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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于视频特征的编码参数自适应选择方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114222117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111554648.X，技术领域涉及：H04N19/103；该发明授权一种基于视频特征的编码参数自适应选择方法是由查攀;周洋;殷海兵设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频特征的编码参数自适应选择方法在说明书摘要公布了：本发明属于数字视频编解码领域，公开了一种基于视频特征的编码参数自适应选择方法,提出了一种参数取值算法，依据该算法能够确定出相对最优的参数取值，即使编码器达到更好的RD性能，同时达到更低的编码复杂度，实现了利用较小复杂度代价换取较大RD性能增益的目的。分析了ctu、subme这两个参数受视频特征影响的情况。同时，将不同尺寸CU的比例信息、量化系数QP作为特征参量来描述视频特征；此外，将P帧与B帧中的intra块的比例、帧间预测误差satd作为调节因子。分析了参数取值与视频特征间的变化关系，用统计建模的方法建立了参数取值与视频特征参量间的数学模型，从而建立了基于视频特征的参数自适应取值模型。

本发明授权一种基于视频特征的编码参数自适应选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频特征的编码参数自适应选择方法,其特征在于，包括如下步骤：步骤1：提出一种参数取值选择算法，通过该参数取值选择策略控制编码复杂度，同时获得相对最佳RD性能；首先将编码复杂度、编码时间按公式1进行归一化处理： 其中EncTime为某一参数组合对应的编码时间，AnchorPreset为x265编码器的预设参数配置，T为一正数区间，其值大于1表明编码复杂度增加，小于1表明复杂度降低，定义综合性能评价指标RDC，含义为单位复杂度RD性能增益，即单位复杂度代价下RD性能提升量，RDC的计算如式2所示： 其中BDBR0为初始参数配置的RD性能，T0为对应的编码复杂度，BDBR0为0，T0为1；BDBR为参数配置的RD性能；结合RDC计算原则，提出一种快速参数取值选择算法；步骤2：分析已编码帧的编码信息用以描述视频特征,同时确定受视频特征影响较显著的编码参数；提取不同尺寸CU所占比例作为特征参数，使用统计建模的方法建立不同尺寸CU所占比例与视频内容复杂度之间的函数关系，取一个B…BP的平均值代替后面连续若干帧的特征；在一个GOP内，采用首个P帧及其之前的连续B帧的已编码信息描述整个GOP的特征，视频特征的提取与参数的调节在一个GOP内进行一次即可，在编码初始的若干帧时即可完成；将P、B帧中进行帧内编码块的比例作为调节因子，将P帧预测编码过程中的残差能量作为反馈控制因子；步骤3：提出一种基于视频特征的自适应参数选择方法，根据视频的不同特征自适应选择适于当前视频的一组最优参数组合，建立参数取值与视频特征参量间的数学模型；通过分析已编码帧中的不同尺寸CU比例自适应调整参数ctu的取值，设64×64到8×8四种尺寸CU所占比例分别为γ1、γ2、γ3、γ4，图像的纹理复杂度可表示为公式3：Tp＝[1-γ1+1-γ2]·γ43定义视频的纹理复杂度为Tv，按公式3对首个P帧及其之前B帧的每一帧图像计算其纹理复杂度，然后取它们的平均值，用于表示整个视频序列的纹理复杂度Tv，如公式4，其中n为首个P帧及其之前的连续B帧的总帧数： 将不同尺寸CU所占比例与QP变化拟合为式5的函数关系：γi＝ki·QPη+bi,i＝1,2,45其中i＝1,2,4时分别表示64×64、32×32、8×8三种尺寸的CU比例，η、ki、bi为模型参数，当i＝1,2时，将η近似确定为12，当i＝4时，η近似确定为-12,得到下面的式6以表示γi与QP的关系模型： 建立能够稳定表达视频纹理特征的参量，记为Tc，得到特征参量Tc与γi、QP之间的函数关系如式7所示:Tc＝α1·γ1+γ2·QP-12+α2·γ4·QP12+β7其中α1，α2为比例系数，α1确定为0.102，α2确定为0.164，β的取值为0；建立Tc与ctu参数取值之间的分段函数模型，将离线状态下ctu的最优取值32用状态0表示，状态1表示需要将ctu从32增大至64，状态-1表示需要将参数从32减小至16，△ctu与Tc的函数关系如式8所示:subme的特征参量Ts表示为式9，γintra为进行帧内编码的CU比例：Ts＝Tc·1-γintra9选取每一个B…BP中的P帧预测后的残差能量，记作Re，描述该帧预测过程的准确程度，将残差能量Re作为反馈调节因子，从而实现帧级反馈控制，在一个GOP内，可采用首个B…BP的平均值代替后面连续若干帧的特征，为特征参量Ts加入反馈调节因子，如式10：Ts＝Tc·1-γintra·ρ·Re10其中ρ是Re的权重系数，将Tc代入式8中整理，可得subme的特征参量Ts如公式11：Ts＝ρ·Re·[α1·γ1+γ2·QP-12+α2·γ4·QP12+β]·1-γintra11由于ρ为常数，对Ts只存在线性影响，将ρ确定为115000以调节Ts的取值在合适范围，由于subme取值离散，特征参量Ts的取值范围与subme取值的对应关系确定为分段函数，subme的基准值为离线状态下确定的最优值2。

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