1.速率控制技术

1.目标比特分配
通常采用分级的方式来简化目标比特分配问题：GOP级、图像级、CTU级。即为每个GOP确定目标比特数，然后根据每个GOP的目标比特数来确定其中每一幅图像的目标比特数，最后确定其中每个CU的目标比特数。
（1）图像层目标比特分配

（2）CU层目标比特分配
CU层通常忽略CU间率失真性能的影响。

2.量化参数的确定
关键是建立速率-量化参数(R-QP)模型
（1）二次模型

（2）一阶线性模型
（3）对数模型
（4）指数模型
（5）分段模型
（6）R-λ-QP模型

2.R-Q模型的缺陷

H264采用R-Q模型：R由编码器通过选择编码参数（QP、运动信息等）组合决定，其缺点如下：
1.R和Q之间不一定存在一一对应的关系。
如下图，B和C使用了相同的QP，但他们的编码模式不同，说明R和QP间没有一一对应的关系。

2.R-Q模型的蛋鸡悖论
为了达到某一预定码率，必须要先得到残差，才可以决定合适的QP值。但残差信息只有在模式选择完成后才能决定，模式选择过程又需要一个预定的QP值。
3.QP应当由RDO过程进行优化的参数之一，而不应当在RDO前由码率控制算法决定。只有在包括 QP 的所有参数均由 RDO 过程进行选择的情况下，才可以达到最优的 R-D 性能。
4.QP 仅能选择整数，对h264和hevc来说，QP 每增加 6
时量化步长增加一倍。QP 仅能选取一些离散值，这也制约了通过调整 QP 来达到目标码率的精确度。

H.264使用的R-Q模型不能直接用于HEVC，原因：时域预测技术使帧间率失真关系更复杂；新的帧内预测及mv的空间预测使帧内CTU也有复杂的率失真性能依赖关系；新的cabac更好的利用了变换系数间的相关性，使得R-Q关系更复杂。

3.HEVC速率控制

HEVC采用R-λ 模型(JCTVC-K0103)

α、β是与序列特性有关的参数。
从几何意义上来说，率失真优化问题就是在 R-D 曲线上选择最优工作点，而 λ 即为曲线切线的斜率，所以它才是与最优工作点一一对应的值。通过上述模型的都λ ，再利用λ 得到QP。比R-Q模型码率控制效果更优，比特波动更小。优势：
1.决定λ的值和 RDO 过程并没有任何相互依赖性，可以依据目标比特在 RDO之前决定。
2.λ值同样会影响非残差比特。当λ值较大时，编码器倾向于选择大粒度的模式(比如大的分块方式)，这样，消耗在表示非残差信息上的比特也会相对较少；反之，亦然。而 QP 值只会影响残差信息的比特数。
3.λ 并不像 QP 值那样，所以它的调整可以更精细。

目标比特分配
仍旧采用分级策略（GOP级、图像级、CTU级）。
1.GOP级目标比特分配

2.图像级目标比特分配
根据GOP的总目标比特数为每幅图像分配目标比特数。

3.CTU级目标比特分配
根据当前图像的总目标比特，为该图像内每个CTU确定目标比特数。重点考虑不同CTU的内容特性，权重w通过时域预测得到。

量化参数确定

R-λ-QP模型：利用R得到λ；利用λ得到QP。
1.图像级QP确定

2.CTU级QP确定
与图像级类似

最后

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