視頻編碼中自適應的初始量化參數預測算法

方權亮

（武警西藏總隊 信息化處，西藏 拉薩 850000）

隨著數字視頻技術的快速發展，在人們日常工作生活中出現了形式多樣的視頻應用，這些視頻業務給現有的存儲資源和通信系統帶來了巨大的挑戰。H.264/AVC是目前使用最廣泛的視頻編碼標準，因在碼率控制和率失真優化過程之間存在編碼參數的依賴關系，使其碼率控制技術也更加復雜，如何提高碼率控制精度，更好地平衡編碼效率和圖像質量之間的關系，成為碼率控制領域的研究熱點。

1 初始量化參數分析

初始量化參數（QP0）是指編碼視頻序列的I幀所使用量化參數，在H.264/AVC的JVT-G012碼率控制算法提案中，初始量化參數QP0采用兩種方法進行預測：（1）預先定義的方法，QP0取值范圍為0～51；（2）在沒有預先定義的情況下，在參考軟件JM10.1中，QP0根據每像素的比特數 bpp（bits per pixel）將信道分成 4個級別，不同的級別采用不同的初始量化參數，通過式 （1）計算，bpp 由式（2）確定。

其中，Rtarget為當前可用的信道帶寬，即目標比特數；f為編碼時的幀率；Npixel為每幀圖像的像素個數。 l1、l2、l3為經驗常數，對于 QCIF視頻格式，取 l1=0.1，l2=0.3，l3=0.6；CIF 視頻格式，取 l1=0.2，l2=0.6，l3=1.2；其他比 CIF 大的視頻格式，取 l1=0.6，l2=1.4，l3=2.4。 由式（1）、（2）可知，對于相同視頻格式不同圖像內容的視頻序列，在信道帶寬、幀率相同的情況下，將使用相同的初始量化參數。

表2 碼率控制性能比較

本文分析了JVT-G012碼率控制提案中預測初始量化參數的方法過于簡單、沒有考慮不同I幀圖像特性的問題，提出了基于Cauchy分布R-Q模型的自適應初始量化參數預測方法。實驗結果表明，本文算法減少了視頻序列整體的量化參數和PSNR的波動，在提高碼率控制精度的同時，保持了穩定的重建圖像質。

[1]KAMACI N，ALTINBASAK Y，MERSEREAU R M.Frame bit allocation for the H.264/AVC video coder via cauchy density-based rate and distortion models[J].IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology， 2005，15（8）：994-1006.

[2]Ma Siwei， Gao Wen， Lu Yan.Rate-distortion analysis for H.264/AVC videocoding and its application to rate control[J].IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology， 2005，15（12）：1533-1544.

[3]KIM W J， YI J W， KIM S D.A bit allocation method based on pictureactivity for stillimage coding[J].IEEE Transactions on Image Processing，1999，8（7）：974-977.

[4]Zhou Yimin， Sun Yu， Feng Zhidan， et al.New ratedistortion modeling and efficient rate controlfor H.264/AVC video coding[J].Signal Processing： Image Communication，2009，24（5）：345-356.