面向监控视频内容自适应的通用视频编码量化参数级联

最新通用视频编码(VVC)标准测试模型VTM推荐的JCTVC-X0038量化参数级联方法未考虑监控视频的内容特性，编码效率低。针对这一问题，提出了一种有效考虑监控视频空时域内容特性的VVC量化参数级联方法(SCA-QPC)。基于VVC混合编码框架原理，理论分析得出时间层及监控视频的空时域内容特性是影响量化参数(QP)选择的关键因素，设计编码实验对理论分析结果进行验证；采用梯度和背景帧差分别评测监控视频的空域和时域特性，将梯度和背景帧差作为反向传播神经网络的输入，构建预测低时延结构时间层对应最优QP的模型；提出适用于VVC标准有效提高监控视频编码效率的量化参数级联方法。与当前最先进的JCTVC-X0038量化参数级联方法相比，对于所有测试序列，SCA-QPC对应的平均BD-rate为-4.26%。研究对于VVC编码框架中量化参数级联和码率控制模块的优化具有指导意义。