本文主要介绍了：QPA，VTM4.0中的QPA相关提案，原理与实现。
QPA
QPA 是quantization parameter adaption 的缩写，也可以表示为AQP， adaptive quantization parameter。
常见的用途是，在fix QP编码中，通过分析视频的content information进行frame level或者ctu level的QP调整，从而达到优化整体RD性能的目的。
优化ctu level的QP有以下几种思路：
- ROI优化
- 对显著性区域优化
- 对不同JND区域优化
- 块的依赖关系优化
- 依据帧间依赖模型(后续D的前移)进行优化
- 根据帧间依赖的强度(CU-Tree)进行优化
VTM4.0中的QPA相关提案
最早提案：Improved perceptually optimized QP adaptation and associated distortion measure， JVET-K0206
后续的提案对其进行验证和部分参数修改，包括：JVET-H0047-v5，JVET-M0091-v1。
主要参考JVET-K0206和JVET-H0047-v5即可。
VTM4.0中的QPA的原理
具体描述和公式可在JVET-K0206中找到。
key words： perceptually suboptimal, low-medium bitrates, visual activity
思路：提升低纹理区域质量，降低高纹理区域质量。
原因：视觉上，低纹理区域的失真更加明显
结果存在的问题：整体的PSNR有所下降
原因：没有体现视觉的加权效果
假设：同一帧的块间具有独立性，所以各个块的SSE失真可以叠加。
原始版本RDO：
$$
\begin{aligned}
J &=D_{pic}+\lambda_{pic}\cdot R_{pic}\
&=\sum_{k} D_{k}+ \lambda_{pic}\cdot(\sum_kR_{k})
\end{aligned}
$$
加权版本RDO,块间独立性假设：
$$
\begin{aligned}
J &=D_{pic}+\lambda_{pic}\cdot R_{pic}\
&=\sum_{k} w_k\cdot D_{k}+ \lambda_{pic}\cdot(\sum_kR_{k})\
&=\sum_{k} (w_k\cdot D_{k}+\lambda_{pic}\cdot R_{k})\
&=\sum_{k} w_k\cdot(D_{k}+\lambda_{pic}/w_k \cdot R_{k})\
&=\sum_{k} w_k\cdot(D_{k}+\lambda_{k} \cdot R_{k})
\end{aligned}
$$
由于$$\lambda_{k}\propto \triangle_k^2 (\text{QP stepsize}) \propto 2^{\frac{QP_k}{6}}$$, 所以$$QP_k=QP-3\log_2w_k$$
WPSNR的计算：$$WPSNR=10\log_{10}(\frac{W\cdot H \cdot 255^2 \cdot 2^{2B-16}}{D_{pic}^{WSSE}})$$, 和传统的PSNR的区别就是SSE是加权的SSE。
具体步骤：
- 计算当前块的权重
- 高通滤波，4抽头,计算当前位置像素和上下左右四个像素的差别。$$H(x,y)=4S(x,y)-S(x+1,y)-S(x-1,y)-S(x,y+1)-S(x,y-1)$$
- 对每个块$B_k$, 计算local activity(负相关与平滑程度，相关于纹理复杂度)。$$a_k=\max(1,(\frac{1}{|B_k^|}\sum|h(x,y)|)^2)$$，$B_k^$表示当前块去掉最外面一圈像素的块(h-2,w-2)
- 对帧内所有块求平均$a_{pic}$
- 求出权重$$w_k=(\frac{a_{pic}}{a_k})^{\beta}$$,$\beta=0.5$
- 求解当前块的QPA$$QP_k=QP-3\log_2w_k$$
参数的分析
- 区域越平滑，权重越高，$QP_k$越小
- $a_k=\max(1,(\frac{1}{|B_k^*|}\sum|h(x,y)|)^2)$中1的作用，平滑区域的截断权重。越大则平滑区域权重越小，越小则平滑区域权重越大
- $\beta=0.5$，同样控制权重的分配。对得到的权重直接进行指数缩放，调整权重的分布。越大则分布越分散，平滑与复杂区域的差别越大，越小则分布越集中，差别越小。
原理的批判
- 计算的权重到底能不能代表视觉特性？目前已知的视觉特性有saliency和JND，一般来说，纹理复杂区域saliency比较高，JND也比较高，那么此种计算应该算出来的是一种类似JND的权重，但是是否合理有待商榷。
- 块间独立性假设，成立条件比较苛刻。
VTM4.0中的QPA的开关
在当前software manual中，AQP是用--AdaptiveQP或-aqp来开启，但实际上此项配置是无效的。目前开启的参数应该是-qpa 1，此时PSNR为未加权PSNR,如需得到加权的WPSNR，需要-wpsnr 1