針對硬件實(shí)現的H.264視頻編碼算法改進(jìn)

摘要：從硬件實(shí)現的角度分析了H.264算法，重點(diǎn)研究了占用最多運算時(shí)間的預測部分的優(yōu)化，給出了對幀內預測、哈達馬變換以及運動(dòng)估計算法的改進(jìn)，通過(guò)簡(jiǎn)化運算復雜、效率不高的模塊以及減少模塊間數據相關(guān)性等，對硬件進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)對各種測試序列的仿真，證明改進(jìn)是有效的。

H.264[1]最初是由ITU-T起草的，在未來(lái)將成為ITU-T和MPEG的聯(lián)合標準。H.264因為提供了很高的編碼壓縮效率、友好的面向網(wǎng)絡(luò )的接口，將成為下一代新的視頻編碼標準。但是編碼效率很高的同時(shí)，其算法的復雜度也提高了四倍，這在很大程序上限制了它的實(shí)現。因此，必須針對硬件的實(shí)現做改進(jìn)和優(yōu)化。

H.264的最初測試模型（JM）[2]是為了取得高的編碼效果而設計的。在這個(gè)測試模型中，有很多的算法需要很大的運算量，但是編碼效率的提高卻不多，并且很多模擬之間是數據相關(guān)的，這一點(diǎn)限制了用并行處理加速硬件的實(shí)現。

以前有文章分析過(guò)這種新的視頻編碼的復雜度[3～5]。但是這些研究都是通過(guò)軟件的分析得到H.264算法的復雜度的。這些結果對在軟件中的應用是精確的，但是當涉及硬件設計的并行處理時(shí)，就不再適用了。

經(jīng)過(guò)試驗比較可以得出，在H.264硬件實(shí)現上的關(guān)鍵點(diǎn)是預測部分，因為此模塊所占的計算時(shí)間幾乎是總時(shí)間的90%。所以改進(jìn)的重點(diǎn)在預測部分。

1 H.264算法

圖1是關(guān)于一幀圖像的幀內預測間預測的算法框圖。如果采用幀內預測，幀間預測部分將不進(jìn)行判斷。在進(jìn)行幀間預測時(shí)，會(huì )使用多幀預測和可變塊大小的運動(dòng)估計。編碼模式選擇部分在所有的預測模式中選擇一個(gè)最佳的預測模式。預測之后用原始的輸入幀和預測幀相減，得到殘差數據塊。對于亮度殘差塊做4×4整數DCT變換，對于色度殘差塊的DC系數則進(jìn)行2×2的整數DCT變換。對變換后的系數做掃描和量化處理后，再對量化后的系數進(jìn)行熵編碼，最終成為輸出的碼流。編碼模式通過(guò)模式表，也會(huì )輸入到熵編碼器中。重建的循環(huán)過(guò)程包括反量化、反DCT變換和反塊濾波。最后，將重建幀寫(xiě)入到幀緩沖器中，準備在以后運動(dòng)估計中使用。

因為在空間預測和時(shí)間預測上幾乎花費了所有的計算能力，所以在JM 4.0上的算法改進(jìn)主要是在這兩部分上。在實(shí)現過(guò)程中，這兩部分通過(guò)硬件實(shí)現，所以要針對硬件進(jìn)行優(yōu)化。

實(shí)現編碼器所用的硬件系統是基于宏塊，也就是說(shuō)編碼器是對一個(gè)個(gè)連續的宏塊進(jìn)行操作。整個(gè)編碼系統可以看作一個(gè)宏塊的流水線(xiàn)，所以有可能在開(kāi)始編碼下一個(gè)宏塊時(shí)，上一個(gè)宏塊重建過(guò)程不定期沒(méi)有完成，這就影響了流水線(xiàn)的進(jìn)行。很多基于宏塊的商業(yè)編碼器正是采用這種硬件實(shí)現模式，所以處理好這個(gè)問(wèn)題至關(guān)重要。

2 幀內預測

圖1中的編碼方框圖與H.261、H.263和MPEG-4中的相似。H.264中包含了4×4和16×16兩種幀內預測部分。幀內預測需要圖像重建的像素值才能實(shí)現。在一個(gè)典型的基于宏塊的系統中，只有在完成整個(gè)編碼程序后，重建的像素值才能得到。這種數據之間的相關(guān)性，會(huì )給硬件的實(shí)現帶來(lái)很大的困難。

2.1 4×4幀內預測

圖2描述了4×4塊幀內預測中數據的相關(guān)性。從a到p的像素值是從A到N及Q的像素值預測出來(lái)的。用大寫(xiě)字母表示重建的像素值。因為一個(gè)宏塊由16個(gè)4×4的塊組成，所以當前塊沒(méi)有完成編碼之前是不能得到重建的像素值的。在JM中用了雙通道算法實(shí)現這些塊的編碼。為了做一個(gè)4×4塊的預測，在JM中需要進(jìn)行變換、量化、反變換到反量化的過(guò)程。這對于一個(gè)硬件來(lái)說(shuō)太復雜了。在現有的硬件水平上是不可能實(shí)現的。

對這一點(diǎn)，需要對算法做如下改進(jìn)：所有預測中所有的重建幀像素值用輸入幀的原始值代替。通過(guò)這樣的改進(jìn)，4×4的幀內預測和變換可以在宏塊的流水線(xiàn)上順利地實(shí)現。

2.2 16×16幀內預測

圖3給出了16×16幀內預測的數據相關(guān)性。當前宏塊的預測是基于重建幀中位于當前宏塊位置上方的17個(gè)像素和左側的16個(gè)像素的。因為對當前宏塊進(jìn)行預測時(shí)左邊宏塊的重建可能并未完全完成，當用到當前宏塊位置左側的那些像素時(shí)就用原始像素代替。

2.3 編碼模式選擇

按照前面所給出的改進(jìn)算法，如果只是簡(jiǎn)單地用原始像素代替重建像素的話(huà)會(huì )造成編碼模式選擇的誤差。圖4給出了幀內編碼的率失真改進(jìn)的曲線(xiàn)，仿真的序列是“Claire”、10fps。從圖4中可以看出，由編碼模式選擇的誤差引起的PSNR下降是很明顯的。原始像素是屬于同一幀的，而重建像素經(jīng)過(guò)幀間或幀內編碼去除了冗余度，所以與重建像素相比原始像素有更高的相關(guān)性。因而用改進(jìn)后的幀內預測算法產(chǎn)生的誤差要比用原算法大得多。為了減少編碼模式選擇的誤差，還需要對誤差代價(jià)函數（error cost function）進(jìn)行修改�，F在的做法是增加一個(gè)誤差項。這個(gè)誤差項體現原始像素和重建像素之間的差值。因為量化參數（QP）能夠影響原始像素和重建像素之間的不匹配，所以誤差項的確定與量化參數值有關(guān)。在H.264中，隨著(zhù)量化參數的線(xiàn)性增加，量化對編碼的影響是呈指數增加的。為了符合這種影響的增長(cháng)趨勢，誤差項的基本形式確定了a/b(51-Qp)，其中a和b是待定系數。如何確定a和b是影響誤差消除的關(guān)鍵。

在H.264中，每級Qp的增量是12%，所以理論上與之相匹配的參數b應該設置為1.12。但是誤差代價(jià)函數的計算是在哈達碼變換

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