摘 要：针对高效率视频编码（High Efficiency Video Coding，HEVC）在编码过程中的帧层比特分配未考虑视频内容特性与缓冲区的状态而导致帧层比特分配不合理及编码性能低等问题，本文提出一种基于R-λ模型的帧层码率控制优化算法。首先，通过计算得到一种度量帧层图像复杂度的综合因子，并作为新帧层比特分配权重；其次，根据目标缓冲级与缓冲区剩余比特计算出缓冲区反馈比特；最后，根据计算获得的新帧层比特分配权重和缓冲区反馈比特对帧层进行比特分配。本文算法在HM16.0上进行了实现和性能测试，结果表明，与HEVC原始的码率控制算法相比，优化算法的码率控制误差平均下降了2.008%，峰值信噪比平均提高了0.21dB。
关键词：高效率视频编码；码率控制；R-λ模型；综合因子；缓冲区反馈比特
中图分类号：TN919.81 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）12-0059-03
Frame Level Rate Control Optimization Algorithm Based on R-λ Model in
High Efficiency Video Coding
ZHENG Qiuju1，XU He2
（1.College of Mobile Telecommunications，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 401520，China；
2.School of Communication and Information Engineering，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 401520，China）
Abstract：Aiming at the problems of unreasonable frame layer bit allocation and low coding performance caused by the absence of video content characteristics and buffer state in frame layer bit allocation of high efficiency video coding （HEVC），this paper proposes a frame layer rate control optimization algorithm based on R-lambda model. Firstly，a comprehensive factor to measure the complexity of the frame layer image is calculated and used as the new frame layer bit allocation weight. Secondly，the buffer feedback bit is calculated according to the target buffer level and the residual bit of the buffer. Finally，the new frame layer bit allocation weight and the buffer feedback bit are calculated to advance the frame layer. Row bit allocation. The algorithm is implemented and tested on HM16.0. The results show that the rate control error of the optimized algorithm is reduced by 2.008% and the peak signal-to-noise ratio is increased by 0.21dB on average compared with the original rate control algorithm of HEVC.
Keywords：high efficiency video coding；rate control；R-lambda model；synthesis factor；buffer feedback bit
0 引 言
JCTVC在2013年4月颁布了新一代的视频编码标准—高效率视频编码（HEVC）[1]。与H.264/AVC[2]相比，在视频编码质量相同的情况下，HEVC的压缩率提高了50%以上。HEVC的应用前景备受视频消费者与视频内容集成服务提供商的青睐。目前，传输带宽和存储空间仍然是视频应用中的最关键资源，实现在有限的信道资源中获得最佳的视频体验一直是专家、学者和视频内容提供者的不懈追求。
视频编码标准大多采用预测、变换加熵编码的混合编码框架结构，由于编码端的输出码率编码方式不同，或由图像运动剧烈程度和纹理复杂度的变化而导致存在着较大差异。为解决由码流大小所引起的传输信道阻塞、视频传输延迟或丢帧、信道资源利用不充分以及视频质量下降等问题，通常会采用码率控制技术，即通过合理分配视频编码比特数，调整输出码流大小，在满足视频传输条件的情况下，使编码质量达到最佳。
HEVC中，主要的码率控制算法有基于R-Q模型码率控制算法和基于R-λ模型码率控制算法。其中，基于R-λ模型码率控制算法先通过率失真模型得到拉格朗日乘子λ，然后根据λ与量化参数的关系得出实际编码中所需要的量化参数QP。与前一算法相比，基于R-λ模型码率控制算法的码率控制效果更好。但对于复杂场景的视频序列，该算法在帧层的比特分配方面并不准确，导致图像的峰值信噪比有所损失。
1 帧层比特分配优化算法
1.1 基于综合因子的帧层比特分配
1.1.1 帧层复杂度度量方法的优化
1948年，香农提出了信息熵的概念，首次使用数学语言来描述信息冗余度与概率之间的函数关系。在已知包含各个符号消息的信源集合X={x1，x2，…，xn}与其概率分布p（x1），p（x2），…，p（xn）的情况下，信息熵定义为自信息的数学期望。
信息熵考虑了整个信源的统计特性，从平均意义上来表示信源的总体信息测度。不同的信源具有不同的统计特性，对应的信息熵也各不相同。对于图像信源，也可对应引出图像信息熵的概念。由于图像信息熵既能描述灰度的分布信息，又能刻画出局部细节，所以能很好地反映图像的纹理特征，即纹理越复杂，信息熵越大；反之，纹理越简单，信息熵越小。故图像信息熵可作为图像复杂度的一个度量因子，如式（3）所示。
在图像与视频的处理领域，哈达玛变换常用于计算残差信号的最小变换域绝对误差之和（Sum of Absolute Transformed Difference，SATD），且其结果可以较好地反映出图像的复杂度。SATD的计算如下：先对残差信号进行哈达玛变换操作，然后对经哈达玛处理后的结果求取各元素的绝对值之和，如式（4）所示。
针对基于R-λ模型码率控制算法存在的不足，本算法综合利用图像信息熵、SATD以及基于R-λ模型码率控制算法中帧层固定权重这三种图像复杂度的度量因子，并进行加权组合，最终构造出一种复合度量因子，称为综合因子。该综合因子可有效区分不同复杂度的帧层图像，又能与帧层图像实际复杂度进行很好的拟合，即成线性关系。将该综合因子作为新帧层比特分配权重Wpic，并根据其对帧层进行目标比特分配，可使该层比特分配更加合理。新帧层比特分配权重Wpic可表示为：
1.2 基于缓冲区状态的帧层比特分配
实际编码中，码率传输会出现不连续波动，将直接导致视频播放不流畅，即出现卡壳、停顿等现象，大大降低视频质量。此外，为适应有限带宽的通信信道及避免缓冲区的溢出，需增大缓冲区，但增大缓冲区会导致视频端到端传送延时增大，不利于实时通信。因此，为防止码率波动和缓冲区溢出，本文通过分析缓冲区状态，计算缓冲区反馈比特，实现自适应地调节帧层比特分配，从而有效控制输出码率。
首先，计算已编码图像帧通过分配得到的目标比特数与实际编码过程中消耗的比特数；然后，计算两个比特数绝对差之和，得出缓冲区剩余比特：
为保持平稳的缓冲区状态及避免缓冲区溢出，通常会在编码某一图像帧之前，预先设置一个目标缓冲级L，通过码率控制算法的使用，可使编码完成后的缓冲区占有度尽量逼近该值。一般来说，缓冲区越大，对码率波动现象的容忍度越高，缓冲区就越不容易溢出；反之，则容易导致缓冲区溢出。在本算法中，将缓冲区剩余比特等效为缓冲区占有度，并将目标缓冲级设置为缓冲区大小的1/2。
该算法的具体流程如下：
（1）按照式（3）与式（4）分别计算当前编码帧图像的信息熵、最小变换域绝对误差之和以及基于R-λ模型码率控制算法中帧层固定权重；
（2）对步骤（1）中计算所得结果进行加权组合，形成一种综合因子，通过式（5）计算求取基于综合因子的新帧层比特分配权重；
（3）分析缓冲区的状态，并由式（7）计算得到缓冲区剩余比特；
（4）设置目标缓冲级，根据缓冲区剩余比特，并按照式（10）计算得到缓冲区反馈比特；
（5）根据上述步骤（2）求得的基于综合因子的新帧层比特分配权重与步骤（4）求得的缓冲区反馈比特，计算当前帧需分配的比特数。
2 实验结果与分析
结合HEVC参考软件HM16.0对本文提出的改进算法进行实现，并在该实验仿真测试平台上进行有效测试。实验中，采用低延时D主要档次（LDMain）的编码配置文件对本文的算法进行测试。所使用的测试对象是来自JCTVC公共测试条件（Common Test Conditions，CTC）的HEVC 官方指定视频序列。综合考虑视频的分辨率、帧率和类型，选择三种特定测试序列，编码总帧数均设置为100帧。
测试指标为：码率控制误差（Rate Control Error，RCE）、峰值信噪比增益ΔPSNR、BDBR和BDPSNR。
（14）
ΔPSNR=PSNRopt-PSNRref （15）
其中，Rreal表示实际的输出码率，Rtar表示目标码率。PSNRopt为优化算法的峰值信噪比，PSNRref为参考算法的峰值信噪比。
如在ParkScene序列的QP为27时，与HM16.0算法相比，本文算法的码率控制误差可降低0.007%，PSNR可提高0.09dB，BDBR减少2.41%，BDPSNR提高0.08dB。在ChinaSpeed序列的QP为27时，本文算法的码率控制误差可降低0.030%，PSNR可提高0.28dB，BDBR减少4.43%，BDPSNR提高0.26dB。
另外，通过对比码率控制误差的平均值可知，本文算法的码率控制误差平均下降了4.809%，有效改善了码率控制算法的性能。根据反映整体各测试序列的ΔPSNR的平均值可知，本文算法的PSNR比HM16.0算法平均提高了0.301dB，有效提高了各测试序列的视频质量，改善了码率控制算法的性能。根据反映整体各测试序列的平均值可知，本文算法BDBR平均减少2.47%，BDPSNR平均提高0.123dB。
通过上面的大量测试实验数据可以看出，本文算法的码率控误差有所降低，各测试序列的PSNR均有所提高，且本文算法的率失真性能更优。本文算法相对于HM16.0算法，各方面都有所改善。
3 结 论
码率控制算法是HEVC视频编码中至关重要的一部分，本文针对帧层比特分配未考虑视频内容特性与缓冲区的状态而导致帧层比特分配不合理的情况，提出了一种帧层码率控制优化算法。实验结果表明，本文提出的码率控制算法在码率控制精度、视频质量以及率失真性能方面都得到了有效提高。
参考文献：
[1] SULLIVAN G J，OHM J R，HAN W J，et al. Overview of the high efficiency video coding （HEVC）standard [J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，2012，22（12）：1649-1668.
[2] WIEGAND T，SULLIVAN G J，LUTHRA A. Overview of the H.264/AVC video coding stangard [J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，2003，13（7）：560-576.
[3] ITU-T.video coding for low bitrate com-munication [S].USA：ITU-TRecommend-ation H.263，version1，1995，version2，1998，version3，2000.
作者简介：郑秋菊（1987.08-），女，汉族，重庆合川人，教师，讲师，硕士研究生。研究方向：多媒体通信。
