基于HEVC的LCU層碼率控制算法改進

榮倩倩　楊　靜

(上海海事大學信息工程學院　上海 201306)

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基于HEVC的LCU層碼率控制算法改進

榮倩倩楊靜

(上海海事大學信息工程學院上海 201306)

摘要針對HEVC(High Efficiency Video Coding)碼率控制方案中LCU層利用平均絕對誤差(MAD)對圖像復雜度估計的不準確性和比特分配的不合理性，提出一種基于像素的線性加權的直方圖差值(PHOD)的LCU層碼率控制算法。該算法引入PHOD作為LCU層的圖像相對復雜度度量手段，使得LCU層目標比特根據圖像復雜度進行合理調整和準確分配。同時利用已編碼幀碼流控制的反饋信息進一步對量化參數和拉格朗日乘數調整，獲得更精確的量化值和拉格朗日乘數。仿真結果表明，與參考算法比較，改進的算法對于不同運動情況的視頻序列有良好的效果，能更加接近目標碼率，圖像幀間質量波動減小，最終獲得較好的圖像主觀質量和PSNR。

關鍵詞HEVC碼率控制LCU層圖像復雜度像素直方圖差值

0引言

2012年10月，JCTVC頒布了新一代的視頻編碼標準——高效視頻編碼HEVC標準[1]。HEVC的目標很明確，就是在相同圖像質量前提下，壓縮比比H.264/AVC提高了一倍[2]。為了提高編碼效率，HEVC采用了很多新型技術，比如引入了編碼單元(CU)、預測單元(PU)和變換單元(TU)等一系列編碼概念。一般，編碼樹單元(CTU)的大小為64×64，當圖像進行分割時，根據局部紋理特性的不同，它可以按照四叉樹方法劃分成更小的CU，而每個CU又可以劃分成若干個PU或TU[3]。

碼率控制是視頻編碼器中一個非常重要的部分，尤其在各種多媒體流等實時應用中是必不可少的。碼率控制的首要目的就是動態地調整編碼參數控制輸出碼流的碼率，在盡可能小的失真前提下更加有效地利用網絡帶寬，同時使輸出的視頻碼流更加平穩。考慮到碼率控制的重要性，以往的視頻編碼標準都有各自的碼率控制方案，例如，MPEG-2采用了TM5，H.263應用了TMN8，MPEG-4采納了VM8，H.264/AVC推薦了JVT-G012[4]。由于HEVC引入了新的技術和編碼工具，所以原先的碼率控制方案就不能直接應用在HEVC上。

2012年1月，JCTVC在第八次會議上確定了HEVC的第一個碼率控制方案——JCTVC-H0213[5]。和H.264/AVC的碼率控制算法一樣，此算法采用了基于像素的URQ模型。H0213僅僅是H.264/AVC碼率控制算法的一個繼承。實驗結果表明，盡管H0213方案能夠較好地使實際分配的平均比特率和目標比特相匹配，但是所獲得的重建視頻質量很差，另外幀間存在著劇烈的碼率波動，同時還需要復雜的模型參數更新過程，所以并不適應于HEVC[6]。考慮到拉格朗日乘數λ對比特率的分配起著重要的作用，Bin Li等提出了一種基于R-λ模型的碼率控制算法，該算法把λ看作是每像素所用比特的函數，再根據λ與量化參數QP之間相應的關系計算出QP[7]。相比較JCTVC-H0213碼率控制方案，該方案在性能方面有了很大的提升。但是，一方面，在這個方案中，幀層的QP和計算沒有充分利用已編碼幀碼率控制的反饋信息；另一方面，在LCU層比特分配時每個LCU的權重是由MAD估計的，而當前LCU的MAD是由同一層已編碼幀相同位置的LCU的MAD預測得到的，這種預測只考慮時間相關性而忽略了空間相關性[8]。另外，當視頻序列存在局部運動劇烈或場景變換時，各幀之間的MAD波動較大，再采用這種方法進行預測就和實際相差很大。這樣會導致當前LCU的比特分配出現較大的誤差以至于輸出圖像的質量很差[9]。基于這兩點，本文在LCU層提出了一種線性加權的基于像素亮度直方圖PHOD的復雜度度量方法。此方法對視頻序列的局部運動更加敏感，對圖像單元塊復雜度估計更加準確；并且利用已編碼幀的碼率控制情況來調整當前幀的QP和λ。

1提出的改進算法

1.1LCU層復雜度的度量方法

針對K0103碼率控制算法中LCU層復雜度計算存在的不足，本文根據HEVC特有的編碼特征提出了一種線性加權的基于像素亮度信息的復雜性衡量方法PHOD。它不僅能夠有效區分不同復雜度的LCU，而且和LCU的實際復雜度有很強的線性關系。這種方法能根據基本單元的編碼復雜度，合理地對LCU層進行比特分配。PHOD是以像素為單元來計算亮度直方圖差值，然后再對整個LCU求和，其表達式如下：

(1)式中，Npixels為LCU中像素個數，h(b,i,ln)為LCU中第b個像素原始亮度為i的像素點數，h(b,i,lm)為LCU中第b個像素預測亮度為i的像素點數，q為最大灰度級。與K0103相比，它可以適應不同復雜度的視頻序列，使得低復雜度的LCU不為零，對高復雜度的LCU更加敏感。為了更加準確地估計LCU的復雜度，定義第n個LCU的PHOD相對復雜度度量因子PHODratio如下：

(2)

這里利用直接求平均的方法獲得前n-1個LCU的PHOD平均值。對于幀中已編碼LCU的紋理特性相似的情況，此方法效果很好。但是對于圖像局部場景發生變化，導致局部復雜度幅度變化劇烈的情況，再運用這種方法效果就沒那么理想了。因此，為了獲得更加精確的PHODratio，本文采用加權求和的方法求PHOD的平均值WPHOD，其計算公式如下：

(3)

因此最終WPHODratio定義為：

(4)

1.2幀層量化參數QP和拉格朗日乘數λ的調整因子

Bin Li等在文獻[10]中提出比特對于拉格朗日乘數λ的變化更加敏感，并且較小的λ值會導致圖像有相對更高的圖像質量，反之亦然。所以為了獲得相對高質量平滑的圖像，本文對量化參數QP和拉格朗日乘數λ同時進行調整。

由于I幀的QP由配置文件預先設置并且I幀和GOP中第一幀作為后面的參考幀，并沒有參與比特分配，那么這兩幀的QP和λ保持不變。

GOP中前一幀的實際編碼比特和分配的目標比特的比值作為調整因子s，再根據s對當前幀的QP和λ進行調整，s由式(5)計算得到：

(5)

2法改進后的整體碼率控制方案

2.1GOP層比特分配及幀層比特分配

在給定目標比特率Rtar和幀率f的情況下，文獻[10]給出了GOP層的目標比特和當前幀分配的目標比特的計算公式，分別由式(6)和式(7)表示。

(6)

(7)

其中，Ncoded為已編碼圖像數，Rcoded為已編碼幀消耗的比特數，NGOP為GOP中圖像個數。這里采用滑動窗口SW機制，可以適應平滑場景切換的影響，其大小設置為40。CodedGOP是當前GOP中已編碼比特數，ωCurrPic是當前幀的權重。

2.2LCU層比特分配

一般情況下，實際分配的比特大于目標比特，這樣導致越靠近末尾的基本單元分到的比特會越小，針對這種情況本文提出一種新的LCU目標比特方法，即根據第一節中的相對復雜度度量因子WPHODratio對未編碼LCU所獲得平均比特數進行調整，使目標比特分配更加精確。那么LCU層比特分配偽代碼如下：

If (WPHODratio<1.8)

else If (WPHODratio<2.1)

偽代碼中，參數為實驗所得的經驗值，Tr表示未編碼LCU的剩余比特數，Nr表示當前幀中未編碼LCU數。用WPHODratio對LCU層目標比特進行調整，使得復雜度較大的LCU分配較多的目標比特數，反之亦然。相比較K0103碼率控制算法，該方法更能使LCU層編碼比特合理利用。

2.3實現目標比特分配

得到目標比特后，通過R-λ模型獲得QP和λ，其計算如下：

λ=α·bppβ

(8)

QP=4.2005lnλ+13.7122

(9)

其中，α和β是模型參數，初始值分別為3.2003和-1.367。

根據第1節可知，s能夠反映目標比特分配的準確性，所以根據s的不同取值，分別按照式(10)和式(11)對當前幀QP和λ進一步調整。

(10)

(11)

量化參數QP和拉格朗日乘數λ經調整后，可使得碼率控制更加精確。

3實驗結果與分析

本文在HEVC參考軟件HM10.0[11]中驗證所提出的碼率控制算法的控制精度與編碼性能，并且采用IPPP編碼結構的LD配置文件。考慮到時間和空間因素，仿真所用的標準測試序列如表1所示。這些規格的標準測試序列包含了現在主要的應用[12]。目標碼率設置為不采用碼率控制算法時HM10.0的基準碼率。將本算法的實驗結果與K0103碼率控制算法結果進行比較，仿真結果如表2和表3所示。

表1　測試序列的基本信息

表2　JCTVC-K0103算法和改進算法的Y-PSNR的標準差

表3　JCTVC-K0103算法和改進算法的碼率控制仿真結果

續表3

由于視頻序列的Y-PSNR標準差能夠反映圖像的平滑度，另外考慮到圖像的紋理特性，測試序列BasketballPass局部運動劇烈、紋理復雜，Kimono紋理簡單、運動較平緩，因此，我們選取這兩個測試序列的Y-PSNR標準差。從表2的仿真數據可以看出，本算法的PSNR值的標準差比K0103算法明顯降低，因此，本算法的視頻序列更加平穩，從視覺角度來看，圖像的主觀質量提高。表3中的仿真數據表明與K0103算法相比，本算法更能精確地控制碼率。另外，本算法的比特誤差范圍為0.000%～0.635%，而JCTVC-K0103的比特誤差范圍為0.019%～4.493%，所以本算法的碼率更接近于目標碼率。由此可見，從碼率控制精度角度來看，所提出的算法有明顯的優越性。此外，從表中還可以看出，本算法的PSNR平均比JCTVC-K0103大約提高了0.06 dB。因此，所提出算法在精確控制編碼碼率的同時，圖像的平均整體質量略有提高。

圖1和圖2為Kimono和BasketballPass序列在QP=27情況下利用本算法與K0103算法得到的每幀圖像PSNR的對比圖。圖1反映了對于圖像紋理較簡單和運動平緩的Kimono序列，本文提出的復雜度度量算法能夠較好地反映序列的運動劇烈程度，準確地估計了局部運動劇烈的序列的復雜度，再加上本算法中編碼參數的調整使得圖像的整體質量更加平滑。從圖2中可以看出，對于紋理復雜、存在快速運動的BasketballPass序列，本算法也有較好的效果，視頻序列的平均PSNR得到了提高，并且平滑度增加，而K0103算法對序列的局部運動情況不敏感，對于PSNR值的急速下降沒有進行有效的控制。

圖1　Kimono測試序列在QP=27時的Y-PSNR對比圖

圖2　BasketballPass測試序列在QP=27時的Y-PSNR對比圖

4結語

本文首先分析了HEVC的JCTVC-K0103碼率控制算法，針對該算法中LCU層圖像復雜度估計模型不夠準確且QP和λ的計算沒有充分利用已編碼幀碼率控制的反饋信息，分別提出了一種PHOD復雜度度量方法和根據前一幀的實際比特和目標比特的比值來調整當前幀QP和λ的方法。實驗結果證明了提出的碼率控制算法能夠準確地估計圖像的真實復雜度，充分利用了已編碼幀碼率控制的反饋信息，最終使得實際編碼碼率更接近目標碼率，獲得較高平滑的視頻質量。

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IMPROVING HEVC-BASED LCU LEVEL RATE CONTROL ALGORITHM

Rong QianqianYang Jing

(SchoolofInformationEngineering,ShanghaiMaritimeUniversity,Shanghai201306,China)

AbstractAiming at the inaccuracy in estimating image’s complexity by LCU level using mean absolute deviation (MAD) and the irrationality in bits allocation the HEVC rate control scheme has, we presented an LCU level rate control algorithm, which is based on linear weighted pixel histogram difference (PHOD). The algorithm introduces PHOD as the means of the relative complexity metric of images on LCU level, enables the target bits on LCU level to be adjusted reasonably and allocated accurately according to the complexity of images. At the same time, it utilises the feedback information of encoded frame code flow control to further adjust the quantitative parameters and Lagrange multipliers to obtain more accurate quantitative values and Lagrange multipliers. Simulation results indicated that: compared with the reference algorithm, the improved algorithm had good effect on video sequences in different moving situations, it could approach the target rate more, the fluctuation of image frames quality was reduced as well, and finally achieved a better subjective image quality and higher PSNR.

KeywordsHEVCRate controlLCU levelImage complexityPixel histogram difference

收稿日期：2014-12-09。國家自然科學基金項目(61404083)。榮倩倩，碩士生，主研領域：圖像分析與視頻處理。楊靜，副教授。

中圖分類號TP3

文獻標識碼A

DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2016.05.034