区尺寸。只要以上两个式子中的任一式子成立，编码时都可 以跳过第f 帧。 2 4 基本单元层的码率控制 在基本单元层的码率控制中，整个i 帧都用同一个量化参数编码，其计算方法与帧 层的码率控制介绍的方法相同。此外整个b 帧也用同一量化参数编码，其计算方式也与 帧层的码率控制算法相同。而每一个p 帧，又可以划分为不同的基本单元，基本单元最 小可为一个宏块，最大可以为一帧。每一个基本单元都用不同的量化参数进行编码，量 化参数的计算过程如下所示： 首先对每一个p 帧分配目标比特，其方法与帧层的码率控制完全相同。然后再将帧 层分配的目标比特分配到每一个基本单元中去。由于未编码的基本单元的m a d 是未知 的，所以将该帧剩余的比特平均分配到其他未编码的宏块中去，而且每一个基本单元都 可以用不同的量化参数进行编码。以下是基本单元层码率控制的详细步骤： 2 4 ，1估计当前基本单元的纹理比特 此步骤又分为以下三个子步骤： ( 1 ) 计算当前基本单元的目标比特 令厶( ，z u ) 和心分别代表当前帧未编码单元的剩余比特和未编码单元的数量， 厶( 甩u ) 和曲的初始值分别是f ( n u ) 和埘矗。则当前未编码基本单元的目标比特就是 f b nu b 。 ( 2 ) 计算所有已编码基本单元头比特的平均值 基于h 2 6 4 a v c 的码率控制算法的研究 扁圳：m h d r , l - i ( 1 一了1 ) + 华 ， ， ( 2 2 2 ) 扩纸d r ，志棚h d r ，1 ( 1 一志 其中，；i 。州为当前帧的第1 个基本单元的实际头比特数，m 。是由前一帧中编码完毕 的基本单元估计得到的。 ( 3 ) 计算纹理比特r ，j 厂 尺， ，= 产一m h 出 ( 2 2 3 ) v 曲 2 4 2当前基本单元量化参数的计算 ( 1 ) 利用前一帧对应位置基本单元的实际m a d 值根据公式( 2 2 4 ) 预测当前基 本单元的m a d 值。 m a d 肋= c i m a + c 2 ( 2 2 4 ) 其中，m a d p 6 为当前编码单元的平均绝对误差，蚴d 口。是当前编码单元在前一帧中 所对应位置的平均绝对误差值。 ( 2 ) 用二次r d 模型计算当前基本单元的量化参数，需要考虑以下三种情况： 首先，当前的基本单元是当前帧的第一个基本单元，此时q c 。= ，其中q 珂是前 一帧中所有基本单元量化参数的平均值。 其次，在f r b t h d t h e n 苁拆21 e l s ei f i m a d k ，。一心碰，口f i l 枷q 掣- m a d 2 捌l o ) 必然为零。 表5 2 乘数因子m f t a b 5 2 m u l t i p l i c a t i o nf a c t o rm f q p 6 ( 0 ，o ) ，( 2 ，0 ) ( 1 ，1 ) ，( 1 ，3 )其它位置 ( 2 ，2 ) ，( o ，2 )( 3 ，1 ) ，( 3 ，3 ) 1 3 1 0 7 1 1 9 1 6 1 0 0 8 2 9 3 6 2 8 1 9 2 7 2 8 2 5 2 4 3 4 6 6 0 4 1 9 4 3 6 4 7 3 3 5 5 2 8 9 3 8 0 6 6 7 4 9 0 6 5 5 4 5 8 2 5 5 2 4 3 4 5 5 9 反量化的原理【l 】如下： 置，= z ，( q ) d e q u a n t 4 一v q e 6 f 】【 2 缈佰 ( 5 8 ) 其中d e q u a n t 4 一v q 尸6 】 f 】 】为刻度因数v 。从公式中可以很容易的得出：当 z ，( q ) 为零时，z ，必然为零。 通过以上分析，可以得到以下结论： 如果一，( q p l 一) 为零，那么一，( q p l 一+ 1 7 ) ( 门 0 ) 也为零，并且该位置对应的反 量化值也为零。 5 2 3 快速量化算法的具体步骤 当计算s a t d c ( q p ) ( q p ( q p l 一，q p l + a ) ，本文中的值为3 ) 值的时候，为了 减少计算量可以按照以下步骤进行计算： ( 1 ) 计算当前4 x 4 块中所有的z ，( q 尸1 一) 的值。 ( 2 ) 如果置，( 鲈l 一) 为零，则该位置处对应的反量化的值也为零。而且， z ，( 鲈1 一+ ，z ) ( ，z = l ，2 ，2 a ) 及其对应的反量化的值也为零。所以这些值都不必计算， 直接得出结果。这也就是快速量化算法之所以快速的原因。 ( 3 ) 计算所有z ，( 9 p 1 一a ) 中非零值位置所对应的反量化值，以及这位置对应的 置。，( q p l 一+ 以) ( 以= 1 ，2 ，2 a ) 及其反量化的值。 基于h 2 6 4 a v c 的码率控制算法的研究 ( 4 ) 根据量化、反量化后的值求出当前m b 的s a t d c ( q p ) ( q p ( q p l 一a ，q p l + ) ) 的值。 5 2 4 实验结果与分析 利用本文所提出的快速量化方法计算s a t d c ( q p ) ，可以节省大部分的计算量。假设 对当前编码帧进行第一次量化后( q p = 驴1 3 ) 有8 8 都为零值，若量化、反量化一次 的计算量为1 的话，则利用传统的量化方法所需的总计算量则为7 ( 因为要量化、反量 化七次) 。那么本节提到的快速量化方法总共需要的计算量为：o 5 ( 第一次的量化) + 0 5 0 1 2 ( 第一次的反量化) + 0 1 2 6 ( 剩余六次正反量化的计算量) = 1 2 8 ，也就是 相当于一次正反量化计算量的1 2 8 倍。其计算量也即为普通量化方法计算量的1 8 。 表5 3 列举了两个序列在带宽分别为2 5 6 、1 9 2 、9 6 k b p s 的情况下所节省的计算量。 其中c o s 代表在量化过程中所节省的计算量，z p 代表在第一次量化后( q 尸= q 尸l 一3 ) ， 零值在其中所占的百分比。从表中可以看出，带宽越低的情况下节省的计算量越大，所 以快速量化算法在低码率的情况下将会表现的更好。 表5 3 量化过程中所节省的计算量 t a b 5 3t h es a v e dc o m p u t a t i o n a lc o s td u r i n gq u a n t i z a t i o n 计算量偏大是基于s a t d c ( q ) r 模型的码率控制算法的最大缺点。通过以上的分析 可知，利用快速量化算法可以很好的解决这个问题，这使得s a t d c ( q ) 一r 模型可以应用 到对实时性要求较高的场合，比如视频会议、可视电话、远程医疗、以及工业上的远程 控制等等。此外随着3 g 无线同通讯网络不断的发展，像视频电话、大彩信业务、在线 游戏等特色业务都需要视频编码技术的支持p 7 - 3 9 】，快速量化算法的出现，也有助于 s a t d c ( q ) r 模型应用到这些业务领域。 大连理工大学硕士学位论文 5 3 以一行宏块为一个基本单元的码率 - 7 5 1 j 算法 在第二章曾经介绍过，基本单元的大小可以人为设定，大到一帧，小到一个宏块。 处于简单方便来考虑，前面的工作都是以一个宏块为个基本单元进行仿真实验的。基 本单元的划分是一个难点，对