基于感兴趣区域的导引头图像码率控制算法

田志栋，罗艳强

(中国空空导弹研究院 通信技术研究所，河南 洛阳 471000)



基于感兴趣区域的导引头图像码率控制算法

田志栋，罗艳强

(中国空空导弹研究院 通信技术研究所，河南 洛阳 471000)

摘要:图像遥测系统是红外制导武器研制过程中必不可少的手段，但是由于导引头图像运动剧烈、携带信息量大，因此，适用于普通场景的码率控制算法难以直接应用于导引头图像遥测系统当中。对JM19.0使用的JVT-G012r1码率控制算法进行了分析，并根据导引头图像的特点提出一种结合感兴趣区域(Region of Interest，ROI)编码的码率控制算法，有效地对可用比特进行分配。同时以JM19.0软件为基础，对提出算法进行了仿真验证。仿真结果表明，与JVT-G012r1算法相比，该算法可以更好地适应导引头遥测图像的特点，提高感兴趣区域的图像质量，方便科研人员进一步分析研究。

关键词:视频编码；导引头遥测图像；码率控制；感兴趣区域；JVT-G012r1

1码率控制

码率控制的主要工作是给各个编码单元分配合适的编码比特并确定这些编码单元的量化参数(QP)，从而保证编码输出码率的稳定。作为图像编码系统中的重要组成部分，码率控制得到了众多科研人员的深入研究，目前常见的码率控制算法有MPEG-2标准推荐的TM5算法[1]、MPEG-4标准推荐的VM8算法[2]、H.263标准推荐的TMN8算法[3]，以及H.264/AVC标准推荐的JVT-G012r1算法[4-5]。

近年来，红外焦平面阵列探测器向着高空间像素分辨率的方向发展[6]，这使得导引头图像携带的信息量急剧增加，同时由于导引头遥测图像往往具有运动剧烈和高帧率等特点，因此在遥测系统传输带宽极其有限的情况下，传统的码率控制算法会造成图像质量下降和经常性跳帧。因此，针对红外导引头图像的特点，对现有码率控制算法进行改进以适应遥测图像的新特点具有很强的现实意义。

本文将对JVT-G012码率控制算法进行分析，并在其基础上进行改进并通过实验仿真验证其有效性。

2JVT-G012r1提案码率控制算法分析

根据导引头图像实时传输的特点，图像帧结构设定为IPPPP…。JVT-G012r1提案使用率失真优化来选择编码模式，即根据Lagrange乘数法选择代价函数最小的模式对视频进行编码。要对宏块进行率失真优化模式选择，首先需根据当前编码单元的MAD(Mean Absolute Difference)值求得量化参数，但是，MAD值只能在编码模式确定之后得到，这就产生了所谓的蛋鸡悖论[7]。JVT-G012r1提案使用线性预测当前编码单元MAD的方法来解决这个悖论，即

MADcb=a1×MADpb+a2

(1)

式中：MADpb是上一帧中相同位置编码单元的MAD；MADcb是根据MADpb预测的当前编码单元MAD；a1和a2是线性预测模型系数。得到当前编码单元MAD之后，将其带入式(2)所示的二次率失真模型

(2)

式中：H是编码运动矢量、头信息、宏块模式等信息的比特数；R是系统分配给当前编码单元的比特数；c1和c2是二次率失真模型系数；Qstep是量化步长。求解上述二次方程即可求出量化步长进而得到量化参数。

得到量化参数之后，可以进行率失真优化。率失真函数的定义如式(3)所示

J(MODE|QP)=D(MODE|QP)+λMODER(MODE|QP)

(3)

式中：D(·)是原始编码单元和重建编码单元的差值平方和；R(·)是利用模式MODE进行编码的比特数；λMODE是拉格朗日乘数，有λMODE=0.85·2(QP-12)/3[8]。选择率失真值最小的编码模式对图像进行编码，之后，更新MAD线性预测参数a1、a2以及二次率失真模型系数c1、c2，进行下一基本单元的编码。

分析式(2)可知，在同样多的编码比特条件下，图像中MAD值越大的部分量化步长也越大，也就是说，活动越剧烈的部分图像质量越差。以foreman标准图像序列为例，使用JM19.0软件[9]对其进行编码，输出码率设置为452kbit/s。选择活动剧烈的人物脸部作为感兴趣区域，如图1所示。

图1　 ROI区域(方框内部)

经统计，各帧感兴趣区域和非感兴趣区域的平均量化参数值如图2所示，可见，人物脸部区域宏块的QP值要大于其余区域宏块，相应地造成图像质量下降。

图2　 ROI及NROI区域宏块平均量化参数

这种码率控制算法适用于电视直播等一般场景，但是对于红外导引头采集的图像，活动剧烈的部分很有可能是目标所在位置，包含着科研分析人员最为关心的信息，QP值过高会严重干扰后续数据分析工作。因此，如何将可用比特在感兴趣区域和非感兴趣区域(None-ROI，NROI)之间有效地分配是本文需要解决的问题。

3基于感兴趣区域的码率控制方法

JVT-G012r1算法依次对GOP(Group of Pictures)层，帧层和基本单元层进行码率控制。其中，基本单元是由多个相连的宏块所构成的宏块组，它可以是一个宏块，一个片(slice)，一个场(field)或者一帧。大的基本单元可以获得较好的信噪比，但同时会降低码率的控制精度，根据实际需要，这里选择单个宏块作为基本单元。本文的改进算法依然沿用JVT-G012r1的GOP层和帧层码率控制策略，宏块层码率控制算法流程图如图3所示。

图3　本文提出的改进算法流程图

3.1感兴趣区域确定

红外导引头截获目标之前，可以将图像中心区域设定为感兴趣区域，截获目标之后，弹载计算机传递来的截获窗内部包含着科研人员所关心的目标信息，因此，这时可以将截获窗内包含的宏块设定为感兴趣区域。

3.2感兴趣区域比特分配

为方便试验时根据实际需要调节图像质量，本文引入感兴趣区域图像质量调节参数，定义如式(4)

(4)

又有

(5)

式中：nROI是ROI区域内的宏块数量；nNROI是NROI区域内的宏块数量。根据式(4)和式(5)即可求得各帧的ROI区域及NROI区域分配得到的比特数。

3.3宏块量化参数计算

比特分配完毕之后，计算ROI及NROI内部各个宏块的量化参数。首先，将ROI和NROI分配得到的比特按照各个宏块的复杂度分配到内部各个宏块，这里使用宏块的MAD值作为复杂度的衡量标准，即

(6)

(7)

得到了各个宏块的目标比特数之后，参照上文所列的JVT-G012r1标准步骤即可求得当前宏块的量化参数。

3.4量化参数修正

上一步求得的相邻宏块的量化参数之间可能波动非常大，为平滑图像质量，消除可能产生的马赛克，量化参数需进行二次修正。在以下3个域内引入约束条件：

1)相邻帧之间

相邻帧相同位置上的量化参数波动限制在5以内，以避免帧与帧之间图像质量的严重波动。

2)ROI和NROI区域内部

ROI和NROI区域内部的相邻宏块量化参数波动限制在1以内，防止马赛克的产生。

3)ROI和NROI区域交接位置

ROI和NROI区域交接位置的量化参数波动限制在15以内，防止马赛克产生的同时也可保证ROI区域内质量的有效提升。

经过上述约束条件的修正，得到最终的QP值。

4实验结果

为验证使用上述算法的有效性，本文基于JM19.0源代码对算法进行了实现并进行了仿真验证。实验对foreman图像序列进行编码，图像分辨率为176×144，选择人脸区域的25个宏块为ROI区域，输出码率设定为452 kbit/s，质量调节参数γ=6，开启率失真优化，不加入B帧，图像序列结构为IPPPP…，评估ROI区域和NROI区域的平均量化参数，得到结果编码如图4所示。

图4　本文算法得到的ROI及NROI区域宏块平均量化参数

对比图4和图2可知，较之原始的JVT-G012算法，使用本文提出的改进算法，ROI区域的量化参数值平均下降了2.54，意味着ROI区域内部的图像质量有了较为明显的提升。同时，保持上述设置不变，γ分别设置为1～6的6个整数，进行编码，仿真结果如表1所示。

表1本文算法得到的ROI及NROI区域PSNR值

编码参数ROI区域PSNR/dBNROI区域PSNR/dB 输出码率/(kbit·s-1)ROI区域比特所占比例/%JVT-G012r142.3942.73452.12843.20γ=138.5845.64453.66430.12γ=241.2842.92452.73641.37γ=343.6242.04453.20849.55γ=444.2341.31454.60056.27γ=544.8740.28456.04859.37γ=644.9839.54457.04861.98

从表1可以看到，γ≤4时，随着γ的增加，ROI区域的峰值信噪比迅速提高，同时输出码率的误差保持在2%之内。但在γ>4时，随着γ的增加，ROI区域的峰值信噪比增长缓慢。这种现象是由于改进算法为了平滑输出图像质量，对求得的量化参数进行了一定修正，不允许量化参数之间出现大幅度的波动，所以γ增加到一定程度的时候，ROI区域的峰值信噪比便不再随之无限提高。

5结束语

本文结合导引头图像的特点，引入了感兴趣区域的概念，对JM19.0采用的JVT-G012r1码率控制算法进行了针对性的改进，实验结果表明，本文的改进算法在实现了感兴趣区内图像质量可调的同时，保证图像码率的稳定和图像质量的平滑，在系统传输带宽有限的情况下最大程度地保留有效信息。

参考文献：

[1]ISO/IEC JTC1/SC29 WG11 document 93/457，MPEG-2 video test model 5[S].1993.

[2]Video Group.Text of ISO/JEC 14496-2,MPEG-4 video VM-version 8.0[S].1997.

[3]ITU-T Video Coding Experts Group. Video codec test model，near-term， version 8 [S]. 1997.

[4]THOMAS W，SULLIVAN G J. Overview of the H.264/AVC video coding standard[J]. IEEE transactions on circuits and systems for video technology，2003，13(7)：560-576.

[5]罗海波，史泽林. 红外成像制导技术发展现状与展望[J]. 红外与激光工程，2009，38(4)：565-573.

[6]LI Z G，PAN F，PANG K， et al. Adaptive basic unit layer rate control for JVT [EB/OL]. [2015-09-25]. http：// wftp3.itu.int/av-arch/jvt-site/2003_03_Pattaya/JVT -G012r1.zip.

[7]赵丹丹. 视频编码中码率控制算法研究[D]. 上海：上海交通大学，2011.

[8]陈涛. 视频转码器的研究与实现[D]. 北京：北京邮电大学， 2008.

[9]TOURAPIS A M，LEONTARIS A. H.264/14496-10 AVC reference software manual [EB/OL]. [2015-09-25]. http：//iphome.hhi.de/uehring/tml/JM%20Reference%20Software%20Manual%20(JVT-AE010).pdf.

责任编辑：时雯

Region-of-interest based rate control algorithm for seeker image telemetry system

TIAN Zhidong，LUO Yanqiang

(DepartmentofCommunicationTechnology，ChinaAirborneMissileAcademy，HenanLuoyang471000，China)

Abstract:Image telemetry system is the essential tool in the research of infrared-guided weapons. Since the seeker image is fast and carries a lot of information， the rate control algorithm suitable for ordinary scenes cannot be transplanted to the seeker image telemetry system. The JVT-G012r1 rate control algorithm which used by JM19.0 is analyzed in this paper. Combined with the characteristics of seeker image，a rate control algorithm based on the region of interest (ROI) is proposed. Experiment result shows that the algorithm proposed can be better adapted to the image’s characteristics，can improve the quality of ROI and be beneficial to researchers’ further study.

Key words:image encoding；seeker telemetry images； rate control；ROI； JVT-G012r1

中图分类号：TN911.73

文献标志码：A

DOI：10.16280/j.videoe.2016.05.004

作者简介：

田志栋(1991— )，硕士生，主研高速图像编码技术；

罗艳强(1970— )，研究员，主要研究方向为遥测系统总体设计。

收稿日期：2015-11-18

文献引用格式：田志栋，罗艳强.基于感兴趣区域的导引头图像码率控制算法 [J].电视技术，2016，40(5)：14-17.

TIAN Z D，LUO Y Q. Region-of-interest based rate control algorithm for seeker image telemetry system [J].Video engineering，2016，40(5)：14-17.