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        AVS的自適應提前終止運動估計算法

        2012-06-29 01:37:06王園園李付江
        電視技術 2012年23期
        關鍵詞:碼率搜索算法編碼

        王園園,張 剛,李付江

        (太原理工大學信息工程學院,山西 太原 030024)

        責任編輯:哈宏疆

        AVS(Advanced Video Standard)標準[1],是我國自主研發(fā)的視頻壓縮標準。AVS視頻編碼主要包括運動估計、DCT變換、量化、掃描、熵編碼等模塊。由于運動估計采用了高精度的運動矢量,使得運算量大幅增加,因此,縮短運動估計時間是提高AVS視頻編碼實時性的重要內(nèi)容。運動估計研究主要分兩個方向:一是整像素運動估計[2-4],參考文獻[5]中根據(jù)中心偏移特性提出了在起始搜索點預測中加入原點預測;另一個是亞像素運動估計[1]。本文針對UMHexagonS搜索算法提出了搜索的提前終止判斷以及SAD計算的提前結(jié)束條件判斷,提高了最佳匹配塊的搜索速度;在模式選擇中提出了代價值的提前比較,有效減小了搜索量。

        1 AVS運動估計過程

        在視頻編碼中,幀間預測編碼就是找出每個編碼塊在鄰近幀中的位置,并得到兩者空間位置的相對偏移量即運動矢量。運動估計就是得到運動矢量的過程[6]。在AVS標準中幀間預測模式有5種:skip模式、16×16模式、16×8模式、8×16模式和8×8模式。運動估計過程分為運動搜索和模式選擇兩個步驟。

        AVS的運動搜索主要是基于塊的搜索,在搜索算法中,經(jīng)典的UMHexagonS搜索算法是通過多種搜索模型的混合使用[7],得到比較準確的最佳匹配塊,運算量也相對較小。每種搜索模型搜索得到的SAD的最小值記為min_sad,SAD閾值的上限和下限記為threshold1和threshold2。UMHexagonS搜索算法主要流程如圖1所示。

        除skip預測模式外,每種預測模式通過運動搜索得到最佳匹配塊后,按16×16模式、8×8模式、16×8模式和8×16模式順序分別得到各種模式的代價值,逐一進行比較,代價取值最小的預測模式即為當前塊的最佳預測模式。

        2 運動估計算法優(yōu)化

        2.1 運動估計分析

        經(jīng)過深入的研究發(fā)現(xiàn),UMHexagonS搜索算法和模式選擇仍存在以下4點不足:

        1)SAD閾值是固定的,使得運動劇烈的視頻序列過早終止搜索,運動緩慢的視頻序列不能很好地提前結(jié)束搜索。

        圖1 UMHexagonS搜索算法流程圖

        2)經(jīng)測試發(fā)現(xiàn),視頻序列中靜止塊的SAD值小于SAD閾值下限的約有98%。此值通常是參考幀的搜索區(qū)域中候選搜索起始點(0,0)所對應的塊計算得到,候選搜索起始點之后的搜索有些多余。

        3)據(jù)統(tǒng)計約有80%的搜索塊,當計算了塊中約50%像素點數(shù)時,累加值就已經(jīng)大于已有最小SAD值,塊中另外50%像素點的計算是多余的。

        4)模式選擇時,靜止或者運動緩慢的塊,通常選擇16×16模式。算法中先是計算16×16預測模式的代價值me16x16.cost。然后,無條件的計算8×8模式4個塊代價值的累加和i_cost8x8。實際1個8×8塊的代價值已經(jīng)大于me16x16.cost,所以,多余計算了其余3個8×8塊的代價值。

        2.2 運動估計優(yōu)化

        本文根據(jù)前文提到的幾點不足,提出以下4個方面的優(yōu)化:

        1)自適應地選擇SAD閾值。UMHexagonS搜索算法中SAD閾值是固定的,其中16×16預測模式的SAD閾值threshold1和threshold2分別為2000和500。以16×16模式為基準,得到16×8預測模式和8×16預測模式SAD的閾值threshold1>>1和threshold2>>1,8×8預測模式SAD的閾值為threshold1>>2和threshold2>>2。本文提出了以下改進方法:根據(jù)物體運動的空間和時間相關性,當前塊的最佳匹配塊的SAD值和候選搜索起始點對應塊所得到的SAD值密切相關。所以,SAD閾值的設定可以根據(jù)候選搜索起始點得到的SAD值來確定。因此,SAD閾值的設定如下:

        根據(jù)16×8模式、8×16模式和8×8模式的SAD閾值與16×16模式閾值的關系得到如下3個數(shù)組:

        (1)data500[4]={500,250,250,125};

        (2)data1000[4]={1000,500,500,250};

        (3)data2000[4]={2000,1000,1000,500}。

        其中,data500[4]表示4種預測模式閾值下限的最小取值;data1000[4]表示4種預測模式閾值下限的最大取值以及上限和下限的差值;data2000[4]表示4種預測模式閾值上限的最大取值。

        通過候選搜索起始點得到的SAD的最小值記為min_sad。自適應選擇SAD閾值的流程如圖2所示。其中,4種預測模式 i_pixel取值分別為 0,1,2,3。該方法可使每種預測模式的閾值上限和下限都不再是固定值,而是存在一定的取值范圍。采用上述自適應的SAD閾值,能有效地減少搜索點數(shù),更快地搜索到最優(yōu)點,使得計算量大大降低。

        圖2 自適應選擇SAD閾值流程圖

        2)搜索提前終止判斷。經(jīng)候選起始點得到自適應SAD閾值上限threshold1和下限threshold2后加入條件判斷語句“if(sad<threshold2)”,滿足條件則提前終止搜索。在不影響視頻質(zhì)量的前提下,可以平均減少24~36個搜索點的計算量。

        3)SAD計算的優(yōu)化。UMHexagonS搜索算法中每一種搜索模型都是通過一定的宏定義函數(shù)實現(xiàn)的。宏定義中用的SAD值計算函數(shù)的主要代碼如下:

        針對4 種預測模式(lx,ly)分別為(16,16),(16,8),(8,16)和(8,8)。將SAD值比較提前放入SAD計算函數(shù)中,每累加一個絕對差值進行一次“if(sum >=bcost)”比較,如果滿足條件則跳出循環(huán),提前結(jié)束計算,可以節(jié)省m-count次循環(huán)的計算量。

        4)模式選擇的提前結(jié)束判斷。在幀間模式選擇時,在函數(shù)xavs_mb_analyse_inter_p8x8()中每累加一個8×8塊的代價執(zhí)行一次條件判斷“if(a->l0.i_cost8x8>=a->l0.me16x16.cost)”,如果已有8×8代價值不小于16×16預測模式的代價值,則可以提前結(jié)束對代價值的計算,便可省去對其余8×8塊的運動搜索和代價值計算。這種優(yōu)化算法對靜止或運動緩慢的視頻序列改善較為明顯。

        3 實驗結(jié)果與分析

        實驗分別從峰值信噪比(PSNR)、碼率(BR)和幀率(FR)3個方面將優(yōu)化后算法和優(yōu)化前算法進行了比較。主要參數(shù)設置:參考幀為1幀,I幀的QP設為28,編碼序列為IPPP格式,其中P幀預測模式不包括幀內(nèi)預測模式。本實驗測試了不同格式(QCIF,CIF,D1)和不同運動劇烈程度(如運動幅度較小的bridge序列,運動幅度中等的coastguard序列,運動幅度較大的football序列)的經(jīng)典測試序列在不同QP(28,30)下的峰值信噪比、碼率和幀率的變化。實驗數(shù)據(jù)見表1~表6。

        表1 QP=28時QCIF格式的實驗結(jié)果

        表2 QP=30時QCIF格式的實驗結(jié)果

        表3 QP=28時CIF格式的實驗結(jié)果

        表4 QP=30時CIF格式的實驗結(jié)果

        表5 QP=28時D1格式的實驗結(jié)果

        表6 QP=30時D1格式的實驗結(jié)果

        實驗結(jié)果中前兩項數(shù)據(jù)均為:變化率 =(優(yōu)化后-優(yōu)化前 )/優(yōu)化前×100%,其中“-”號表示降低,“+”號表示增加,對于信噪比“+”號表示視頻質(zhì)量得到提高,而對于碼率“-”號表示壓縮率越大。由測試結(jié)果可以看出,所有測試序列信噪比降低不超出0.3%,碼率增加不超出0.4%,幀率都有了明顯提高,并且針對同一種格式的序列,QP越小時幀率提高越大。另外,部分測試序列的信噪比有所增加,也有部分測試序列碼率有所減小。總體來看,在峰值信噪比和碼率變化不明顯的情況下,幀率平均提高1.4倍,更好地滿足了視頻壓縮編碼的實時性要求。

        4 小結(jié)

        本文通過對AVS編碼器中整像素運動估計算法的深入研究和分析,分別針對運動搜索的UMHexagonS搜索算法和模式選擇在SAD閾值選擇、搜索的終止判斷、SAD計算和代價值比較幾方面進行了改進。實驗表明,對于不同格式和量化參數(shù)的測試序列,在峰值信噪比和碼率基本不變的情況下,編碼速度大幅度提高,增強了編碼器的實時性,更有利于視頻的實時編碼傳輸。

        [1]周波,王力波,劉東華,等.用于AVS視頻編碼的快速子像素運動搜索算法[J].計算機應用研究,2008,25(7):2238-2240.

        [2]劉易,李太君.H.264中快速運動估計UMHexagonS算法的改進[J].計算機技術與應用,2011,37(8):128-130.

        [3]ZHU Shang,MA Kaikuang.A new diamond search algorithm for fast block-matching motion estimation[J].IEEE Trans.Image Processing,2000,9(2):287-290.

        [4]王超,于洪珍,厲丹,等.帶有閥值的自適應混合搜索算法的設計與實現(xiàn)[J].計算機工程與設計,2010,31(9):1968-1970.

        [5]楊齊,李子印.一種改進的UMHexagonS運動估計算法[J].電視技術,2012,36(5):15-17.

        [6]畢厚杰.視頻壓縮編碼標準——H.264/AVC[M].北京:人民郵電出版社,2005.

        [7]黃春慶,邱曉彬.基于x264的快速運動估計算法優(yōu)化[J].控制工程,2010,17(6):820-823.

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