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Rate Distortion Optimation (率失真优化)

       在H.264编码过程中有许多的模式可以选择,有些模式的图像失真较小,但是码率却很大;有些模式的图像失真较大,但是码率却很小。人们就想了,有没有一种方法使得在不超过某最大码率的情况下,失真达到最小。即 min{D} s.t. R<=Rmax ,s.t.表示“在以下条件”。

实现过程可以描述为:

1.以特定的编码参数将视频编码,计算编码后的码率和失真。得到一个码率R和失真D组成的R-D

2.重复上述第一步,得到其他R-D

RDCost 的介绍和计算

从图像上可以看出,对于给定的特定的RmaxD最小的点出现在曲线上。

现在的目标是找到一个编码参数,使得在这样的情况下R-D点能够尽可能的逼近这条曲线。

RDCost 的介绍和计算

J是一个包含D和R的函数,lamda是Lagrange系数,对应到R-D图上那么lamda就是斜率

对于每个可能的系数lamda,上述式子应该有对应的解。这个解就是凸曲线的切线。

RDCost 的介绍和计算

我们找到最小的J就是对应一定的码率情况下失真最小的模式,一次模式编码会达到我们一开始所要设想的结果。

缺点是:模式如果过多的话这个过程的计算式相当的耗时的,所以在H.264研究中在改善算法效率和提出一些替代方法就成了非常可行的方案。

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