編碼時采用精準碼控，在碼率受限的情況下，將有限的資源合理分配，提高整體畫質；編碼前，對圖像進行精致的前處理，營造更加極致的視覺效果，提升畫質。

大家好，我是來自騰訊視頻的汪亮，主要負責騰訊視頻業務的視頻編解碼，以及圖像前處理的工作。今天的分享內容主要分為兩個方面：精準的編碼碼控和精致的圖像前處理。其主要目的是為了使終端用戶在看視頻時有最好的畫質體驗。此外，在文后簡單介紹了我們的下一步工作方向和內容。

1、轉碼框架

如上圖所示， 我們所有的直播和點播都是使用同一套邏輯框架來進行處理，包括NBA、101等節目直播流和點播文件的源介質，通過就近接入，進入轉碼系統。

在轉碼系統中，進行前處理后，執行H.264或HEVC的視頻編碼以及AAC或Dolby的音頻編碼，然后將編碼后的音、視頻流封裝成MP4、TS、FMP4的文件，進行DRM加密處理，最后把它上傳到FS文件系統保存，并分發到CDN，全平臺的終端也以就近接入的方式，下載文件進行播放。

在播放的過程中，我們會加入P2P的SDK來節約帶寬。本次分享的內容主要集中在上圖中前處理這部分邏輯。

2、畫質評測

我們對視頻進行前處理和編碼優化，但如何評價優化效果的好壞，是否達到預期，就涉及對畫質評定規則的約定。希望找到一個簡單又通用的方法來評定畫質，但實施的難點在于畫質和人的主觀感覺強相關，就更加增加了畫質評測的復雜度。

我們嘗試了四種評定方式psnr、ssim、vmaf和主觀評測。傳統的PSNR和SSIM，缺點在于評測是相對質量而不是絕對質量，得出的值不能很好的代表主觀結果，在發現這個缺點之后，業界提出了VMAF，也是目前較為通用的一種方式，包括在MSU編碼器的比賽過程中也采用VMAF作為參考指標之一，但它是基于一種傳統的方法且和訓練樣本相關，可能不能很好適配所有類型的視頻；最后一種方式就是主觀評測，通過兩臺電視機，或者兩個手機對比，找不同背景的同事來看，然后進行MOS評分。

為了得到更為準確的評分，我們開發了一套web評測系統，對上述4項指標均進行評測和統計，在新算法全量發布前，測評結果作為不斷改進和優化的參考指標。

3、編碼-內核優化

點播和直播的流進來后，首先會將其解碼成YUV的數據，再進行前處理與編碼，得到編碼壓縮NAL包。

視頻編碼的經典框架沒有大的更新，包括預測，變換，量化，掃描，熵變換，依舊是這幾個步驟。由于內核的優化是一個周期較久，比較耗時的過程，在沒有好的結果出來之前，會基于編碼器不變的情況下，進行類似參數調優等操作，比如，進行場景的識別，讓其自適應的進行量化和參數的設定，達到在最低碼流情況下獲得最好視頻效果的目的。

4、編碼-分類別編碼

不同的視頻內容，由于其復雜度不一樣，可以為其分配不同的參數，在目標碼率不一樣的情況下，也能達到很好的畫質效果；分類別編碼的目的是在總碼率一定的情況下，能夠讓碼率在不同類型的視頻間進行很好的分配和轉移，物盡其用。對片源進行分類，例如分類為四個：2D動畫、3D動畫、普通電影、以及體育視頻（如足球賽，籃球賽等）。在分類之前，所有視頻的目標碼率是同樣對待處理的，分類之后，為不同的類別的內容分配一個更為合適的目標碼率，測試發現，2D動畫的視頻，即使減少30%的碼率，也能夠達到同樣的畫質效果，此時，將節約出來的碼率轉給體育視頻，使之達到更好的畫質效果。

5、編碼-動態碼率

在一個視頻中，場景是動態變化的，有時比較平緩，有時比較復雜，碼率曲線可以很好的展示它的變換情況。片源分類是針對片源對象來說的，動態碼率則是對該片源按時間軸進行細致的劃分，區分平緩和復雜的區間，并為其分配不同的目標碼率。

點播中，編碼的過程一般會采用2-Pass的方式，首先進行720P格式進行1-Pass的編碼，得到每一幀的參考幀的一些信息，這些信息可以為第二次編碼進行指引。在第二次編碼時，參考該pass1的信息，并生成多個不同的目標格式的清晰度，例如480P、540P、1080P等。得到兩個好處，其一節約時間，只用生成一次passlog信息；其二是各個格式的I幀是對齊的，能進行無縫切換的播放。

6、編碼-ROI編碼

在演唱會等娛樂節目中，人物背后的霓光燈對畫質的影響非常大，由于燈光相對平滑且顏色信息非常多，如果按普通的方式處理，會占用大量的碼率，導致終端用戶即使有4M或5M的帶寬也會覺得畫質不清晰。

ROI編碼的核心思想是，基于深度學習，識別出感興趣的區域，例如人臉或人體部分，然后在編碼時，對這部分區域進行碼率增強的處理。例如我們觀看一個跳舞的視頻，人眼更關注的人體，通過把這個人體區域找出來，并將區域的信息傳遞給編碼器，分配更多的碼率，從而讓人臉顯得更加清晰。上圖展示的是傳統處理方法與應用ROI編碼技術后的效果對比。

7、圖像-前處理框架

由于圖像前處理算法需要應用于點播和直播兩個系統，因此我們自研了一套框架。從圖中可以看到，來自點播和直播的輸入幀，進入一個前處理Filter，再進行編碼得到碼流，優點就是開發的任何一個算法，類似模塊，可以直接插入，應用于點播和直播中。該框架的使用，使得自研算法的集成和應用非常方便。

8、圖像-TIE增強

上圖展示的是自研的TIE（Tencent Image Enhance）即騰訊視頻畫質增強技術，通過對視頻進行特定的分析處理使得畫面能夠更加的通透，層次感更加突出，為用戶營造一個更加逼真的視頻效果。在大部分的點播和直播視頻中都啟用了TIE增強處理。

9、圖像-數字水印

加上數字水印的主要目標就是為了加強版權保護，在視頻幀中嵌入數字水印，方法是在高頻和中頻的信息里面加入自己的私有信息。如果視頻被盜，可以分析被盜的視頻流，進行解碼，用相應的工具進行分析，如果提取的信息包含植入的加密信息，就說明視頻流是從我們這里被盜走的。 在視頻中添加數字水印可能會導致畫面出現瑕疵，在加入強度和策略上會進行一個控制，盡量減少對畫質的影響。

10、圖像-超分（老片翻新）

超分目前我們主要是應用于老片翻新和視頻分辨率清晰度提升中，因為很多老片子很有可能是從普通的VCD里傳出來的，它的畫質是比較差的，不滿足我們對畫質的需求。用深度學習的方法，通過構建不同的訓練集，構建起較為完備模型，避免圖像中的噪聲的增強，同時得到較好的效果。為了解決后端服務器處理耗時的問題，在分布式框架中啟用超分算法，并發加速。目前我們也準備在手機等終端上加入超分的特性，540P的碼流，終端可以超分到1080P，在提升畫質的同時，節約大量碼率，當然為了達到實時性，在模型選擇上，進行了一些縮減。

11、圖像-HDR10視頻

很多終端設備已經支持hdr視頻的顯示，即支持更高的亮度范圍和更多的顏色信息，目前常用的有hdr10、dolbyvision等標準，在支持的終端上播放，有著無與倫比的效果。但受限于片源介質的數量較少，就自研究了sdr轉hdr10的技術。主要進行2個步驟的操作，第一個就是亮度的擴展，第二個就是要對色域的擴展，要把原先亮度的BT709的色域擴展到BT2020色域上。有兩種方式進行，第一個就是普通算法的方式，建立一個空間映射，將亮度和色度從一個空間映射到另外一個空間，但這個映射有時會導致亮度不是很均勻，需要一個調優的過程。第二個方式是采用hdrnet進行訓練，生成一個映射模型，基于普通的sdr介質生成hdr介質。

12、持續探索/完善的技術

最后簡單介紹我們正在探索和即將展開的一些工作，例如，多模態內容的理解，包括對場景的識別，在視頻內容中植入不同的應景的廣告，實現千人千面的廣告；內容的搜索，希望在片源量非常大的媒資庫中，能快速找到想要的內容；音視頻編解碼技術，在不斷的在做更新和優化迭代，并在環繞聲、VR等方向上也在不斷的探索。希望音視頻技術的不斷演進，能為終端用戶提供更美妙的體驗。