视频压缩编码的主要目标就是在带宽、比特率受限的条件下,尽量使编码失真最小。为了获得最优的压缩效率,确保编码数据在信道上成功传输,同时在接收端得到最佳的视频质量,编码过程中就少不了率失真优化和码率控制技术。码率控制的目的就是调整编码输出码流,保证信道带宽的充分利用,同时尽可能达到高平稳的图像质量。本文首先介绍了H.264编码器的结构及原理。与以往的编码标准相比,H.264采用了多种新技术,主要包括:帧内/帧间预测、整数变换与量化、熵编码及去方块滤波,使得其编码效率有所提高。其次探讨了码率控制的原理,并分析了当前经典的码率控制算法TM5、TMN8和VM8。最后对H.264的码率控制算法JVT-G012进行深入研究,在此基础上发现其存在的几点不足之处:初始QP的选取仅仅取决于每像素的比特数(bpp)或是根据经验估计,没有考虑帧的复杂度,不够精确;图像复杂度MAD的估计仅仅利用了相邻帧或宏块间的时间相关性,即在进行预测时只考虑到了图像的全局运动,而忽略了其局部运动;在进行目标比特分配时只是简单的平均分配,完全没有考虑到当前帧或宏块的复杂度。对此,本文作了如下改进:提出了基于bpp和I帧复杂的初始量化参数的选取算法。该方法在原算法根据bpp计算出来的初始量化参数的基础上,引入了不同序列的第一个I帧的复杂度对最佳初始量化参数的影响,通过大量实验统计,得出初始量化参数与bpp及I帧复杂度的函数关系。改进算法使得初始量化参数的选取更加合理,编码后得到的图像PSNR值及码率控制两方面均优于原算法。提出了结合MAD和反映图像位置信息的梯度来估计图像复杂度的算法,使得图像复杂度能够有效地反映出其全局运动和局部运动。实验证明,改进后的算法使得在相同的编码质量下,码率控制更加精确。在新的图像复杂度估计的基础上,根据编码帧的相对复杂度进行目标比特数的分配。实验表明,与原算法中的平均分配剩余比特数相比,该算法在使码率控制更加准确的同时也使得编码后图像的PSNR值波动较小。
