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嵌入式 量化参数QP和量化步长Qstep

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 jane_linux
发布于 2017/06/07 10:49
字数 1568
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转载,虽然矩阵计算看不懂了,但是可以记录一下

H.264编解码器中,量化参数QP和量化步长Qstep的关系:

量化步长Qstep共有52个值。(对于亮度编码而言)

量化参数QP是量化步长Qstep的序号,取值0~51。

QP取最小值0 时,表示量化最精细;相反,QP取最大值51时,表示量化是最粗糙的。

Qstep随着QP的增加而增加,QP每增加6,Qstep增加一倍。

对于色度编码,QP的最大值是39。

RT.假设源和输出都是8bit.

 

QP Qstep
0 0.625
1 0.6875
2 0.8125
3 0.875
4 1
5 1.125
6 1.25
7 1.375
8 1.625
9 1.75
10 2
11 2.25
12 2.5
13 2.75
14 3.25
15 3.5
16 4
17 4.5
18 5
19 5.5
20 6.5
21 7
22 8
23 9
24 10
25 11
26 13
27 14
28 16
29 18
30 20
31 22
32 26
33 28
34 32
35 36
36 40
37 44
38 52
39 56
40 64
41 72
42 80
43 88
44 104
45 112
46 128
47 144
48 160
49 176
50 208
51 224

對於YUV 4:2:0的顏色空間,luma分量的qp範圍為0-51,chroma分量的qp範圍為0-39

其中,qp就是x264 --qp中的那個qp. quantization parameter,Qstep是量化步長,即:

Zij=round(Wij/Qstep)

其中Wij代表一個宏塊(macroblock)經DCT變換后的係數.這個宏塊在h264標準鐘可以是16x16,16x8,8x16,8x8,8x4,4x8,4x4等大小,其來源可以是I幀或者P/B幀的殘差值等等.

這裡同樣和JPEG標準不同,每個宏塊採用相同的量化步長量化.

QP和ln(Qstep)具有線性相關性,每當QP值增加6,Qstep便增加一倍.

因此當raw源中每當某分量每像素平均比特數增加一,最大QP值便可以增加6;反之如果減少一,最大QP值便應該減少6.這一點在x264源碼中也有體現.

因此10bit視頻的luma(亮度)分量其最大量化值就是51+2*6=63.

此外也可以看到當x264 --qp 0時並不是嚴格意義上的無損編碼,只不過是0.625的量化步長幾乎難以產生量化噪聲,因此可以近似看成無損編碼.

而x264的crf和2pass碼率控制模式就是通過marco-block tree等工具,採用一定的預測算法,考慮人眼對不同內容的敏感程度,來確定不同宏塊/幀的量化值,從而完成最終成品的碼率控制的

变换与量化

1、   变换量化的过程如图3-1所示:

2、 H.264 对4×4 的图像块(亮度块或Cr、Cb 色度块)进行操作,则相应的4×4DCT 变换矩阵A为:

,则:

H.264 对4×4DCT 中的进行了改造,采用整数DCT 技术,有效地减少计算量,同时不损失图像准确。上式可等效为:

其中,d=c/b(≈0.414)。符号“?”表示(CXCT)结果中的每个元素乘以矩阵中对应位置上的系数

值的运算。为了简化计算,取d 为0.5。同时又要保持变换的正交性,对b 进行修正,取b=√(2/5) 。对矩阵中的第2 行和第4 行,以及矩阵CT 中的第2 列和第4 列元素乘以2,相应地改造矩阵EEf,以保持原式成立,得到:

H.264 将DCT 中“?Ef”运算的乘法融合到后面的量化过程中,实际的DCT 输出为:

3、  量化:

 

4、 在H.264 中,量化步长Qstep 共有52 个值。如表3-1 所示。其中QP 是量化参数,是量化步长的序号,QP 每增加        6,Qstep 增加一倍。

表3-1

5、 量化步长是实际用来进行量化的值,量化参数只是量化步长的别名。

6、 亮度QP 的最大值是51,而色度QP 的最大值是39。

7、 H.264 量化过程还要同时完成DCT 变换中“?Ef”乘法运算,它可以表述为:

其中,Wij 是矩阵中的转换系数,PF 是矩阵Ef 中的元素,根据样本点在图像块中的位置(i, j)取值:

 

利用量化步长随量化参数每增加6 而增加一倍的性质,可以进一步简化计算。设:

qbits = 15 + floor(QP/6)。令

。于是:

这样,MF 可以取整数。表3-2 只列出对应QP 值为0 到5 的MF 值,对于QP 值大于5 的情况,只是qbits 值随QP 值每增加6 而增加1,而对应的MF 值不变。这样,量化过程则为整数运算,并且可以避免使用除法。

表3-2

具体量化过程的运算为:

 

其中sign()为符号函数;f 为偏移量,它的作用是改善恢复图像的视觉效果例如,对帧内预测图像块f 取2qbits/3,对帧间预测图像块f 取2qbits/6。

 

8、 如果当前处理的图像宏块是色度块或帧内16×16 预测模式的亮度块,则需要将其中各图像块的DCT 变换系数矩阵中的直流分量或直流系数W00 按对应图像块顺序排序,组成新的矩阵WD,再对WD 进行Hadamard 变换及量化。

9、 对亮度块WD 的Hadamard 变换为:

其中,YD 是Hadamard 变换结果。接着要对YD 再进行量化输出:

 

   10、对各色度块WD 的Hadamard 变换为:

       

       其中,YD 是Hadamard 变换结果。接着要对YD 再进行量化输出:

      

 

11、zig-zag扫描顺序如下图3-1:

         

 

         

帧模式                   

                                                                                                   场模式

                                                                                                   图3-1

                cbp是什么参数?

12、cbp一共6bit,高2bit表示cbpc (2:cb、cr中至少一个4x4块的AC系不全为0;1:cb、cr中至少一个2x2的DC系数不全为0;0:所有色度系数全0)。低4bit分别表示4个8x8亮度块,其中从最低一位开始的4位分别对应00,10,01,11位置的8*8亮度块。如果某位为1,表示该对应8*8块的4个4*4块中至少有一个的系数不全为0。 

13、level:幅值;run: 每个非零系数前面 0 的个数。

本文转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8795b0970101hyn8.html

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