视频编码中的自适应量化参数选择算法

发布时间：2024-12-10 04:05

　　 量化作为视频编码中主要的失真来源之一,对量化过程进行优化可提升编码质量。在H.265/HEVC等编码标准中,量化参数对量化过程起着重要作用。基于DZ+UTQ与NURQ量化器模型,提出了一种自适应量化参数选择的优化算法。首先,根据量化器模型得到了优化的量化参数解析表达式;其次,建立了一种逐帧自适应的量化参数选择算法。实验结果表明,与固定参数的量化方式相比,提出算法的BD-PSNR平均值超过了0.2dB,而BD-Rate平均值降低了约1.5%,可见上述算法有效的提升了视频编码质量。

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【部分图文】：

图1 DZ+UTQ与NURQ模型示意图

图1为该量化器模型示意图。图中相邻的两条垂直竖线组成了一个量化区间,这个区间内所有的DCT系数都量化为一个重建值,在图中使用叉号表示。量化步长Qp是一个重要参数,量化步长的大小直接影响了量化的质量,量化步长越大,量化越粗糙;反之,量化越精细。舍入偏移量δ与量化区间的划分也有很大的....

图2 自适应量化参数算法与固定参数量化率失真曲线比较图

自适应量化参数选择算法可总结如下:1)首先对第一帧数据进行量化,得到初始化的量化区间。

本文编号：4015583