视频编码控制技术

1、视频编码控制技术 -作者：王翔昊 学号：2001181051005 教学站：湖南兵大 摘 要：本文简要介绍了视频编码中的编码控制技术，着重分析了编码速率、图像失真和计算复杂度之间的关系，以及基于这一分析的几种具体的编码控制方法。关键字：失真控制，速率控制，技术机复杂性控制 为了有效地保证视频编码信息的互通，大多数视频编码标准（如H.263、MPEG-2/4、H.264/AVC等）仅规定了编码的基本方法、比特流的语法结构和标准的解码过程。而对于具体的编码过程则充分开放，允许实现者灵活地处置。在视频压缩编码中起重要作用的编码控制技术也位于其中。编码参数的控制，如帧模式、宏块模式、运动矢量、量化步长

2、等，直接关系到编码产生的比特数，关系到重建视频的质量，关系到视频编码器的复杂程度。一前言传输环境、处理器能力等实际因素会对视频编码的比特率和图像质量形成种种限制。为了在这些条件限制下，达到最佳的压缩性能，对视频编码过程进行控制是非常必要的。编码控制的目标就是在实际传输比特率的限制下，以最小的计算复杂度来获得尽可能好的图像质量。失真控制，速率控制，即率-失真优化（Rate Distortion Optimization），其目标就是在一定的传输率限制的条件下，取得最好的图像质量。近来，视频编码的可变复杂度算法（VCA：Variable Complexity Algorithm）可以使开发者能够控

3、制计算复杂度，驾驭处理资源。新的算法在保证最小失真的前提下，联合控制比特率和计算复杂度，这就是算法复杂度控制。在这三种控制中，图像质量，或失真大小的控制是最终的目标，但往往难以直接达到；速率控制和计算复杂度控制是为获得最好图像质量服务的，可以直接控制它。本文以下部分简要介绍视频编码控制中的这三项主要控制技术。虽然是分别讨论这三种的控制，但实际上它们是相互关联、相互影响的，不能将它们割裂开来看待。二、失真控制在传统的率失真分析中，失真的控制只和速率有关，因而失真控制和上述的速率控制实质是相同的，这里只是从另一个角度来分析而已。1. 率失真性能视频编解码器的率失真性能提供了一种在一定编码比特率范围

4、内对图像质量的度量。对于给定的压缩比特率，测量解码序列的最小失真，就获得率失真曲线。图像失真是用峰值信噪比（PSNR）来度量的。比较小的Q值产生比较高的编码比特率和比较低的图像失真，实际上还必须考虑时间失真。例如，丢帧所引起的帧间“跳动”，当帧率低于10帧时，“跳动”的现象就十分显眼了.。2. 率失真的优化为了达到在目标数据率的条件下使传输的视频信号的失真最小，在编码比特率和图像失真之间必需选择一个恰当的折衷。这就是信息论中的率失真问题，可描述如下：在保证比特率R不超过最大比特率Rmax的条件下，使失真D达到最小化，或者minD 限制条件：RRmax （3）；可以选择最优的编码数给出“最好”的

5、图像质量（最低的失真），并不超过目标比特率。在实际中，用一套编码参数对视频序列进行编码，得到相应的编码比特率（R）和解码图像质量（或失真D），两者结合，即形成一个R-D工作点。用不同套的编码参数重复上述编码过程，获得不同的R-D工作点。率失真理论告诉我们，率失真曲线位于众多的工作点的凸边上。如果给定一个目标速率Rmax，与其对应的最小失真D点必然在这一曲线上。率失真优化的目标就是寻找一套编码参数，这套参数代表的工作点尽可能地位于或接近这条曲线。等式（3）是很难直接最小化的，目前常用拉各朗日优化法来解决，具体如下所示：minJ=D+R （4）；J是包含D、R以及拉各朗日乘数的一个新函数。J=D+

6、R表示了一条直线，代表它的斜率。对于每个可能的乘数等式（4）都有一个解，每个解就是和理想的率失真曲线相切（或接近相切）的直线。可见，拉各朗日方法将能够找出给出一个或数个最好性能的编码参数集，这些参数此后可被用到视频编码器以获得最佳的率失真性能。但是因为编码参数组合的数目极大，计算复杂性常常比编码算法本身还高，可在那些非实时编码中应用，如用在节省存储的DVD光盘压缩中。为了使这种方法更实用，可以将拉各朗日优化方法作一些简化。如，提前判断某些编码参数优劣，使用率失真特征模型来估计最佳工作点等简化算法。三、速率控制速率控制算法的选择对视频质量有很重要的影响，它是受多种因素制约的。如，受计算复杂度的制

7、约，一般说来，越是有效的算法，其复杂度越高；受编码视频内容的制约，如是相对“静止”的视频会议场景，还是快速运动的电影场景，很难对所有的场景都适用；受传输信道的限制，如是低时延的实时信道，还是离线的存储介质。下面介绍一种速率控制算法：缓存反馈法 速率控制中最为简单的是缓存容量反馈控制法。视频编码后产生编码比特输出速率Rv是可变的。假设受限的信道速率为Rc，为了使可变的编码速率Rv和信道速率Rc相匹配，编码器中设置了一个缓存器。随着每一帧被编码，编码数据以可变的Rv速率填充缓存器，以的Rc速率移出缓存。由于没有对变化的速率Rv有限制，缓存的数据既有可能漫出，也有可能变空。为了避免这种情况的发生，可

8、将缓存的占有率B的信息“反馈”到编码器去控制量化步长Q。随着B的增加/减少，Q也随着增加/减少，这就引起压缩率的增加/减少，始终维持缓存容量在一个合理的范围内。这种方法的优点是十分简单和直接，但它有明显的不足之处，即解码图像质量的波动。例如，一旦视频场景中活动性突然增加，使得缓存占有率B增加的太快，以至于来不及通过Q来控制速率，从而引起缓存上溢，这时惟一的办法只有跳帧，而跳帧就形成了帧率不稳。如，在每一编码帧的结尾，随着B的增加Q也增加，导致在每一帧的开头图像质量较高，而在结尾（下部）由于大的量化间隔而质量明显下降。四、计算复杂性控制计算复杂度和视频质量也是一对矛盾，在很多场合下，能够以增加计

9、算量为代价而获得较好的可视质量。在视频编码中，有很多因素都会影响计算量，如运动估计搜索算法和搜索区间、DCT块尺寸、率失真优化、帧率选择等。可见，一种性能优越的视频编码算法因为需要太大量的计算而有可能难以实现。在应用中，视频编码参数的选择往往是在计算量和图像质量之间的一种折衷。1. 对计算复杂度的控制随着视频通信的发展，编码器需要具有在复杂性和质量之间的灵活折中的能力，即对视频编码器的计算复杂度有所控制。如，在软件编解码的情况下，编码、解码和显示完全以软件的方式实现。计算复杂度的上限取决于所用的信号处理器或CPU的资源。这些资源随着不同的平台而变化，也随着占用该资源的任务数量而变化。当CPU单

10、独执行视频任务时，软件编解码占有大多数可用资源；而当软件编解码器和其它应用任务共同运行时，它得到的处理周期就比较少了。因而就希望计算复杂度不再固定，随着运行的环境而变化。2. 可变复杂性算法视频编解码器的性能是以下三个变量的函数：计算复杂性、编码比特数和视频质量。视频编解码器的优化需要对计算复杂性具有的更灵活的控制，这就导致视频编码的“可变复杂性算法”的产生。一类VCA是独立于输入的。例如，视频编码中“跳帧”的处理以及运动估计（ME）中搜索窗尺寸的改变都属于此类。跳帧在软件视频编解码中广泛使用，可以大幅度降低计算复杂度。另一类VCA是依赖于输入的。例如，在IDCT计算时先检测不包含AC系数的块

11、，对于这种块，IDCT计算就可以跳过，所有的样值被置为那个块的DC值。3. 复杂性-速率控制上述的VCA对于计算复杂度控制是很有效的。同时，VCA也能够影响编码的比特率：例如，如果大量的DCT操作被跳过，将产生很少的编码比特，相应的速率也有所下降。相反，“目标”比特率选择也能够影响计算复杂性。因此不能将计算复杂性控制和速率控制作为分离的问题来处理，还可将它和图像的失真联系起来一并考虑，这就是新近出现的复杂性-失真理论。对于VCA性能的考查有必要在复杂性、速率和失真这三维轴上进行。视频编码器的“工作点”也不再限制在速率-失真曲线上，而是位于速率-失真-复杂性所形成的曲面上。在这个曲面上的每一点都表示一个可能的编码参数集，形成特定的编码比特率、失真和计算复杂度的集合。由于计算复杂性和比特率之间的相关性，同时控制复杂性和速率也是可能的。五、总结许多实际的视频编解码器必须工作在速率、复杂度受限的环境。编码控制算法的实质就是在速率、图像质量和复杂性所形成的三维空间的“工作面”上寻找最优“工作点”，使我们的工作很简单。分析和实践表明，编码控制的优化性能往往是以高计