面向SVC等级B帧码率控制算法
码率控制
最后，我们再来看VBR和CBR，对于VBR来说，它可以通过特殊的算法来控制一个GOP组的长度，也就是I帧的数量，当图像中运动图像多时，我可以把I帧数量加大，那么图像会很清晰，如果图像内元素基本静止时，它甚至可以把GOP组调到25的长度。那么根据前面的描述，可以想象这是一种为了确保图像质量的控制手段，它非常灵活，不死板，但是要求控制算法非常的精确，不精确会导致很多问题，例如码流突增后不降低，即使带宽足够，会导致图像出现问题。
码率控制实际上是一种编码ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ优化算法，它用于实现对视频流码流大小的控制。那么它控制的目的是什么呢？
我们可以试想一下，同样的视频编码格式，码流大，它包含的信息也就越多，那么对应的图像也就越清晰，反之亦然。目前常用的两种码流控制方式是VBR和CBR，VBR是动态比特率，CBR是固定比特率。那么他们是怎么来实现的呢？
总结一下，VBR码流控制方式可以降低图像动态画面少时候的带宽占用，CBR控制方式码流稳定，图像状态较稳定。他们为了解决的是不同需求下的不同应用。
没有参考资料，我自己写的，希望能对你有帮助。
我们首先看视频编码的目的，它是为了在有限的带宽中传输尽可能清晰的视频，我们以每秒25/帧的图像举例，25帧图像中定义了GOP组，目前主要是有I,B,P帧三种帧格式，I帧是关键帧，你可以想象它就是一幅JPEG压缩图像，而B,P帧是依靠I帧存在的，如果丢失了I帧，B,P帧是看不到图像的，B,P帧描述的不是实际的图像像素内容，而是每个相关像素的变化量，他们相对于I帧信息量会很小。GOP组是指一个关键帧I帧所在的组的长度，每个GOP组只有1个I帧。
一种码率分配优化的H.264／SVC冗余图像编码方法
一
种码率分配优化的 Ｈ．ｅ ／ ｖ ２４ ｓ ｃ
冗余 图像编码 方法
◎ 阎 金
Ｃ
全子一 门爱东 北京邮电大学电信工程学院
２ ４ Ａ Ｃ标 准 的 扩 展 中…。在 Ｓ Ｃ的 编 码 结 构 中 ．不 仅 使 用 ６／ Ｖ Ｖ 了 传 统 的 帧 间预 测 和 帧 内 预 测 技 术 ， 使 用 了跨 空 间 层 的 层 还
道 传输 视 频 时 的误 差 漂移 问题 。该 方 法 使 用 简单 的
粗 糙 量 化 主 图 像 的 方 法 来 生 成 冗 余 图 像 ， 大 大 减 小
了差 错 恢 复 工 具 对 编 解 码 复 杂 度 的 增 加 。 仿 真 结 果 表 明 ， 使 用 优 化 后 的 冗 余 图 像 能 够 在 有 限 增 加 带 宽 的 情 况 下 有 效 抵 制 丢 包 信 道 下 视 频 传 输 产 生 的 误 差 漂 移 现 象，使 解 码 视 频质 量 有 明 显 改 善 。 【 键 词 】 可 分 级视 频 编 码 关
编 码 的 图像 在 显 示 顺 序 上 都 先 于 这 帧 图 像 ． 么 这 帧 图 像 就 那 叫做 关 键 帧 。 个 关 键 帧 图 像 和 位 于 这 个 关 键 帧 和 前 面 的 关 一
键 帧 之 间 的 所 有 图 像 加 起 来 叫 作 一 个 图 像 组 （ Ｏ ． ｒｕ ｆ Ｇ Ｐ Ｇ ｏｐ ｏ Ｐ ｔｒ ） ｉｕｅ 。关 键 帧 可 以 编 码 为 ｌ ， 可 以使 用 前 一 个 图 像 组 ｃ ｓ 帧 也
１引言
许 多 视 频 通 信 系 统 都 对 传 输 差 错 非 常 敏 感 。 为 在 视 频 因 编码 中广泛 采用 了时间预测 技术来达 到好 的压缩性 能。 就 这 使 得 错 误 传 输 不 仅 仅 会 影 响 到 当前 图像 帧 ． 会 影 响 到 后 面 还
SVC可伸缩视频编码技术
SVC可伸缩视频编解码技术1.SVC技术的由来及现状随着H.264国际视频编码标准的逐渐成熟和推广，越来越多的视频应用采用H。
264标准。
由于存在不同的网络和不同的终端，客户对于视频编码的可伸缩性方面的要求也越来越迫切，因此SVC技术应运而生，成为当前网络视频监控的热门话题，势必将引领下一代网络视频技术的发展方向。
SVC，即Scalable Video Coding，可伸缩视频编解码，是一种能将视频流分割为多个分辨率、质量和帧速率层的技术，SVC是对规定设备如何对多层视频流进行编码和解码的H。
264视频编解码标准的扩展，被称为H.264‐SVC。
2005年1月，ISO的MPEG和ITU‐T的VCEG联合将SVC的扩展集草案提交给联合视频组（JVT）讨论，联合视频组（JVT）将此标准定为H.264‐SVC标准。
此后，每次JVT的会议都围绕着SVC技术对标准进行修订和完善。
H.264‐SVC 在2007年10月成为正式标准。
SVC技术将收发的数据分为一个小的基础层和多个可提高分辨率、帧速率和质量的其它可选层组成的多层视频流，这种分层方式可以大大提高设备相互通信时的误码弹性和视频质量，而且对带宽没有很高的要求。
另外，一个多层SVC视频流可以支持多种设备和网络。
SVC技术使低码流下的传输和解码成为可能，对于部分码流采用低的时间或者空间分辨率、或者低的保真度（高压缩率），而对于部分码流保留高的重建质量，简而言之，SVC被设计为向传输和存储应用提供各种增强功能，SVC技术逐渐成为当前国际上对于视频编码技术的研究热点。
2.SVC分级编码的概念H。
264‐SVC以先进视频编解码器标准H。
264AVC为基础，并高度利用了原始编解码器的各种工具以及概念。
然而，它产生的编码视频是空间上临时可扩展的，并且是在视频质量方面可扩展的。
编码器产生的码流包含一个或多个可以单独解码的子码流，子码流可以具有不同的码率，帧率和空间分辨率。
码率控制与实现算法
码率控制技术原理与 H．264的码率控制算法介绍
小组成员：池品臻 陈申 陈天壹 陈仙锋 程 宏浩
码率控制技术原理
引起编码器的输出比特码率波动的原因主要有两个。首先，数字视
频信号中包含了大量的时域和空域冗余，编码器的主要任务就是去
除这些冗余。由于时间冗余和空间冗余是随机的，从而造成编码器 输出比特率波动。另一个原因是变长编码，变长编码根据某个事件 (如零游程)的发生概率来设计码字。事件发生的概率越大，其编码
码字越短，反之亦然，从而引起编码器输出比特率的变化。
码率控制技术原理
由于视频应用的要求和目的不同，根据输出码率是否要求恒定，传
输码流的信道可分为两种类型，即可变比特率的码率控制
VBR(Variable Bit Rate)和恒定比特率的码率控制CBR(Constant Bit Rate)。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
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R—D如图3．1所示。R(D’)为D’的凸递减函数。
码率控制技术原理
率失真优化主要用于模式选择。在H．264视频标准中，有以下几种
模式：INTRA．4x4，INTRA．16x16，SKIP，INTER—16×16，
INTER．16×8，INTER．8×16，INTER．8×8。 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
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：
H．264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
基于场景切换的B帧量化参数分配方法
基于场景切换的B帧量化参数分配方法金星;符茂胜;刘仁金【摘要】H.264/SVC实现了对基本层码率控制，但对于视频序列中场景切换并没有有效的检测，也没有考虑到场景切换对视频编码质量的影响.本文结合H.264/SVC特有的分层B帧预测金子塔编码结构，首先提出一种改进的基于图像复杂度的实时场景切换检测算法，结合场景切换的类型，再对存在场景切换的GOP编码单元中时间分级的高层B帧量化参数进行修改.实验结果表明在不产生信道码率突变的前提下，明显改善了场景切换处的视频质量.%H. 264/SVC realizes the basic level rate control, but does not detect scene change in video sequences effectively and consider the influence of the scene change on the coding quality. This article combines hierarchical B frames forecasting pyra-mid coding structure of H. 264/SVC, presents an improved real-time algorithm of scene change detection based on image com-plexity, and modify quantization parameters of different temporal B frames when GOP encoding unit exists scene change. Experi-mental results show that does not produce mutation of channel bit rate and significantly improves video quality at the scene change.【期刊名称】《安庆师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】6页(P48-53)【关键词】H.264/SVC;场景切换;图像复杂度;JSVM【作者】金星;符茂胜;刘仁金【作者单位】皖西学院信息工程学院，安徽六安237012;皖西学院信息工程学院，安徽六安237012;皖西学院信息工程学院，安徽六安237012【正文语种】中文【中图分类】TP391H.264/SVC(可伸缩视频编码)是H.264/AVC标准的扩展，该标准以H.264/AVC视频编码器为基础，利用AVC编码器的高效算法工具，对视频进行一次编码，使得编码后的码流能呈现出时间域、空间域和质量的分级特性以适应不同的终端需求[1-2]。
H.264／SVC比特自适应分配的等级B帧码率控制算法
（ ．Ｒｓａｃ ｓｔｔ Ｅｅｔ ｎｃＳｉ ｃ ＆ Ｔｃｎｌｇ ， ．Ｓｈｏ ｏ ｌｃｏ ｉ Ｅ ｇｎｅｉ ａ ｅｅｒ Ｉ ｔｕｅ ｌ ｒ ｉ ｃ ｎｅ ｈ ｎ ｉ ｃｏ ｅ ｅｈ ｏ ｙ ｂ ｃｏｌｆＥｅｔ ｎｃ ｎ ｉ ｒ ｇ，Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｌ ｔ ｎｃＳｉ ｅ＆ Ｔｃｎ ｌ ｙｏ ｏ ｒ ｅ ｎ ｎｖ ｓｙ ｆＥｅ ｒ ｉ ｃ ｎ ｅ ｉ ｃｏ ｅ ｃ ｅ ｏｏ ｈ ｇｆ
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ －６ ５ ２ １ ． ９ １０ ｏ ：０ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ． ０ ２ ０ ． ０ ｓ
Ａｄ ｐ ｉ ｅ ｂ ｔａ ｌ ｃ ｔｏ ｏ ｉｒ ｒ ｈ ｃ ｌ Ｂ ｐ ｃ ｕ ｅ ａ ｔｖ ｉ ｌｏ ａ ｉ ｎ ｆ ｒ ｈ ｅ ａ ｃ ｉａ ｉｔ ｒ ｓ ｒ ｔ ｏ ｔｏ ｌｏ ｉｈ ｉ ． ６ ／Ｓ ａ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ａｇ ｒｔ ｍ ｎ Ｈ ２ ４ ＶＣ
（ｒｕ ｆ ｉ ｕｅ） ｅｉｅ ，ｎｉｅａＧ Ｐ ｉｐｏｏｅ ｎａ ａｔｅｂｔ ｌ ｃｔ ｎｏ ａ ｅ ｅｅ ｂｓｄｏ ｏｉｇ ｏ ｐｅｉ ． ｇｏｐｏ ｃ ｒｓ ．Ｂ ｓ ｓ ｉｓ Ｏ ，ｔ ｒｐｓｄａ ｄｐｉ ｉａｏａｉ ｎｆ ｍ ｖｌ ａｅ ｎｃｄｎ ｍ ｌ ｔ ｐｔ ｄ ｄ ｖ ｌ ｏ ｌ ｌ ｃ ｘｙ Ｆ ｒ ｅ ｒ， ａｉｇａｐｏ ｒ ｔ ａｊｓ ｅｔ ｏ ｉａ Ｑ ｔ ｎｉｃｌ ｌｅ Ｐ ｒ ｏ ａ ｅ ｎ ａ ｅ ａｅ ｎｔ — ｕｔ ｒ ｅ ｔｋｎ ｐｒｐ ａ ｄｕｔ ｎｓ ｎｉ ｔ ｌ Ｐ， ｅ ａ ｕａ ｄＱ ｓ ｔ Ｐｆ ｍ ｓ ｄＢｆ ｍ ｓ ｓｄｏ ｒ ｈ ｍｏ ｉｅ ｍ ｎ ｉ ｈ ｔ ｃ ｔ ｏ ｆ ｂｈ ｌ ａ ｌ ｂ ａ
一种基于分层B帧架构的高效比特分配算法
ａｇ ｒｔｍ ｏ ｉｒｒ ｈｃ ｌＢ－ｆａ ｓｉ ｐ ｏ ｓ ａｅ ｎ ａｈｅ ａｃ ｃ ｌｌｖ ｌｒｔ ｏ ｔ ｌｓ ｈ ｍｅ ｌｏｉｈ ｆｒｈｅ ａｃ ｉａ ｒｍｅ ｓ ｍｐ ｏ ｂ ｓ ｄｏ ｉｒｒｈｉａ ｅ ｅ ａｅ ｃ ｎｒ ｃ ｅ ．Ｔｈ ｉｒｒｈ ｃ ｌｌｖ ｌｒｔ ｏ ｔ ｌｓ ｈ ｍｅ ｉ ｐ ｐ ｓｄ ｄ ｏ ｅｈｅａｃ ｉａ ｅ ｅ ａｅｃ ｎｒ ｃ ｅ ｓ ｒ ｏ ｅ ｏ ｏ
【 关键词】码率控制； 分层 Ｂ帧； 比特分配 【 中图分类号】Ｔ ９９８ Ｎ １．１
【 文献标识码】Ａ
Ｅｆｅ ｔｖ ｔＡｌｏ ａ ｉ ｎ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｅ ａ ｃ ｃ ｌＢ． ｒ ｍｅ ｆ ｃｉ ｅ Ｂｉ ｌ ｃ ｔｏ Ａｌ ｏ ｉｈ ｆ ｒ Ｈｉｒ ｒｈｉａ ． ａ ｓ ｆ
ＪＡＮＧ ｚ ｏ ｇ Ｉ Ｙｉｈ ｎ ，Ｓ ＨＥＮ Ｌｉｕ ｎ 。，Ｗ ＡＮＧ ａ ｇ ｉｎ ，Ｚ ｑ ａ 。 Ｘｉｎ ｑａ ＨＡＮＧ ｈ ｏ ａ ｇ’ Ｚ ａｙ ｎ 。
（ ．ｃｏｌ ｍ ｕｉ ｔｎａｄＩ ｏ ａｉ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ｈｎ ｈ ｉ ｎ ｅ ｉ ， ｈｎ ｈｉ ０ ０２ Ｃ ｉ ； Ｊ Ｓ ｏ ｏ Ｃ ｍ ｎ ａ ｏ ｎ ｆ ｍ ｔ ｎ ｇ ｅ ｉ Ｓ ａ ａ Ｕ ｉ ｒｔ Ｓ ａｇ ａ ２０ ７ ， ｈ ａ ｈ ｏ ｆ ｃｉ ｎ ｒ ｏ Ｅ ｎ ｒｇ ｇ ｖ ｓｙ ｎ
ｃ ｔｓｔ ｇ ｔｂｔ ｏ ｄｆｅｅ ｔｆａ ｓｉ ｈｅ ｓｍｅ ｔｍｐ ｒ ｅ ｅ ａ ｅ ｎ ｔｅｒ ｃ ｍｐｅ ｉ ． Ｅｘ ｒｍｅ ｔｒｓ ｌｓｓ ｏ ｔａ ｈ ｒｐ ｓｄ ａｇ ｒｔｍ ａ ｎ ａｅ ａ ｅ ｉ ｔ ｉ ｒ ｎ ｒｍｅ ｎ ｔ ａ ｅ ｏ ａ ｌｖ ｌｂ ｓｄ ｏ ｈ ｉ ｏ ｌｘｔ ｒ ｓ ｌ ｙ ｐｅｉ ｎ ｅｕｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｈ ｃ ｎ ｉ— ｉ
SVC算法及原理
SVC算法及原理2.1 SVC的基本结构和工作原理传统的无功功率动态补偿装置是同步调相机(Synchronous Condenser -SC)，但因其损耗、噪声都较大，运行维护复杂，响应速度慢，随着电力电子技术的发展已被静止型无功补偿装置(Static Var Compensato-SVC)所取代。
静止无功补偿装置(SVC)这个词通常是专指使用晶闸管的静止无功补偿装置，包括晶闸管控制电抗器(Thyristor Controlled Reacto-TCR )和晶闸管投切电容(ThyristorSwitched Capacitor-TSC)，以及两者的混合装置（TCR+TSC)，或者晶闸管控制电抗器与固定电容器(Fixed Capacitor一FC)或机械投切电容器混合使用的装置(如TCR+FC, TCR+MSC等)。
2.1.1 TCR型SVC如图2-1所示，TCR的原理结构就是两个反并联晶闸管与一个电抗器相串联，三相通常采用三角形联结。
将其投切于电网，相当于电感负载的交流调压电路结构。
其中电抗器为储能元件，即吸收感性无功。
通过调整触发延迟角改变系统等效电纳，从而调节补偿器的等效电抗，达到调节吸收感性无功的作用。
TCR触发从正波角a的变化范围为90 -180 ，随着a从90 -180 变化，流过电感上的电流Il变为非正弦波，幅值逐渐减小，最后变成零。
增大控制角，其效果是减少了电流中的基波分量，这相当于增大电抗器的感抗，减少其无功功率和电流。
就电流的基波分量而言，可控硅控制电抗器是一个可控电纳，因而可用作静止补偿器。
为导通角，电图2.1 TCR的单相电路结构及伏安特性流的瞬时值由下式决定：()⎪⎩⎪⎨⎧-=0cos cos 2t a X Vi R ω （2.1） 式中U 是电压有效值X l 是电抗器的基频电抗(以Ω计)；a 是触发延迟角(即控制角)，时间原点选定为电压朝正向变化的过零点。
基频分量由傅里叶分析法求出，如下式所示：U X I Ll πδδsi n -=（2.2）I l 为基频电流的有效值，单位为安(A)。
海思动态自适应码率控制算法
海思动态自适应码率控制算法海思动态自适应码率控制算法是一种用于视频编码的技术，它根据视频内容的复杂程度和网络传输的带宽情况，自动调整视频的码率，以提供更好的观看体验。
该算法在实际应用中具有很高的效果和可靠性。
动态自适应码率控制算法的主要目标是在不损失视频质量的前提下，根据网络带宽的变化，动态调整视频的码率。
这样可以保证在网络带宽较低的情况下，视频仍然能够流畅播放；而在带宽较高的情况下，可以提供更高质量的视频。
该算法的实现过程可以分为以下几个步骤：1. 测量网络带宽：动态自适应码率控制算法首先需要测量当前的网络带宽。
这可以通过发送一系列数据包并测量其传输时间来实现。
根据传输时间的长短，可以估算出当前的网络带宽。
2. 估算视频复杂度：视频的复杂度是指视频内容的变化程度。
复杂度较高的视频通常包含较多的细节和运动，需要较高的码率来保证画面的清晰度。
而复杂度较低的视频则可以使用较低的码率来编码。
因此，在动态自适应码率控制算法中，需要对视频的复杂度进行估算。
3. 调整码率：根据网络带宽和视频复杂度的估算结果，动态自适应码率控制算法会自动调整视频的码率。
当网络带宽较低或视频复杂度较高时，会增加视频的码率，以保证视频质量。
而当网络带宽较高或视频复杂度较低时，可以降低视频的码率，以提高带宽的利用率。
4. 监控和反馈：动态自适应码率控制算法会持续监控网络带宽和视频复杂度的变化，并根据变化情况进行相应的调整。
同时，算法还会根据观看体验的反馈来进行优化。
例如，当用户反馈视频卡顿时，算法会尽可能提高视频的码率，以改善观看体验。
海思动态自适应码率控制算法在实际应用中具有很高的效果和可靠性。
它可以根据网络带宽和视频复杂度的变化，自动调整视频的码率，以提供更好的观看体验。
这种算法不仅可以应用于互联网视频服务，也可以应用于视频会议、远程监控等领域。
海思动态自适应码率控制算法是一种重要的视频编码技术，它可以根据网络带宽和视频复杂度的变化，自动调整视频的码率，以提供更好的观看体验。
率失真理论及经典的码率控制算法
率失真理论及经典的码率控制算法一、视频编码的率失真思想率失真理论研究的是限失真编码问题：能使限失真条件下比特数最小的编码为最佳编码。
设信源为},...,,{21m m a a a A =，经过编码后，信宿为},...,,{21n n b b b B =，定义信源、信宿概率空间分别为)}(),...,(),({Q )}(),...,(),({2121n m b Q b Q b Q a P a P a P P 、。
定义平均失真函数)(Q D 如下： ∑∑∑∑======m j j k j nk k j m j k j n k k j a b Q a P b a d b a P b a d Q D 1111)|()(),(),(),()(其中，),(k j b a d 为失真度，度量准则可是均方误差MSE 、绝对差分和SAD 或差分平方和SSD 等。
若信源概率分布)(j a P 已知，则平均失真仅仅取决于条件概率)|(j k a b Q ，从而必然存在这样一个条件概率)|(j k a b Q 使得D Q D ≤)(，即：))((D Q D Q Q D ≤=即D Q 为保证平均失真)(Q D 在允许范围D 内的条件概率集合。
进一步，定义),(Y X I 为接收端获取的平均信息量：)()|(log)|()(),(1k j k m j j k j b Q a b Q a b Q a P Y X I ∑==同样，在给定的)(j a P 前提下，),(Y X I 的大小也只取决于。
现在率失真函数)(D R 定义为在D Q 范围内寻找最起码的信息量，即：),()(min Y X I D R DQ Q ∈=该公式的含义：在允许的失真度为D 的条件下，信源编码给出的平均信息量的下界，也就是数据压缩的极限数码率。
当数码率R 小于率失真函数)(D R 时，无论采用什么编码方式，其平均失真必大于D 。
视频压缩是典型的限失真编码，率失真理论同样适应于视频编码。
可伸缩视频编码_SVC—总结
可伸缩视频编码_SVC—总结1.可伸缩视频编码定义时间可伸缩编码在H.264/AVC的SVC扩展中，时间可伸缩性可以通过分级B帧编码结构实现。
predictionGOP border GOP borderkey picture key picture通常，一个视频序列的第一幅图像作为立即解码更新(IDR图像被帧内编码。
关键帧可以编码为I帧(例如，为随机读取)，也可以编码为P帧，并采用前一个关键帧作为运动补偿预测的参考。
关键帧所组成的序列与视频序列中的其它任何图像无关，因此，在通常意义上，该序列代表了可以得到的最小时间分辨率。
图像组中的其它图像编码使用B帧，B帧是H.264中的标准语法，故其生成的码流能与H.264兼容。
很重要的一点是，B帧编码的顺序是按照金字塔分级的顺序进行的，下一个时域级别的帧只使用较低时域级别的帧作为参考来预测，依次类推。
通过这样的一个在时域上分等级的编码结构就内在地实现了时域可伸缩性。
所有的关键帧组成了最粗糙时间分辨率的视频序列，随着在编码顺序上的图像的递增，时间分辨率也跟着增加，最终达到完全时间分辨率的视频序列。
图a所示为4阶层次化B帧的典型结构，此结构可提供4个时域等级，从低到高为{T0}, {T0, T1}, {T0, T1, T2}, {T0, T1, T2, T3}，分别具有1/8, 1/4,1/2帧率和原始帧率。
另外，通过限制运动补偿预测的参考图像是否必须按显示顺序之前编码的图像，便可以任意调整编解码器之间的结构性时延。
以图c为例，该等级预测结构屏蔽了后向运动补偿预测。
尽管该结构所提供的时域可伸缩的等级与图a结构所能提供的相同，但其结构性时延是0帧，而后者为8帧。
由于仅采用前向预测，所以图c所示结构也称为等级P帧预测结构。
等级P帧预测结构通常用于实时性要求较高的应用，如视频会议等。
当预测结构满足低时延要求时，随之而来的代价便是编码效率的下降。
在用等级P帧预测结构时，需要特别注意避免时域块效应。
SVC
H.264 SVC2011-05-28 08:34:45| 分类：H264|字号订阅1. SVC基础知识关于SVC的基本意义，可以参看【1】【2】【3】中的论述。
SVC（scalable video coding）的可分级视频编码概念，简而言之，就是把视频序列分成不同的部分并赋予不同的等级，这样的思想已经渊源流传，并非H.264/SVC所独创。
2007年由ITU推出的H.264/SVC标准，继承了H.264的高效压缩性，随着网络应用的普及，SVC的灵活码流适应性和对不同终端产品的匹配性，显得尤为重要。
SVC对分级的策略是从时间，空间和质量上，对视频序列进行分级编码（如下图）下面，将详细描述一下SVC怎么在这些方向进行分级的：(1)时间分级（Temporal Scalability）时间分级就是给序列的视频帧分配不同的重要等级，以便于在实际应用中按重要程度显示帧（或在恶劣网络条件下主动放弃低等级的帧）。
其实现方式是采用如下图所示的hierarchical B结构。
可以按照具体应用来设计分等级的B帧结构，然后组织起一个个GOP，再架构成整个编码序列。
由于H.264/AVC中允许进行参考帧管理，使得时间分级可以直接利用这一特性得以实现。
(2)空间分级（Spatial Scalability）空间分级的用于形成不同的图像（帧）分辨率，在实际应用中可以给不同显示屏幕的终端设备提供适配的画面，以达到提高带宽使用率的目的。
具体的变现如上面的图，是在不同的分辨率序列层中进行预测，利用去相关性节省码流。
在SVC中，除了提供传统的层间intra 预测（Inter-layer intra prediction），还提供层间宏块模式与运动预测（Inter-layer macroblockmode and motion prediction）和层间残差预测（Inter-layer residual prediction），这三种模式可以充分利用图像的时间和空间相关性进行分级编码，i. 层间intra预测（Inter-layer intra prediction）这种预测方式的宏块信息完全由层间参考帧（一般是低分辨率的重建帧）通过上采样预测得到，在H.262/MPEG-2 Video, H.263, 和MPEG-4等编码模式中也经常被用到，但是这种方式缺乏消除时间相关性所得到的码率削减。
x264参数介绍(一、帧类型和码率控制)
/s/blog_4e0869690100xa87.html原文地址：【翻译】x264参数介绍（一、帧类型和码率控制）作者：南无阿弥陀佛【翻译】x264参数介绍（一、帧类型和码率控制）2010年10月2日评论发表评论翻译自：/wiki/X264_Settings，水平有限，勿吝指教。
第二部分：/?p=2206输入用1个绝对路径定义输入文件（或者2个，rawYUV文件）。
如下例：x264.exe -o NUL C:input.avsx264 -o /dev/null ~/input.y4m如果输入文件是rawYUV格式的，还要把分辨率一并输入。
如果开启了比特率控制，还需要输入帧率。
如下例：x264.exe -o NUL –fps 25 D:input.yuv 1280×720x264 -o /dev/null –fps 30000/1001 ~/input.yuv 640×480预设值预设值是x264在r1177版本增加的一个方便的命令行选项。
可以用x264.exe –fullhelp查看所有的命令行帮助。
profile默认：无说明：限制输出文件的profile。
这个参数将覆盖其它所有值，此选项能保证输出profile兼容的视频流。
如果使用了这个选项，将不能进行无损压缩（qp 0 or crf 0）。
可选：baseline，main，high建议：不设置。
除非解码环境只支持main或者baseline profile的解码。
preset默认：medium一些在压缩效率和运算时间中平衡的预设值。
如果指定了一个预设值，它会在其它选项生效前生效。
可选：ultrafast, superfast, veryfast, faster, fast, medium, slow, slower, veryslow and placebo.建议：可接受的最慢的值tune默认：无说明：在上一个选项基础上进一步优化输入。
基于统计的SVC层间编码快速模式决策算法
第 ３ 卷 第 １ 期 ４ １
Ｖ １ ４ ｏ． ３
・
计
算
机
工 程
２０ ０ ８年 ６月
Ｊ ｎ ０８ ｕ ｅ２ ０
Ｎｏ１ ．ｌ
Ｃｏ ｐｕｔ ｒＥｎｇ ｎｅ ｒｎｇ ｍ ｅ ｉ ｅｉ
多媒 体 技术 及应 用 ・
文章编号： ００－４８ ０８ １－２－０ 文献标识码： １０－３２（ ０）－０ ２－３ ２ １ －２ － Ａ
ｉｃ ｅ ｓ ｓｉ ｉｈ ｃ ｍｐ ｔｔｏ ａ ｏ ｐｅ ｉ ． ｉ ａ ｅ ｎａｙ ｅ ｈｅｍｏ ｅｄ ｓ ｉ ｕｉｎ ｃ ｒｅａｉｎ ｂ ｔ ｅ ｈ ｓ ａ ｅ ｄ ｅ ｈ ｃ ｍｅ ｔｌｙ ｒ， ｎ ｒａ ｅ ｎ ｈｇ ｏ ｕ ａ ｎ ｃ ｍ ｌｘｔ Ｔｈｓｐ ｐ ｒａ ｌ ｚ ｓｔ ｄ —ｉｔ ｂ ｔｏ ｏ ｒｌｔ ｅｗｅ ｎ ｔｅｂａｅｌｙ ｒａ ｎ ａ ｅ ｎ ａ ｅ ｓ ｉ ｌ ｙ ｒ ｏ ｎ ｎ
［ ｓｒ ｃ］Ｓ ａａｌ ｉｅ ｏ ｉｇＳ Ａｂ ｔａｔ ｃｌｂｅＶｄ ｏ Ｃ ｄｎ （ＶＣ）ｐｏ ｉｅ ｒ ｅｉｌ ｅ ｃｄｎ ｔｏ ，ｈ ｗｅｅ，ｍｏ ｅｄ ｃｓ ｎ ａｇｒｈ ｆｒｌ ｅｅ ｏ ｉｇ ｒｖｄ ｓａｍｏｅｆ ｘｂｅ ｎｏ ｉｇ ｍｅｈ ｄ ｏ ｖ ｒ ｄ ｅ ｉｏ ｌｏ ｔｍ ｏ ａ ｒｄ ｃｄｎ ｌ ｉ ｉ ｙ
数 ； 为拉格 朗 日算子 。拉格 朗日率失真优化的模式选择策
略通过搜索所有可能 的模式 ，选择具有最小率失真代价的预 测模式为 当前宏块的最优模 式。在 Ｓ Ｃ 中， Ｖ 每个率失真代价 的获得都需要进行整数 Ｄ Ｔ变换、量化 、反量化、反变换和 Ｃ
熵 编码 ，这 些都极大增加 了编码器 的计算复杂度 。
ｏ ０３ ％ ｅ ｏ ｉｇｔｍｅｏ ｖ ｒｇ ． ｔ ｇ ｉｉｌ ｖ ｒ ｇ ＳＮＲ ｓ ｆＯ．４ｄ ａ ｄ ａ００ ６ ｂｉｒｔ ｅ ｒ ａｅ ｆ５ ．４ ｎｃ ｄｎ ｉ ｎａ ｅ ａ ｅ ｗｉ ａｎｅ ｌｇｂｅａ ｅ ａ ｅＰ ｈ ｌ ｓｏ ０ Ｂ ．９ ％ ｏ ｎ ｔ ａｅｄ ｃｅ ｓ ．
基于分层B帧的码率控制方法、装置和电子设备[发明专利]
![基于分层B帧的码率控制方法、装置和电子设备[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/0a72e246284ac850ac024298.png)
专利名称：基于分层B帧的码率控制方法、装置和电子设备专利类型：发明专利
发明人：耿晨晖,包佳晶,石小明,张刚
申请号：CN201811653605.5
申请日：20181229
公开号：CN109862359A
公开日：
20190607
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于分层B帧的码率控制方法、装置和电子设备，其中，该方法包括获取原始视频信号；对其进行重采样，重采样后的视频信号包括多帧图像；对每一帧图像进行预编码处理，得到其对应的SATD值；将多帧图像划分成多个GOP，根据预设编码参数得到每个GOP的目标码率；根据GOP的目标码率和每一帧图像的SATD值，得到每一帧图像的目标码率；根据当前帧图像的目标码率，利用预设的线性模型得到当前帧图像的量化参数；根据预设条件对量化参数进行调整，然后对线性模型进行更新，得到下一帧图像的量化参数。
本发明可以根据图像的视频内容自适应分配每一帧的码率，在有限带宽以及不增加复杂度的前提下，稳定编码码率，提高编码质量。
申请人：北京数码视讯软件技术发展有限公司
地址：100000 北京市顺义区高丽营镇文化营村北(临空二路1号)
国籍：CN
代理机构：北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：王艳芬
更多信息请下载全文后查看。
率失真理论及经典的码率控制算法
率失真理论及经典的码率控制算法一、视频编码的率失真思想率失真理论研究的是限失真编码问题：能使限失真条件下比特数最小的编码为最佳编码。
设信源为},...,,{21m m a a a A =，经过编码后，信宿为},...,,{21n n b b b B =，定义信源、信宿概率空间分别为)}(),...,(),({Q )}(),...,(),({2121n m b Q b Q b Q a P a P a P P 、。
定义平均失真函数)(Q D 如下： ∑∑∑∑======m j j k j nk k j m j k j n k k j a b Q a P b a d b a P b a d Q D 1111)|()(),(),(),()(其中，),(k j b a d 为失真度，度量准则可是均方误差MSE 、绝对差分和SAD 或差分平方和SSD 等。
若信源概率分布)(j a P 已知，则平均失真仅仅取决于条件概率)|(j k a b Q ，从而必然存在这样一个条件概率)|(j k a b Q 使得D Q D ≤)(，即：))((D Q D Q Q D ≤=即D Q 为保证平均失真)(Q D 在允许范围D 内的条件概率集合。
进一步，定义),(Y X I 为接收端获取的平均信息量：)()|(log)|()(),(1k j k m j j k j b Q a b Q a b Q a P Y X I ∑==同样，在给定的)(j a P 前提下，),(Y X I 的大小也只取决于。
现在率失真函数)(D R 定义为在D Q 范围内寻找最起码的信息量，即：),()(min Y X I D R DQ Q ∈=该公式的含义：在允许的失真度为D 的条件下，信源编码给出的平均信息量的下界，也就是数据压缩的极限数码率。
当数码率R 小于率失真函数)(D R 时，无论采用什么编码方式，其平均失真必大于D 。
视频压缩是典型的限失真编码，率失真理论同样适应于视频编码。
面向自适应码率视频直播的码率控制算法
面向自适应码率视频直播的码率控制算法詹亘;肖晶;陈宇静;陈军【摘要】在自适应码率视频直播过程中, 传统码率控制方法不能有效控制切片码率, 导致客户端播放器自适应判断失准, 出现卡顿.为此, 提出一种切片层级的码率控制算法.在切片内部使用基于帧类型的码率分配策略, 提出关键P帧的概念, 通过调整关键P帧的分布来优化不同视频内容下的码率分配.建立基于SATD和量化系数的线性预测模型, 利用模型迭代调整每行的量化系数, 进而控制整帧的编码大小.实验结果表明, 该算法可以准确控制切片码率, 保证视频质量.%As traditional rate control methods cannot effectively control the segment size in adaptivebit-rate live streaming, the bitrate adaption of video player is affected by the fluctuation of segment size, and then makes inaccurate decisions, resulting in the delay on the client side.To solve this problem, a segment level rate control algorithm is proposed.Bit allocation strategy based on frame type is used inside each segment.The concept of key P-frame is proposed and the distribution of key P-frame is adjusted to optimize the allocation under different video contents.At the same time, a linear prediction model based on SATD and Quantization Parameter (QP) is built, and the QP of each row is adjusted iteratively to control the coding size of the whole frame.Experimental results show that the proposed algorithm can control the bit-rate of segment precisely and ensure the video quality.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2019(045)003【总页数】5页(P268-272)【关键词】视频直播;自适应码率;视频编码;码率控制;量化参数【作者】詹亘;肖晶;陈宇静;陈军【作者单位】武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程研究中心,武汉 430079;武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程研究中心,武汉 430079;武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程研究中心,武汉 430079;武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程研究中心,武汉 430079【正文语种】中文【中图分类】TN919.80 概述随着流媒体技术的不断发展、移动通信网络环境的改善以及智能终端设备的普及,视频直播因其实时性和互动性,成为互联网内容生产的重要载体。
H.264 SVC快速模式选择算法
H.264 SVC快速模式选择算法黄爱爱;田翔;周凡;陈耀武【摘要】To reduce the computational complexity of scalable video coding （SVC）,a novel fast mode decision algorithm for H.264 scalable video coding is proposed.First,according to the analysis of mode occurrence frequency and conditional probability,the frequently occurred modes were examined at priority.If both the local-optimal condition and the monotony of rate-distortion cost condition were satisfied,the mode search process was terminated.Moreover,the candidate modes were selected based on the inter-layer mode correlation and the not suitable modes were paring with the full mode search method,the proposed method accelerates the coding speed remarkably with negligible loss of quality and bit-rate.%为了减小可伸缩视频编码（SVC）的编码复杂度,提出了一种H.264 SVC快速模式选择算法.通过分析SVC各编码模式的使用频率和条件概率情况,对出现概率高的模式进行优先搜索,当满足局部最优和率失真代价单调性条件时,提早结束模式搜索.同时,利用层间模式相关性,除去不适用的模式.缩小候选模式搜索范围.实验结果表明,与模式全搜索方法相比,本文算法在图像质量和码率损失极小的前提下,编码速度显著提高.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2012(044)002【总页数】5页(P129-133)【关键词】可伸缩视频编码;模式选择;提早退出;层间模式相关性【作者】黄爱爱;田翔;周凡;陈耀武【作者单位】浙江大学数字技术及仪器研究所,杭州310027;浙江大学数字技术及仪器研究所,杭州310027;浙江大学数字技术及仪器研究所,杭州310027;浙江大学数字技术及仪器研究所,杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TN919.81可伸缩视频编码(Scalable video coding，SVC)，作为H.264/AVC 的可伸缩扩展，是目前解决网络异构性和终端多样性问题的有力工具.和以往可伸缩内容相比，SVC 在很多环节上采用了新的技术，比如可分级P/B 帧结构、层间运动和残差预测、单一解码重建环路等，这些新技术的应用大大提高了SVC 的编码效率，与联播(Simulcast)相比，在相同编码质量下，SVC 至少可以节省10%的码率［1］.SVC 不仅使用了H.264/AVC中原有的7 种帧间预测模式(16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4)和2 种帧内预测模式(intra4×4、intra16×16)，还使用了2 种基于基本层信息预测的新模式(BLSKIP、intraBL).为了提高层间编码效率，SVC 引入层间预测工具，从残差、运动和纹理3 方面来去除层间信息冗余.多模式的运用和层间预测工具的使用极大地提高了编码效率和率失真性能.然而，传统的模式选择方法是对所有模式在所有可能的层间预测选项下进行全搜索，获得最优模式，其运算复杂度极大.随着编码层数的扩充，其运算复杂度也将成倍增加.因此，模式选择的快速算法是目前SVC 研究中的重要内容.目前，已有一些针对SVC 模式快速选择的研究［2-5］.文献［2］利用8×8 和intra4×4 的搜索结果来选择intra/inter 类型，然后根据基本层宏块模式来筛选候选模式.文献［3］设计了宏块候选模式、基本层宏块模式以及量化参数(QP)之间的对照表.文献［4］则提出从基本层和空间相邻宏块中预测候选模式，通过与率失真代价门限值比较来确定是否提早退出模式搜索.文献［5］利用基本层对应位置的相邻宏块模式信息来预测候选模式.然而，上述算法都有一定的局限性.文献［2］需要强制搜索8×8 等所有小块模式，复杂度仍然很高;文献［3］中候选模式都是通过查表得到，不能根据实际编码情况进行调整;文献［5］需要进行多次阈值比较，编码效果依赖于阈值设定.本文提出了一种新的快速模式选择算法，该算法通过判断局部最优和率失真代价单调性条件，提早结束模式搜索，并且利用SVC 层间模式相关性，缩小候选模式搜索范围.实验表明，本文算法在信噪比和比特率性能下降很小的情况下，极大地节省了运算复杂度.1 SVC 模式特性分析尽管SVC 中编码模式很多，但通过对不同复杂度视频序列的仿真，发现各种模式的使用频率并不均等，且有一定的规律性.测试4 个典型序列(bus、football、foreman 和mobile)，2 组量化参数，其中基本层量化参数(QPB)分别取QPB=20 和QPB=30，增强层量化参数(QPE)根据可伸缩类型设置.首先，统计增强层上各个模式的使用频率，图1 给出了测试序列在量化参数QPB=30 时的实验结果，分别包括粗粒度质量可伸缩(CGS)和空间可伸缩编码，其中8×8sub 包括8×8、8×4、4×8、4×4 共4 种模式.由图可知，BLSKIP 和SKIP 出现频率最高，占了总数的50%以上，当QPB 与QPE差距增大时，其使用频率也随之增加;intra 模式使用频率较小，平均小于10%;其他模式的使用频率随图像内容和量化参数而变化.其次，统计增强层宏块在不同基本层宏块模式(modebase)下的条件概率，表1 列出了空间可伸缩下的统计结果.结果表明，增强层和基本层在宏块模式选择上存在很强相关性，表现为:1)当modebase 为inter 类型时，增强层选择BLSKIP 的可能性很高.2)如果modebase 为小块模式，增强层宏块选择大块模式的可能性就很小.3)如果modebase 为16×8(8×16)，增强层宏块选择8×16(16×8)的几率很小.4)如果modebase 为intra(inter)，增强层宏块选择inter(intra)的可能性就很小.虽然全搜索的方式能得到最佳模式，却需要非常复杂的计算.如果能在模式搜索之前先对模式进行筛选，优先搜索最有可能的模式，或者除去不可能的模式，就可以减少不必要的计算，大大提高编码速度.图1 增强层宏块模式使用频率统计表1 空间可伸缩强层宏块的模式条件概率统计增强层基本层宏块模式条件概率宏模块式SKIP 16×16 16×8 8×16 8 su×b8 intra SKIP 0.65 0.36 0.22 0.22 0.11 0 BLSKIP 0.14 0.30 0.30 0.31 0.27 —16×16 0.12 0.15 0.17 0.16 0.13 0.02 16×8 0.03 0.05 0.10 0.07 0.10 0.02 8×16 0.02 0.05 0.07 0.11 0.11 0.01 8×8sub 0.04 0.08 0.13 0.12 0.26 0.02 intra 0 0.01 0.01 0.01 0.02 0.932 算法介绍2.1 提早退出算法根据第1 节模式统计可知，BLSKIP 和SKIP在编码模式中使用频率很高，与其他模式相比，由于这2 种模式不需要运动估计运算，其运算复杂度也比较低.如果能尽早检测出这2 种模式可以省去计算复杂度相当高的运动估计过程，极大地加快模式决策.对于提早退出判断方法，文献［4］提出了阈值方法，利用空间相邻宏块和基本层宏块的率失真代价计算得到阈值(RDthresh)，如果候选模式的率失真代价小于RDthresh，就结束本次模式搜索.该方法当RDthresh 与当前宏块的率失真代价存在较大偏差时，容易造成误判.文献［6-7］分别提出了P 帧和B 帧下SKIP 模式的提早判断方法，当16×16/Direct 的运动估计结果满足特定条件时，判定SKIP 为最佳模式.由于该方法只考虑了单层编码情况，在多层编码情况下该方法存在较高误判，其中50%以上的误判发生在最佳模式为BLSKIP 的情况下.为此，本文提出了基于局部最优和率失真代价单调性的提早退出判断方法，来准确预测SKIP 和BLSKIP 是否为最优模式.文中，全体模式集合记为Φ，优先搜索的模式集合记为Φpri，则Φpri ={BLSKIP，SKIP}，同理，设分别为Φ、Φpri、中具有较小率失真代价的模式，RDm*、RDm*pri、RD¯m*pri 分别为这3 个模式的率失真代价.由率失真优化理论［8］可知，宏块最优模式m*是和中率失真代价值较小者.因为计算也需要运动估计和率失真优化运算，为了减少这部分的运算量，可以从已有的编码信息得到的预测值，记为mcompare，这样保证了满足局部最优条件.从块大小分析，SKIP 属于大块模式，BLSKIP的块大小则依赖于基本层对应块.统计发现，在空间可伸缩下约有90%的BLSKIP 使用的是16×16块大小，所以BLSKIP 也可以看作是大块模式.如果检测出当前宏块是大块模式，那么最佳模式是的可能性就很大.根据文献［9］，可以利用模式率失真代价的单调性来判断大块/小块模式.结合以上分析，本节先以mcompare 1=16×16、mcompare 2=8×8 为例来阐述提前退出算法的基本思路:如果满足以下条件，则判定图2 给出了阈值方法［4］、SKIP 判断方法［6-7］和本文方法在预测准确率上的比较结果.由图可知，文献［4］方法在不同量化参数下预测准确率存在明显波动，文献［6-7］的方法由于没有考虑多层编码情况造成预测准确率较低，而本文方法预测准确率最高，并且波动较小.实验还进一步比较了率失真单调性条件对预测准确率的影响，在空间可伸缩下，率失真单调性条件的约束作用比较明显，进一步提高了预测准确率.图2 BLSKIP 和SKIP 模式预测准确率结果比较从前面分析可知，mcompare 的选择是提早退出算法的关键，一方面用来与进行比较(以判断局部最优)，另一方面需要包括大块模式和小块模式，以判断率失真代价单调性.本文利用增强层宏块和基本层宏块在模式选择上的相关性来计算mcompare，即式中:modebasepredict 为利用基本层宏块的运动矢量信息预测得到的增强层宏块模式［10］，如图3 所示.式(1)中列出的率失真单调性判据只适用于大块模式时的情况，根据块大小，提前退出判断条件修正为:如果modebasepredict 为8×8，且满足以下条件，则提前退出.如果modebasepredict 不是8×8，且满足以下条件，则提前退出.式中:RDmin 为mcompare 1 和mcompare 2 中率失真代价较小值.图3 从基本层信息预测增强层宏块块大小的流程2.2 快速模式选择根据增强层和基本层在模式选择上的相关性，候选模式对应关系如表2 所示.与文献［3］相比，根据不同可伸缩选项的模式特性，候选模式对应关系有所不同.例如，当基本层宏块modebase =8×8sub 时，空间可伸缩下仍然需要搜索16×16，16×8，8×16，而CGS 下则不用.根据表2，Φpri 中的SKIP 模式当modebase=8×8sub 或16×8/8×16(CGS)时，不需要搜索，从而可以进一步降低运算复杂度.表2 候选模式查找表注:○表示包括，×表示不包括.增强层基本层宏块模式(空间/CGS)候选模式SKIP 16×16 16×8 8×16 8×8 sub SKIP ○/○ ○/○ ○/× ○/××/×BLSKIP ○/○ ○/○ ○/○ ○/○ ○/○16×16 ○/○ ○/○ ○/× ○/× ○/×16×8 ×/○ ○/○○/○ ×/× ○/×8×16 ×/○ ○/○ ×/× ○/○ ○/×8×8sub ×/× ○/× ○/○ ○/○ ○/○图4 为本文提出的快速模式选择算法整体流程(虚线部分表示提前退出模块)，首先进行提前退出决策，当满足提前退出条件时，结束本次模式搜索;当不满足提前退出条件时，根据表2 查找候选模式，利用提前退出模块的计算结果对候选模式进行调整，然后进行模式搜索获得宏块最佳模式.考虑到处于不同时间层位置的视频帧对整个GOP 编码质量的影响程度，提早退出策略只在时间增强层上使用.图4 中intra 模式搜索策略不同于inter，具体为:当基本层宏块为intra 编码时，增强层进行传统的模式全搜索;当基本层宏块为inter 编码时，根据8×8 运动矢量在水平方向和竖直方向的运动差异来决定是否搜索intra 模式，即满足以下关系.式中:DHM 表示水平方向运动差异，DVM 表示竖直方向运动差异;mv0，mv1，mv2，mv3 为4 个8×8 块的运动矢量，按照从左往右，从上至下的顺序;mvi，x，mvi，y 分别为运动矢量mvi 的水平分量和竖直分量.如果满足DHM ＞T 或者DVM ＞T，则进行intra模式搜索，实验中T=50.此外，在运动估计方面，实验统计发现CGS 下，使用层间残差预测的运动估计和不使用层间残差预测的运动估计，产生的结果很接近，所以CGS 下只需要进行一次运动估计，从而进一步降低运算复杂度.图4 增强层宏块快速模式选择流程3 实验结果与分析本文采用SVC 参考模型JSVM9.18［11］作为测试平台.测试配置软件:JSVM9.18;运动估计参数:运动搜索范围为±32，1/4 像素精度，1 个参考帧;RDO 正常;GOP大小为8.测试平台:Intel 双核处理器E4500，CPU 主频2.20 GHz，内存0.98 GB;熵编码模式:CAVLC;时域编码结构:可分级B 帧.如表3 所示.实验使用了8 个典型测试序列:city，crew，harbour，soccer，bus，football，foreman，mobile，涵盖了全局运动和局部运动，平滑纹理和复杂纹理，以及镜头的平移、缩放等变化.实验中，采用以下指标来比较本文算法与模式全搜索算法的性能:1)亮度信号的峰值信噪比(RSN);2)编码码率(ΔB);3)编码所花费的时间(TS).表3、4 分别列出了本文算法与JSVM 模式全搜索方法在2 种可伸缩选项下的编码性能结果比较.实验结果表明，在不同量化参数下，编码时间比模式全搜索方法平均减少了50%，其中在CGS下，RSN 平均下降0.04 dB，码率平均上升0.09%;在空间可伸缩下，RSN 平均下降0.05 dB，码率平均上升0.92%.可见，提出的快速模式选择算法可以适用于各种类型的视频.当编码模式中SKIP和BLSKIP 的使用频率增加时，编码速度的提升效果也变好，这和提早退出算法的应用有着直接的关系.表3 CGS 测试数据序列 (QPB，QPE) RSN/dB ΔB/% TS/%city ((2 3 0 0，，1 2 4 4))--0 0..0 0 2 3 -0 0..0 1 1 7 5 4 1 1..9 6 4 8 crew ((2 3 0 0，，1 2 4 4)) --0 0..0 0 5 8 --0 0..3 3 0 7 5 4 1 5..5 1 5 7 harbour ((2 3 0 0，，1 2 4 4)) --0 0..0 0 1 2 --0 0..0 1 6 0 6 5 2 2..1 6 2 0 soccer ((2 3 0 0，，1 2 4 4)) --0 0..0 0 3 6 --0 0..0 0 7 2 4 4 9 5..9 3 8 0 bus ((2 3 0 0，，1 2 4 4)) --0 0..0 0 2 4 --0 0..00 7 3 5 4 7 7..1 2 6 7 football ((2 3 0 0，，1 2 4 4)) --0 0..0 0 3 7 --0 0..1 2 01 4 4 4 3..9 7 5 1 foreman ((23 0 0，，1 24 4)) --0 0..0 056 -0 0..2 0 5 5 4 4 9 1..8 6 8 3 mobile ((2 3 0 0，，1 2 4 4)) --0 0..0 0 1 4 --0 0..0 0 1 3 5 4 9 9..0 8 9 5表4 空间可伸缩测试数据序列 (QPB，QPE) RSN/dB ΔB/% TS/%city (20，26)-0.03 2.11 53.70(30，36) -0.01 1.65 57.95 crew (20，26) -0.07 0.31 50.33(30，36) -0.06 -0.07 54.82 harbour (20，26) -0.05 0.80 53.18(30，36) -0.05 1.28 56.02 soccer (20，26) -0.03 0.91 50.97(30，36) -0.03 0.50 54.95 bus (20，26) -0.05 1.24 49.45(30，36) -0.06 1.45 52.34 football (20，26) -0.07 0.05 45.47(30，36) -0.06 -0.25 51.24 foreman (20，26) -0.02 1.47 53.34(30，36) -0.04 0.89 57.56 mobile (20，26) -0.06 0.74 53.72(30，36)-0.03 1.58 56.294 结论1)在深入研究SVC 模式分布特性的基础上，提出了快速模式选择算法.2)利用SVC 模式分布特性对出现概率高的模式进行优先搜索，当满足局部最优和率失真代价单调性条件时，提早结束模式搜索;利用SVC层间模式相关性，缩小候选模式搜索范围.3)实验结果表明，H.264 SVC 快速模式选择与模式全搜索相比，在性能损失极小的前提下，编码速度显著提高.参考文献:［1］SCHWARZ H，MARPE D，WIEGAND T.Overview of the scalable video coding extension of the H.264/AVC standard［J］.IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology，2007，17(9):1103-1120.［2］LI H，LI Z G，WEN C.Fast mode decision algorithm for inter-frame coding in fully scalable video coding［J］.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，2006，16(7):889-895.［3］LIN H C，PENG W H，HANG H M，et yer-adaptive mode decision and motion search for scalable video coding with combined coarse granular scalability(CGS)and temporal scalability［C］//Proceedings of International Conference on Image Processing(ICIP).San Antonio:IEEE，2007:II289-II292.［4］REN J，KEHTARNAVAZ N.Fast adaptive termination mode selection for H.264 scalable video coding［J］.Journal of Real-Time Image Processing，2009，4(1):13-21.［5］KIM S T，KONDA K R，PARK C S，et al.Fast mode decision algorithm for inter-layer coding in scalable video coding［J］.IEEE Transactions on Consumer Electronics，2009，55(3):1572-1580.［6］JEON B，LEE J.Fast mode decision for H.264［C］//Doc JVT-J033.Hawaii:Joint Video Team，2003.［7］LEE J，CHOI I，CHOI W，et al.Fast mode decision for B slice［C］// Doc JVT-K021.Munich:Joint Video Team，2004.［8］SULLIVAN G J，WIEGAND T.Rate-distortion optimization for video compression［J］.IEEE Signal Processing Magazine，1998，15(6):74-90. ［9］YIN P，TOURAPIS H Y C，TOURAPIS A M，et al.Fast mode decision and motion estimation for JVT/H.264［C］//Proceedings of 2003 International Conference on Image Processing(ICIP).Barcelona:IEEE，2003:853-856.［10］WIEGAND T，SULLIVAN G J，REICHEL J，et al.Joint draft 11 of SVC amendment［C］//Doc JVT-X201.Geneva:Joint Video Team，2007. ［11］Joint Video Team，H.264/SVC reference software(JSVM 9.18)and manual［EB/OL］.［2009-06-19］.CVS sever:garcon.ient.rwth-aachen.de.。
海思动态自适应码率控制算法
海思动态自适应码率控制算法海思动态自适应码率控制算法是一种针对视频编码中码率控制问题的算法。
视频编码是指将视频数据进行压缩编码，以便在有限的带宽和存储空间条件下进行传输和存储。
码率控制是视频编码中的一个重要问题，它需要根据网络带宽和传输条件来动态调整编码码率，以保证视频的质量和流畅播放。
海思动态自适应码率控制算法通过对视频帧进行分析和评估，自动调整编码码率，以适应不同的网络环境和传输条件。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 视频质量评估：算法首先对当前视频帧进行质量评估，评估指标可以包括图像清晰度、细节保留程度等。
评估结果可以用于判断当前码率是否满足要求，以及是否需要调整码率。
2. 码率调整策略：根据视频质量评估结果和当前网络带宽情况，算法会制定相应的码率调整策略。
如果当前码率过高，可能会导致视频卡顿或画面质量下降，算法会降低编码码率；如果当前码率过低，可能会导致视频画面模糊，算法会提高编码码率。
调整策略可以根据实际情况灵活选择，以达到最佳的视觉效果和传输性能。
3. 码率控制算法：在确定了码率调整策略后，算法会根据具体的码率控制算法进行码率调整。
常见的码率控制算法包括固定码率控制、可变码率控制和自适应码率控制等。
海思动态自适应码率控制算法可以根据实际情况选择合适的码率控制算法，以达到最佳的视频质量和传输性能。
4. 码率调整反馈：在进行码率调整时，算法会根据视频质量评估和网络带宽情况对码率调整进行反馈。
反馈可以包括当前码率、视频质量评估结果、网络带宽情况等信息。
这些反馈信息可以用于进一步优化码率控制算法，提高视频质量和传输性能。
海思动态自适应码率控制算法的优点在于可以根据实际情况进行灵活调整，以适应不同的网络环境和传输条件。
它可以根据视频质量评估和网络带宽情况进行自动调整，无需人工干预。
同时，该算法还可以根据实际情况选择合适的码率控制算法，以达到最佳的视频质量和传输性能。
海思动态自适应码率控制算法是一种针对视频编码中码率控制问题的算法。
vvenc参数
vvenc参数1. 简介vvenc是一种用于视频编码的开源软件，它提供了各种参数用于调整和优化视频编码的质量和性能。
本文将详细介绍vvenc的各种参数及其作用，帮助用户理解和使用该软件。
2. 参数分类vvenc的参数可以分为两类：全局参数和编码器参数。
2.1 全局参数全局参数是应用于整个编码过程的通用设置，包括输入、输出、性能和质量等方面。
•--input：指定输入文件路径。
•--output：指定输出文件路径。
•--frames：设置要编码的帧数。
•--qp：设置量化参数（Quantization Parameter），控制压缩率和图像质量之间的权衡。
•--preset：选择预设配置，包括ultrafast、superfast、veryfast、faster、fast、medium、slow、slower等。
2.2 编码器参数编码器参数是用于调整视频编码器行为的设置，可以通过修改这些参数来优化压缩效率和图像质量。
•--bitrate：设置目标比特率（bitrate），控制视频压缩后的平均比特率。
单位为kbps。
•--max-bitrate：设置最大比特率（max bitrate），限制压缩后的比特率不超过指定值。
单位为kbps。
•--vbv-bufsize：设置视频缓冲区大小，用于控制码率控制算法。
•--gop：设置组间隔（Group of Pictures），即I帧之间的帧数。
较小的GOP值可以提高压缩效率，但可能降低图像质量。
•--bframes：设置B帧数量，增加B帧可以提高编码效率和图像质量，但会增加解码复杂度。
3. 参数优化使用vvenc进行视频编码时，可以根据具体需求和场景进行参数优化，以达到更好的压缩效果和图像质量。
3.1 压缩比与图像质量的权衡在选择量化参数（--qp）时，需要权衡压缩比与图像质量。
较大的QP值会导致更高的压缩比，但可能降低图像质量；较小的QP值则会提高图像质量，但会增加文件大小。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ Ｏ Ｔ ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ பைடு நூலகம் ， Ｗｕ ｘ ｉ ２ １ ４ １ ２ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｓ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｈ． ２ ６ ４／ ＡＶＣ ｅ ｘ ｔ ｅ ｎｄ ｅ ｄ Ｈ． ２６ ４／Ｓ ＶＣ ｉ ｓ ｗｉ ｄ ｅ ｌ ｙ ｕｓ ｅ ｄ，ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｓ ｃ ａ ｌ ａ ｂ ｌ ｅ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ．Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎｃ ｙ ｏ ｆ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｍｅ ｄ ｉ ａ ｔ ｅ Ｂ ｆ ａ ｍｅ．ｔ ｈｉ ｓ ｃ ｈ ａ ｐ — ｔ ｅ ｒ ｐ ｕ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗａ ｒ ｄ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ Ｓ ＶＣ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ Ｂ．Ｂｕ ｄ ｇ ｅ ｔ ｏ ｆ ｂｉ ｔ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｂ ｉ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｂ ｉ ｔ ｓ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｃ ｏ ｄｉ ｎｇ，ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｂ ｉ ｔ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｍｅ ｄｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗｉ ｌ ｌ ｂ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ａ ｓ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ａ ｃ ｈ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ＧＯＰ，ｒ ｅ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｗｉ ｔ ｈ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ＧＯＰ，ｌ ｅ ｖ －
ｄ Ｂ的峰 值信 噪 比增益 。
关键 词 ： Ｓ Ｖ Ｃ； 等级 Ｂ帧 ； 码 率控 制 ； 比特 分配
Ｒａ ｔ ｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｆ ｏ ｒ ＳＶＣ Ｈｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ Ｂ． Ｆｒ ａ ｍｅ ｓ Ｃｏ ｄ ｉ ｎｇ 口Ｚ ＨＵ Ｄｏ ｎ ｇ － ｘ ｉ ａ ｏ ，ＸＩ Ｅ Ｌ ｉ ｎ — ｂ ｏ
的编码效率， 提 出一种面向 Ｓ Ｖ Ｃ等级 Ｂ帧的码率控制算法。算法根据码率控制预算的比特 分配和实际 编码 中编码 比特 消耗 之 差 ， 自适 应调 解 比特 分 配 ， 将 差值 平均 分 配到 剩余 的每 个 Ｇ Ｏ Ｐ中， 在 Ｇ Ｏ Ｐ 内， 通 过计算各时间等级编码复杂度的差异 ， 分配不同的比特数。基于分配的比特数， 确定量化参数 ， 并且对 量化 参数进 行 了部分 修正 。通过 实验证 明 了算 法 的 有 效性 ， 相对 于 Ｊ Ｓ Ｖ Ｍ９ ． １ ８算 法 ， 提 高 了０ ． １～０ ． ５
ｄｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｄ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ｉｂ ｒ ｕｔ ｉ ｏ ｎ，ｔ ｈ ｅ ｎ ｕｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｂ ｉ ｔ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ
Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ Ｄ Ｉ Ｇ Ｉ Ｔ Ａ Ｌ Ｃ Ａ Ｂ Ｌ Ｅ Ｔ ≤ ⑥ ｉ
２ ０ １ ４ （ ０ ４ ）
Ｖ
・ 技 术 交 流 ・
中图分类号 ： Ｔ Ｎ ９ ４ ８ ． １ ２
文献标识码 ： Ｂ
文章编号 ： １ ０ ０ ７— ７ ０ ２ ２ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ４— ０ ４ ８ ４一ｏ ４
ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ．ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｌ ｉ ｄ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ，ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ Ｊ Ｓ ＶＭ９ ． １ ８ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ
ｅ ｌ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｂ ｙ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｔ ｉ ｍｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ，ａ ｓ ｓ ｉ ｇ ｎ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｂ ｉ ｔ ｎ ｕ ｍ ｂ ｅ ｒ ．Ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｍ ｅ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ
面向 Ｓ Ｖ Ｃ等 级 Ｂ帧 码 率 控 制算 法
口朱东 晓 ， 谢林柏 （ 江 南 大 学 物 联网 工 程 学院， 江 苏无 锡２ １ ４ １ ２ ２ ）
摘 要 ： 随着视 频压 缩编码 Ｈ． ２ ６ ４ ／ Ｓ Ｖ Ｃ的应 用 ， 实现 了视 频编 码 的 可伸 缩 。为 了提 高编 码 中等 级 Ｂ帧