一种低码率下的新型宏块级码率控制算法new

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1、http://www.paper.edu.cn1一种低码率下的新型宏块级码率控制算法周全刘文予崔春晖（华中科技大学电子与信息工程系武汉430074）（Email：quan_z1980@163.com）摘要：针对H.264编码方案提出了一种实时的无需二次编码的低码率宏块级码率控制策略。为克服H.264码率控制模型的缺陷，首先提出了平均象素信息比特(APIB)的概念及其码率控制模型；然后在宏块层根据各个宏块不同的编码复杂度进行准确的码字分配；接着通过APIB的变化自适应更新码率控制模型的系数；最后提出完整的基于宏块的码率控制算法，并将其在JVT的JM85平台上实现。试验结果表明，与

2、JVT提案中的码率控制算法JVT-G012相比，本算法在控制精度上平均提高0.171kbps，平均PSNR值提高0.227dB，同时较好的控制了输出码率和PSNR的波动。关键字：码率控制，H.264视频编码标准，平均象素信息比特1、引言为了在给定码率下高效地传输编码数据，并保证良好和稳定的接收端质量，码率控制成为视频编码的重要内容之一，现有的视频压缩标准都对其进行了广泛的研究。H.264编码标准将量化参数同时用于码率控制和率失真优化，这导致了“蛋鸡”悖论:为了进行宏块的编码，必须先给出该宏块的量化等级，而量化等级要根据编码之后的帧内预测或帧间运动估计[1-3]残差（MAD）来决

3、定。因此，以往各种经典的码率控制方法在H.264中并不适用。由于MAD不能在量化前得到，LiZhengguo提出了JVT-G012码率控制算法，通过对当前宏块的MAD进行线性预测来解决这个问题，然后使用MPEG-4中的二次码率预测模型（R-D预测[4]模型）来计算量化等级。但是，该算法并没有突破“蛋鸡”悖论的瓶颈，而且预测出的MAD并不能完全准确的反映当前宏块的编码复杂度，以此得到的量化等级也不一定准确，这可能导致实际编码码字与目标码字不匹配。为了得到更好的目标码率和量化步长的关系式，Lei[5]Shawmin等人从DCT变换的角度来考虑码率控制。HeZhihai等人做了进一步

4、的研究，通过[6-7]DCT变换量化后零值在变换系数中的比例来确定量化参数。由此可知，DCT系数的变化情况与量化参数存在一定的关系。因此，本文在DCT系数的基础上提出平均象素信息比特（APIB，AveragePixelInformationBit）的概念，在MPEG-4中的R-D预测模型中用APIB代替MAD。使用了APIB后，从根本上摆脱了“蛋鸡”悖论的束缚。APIB既能在量化前得到，又能比较准确地反映出当前宏块的编码复杂度，以此确定的量化等级更加准确。整篇文章组织如下：第二部分介绍APIB的概念及其R-D预测模型；第三部分介绍基于该模型的宏块级码率控制算法；第四部分通过试验

5、数据比较了该算法和JVT-G012在JM85平台下的性能；第五部分总结全文。1本项目得到教育部博士点基金资助课题（No:20040487009）的资助。作者简介：周全，硕士研究生，主要研究方向为多媒体通信及信息处理、视频编码技术；刘文予，教授、博士生导师，主要研究方向为计算机视觉、计算机图形学、多媒体信息处理、网络安全；崔春晖，硕士研究生，主要研究方向为多媒体通信及信息处理、视频编码技术。-1-http://www.paper.edu.cn2、平均象素信息比特及其码率预测模型2.1平均象素信息比特为了克服JVT-G012算法中“蛋鸡”悖论的缺陷，本节首先提出APIB的概念。由于

6、DCT系数是原始图像与参考图像经过运动补偿后的残差信息通过离散余旋变换得到的。因此，DCT系数的大小就直接反映出图像的运动剧烈情况和内容的复杂程度。较大的DCT系数说明原始图像与参考图像间存在较大的残差冗余信息，这一般意味着图像运动剧烈或者内容变化较大；反之，较小的DCT系数则说明原始图像与参考图像间只有较小的残差冗余信息，这意味着图像运动平缓或者在内容上基本没有变化。对于一个宏块的每个象素而言，APIB的不仅与DCT系数有关，而且还受量化步长的影响。如果编码器选择的量化步长较大，则较多的DCT系数被量化为零，这导致图像的一些运动信息和内容信息被量化掉，降低了宏块的编码复杂度；

7、反之，如果编码器选择较小的量化步长，则较多的DCT系数被保留，这种细量化保留了较多的图像运动信息和内容信息，提高了宏块的编码复杂度。从上面的分析看出，宏块的APIB应该与DCT系数的绝对大小成正比，而与编码器的量化步长成反比。由此，定义一个宏块的APIB如（1）式：N−1log(

8、Y/X

9、+1)2iMB_Info_Bit=float(∑)（1）i=0N式中，Yi代表宏块内某一个象素的DCT系数，X代表编码器的最小量化步长，N代表宏块内所有象素的个数。由于H.264标准中定义的最小量化步长为0