專利名稱：可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法
技術領域：
本發(fā)明屬于視頻編碼(壓縮)領域，具體涉及一種可伸縮視頻編碼快速層間預測 選擇方法。
背景技術：
隨著網絡技術和視頻編碼技術的快速發(fā)展，人們對通過網絡獲取視頻信息的需求 日益旺盛，如何在異構的網絡環(huán)境下同時對各種終端用戶提供個性化服務是網絡化視頻應 用面臨的新挑戰(zhàn)。可伸縮視頻編碼(kalableVideo Coding, SVC)作為解決這一難題的有 力工具受到了廣泛關注，是視頻編碼領域的研究熱點?？缮炜s視頻編碼提供了具有幀率、分 辨率和質量可伸縮的視頻流，視頻服務器端或接收端可以根據網絡帶寬、終端設備的屏幕 大小、處理能力等因素，靈活提取視頻流?？缮炜s視頻編碼標準(Scalable Video Coding，SVC)作為H. 264標準的可伸縮 擴展，其支持的模式包括:Intra4X4, Intral6X16、IntraBL、Interl6X16、Interl6X8、 Inter8X16、Inter8X8、Inter8X4、Inter4X8、Inter4X4、SKIP、Direct、BLSKIP 等。其 中，IntraBL和BLSKIP是SVC中新出現的模式，其余模式均是H. 264標準中已有的。SVC由一個基本層(Base Layer)和多個增強層(Enhancement Layer)組成，基 本層提供了最基本的視頻質量，增強層從時間/空間分辨率或者質量上對基本層進行改 善。為了降低基本層和增強層之間的信息冗余，SVC采用了層間預測編碼技術，利用基本 層宏塊(Macroblock)的殘差數據、運動信息和重建數據對增強層宏塊的對應信息進行預 測。層間預測編碼技術包括層間殘差預測(Inter-Layer Residual Prediction，ILRP)、層 間運動預測(Inter-Layer Motion Prediction, ILMP)禾口層間 Intra 預測(Inter-Layer IntraPrediction, ILIP)三禾中。層間預測編碼技術在提高編碼效率的同時，也極大加劇了計算復雜度。在編碼算 法中，模式選擇(Mode Decision)和運動搜索(Motion Search)是最消耗計算資源的部分。 層間殘差預測使模式選擇的復雜度加倍，而層間運動預測也增加了運動搜索的復雜度。目 前，針對SVC的低復雜度實現，大多側重于減少參與計算的模式(Mode)個數，忽視了層間預 測編碼本身的復雜度。

發(fā)明內容
本發(fā)明提供了一種可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法，在基本不損失圖像質 量的條件下，有效降低了層間預測選擇復雜度。—種可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法，包括以下步驟(1)利用宏塊模式信息來預測宏塊級的層間運動相關性和空間運動相關性計算 BLSKIP模式和Direct模式的率失真代價，分別作為宏塊級的層間運動相關性和空間運動 相關性的度量；(2)利用運動矢量和預測矢量之間的距離來預測子塊級的層間運動相關性和空間運動相關性首先進行不使用層間運動預測的運動搜索，獲得運動矢量；然后，計算所述的運動 矢量和使用層間運動預測條件下的預測矢量之間的距離，為第一距離，并計算所述的運動 矢量和不使用層間運動預測條件下的預測矢量之間的距離，為第二距離；最后，計算第一距 離與第二距離的差值，以度量子塊級的層間運動相關性和空間運動相關性；(3)根據宏塊級和子塊級的運動相關性快速選擇層間運動預測若在宏塊級和子塊級上層間運動相關性均強于空間運動相關性，則選擇使用層間 運動預測，繼續(xù)進行運動搜索；否則，選擇不使用層間運動預測，結束本次運動搜索；(4)在使用層間殘差預測的情況下，采用步驟(1)-03)的方法進行層間運動預測 的選擇，得到運動搜索結果；然后，利用運動搜索結果估計不使用層間殘差預測和使用層 間殘差預測兩種情況下的宏塊失真和編碼比特個數，并得到兩種情況下的率失真代價估計 值；最后得到兩種情況下的率失真代價比值；(5)根據所述的率失真代價比值和層間殘差預測之間的相關性進行快速選擇。本發(fā)明的可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法，利用宏塊的運動信息和模式信 息來快速選擇層間運動預測，利用估計的率失真代價來快速選擇層間殘差預測，在基本不 損失圖像質量的條件下，有效降低了層間預測選擇復雜度，提高了層間預測選擇速度。本發(fā) 明的可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法還可以與已有的SVC低復雜度實現(如快速模 式選擇方法)靈活結合，進一步加快編碼速度。


圖1為本發(fā)明的可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法的流程圖。
具體實施例方式下面結合實施例和附圖來詳細說明本發(fā)明，但本發(fā)明并不僅限于此。如圖1所示，一種可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法，包括以下步驟(1)宏塊級運動相關性預測利用宏塊模式信息來預測宏塊級的層間運動相關性和空間運動相關性計算 BLSKIP模式和Direct模式的率失真代價Jbmqp和JDire。t，分別作為宏塊級的層間運動相關 性和空間運動相關性的度量。層間運動預測選擇影響了編碼塊預測矢量(Predict Motion Vector,PMV)的計算 方式不使用層間運動預測情況下，預測矢量由空間上相鄰塊的運動矢量(Motion Vector, MV)取中值得到(記作pmvBJ ；使用層間運動預測情況下，預測矢量由基本層上對應位置塊 的MV縮放得到(記作pmvj。所以，層間運動預測選擇可以看作是子塊在空間運動相關性 和層間運動相關性之間的選擇，如果空間運動相關性較強，則選擇不使用ILMP ；如果層間 運動相關性較強，則選擇使用ILMP。在宏塊編碼模式中，Direct模式和BLSKIP模式不需要運動搜索過程，其運動矢量 信息根據空間相鄰宏塊或者基本層對應宏塊的運動矢量信息換算得到。根據運動矢量的計 算方式，Direct模式和BLSKIP模式分別用來度量宏塊級的空間運動相關性和層間運動相 關性其率失真代價越小，對應的運動相關性也就越強。考慮到Direct模式和BLSKIP模式是使用頻率較高的兩種模式，優(yōu)先計算這兩種模式不會增加算法復雜度。(2)子塊級運動相關性預測由Golomb熵編碼方式可知，運動矢量編碼所消耗的比特數與運動矢量和預測矢 量之間的距離有關該距離越小，編碼比特數越少，對應的率失真代價也??；該距離越大， 編碼比特數越多，對應的率失真代價也大。在層間運動預測選擇中，率失真代價越小，選擇 的可能性越高，其對應的運動相關性也就越強。該步驟利用運動矢量和預測矢量之間的距離來預測子塊級的層間運動相關性和 空間運動相關性，具體過程為首先進行不使用層間運動預測的運動搜索，獲得運動矢量IWmuip ；然后，計算所述 的運動矢量和使用層間運動預測條件下的預測矢量之間的距離，為第一距離，并計算所述 的運動矢量和不使用層間運動預測條件下的預測矢量之間的距離，為第二距離；最后，計算 第一距離與第二距離的差值(AMVDe),如下式(1)所示Δ MVDe = MVD (mvNoILMP, pmvBL) -MVD (mvNoILMP, pmvEL)(1)其中，mvNoILMP 是不使 用層間運動預測條件下得到的運動矢量，pmvBL, pmvEL分別是使用和不使用層間運動預測條 件下的預測矢量，MVDO用來計算矢量距離，計算方法為MVD (V1，V2) = I Vlx-V2x | +1 vly-v2y |(2)其中，Vl、V2為矢量，vlx、v2x, vly, v2y分別代表其χ、y分量。根據第一距離與第二距離的差值(AMVDe)可以度量子塊級的層間運動相關性和 空間運動相關性如果AMVD6 < T，表明層間運動相關性較強；反之，表明空間運動相關性 較強。其中，T是門限值。(3)層間運動預測快速選擇根據宏塊級和子塊級的運動相關性結果完成快速選擇層間運動預測若滿足式(3)，即在宏塊級和子塊級上層間運動相關性均強于空間運動相關性，則 選擇使用層間運動預測，繼續(xù)進行運動搜索；否則，選擇不使用層間運動預測，結束本次運 動搜索。Jblskip < Jmrect & & AMVDe < T(3)其中，J是率失真代價值。(4)層間殘差預測率失真代價估計在使用層間殘差預測的情況下，采用步驟(1)-03)中的方法，進行層間運動預測 選擇，得到運動搜索結果；然后，利用運動搜索結果根據式，對不使用層間殘差預測和使用層間殘差 預測兩種情況下的宏塊失真和編碼比特個數進行估計，并得到兩種情況下的率失真代價估 計值J = D +IxR(4)D = YjYj(Diffix^y))2(5)
x=0 y=0^ = ^2(σγ+συ + σν)(6)其中，J是率失真代價估計值，D是宏塊失真估計值，力是編碼比特數估計值，λ是拉格朗日算子，Diff (x，y)是根據運動搜索結果進行運動補償得到的殘差塊，σγ是殘差塊 亮度分量的標準方差，συ、ον是殘差塊兩個色度分量上的標準方差。為了節(jié)省計算量，殘 差塊按以下方法計算DiffNoILEP = S-Pilep(7)DiffILRP=S-PILEP-Resbase (8)其中，DiffNoILEP為不使用層間殘差預測的殘差塊，Diffmip為使用層間殘差預測的 殘差塊，S是原始宏塊，Pmip是根據運動搜索結果得到的預測參考塊，Resbase是經過插值處 理的基本層對應塊的殘差數據。最后，計算不使用層間殘差預測和使用層間殘差預測兩種情況下的率失真代價比 值⑷為
權利要求
1.一種可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法，包括以下步驟(1)計算BLSKIP模式和Direct模式的率失真代價，分別作為宏塊級的層間運動相關性 和空間運動相關性的度量；(2)首先進行不使用層間運動預測的運動搜索，獲得運動矢量；然后，計算所述的運動 矢量和使用層間運動預測條件下的預測矢量之間的距離，為第一距離，并計算所述的運動 矢量和不使用層間運動預測條件下的預測矢量之間的距離，為第二距離；最后，計算第一距 離與第二距離的差值，以度量子塊級的層間運動相關性和空間運動相關性；(3)根據宏塊級和子塊級的運動相關性結果完成快速選擇層間運動預測若在宏塊級 和子塊級上層間運動相關性均強于空間運動相關性，則選擇使用層間運動預測，繼續(xù)進行 運動搜索；否則，選擇不使用層間運動預測，結束本次運動搜索；(4)在使用層間殘差預測的情況下，采用步驟(1)-03)的方法進行層間運動預測的選 擇，得到運動搜索結果；然后，利用運動搜索結果估計不使用層間殘差預測和使用層間殘差 預測兩種情況下的宏塊失真和編碼比特個數，并得到兩種情況下的率失真代價估計值；最 后得到兩種情況下的率失真代價比值；(5)根據所述的率失真代價比值和層間殘差預測之間的相關性進行快速選擇。
2.如權利要求1所述的可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法，其特征在于所述的 步驟O)中，當第一距離與第二距離的差值小于門限值，則層間運動相關性較強；反之，則 空間運動相關性較強。
3.如權利要求1所述的可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法，其特征在于所述的 步驟中，兩種情況下的率失真代價估計值的計算方法如下J = D + lxR(1)力= ΣΣ(Ρ#(χ,_ν))2(2)x=0 y=0Κ = \θξ2(σγ+συ + σν)(3)其中，J是率失真代價估計值，D是宏塊失真估計值，力是編碼比特數估計值，λ是拉格 朗日算子，Diff (x，y)是根據運動搜索結果進行運動補償得到的殘差塊，σ γ是殘差塊亮度 分量的標準方差， 、Ov是殘差塊兩個色度分量上的標準方差；不使用層間殘差預測和使用層間殘差預測兩種情況下的殘差塊Diff^-和Diffiuip按 以下方法計算DiffNoILEP — S-Pilep(4)DiffiLEP 一 S_PILEP_Resbase (5)其中，S是原始宏塊，Pilep是根據運動搜索結果得到的預測參考塊，Resbase是經過插值處 理的基本層對應塊的殘差數據。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種可伸縮視頻編碼快速層間預測選擇方法，包括利用宏塊模式信息來預測宏塊級的層間運動相關性和空間運動相關性，利用運動矢量和預測矢量之間的距離來預測子塊級的層間運動相關性和空間運動相關性，根據宏塊級和子塊級的運動相關性快速選擇層間運動預測；在使用層間殘差預測的情況下，采用前述步驟進行層間運動預測的選擇，得到運動搜索結果；然后，利用運動搜索結果估計不使用層間殘差預測和使用層間殘差預測兩種情況下的宏塊失真和編碼比特個數，并得到兩種情況下的率失真代價比值；根據所述的率失真代價比值和層間殘差預測之間的相關性進行快速選擇。本發(fā)明在基本不損失圖像質量的條件下，有效降低了層間預測選擇復雜度。
文檔編號H04N7/46GK102088605SQ20111004425
公開日2011年6月8日 申請日期2011年2月23日 優(yōu)先權日2011年2月23日
發(fā)明者蔣榮欣, 陳耀武, 馬漢杰, 黃愛愛 申請人:浙江大學