码率控制与实现算法优质PPT.ppt
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在变比特率信道下,可以为更高的运动量或更详细的纹理信息分配更多的带宽,从而获得更高效的带宽共享,有利于获得恒定图像质量,同时有利于动态分配可用带宽。
这种动态带宽分配需要一种码率控制机制,可以根据时变网络条件和需求,调整并限定各视频源的输出业务量。
码率控制技术原理码率控制技术原理然而,诸如公共交换电话网络PSTN(PublicSwitchedTelephoneNetwork)固定带宽信道却常用固定比特率传送信息。
为了获得固定速率的视频比特流传输,在视频编码器和信道间采用了缓冲器来平滑比特率的波动。
缓冲器的引入虽然有利于平滑码流,然而,它也引入了一定的延迟。
同时,在很多视频序列中,比特率波动会持续几帧,从而需要一个大缓冲器来缓冲长时间的波动。
这种长时缓冲使得视频业务不能达到实时传输,因此,除了缓冲视频数据,需要采用其他措施来减少编码器的突发量。
最常用的技术是调整一些编码参数作为缓冲器饱和度的函数,如反馈控制。
码率控制技术原理码率控制技术原理码率控制中的性能指标有码率、缓冲延时、缓冲区状态等。
在码率控制系统中,校正装置为码率控制器。
它负责收集码率、延时和缓冲区状态信息并调节编码参数,使得性能指标维持在给定水平上。
缓冲区起平滑码率波动的作用。
在编码端,数据输入缓冲区的码率是变化的,而输出端则取决于码率控制模式。
在恒定码率模式下,输出码率维持不变;
在可变码率模式下,输出码率允许在一定的范围内波动。
理论上讲,当缓冲区无限大时,延时长短和缓冲区大小成正比。
对实时视频通信系统而言,延时要求比较苛刻,延时越小越好。
这就是说长期的码率波动不能通过加大缓冲区的方式消除。
码率控制技术原理码率控制技术原理由于传输带宽和存储空间的限制,视频应用对压缩比有较高的要求。
无损编码所能提供的压缩比远不能满足实际视频应用的需求,但如果我们能够接受某种程度的失真,高的压缩比也不难获得。
人眼视觉系统对高频信号变化不敏感,部分高频信息丢失不会降低主观视频质量,主流的视频编码算法正是采用了量化方法消除视频信号的生理视觉冗余,获得比无损压缩更高的压缩比而又不会带来视频质量的显著降低。
率失真(RateDistortion理论旨在描述编码失真度(Distortion,重构误差)和编码数据速率的关系。
该理论建立在图像是连续的基础上,在有限数据速率下,由于存在量化误差,必然存在失真。
尽管率失真理论没有给出最优编码器,但它还是给出了容许失真条件下信息压缩允许的下界。
当使用有损编码方法时,重构图像g(x,y)和原始图像f(x,y)存在差别。
一般地,失真度D函数形式可以根据需要任意选取,例如平方代价函数、绝对代价函数等。
在图像编码中,D常用均方差形式表示:
码率控制技术原理码率控制技术原理当D=O时,编码对应于无损压缩,输入码率应大于或等于信源熵H(X);
若D一为最大允许失真,则相应码率下限为R(D一)。
典型的率失真曲线RD如图31所示。
R(D)为D的凸递减函数。
码率控制技术原理码率控制技术原理率失真优化主要用于模式选择。
在H264视频标准中,有以下几种模式:
INTRA4x4,INTRA16x16,SKIP,INTER1616,INTER168,INTER816,INTER88。
假设图像序列S被分割为K个不同的块4,相应的像素用6t来表示。
编码6t所选择的编码模式分为帧间编码和帧内编码。
每种编码模式都包括预测编码的模式和编码参数。
其中编码参数包括变换系数和量化参数等。
对于帧间模式,编码参数还包括一个或多个运动矢量。
码率控制技术原理码率控制技术原理在对图像序列S进行基于块的混和视频编码时,对于每块选取的编码模式应该使编码后的Lagrange代价函数J(S,II九)达到最小。
编码后比特流的比特率和失真度与时间和空间有着密切联系,而不仅仅是和编码模式有关,但当且仅当为每个块Sk所选定的编码模式使得代价函数J(S,IIX)最小时,编码器得到最优化。
编码控制模式中,宏块分割模式的判决与帧间模式运动估计的最佳比特分配这两个问题将会被分别处理。
在Lagrange参数AMODE与量化参数选定后,H264AVC编码器通过最小化Lagrange代价函数实现对每一个宏块编码模式的选定。
对于宏块St,模式Ik,拉格朗日模型选择公式为:
码率控制技术原理码率控制技术原理对于INTRA模式,失真是重建宏块s与原始宏块s的平方差(SSD),按下式计算:
对于SKIP模式,DReC禾RReC不取决于当前量化参数的值,DReC由当前宏块与参考以前帧的宏块的SSD计算得到,RREC约为1bit宏块。
对于INTER模式,它的拉格朗日代价函数计算较为复杂,这是由于多种块模式和多参考帧的运动估计。
给定拉格朗日常数t,MOTION,宏块Si拉格朗日代价函数如下式:
码率控制技术原理码率控制技术原理其中,M为所有可能的编码模式,失真按下式计算:
拉格朗日常数的选择如下:
H264的码率控制算法的码率控制算法H264的码率控制算法采用了多种技术,其中包括自适应基本单元层(AdaptiveBasicUnitLayer)、流量往返模型(FluidTrafficModel)、线性MAD模型、二次率失真模型等。
并且采用了分层码率控制策略,共分为三层:
GOP层、帧层和基本单元层。
在JVT的提案中,采用的是JVT-G012码率控制算法,该算法提出了基本单元的概念,将一帧划分为若干个基本单元,基本单元可能是一宏块、一行宏块、一场或一帧。
帧层码率控制根据网络带宽、缓存占用量、缓存大小及剩余比特来分配每一帧的目标比特;
在基本单元层码率控制中,目标比特由该帧的剩余目标比特平均得到。
这些技术的采用成功地解决了传统码率控制算法与H264的率失真优化技术之间存在的因果矛盾,能较准确地控制输出码率,输出视频质量较好。
H264的码率控制算法的码率控制算法H264中的JVTG012算法采用的二次RQ模型如下:
这一模型用于基本单元的量化参数计算,其中R代表编码量化系数所需的码字位数,Q指基本单元的量化步长,MAD通过以下线性预测模型进行预测:
H264的码率控制算法的码率控制算法1。
基本单元的定义假设某一帧由Nmbpic个宏块组成,那么定义基本单元为一个由Nmbpic个宏块中连续的Nmbunit个宏块所组成的组。
那么在该帧中的总的基本单元的个数为:
Nunit=Nmbpic/Nmbunit需要注意的是,如果采用了比较大的基本单元,那么PSNR可以达到一个较高的值,同时比特的波动也会增大。
另一方面,如果采用了比较小的基本单元,比特的波动会比较的小,但是相应的会带来PSNR的损失。
H264的码率控制算法的码率控制算法2.流量往返模型(FluidTramcModel)H264的码率控制算法的码率控制算法3.MAD的线性预测模型这里,该算法一个线性模型来预测当前帧中的基本单元的MAD值,它的参预测模型参数a1和a2更新方法分为三步,如下所述:
第一步一数据点选择:
数据点是用于更新模型参数,数据点的数量以及质量对于模型的准确性有着重要的影响。
通常而言,数据点越多,模型越准确。
在JM86模型中,采用滑动窗口机制进行数据点的选择,窗口大小通常为20。
第二步一计算模型参数:
根据选中的数据点,算法收集预测的MAD和实际MAD的值,采用线性回归的方法,计算得到a1和a2。
第三步一去除坏的数据点:
在得到al和a2之后,根据滑动窗口中数据点的参考值,用a1和a2形成的预测模型计算数据点的预测值,然后将得到的值与数据点的原始预测值比较,计算误差,如果误差大于一定的值(JM中取误差的均值),则将该数据点去除,用更新后的数据点重新计算模型参数al和a2。
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