HEVC量化:色度QP值

如果色度信号使用较大的量化步长会出现颜色漂移现象。为了应对这一问题,HEVC标准将色度信号的量化参数限制为0~45。具体来说,亮度信号QP小于30时,色度信号QP与前者相同;而当亮度信号QP为30~51时,二者对应关系如下表所示。

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

参考书籍:《新一代高效视频编码H.265/HEVC:原理、标准与实现》

时间: 2024-11-02 10:20:42

HEVC量化:色度QP值的相关文章

HEVC码率控制代码追踪(三)

关于图像级别和单元级别的lambda和qp预测计算 这两个级别各两个参数的计算主要考虑的是计算和计算后的平滑参数的设置.都有现成的公式可以参考.同样用到的是HEVC提案JCTVC-K0103(码率控制提案) (一)Double TEncRCPic::estimatePicLambda Double TEncRCPic::estimatePicLambda( list<TEncRCPic*>& listPreviousPictures, SliceType eSliceType)//估计

HEVC码率控制算法研究与HM相应代码分析(三)——算法及代码分析

在前两篇文章中,首先介绍了HEVC标准和编码流程,然后介绍了在HEVC中采用的全新的R-λ模型,本文将基于前面的内容和相应代码对码率控制算法进行详细的分析. 下面基于JCTVC-K0103提案详细介绍一下HEVC中基于R-λ模型的码率控制方法.同时基于HM-10对码率控制部分的代码做一个简要分析,相比于JM,HM中更多的使用了面向对象技术,结构更加清楚明了,码率控制相关代码的基本调用层次如下,纵向上即层层调用的关系,横向上是对几个比较重要的函数的内部调用情况列了出来. 跟以前的方法类似,码率控制

编码原理详解(三)---量化

本节开始介绍编码过程中的量化环节.还记得上一篇的变换吗?变换之后得到了一个新的矩阵,一个经过从空域变换到频域的一个矩阵.那么,量化呢,就是基于变换后得到的矩阵,再做进一步的处理,本质也就是进一步的压缩. 一.原理 量化的原理是把变换后的DCT系数除以一个常量,经过量化后的结果是量化步长的整数倍或者为更多的零值,从而达到了压缩的目的. 二.量化公式 q(x, y) = round(F(x, y) / Q + 0.5); 公式说明:F(x, y)为经过DCT变换后的DCT系数, Q为量化步长,在x2

【数字图像处理】三.MFC实现图像灰度、采样和量化功能详解

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行讲解,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP格式图片,并通过Bitmap进行灰度处理.图片采样和量化功能. 个人认为对初学者VC++6.0可能还是很值得学习的工具,所以采用它来讲解,而不是VS或C#.同时文章比较详细基础,希望该篇文章对你有所帮助~ [数字图像处理]一.MFC详解显示BMP格式图片 [数字图像处理]二.MFC单文档分割窗口显示图片 免费资源下载地址: http://dow

数字图像处理_图像的采样和量化

基础知识储备 采样;就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格,每个网格用一亮度值来表示.一个网格称为一个像素.M×N的取值满足采样定理. 量化;就是把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程.量化后,图像就被表示成一个整数矩阵.每个像素具有两个属性:位置和灰度.位置由行.列表示.灰度表示该像素位置上亮暗程度的整数.此数字矩阵M×N就作为计算机处理的对象了.灰度级一般为0-255(8bit量化).量化示意图(a)为量化过程(b)为量化为8bit 在现实生活中,采集到的图像都需要经

tensorflow模型量化实例

1,概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术,而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路.模型量化基本可以分为两种:post training quantizated和quantization aware training.在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口. 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为: $r = S (q - Z)$ 上面式子中q为量化后的值,r为原始浮点值,S为浮点类型的缩放稀疏,Z为和q相同类型的表示r中0点的值.根据: $

ffmpeg文档17-视频编码器

17 视频编码器 介绍一些当前有效的视频编码器 libtheora libtheora的封装 编译需要头和库文件,还需要利用--enable-libtheora在配置中允许 更多信息参考http://www.theora.org/ libtheora选项 下面是映射给libtheora的全局选项,它们对品质和码率产生影响. b 对CBR(固定码率编码)设置码率,单位bit/s,在VBR(动态码率编码)模式下本选项被忽略. flags 设置是否允许qscale标志(恒定质量模式——VBR模式下)在

x264代码剖析(十七):核心算法之熵编码(Entropy Encoding)

x264代码剖析(十七):核心算法之熵编码(Entropy Encoding) 熵编码是无损压缩编码方法,它生产的码流可以经解码无失真地恢复出原始数据.熵编码是建立在随机过程的统计特性基础上的.本文对熵编码中的CAVLC(基于上下文自适应的可变长编码)和CABAC(基于上下文的自适应二进制算术熵编码)进行简单介绍,并给出x264中熵编码对应的代码分析. 在H.264的CAVLC中,通过根据已编码句法元素的情况,动态调整编码中使用的码表,取得了极高的压缩比.CAVLC用于亮度和色度残差数据的编码,

FFMpeg ver 20160219-git-98a0053 滤镜中英文对照 2016.02.21 by 1CM

FFMpeg ver 20160219-git-98a0053 滤镜中英文对照 2016.02.21 by 1CM T.. = Timeline support 支持时间轴 .S. = Slice threading 分段线程 ..C = Command support 支持命令传送 A = Audio input/output 音频 输入/输出 V = Video input/output 视频 输入/输出 N = Dynamic number and/or type of input/out