This paper proposes a rate control algorithm by selecting a proper quantization parameter (QP) based on perceptual luminance adaptation in a single-loop encoding fashion. In this paper, the proposed algorithm uses the visual characteristics of humans to adaptively decide the number of bits available for a pixel. Then, a base QP is selected based on the proposed R – λ model. The proposed rate control determines the range of QP based on the base QP and calculates the maximum and minimum bpps within that range. The optimal bpp is obtained from the bpp range by considering the visual characteristics of the human being, and the QP value is determined by the optical bpp through the proposed R – λ model. In the proposed rate control algorithm, the QP value is selected based on the R – λ model by considering the perceptual luminance adaptation model at the CTU level. The number of target bits is decided to decide the QP, subject to visual sensitivity based on JND thresholds. With the use of the proposed rate control algorithm, bits for non-noticeable regions can be saved, and the remaining bits can be consumed for perceptually noticeable regions to enhance the overall subjective quality with the similar amount of total bits. The proposed method shows lower average variances of bits and PSNR fluctuations. Also, the proposed method achieves an approximately 0.19 higher MOS value on average under DSCQS test, compared with the conventional R – λ model-based rate control algorithm.

中文翻译：

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一种基于亮度自适应的HEVC编码器感知速率控制算法

本文提出了一种速率控制算法，通过以单循环编码方式基于感知亮度自适应选择合适的量化参数 (QP)。在本文中，所提出的算法使用人类的视觉特征来自适应地决定一个像素可用的位数。然后，根据建议的 R – λ 模型选择基础 QP。建议的速率控制基于基本 QP 确定 QP 的范围，并计算该范围内的最大和最小 bpps。考虑人的视觉特性，从bpp范围得到最优bpp，通过提出的R-λ模型，由光学bpp决定QP值。在提出的速率控制算法中，QP 值是基于 R-λ 模型通过考虑 CTU 级别的感知亮度适应模型来选择的。目标比特的数量决定了 QP，取决于基于 JND 阈值的视觉灵敏度。通过使用所提出的速率控制算法，可以节省非显着区域的比特，并且可以为可感知区域消耗剩余的比特，以在总比特量相似的情况下提高整体主观质量。所提出的方法显示出较低的比特平均方差和 PSNR 波动。此外，与传统的基于 R-λ 模型的速率控制算法相比，所提出的方法在 DSCQS 测试下平均实现了大约 0.19 更高的 MOS 值。基于 JND 阈值的视觉灵敏度。通过使用所提出的速率控制算法，可以节省非显着区域的比特，并且可以为可感知区域消耗剩余的比特，以在总比特量相似的情况下提高整体主观质量。所提出的方法显示出较低的比特平均方差和 PSNR 波动。此外，与传统的基于 R-λ 模型的速率控制算法相比，所提出的方法在 DSCQS 测试下平均实现了大约 0.19 更高的 MOS 值。基于 JND 阈值的视觉灵敏度。通过使用所提出的速率控制算法，可以节省非显着区域的比特，并且可以为可感知区域消耗剩余的比特，以在总比特量相似的情况下提高整体主观质量。所提出的方法显示出较低的比特平均方差和 PSNR 波动。此外，与传统的基于 R-λ 模型的速率控制算法相比，所提出的方法在 DSCQS 测试下平均实现了大约 0.19 更高的 MOS 值。所提出的方法显示出较低的比特平均方差和 PSNR 波动。此外，与传统的基于 R-λ 模型的速率控制算法相比，所提出的方法在 DSCQS 测试下平均实现了大约 0.19 更高的 MOS 值。所提出的方法显示出较低的比特平均方差和 PSNR 波动。此外，与传统的基于 R-λ 模型的速率控制算法相比，所提出的方法在 DSCQS 测试下平均实现了大约 0.19 更高的 MOS 值。