基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法和系统

文档序号:1675887 发布日期:2019-12-31 浏览:21次 >En<

阅读说明:本技术 基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法和系统 (Film source scene complexity analysis method and system based on compressed information ) 是由 舒倩 于 2019-09-20 设计创作,主要内容包括:本发明提出一种基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法和系统。本发明方法用运动矢量强度来表示片源内各场景复杂度;同时设置标识符控制场景复杂度计算开关,避免对每个场景复杂度逐一计算,进一步优化计算量。(The invention provides a film source scene complexity analysis method and system based on compressed information. The method uses the motion vector intensity to represent the complexity of each scene in a film source; meanwhile, an identifier is set to control a scene complexity calculating switch, so that the complexity of each scene is prevented from being calculated one by one, and the calculated amount is further optimized.)

基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法和系统

技术领域

本发明涉及视频编码技术领域,尤其涉及一种基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法和系统。

背景技术

进行片源的复杂度分析是提升编转码性能的方法之一:若预知片源的复杂度,编转码器可以通过选择更适合当前片源的编转码参数来提升性能;而若针对片源特性设计的编转码算法,则可以更合理的分配码率,进一步提升率失真性能。另一方面,当在线基于片源分析进行编转码时,系统通常具有实时性的要求,所以采用的算法需要低计算量。同时,实际片源虽然具有多样性,但其中仅运动属性是对码率分配影响最大的一个因素,而当片源本身具有压缩信息时,若基于此信息设计片源分析方法,可避免不必要的计算,进一步提升算法的实时性。

发明内容

本发明实施例的目的在于提出一种基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法,旨在解决现有技术片源场景复杂度分析计算量大的问题。

本发明实施例是这样实现的,一种基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法,所述方法包括:

计算当前场景的复杂度;

获取当前片源场景数量及当前片源分段复杂度;所述当前片源分段复杂度包括当前片源各场景的复杂度及同等复杂度场景时效;

获取当前片源整体复杂度。

进一步地,所述计算当前场景的复杂度之前还包括:

对场景判断帧、场景数量、场景参数集、第一临时变量赋初值。

本发明实施例的另一目的在于提出一种基于压缩信息的片源场景复杂度分析系统,所述系统包括:

第一场景复杂度计算模块,用于计算当前场景的复杂度;

片源场景数量及分段复杂度计算装置,用于获取当前片源场景数量及当前片源分段复杂度;其中,所述当前片源分段复杂度包括当前片源各场景的复杂度及同等复杂度场景时效;

片源整体复杂度计算模块,用于获取当前片源整体复杂度。

进一步地,所述系统还包括初始化模块,与当前场景复杂度计算模块相连,用于对场景判断帧赋、场景数量、场景参数集、第一临时变量赋初值。

本发明的有益效果

本发明提出一种基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法和系统。本发明方法用运动矢量强度来表示片源内各场景复杂度;同时设置标识符控制场景复杂度计算开关,避免对每个场景复杂度逐一计算,进一步优化计算量。

附图说明

图1是本发明优选实施例基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法流程图;

图2是图1中Step2详细方法流程图;

图3是本发明优选实施例基于压缩信息的片源场景复杂度分析系统结构图;

图4是图3中当前片源场景数量及分段复杂度计算装置结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图和实施例,对本发明进行进一步详细说明,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。应当理解,此处所描写的具体实施例,仅仅用于解释本发明,并不用以限制本发明。

本发明提出一种基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法和系统。本发明方法用运动矢量强度来表示片源内各场景复杂度;同时设置标识符控制场景复杂度计算开关,避免对每个场景复杂度逐一计算,进一步优化计算量。

实施例一

图1是本发明优选实施例基于压缩信息的片源场景复杂度分析方法流程图;所述方法包括:

Step0,赋初值:场景判断帧赋初值为第一帧,场景数量K赋初值为1,场景参数集Ω赋初值为{ThresK},第一临时变量temp1为1。

其中,ThresK=bit_cur/bit_next;bit_cur、bit_next分别表示当前场景判断帧、当前场景判断帧播放序号后一帧的比特。

Stepl,计算当前场景的复杂度comK

weightxi,j=|1/2*wb-j|、weightyi,j=|1/2*hb-i|;

其中,comK表示当前片源中第K个场景的复杂度;weightxi,j、weightyi,j分别表示当前场景判断帧的第i行第j列块的第一、第二位置权重;wb、hb分别表示以块为单位的图像列宽、行宽;mvxi,j、mvyi,j分别表示第i行第j列块的运动矢量x轴、y轴分量;sum、||分别表示求和、绝对值运算;

Step2,获取当前片源场景数量K及当前片源分段复杂度LK

其中,所述当前片源分段复杂度包括当前片源各场景的复杂度及同等复杂度场景时效。

图2是图1中Step2详细方法流程图;所述方法包括:

步骤A1:若当前片源未判定的帧中存在I帧或者满足numI>ThresI*wb*hb的帧,则将满足条件的帧中具有最小播放序号的帧设置为场景判断帧,令第二临时变量temp2为所述最小播放序号,然后进入步骤A2;否则判定场景判断帧设置不成功,完成场景数量K的统计,令第二临时变量temp2为当前片源最后一帧的播放序号,然后更新同等复杂度场景时效LK=temp2-temp1+1,进入Step3。

其中,numI、ThresI分别表示当前帧的帧内预测块数量、I块阈值,一般ThresI>0.8。

步骤A2:计算场景复杂度变化标识符δ;

Figure BDA0002208523290000032

其中,“条件成立:存在Thresk∈Ω满足bit_cur/bit_next/Thresk>const或者bit_cur/bit_next/Thresk<1/const”。

const表示门限阈值,由用户预先设置。

步骤A3:如果场景复杂度变化标识符δ=1,则进入步骤A4;否则,重回步骤A1。

步骤A4:首先更新同等复杂度场景时效LK=temp2-temp1、场景参数集Ω=Ω∪{bit_cur/bitnext}、第一临时变量temp1=temp2;接着计算:K=K+1、场景的复杂度

Figure BDA0002208523290000033

然后重回步骤A1。

Step3,获取当前片源整体复杂度。

Figure BDA0002208523290000041

实施例二

图3是本发明优选实施例基于压缩信息的片源场景复杂度分析系统结构图;所述系统包括:

第一场景复杂度计算模块,用于计算当前场景的复杂度comK

片源场景数量及分段复杂度计算装置,用于获取当前片源场景数量K及当前片源分段复杂度LK;其中,所述当前片源分段复杂度包括当前片源各场景的复杂度及同等复杂度场景时效;

片源整体复杂度计算模块,用于获取当前片源整体复杂度。

进一步地,所述系统还包括初始化模块(附图中未示出),与当前场景复杂度计算模块相连,用于赋初值:场景判断帧赋初值为第一帧,场景数量K赋初值为1,场景参数集Ω赋初值为{ThresK},第一临时变量temp1为1。

其中,ThresK=bit_cur/bit_next;bit_cur、bit_next分别表示当前场景判断帧、当前场景判断帧播放序号后一帧的比特。

进一步地,计算当前场景的复杂度具体为:

Figure BDA0002208523290000042

weightxi,j=|1/2*wb-j|、wetghtyi,j=|1/2*hb-i|;

其中,comK表示当前片源中第K个场景的复杂度;weightxi,j、weightyi,j分别表示当前场景判断帧的第i行第j列块的第一、第二位置权重;wb、hb分别表示以块为单位的图像列宽、行宽;mvxi,j、mvyi,j分别表示第i行第j列块的运动矢量x轴、y轴分量;sum、||分别表示求和、绝对值运算;

进一步地,图4是图3中当前片源场景数量及分段复杂度计算装置结构图,所述装置包括:

第一判断处理模块,用于判断若当前片源未判定的帧中存在I帧或者满足numI>ThresI*wb*hb的帧,则将满足条件的帧中具有最小播放序号的帧设置为场景判断帧,令第二临时变量temp2为所述最小播放序号,然后进入场景复杂度变化标识符计算模块;否则判定场景判断帧设置不成功,完成场景数量K的统计,令第二临时变量temp2为当前片源最后一帧的播放序号,然后更新同等复杂度场景时效LK=temp2-temp1+1,进入片源整体复杂度计算模块。

其中,numI、ThresI分别表示当前帧的帧内预测块数量、I块阈值,一般ThresI>0.8。

场景复杂度变化标识符计算模块,用于计算场景复杂度变化标识符δ;

其中,“条件成立:存在Thresk∈Ω满足bit_cur/bit_next/Thresk>const或者bit_cur/bit_next/Thresk<1/const”。

const表示门限阈值,由用户预先设置。

第二判断处理模块,用于判断如果场景复杂度变化标识符δ=1,则进入变量参数更新及第二场景复杂度计算模块;否则,重回第一判断处理模块。

变量参数更新及第二场景复杂度计算模块,用于首先更新同等复杂度场景时效LK=temp2-temp1、场景参数集Ω=Ω∪{bit_cur/bit_next}、第一临时变量temp1=temp2;接着计算K=K+1场景的复杂度

Figure BDA0002208523290000052

然后重回第一判断处理模块。

进一步地,获取当前片源整体复杂度具体为:

Figure BDA0002208523290000053

本领域的普通技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序指令相关硬件来完成的,所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,所述的存储介质可以为ROM、RAM、磁盘、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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