范桂真，楊 靜，王 超

(1．上海海事大學(xué) 信息工程學(xué)院，上海201306;2．浙江工商大學(xué) 信息與電子工程學(xué)院，浙江杭州310018)

相比于早先的標(biāo)準(zhǔn)，H．264/AVC視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)有了顯著的改進(jìn)，在相同的視覺質(zhì)量下能節(jié)省約50%的比特率［1］。碼率控制是視頻編碼器的一個(gè)重要部分，碼率控制的目的是:通過動(dòng)態(tài)地調(diào)整編碼參數(shù)，控制單位時(shí)間內(nèi)的編碼視頻流的數(shù)據(jù)量，在盡可能小的失真度下使產(chǎn)生的碼流匹配當(dāng)前帶寬。由于視頻序列的運(yùn)動(dòng)程度有較大差異、圖像各幀之間復(fù)雜度也不盡相同，導(dǎo)致其壓縮解碼后的碼流輸出產(chǎn)生很大波動(dòng)，因此需要采取適當(dāng)?shù)拇a率控制策略將其限定在合理的范圍內(nèi)，以滿足實(shí)時(shí)視頻通信的需要。

目前有各種各樣的碼率控制策略，流行的主要有MPEG－2的 TM5，H．263的TMN8，MPEG－4的VM8以及在這些基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的基于 H．264的 JVT－G012［2］，其他的碼率控制策略主要是對(duì)這些模型做一些改進(jìn)。文獻(xiàn)［3］針對(duì)H．264/AVC碼率控制算法沒有采取有效的策略應(yīng)對(duì)場(chǎng)景切換進(jìn)行了改進(jìn)。文獻(xiàn)［4］針對(duì)H．264/AVC碼率控制算法初始量化參數(shù)的計(jì)算太過粗略進(jìn)行了改進(jìn)。目前也有大量學(xué)者對(duì)圖像復(fù)雜度的度量方式進(jìn)行了研究，比較經(jīng)典的有:Zheng在文獻(xiàn)［5］中提出用當(dāng)前幀MAD與已編碼幀平均MAD的比值作為圖像復(fù)雜度度量手段，該方法對(duì)于運(yùn)動(dòng)程度緩慢的序列表現(xiàn)較好，對(duì)于運(yùn)動(dòng)劇烈的序列，該比特分配方案效果不是很理想。文獻(xiàn)［6］提出了使用差分直方圖度量圖像復(fù)雜度，但對(duì)于不同圖像復(fù)雜度的序列，閾值的選擇具有不確定性。Jiang在文獻(xiàn)［7］中沿用了文獻(xiàn)［5］的方法并結(jié)合PSNR來(lái)衡量圖像的復(fù)雜度，該方法對(duì)于運(yùn)動(dòng)劇烈的序列效果也較好，它在分配目標(biāo)比特分配的時(shí)候考慮了已編碼幀和當(dāng)前幀的信息，目標(biāo)比特分配更加準(zhǔn)確，但該算法在計(jì)算PSNR時(shí)引入了巨大計(jì)算量。文獻(xiàn)［8］提出了基于原始圖像亮度信息的復(fù)雜度度量手段，灰度直方圖能夠很好地表示圖像復(fù)雜度，但使用幀間直方圖差值作為圖像復(fù)雜度度量手段，忽略了其位置信息，對(duì)于圖像的局部運(yùn)動(dòng)不敏感。因此，本文提出了一種基于線性加權(quán)的圖像塊亮度直方圖的復(fù)雜度度量手段，對(duì)視頻序列的局部運(yùn)動(dòng)更加敏感，對(duì)圖像的幀復(fù)雜度估計(jì)更加準(zhǔn)確。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)算法可以更加精確地控制碼率，序列平均PSNR值比 JVT－G012算法提高0．3 dB，比文獻(xiàn)［8］算法提高 0．22 dB，編碼質(zhì)量得到明顯提高。

1 JVT－G012碼率控制

JVT－G012碼率控制算法主要分為三部分:1)GoP層碼率控制;2)幀層碼率控制;3)基本單元層碼率控制。從3個(gè)層次進(jìn)行碼率控制，能夠更加準(zhǔn)確地控制輸出碼率，獲得高質(zhì)量平滑的圖像質(zhì)量。

1.1 GoP層碼率控制

GoP層碼率控制的主要任務(wù)是計(jì)算每一個(gè)GoP中未編碼幀的剩余總比特?cái)?shù)，并進(jìn)一步計(jì)算每一個(gè)GoP的初始量化參數(shù)。

1.2 幀層碼率控制

幀層碼率控制主要分為兩步進(jìn)行:1)根據(jù)圖像組的目標(biāo)緩沖級(jí)別、預(yù)定的幀率、實(shí)際緩沖占有率以及剩余比特?cái)?shù)確定當(dāng)前幀的目標(biāo)比特?cái)?shù)。2)利用二次R－D模型計(jì)算QP并進(jìn)行率失真優(yōu)化。因雙向預(yù)測(cè)(B幀)運(yùn)算量較大，本文的碼率控制算法不涉及B幀。

首先初始化目標(biāo)緩存。在編碼第一個(gè)P幀后，目標(biāo)緩存重置為

式中:Bc(2)表示編碼第1個(gè)P幀后的實(shí)際緩沖占有率。其他幀目標(biāo)緩存為

式中:Tbl(j)表示編碼第j幀后的目標(biāo)緩沖;Np是圖像組中P幀總數(shù);Tbl(2)是目標(biāo)緩沖的初始值;Bs是緩沖區(qū)大小。接下來(lái)需要計(jì)算目標(biāo)比特?cái)?shù)。

當(dāng)只考慮目標(biāo)緩沖級(jí)別、幀率、帶寬以及實(shí)際緩沖占有度時(shí)，第j幀的目標(biāo)比特為

式中:u(j)是信道帶寬;Fr是預(yù)定的幀率;Bc(j)表示編碼第j幀后的實(shí)際緩沖占有度;γ是常數(shù)，一般取0．5。

將剩余比特考慮進(jìn)去時(shí)，目標(biāo)比特?cái)?shù)為

式中:Nr是當(dāng)前GoP中未編碼的P幀數(shù);Rr(j)為當(dāng)前GoP中剩余的比特?cái)?shù)。最終的目標(biāo)比特?cái)?shù)由式(3)和式(4)的線性加權(quán)得到

式中:β是常量，一般取0．5(無(wú)B幀的情況)。最后計(jì)算量化參數(shù)并進(jìn)行率失真優(yōu)化。

1.3 基本單元層碼率控制

一個(gè)基本單元是由連續(xù)的若干個(gè)宏塊組成的?；締卧髸r(shí)，碼率波動(dòng)大，但得到的圖像質(zhì)量較平穩(wěn)，反之，碼率波動(dòng)小，但幀間圖像質(zhì)量波動(dòng)大。因此，在基本單元層碼率控制中，要選擇合適的大小，使得碼率控制精度與圖像質(zhì)量之間達(dá)到一定的平衡。

2 幀層算法改進(jìn)

2.1 根據(jù)復(fù)雜度分配目標(biāo)比特

本文提出一種線性加權(quán)的基于圖像塊亮度信息的復(fù)雜度度量手段BHOD，它與視頻序列的真實(shí)復(fù)雜度之間有著很強(qiáng)的線性關(guān)系，因此它不像MAD具有預(yù)測(cè)誤差。BHOD不像一般的基于原始圖像亮度信息的復(fù)雜度度量手段，因是基于宏塊的，所以能夠更好地體現(xiàn)幀像素的位置信息。BHOD以塊為單位計(jì)算亮度直方圖差值，然后再整幀求和，BHOD表達(dá)式為［9］

式中:h(b，i，fn)和h(b，i，fm)分別表示第fn和fm幀中第b個(gè)宏塊亮度為i的像素點(diǎn)數(shù);q為圖像的最大灰度級(jí)，當(dāng)亮度值以8比特位量化時(shí)，q值為256;為一幀中包含的宏塊數(shù)。與文獻(xiàn)［10］相比，它可以兼顧不同復(fù)雜度幀，使得低復(fù)雜度幀不為0，對(duì)高復(fù)雜度幀的敏感性增強(qiáng)。為了更直觀地反應(yīng)圖像復(fù)雜度，定義為

式中:BHOD(j)是第j幀的BHOD值;BHOD(l)表示同一GoP中已編碼幀的BHOD平均值。在求已編碼幀的BHOD平均值時(shí)采用了直接求平均的方法，當(dāng)GoP中已編碼幀的復(fù)雜度情況類似時(shí)，效果較好，但若GoP的圖像復(fù)雜度幅度變化較大，效果不那么理想。因此，本文使用加權(quán)求和的方法求BHOD平均值，以獲得更加精確的相對(duì)復(fù)雜度度量因子，進(jìn)一步定義為

式中BHODC是采用加權(quán)的方式求出的BHOD平均值，對(duì)局部運(yùn)動(dòng)變換劇烈的序列更加準(zhǔn)確，其表達(dá)式為

式中:ml為加權(quán)系數(shù)，其值計(jì)算如下

用此方法求得的復(fù)雜度因子更全面地考慮了圖像的局部復(fù)雜度分布，對(duì)于局部運(yùn)動(dòng)劇烈的視頻序列，計(jì)算結(jié)果更準(zhǔn)確。BHODratio值將作為幀層比特分配的加權(quán)系數(shù)。

根據(jù)以上分析，本文對(duì)式(4)中剩余比特分配進(jìn)行調(diào)整，比特分配偽代碼為

其中:Nr和Rr(j)分別表示當(dāng)前GoP中未編碼的P幀數(shù)和剩余的比特?cái)?shù);BHODratio的范圍是通過對(duì)大量QCIF測(cè)試序列的實(shí)驗(yàn)得到的，將其引入到幀層P幀目標(biāo)比特的分配，對(duì)復(fù)雜度較大的幀分配較多的目標(biāo)比特?cái)?shù)，反之，分配較少的目標(biāo)比特?cái)?shù)。通過這一策略，編碼比特得到合理利用。

最終分配的目標(biāo)比特?cái)?shù)f(ni，j)仍由式(5)確定，(j)的值是經(jīng)過上述比特分配方案調(diào)整后的數(shù)值。

2.2 量化參數(shù)的進(jìn)一步調(diào)整

得到目標(biāo)比特后，通過二次R－D模型可求得量化參數(shù)

式中:a1，a2是模型參數(shù);f(ni，j)是當(dāng)前幀分配的目標(biāo)比特?cái)?shù);MADcd是通過線性預(yù)測(cè)模型得到的預(yù)測(cè)MAD值;Th(j)是用于頭信息等非紋理編碼所用的比特?cái)?shù)。

為得到更加精確的量化參數(shù)，本文進(jìn)一步利用已編碼幀的信息［11］進(jìn)行量化參數(shù)的調(diào)整，量化參數(shù)調(diào)整因子為

式中:b(ni，j－1)和f(ni，j－1)分別為前一幀的實(shí)際編碼比特?cái)?shù)和分配的目標(biāo)比特?cái)?shù);Δ值可以反映目標(biāo)比特分配的準(zhǔn)確性，Δ值小于1，說明前一幀分配了過多的目標(biāo)比特?cái)?shù)，后面幀分配的比特?cái)?shù)減少，當(dāng)前幀的目標(biāo)比特?cái)?shù)也減少，因此由二次R－D模型計(jì)算的量化級(jí)變大，所以此時(shí)應(yīng)該減小當(dāng)前幀的量化參數(shù)。反之，應(yīng)該增大當(dāng)前幀的量化參數(shù)。

通過大量實(shí)驗(yàn)得到的量化參數(shù)調(diào)整如下:

1)若是當(dāng)前GoP的前兩個(gè)P幀，因第一個(gè)P幀要作為后面的參考幀，并且沒有參與比特的分配，前兩個(gè)P幀的量化參數(shù)保持不變?。j

2)GoP其他P幀的量化參數(shù)調(diào)整如下

3 仿真結(jié)果與分析

為驗(yàn)證改進(jìn)的幀層算法的有效性，在VS2010上基于JM8．6對(duì)本文的算法進(jìn)行了仿真，并與JVT－G012算法和基于圖像亮度直方圖的算法［8］作比較。仿真采用的序列為標(biāo)準(zhǔn)QCIF序列，參數(shù)設(shè)置如下:mobile序列幀率為15 f/s(幀/秒)，其他序列為30 f/s，目標(biāo)碼率為64 kbit/s，I幀與第一個(gè)P幀的初始QP為28，設(shè)置一幀為一個(gè)基本單元，不采用B幀，其他參數(shù)配置3種算法保持相同。仿真結(jié)果見表1和表2。

表1 參考算法與改進(jìn)算法碼率仿真結(jié)果 kbit/s

表2 參考算法與改進(jìn)算法PSNR及標(biāo)準(zhǔn)差仿真結(jié)果

從表1的仿真數(shù)據(jù)可以看出，與JVT－G012算法和文獻(xiàn)［8］中算法相比，本文算法能夠更精確的控制碼率。本文算法的碼率與目標(biāo)碼率差值在0．5 kbit/s以內(nèi)，更接近于目標(biāo)碼率，在碼率控制精確度上有明顯的優(yōu)越性。從表2的仿真數(shù)據(jù)可以看出，本文算法的PSNR平均比 JVT－G012中大約提高0．3 dB，比文獻(xiàn)［8］中算法大約提高0．22 dB，圖像的整體質(zhì)量得到提高。Y分量的PSNR標(biāo)準(zhǔn)差能夠反映圖像的平滑度，本文算法PSNR值的標(biāo)準(zhǔn)差比參考算法明顯降低，因此，圖像序列更加的平穩(wěn)，增加了圖像的主觀質(zhì)量。

圖1至圖4為hall序列和foreman序列每幀圖像在本文算法與參考算法中PSNR和緩沖占有度對(duì)比圖。

圖1 hall序列PSNR對(duì)比圖

圖2 hall序列緩沖占有度對(duì)比圖

從對(duì)比圖可以看出，與參考算法相比:

對(duì)于圖像紋理較簡(jiǎn)單和運(yùn)動(dòng)較平緩的hall序列，采用本文提出的內(nèi)容復(fù)雜度度量算法能夠很好地檢測(cè)出序列的運(yùn)動(dòng)劇烈程度，對(duì)局部運(yùn)動(dòng)劇烈的序列的復(fù)雜度進(jìn)行了準(zhǔn)確估計(jì)，圖像的整體質(zhì)量更加平滑。

對(duì)于存在較為快速運(yùn)動(dòng)的foreman序列，本文的算法也有很好的效果，圖像每幀緩沖占有度降低，視頻序列的平均PSNR提高，并且平滑度增加，而JVT－G012與文獻(xiàn)［8］算法對(duì)序列的運(yùn)動(dòng)情況不敏感，對(duì)于PSNR值的快速下降沒有有效的控制。此外，在視頻序列的最后幾幀中，JVT－G012算法中圖像編碼失真較大，本文算法在序列結(jié)尾幾幀圖像質(zhì)量明顯改善。

圖3 foreman序列PSNR對(duì)比圖

圖4 foreman序列緩沖占有度對(duì)比圖

4 結(jié)論

碼率控制一直是視頻編碼研究中的熱點(diǎn)問題，在經(jīng)典的碼率控制基礎(chǔ)上，許多改進(jìn)的碼率控制算法被提出。本文提出的BHOD復(fù)雜度度量手段能夠準(zhǔn)確地反映圖像的真實(shí)復(fù)雜度情況，尤其是對(duì)序列的局部信息更加敏感，從而使得實(shí)際編碼碼率更接近目標(biāo)碼率，平均PSNR也得到了明顯提高。此外，本算法不改變H．264碼率控制方案的整體架構(gòu)，因此基本上沒有增加算法復(fù)雜度。通過實(shí)驗(yàn)仿真可以看出，本文算法在視頻圖像質(zhì)量、碼率控制精度、緩沖區(qū)占有度等方面體現(xiàn)了優(yōu)越性能，能夠更好地實(shí)現(xiàn)視頻的高質(zhì)量實(shí)時(shí)傳輸。

:

［1］ RICHARDSON I．H．264 and MPEG video compression:video coding for next generation mltimedia［M］．UK:John Wiley ＆ Sons Ltd．，2003．

［2］ LI Z，PAN F，LIM K，et al．Adaptive basic unit layer rate－control for JVT:Document JVT－G012［S］．2003．

［3］ CHEN Xiao，LU Feifei．Adaptive rate control algorithm for H．264/AVC considering scene change［J］．Mathematical Problems in Engineering，2013，2013(6):1－6．

［4］ SU Linghua，GUO Ying，WANG Min，et al．An improved method for initializing quantization parameter in H．264/AVC rate control［C］//Proc．Intelligent Science and Intelligent Data Engineering．［S．l．］:Spring Verlag Berlin，2012:793－744．

［5］ ZHENG Yayu，ZHOU Fan，LUO Juan，et al．A novel rate control method for H．264 based on frame complexity and importance［J］．IEEE Trans．Consumer Electronics，2008，54(2):614－618．

［6］ SU Linghua，GUO Ying．A novel H．264 rate control algorithm for scene transition video［C］//Proc．ACAI 2012．［S．l．］:IEEE Press，2012:220－223．

［7］呂振斌，王惠南．一種H．264基本單元層的碼率控制算法［J］．電視技術(shù)，2009，33(1):45－47．

［8］ 韓崢，唐昆，崔慧娟．基于H．264的碼率控制算法［J］．清華大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2008，48(1):59－61．

［9］楊靜．H．264低碼率實(shí)時(shí)視頻傳輸中的比特優(yōu)化分配問題研究［D］．上海:上海交通大學(xué)，2006．

［10］ XUAN J，CHAU L P．Improved frame level MAD prediction and bit allocation scheme for H．264/AVC rate control［C］//Proc．ISCAS 2007．［S．l．］:IEEE Press，2007:3639－3642．

［11］繆廣忠，林其偉，饒琴．一種簡(jiǎn)單有效的幀層碼率控制策略［J］．微計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2009，30(9):34－38．