劉 佳

（中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)廣西有限公司，廣西 南寧 530000）

0 引 言

近年來(lái)，隨著視頻會(huì)議等視頻媒體業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，視頻質(zhì)量不斷提升，導(dǎo)致視頻數(shù)據(jù)傳輸對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的要求也不斷提高。因此，在保證視頻質(zhì)量的同時(shí)降低視頻碼率，具有十分重要的意義。國(guó)內(nèi)外許多研究人員都對(duì)該問(wèn)題展開(kāi)了研究[1-4]，例如，幀率下采樣算法在編碼前對(duì)視頻圖像進(jìn)行場(chǎng)景檢測(cè)，丟棄一些幀不進(jìn)行編碼，從而降低視頻在時(shí)域上的冗余，并在解碼端通過(guò)FRUC算法恢復(fù)編碼前的丟棄幀。ROI區(qū)域優(yōu)化方法也是一個(gè)重要的研究方向。基于ROI人眼感興趣區(qū)域的視頻編碼主要是通過(guò)對(duì)人眼感興趣的區(qū)域分配更多的比特，而對(duì)人眼不感興趣的區(qū)域分配較少的比特，這樣可以在同等碼率條件下達(dá)到改善主觀質(zhì)量的目的。超分算法也是降碼率的一個(gè)重要研究方向[5]，其在視頻編碼前進(jìn)行分辨率下采樣，極大程度地降低了視頻碼率，在視頻解碼后對(duì)視頻進(jìn)行超分處理，實(shí)現(xiàn)分辨率的提升，增加視頻細(xì)節(jié)。

然而，上述算法的使用場(chǎng)景都受到一定的限制。幀率下采樣算法適用于監(jiān)控等對(duì)視頻流暢度要求不高的場(chǎng)景；固定ROI區(qū)域編碼無(wú)法智能適應(yīng)感興趣區(qū)域?qū)崟r(shí)變化的場(chǎng)景；超分算法對(duì)視頻處理平臺(tái)性能有較高的要求。本文提出一種視頻編碼前的圖像預(yù)處理算法，能夠在保持視頻清晰度的同時(shí)降低視頻碼率，具有廣泛的適用場(chǎng)景。

1 基于人臉檢測(cè)的ROI選取

多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks，MTCNN）是 一 種基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)算法[6]。該算法基于cascade框架實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)與對(duì)齊，并且在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)里實(shí)現(xiàn)了人臉檢測(cè)與5點(diǎn)標(biāo)定的模型。算法主要通過(guò)CNN模型級(jí)聯(lián)實(shí)現(xiàn)多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，流程如 圖1所示。

圖1 MTCNN算法流程圖

整個(gè)模型分為3個(gè)階段：第1階段通過(guò)一個(gè)淺層CNN網(wǎng)絡(luò)快速生成一系列候選窗口；第2階段通過(guò)一個(gè)能力更強(qiáng)的CNN網(wǎng)絡(luò)排除絕大部分非人臉的候選窗口；第3階段通過(guò)一個(gè)能力更強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)找到人臉上的5個(gè)標(biāo)記點(diǎn)。相比于傳統(tǒng)的人臉檢測(cè)算法，MTCNN檢測(cè)速度更快，缺點(diǎn)是容易對(duì)人的側(cè)臉造成漏檢。本文針對(duì)會(huì)議場(chǎng)景，使用由MTCNN算法檢測(cè)出的人臉區(qū)域作為視頻幀的ROI。

2 自適應(yīng)濾波

在視頻編碼過(guò)程中，時(shí)域噪聲和空域噪聲會(huì)占用較多的比特。合理利用ROI區(qū)域和運(yùn)動(dòng)區(qū)域信息，對(duì)編碼前的視頻幀進(jìn)行時(shí)域和空域?yàn)V波，可以在保持圖像細(xì)節(jié)的基礎(chǔ)上降低視頻碼率。在編碼碼率受限的情況下，提高濾波強(qiáng)度可以進(jìn)一步降低時(shí)域和空域復(fù)雜度，從而降低視頻碼率。

自適應(yīng)中值濾波器是一種常用的非線(xiàn)性濾波器，可以用來(lái)降低視頻幀的噪點(diǎn)和空間上的信息冗余。其基本原理是選擇待處理像素的一個(gè)鄰域中各像素值的中值來(lái)代替待處理的像素，其主要功能是利用像素的灰度值與周?chē)袼乇容^接近的特點(diǎn)，消除孤立的噪聲點(diǎn)。自適應(yīng)中值濾波器在均值濾波的基礎(chǔ)上，動(dòng)態(tài)地改變?yōu)V波器的窗口尺寸大小。在濾波的過(guò)程中，自適應(yīng)中值濾波器會(huì)根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的條件，改變?yōu)V波窗口的尺寸大小。和其他空間濾波相比，自適應(yīng)均值濾波能在很大程度上保護(hù)圖像的細(xì)節(jié)。本文在視頻非ROI區(qū)域使用自適應(yīng)中值濾波器進(jìn)行處理。

時(shí)域降噪在視頻靜止區(qū)域有明顯的效果，能夠極大程度地降低噪聲。為了保證視頻幀預(yù)處理的實(shí)時(shí)性，本文采用計(jì)算復(fù)雜度小的時(shí)域均值濾波。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

整體視頻預(yù)處理流程如圖2所示。

圖2 視頻幀預(yù)處理整體流程

本文選用分辨率4K、幀率30 f·s-1的視頻素材作為樣本進(jìn)行測(cè)試。首先使用MTCNN算法檢測(cè)視頻中的人臉區(qū)域，作為視頻的ROI區(qū)域。在對(duì)視頻幀進(jìn)行自適應(yīng)中值濾波時(shí)，減小ROI區(qū)域的濾波強(qiáng)度以保持ROI區(qū)域的清晰度。同步使用背景差分法檢測(cè)視頻變化區(qū)域，并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果對(duì)靜止區(qū)域進(jìn)行時(shí)域均值濾波，避免產(chǎn)生視頻拖尾現(xiàn)象。經(jīng)過(guò)預(yù)處理的視頻幀降低了時(shí)域和空域復(fù)雜度，從而可以降低編碼后的視頻碼率。另外，對(duì)于支持QP區(qū)域可配的編碼器，可以根據(jù)ROI區(qū)域信息更加合理地分配碼率分布，進(jìn)一步提高感興趣區(qū)域的 清晰度。

MTCNN算法的人臉檢測(cè)結(jié)果如圖3所示，本文實(shí)驗(yàn)中，所有的人臉區(qū)域整合為一個(gè)大的ROI區(qū)域，在非ROI區(qū)域提高自適應(yīng)濾波窗口可以適當(dāng)提高濾波強(qiáng)度，以達(dá)到進(jìn)一步降低視頻碼率的效果。運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)的結(jié)果如圖4所示。視頻預(yù)處理和未經(jīng)過(guò)預(yù)處理的幀長(zhǎng)度分布如圖5所示，對(duì)比進(jìn)行編碼預(yù)處理的H264編碼和未經(jīng)過(guò)編碼預(yù)處理的H264編碼可以看出，經(jīng)過(guò)預(yù)處理的視頻幀長(zhǎng)度得到了很明顯的改善。在視頻會(huì)議場(chǎng)景，碼率可以降低20%～30%。

圖3 MTCNN人臉檢測(cè)結(jié)果

圖4 變化區(qū)域檢測(cè)結(jié)果

圖5 視頻預(yù)處理和未經(jīng)過(guò)預(yù)處理的幀長(zhǎng)度分布圖

4 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)高清視頻碼率過(guò)高的問(wèn)題，本文提出了一種基于圖像預(yù)處理的視頻降碼率算法。充分利用ROI區(qū)域和運(yùn)動(dòng)區(qū)域信息進(jìn)行自適應(yīng)濾波處理，降低了編碼前視頻幀的時(shí)域和空域復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能夠在保持視頻清晰度的前提下降低視頻編碼碼率，為高清視頻編碼技術(shù)提供了一種新思路。