李瑞陽,殷海兵

(中國計量大學(xué) 信息工程學(xué)院,浙江 杭州 310018)

TCM模型的自適應(yīng)硬判決量化算法

李瑞陽,殷海兵

(中國計量大學(xué) 信息工程學(xué)院,浙江 杭州 310018)

在視頻編碼中,DCT系數(shù)分布模型是率失真理論模型的基礎(chǔ),視頻量化一般可分別為硬判決量化(HDQ)以及軟判決量化(SDQ),SDQ算法能實現(xiàn)最優(yōu)編碼性能,但其中維特比算法會導(dǎo)致嚴重的系數(shù)間串行處理依賴.比較而言,基于死區(qū)(deadzone)的HDQ算法率失真性能略有損失,但是不考慮系數(shù)間的相關(guān)性.提出了一種基于分段逼近TCM模型(Transparent Composite Model)的自適應(yīng)硬判決量化算法,采用更精確的DCT分布估計模型,估算不同頻率分量DCT系數(shù)的分布參數(shù).根據(jù)模型參數(shù)及DCT系數(shù)分布參數(shù),優(yōu)化構(gòu)造自適應(yīng)的死區(qū)偏移量模型.實驗表明，相對于固定偏移量HDQ算法,其編碼性能非常接近于SDQ算法.

視頻編碼;率失真優(yōu)化;TCM模型;硬判決量化

在H.26x和MPEG-x等混合框架視頻編碼器中,量化算法很大程度上直接決定編碼器的率失真性能.DCT系數(shù)分布模型是率失真理論模型的基礎(chǔ),目前,主流的DCT系數(shù)分布模型有基于拉普拉斯的模型、基于柯西分布的模型和基于廣義高斯分布的模型等.實驗結(jié)果表明,沒有一種模型能夠準確吻合所有圖像的DCT系數(shù)分布.針對這個問題,本文采用TCM分布模型,把DCT系數(shù)分為兩個部分,分別采用不同的模型進行估計,以提高DCT系數(shù)分布模型的準確度.

本文研究DCT系數(shù)在TCM分布模型下,模擬SDQ算法,在離線模式下,構(gòu)建自適應(yīng)死區(qū)偏移模型，提高硬判決量化算法的RD性能.一方面,獨立估算不同頻率分量DCT系數(shù)的統(tǒng)計分布參數(shù),在率失真優(yōu)化理論指導(dǎo)下,將參數(shù)應(yīng)用于偏移量建模.另一方面,將偏移量構(gòu)建為量化參數(shù)、TCM模型參數(shù)以及DCT系數(shù)分布參數(shù)的函數(shù),基于最大正判和最小誤判原則,模擬并逼近軟判決量化結(jié)果,構(gòu)造自適應(yīng)的死區(qū)偏移量模型,以提高改進硬判決量化算法的率失真性能.

1 背景及問題

1.1 DCT系數(shù)分布

高性能編碼需充分考慮信源特征,預(yù)測殘差DCT系數(shù)概率分布模型是設(shè)計最優(yōu)量化器和構(gòu)建率失真模型的基礎(chǔ).學(xué)術(shù)界先后提出了高斯、拉普拉斯、廣義高斯、柯西等概率模型;YANG E H等針對實際樣本較重拖尾現(xiàn)象,提出分段逼近TCM模型[1].

在TCM模型里,根據(jù)樣本絕對值分布,將樣本y分為兩個部分,分割點樣本絕對值為yc.TCM模型的概率密度函數(shù)可以描述為:P(y|yc,b,θ)=

(1)

其中,參數(shù)a為實際樣本的最大絕對值.不同分布模型有各自參數(shù),假設(shè)θ為模型參數(shù),f為|y|

1.2 HDQ和SDQ量化判決

在早期視頻壓縮算法中,DCT系數(shù)的分布近似認為服從拉普拉斯模型分布,基于此分布特點,Gary提出了失真最小的Deadzone +UTQ(UniformThreshold Quantization)量化方案[3].基于死區(qū)的HDQ算法如下:

HDQ(z)=floor([|z|+δ×q]/q).

(2)

其中,z為DCT系數(shù),q表示量化步長,δ表示deadzone偏移量,||表示求絕對值操作,floor為向下取整操作,HDQ(z)為硬判決量化幅值.在USQ中,偏移量δ的取值為1/2.Gray在基于熵編碼的統(tǒng)計特性的研究中,提出幀內(nèi)、幀間預(yù)測模式分別采用固定死區(qū)量化偏移量1/3和1/6[3].H.264和H.265標準參考代碼JM和HM中都采用該算法[4],但是沒有考慮塊內(nèi)相鄰系數(shù)的相關(guān)影響[5].維特比網(wǎng)格搜索[6]是實現(xiàn)SDQ的一種典型方法.SDQ算法可獲得優(yōu)越的編碼性能,能實現(xiàn)6%～8%的碼率節(jié)省[6-7],但這種性能提升是以維特比算法及CABAC編碼導(dǎo)致高度串行依賴為代價的.在H.264/AVC及HEVC等標準中先后采用率失真優(yōu)化量化(RDOQ)算法,該算法可理解為SDQ算法的簡化版[8].相比于SDQ全網(wǎng)格維特比搜索,RDOQ只搜索網(wǎng)格圖中部分路徑[9].

因此,在深入分析SDQ算法的內(nèi)在特性和作用機理后,本文提出了基于TCM分布模型的自適應(yīng)死區(qū)HDQ偏移量模型.其目標是在保留系數(shù)獨立HDQ算法并發(fā)處理優(yōu)越性前提下,最大限度接近SDQ算法的率失真性能.在這個過程中,需要充分考慮TCM模型中DCT系數(shù)的分布特性參量以及系數(shù)之間的相互影響.

1.3 軟硬判決分析

Gary在研究DCT系數(shù)分布特性的基礎(chǔ)上,提出了采用固定死區(qū)的HDQ算法,有效地提升了編碼器的率失真性能.當DCT系數(shù)采用拉普拉斯分布時,其概率密度函數(shù)如下:

其中

(3)

Λ為DCT系數(shù)分布模型參數(shù),б為系數(shù)的標準差.u為DCT系數(shù).在基于拉普拉斯DCT分布模型中,采用率失真優(yōu)化確定HDQ算法中的死區(qū)偏移量δ公式如下:

(4)

其中,λ為拉格朗日乘子,經(jīng)歸一化的死區(qū)偏移量δ′可表示如下:

(5)

圖1 偏移量δ′分布圖Figure 1 Offset distribution

其中,λ為拉格朗日乘子.但是,此處存在一個“蛋雞悖論”的問題,參數(shù)λ和δ是相互依賴的.而且,解決該悖論問題相對比較困難.根據(jù)公式我們可以看到λ越大,死區(qū)偏移量δ越大,q越大,死區(qū)偏移量δ也應(yīng)該越大.但是實際測試的過程中發(fā)現(xiàn),隨著Qp的增大,歸一化量化偏移量δ′如圖1.圖1(a)可見有些Qp和λ組合情況下,偏移量出現(xiàn)小于0現(xiàn)象;如果將小于0的偏移量置為0,得到圖1(b)所示曲面.實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),基于圖1所示偏移量HDQ算法性能距離SDQ算法有較大差距.

Gary等在不考慮系數(shù)分布參數(shù)差異前提下,為HDQ算法確定了固定死區(qū)偏移量[10],死區(qū)偏移量幀內(nèi)和幀間模式分別取1/3和1/6.這種簡化導(dǎo)致了一定程度編碼率失真性能損失.λ參數(shù)的準確性對偏移量至關(guān)重要.事實上,不同位置的DCT系數(shù)有不同的拉普拉斯參數(shù)λ[11],類似于SDQ算法,HDQ算法中系數(shù)級量化調(diào)節(jié)對于性能提升有著重要影響.

2 基于TCM模型自適應(yīng)偏移量的HDQ算法

2.1 基于TCM模型的系數(shù)分布參數(shù)

本文中使用TCM分段DCT分布模型,通過觀察TCM與拉普拉斯DCT分布模型的分布模型參數(shù)λ,對比發(fā)現(xiàn),通過改變模型參量b的大小,可以調(diào)節(jié)TCM模型里分布模型的參數(shù)值的大小,用不同分辨率的測試序列進行實驗,橫坐標表示圖像16個位置,縱坐標表示兩種DCT系數(shù)分布參數(shù)λ′/λ=λTCM模型/λLaplace模型的比值如圖2,模型參數(shù)b和分布參數(shù)比值的關(guān)系如圖3所示.

圖2 DCT系數(shù)位置和分布參數(shù)比值關(guān)系圖Figure 2 DCT coefficient position and distribution parameter ratio diagram

圖3 分布模型參數(shù)比值與模型參數(shù)b的分布圖Figure 3 The ratio of the model parameters and model parameters b Distribution

2.2 基于TCM模型的自適應(yīng)偏移模型建模

本文構(gòu)建基于TCM模型的DCT分布參數(shù)以及參數(shù)b的自適應(yīng)死區(qū)偏移模型.模擬SDQ算法的數(shù)據(jù)特征和作用機理,基于統(tǒng)計分析方法在最大正判概率約束下,探索最優(yōu)死區(qū)量化偏移量,離線構(gòu)建參數(shù)自適應(yīng)模型.

如圖4,本文采用啟發(fā)式模型推導(dǎo)方法.首先,收集圖中的DCT系數(shù)樣本,即兩種量化算法(HDQ和SDQ)的量化幅值不一致情況下的DCT系數(shù).在DCT系數(shù)分布參數(shù)以及模型參數(shù)b的不同組合下,收集這些樣本數(shù)據(jù),在保證樣本兩種量化算法結(jié)果一致的前提下,得到所有DCT系數(shù)樣本偏移量的取值范圍(δmin,δmax).

然后,在DCT系數(shù)分布參數(shù)以及TCM模型參數(shù)b的所有組合下,統(tǒng)計各組合下樣本偏移量取值范圍,在最大正判概率約束下,從中抉擇出最佳偏移量.最終離線構(gòu)建自適應(yīng)偏移量模型(圖5).

圖4 自適應(yīng)偏移量模型建模示意圖Figure 4 Adaptive offset schematic modeling

圖5 偏移量δ模型圖Figure 5 Model diagram of offset δ

3 實驗結(jié)果

本文將提出的自適應(yīng)偏移量模型可應(yīng)用與H.264和H.265標準編碼器,進行HDQ算法驗證,與固定偏移量HDQ算法及SDQ算法進行了率失真性能比較.所有量化算法都同時應(yīng)用于最終模式編碼以及率失真優(yōu)化模式選擇回路中.仿真采用D1、720p和1080p格式視頻序列;關(guān)閉碼率控制,量化參數(shù)選擇22,27,32,37,覆蓋低、中和高比特率應(yīng)用.GOP結(jié)構(gòu)采用IPBBPBB.采用主流的BD-PSNR及BD-RATE參數(shù)進行率失真性能比較[12].

表1 固定偏移量HDQ、基于本文自適應(yīng)偏移量模型HDQ與最佳SDQ算法性能對比

圖6給出了D1格式Silent-D1 flowergarden序列的率失真曲線圖,圖中對比了SDQ算法、固定偏移量HDQ算法以及本文自適應(yīng)偏移量HDQ算法.此外,表1給出不同測試序列的BD-PSNR及BD-RATE參數(shù)[12].根據(jù)表1結(jié)果,在高分辨率視頻序列情況下,本文算法有相對較高的率失真性能提升.本文提出的算法率失真性能上明顯優(yōu)于固定偏移量HDQ算法,十分接近最佳SDQ算法性能.計算復(fù)雜度方面,相比于固定偏移量HDQ算法,本文算法的額外計算是DCT系數(shù)分布參數(shù),總體上而言,額外增加的計算復(fù)雜度基本可以忽略,且本文算法可保持HDQ算法系數(shù)級并發(fā)處理優(yōu)勢.

圖6 典型測試序列率失真曲線示Figure 6 A typical test sequence in shows the rate-distortion curve

4 結(jié) 論

算法內(nèi)在的串行依賴阻礙了SDQ算法硬件并發(fā)流水有效實現(xiàn).HDQ算法相較于SDQ算法,編碼率失真性能有顯著的損失.基于統(tǒng)計分析及啟發(fā)式建模,本文根據(jù)DCT系數(shù)分布參數(shù)以及TCM模型參數(shù),構(gòu)建自適應(yīng)死區(qū)偏移量模型,提出一種內(nèi)容自適應(yīng)偏移量死區(qū)量化算法,可減少傳統(tǒng)死區(qū)HDQ算法和SDQ算法之間性能的差異.實驗仿真結(jié)果表明,相比于固定偏移量HDQ算法,本文算法峰值信噪比有0.080 17 dB性能提升,平均節(jié)省2.941 9%碼率.和SDQ算法相比,本文算法PSNR性能僅有0.047 4 dB損失,相當于1.665 3%碼率增加.此外,本文算法額外的復(fù)雜度適中,保持了HDQ算法系數(shù)級并發(fā)處理優(yōu)勢.

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An adaptive hard-decision quantization algorithm based on TCM model

LI Ruiyang, YIN Haibing
(College of Information Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 31018, China)

In video coding, the DCT coefficient distribution model is the basis of the rate-distortion theory model. Video quantization includes hard-decision quantization(HDQ) and soft decision quantization(SDQ). The SDQ algorithm can achieve optimal coding performance, but the Viterbi algorithm can cause severe serial processing dependencies between coefficients. In comparison, the dead-zone-based HDQ algorithm has some loss of rate-distortion performance, while it does not consider the correlation between coefficients. In this paper, an adaptive hard-decision quantization algorithm based on the Transparent Composite Model(TCM)is proposed to estimate the distribution parameters of DCT coefficients of different frequency components using a more accurate DCT estimation model. Based on the quantization parameters and DCT coefficient distribution parameters, an adaptive dead-zone offset model was established and optimized. Experimental results show that the HDQ algorithm is close to the SDQ algorithm with respect to the fixed offset HDQ algorithm.

video coding; rate-distortion optimization; TCM model; hard-decision quantization

2096-2835(2017)01-0103-05

10.3969/j.issn.2096-2835.2017.01.018

2016-11-08 《中國計量大學(xué)學(xué)報》網(wǎng)址：zgjl.cbpt.cnki.net

李瑞陽(1994- ),男,河南省商丘人,碩士研究生,主要研究方向為數(shù)字視音頻處理.E-mail:997813298@qq.com 通信聯(lián)系人：殷海兵,男,教授.E-mail:yinhb@cjlu.edu.cn

TP919.81

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