从技术全景到场景实战，透析「窄带高清」的演进突破

随着5G时代的到来，互联网短视频、电影电视剧、电商直播、游戏直播、视频会议等音视频业务呈井喷式发展。

作为通用云端转码平台，阿里云视频云的窄带高清需要处理海量、不同质量的视频。对于中高质量的视频，现有的窄带高清1.0就能提供满意的转码效果，并带来达30%的带宽成本降低；而对于有明显压缩失真和成像噪声的低质量视频，需要使用性能更好的窄带高清2.0进行去压缩失真、去噪和增强处理从而得到更好的观看体验。

在2022稀土开发者大会上，阿里云智能视频云技术专家周明才以《阿里云窄带高清的演进突破与场景实战》为主题，深度分享阿里云视频云在窄带高清上的研发思考与实践。

谈及窄带高清之前，先来聊聊普通的云端转码流程。转码本质上是一个先解码再编码的过程。从下图可以看到，普通云端转码是在用户端先形成一个原始视频，经过编码之后以视频流的形式传到服务端，在服务端解码之后做转码，然后再编码通过CDN（内容分发网络）分发出去，此时普通转码主要的功能就是做视频格式的统一，并在一定程度上降低码率。

窄带高清是什么？它与普通转码的主要区别是什么？通过窄带高清的字面意思可以理解，“窄带”是指让视频经过窄带高清转码之后，对带宽的需求变得更小。同时，“高清”是指经过转码后的画质仍然能够保持高清、丰富的视觉体验。

上图的下半部分也就是窄带高清的流程，与普通转码流程不同点在于，在云端做了解码之后，窄带高清还会对视频质量做增强处理，以及利用编码信息来辅助提升视频质量。经过质量提升后，再用针对主观质量做过优化的编码器进行编码，最后进行分发。

总结来说，窄带高清本质上解决的是质量提升和压缩的问题，其主要目标是追求质量、码率和成本的最优均衡。

阿里云早在2015年就已经提出了窄带高清这一概念。在2016年正式推出窄带高清这一技术品牌并且进行了产品化。

今年，阿里云推出了窄带高清2.0极致修复生成版本。相较于先前版本，最大特点是能生成细节纹理做到极致修复。

窄带高清全景图

窄带高清在做自适应参数决策时主要考虑三个维度：业务场景、视频热度、视频内容。

由于业务场景的不同，比如电商直播、游戏直播、赛事直播，所需要的视频增强和编码参数不一样；对于一些高热内容，如：在手淘场景中可以用窄带高清2.0启动二次转码来实现质量的进一步提升和码率的节省；在视频内容维度，会针对当前的视频做一些High-level和 Low-level的分析，High-level包含语义的分析，特别是ROI的检测，Low-level包括视频压缩程度、模糊程度、噪声程度的视频质量分析。

根据以上这些维度的分析，可以得到自适应参数的决策结果。根据此结果，窄带高清再去做相应的视频修复和视频增强。具体来说，视频修复包括强压缩失真、降噪等，视频增强包含细节增强、色彩增强、对比度增强等。

ROI

ROI的主要目的是在码率受限或码率一致的情况下，将码率尽可能分配到人眼更关注的区域，比如在电影电视剧中，观众会更多关注主角的脸。

基于ROI的处理和压缩，有以下两个难点：一是如何得到低成本的ROI算法，二是如何基于ROI进行码控决策，例如：保证ROI区域主观质量提升的同时，非ROI区域的主观质量不会明显下降；同时做到时域连续、不闪烁。

在低成本ROI计算方面，阿里云自研了自适应决策的人脸检测跟踪算法，这是一款低成本、高精度的算法。在极大部分时间只需要做计算量极小的人脸跟踪，只有少部分时间做人脸检测，从而在保证高精度的情况下，实现超低成本和快速ROI获取。

从下图表格里面可以看到，阿里云自研算法相比开源人脸检测算法，精度和召回基本上没有损失，同时复杂度和计算耗时有明显数量级的下降。

在有了ROI算法之后，需要对场景、视频质量的自适应码率分配进行决策。针对此难题，主要考虑与编码器结合，在主观和客观之间取得均衡，同时保证时域的一致。

JND

传统视频压缩方法主要基于信息理论，从预测结构的角度减小时域冗余、空间冗余、统计冗余，但这对视觉冗余挖掘是远远不够的。

在JND算法里，主要采用了两个算法，一个是空域JND算法，一个是时域JND算法，拿到这些JND算法后，我们再基于MOS的自适应码控算法，对QP做自适应的分配，最终实现在通用场景及主观情况下，码率可以节省30%以上。

细节增强

讲到视频修复增强，提及最多的就是细节增强部分，效果确实会比较明显。

一般来说，细节增强都是基于UnSharp Mask框架。不过阿里云视频云自研的细节增强算法，可是有自己的独门秘籍哦！首先，它有着更精细的图像纹理细节提取方式，能够提取出不同尺寸、不同特征的图像纹理结构，这样一来，增强效果自然就更出色啦！其次，这个算法还能通过对图像内容纹理结构的分析，依据区域纹理复杂度来实现局部区域自适应增强。最后，它还可以和编码相结合，根据编码器的编码信息反馈来自适应地调整增强策略呢！

色彩增强

通常采集的视频素材，因为采集的设备或者光线亮度的原因，导致素材颜色可能看起来会比较暗淡。特别是在短视频场景，这类视频会失去视觉吸引力，因此需要色彩增强。

色彩增强存在哪些难点问题？具体如何做色彩增强？

像Ffmpeg里面有EQ filter，EQ filter会用UV通道去做色彩增强。而在我们的自研算法里，实际上是在RGB颜色空间去做增强，即会根据当前颜色点的饱和度，去做一些局部的自适应。同时，也会根据当前画面整体的情况，做一个整体的自适应。

在肤色保护这块，因为传统的色彩增强完之后，人脸区域会泛红，主观视觉上不自然。为了解决这一问题，我们采用了肤色保护的方法，对肤色区域做一个额外的保护。

这是一个色彩增强前跟增强后的效果对比。可以看到增强后的绿色的蔬菜、肉，整个的颜色看着会更饱满，对于美食类视频来讲更能够激发起观众的食欲。

对比度增强

在对比度增强中，使用了经典的CLAHE算法，其思路是对一个视频帧做分块，通常分成8x8个分块，在每一块统计直方图。然后统计直方图的时候，对直方图做一个Clip，就是所谓的对比度受限的直方图均衡，这主要是克服过度放大噪声的问题。基于CLAHE的视频对比度增强其实有一个难点，就是时域闪烁问题。这在学术界也是一个较难的问题，到目前为止，还没有得到非常彻底的解决。

降噪

降噪在ffmpeg里面有很多算法，比如像BM3D、BM4D、 NLM，这些算法的去噪效果好，但是复杂度非常高，会导致速度慢成本高，可能还需要配合噪声估计模块来一起使用。

另外还有一些相对均衡的算法，速度比较快，但是效果不强。如果想要提升它的去噪强度，通常会引入一些伪影或细节丢失的问题。

基于这些调研，我们自研的降噪算法采用基于多分辨率分解在上面做滤波框架。首先是对输入图像会做小波分解，得到高频跟低频信息。对于高频做软阈值处理。对于低频采用双边滤波降噪。经过这种滤波或者软阈值之后，再重新合成回去，就可以达到去噪目的。算法的核心难点在于如何去做加速，使得成本和运算速度能够满足转码要求，尤其是实时转码场景，对速度要求是非常高的。

加速

算法团队对于小波变换加速做了包括整形化很多的尝试，总是存在一些累积误差。所以我们最后采用了浮点型加速方式，用a vx2浮点加速能够达到大概三倍的提升。

另外是双边滤波这部分的加速，传统的双边滤波基于邻域像素的操作。这种基于邻域的操作其实非常慢的。因此，我们采用了RBF这个快速算法，把二维的滤波分解成一维的，同时采用递归的方式去从左到右，从右到左，从上到下，从下到上，这样的一维操作，就可以实现类似于原始双边滤波效果。通过采用RBF这个快速算法，我们可以获得大概13倍的加速。此外我们还做了这种A VX2汇编的优化，这块能够额外加速十倍左右。

上图是SDR+的整体效果图，在经过SDR+的处理之后，画面整体的对比度、亮度、清晰度会有很大的提升，以上这些是针对视频增强做的一些工作。

CDEF去振铃

首先是CDEF去振铃，CDEF本身是源自于A V 1的一个技术，在CDEF处理之前，强边缘附近会有很多的毛刺和振铃。经过CDEF处理之后，画面中的噪声得到很大的剔除。

CDEF算法的核心步骤，其实是一个平滑滤波的过程，只不过它的平滑滤波的权重、偏差都做了一些特殊的处理。特别是它的滤波权重，跟当前像素点所在的8x8像素区域的主要方向是有关系，也就是图中左下角这里展示的，它会去做一个最优方向的一个搜索。搜索完了之后，根据主方向来确定它的这个滤波器抽头的方向和权重。此外，CDEF有两部分的权重，一个是主方向的WP，另一个是辅助方向WS。然后对于邻域点和当前点的灰度偏差做截断，这可以避免过平滑。

去压缩失真

除了借助CDEF依据传统图像处理算法进行去振铃操作外，还开展了基于深度学习的去压缩失真算法研究。该算法采用多帧方案，更有利于保障帧间连续性，不易出现帧间闪烁现象。“窄带高清”算法主要包含两大模块：一是质量检测模块，二是去压缩模块。质量检测模块能够识别不同质量视频源的压缩程度，并输出QP MAP作为压缩强度的衡量指标。而去压缩模块则以多帧视频和对应帧的QP MAP作为输入，利用QP MAP实现自适应去压缩。

极致修复生成

极致修复生成主要是针对画质比较差的场景，去除较强的压缩失真的同时，生成一些因压缩而丢失的细节。在极致修复生成研发中，有以下几个要点：一是构建训练数据（在训练数据构建时，参照了Real-ESRGAN的二阶退化思路）；二是对比较敏感的人脸区域，保证人脸生成稳定性；三是做模型压缩时，使得模型计算量低的同时保持良好的效果；四是模型部署。

极致修复的场景实战

在六月份NBA决赛直播时，百视TV希望通过使用我们的窄带高清2.0修复生成技术，来提升他们赛事直播的质量。如中间这个截图所示，截图的上半部分是主播直接推过来的视频效果，下半部分是经过极致修复生成之后的效果。

可以看到修复之后，Youtube这几个字母边缘会更清晰、干净，不再毛躁。其他篮球场景相关的，比如球员身后的数字及球员的身体轮廓，也会变得特别清晰。另外也有些生成效果，比如地板上有生成一些纹理，使整体的赛事观感大大提升。

除了自研的算法，阿里云也有一些高校合作项目，字幕修复就是其中一个合作项目的成果。可以看图中右下角实际修复字幕例子。该字幕取自一个老片MV，上面一行是原始MV里的字幕，可以看到“话”字的言字旁几条横笔画会有一些粘连，此外文字边缘还有很多的噪声。下面一行是经过字幕修复之后的效果，能够看到会变得很干净、清晰。

未来，窄带高清技术也将持续升级，通过算法能力进一步提升修复生成效果、降低码率和优化成本，通过打通前后端的处理，以及探索落地更多沉浸式场景，如：针对VR领域的窄带高清。与此同时，该项技术也将应用于更多的顶级赛事活动，在成本优化调和之上，实现视效体验的全新升级。

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