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基于H.264/AVC的運(yùn)動估計(jì)算法研究

2010-03-14 09:05:12許曉中
電視技術(shù) 2010年1期
關(guān)鍵詞:搜索算法編碼器編碼

許曉中

(清華大學(xué) 電子工程系,北京 100084)

1 引言

由聯(lián)合視頻專家組JVT(Joint Video Team)提出的國際標(biāo)準(zhǔn)H.264/AVC[1],是目前壓縮效率最高的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)。在該標(biāo)準(zhǔn)提供的眾多編碼工具中,運(yùn)動估計(jì)是其中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),它能夠有效地降低幀間預(yù)測編碼產(chǎn)生的誤差。在提高編碼效率的同時實(shí)現(xiàn)運(yùn)動估計(jì)算法,也帶來了很大的計(jì)算復(fù)雜度。以全搜索算法(遍歷所有可能的匹配位置)為例,對一個宏塊(16×16的亮度樣本矩陣)進(jìn)行整像素運(yùn)動估計(jì),如果采用5個參考幀和±32的搜索窗,需要進(jìn)行(32×2+1)×(32×2+1)×(1+2+2+4+8+8+16)×5=866 125次塊匹配操作。運(yùn)動估計(jì)的計(jì)算量,構(gòu)成了編碼器的主要計(jì)算復(fù)雜度,也是實(shí)現(xiàn)實(shí)時編碼器的主要瓶頸。

為了解決編碼器計(jì)算復(fù)雜度過高的問題,許多快速運(yùn)動估計(jì)算法被提出,在保持全搜索算法的高編碼效率的同時,大大降低了原有算法所需的計(jì)算量。評價一個快速運(yùn)動估計(jì)算法,需要同時考慮兩方面的性能:一方面是相對于全搜索算法的搜索質(zhì)量,一般由編碼的PSNR值來衡量;另一方面是相對于全搜索算法的時間節(jié)省。H.264/AVC的參考軟件JM中,采用了3種可選的的快速運(yùn)動估計(jì)方法,分別是UMHS[2-3],SUMHS(簡化的UMHS)[4]以及EPZS算法[5]。在給定的測試條件下,它們相對于全搜索算法,能達(dá)到平均PSNR損失小于0.1 dB,同時節(jié)省了約90%的運(yùn)動估計(jì)時間。

下面基于這3種算法對若干關(guān)鍵問題進(jìn)行研究分析,指出這些算法各自的特點(diǎn)及不足,最后給出運(yùn)動估計(jì)算法設(shè)計(jì)的幾條基本原則。

2 快速運(yùn)動估計(jì)算法簡介

2.1 UMHS算法

UMHS主要分為3個部分:

1)起始搜索點(diǎn)預(yù)測:空域中值MV預(yù)測,上層塊預(yù)測,臨近參考圖像預(yù)測,還有(0,0)位置,這些運(yùn)動矢量預(yù)測點(diǎn)作為搜索起始點(diǎn),被用來預(yù)測當(dāng)前塊的運(yùn)動矢量。之后的搜索模式,將以最佳的起始預(yù)測點(diǎn)為中心展開。

2)全局搜索模式:以最佳起始預(yù)測點(diǎn)為中心,非對稱十字型搜索,5×5矩形搜索和多重六邊形網(wǎng)格搜索依次被采用。上一個搜索模式結(jié)束后得到的最佳匹配點(diǎn),將作為下一個搜索模式的搜索中心。

3)局部優(yōu)化搜索:基于小六邊形的擴(kuò)展搜索和基于小菱形的擴(kuò)展搜索,依次在上一步驟中的最佳搜索點(diǎn)展開,作為最后的局部優(yōu)化。

4)提前截止策略:進(jìn)行運(yùn)動估計(jì)后得到的大部分最佳運(yùn)動矢量,它們的實(shí)際位置等同或者相當(dāng)接近于起始預(yù)測點(diǎn),這說明大部分的搜索工作實(shí)際上并不是必要的。所以,在運(yùn)動估計(jì)過程中,引入一個合適的中途退出機(jī)制十分有意義。如圖1所示,在算法的各個主要搜索部分后均有提前截止的閾值判斷,如果當(dāng)前最佳匹配結(jié)果滿足設(shè)定閾值,則搜索提前結(jié)束。

圖1 UMHS算法流程圖

2.2 簡化的UMHS算法

該算法僅采用中值MV預(yù)測,并省略了5×5的矩形搜索模式;提前截止算法也使用簡單的常數(shù)閾值判斷。因此,相對于原算法,簡化算法在搜索速度上有明顯提升。

2.3 EPZS算法

與UMHS相似,EPZS采用了多個MV預(yù)測點(diǎn)作為起始搜索點(diǎn),但其固定搜索模式只有一個十字型搜索,接下來就進(jìn)行局部迭代搜索,該搜索根據(jù)先前得到的信息,可以動態(tài)調(diào)整搜索模式。EPZS的提前截止閾值設(shè)計(jì)采用臨近塊匹配殘差的預(yù)測值與常數(shù)閾值相結(jié)合的方式進(jìn)行。

3 快速運(yùn)動估計(jì)算法比較研究

3.1 性能表現(xiàn)

采用文獻(xiàn)[6]中的測試序列和條件對3種方法進(jìn)行比較測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

從表1中列出的數(shù)據(jù)可以看出,3種方法相對于FFS運(yùn)動搜索運(yùn)算時間節(jié)省超過90%,大大降低了編碼器的計(jì)算復(fù)雜度,其中簡化的UMHS(SUMHS)算法在速度上優(yōu)于另外2種算法;另一方面,在對FFS算法的性能保持上,SUMHS算法應(yīng)用于不規(guī)則運(yùn)動序列時,存在較大性能損失。

表1 3種快速算法相對于快速全搜索(FFS)算法的性能比較

3.2 搜索點(diǎn)數(shù)與搜索時間

構(gòu)成運(yùn)動估計(jì)時間開銷的操作中,除了已經(jīng)知道的海量塊匹配操作外,對于不同算法而言,還存在例如內(nèi)存讀寫、程序判斷跳轉(zhuǎn)等其他開銷,把這部分開銷統(tǒng)一稱為額外運(yùn)動估計(jì)時間開銷,用以區(qū)分塊匹配產(chǎn)生的開銷。額外時間開銷的比例越大,對整體運(yùn)動估計(jì)時間的影響也就越大,因此,在給定平臺上設(shè)計(jì)運(yùn)動估計(jì)算法時,需要盡可能的降低額外開銷與塊匹配開銷的比率。

表2 4種算法的搜索點(diǎn)數(shù)及搜索時間比較

3種快速算法比較來看,UMHS算法額外開銷比率最小,而EPZS最大,其原因在下個小節(jié)中繼續(xù)討論。

3.3 搜索模式設(shè)計(jì)

在單個CPU的軟件平臺上,各個搜索點(diǎn)之間的關(guān)系時順序進(jìn)行的,即上一個搜索點(diǎn)操作結(jié)束后,進(jìn)行下一個搜索點(diǎn)的塊匹配運(yùn)算。實(shí)際上,在一個給定的搜索模式中,各個搜索點(diǎn)的位置只由搜索模式的中心來決定,因此它們相互之間是獨(dú)立的。在支持并行計(jì)算的平臺上,這些相互獨(dú)立的搜索點(diǎn)可以同時進(jìn)行操作,從而進(jìn)一步加快運(yùn)動搜索速度。

基于這樣的設(shè)計(jì)理念,UMHS算法給出了一系列可以并行計(jì)算的“固定”搜索模式,其特點(diǎn)是大量相對獨(dú)立的搜索點(diǎn)覆蓋搜索窗內(nèi)。因此,就總的搜索點(diǎn)個數(shù)而言,該算法是最多的。與之相反,EPZS算法通過對上一個搜索點(diǎn)結(jié)束后所獲得的信息(例如運(yùn)動矢量大小和方向、塊匹配殘差大小等)進(jìn)行判斷,進(jìn)而動態(tài)的調(diào)整后續(xù)的搜索模式,從而達(dá)到盡可能節(jié)省搜索點(diǎn)個數(shù)的目的。因此,EPZS算法產(chǎn)生了較高的額外時間開銷率,其串行的結(jié)構(gòu)也不利于進(jìn)一步并行加速。

在實(shí)際設(shè)計(jì)中,需要考慮到時間算法平臺對并行計(jì)算的支持程度,以在搜索模式的并行性以及搜索點(diǎn)數(shù)的最優(yōu)性上尋找一個折中。

3.4 提前截止設(shè)計(jì)

總體來說,提前截止都是由閾值來決定的,比較當(dāng)前搜索的結(jié)果和給定的閾值,如果滿足則提前退出搜索過程。最簡單的閾值設(shè)計(jì)為常數(shù)閾值,是基于經(jīng)驗(yàn)設(shè)定一個常數(shù)閾值,該方法被SUMHS算法采用;第2種方法是通過相鄰塊最后得到的匹配殘差值,對當(dāng)前塊進(jìn)行預(yù)測,UMHS和EPZS算法都采用了這種方式;第3種方式是考慮到編碼參數(shù)(例如圖像尺寸等)對運(yùn)動估計(jì)的影響,將這些參數(shù)引入閾值設(shè)計(jì)中來,從而達(dá)到在不同編碼條件下均能高效提前截止的目的。在UMHS中,編碼量化參數(shù)和圖像尺寸被提前截止閾值設(shè)計(jì)所考慮。

[1]ITU-T and ISO/IEC JTC1.ITU-TRecommendation H.264-ISO/IEC 14496-10 AVC,Advanced video coding for generic audiovisual services[S].2003.

[2]CHEN Zhibo,XU Jianfeng,HE Yun,et al.Fast integer-pel and fractional-pelmotion estimation for H.264/AVC[J].Journal of Visual Communication and Image Representation,2006,17(2):264-290.

[3]XU Xiaozhong,HE Yun.Improvements on fast motion estimation strategy for H.264/AVC[J],IEEE Trans.Circuits and Systems for Video Technology,2008,18(3):285-293.

[4]YI Xiaoquan,ZHANG Jun,LING N,et al.Improved and simplified fastmotion estimation for JM.JVT-P021[R].[S.l.]:JVT,2005.

[5]TOURAPISA M,CHEONG H Y,TOPIWALA P.FastME in the JM reference software.JVT-P026[R].[S.l.]:JVT,2005.

[6]SULLIVAN G,BJONTEGAARDG.Recommended simulation common conditions for H.26L coding efficiency experiments on low-resolution progressive-scan sourcematerial.VCEG-N81[R].[S.l.]:ITU-TQ6/16 VCEG,2001.

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