视频质量优化方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本技术实施例涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种视频质量优化方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.近几年来，随着智能终端以及移动互联网的普及，人们每天花在移动互联网上的时长大幅增长，而其中以视频类应用尤其是直播类应用增长幅度最大，如游戏直播、教育直播、电商带货直播、新闻直播等应用业务增长明显。然而，受限于智能终端自身功耗、移动带宽稳定性等硬件能力的限制，终端设备的直播所面临的挑战相比传统设备或电脑直播更大。由于智能终端处理能力有限，视频编码压缩效率也由此受到限制，同时为了随机接入响应及时，一般直播中视频画面的关键帧图像的帧间隔设置为2秒左右，而关键帧的频繁插入使得本就不高的压缩率进一步降低，因此在带宽受限的极端条件下，直播画质很难保证，对于背景较稳定的静态场景，很容易出现画面质量不稳的呼吸效应，通常表现为画面质量周期性的忽好忽坏。
3.现有技术中，为了解决视频画质不稳定的问题，通常采用在编码前进行时域滤波去噪，用以增强前后相邻的帧图像相关性，或者通过使用帧内刷新技术来达到减轻呼吸效应的目的，但在智能终端的移动直播场景中，编码前的时域滤波会额外消耗计算量，会显著增加智能终端的功耗；而帧内刷新技术将整个idr(instantaneous decoding refresh，即时解码刷新)帧分成多个前向预测帧中的帧内编码的条带，并没有真正解决刷新区闪烁问题，另外idr帧的减少也影响直播中随机接入响应速度，因此采用帧内刷新的方法无法高效的解决直播过程中视频画质不稳定的问题。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种视频质量优化方法、装置、设备和存储介质，解决了现有技术中，尤其是智能终端的直播过程中，视频画面质量不稳定的问题，显著提升了视频画质的稳定性，同时避免了画质的过度补偿，也能够满足直播过程中的随机接入响应速度。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种视频质量优化方法，该方法包括：
6.在视频编码过程中，确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数，所述第一图像帧包括视频图像中的关键帧，所述第二图像帧包括视频图像中的预测帧，所述第一图像帧和所述第二图像帧为相邻的图像帧；
7.确定所述第一图像帧的场景模式，所述场景模式包括静态场景模式和动态场景模式；
8.如果所述场景模式为静态场景模式，且根据所述第一编码参数和所述第二编码参数确定出所述第一编码参数满足调整条件时，对所述第一编码参数进行调整，以对所述第一图像帧进行图像质量补偿。
9.第二方面，本发明实施例还提供了一种视频质量优化装置，包括：
10.编码参数确定模块，用于在视频编码过程中，确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数，所述第一图像帧包括视频图像中的关键帧，所述第二图像帧包括视频图像中的预测帧，所述第一图像帧和所述第二图像帧为相邻的图像帧；
11.场景模式确定模块，用于确定所述第一图像帧的场景模式，所述场景模式包括静态场景模式和动态场景模式；
12.编码参数调整模块，用于如果所述场景模式为静态场景模式，且根据所述第一编码参数和所述第二编码参数确定出所述第一编码参数满足调整条件时，对所述第一编码参数进行调整，以对所述第一图像帧进行图像质量补偿。
13.第三方面，本发明实施例还提供了一种视频质量优化设备，该设备包括：
14.一个或多个处理器；
15.存储装置，用于存储一个或多个程序，
16.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例所述的视频质量优化方法。
17.第四方面，本发明实施例还提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明实施例所述的视频质量优化方法。
18.本发明提供的实施例中，在视频编码过程确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数，其中，第一图像帧包括视频图像中的关键帧，第二图像帧包括视频图像中的预测帧，第一图像帧和所述第二图像帧为相邻的图像帧，确定第一图像帧的场景模式，如果场景模式为静态场景模式，且根据第一编码参数和第二编码参数确定出第一编码参数满足调整条件时，对第一编码参数进行调整，以对第一图像帧进行图像质量补偿，本方案可以显著提升视频画质的稳定性，同时避免了画质的过度补偿，也能够满足直播过程中的随机接入响应速度。
附图说明
19.图1为本发明实施例提供的一种视频质量优化方法的流程图；
20.图2为本发明实施例提供的一种确定图像量化参数的方法；
21.图3为本发明实施例提供的一种确定图像场景模式的方法的流程图；
22.图4为本发明实施例提供的一种确定平均量化参数偏移的方法的流程图；
23.图5为本发明实施例提供的另一种视频质量优化方法的流程图；
24.图6为本发明实施例提供的另一种视频质量优化方法的流程图；
25.图7为本发明实施例提供的一种视频质量优化装置的结构框图；
26.图8为本发明实施例提供的一种视频质量优化设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
28.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对
象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
29.图1为本发明实施例提供的一种视频质量优化方法的流程图，提升视频画质的稳定性，该方法可以由计算设备如智能手机、平板电脑等来执行，具体包括如下步骤：
30.步骤s101、在视频编码过程中，确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数。
31.其中，视频编码指对原始视频中的图像进行编码压缩的过程。由于人眼的视觉暂留效应，当视频帧序列以一定的速率播放时，呈现出来的是动作连续的视频。由于连续的帧之间相似性高，为便于储存传输，通常对原始的视频图像进行编码压缩，以去除空间、时间维度的冗余。
32.在一个实施例中，在视频编码过程中确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数。其中，该第一编码参数表征了第一图像帧的编码压缩情况，也即表征了第一图像帧的图像质量，当压缩率越高其失真情况也相对明显，图像质量变低；压缩率越低其对应的图像质量越高。相应的，第二编码参数表征第二图像帧的编码压缩情况。
33.在一个实施例中，该第一图像帧包括视频图像中的关键帧(i帧)，第二图像帧包括视频图像中的预测帧(如前向预测帧p帧)，视频编码过程中针对每帧图像会根据编码规则定义为不同的帧类型，常见的如i帧、b帧和p帧。其中，该第一图像帧和第二图像帧为相邻的图像帧。视频图像编码时会划分为多个连续帧图像，第一图像帧和第二图像帧为划分的帧图像中相邻的两帧。可选的，该第二帧图像为第一帧图像的前一帧图像。
34.在一个实施例中，在视频编码过程中，在对第一图像帧进行编码时，触发上述确定第一图像帧和第二图像帧对应的第一编码参数和第二编码参数的过程。其中，不同的视频压缩算法对应不同的确定第一编码参数和第二编码参数的过程。以广泛使用的h.264视频压缩算法为例，该第一编码参数为第一量化参数，第二编码参数为第二量化参数。其中，在h.264视频压缩过程中量化参数qp作为量化步长qstep的序号，通过不同的数值表征图像细节压缩情况。对于亮度编码而言，量化步长qstep共有52个值，相应的量化参数qp取值为0～51,对于色度编码而言，qp取值为0～39。该量化参数值越小，表示量化越精细，图像质量越高，产生的码流也越长，此时图像的大部分细节都会被保留。相反，如果qp增大，图像的细节开始丢失，码率降低，图像失真程度加强，图像质量下降。可选的，以第一编码参数为第一量化参数，第二编码参数为第二量化参数为例，确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数的过程如图2所示，图2为本发明实施例提供的一种确定图像量化参数的方法，具体包括：
35.步骤s1011、确定第二图像帧的平均量化参数偏移。
36.其中，量化参数偏移可通过编码器集成的图像检测单元生成。在一个实施例中，图像检测单元可对基于图像划分出的多个宏块生成对应的量化参数偏移，本方案可直接获取该量化参数偏移，基于此确定第二图像帧的平均量化参数偏移。可选的，可通过获取第二图像帧的各个宏块的宏块量化参数偏移计算对应的平均值得到第二图像帧的平均量化参数
偏移。
37.步骤s1012、通过平均量化参数偏移对第一图像帧和第二图像帧的初始量化参数进行调整得到对应的第一量化参数和第二量化参数。
38.在确定第一图像帧的第一量化参数，以及第二图像帧的第二量化参数时，通过前述步骤s1011计算得到的平均量化参数偏移分别对第一图像帧和第二图像帧的初始量化参数进行调整得到第一量化参数和第二量化参数。其中，该第一图像帧的初始量化参数，以及第二图像帧的初始量化参数为编码器进行编码时生成的原始的量化参数，可以理解为本方案中的第一量化参数和第二量化参数为通过计算得到的平均量化参数偏移对原始的图像帧的量化参数进行更新得到更新后的量化参数，即第一量化参数和第二量化参数。
39.具体的，第一量化参数的计算公式可以是：
40.qp_pred_i＝qp_i-qp_offset_avg
41.其中，qp_pred_i为调整后得到的第一量化参数，qp_i为第一图像对应的初始量化参数，qp_offset_avg为确定出的平均量化参数偏移。
42.第二量化参数的计算公式可以是：
43.qp_pred_p＝qp_p-qp_offset_avg
44.其中，qp_pred_p为调整后得到的第二量化参数，qp_p为第二图像对应的初始量化参数。
45.步骤s102、确定所述第一图像帧的场景模式，所述场景模式包括静态场景模式和动态场景模式。
46.其中，不同的图像帧可对应不同的场景模式。在一个实施例中，对场景模式进行划分，划分为静态场景模式和动态场景模式。针对第一图像帧而言，在确定是否对其进行调整时，首先判断其所对应的场景模式。在场景模式的判断中，可通过确定第二图像帧的平均运动矢量，来确定第一图像帧的场景模式。其中，如前所述该第二图像帧为和第一图像帧相邻的预测帧，可选的为第一图像帧的前一帧。当然，如果在第一图像帧之前包含多个预测帧，也可以是和第一图像帧相邻的多个预测帧进行各自平均运动矢量的确定后再求取平均值，以根据该平均值确定第一图像帧的场景模式。可选的，图3为本发明实施例提供的一种确定图像场景模式的方法的流程图，如图3所示，具体包括：
47.步骤s1021、获取第二图像帧的各个宏块的宏块运动矢量，根据各个宏块的宏块运动矢量计算得到第二图像帧的平均运动矢量。
48.其中，在图像编码过程中，通常一幅图像被划分为多个宏块，针对每个宏块单独计算其运动矢量，运动矢量表示当前编码块与其参考图像中的最佳匹配块之间的相对位移。各个宏块的宏块运动矢量可通过现有编码器中的宏块编码分析单元输出的数据得到，对各个宏块的宏块运动矢量的绝对值进行求和平均以得到平均运动矢量。
49.可选的，在一个实施例中，在确定第二图像帧的平均运动矢量时，选取图像关键区域对应的宏块，即图像关键区域宏块，通过图像关键区域宏块对应的宏块运动矢量计算得到第二图像帧的平均运动矢量。具体的，在获取到宏块编码分析单元输出的各个宏块的宏块运动矢量时，判断该宏块是否处于roi(region of interest，感兴趣区域)区域内部，如果是则对该宏块的运动矢量进行累加直到第二帧图像帧的最后一个宏块的运动矢量确定完毕计算得到平均运动矢量。其中，确定宏块是否处于roi区域内部时，可以通过判断该宏
块在编码器输出的包含各个宏块矩阵中，确定该宏块是否为矩阵中小于0的元素对应的宏块，如果是，则判定该宏块处于roi区域内部，否则为处于roi区域外部，不参与平均运动矢量的运算。具体计算公式示例性性的为：
[0050][0051]
其中，mv_avg为计算得到的平均运动矢量，n为roi区域内部的宏块数量，每个宏块的运动矢量以x和y方向的分量表征，mv_mb_roi.x表示宏块中x分量的运动矢量，mv_mb_roi.y表示宏块中y分量的运动矢量，abs()为求绝对值。
[0052]
步骤s1022、根据所述平均运动矢量与预设场景判定阈值进行比对以确定第一图像帧的场景模式。
[0053]
在一个实施例中，通过设置场景判定阈值的方式，将得到的平均运动矢量与该场景判定阈值进行比对确定第一图像帧的场景模式。可选的，该场景判定阈值可设置为150。具体的判定规则参考如下公式：
[0054][0055]
其中，mv_threshold表示场景判定阈值，mv_avg为前述步骤确定出的第一图像的平均运动矢量is_static表示静态场景模式的判断结果。由上述公式可知，当该平均运动矢量小于场景判定阈值时，表征第一图像帧所处的当前场景运动程度较小，将其确定为静态场景模式，反之判定为非静态场景模式。
[0056]
步骤s103、如果所述场景模式为静态场景模式，且根据所述第一编码参数和所述第二编码参数确定出所述第一编码参数满足调整条件时，对所述第一编码参数进行调整，以对所述第一图像帧进行图像质量补偿。
[0057]
在一个实施例中，通过对第一图像帧的第一编码参数进行调整以完成对第一图像帧进行图像质量补偿。其中，在进行第一图像质量补偿前，判断确定出的第一图像是否为静态场景模式，如果是，且基于步骤s101确定出的第一编码参数和第二编码参数得出第一编码参数满足调整条件时，对该第一编码参数进行调整，以补偿第一图像帧的画面质量。示例性的，以h.264视频压缩算法为例，第一编码参数为第一量化参数，此时通过调整第一量化参数以补偿第一图像帧的画面质量。如前所述，第一量化参数越小则保留更多的图像细节，图像失真程度越低，则相应的减小该第一量化参数的参数值，以对第一图像帧进行画质补偿。
[0058]
需要说明的是，上述调节方式以h.264视频压缩算法为例进行说明，在其它视频压缩算法中如果量化参数越高表示保留更多的图像细节，图像失真程度越低，则相应的增加该量化参数的参数值大小，以对图像帧进行画质补偿。
[0059]
由上述方案可知，在进行视频质量优化过程中，在判定关键帧为静态场景模式，以及和相邻预测帧之间的编码参数满足一定条件时进行画质补偿，并非对每个关键帧图像均进行补偿，可以更有效的识别出需要补偿的关键帧，避免了关键帧的过度补偿，同时很好的抑制了关键帧图像和相邻预测帧图像播放时画质不平衡的现象。进一步的，在进行场景模式的判断时，基于图像关键区域宏块的运动矢量进行计算，使得场景模式的确定更加准确、
合理。
[0060]
图4为本发明实施例提供的一种确定平均量化参数偏移的方法的流程图，如图4所述，具体为：
[0061]
步骤s201、在视频编码过程中，获取第二图像帧的各个宏块的宏块量化参数偏移，在各个宏块中确定图像关键区域宏块，根据图像关键区域宏块对应的宏块量化参数偏移计算得到第二图像帧的平均量化参数偏移。
[0062]
在一个实施例中，进行第二图像的平均量化参数偏移计算时，仅利用图像关键区域(roi区域)对应的宏块即像关键区域宏块的宏块量化参数偏移进行计算得到平均量化参数偏移。具体的，计算公式可以是：
[0063][0064]
其中，qp_offset_avg为计算得到的平均量化参数偏移，n为roi区域内部的宏块数量，qp_offset_mb_roi为矩阵qp_offset_mb中小于0的元素，abs()为求绝对值。其中，roi区域内部的宏块数量在本实施例中也即矩阵qp_offset_mb中小于0的元素个数，在矩阵qp_offset_mb中以小于0的数值表征为roi区域内部的宏块，反之为roi区域外部的宏块不参与平均量化参数偏移的计算。
[0065]
其中，该矩阵qp_offset_mb的行数记为mb_row，列数记为mb_col，具体的行数值和列数值根据图像大小以及被划分的宏块大小计算得到，以宏块大小为16*16为例，该mb_row值为(height 15)》》4，mb_col值为(width 15)》》4，其中height为图像的高度，width为图像的宽度。
[0066]
步骤s202、通过平均量化参数偏移对第一图像帧和第二图像帧的初始量化参数进行调整得到对应的第一量化参数和第二量化参数。
[0067]
步骤s203、确定第一图像帧的场景模式，该场景模式包括静态场景模式和动态场景模式。
[0068]
步骤s204、如果场景模式为静态场景模式，且根据第一量化参数和第二量化参数确定出第一量化参数满足调整条件时，对第一量化参数进行调整，以对第一图像帧进行图像质量补偿。
[0069]
由上述方案可知，在确定第二图像帧的平均量化参数偏移时，选取图像关键区域作为计算的对象，使得确定出的平均量化参数偏移针对性更强，计算值更加合理，过滤掉了非图像关键区域对视频质量优化时的影响。
[0070]
在另一个实施例中，还可以是通过计算第一图像帧或者第一图像帧之后的第三图像帧的平均量化参数偏移，基于该平均量化参数偏移对第一图像帧和第二图像帧的初始量化参数偏移进行调整以分别得到第一编码参数和第二编码参数。其中，针对第一图像帧的平均量化参数偏移以及对第三图像帧的平均量化参数偏移的求取方式与前述的求取第二图像帧的平均量化参数偏移一致，此处不再赘述。
[0071]
图5为本发明实施例提供的另一种视频质量优化方法的流程图，给出了一种第一编码参数和第二编码参数满足的具体条件，以进一步实现画质补偿，如图5所示，具体包括：
[0072]
步骤s301、在视频编码过程中，确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数。
[0073]
步骤s302、确定所述第一图像帧的场景模式，所述场景模式包括静态场景模式和动态场景模式。
[0074]
步骤s303、如果场景模式为静态场景模式，且确定出第一量化参数和第二量化参数的差值大于预设量化参数阈值，则对第一编码参数进行调整，以对第一图像帧进行图像质量补偿。
[0075]
在一个实施例中，确定第一量化参数和第二量化参数的差值，如果其差值大于预设量化参数阈值则表征第一图像帧和第二图像帧的质量差异大，以h.264视频压缩算法为例，该预设量化参数阈值大小可设置为1，即第一量化参数和第二量化参数的差值大于1则对第一图像帧进行图像质量补偿。
[0076]
其中，在移动直播场景中，频繁插入关键帧容易产生画面忽好忽坏的现象，特别是直播中为了避免播放卡顿，通常会限制关键帧大小，而关键帧压缩效率本就低于前向预测帧和双向预测帧，因此关键帧码率不足时，其画面质量会低于关键帧之前的预测帧，在场景相对稳定的直播环境下，容易出现周期性关键帧模糊的呼吸效应，故在进行关键帧质量补偿的条件判定时，判断当前的关键帧和前一预测帧之间的量化参数差异过大时，进行关键帧质量补偿以避免呼吸效应的产生。
[0077]
图6为本发明实施例提供的另一种视频质量优化方法的流程图，给出了一种具体的对编码参数进行调节的方法，如图6所示，具体包括：
[0078]
步骤s401、在视频编码过程中，确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数。
[0079]
步骤s402、确定所述第一图像帧的场景模式，所述场景模式包括静态场景模式和动态场景模式。
[0080]
步骤s403、如果场景模式为静态场景模式，且根据第一编码参数和第二编码参数确定出第一编码参数满足调整条件时，获取第一图像帧和所述第二图像帧的量化参数比例值，根据量化参数比例值对第一编码参数进行调整。
[0081]
在一个实施例中，以h.264视频压缩算法为例，第一编码参数为第一量化参数，第二编码参数为第二量化参数，第一量化参数和第二量化参数分别基于第一图像帧和第二图像帧的初始量化参数调整而来，量化参数比例值记为ipratio，其中ipratio表示第一图像帧和第二图像帧的初始量化参数的比例值，基于该比例值对第一编码参数也即第一量化参数进行调整。具体调整公式可以是：qp_i/(ipratio 0.4)。
[0082]
由上述方案可知，在对画面质量进行补偿时，基于两帧图像的量化参数比例值进行需要补偿的图像的量化参数的调整，使得补偿后的图像与相邻图像之间的画质保持动态一致，减少了视频播放时的呼吸效应，该种画质补偿方式更加合理，并非单纯的粗放的进行画质质量的提升。
[0083]
图7为本发明实施例提供的一种视频质量优化装置的结构框图，该装置用于执行上述实施例提供的视频质量优化方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图7所示，该装置具体包括：编码参数确定模块101、场景模式确定模块102和编码参数调整模块103，其中，
[0084]
编码参数确定模块101，用于在视频编码过程中，确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数，所述第一图像帧包括视频图像中的关键帧，所述第二图
像帧包括视频图像中的预测帧，所述第一图像帧和所述第二图像帧为相邻的图像帧；
[0085]
场景模式确定模块102，用于确定所述第一图像帧的场景模式，所述场景模式包括静态场景模式和动态场景模式；
[0086]
编码参数调整模块103，用于如果所述场景模式为静态场景模式，且根据所述第一编码参数和所述第二编码参数确定出所述第一编码参数满足调整条件时，对所述第一编码参数进行调整，以对所述第一图像帧进行图像质量补偿。
[0087]
由上述方案可知，在视频编码过程确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数，其中，第一图像帧包括视频图像中的关键帧，第二图像帧包括视频图像中的预测帧，第一图像帧和所述第二图像帧为相邻的图像帧，确定第一图像帧的场景模式，如果场景模式为静态场景模式，且根据第一编码参数和第二编码参数确定出第一编码参数满足调整条件时，对第一编码参数进行调整，以对第一图像帧进行图像质量补偿，本方案可以显著提升视频画质的稳定性，同时避免了画质的过度补偿，也能够满足直播过程中的随机接入响应速度。
[0088]
在一个可能的实施例中，所述第一编码参数包括第一量化参数，所述第二编码参数包括第二量化参数，所述确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数，包括：
[0089]
确定第二图像帧的平均量化参数偏移；
[0090]
通过所述平均量化参数偏移对所述第一图像帧和所述第二图像帧的初始量化参数进行调整得到对应的第一量化参数和第二量化参数。
[0091]
在一个可能的实施例中，所述确定第二图像帧的平均量化参数偏移，包括：
[0092]
获取所述第二图像帧的各个宏块的宏块量化参数偏移，根据所述各个宏块的宏块量化参数偏移计算得到所述第二图像帧的平均量化参数偏移。
[0093]
在一个可能的实施例中，所述根据所述各个宏块的宏块量化参数偏移计算得到所述第二图像帧的平均量化参数偏移，包括：
[0094]
在所述各个宏块中确定图像关键区域宏块；
[0095]
根据所述图像关键区域宏块对应的宏块量化参数偏移计算得到所述第二图像帧的平均量化参数偏移。
[0096]
在一个可能的实施例中，所述确定所述第一图像帧的场景模式，所述场景模式包括静态场景模式和动态场景模式，包括：
[0097]
确定所述第二图像帧的平均运动矢量，根据所述平均运动矢量确定所述第一图像帧的场景模式。
[0098]
在一个可能的实施例中，所述确定所述第二图像帧的平均运动矢量，根据所述平均运动矢量确定所述第一图像帧的场景模式，包括：
[0099]
获取所述第二图像帧的各个宏块的宏块运动矢量，根据所述各个宏块的宏块运动矢量计算得到所述第二图像帧的平均运动矢量；
[0100]
根据所述平均运动矢量与预设场景判定阈值进行比对以确定所述第一图像帧的场景模式。
[0101]
在一个可能的实施例中，所述根据所述各个宏块的宏块运动矢量计算得到所述第二图像帧的平均运动矢量，包括：
[0102]
在所述各个宏块中确定图像关键区域宏块；
[0103]
根据所述图像关键区域宏块对应的宏块运动矢量计算得到所述第二图像帧的平均运动矢量。
[0104]
在一个可能的实施例中，所述第一编码参数包括第一量化参数，所述第二编码参数包括第二量化参数，在根据所述第一编码参数和所述第二编码参数确定出所述第一编码参数满足调整条件之前，还包括：
[0105]
确定所述第一量化参数和所述第二量化参数的差值；
[0106]
如果所述量化参数差大于预设量化参数阈值，则确定所述第一量化参数满足调整条件。
[0107]
在一个可能的实施例中，所述对所述第一编码参数进行调整，包括：
[0108]
获取所述第一图像帧和所述第二图像帧的量化参数比例值；
[0109]
根据所述量化参数比例值对所述第一编码参数进行调整。
[0110]
图8为本发明实施例提供的一种视频质量优化设备的结构示意图，如图8所示，该设备包括处理器201、存储器202、输入装置203和输出装置204；设备中处理器201的数量可以是一个或多个，图8中以一个处理器201为例；设备中的处理器201、存储器202、输入装置203和输出装置204可以通过总线或其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。存储器202作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的视频质量优化方法对应的程序指令/模块。处理器201通过运行存储在存储器202中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的视频质量优化方法。输入装置203可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置204可包括显示屏等显示设备。
[0111]
本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种上述实施例描述的视频质量优化方法，具体包括：
[0112]
在视频编码过程中，确定第一图像帧的第一编码参数以及第二图像帧的第二编码参数，所述第一图像帧包括视频图像中的关键帧，所述第二图像帧包括视频图像中的预测帧，所述第一图像帧和所述第二图像帧为相邻的图像帧；
[0113]
确定所述第一图像帧的场景模式，所述场景模式包括静态场景模式和动态场景模式；
[0114]
如果所述场景模式为静态场景模式，且根据所述第一编码参数和所述第二编码参数确定出所述第一编码参数满足调整条件时，对所述第一编码参数进行调整，以对所述第一图像帧进行图像质量补偿。
[0115]
值得注意的是，上述视频质量优化装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。
[0116]
注意，上述仅为本发明实施例的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明实施例不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明实施例的保护范围。因此，虽然通过以上
实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明实施例构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明实施例的范围由所附的权利要求范围决定。