分层Ｂ预测结构压缩性能评测方法技术

本发明专利技术公开了一种分层Ｂ预测结构压缩性能的评测方法。使用一个两参数线性模型，将Ｂ图的压缩码率表达为其参考间隔的函数。对于一段视频序列，比较不同参考选择时Ｂ图的压缩性能，可以简化为比较其参考间隔的乘积。分层Ｂ预测结构的整体压缩性能表示为一个图像组中所有图像的码率之和。特别地，在相同图像组长度下衡量不同分层Ｂ预测结构的性能时，评测模型简化为所有Ｂ图参考间隔的乘积。本发明专利技术通过两参数线性模型对Ｂ图以及分层Ｂ预测结构作性能评测，克服了非线性模型复杂度高的缺点，在比较给定图像组长度下不同预测结构之间的性能时能够进一步省略参数，具有简单实用的价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频编码领域，尤其涉及视频编码领域中分层B预测结构压縮性能的一种评测方法。
技术介绍
数字视频与模拟视频相比，具有质量高、易处理、易校正、容量大、节目多等诸多优点。随着人们对视频质量需求的不断提升并得益于技术的进步，数字视频今已得到了越来 越广泛的应用。 然而，数字视频所包含的信息量非常大，对存储容量和传输网络的带宽要求很高。 为使数字视频得到更有效的应用，压縮编码是首先需要解决的问题。为此，学术界和业界在 视频压縮编码
展开了广泛和深入的研究。目前，视频压縮编码的主要方法有基于 波形的编码和基于内容的编码两大类。自上世纪80年代以来，国际标准组织(ISO)和国际 电信联盟电信标准部(ITU-T)陆续推出了一系列数字视频压縮编码的国际标准，大大推动 了视频通信和数字电视广播的发展。这些标准大多采用以预测编码、变换编码和熵编码为 主的混合编码框架，属于基于波形的编码方法。 2003年3月，ITU-T/ISO正式公布了视频编码标准H. 264/AVC。 H. 264/AVC不仅显 著提高了压縮性能，而且具有良好的网络亲和性，被人们称作新一代的视频编码标准。与以 往的视频编码标准相比，H. 264/AVC标准也是采用混合编码框架，但增添了很多新的特性。 在这些新的特性中，图像层级的灵活性也是H. 264/AVC获得高效性能的原因之一。 数字视频信号由分布在离散时间上的一幅幅图像前后相继而成。由于邻近图像 中的景物存在着一定相关性，可以采用帧间预测的编码方法。预测法是简单实用的压縮编 码方法。帧间预测通过将当前编码的图像划分为若干块或宏块，设法搜索出每个块或宏块 在邻近已编码图像中对应的位置，得到预测值。经过编码后，只需要传输预测值和实际值之 差，达到压縮的效果。不采用帧间预测编码的图像称为I图，只采用一个参考图像进行编码 的图像称为P图，而采用多个参考图像进行编码的图像称为B图。在采用H. 264/AVC标准 进行编码时，与以往的视频编码标准有很大区别的是，图像的编码顺序和显示顺序可以任 意配置，而且任意图像包括双向参考的B图也可以用作参考。H. 264/AVC还提供了强大的参 考图管理功能，在运动估计中可以通过多参考帧预测来提供预测精度。这些灵活的特性使 得视频编码时可以任意地选择预测结构，包括具有优异压縮性能的分层B预测结构。 分层B预测结构在一个图像组中采用了若干个层级的B图，这些B图采用双向预 测，且高层级的B图可用作低层级B图的参考。视频序列的第一个图像采用I图编码，在其 后等间隔地采用关键图像。关键图像可采用I图或P图编码，一般采用I图编码。对关键 图像而言，编码顺序在前的图像显示顺序也必然在前。位于这些关键图像之间的图像则采 用分层级B图的编码方式。每个B图采用前向和后向比自身层级更高且最近的一个图像用 作参考图。将关键图像视作最高层级，则第1层级的B图只能采用前后两个关键图像作为 参考图，最低层级的B图不用做参考。 一个关键图像以及它之前和上一个关键图像之后的所有B图组成一个图像组(GOP)。长度为L的图像组，拥有B图的数量为L-l个。 与其他方式的时间方向上的预测结构相比，分层B结构能够显著地提高压縮性 能。分层B预测结构不但在传统的视频应用领域内非常重要，也在一些前沿的视频应用和 研究领域扮演着重要的角色，比如可分级视频编码和多视点视频编码。可分级视频编码是 针对在日益增长的因特网业务中，不同用户所需的视频服务的种类和内容都不尽相同，因 此视频编码技术需要在只编码一次的条件下能够以不同的码率和视频质量来满足不同的 应用需求。分层B预测结构中各图像层级正好提供了时间上不同的分辨率。多视点视频编 码是三维立体视频技术研究领域中的一项关键技术。多视点视频信号是由一组相机阵列 从不同视点同时对场景进行拍摄，利用其中的1个或多个视点信息可以合成虚拟视点的信 息，达到提供立体感观以及自由切换任意视点的目的。多视点视频信号的海量数据对压縮 技术提出了更高的需求。由于分层B结构优越的压縮性能，多视点视频编码标准中采用其 作为时间方向上的预测结构。 HHI的学者最早提出了分层B预测结构，并就其压縮性能、编码延迟以及存储容量 需求等各方面进行了分析。但是迄今还很少有关于预测结构的数学建模和量化评测。而量 化评测更有助于在各种条件下对预测结构的选取和安排，以及对预测结构的压縮性能以及 编码延迟等其他性能的权衡考虑。曾有学者将多参考图的归一化码率建模表示为参考间隔 的函数，但其表达式非常复杂，是待估参数的非线性函数，给参数估计带来了很多不便。因 此，进一步研究简化且具有良好性能的评测技术具有实践意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种分层B预测结构的压縮性能评测 方法。分层B预测结构压縮性能评测方法为将B图压縮码率表达为与参考间隔有关的两参数线性模型，rb = r工x (e 1+ e jog(d工 d2))，两参数线性模型针对含有两个参考图像的B图，B图与两个参考图像的间隔分别为D工和D2， R工和RB分别为在相同的编码条件下对图像进行i图和B图编码输出码率，e工和e 2为待估计的两个参数，参数可通过最小二乘估计方法得到，不同的视频序列参数不同； 对一段视频序列，比较不同的参考选择时B图的压縮性能，可将B图的压縮码率模 型简化为D工 02，只用比较其两个参考间隔的乘积； 分层B预测结构的整体压縮性能，可以表示为一个图像组中所有B图的码率之和，再加上一个关键帧I图的码率=x (1 +《(丄—1) + <92 log(IjA . D,.2)) ， L表示图像组长度，Dn和Di2分别表示图像组中第i (i = 1. . . L-l)个B图的参考间隔； 对于一个图像组，在比较不同分层B预测结构的压縮性能时，可以将图像组的码率模型简化为Il,i 2 ，即所有B图的参考间隔的乘积。 本专利技术在将B图的压縮性能建模表示为两个参考间隔的函数时，使用线性模型， 可以大大简化参数估计的复杂度。实验结果表明，采用参考间隔乘积的对数，通过两参数的 线性模型就可以很好地表示出压縮码率的取值。通过最小二乘法对参数进行估计，就可以表达出任意图像序列在任意分层B预测结构下的压縮性能。当然，估计方法并不限于最小二乘方法。 在对相同图像组长度下的不同分层B预测结构作性能分析和比较时，可以省去线 性模型的两个参数，进一步简化。该方法为分层B预测结构的性能评测提供了一套有力的 工具。附图说明 图1为一个典型的分层B预测结构示意图(图像组长度为8，拥有4个图像层级)； 图2为得到B图实际压縮码率的编码结构示意图； 图3(a)为news序列在参考间隔之和等于8时B图的归一化码率NR值与参考间 隔的关系； 图3(b)为basket序列在参考间隔之和等于8时B图的归一化码率NR值与参考 间隔的关系； 图4 (a)为news序列实际的归一化码率NR值与通过线性模型估计出来的数值之 间的比较； 图4(b)为basket序列实际的归一化码率NR值与通过线性模型估计出来的数值 之间的比较； 图5(a)为图像组长度为8的一种分层B预测结构示意图； 图5(b)为图像组长度为8的另一种分层B预测本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分层Ｂ预测结构压缩性能评测方法，其特征在于：将Ｂ图压缩码率表达为与参考间隔有关的两参数线性模型，Ｒ↓［Ｂ］＝Ｒ↓［Ｉ］×（θ↓［１］＋θ↓［２］ｌｏｇ（Ｄ↓［１］.Ｄ↓［２］）），两参数线性模型针对含有两个参考图像的Ｂ图，Ｂ图与两个参考图像的间隔分别为Ｄ↓［１］和Ｄ↓［２］，Ｒ↓［Ｉ］和Ｒ↓［Ｂ］分别为在相同的编码条件下对图像进行Ｉ图和Ｂ图编码输出码率，θ↓［１］和θ↓［２］为待估计的两个参数，参数可通过最小二乘估计方法得到，不同的视频序列参数不同；对一段视频序列，比较不同的参考选择时Ｂ图的压缩性能，可将Ｂ图的压缩码率模型简化为Ｄ↓［１］.Ｄ↓［２］，只用比较其两个参考间隔的乘积；分层Ｂ预测结构的整体压缩性能，可以表示为一个图像组中所有Ｂ图的码率之和，再加上一个关键帧Ｉ图的码率：Ｒ↓［ＧＯＰ］＝Ｒ↓［Ｉ］×（１＋θ↓［１］（Ｌ－１）＋θ↓［２］ｌｏｇ（＊Ｄ↓［ｉ１］.Ｄ↓［ｉ２］）），Ｌ表示图像组长度，Ｄ↓［ｉ１］和Ｄ↓［ｉ２］分别表示图像组中第ｉ（ｉ＝１．．．Ｌ－１）个Ｂ图的参考间隔；对于一个图像组，在比较不同分层Ｂ预测结构的压缩性能时，可以将图像组的码率模型简化为＊Ｄ↓［ｉ１］.Ｄ↓［ｉ２］，即所有Ｂ图的参考间隔的乘积。...

【技术特征摘要】
一种分层B预测结构压缩性能评测方法，其特征在于将B图压缩码率表达为与参考间隔有关的两参数线性模型，RB＝RI×(θ1+θ2log(D1·D2))，两参数线性模型针对含有两个参考图像的B图，B图与两个参考图像的间隔分别为D1和D2，RI和RB分别为在相同的编码条件下对图像进行I图和B图编码输出码率，θ1和θ2为待估计的两个参数，参数可通过最小二乘估计方法得到，不同的视频序列参数不同；对一段视频序列，比较不同的参考选择时B图的压缩性能，...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱政，李东晓，张明，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]