一种不依赖GOP结构的量化参数级联方法

摘要

本发明涉及一种不依赖GOP结构的量化参数级联方法，首先通过研究编码中帧与帧之间参考比重关系，构建不依赖GOP结构的帧间失真依赖模型；其次，选取适当的参数，使用神经网络获取失真依赖模型的系数；最后，基于编码总体率失真代价最小的原则，利用神经网络输出实现量化参数分配方案，给各个视频帧分配最佳量化参数。本发明能够实现在编码过程不依赖GOP结构的前提下，保证编码的性能。