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CN111247800A - 确定图像信息量的方法与装置 - Google Patents

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CN111247800A
CN111247800A CN201980005223.8A CN201980005223A CN111247800A CN 111247800 A CN111247800 A CN 111247800A CN 201980005223 A CN201980005223 A CN 201980005223A CN 111247800 A CN111247800 A CN 111247800A
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SZ DJI Technology Co Ltd
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Abstract

提供一种确定图像信息量的方法与装置，该方法包括：获取待处理的第一图像，第一图像中包括第一像素点；当第一像素点的图像复杂度大于阈值时，确定第一像素点的图像信息量的值为第一值，第一值小于第一像素点的图像复杂度，该阈值为小于或等于2P‑Q的整数，P为第一图像的位深，Q为小于P的正整数。可以确定较为合适的图像信息量，从而可以实现较为合理的码率分配，进而可以提高编码质量。

Description

确定图像信息量的方法与装置
版权申明
本专利文件披露的内容包含受版权保护的材料。该版权为版权所有人所有。版权所有人不反对任何人复制专利与商标局的官方记录和档案中所存在的该专利文件或者该专利披露。
技术领域
本申请涉及视频编解码领域，并且更为具体地，涉及一种确定图像信息量的方法与装置。
背景技术
码率控制在视频通信以及流媒体传输中控制着输出流，使之满足信道带宽和缓冲区的约束，在此基础上尽可能保证视频质量的失真最小。码率控制具有两个步骤，第一个步骤为分配码率，第二个步骤为计算量化参数。针对待处理图像，编码器根据为该待处理图像分配的码率以及计算得到的量化参数，对该待处理图像进行编码。其中，码率的分配在很大程度上决定了编码质量的好坏。
通常，根据待处理图像的图像信息量，为该待处理图像分配码率。因此，图像信息量的确定也决定了编码质量的好坏。
目前，在视频编解码领域中，较常用的确定图像信息量的方法是通过计算待处理图像的像素值的边缘检测算子，来获取图像信息量。
但是，边缘检测算子对图像的边界信息较为敏感，例如，对于图像中轮廓越复杂的地方，通过边缘检测算子计算得到的图像信息量的值就越大。实践表明，通过边缘检测算子计算得到的图像信息量不能很准确地表达图像的真实信息量。
不合适的图像信息量会导致不合理的码率分配，从而会降低编码质量。
发明内容
本申请提供一种确定图像信息量的方法与装置，可以确定较为合适的图像信息量，从而可以实现较为合理的码率分配，进而可以提高编码质量。
第一方面，提供一种确定图像信息量的方法，所述方法包括：获取待处理的第一图像，所述第一图像中包括第一像素点；当所述第一像素点的图像复杂度大于阈值时，确定所述第一像素点的图像信息量的值为第一值，所述第一值小于所述第一像素点的图像复杂度，其中，所述阈值为小于或等于2P-Q的整数，P为所述第一图像的位深，Q为小于P的正整数。
第二方面，提供一种编码装置，所述编码装置包括：获取单元，用于获取第一图像，所述第一图像中包括第一像素点；确定单元，用于当所述第一像素点的图像复杂度大于阈值时，确定所述第一像素点的图像信息量的值为第一值，所述第一值小于所述第一像素点的图像复杂度，其中，所述阈值为小于或等于2P-Q的整数，P为所述第一图像的位深，Q为小于P的正整数。
第三方面，提供一种编码装置，所述编码装置包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于执行所述存储器存储的指令，并且对所述存储器中存储的指令的执行使得所述处理器执行第一方面的实现方式中的方法。
第四方面，提供一种芯片，所述芯片包括处理模块与通信接口，所述处理模块用于控制所述通信接口与外部进行通信，所述处理模块还用于实现第一方面的实现方式中的方法。
第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时使得所述计算机实现第一方面的实现方式中的方法。
第六方面，提供一种包含指令的计算机程序产品，所述指令被计算机执行时使得所述计算机实现第一方面的实现方式中的方法。
因此，本申请通过设置阈值，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较大时，将该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，这样可以在一定程度上，使得该图像的图像信息量尽可能地接近该图像实际所蕴含的图像信息量，从而根据该图像的图像信息量为该图像分配码率，可以提高编码质量。换言之，本申请可以确定较为合适的图像信息量，从而可以实现较为合理的码率分配，进而可以提高编码质量。
附图说明
图1是本申请的一个应用场景的示意图。
图2是本申请实施例的确定图像信息量的方法的示意性流程图。
图3是本申请实施例的确定图像信息量的方法的另一示意性流程图。
图4是本申请实施例的确定图像信息量的方法的再一示意性流程图。
图5是本申请实施例中涉及的统计图像中各像素点的图像复杂度的值的出现频率的示意图。
图6是本申请实施例的确定图像信息量的方法的再一示意性流程图。
图7是本发明实施例提供的编码装置的结构示意图。
图8是本发明实施例提供的编码装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
图1为本申请的一个应用场景的示意图。如图1所示，在一整幅尺寸较大的图像的编码过程中，先将整幅图像分割成多个图像块，然后依次对每个图像块进行编码，获得对应的码流(如图1中描述的部分码流)，最后对所有的部分码流进行处理，输出最终的总码流。
其中，在对各个图像块进行编码之前，需要先确定各个图像块可用的码流，即对各个图像块进行码率分配。对各个图像块分配的码率较为合适时，可以达到较好的图像编码效果。
通常，基于图像块的图像信息量，为该图像块分配码率。因此，在对图像块进行码率分配之前，需要先度量该图像块的图像信息量。
应理解，一个图像的图像信息量指的是基于该图像的像素值所度量的一种信息量。
以图1中所示的图像块为例，目前，获取一个图像块的图像信息量的方法是，通过计算该图像块的像素值的边缘检测算子，获取该图像块的图像信息量。其中，边缘检测算子包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子和Canny算子等。
但是，边缘检测算子对图像的边界信息较为敏感，例如，对于图像中边界信息量越大的地方，通过边缘检测算子计算得到的信息量的值就越大。但是，在实际的使用过程中发现，通过边缘检测算子计算得到的信息量的值并不能很准确地描述图像的真实信息量。例如，对于图像中轮廓复杂的区域，通过边缘检测算子得到的图像信息量的值远超过该区域所蕴含的真实信息量。
因此，现有的边缘检测算子技术并不能很准确地确定图像信息量，或者说，不能获取合适的图像信息量。
对于一个图像块，如果图像信息量确定的不合适，会导致为该图像块分配的码率不合适，进而导致编码质量较差。
针对上述问题，本申请提出一种确定图像信息量的方法与装置，可以确定较为合适的图像信息量，从而可以实现较为合理的码率分配，进而可以提高编码质量。
本申请可以应用于图像编码领域。例如，本申请提供的方案可以应用于符合如下任一标准的编码器：H.264/高级视频编码(advanced video coding，AVC)标准、H.265/高效率视频编码(high efficiency video coding，HEVC)标准、H.266/多功能视频编码(versatile video coding，VVC)，以及信源编码标准(audio video coding standard，AVS)。
本申请实施例中的待处理的第一图像可以是一帧图像。
本申请实施例中的待处理的第一图像也可以是一帧图像中的图像块，例如图1中所示的图像块。再例如，该图像块可以是H.265标准中的编码树单元(coding tree unit，CTU)，也可以是H.264标准中的宏区块(macro block)或最大编码单元(largest codingunit，LCU)。
图2为本申请实施例提供的确定图像信息量的方法200的示意性流程图。该方法200例如可以由编码器执行。该方法200包括如下步骤210和步骤220。
210，获取待处理的第一图像，第一图像中包括第一像素点。
220，当第一像素点的图像复杂度大于阈值时，确定第一像素点的图像信息量的值为第一值，第一值小于第一像素点的图像复杂度，其中，阈值为小于或等于2P-Q的整数，P为第一图像的位深，Q为小于P的正整数。
第一像素点的图像信息量是基于第一像素点的图像复杂度确定的。
第一像素点的图像复杂度可以基于第一像素点的像素值确定。例如，第一像素点的图像复杂度可以根据第一像素点的图像活跃度(IAM)确定。
作为示例，第一像素点的图像复杂度(ICS)根据如下公式确定:
ICS＝IAMpixel(i,j)＝|I(i,j)-I(i+1,j)|+|I(i,j)-I(i,j+1)| 式(1)
其中，(i，j)表示第一像素点在第一图像中的位置，I(i+1,j)表示位置为(i+1，j)的像素点的像素值，I(i,j+1)表示位置为(i，j+1)的像素点的像素值。
第一像素点的图像复杂度还可以采用其它可行的方式获得，本申请对此不作限定。
前文已述，有些情况下，一个图像中的轮廓较为复杂，但是该图像中所蕴含的信息量不一定很大。位于图像中轮廓较为复杂的区域上的像素点，其图像复杂度的值可能也较大，如果以该像素点的图像复杂度作为该像素点的图像信息量，则该像素点的图像信息量也较大，从而基于所包含的各个像素点的图像信息量确定的该图像的图像信息量也较大。这就会出现，该图像的图像信息量的值与该图像所蕴含的信息量相差较大的情形。
为了尽可能地避免这种情形发生，在本申请中，在确定第一像素点的图像信息量的过程中，当第一像素点的图像复杂度大于该阈值时，使得第一像素点的图像信息量的值小于第一像素点的图像复杂度。
应理解，第一图像的图像信息量可以根据第一图像内的部分或所有像素点的图像信息量确定，例如，将第一图像内的所有像素点的图像信息量的累加和作为第一图像的图像信息量。
在确定第一图像中每个像素点的图像信息量的过程中，如果像素点的图像复杂度大于阈值，使得该像素点的图像信息量的值小于该像素点的图像复杂度。这样可以使第一图像的图像信息量尽可能地接近第一图像实际所蕴含的图像信息量。因此，可以在一定程度上，避免出现现有技术中存在的如下情形：对于图像中轮廓复杂的区域，所确定的图像信息量的值远超过该区域所蕴含的真实信息量。
根据较为合适的图像信息量，可以为第一图像分配合适的码率，从而可以提高编码质量。
本申请采用一个阈值来衡量第一像素点的图像复杂度的大小，当该图像复杂度大于该阈值时，使得第一像素点的图像信息量小于该图像复杂度。该阈值可以等于2P-Q，或者，该阈值可以小于2P-Q的任意整数该阈值为小于或等于2P-Q的整数，P为第一图像的位深，Q为小于P的正整数。
应理解，通过一个与第一图像的位深相关联的阈值，来衡量第一像素点的图像复杂度的大小，比较合理。
因此，本申请通过设置阈值，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较大时，将该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，这样可以在一定程度上，使得该图像的图像信息量尽可能地接近该图像实际所蕴含的图像信息量，从而根据该图像的图像信息量为该图像分配码率，可以提高编码质量。
应理解，图像的位深指的是，存储图像中每个像素所用的位数。图像的位深决定彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大灰度等级。例如，对于一幅单色图像，最大灰度等级为2的8次方，即存储每个像素所用的位数为8，即该图像的位深为8位。再例如，对于一幅拜耳(bayer)图像，每个像素位置只有一种颜色分量，每个像素所用的位数为12，即该图像的位深为12位。
在本申请实施例中，第一图像的位深P可以为8、10、12、14或16等。Q为小于P的正整数。例如，Q等于3、4或5。
下文将描述，在第一像素点的图像复杂度大于阈值时，如何确定第一像素点的图像信息量的值，使其小于第一像素点的图像复杂度。
可选地，作为步骤220的一种实现方式，当第一像素点的图像复杂度大于阈值时，根据阈值与第一像素点的图像复杂度，确定第一像素点的图像信息量的值，使得第一像素点的图像信息量的值小于第一像素点的图像复杂度。
例如，根据阈值与第一像素点的图像复杂度的线性组合，确定第一像素点的图像信息量的值，使其小于第一像素点的图像复杂度。
作为示例，可以根据如下公式，确定第一像素点的图像信息量的值V：
V＝a·ICS+b·Thr 式(2)
其中，ICS表示第一像素点的图像复杂度，Thr表示阈值，a与b为常数，a为小于1的正数，a与b之和等于1。
例如，a等于0.15，b等于0.85。或者，a等于0.05，b等于0.95。
可选地，作为步骤220的另一种实现方式，当第一像素点的图像复杂度大于阈值时，将第一像素点的图像复杂度与预设值之差作为第一像素点的图像信息量的值。
该预设值可以为经验值或者根据具体需求确定的值。例如，实际经验表明，针对一个较为复杂的图像块，如果直接按照其图像复杂度作为该图像块的图像信息量，这样的图像信息量比该图像块实际蕴含的信息量大x个单位，因此，可以根据该x个单位确定该预设值。
应理解，除了上述的方式，还可以采用其它可行的方式在第一像素点的图像复杂度大于阈值时，确定第一像素点的图像信息量的值，使其小于第一像素点的图像复杂度即可。
还应理解，实际中，第一像素点的图像复杂度还可能小于或等于该阈值，这种情形下，如图3所示，该方法200还包括步骤230，当第一像素点的图像复杂度小于或等于阈值时，确定第一像素点的图像信息量的值为第二值，第二值等于或大于第一像素点的图像复杂度。
可选地，当第一像素点的图像复杂度小于或等于阈值时，确定第一像素点的图像信息量的值等于第一像素点的图像复杂度。
可选地，当第一像素点的图像复杂度小于或等于阈值时，确定第一像素点的图像信息量的值大于第一像素点的图像复杂度。
例如，确定第一像素点的图像信息量的值等于第一像素点的图像复杂度的整数倍数，该整数倍数可以根据经验值确定，或者根据实际应用需求确定。
因此，本申请通过设置阈值，在该图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较小时，将该像素点的图像信息量的值设为等于或大于该像素点的图像复杂度，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较大时，将该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，这样可以在一定程度上，使得该图像的图像信息量尽可能地接近该图像实际所蕴含的图像信息量，从而根据该图像的图像信息量为该图像分配码率，可以提高编码质量。
此外，通过将图像复杂度较大的该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，这样，可以在一定程度上保证最终图像的图像信息量不会很大，从而可以保证为该图像分配的码率不会很大，在编码该图像时，各个图像片的压缩率不会产生过大的波动，可以保证编码质量。
需要说明的是，为了便于理解与描述，本申请实施例以第一图像中的第一像素点为例进行描述，但这并不对本申请实施例造成限定。首先，第一像素点中的“第一”的表达仅是为了描述方便与区分，并不用来限制本发明实施例的范围，第一像素点可以表示第一图像中的任意像素点。其次，对于第一图像中的任一像素点，都可以采用本申请实施例提供的方法进行确定图像信息量。
下文将描述阈值的确定方式。
可选地，在一些实施例中，如图4所示，该方法200还包括步骤240和步骤250。
240，获取参考值，该参考值为第二图像中一个像素点的图像复杂度的值。其中，第二图像为所述第一图像，或者，第二图像为第一图像的前一帧图像。
可选地，该参考值为第一图像中某个像素点的图像复杂度。
可选地，当第一图像为视频流中的一帧图像时，该参考值可以为第一图像的前一帧图像中的一个像素点的图像复杂度。
可选地，该参考值可以为第二图像中任意一个像素点的图像复杂度。
可选地，该参考值可以为第二图像中图像复杂度最接近预设值的一个像素点的图像复杂度。
可选地，该参考值可以为第二图像中满足预设条件的一个像素点的图像复杂度。下文将详细描述这种情况。
250，当参考值小于2P-Q时，确定阈值等于参考值；当参考值大于或等于2P-Q时，确定阈值等于2P-Q。
可选地，在本实施例中，当该阈值等于参考值时，上述公式(2)中的a取值为0.15。当该阈值等于2P-Q时，上述公式(2)中的a取值为0.05。
本实施例可以应用于静态图像，也可以应用于动态图像。例如，本实施例中涉及的第一图像为静态图像，或者为动态图像，即视频流中的一系列静态图像。
可选地，在涉及参考值的实施例中，所述参考值满足如下条件：
针对所述第二图像中各个像素点的图像复杂度，从取值最低的图像复杂度开始，对每个图像复杂度的取值与其出现的次数进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于所述第二图像的图像复杂度的k倍为止，最后进行乘累加的图像复杂度的取值为所述参考值。
其中，k为常数，且k为小于1的正数。作为示例，k等于0.5。应理解，k还可为其他小于1的正数，例如，0.4至0.6中的任意一个数。
可选地，在一些实施例中，所述第二图像为所述第一图像，其中，步骤240可以包括：从所述各个图像复杂度的取值中取值最低的图像复杂度开始，对每个取值及其出现频率进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于所述第一图像的图像复杂度的k倍为止；将最后进行乘累加的图像复杂度的取值作为所述参考值。
例如，根据如下公式确定该参考值S:
Figure BDA0002457451290000091
其中，sum表示第一图像的图像复杂度，w表示图像复杂度的值，w从0开始递增到S，H.getValue(w)表示图像等于w的像素点在第一图像中出现的次数，sum’表示第一图像中图像复杂度不超过参考值的像素点的图像复杂度之和，k为常数，且k为小于1的正数。
作为示例，k等于0.5。应理解，k还可为其他小于1的正数，例如，k为0.4至0.6中的任意一个数。
例如，第一图像的图像复杂度sum可以根据如下公式获得：
Figure BDA0002457451290000092
其中，ICSpiexl(i,j)表示第一图像中位置为(i，j)的像素点的图像复杂度。
在本实施例中，将sum‘大于k倍的sum时对应的S值作为参数值。
可选地，在一些实施例中，在步骤240中，还可以生成第一图像中所有像素点的图像复杂度的值出现频率的统计直方图，如图5所示，这样可以有利于计算公式(3)。
在图5中，横坐标为图像复杂度(ICS)，w表示ICS的值，纵坐标为ICS的值出现的次数(也可称为频率)，H.getValue(w)表示在第一图像中取值为w的ICS出现的次数。
应理解，如果该参考值可以预先获得，在上述一些实施例中，可以不执行步骤240，直接执行步骤250。
本实施例可以应用于静态图像，也可以应用于动态图像。例如，本实施例中涉及的第一图像为静态图像，或者为动态图像，即视频流中的一系列静态图像。
可选地，在一些实施例中，第一图像为动态图像，即第一图像为视频流中的一帧图像，这种情形下，在处理第一图像时，可以取第一图像的前一帧图像的参考值作为第一图像的参考值。对应于图4所示的流程，步骤240中的参考值为第一图像的前一帧图像中一个像素点的图像复杂度的值。
可选地，该参考值可以为第一图像的前一帧图像中任意一个像素点的图像复杂度。
可选地，该参考值可以为第一图像的前一帧图像中图像复杂度最接近预设值的一个像素点的图像复杂度。
可选地，该参考值可以为第一图像的前一帧图像中满足预设条件的一个像素点的图像复杂度。
例如，参考值满足如下预设条件：针对第一图像的前一帧图像中各个像素点的图像复杂度，从取值最低的图像复杂度开始，对每个图像复杂度的取值与其出现的次数进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于该前一帧图像所述第二图像的图像复杂度的k倍为止，最后进行乘累加的图像复杂度的取值为所述参考值。
本申请实施例，针对动态图像，对于当前待处理图像，采用前一帧图像的参数值来确定阈值，无需实时计算参考值，这样可以满足动态图像(即视频)编码过程中对运算速度的要求。
为了便于下一帧图像的处理过程中可以直接获取参考值，在本实施例中，该方法200还包括：获取当前处理的第一图像的参考值，例如，根据上述公式(4)计算当前帧的参考值。
可选地，在本实施例中，可以在执行步骤240与步骤250的同时，确定当前处理的第一图像的参考值。
应理解，在处理当前帧的下一帧图像时，可以直接采用当前帧的参考值确定下一帧图像对应的阈值，这样可以提高视频处理的效率。
还应理解，在第一图像为动态图像的场景中，当第一图像为视频流中的第一帧图像时，在处理第一图像时，可以将参考值取值为预设值。预设值可以是经验值。例如，该预设值为0。
因此，本申请通过设置阈值，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较大时，将该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，这样可以在一定程度上，使得该图像的图像信息量尽可能地接近该图像实际所蕴含的图像信息量，从而根据该图像的图像信息量为该图像分配码率，可以提高编码质量。
下文结合图6描述将本申请实施例的方法应用于视频编码的示意性流程。如图6所示，包括如下步骤。
视频编码过程开始。
601，判断当前帧是否是视频流中的第一帧，若是，转到步骤602，若否，转到步骤603。
602，将本帧的参考值S0设置0。
603，调用前一帧图像处理过程中存储的参考值S’，将本帧的参考值S0设置为S’。
604，判断本帧的参考值S0是否小于2P-Q，若是，转到步骤605，若否，转到步骤606。
605，将参数a赋值为0.15，转到步骤607。
606，将参考值S0的值更新为2P-Q，将参数a赋值为0.05，转到步骤607。
607，判断当前帧的像素点的图像复杂度ICS是否小于参数值S0，若是，转到步骤608，若否，转到步骤609。
608，将该像素点的图像信息量的值V确定为该像素点的图像复杂度ICS，如图6所示的V＝ICS。转到步骤610。
609，根据如下公式确定该像素点的图像信息量V，转到步骤610。
V＝(ICS-S0)·a+S0 式(5)
610，根据已经获得图像信息量，编码当前帧，转到步骤611。
611，判断当前帧是否为视频流中最后一帧，若是，结束视频编码，若否，转到步骤601。
在执行步骤611之前，还可以包括如下步骤612至步骤614。
612，计算当前帧中所有像素点的图像复杂度ICS，并对所有像素点的图像复杂度求和，获得当期帧的图像复杂度sum。
613，在所有像素点的图像复杂度的取值中，统计各个取值出现的次数。
614，在所有像素点的图像复杂度的取值中，对图像复杂度的取值从0开始，对每个取值与其出现的次数进行乘累加，直到乘累加的结果等于sum的一半，存储这时图像复杂度的取值S，并将当前帧的参考值更新为S。
可选地，步骤612至步骤614可以与上述步骤602至步骤610并行执行。
可选地，在本实施例中，Q等于4。
因此，本申请通过设置阈值，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较大时，将该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较小时，将该像素点的图像信息量的值设为等于该像素点的图像复杂度，这样可以在一定程度上，使得该图像的图像信息量尽可能地接近该图像实际所蕴含的图像信息量，从而根据该图像的图像信息量为该图像分配码率，可以提高编码质量。
此外，本申请实施例，针对动态图像，对于当前待处理图像，采用前一帧图像的参数值来确定阈值，无需实时计算参考值，这样可以满足动态图像(即视频)编码过程中对运算速度的要求。
针对JPEG2000标准，对采用本申请实施例的方法进行图像编码的结果进行测试，其中测试图像总张数839。测试结果如表1和表2所示。
表1静态图像的测试结果
psnr提升量(张) psnr提升图像占总数比 平均提升值(dB)
816 97.26％ 0.516
表2连续图像的测试结果
场景 Arch Big_horn Factory Girl Man skateboard
psnr提升平均值/dB 0.030 2.552 0.988 0.395 0.268 0.346
其中，psnr表示峰值信噪比(peak signal to noise ratio)。
arch表示白天快速移动场景，bighorn表示夜间闪烁灯光的场景，factory表示白天低速场景，girl表示室内人像的场景，man表示强光(例如阳光)下人像的场景，skateboard表示黄昏快速移动的场景。
从表1和表2可以看出，无论对于静态图像还是连续动态图像，psnr均有较大程度的提升。
因此，本申请通过设置阈值，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较大时，将该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，这样可以在一定程度上，使得该图像的图像信息量尽可能地接近该图像实际所蕴含的图像信息量，从而根据该图像的图像信息量为该图像分配码率，可以提高编码质量。
本文中描述的各个实施例可以为独立的方案，也可以根据内在逻辑进行组合，这些方案都落入本申请的保护范围中。
上文描述了本申请方法实施例，下文描述本申请装置实施例。应理解，装置实施例的描述与方法实施例的描述相互对应，因此，未详细描述的部分可以参见前面方法实施例。
图7为本申请实施例提供的编码装置700的示意性框图。编码装置700用于实现上文方法实施例的方法。编码装置700包括获取单元710与确定单元720。
获取单元710，用于获取第一图像，第一图像中包括第一像素点。
确定单元720，用于当第一像素点的图像复杂度大于阈值时，确定第一像素点的图像信息量的值为第一值，第一值小于第一像素点的图像复杂度，其中，阈值为小于或等于2P -Q的整数，P为第一图像的位深，Q为小于P的正整数。
例如，Q等于4或小于P的其他正整数。
例如，第一图像的位深为8、10、12、14或16等，即P的取值可以为8、10、12、14或16等。
因此，本申请通过设置阈值，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较大时，将该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，这样可以在一定程度上，使得该图像的图像信息量尽可能地接近该图像实际所蕴含的图像信息量，从而根据该图像的图像信息量为该图像分配码率，可以提高编码质量。换言之，本申请可以确定较为合适的图像信息量，从而可以实现较为合理的码率分配，进而可以提高编码质量。
可选地，在一些实施例中，获取单元710还用于，获取参考值，参考值为第二图像中一个像素点的图像复杂度的值。
确定单元720还用于：当参考值小于2P-Q时，确定阈值等于参考值；
当参考值大于或等于2P-Q时，确定阈值等于2P-Q，其中，第二图像为第一图像，或者，第二图像为第一图像的前一帧图像。
可选地，在一些实施例中，参考值满足如下条件：针对第二图像中各个像素点的图像复杂度，从取值最低的图像复杂度开始，对每个图像复杂度的取值与其出现的次数进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于第二图像的图像复杂度的k倍为止，最后进行乘累加的图像复杂度的取值为参考值，k为小于1的正数。例如，k等于0.5。
可选地，在一些实施例中，第二图像为第一图像，获取单元710用于：针对第一图像中各个像素点的图像复杂度，统计各个图像复杂度的取值的出现频率；从各个图像复杂度的取值中取值最低的图像复杂度开始，对每个取值及其出现频率进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于第一图像的图像复杂度的k倍为止；将最后进行乘累加的图像复杂度的取值作为参考值。
可选地，在一些实施例中，当第一图像为视频流中的一帧图像时，第二图像为第一图像的前一帧图像。
可选地，在一些实施例中，第二图像的图像复杂度等于第二图像中所有像素点的图像复杂度之和。
可选地，在一些实施例中，确定单元720用于，根据阈值与第一像素点的图像复杂度，确定第一像素点的图像信息量的值。
可选地，在一些实施例中，确定单元720用于，根据公式(2)，确定第一像素点的图像信息量的值V。
可选地，在一些实施例中，确定单元720还用于，当第一像素点的图像复杂度小于或等于阈值时，确定第一像素点的图像信息量的值为第二值，第二值等于或大于第一像素点的图像复杂度。
应理解，获取单元710与确定单元720均可以由处理器或处理器相关电路实现。
如图8所示，本申请实施例还提供一种编码装置800，该编码装置800包括处理器810与存储器820，其中，存储器820中存储指令或程序，处理器810用于执行存储器820中存储的指令或程序。存储器820中存储的指令或程序被执行时，该处理器810用于执行上述方法实施例的方法。
可选地，编码装置800还可以包括收发器830，处理器810用于控制收发器830接收和/或发送信号。
应理解，编码装置800可以对应于上述实施例的编码装置700。
因此，本申请通过设置阈值，在图像中的像素点的图像复杂度相对于该阈值较大时，将该像素点的图像信息量的值设为小于该像素点的图像复杂度，这样可以在一定程度上，使得该图像的图像信息量尽可能地接近该图像实际所蕴含的图像信息量，从而根据该图像的图像信息量为该图像分配码率，可以提高编码质量。换言之，本申请可以确定较为合适的图像信息量，从而可以实现较为合理的码率分配，进而可以提高编码质量。
本申请实施例还提供一种芯片，芯片包括处理模块与通信接口，处理模块用于控制通信接口与外部进行通信，处理模块还用于实现上文方法实施例的方法。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被计算机执行时使得计算机实现上文方法实施例的方法。
本申请实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，指令被计算机执行时使得计算机实现上文方法实施例的方法。
还应理解，本文中涉及的第一图像、第一像素点、第一值中的“第一”的表达仅是为了描述方便与区分，并不用来限制本发明实施例的范围。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其他任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(solidstate disk，SSD))等。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (27)

1.一种确定图像信息量的方法，其特征在于，包括：
获取待处理的第一图像，所述第一图像中包括第一像素点；
当所述第一像素点的图像复杂度大于阈值时，确定所述第一像素点的图像信息量的值为第一值，所述第一值小于所述第一像素点的图像复杂度，其中，所述阈值为小于或等于2P -Q的整数，P为所述第一图像的位深，Q为小于P的正整数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取参考值，所述参考值为第二图像中一个像素点的图像复杂度的值；
当所述参考值小于2P-Q时，确定所述阈值等于所述参考值；
当所述参考值大于或等于2P-Q时，确定所述阈值等于2P-Q，
其中，所述第二图像为所述第一图像，或者，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参考值满足如下条件：
针对所述第二图像中各个像素点的图像复杂度，从取值最低的图像复杂度开始，对每个图像复杂度的取值与其出现的次数进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于所述第二图像的图像复杂度的k倍为止，最后进行乘累加的图像复杂度的取值为所述参考值，k为小于1的正数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二图像为所述第一图像，其中，获取参考值，包括：
针对所述第一图像中各个像素点的图像复杂度，统计各个图像复杂度的取值的出现频率；
从所述各个图像复杂度的取值中取值最低的图像复杂度开始，对每个取值及其出现频率进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于所述第一图像的图像复杂度的k倍为止；
将最后进行乘累加的图像复杂度的取值作为所述参考值。
5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，当所述第一图像为视频流中的一帧图像时，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二图像的图像复杂度等于所述第二图像中所有像素点的图像复杂度之和。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，确定所述第一像素点的图像信息量的值为第一值，包括：
根据所述阈值与所述第一像素点的图像复杂度，确定所述第一像素点的图像信息量的值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定所述第一像素点的图像信息量的值，包括：
根据如下公式，确定所述第一像素点的图像信息量的值V：
V＝a·ICS+b·Thr
其中，ICS表示所述第一像素点的图像复杂度，Thr表示所述阈值，a与b为常数，a为小于1的正数，a与b之和等于1。
9.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述第一像素点的图像复杂度小于或等于所述阈值时，确定所述第一像素点的图像信息量的值为第二值，所述第二值等于或大于所述第一像素点的图像复杂度。
10.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，k等于0.5。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，a等于0.15或0.05。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，Q等于4。
13.一种编码装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取第一图像，所述第一图像中包括第一像素点；
确定单元，用于当所述第一像素点的图像复杂度大于阈值时，确定所述第一像素点的图像信息量的值为第一值，所述第一值小于所述第一像素点的图像复杂度，其中，所述阈值为小于或等于2P-Q的整数，P为所述第一图像的位深，Q为小于P的正整数。
14.根据权利要求13所述的编码装置，其特征在于，所述获取单元还用于，获取参考值，所述参考值为第二图像中一个像素点的图像复杂度的值；
所述确定单元还用于：
当所述参考值小于2P-Q时，确定所述阈值等于所述参考值；
当所述参考值大于或等于2P-Q时，确定所述阈值等于2P-Q，
其中，所述第二图像为所述第一图像，或者，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像。
15.根据权利要求14所述的编码装置，其特征在于，所述参考值满足如下条件：
针对所述第二图像中各个像素点的图像复杂度，从取值最低的图像复杂度开始，对每个图像复杂度的取值与其出现的次数进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于所述第二图像的图像复杂度的k倍为止，最后进行乘累加的图像复杂度的取值为所述参考值，k为小于1的正数。
16.根据权利要求15所述的编码装置，其特征在于，所述第二图像为所述第一图像，所述获取单元用于：
针对所述第一图像中各个像素点的图像复杂度，统计各个图像复杂度的取值的出现频率；
从所述各个图像复杂度的取值中取值最低的图像复杂度开始，对每个取值及其出现频率进行乘累加，直至乘累加结果等于或大于所述第一图像的图像复杂度的k倍为止；
将最后进行乘累加的图像复杂度的取值作为所述参考值。
17.根据权利要求14或15所述的编码装置，其特征在于，当所述第一图像为视频流中的一帧图像时，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像。
18.根据权利要求15所述的编码装置，其特征在于，所述第二图像的图像复杂度等于所述第二图像中所有像素点的图像复杂度之和。
19.根据权利要求13至18中任一项所述的编码装置，其特征在于，所述确定单元用于，根据所述阈值与所述第一像素点的图像复杂度，确定所述第一像素点的图像信息量的值。
20.根据权利要求19所述的编码装置，其特征在于，所述确定单元用于，根据如下公式，确定所述第一像素点的图像信息量的值V：
V＝a·ICS+b·Thr
其中，ICS表示所述第一像素点的图像复杂度，Thr表示所述阈值，a与b为常数，a为小于1的正数，a与b之和等于1。
21.根据权利要求13至18中任一项所述的编码装置，其特征在于，所述确定单元还用于，当所述第一像素点的图像复杂度小于或等于所述阈值时，确定所述第一像素点的图像信息量的值为第二值，所述第二值等于或大于所述第一像素点的图像复杂度。
22.根据权利要求15或16所述的编码装置，其特征在于，k等于0.5。
23.根据权利要求20所述的编码装置，其特征在于，a等于0.15或0.05。
24.根据权利要求13至23中任一项所述的编码装置，其特征在于，Q等于4。
25.一种编码装置，其特征在于，包括：存储器与处理器，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于执行所述存储器存储的指令，并且对所述存储器中存储的指令的执行使得，所述处理器用于执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。
26.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时使得，所述计算机执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。
27.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，所述指令被计算机执行时使得计算机执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。
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