量化作為視頻編碼中主要的失真來源之一,對量化過程進(jìn)行優(yōu)化可提升編碼質(zhì)量。在H.265/HEVC等編碼標(biāo)準(zhǔn)中,量化參數(shù)對量化過程起著重要作用。基于DZ+UTQ與NURQ量化器模型,提出了一種自適應(yīng)量化參數(shù)選擇的優(yōu)化算法。首先,根據(jù)量化器模型得到了優(yōu)化的量化參數(shù)解析表達(dá)式;其次,建立了一種逐幀自適應(yīng)的量化參數(shù)選擇算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與固定參數(shù)的量化方式相比,提出算法的BD-PSNR平均值超過了0.2dB,而BD-Rate平均值降低了約1.5%,可見上述算法有效的提升了視頻編碼質(zhì)量。

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【部分圖文】：

圖1 DZ+UTQ與NURQ模型示意圖

圖1為該量化器模型示意圖。圖中相鄰的兩條垂直豎線組成了一個量化區(qū)間,這個區(qū)間內(nèi)所有的DCT系數(shù)都量化為一個重建值,在圖中使用叉號表示。量化步長Qp是一個重要參數(shù),量化步長的大小直接影響了量化的質(zhì)量,量化步長越大,量化越粗糙;反之,量化越精細(xì)。舍入偏移量δ與量化區(qū)間的劃分也有很大的....

圖2 自適應(yīng)量化參數(shù)算法與固定參數(shù)量化率失真曲線比較圖

自適應(yīng)量化參數(shù)選擇算法可總結(jié)如下:1)首先對第一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行量化,得到初始化的量化區(qū)間。

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