CN1628464A - 重新编码视频数据流的设备和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及根据视频流给定预置比特率重新编码图像的设备，其中，至少一个模式编码最初图像序列，包括：装置，提取关联图像重新编码的信息，信息表示至少每个图像的重新编码的复杂性(Xrecod)；装置，提取信息，所述提取的信息是关联图像的最初编码的编码复杂性的信息(X_init)；装置，根据所述模式，计算以前重新编码的图像的重新编码的复杂性(X_recod)与这些图像的最初编码的复杂性(X_init)的比率(Ratio_x)，称为复杂性比率；装置，更新模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x [mode])作为复杂性比率(Ratio_x)的函数；装置，由估算要重新编码的每个图像的复杂性(X_pred)为图像的最初编码的复杂性(X_init)乘以模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x [mode])的积，根据模式重新编码每个图像。

Description

重新编码视频数据流的设备和方法

技术领域

本发明涉及重新编码视频数据流的设备和方法。

背景技术

多媒体应用的发展和数据网络的多样性使得数据编码系统更加复杂。不同种类网络的相互连接常需要重新编码它们输送的数据流，通常，涉及代码转换。重新编码可以用不同于来自最初压缩标准的压缩标准实现(例如，根据MPEG-4AVC标准(“先进的视频编码”只取首字母的缩写词)的重新编码最初根据MPEG-2或MPEG-4标准编码的数据流)。

重新编码主要地用于有相当比特率限制的网络。因此，此重新编码系统可能适应要求网络和限制网络的输入流的比特率。

由调节作用于图像块的DCT系数(DCT是“离散余弦变换”取首字母的缩写词)的量化步长的环的方式，承担调节用于MPEG型视频编码器或代码转换器的比特率。此调节的质量和稳定性很大的依赖于对下一组图像预测要编码的图像的复杂性的质量。

在源图像的前后关系中，已研发许多的双路编码技术，第一编码通路提供精确的要编码图像的复杂性的知识，然后第二编码通路编码图像作为此复杂性的函数。

此双路编码技术是非常有效的，但代码转换系统是昂贵的。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种基于估算要重新编码的图像的代码转换前和后的复杂性，重新编码图像序列的设备。

因此，本发明根据给定的视频流的预置比特率，提供一种重新编码的设备，包括根据至少一个模式编码开始编码图像序列的，包括：

装置，用于提取关联图像重新编码的信息，所述信息表示至少每个图像重新编码的复杂性(Xrecod)；

装置，用于提取信息，所提取的信息是关联图像的最初编码的编码复杂性的信息(X_init)；

设备包括：

装置，用于计算根据所述模式以前重新编码图像的重新编码的复杂性(X_recod)与这些图像的最初编码的复杂性(X_init)的比率(Ratio_x)，称为复杂性比率；

装置，用于更新所述模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x[mode])作为复杂性比率(Ratio_x)的函数；

装置，由估算要重新编码的每个图像的复杂性(X_pred)为图像的最初编码的复杂性(X_init)乘以模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x[mode])的积，根据模式重新编码每个图像。

与编码前后关系中众所周知的概念相反，发明人认识到在图像的代码转换前后关系中图像的复杂性不是常数：

—在一个和同样的压缩标准中的代码转换的情况中，复杂性依赖于作用于图像的量化步长大小，因此依赖于图像序列的编码比特率。

—在有压缩标准改变的代码转换的情况中，复杂性依赖于每个压缩算法本身的特性和以前的参数。

另一方面，在代码转换的两种情况中，最初的和重新编码的图像的复杂性的比率是相对稳定的。

在重新编码前提取测量使得可能最小化获得足够编码质量要求的信息，在重新编码后提取测量使得可能获得比特率调节环好的运行，同时保证了预测重新编码的图像的复杂性的质量。

从编码和从重新编码引起的信息使得可能查明图像的复杂性，因此，可以为将来要编码的图像定义新的重新编码参数。

在此方式中，相对于使用双路编码器的设备，本发明可降低成本。

根据优选的实施例，设备包括，对定义为参考周期的几个连续图像，装置，用于存储与最初编码关联的信息，所述信息是：

参考周期的图像的最初编码的复杂性(GlobalX_init)，

参考周期的图像的最初编码的不可压缩开销(GlobalOverhead_init)。

对要编码的当前图像，根据优选的实施例，设备存储一定数目的要重新编码的并属于确定的参考周期的输入图像的复杂性，并使用前面一定数目的重新编码的图像的重新编码的复杂性，确定作用于当前要重新编码的图像的量化步长。

根据优选的实施例，重新编码每个图像的装置依赖于关联属于参考周期的图像的最初编码的信息。

因此，重新编码基于从几个以前重新编码的图像产生的编码和重新编码的信息，获得暂时的稳定性是可能的。

本发明也涉及根据给定的预置视频流的比特率重新编码图像的方法，其中，根据至少一个模式编码最初图像序列，包括步骤：

提取关联重新编码某些图像的信息，信息表示至少每个图像的重新编码的复杂性(Xrecod)；

提取信息，所提取的信息是关联某些图像的最初编码的编码复杂性的信息(X_init)；

方法包括步骤：

计算根据所述模式以前重新编码图像的重新编码的复杂性(X_recod)与这些图像的最初编码的复杂性(X_init)的比率Ratio_x，称为复杂性比率；

更新模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x[mode])作为复杂性比率(Ratio_x)的函数；

—由估算要重新编码的每个图像的复杂性(X_pred)为图像的最初编码的复杂性(X_init)乘以模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x[mode])的积，根据模式所述重新编码每个图像。

附图说明

参考附图从下面的实施例的详细描述中，不限于此例子，本发明的优点和其它特点会更明晰。

图1表示包括本发明设备的系统的实施例；

图2表示本发明设备的实施例。

具体实施方式

在图1中描述表示编码视频图像序列的设备1和重新编码同样序列的设备2的系统。

编码设备1是一通路型的编码器。

编码设备1传送数据流，特别是音频/视频流到重新编码设备2。在给定的实施例中，编码1和重新编码2，两个设备由通信网络的方式互相连接，因此远离，但在另一实施例中可以本地的互相连接。

重新编码设备2也接收与输入视频流的每个图像关联的复杂性，X_ini，和不可压缩的开销，Overhead_ini，表示由在视频流中的编码设备1执行的最初编码各自的复杂性和不可压缩的开销。

重新编码设备2也使用由重新编码输出流引起的重新编码信息。此重新编码信息是重新编码的复杂性，X_recod，和重新编码的不可压缩的开销，Overhead_init。

图2表示根据本发明的重新编码设备的实施例框图。

设备包括连接到重新编码环4和先期测量装备9的解码器3。解码器3和先期测量装备9接收由如在图1中表示的编码设备1发送的二进制流为输入。二进制流由表示编码的图像的序列组成。图像可以根据各种模式编码，例如根据MPEG-2，MPEG-4ASP标准(“Advanced Simple Profile”只取首字母的缩写词)或MPEG-4AVC标准(“Advanced Video Coding”只取首字母的缩写词)。在下文详细描述的优选实施例中，图像可以根据三种模式编码，内部，双向的或根据MPEG-2标准预侧的。

解码器3输出进入重新编码环4的视频流。

重新编码环4基于解码器3产生的视频流和由重新量化装备6提供的量化值Q_recod产生重新编码的二进制流。

重新编码环4连接到后测量装备5。此装备负责测量由重新编码环4输出的流的复杂性X_recod，和不可压缩的开销，Overhead_recod。

先期测量装备9接收顺序或别的方式组织的图像。

先期测量装备9提取每个图像的可压缩开销，Enccost_init。

先期测量装备9提取每个图像的复杂性，X_init。复杂性表示为压缩开销，Enccost_init乘以量化步长，Q_init的积。

在给定为例子的实施例中，在视频流中传送复杂性，复杂性与每个图像关联。

在不同的实施例中，每个图像的复杂性不随流传送，先期测量装备9计算其为二进制流的函数。

先期测量装备9也提取每个图像的不可压缩的开销，也涉及为语法开销，Overhead_init。

在给出为例子的实施例中，在视频流中传送不可压缩的开销，不可压缩的开销、Overhead_init与每个图像关联。

在不同的实施例中，每个图像的最初编码的不可压缩的开销不随流传送，先期测量装备计算它为二进制流的函数。

因此，应当理解，提取最初编码的复杂性或不可压缩的开销意思是恢复二进制流或基于二进制流恢复复杂性的计算。

当先期测量装备9接收形成参考周期的一定数量图像时，因此获得整个时间上更好的稳定性，对每个参考周期，计算它的复杂性，GlobalX_init，和它的不可压缩开销，GlobalOverhead_init。一旦接收到所有的图像时，开始重新编码序列的每个图像。

编码开销一方面由可压缩开销和另一方面由语法造成的不可压缩开销和矢量的开销组成。

在MPEG-2或MPEG-4ASP编码的情况中，可压缩开销主要是离散余弦变换DCT的系数。在MPEG-4AVC编码的情况中，可压缩开销是近似DCT变换的整个变换。

先期测量装备9提供每个输入编码图像的最初复杂性，X_init，和最初不可压缩开销，Overhead_init到预测装备8。

后测量装备5为每个图像从重新编码的输出流中恢复：

—不可压缩开销Overhead_init，

—量化步长大小Q_recod。

计算每个图像的重新编码的复杂性(X_recod)，这是可压缩开销乘以量化步长大小的积。

在优选的实施例中，使用的编码是DCT型，这是代替“离散余弦变换”取首字母的缩写。在此优选的模式中，可压缩开销相应于根据可变长代码(VLC)编码的离散余弦变换(DCT)的系数。

模块5输出不可压缩开销Overhead_init和量化步长大小Q_recod到模块7和8。

预测装备8为每个图像计算编码图像的最初不可压缩开销与重新编码的图像的不可压缩开销的比率(Ratio_overhead)和编码图像的最初复杂性与重新编码图像的复杂性的比率(Ratio_x)。

因此存储计算的比率。

${\mathrm{Ratio}}_{\mathrm{overhead}}=\frac{{\mathrm{Overhead}}_{\mathrm{recod}}}{{\mathrm{Overhead}}_{\mathrm{init}}}$

${\mathrm{Ratio}}_x=\frac{X_{\mathrm{recod}}}{X_{\mathrm{init}}}$

模块8基于存储的最新的比率更新平均的复杂性比率，SmoothedRatio_x，平均不可压缩开销比率，SmoothedRatio_overhead。在不同于参考周期的周期上估算使用的比率Ratio_x和Ratio_overhead。特别是，在接收要重新编码的视频序列时，重新编码值Overhead_recod和X_recod是不知道的，因为这些是重新编码设备正要计算的重新编码值。因此用于计算不可压缩开销与复杂性的平均比率的比率是基于以前计算的值和重新编码前后更新的值。

对每个编码模式计算这两个因子。因此，估算根据模式要重新编码的每个图像作为根据同样编码模式以前重新编码图像的函数。

预测装备8，对当前图像和它存在的参考周期，由计算重新编码的复杂性，X_pred的估计和重新编码的不可压缩开销Overhead_pred的估计，计算要重新编码的图像的开销的估计。

Overhead_pred＝SmoothedRatio_overhead[mode]×Overhead_init

X_pred＝SmoothedRatio_x[mode]×X_init

模块8也计算当前图像存在的参考周期的不可压缩开销(GlobalOverhead_pred)和重新编码的复杂性(GlobalX_pred)。

${\mathrm{GlobalOverhead}}_{\mathrm{pred}}=\underset{\mathrm{mode}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{SmoothedRatio}}_{\mathrm{overhead}}\left[\mathrm{mode}\right]\×{\mathrm{GlobalOverhead}}_{\mathrm{init}}\left[\mathrm{mode}\right]$

${\mathrm{GlobalX}}_{\mathrm{pred}}=\underset{\mathrm{mode}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{SmoothedRatio}}_x\left[\mathrm{mode}\right]\×{\mathrm{GlobalX}}_{\mathrm{init}}\left[\mathrm{mode}\right]$

因此，基于这些测量，此装备能在图像参考周期提供要重新编码的图像的相对权重的估计。

图像水平调节装备7计算图像预置可压缩开销(Targetcost)作为由外部管理模块(没有示出)提供的预置比特率的函数，使得用户能控制重新编码、图像的预测和全局复杂性。

$T\arg \mathrm{et}\cos t=\frac{X_{\mathrm{pred}}}{{\mathrm{GlobalX}}_{\mathrm{pred}}}\×\mathrm{GlobalT}\arg \mathrm{et}\cos t$

和 $\mathrm{GlobalT}\arg \mathrm{et}\cos t=[\frac{D_{\mathrm{recod}}}{\mathrm{frame}\_\mathrm{rate}}\×\mathrm{Nbimages}]-{\mathrm{GlobalOverhead}}_{\mathrm{pred}}$

这里

—D_recod是重新编码预置比特率，以bit/s表示。

—Nbimages是在参考周期中的图像数。

—frame_rate是每秒的图像数。

在不同的压缩标准的代码转换的情况中，以前计算的图像预置比特率(Targetcost)使得量化装备6能基于下面的公式，计算作用到要重新编码的图像的平均量化步长Q_recod

X_pred＝Targetcost×Q_recod

在一个和同样的压缩标准中的代码转换的情况中，图像预置比特率使得可能降低压缩增益，可适用于计算作用于要重新编码的图像的每个宏数据块的重新编码量化步长大小Q_recod。图像水平调节装备7根据下面的公式，从那里降低在图像上要获得的压缩增益(GainC)

$\mathrm{GainC}=\frac{{\mathrm{Enc}\cos t}_{\mathrm{init}}-T\arg \mathrm{et}\cos t}{{\mathrm{Enc}\cos t}_{\mathrm{init}}}$

图像水平调节装备7传送增益，GainC到重新量化装备6。

基于增益，GainC，重新量化装备6基于下面的公式，计算要作用到要重新编码的图像(全局或每个宏数据块)上的量化步长Q_recod：

X_pred＝Targetcost×Q_recod

X_init＝Enccost_init×Q_init

X_pred＝X_init×SmoothedRatio_x[mode]

这里 $Q_{\mathrm{recod}}=\frac{{\mathrm{SmoothedRatio}}_x\left[\mathrm{mode}\right]}{1-\mathrm{GainC}}\×Q_{\mathrm{init}}$

因此，重新编码环使用新的重新编码量化步长Q_recod，以便重新编码进入重新编码环的新的输入图像。

1.下面给出的例子描述了在MPEG-2到MPEG-4型的代码转换器中的特殊的实施例。

参考周期的长度是称为图像组(GOP)的长度，是“Group Of Picture”首字母的缩写词。

各种编码模式是内部(I)、双向(B)或预测(P)模式。

在MPEG-2型的编码情况中，颗粒度有时比图像型的颗粒度细，可位于宏数据块水平。在此情况中，图像的每个宏数据块用它自己的量化步长编码。

因此，先期测量装备9为每个图像的宏数据块提取：

—最初的可压缩开销和最初的不可压缩开销，

—量化步长大小，

下一步为每个宏数据块计算宏数据块复杂性，它是可压缩开销乘以量化步长的积。

下一步为各图像计算：

—最初的可压缩开销，Enccost_init，

—最初的不可压缩开销，Overhead_init，

—最初的图像复杂性，X_init，

通过分别加上可压缩开销、不可压缩开销和宏数据块的最初复杂性形成该图像。

下一步，测量装备计算每个图像组(GOP)：

—I图像的最初的可压缩开销的总计，

—B图像的最初的可压缩开销的总计，

—P图像的最初的可压缩开销的总计，

—I图像的最初的不可压缩开销的总计，IGOPOverhead_init，

—B图像的最初的不可压缩开销的总计，BGOPOverhead_init，

—P图像的最初的不可压缩开销的总计，PGOPOverhead_init，

—I图像的最初的复杂性的总计，IGOPX_init，

—B图像的最初的复杂性的总计，BGOPX_initt，

—P图像的最初的复杂性的总计，PGOPX_initt，

—GOP的最初的总开销，GOPcost。

先期测量装备5为重新编码图像的每个宏数据块计算：

—可压缩开销，

—量化步长大小，

—宏数据块复杂性，为可压缩开销乘以量化步长大小的积。

模块8计算重新编码环4的输出比特率MeanBpp_recod的比率与输入比特率MeanBpp_init的比率之比。

基于由管理装备提供的预置比特率计算输出比特率，MeanBpp_recod

${\mathrm{MeanBpp}}_{\mathrm{recod}}=\frac{D_{\mathrm{recod}}}{\mathrm{frame}\_\mathrm{rate}}\×\mathrm{nbimages}$

其中：

—D_recod是重新编码预置比特率，以bit/s表示。

—Nbimages是在参考周期中的图像数。

—frame_rate是每秒的图像数。

${\mathrm{MeanBpp}}_{\mathrm{recod}}=\frac{\mathrm{GOP}\cos t}{\mathrm{Nbimages}\_\mathrm{GOP}}$

其中：

—GOPcost表示GOP的总开销(可压缩开销和不可压缩开销)

—Nbimages_GOP表示在GOP中的图像数。

模块8估算要重新编码的每个图像，和要重新编码的图像属于的当前GOP的复杂性和不可压缩开销。

如在一般实施例中前面指出的，预测装备8对每个图像计算编码的图像的最初的不可压缩开销与重新编码的图像的不可压缩开销的比率(Ratio_overhead)，并计算编码的图像的最初的复杂性与重新编码的图像的复杂性的比率(Ratio_x)。

为了避免必须考虑前面的比率之一突然中断，其可能存在于外部可接受的限制，例如这可能由不良的测量或由表示点特征的图像引起的，根据下面的公式限制比率：

RedFactor_overhead＝Ratio_overhead∈[MINRatio_overhead，1]

RedFactor_x＝Ratio_x∈[MINRatio_x，1]

其中：

MINRatio_overhead＝(1-Weight_overhead[mode])+Weight_overhead[mode]×ratiorate

MINRatio_x＝(1-Weight_x[mode])+Weight_x[mode]×ratiorate

其中Weight_overhead[mode]和Weight_x[mode]是常数。

选择的最大限制是“1”，因为重新编码不引起增加的复杂性。

复杂性和编码开销比率依赖于进入重新编码环的比特率的比率和离开重新编码环的比特率的比率，也不同的依赖于编码模式。

模块8对各编码模式计算平均的不可压缩开销的比率和平均的复杂性比率：

对在内部(I)模式中编码的图像

SmoothedRatio_overhead＝RedFactor_overhead

SmoothedRatio_x＝RedFactor_x

对在双向的(B)或预测(P)模式中编码的图像：

${\mathrm{SmoothedRatio}}_{\mathrm{overhead}}=\frac{2\×{\mathrm{SmoothedRatio}}_{\mathrm{overhead}}+{\mathrm{RedFactor}}_{\mathrm{overhead}}}{3}$

${\mathrm{SmoothedRatio}}_x=\frac{2\×{\mathrm{SmoothedRatio}}_x+{\mathrm{RedFactor}}_x}{3}$

这两个比率分别初始化为下面的值：

(1-Weight_overhead[mode])+Weight_overhead[mode]×ratiorate

(1-Weight_x[mode])+Weight_x[mode]×ratiorate

模块8下一步估算如在一般例子的实施例中指出的要重新编码的当前图像的复杂性，X_pred，和不可压缩的重新编码开销，Overhead_pred。

下一步，根据下面的公式估算当前GOP的复杂性，GOP_pred，和不可压缩开销，GOPOverhead_pred：

GOPOverhead_pred＝SmoothedRatio_overhead[I]×IGOPOverhead_init+

SmoothedRatio_overhead[B]×BGOPOverhead_init+

SmoothedRatio_overhead[P]×PGOPOverhead_init

GOPX_pred＝ZI×SmoothedRatio_x[I]×IGOPX_init+

ZP×SmoothedRatio_x[P]×PGOPX_init+

ZB×SmoothedRatio_x[B]×BGOPX_init

权重常数ZI，ZB，ZP是服从下面规则的常数：

ZI×QI＝ZP×QP＝ZB×QP

这些常数表明为了得到编码质量的常数表达，I，B和P图像应该不同的量化，更严格地量化B图像。

调节装备7计算图像预置开销作为根据下面的公式估算的复杂性的函数。

$T\arg \mathrm{et}\cos t=\frac{Z\left[\mathrm{mode}\right]}{{\mathrm{GoPX}}_{\mathrm{pred}}}\×X_{\mathrm{pred}}\×\mathrm{GOPT}\arg \mathrm{et}\cos t$

和GOPTargetcost＝[MeanBPP_record×Nbimages]-GOPOverhead_pred

也根据下面的公式计算在要重新编码的图像上获得的为百分比的增益，GainC

$\mathrm{GainC}=\frac{{\mathrm{Enc}\cos t}_{\mathrm{init}}-T\arg \mathrm{et}\cos t}{{\mathrm{Enc}\cos t}_{\mathrm{init}}}$

此增益传送到根据下面的公式计算重新编码量化步长Q_recod的量化装备6：

$Q_{\mathrm{recod}}=\frac{{\mathrm{SmoothedRatio}}_x\left[\mathrm{mode}\right]}{1-\mathrm{GainC}}\×Q_{\mathrm{init}}$

2.下面给出的例子描述在MPEG-2到MPEG-4AVC型的代码转换器中的特殊的实施例。

各种编码模式仍是，内部(I)，双向的(B)或预测(P)模式。

先期测量装备9对图像的每个宏数据块提取如在前面的例子中的：

—最初的可压缩开销和最初的不可压缩开销，

—量化步长大小，

下一步计算每个宏数据块的宏数据块复杂性，为可压缩开销乘以量化步长的积。

对每个图像计算：

—最初的可压缩开销，Enccost_init，

—最初的不可压缩开销，Overhead_init，

—最初的图像复杂性，X_init，

通过分别加上可压缩开销、不可压缩开销和宏数据块的最初的复杂性形成该图像。

测量装备下一步计算每个图像组(GOP)：

—I图像的最初的可压缩开销的总计，

—B图像的最初的可压缩开销的总计，

—P图像的最初的可压缩开销的总计，

—I图像的最初的不可压缩开销的总计，IGOPOverhead_init，

—B图像的最初的不可压缩开销的总计，BGOPOverhead_init，

—P图像的最初的不可压缩开销的总计，PGOPOverhead_init，

—I图像的最初的复杂性的总计，IGOPX_init，

—B图像的最初的复杂性的总计，BGOPX_initt，

—P图像的最初的复杂性的总计，PGOPX_initt，

—GOP，GOPcost的最初的总开销。

先期测量装备5对重新编码的图像的每个宏数据块计算：

—可压缩开销，

—量化步长，

—宏数据块复杂性，为可压缩开销乘以量化步长的积。

模块8计算重新编码环4的输出比特率MeanBpp_recod的比率与输入比特率MeanBpp_init的比率之比。

基于由管理装备提供的预置比特率计算输出比特率，MeanBpp_recod

${\mathrm{MeanBpp}}_{\mathrm{recod}}=\frac{D_{\mathrm{recod}}}{\mathrm{frame}\_\mathrm{rate}}\×\mathrm{nbimages}$

其中：

—D_recod是重新编码预置比特率，以bit/s表示。

—Nbimages是在参考周期中的图像数。

—frame_rate是每秒的图像数。

${\mathrm{MeanBpp}}_{\mathrm{recod}}=\frac{\mathrm{GOP}\cos t}{\mathrm{Nbimages}\_\mathrm{GOP}}$

其中：

—GOPcost表示GOP的总开销(可压缩开销和不可压缩开销)

—NbimagesGOP表示在GOP中的图像数。

模块8估算要重新编码的每个图像，和要重新编码的图像属于的当前GOP的复杂性和不可压缩开销。

如在一般实施例中前面指出的一样，预测装备8对每个图像计算编码图像的最初的不可压缩开销与重新编码的图像的不可压缩开销的比率(Ratio_overhead)，并计算编码的图像的最初的复杂性与重新编码的图像的复杂性的比率(Ratio_x)。

为了避免必须考虑前面的比率之一突然中断，其可能存在于外部可接受的限制，例如可能由不良的测量或由表示点特征的图像引起的，根据下面的公式限制比率：

RedFactor_overhead＝Ratio_overhead∈[MINRatio_overhead，1]

RedFactor_x＝Ratio_x∈[MINRatio_x，1]

其中：

MINRatio_overhead＝(1-Weight_overhead[mode])+Weight_overhead[mode]×ratiorate

MINRatio_x＝(1-Weight_x[mode])+Weight_x[mode]×ratiorate

其中Weight_overhead[mode]和Weight_x[mode]是常数。

复杂性和编码开销比率依赖于进入重新编码环的比特率的比率和离开重新编码环的比特率的比率，也不同的依赖于编码模式。

模块8对各编码模式计算平均的不可压缩开销的比率和平均的复杂性比率：

对在内部(I)模式中编码的图像：

SmoothedRatio_overhead＝RedFactor_overhead

SmoothedRatio_x＝RedFactor_x

对在双向的(B)或预测(P)模式中编码的图像：

${\mathrm{SmoothedRatio}}_{\mathrm{overhead}}=\frac{2\×{\mathrm{SmoothedRatio}}_{\mathrm{overhead}}+{\mathrm{RedFactor}}_{\mathrm{overhead}}}{3}$

${\mathrm{SmoothedRatio}}_x=\frac{2\×{\mathrm{SmoothedRatio}}_x+{\mathrm{RedFactor}}_x}{3}$

这两个比率分别初始化为下面的值：

(1-Weight_overhead[mode])+Weight_overhead[mode]×ratiorate

(1-Weight_x[mode])+Weight_x[mode]×ratiorate

如在一般例子的实施例中指出的，下一步，模块8估算要重新编码的当前图像的复杂性，X_pred和不可压缩的重新编码的开销，Overhead_pred。

下一步，根据下面的公式估算当前GOP的复杂性，GOPX_pred，和不可压缩开销，GOPOverhead_pred：

GOPOverhead_pred＝SmoothedRatio_overhead[I]×IGOPOverhead_init+

SmoothedRatio_overhead[B]×BGOPOverhead_init+

SmoothedRatio_overhead[P]×PGOPOverhead_init

GOPX_pred＝ZI×SmoothedRatio_x[I]×IGOPX_init+

ZP×SmoothedRatio_x[P]×PGOPX_init+

ZB×SmoothedRatio_x[B]×BGOPX_init

权重常数ZI，ZB，ZP是服从下面规则的常数：

ZI×QI＝ZP×QP＝ZB×QP

这些常数表明，为了得到编码质量的常数表达，I，B和P图像应该不同的量化，更严格地量化B图像。

调节装备7计算图像预置开销作为根据下面的公式估算的复杂性的函数：

$T\arg \mathrm{et}\cos t=\frac{Z\left[\mathrm{mode}\right]}{{\mathrm{GoPX}}_{\mathrm{pred}}}\×X_{\mathrm{pred}}\×\mathrm{GOPT}\arg \mathrm{et}\cos t$

和GOPTargetcost＝[MeanBPP_record×Nbimages]-GOPOverhead_pred

此图像预置开销传送到量化模块6。作为此预置开销的函数，模块6量化要重新编码的图像。

Claims (10)

1.一种根据视频流的给定预置比特率的重新编码图像的设备，其中，根据至少一个模式编码最初图像序列，包括：

装置，用于提取关联图像的重新编码的信息，信息表示至少每个

图像的重新编码的复杂性(Xrecod)；

装置，用于提取信息，所述提取的信息是关联图像的最初编码的

编码复杂性的信息(X_init)；

    其特征在于包括：

    装置，根据所述模式，计算以前重新编码图像的重新编码的复

    杂性(X_recod)与这些图像的最初编码的复杂性(X_init)的比率

    (Ratio_x)，称为复杂性比率；

    装置，用于更新模式的平均复杂性比率

    (SmoothedRatio_x[mode])作为复杂性比率(Ratio_x)的函数；

    装置，由估算要编码的每个图像的复杂性(X_pred)作为图像的

    最初编码的复杂性(X_init)乘以模式的平均复杂性比率

    (SmoothedRatio_x[mode])的积，根据所述模式重新编码每个

    图像。

2.根据权利要求1所述的重新编码设备，其特征在于包括：

装置，用于提取每个图像最初编码的不可压缩开销(Overhead_init)；

装置，用于提取每个重新编码图像的重新编码的不可压缩开销

(Overhead_recod)；

装置，根据所述模式，计算以前重新编码的图像的重新编码不可

压缩开销(Overhead_recod)与这些图像的最初编码的不可压缩开销

(Overhead_init)的比率(Ratioo_verhead)，称为不可压缩开销比率；

装置，更新模式的平均不可压缩开销比率

(SmoothedRatio_overhead[mode])作为不可压缩开销比率(Ratio_overhead)

的函数；

装置，估算要重新编码的每个图像的不可压缩开销(Overhead_pred)作为图像的最初的编码不可压缩开销(Overhead_init)乘以各模式的平均不可压缩开销(SmoothedRatio_overhead)的积，根据模式重新编码每个图像。

3.根据权利要求1或2所述的重新编码设备，其特征在于包括：装置，对定义为参考周期的几个连续图像，存储与最初编码关联的信息，所述信息是：

参考周期图像的最初编码的复杂性(GlobalX_init)；

参考周期图像的最初编码的不可压缩开销(GlobalOverhead_init)。

4.根据权利要求3所述的重新编码设备，其特征在于重新编码每个图像的装置依赖于关联属于参考周期图像的最初编码的信息。

5.根据权利要求3或4所述的重新编码设备，其特征在于包括装置，用于估算每个参考周期的总不可压缩重新编码开销(GlobalOverhead_pred)。

6.根据权利要求3到5之一所述的重新编码设备，其特征在于包括装置，用于估算每个参考周期的重新编码的总复杂性(GlobalX_pred)。

7.根据权利要求6所述的重新编码设备，其特征在于包括装置，用于计算每个要重新编码的图像的预置可压缩开销(Targetcost)作为至少关于参考周期重新编码的总复杂性的相对估算的重新编码的复杂性(GlobalX_pred)的函数。

8.根据权利要求7所述的重新编码设备，其特征在于包括：

装置，用于提取图像最初编码的开销(Enccost_init)；

装置，用于计算作用于要重新编码的每个图像的压缩增益(GainC)作为所述图像的预置可压缩开销(Targetcost)和最初编码的可压缩开销(Enccost_init)的函数。

9.根据权利要求8所述的重新编码设备，其特征在于包括装置，用于计算作用于要重新编码的每个图像的平均量化(Q_recod)作为压缩增益(GainC)、要重新编码的图像的编码模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x[mode])和作用于要重新编码的图像的最初编码的平均量化(Q_init)的函数。

10.一种根据视频流的给定预置比特率的重新编码图像的方法，其中，根据至少一个模式编码最初图像序列，包括步骤：

提取关联某些图像的重新编码的信息，所述信息表示至少每个图像的重新编码的复杂性(Xrecod)；

提取信息，所述提取的信息是关联某些图像的最初编码的编码复杂性的信息(X_init)；

根据所述模式，计算以前重新编码的图像的重新编码的复杂性(X_recod)与这些图像的最初编码的复杂性(X_init)的比率(Ratio_x)，称为复杂性比率；

更新模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x[mode])作为复杂性比率(Ratio_x)的函数；

由估算要重新编码的每个图像的复杂性(X_pred)为图像的最初编码的复杂性(X_init)乘以模式的平均复杂性比率(SmoothedRatio_x[mode])的积，根据模式重新编码每个图像。

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