陳亭玉，錢　慧

(福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院，福建 福州 350100)

嵌入無損編碼的海量視頻數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)設(shè)計(jì)

陳亭玉，錢慧

(福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院，福建 福州 350100)

摘要:隨著當(dāng)代視頻顯示分辨率的不斷提升，視頻顯示系統(tǒng)需要實(shí)時緩存的數(shù)據(jù)量越來越大。DDR等實(shí)時存儲設(shè)備受到自刷新率等存儲模式的限制，難以滿足視頻顯示系統(tǒng)實(shí)時穩(wěn)定存儲的需要。海量視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時存儲成為顯示系統(tǒng)亟待解決的關(guān)鍵問題。根據(jù)高清視頻單幀圖像內(nèi)像素間的空間相關(guān)性高的特點(diǎn)，提出了一種內(nèi)嵌算術(shù)編碼及哈夫曼編碼的嵌入式混合壓縮數(shù)據(jù)存儲方法。在傳統(tǒng)的視頻高速DDR存儲控制系統(tǒng)中，首先對單幀視頻進(jìn)行壓縮，通過直接減少系統(tǒng)的實(shí)時存儲量，解決海量視頻存儲瓶頸的問題。經(jīng)過試驗(yàn)測試證明，該混合壓縮數(shù)據(jù)存儲方法不僅減少了所需存儲的數(shù)據(jù)量，且其數(shù)據(jù)還原與經(jīng)典的熵編碼比較壓縮還原后PSNR值平均高出1～2 dB。

關(guān)鍵詞:視頻顯示系統(tǒng)；存儲控制系統(tǒng)；幀；編碼

人對外界信息的接收可以通過視覺、嗅覺，聽覺等等多方面，而人對多媒體技術(shù)信息的接收70%來至視覺和聽覺感知[1]。視頻處理系統(tǒng)作為最重要的人類視聽供給設(shè)備，已經(jīng)成為社會生活中不可獲缺的一部分。視頻顯示系統(tǒng)作為人對圖像質(zhì)量最直觀的感受終端，是多媒體系統(tǒng)必不可分的一部分。當(dāng)前，高清乃至超高清的視頻顯示已成為主流多媒體設(shè)備。高清或超高清顯示設(shè)備已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療手術(shù)、交通監(jiān)控乃至戶外大屏顯示等眾多鄰域之中，具有重要的研究價值和廣泛應(yīng)用前景[2-5]。

隨著社會需求范圍加大質(zhì)量要求的提升，在高清或超高清顯示系統(tǒng)中，視頻幀對畫質(zhì)有效數(shù)據(jù)更是達(dá)到“零丟棄”要求，這就意味著一個高性能的外部存儲器對顯示設(shè)備的支持是必不可少的。然而現(xiàn)有視頻顯示系統(tǒng)的現(xiàn)狀是外部存儲器帶寬發(fā)展速度遠(yuǎn)不及顯示屏在高像素顯示時所需的帶寬更新速度[6]。以高清1 080p系統(tǒng)為例，顯示其需要的外部帶寬約2.13Gbit/s,但是對于系統(tǒng)時鐘200MHz，且位寬為64Gbit/s的高端嵌入式系統(tǒng)來說在總線利用率百分百的情況下其吞吐量僅達(dá)到1.6Gbit/s[7]。這就意味著高清顯示設(shè)備多需要一個高效的視頻數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。然而當(dāng)前的高速緩存受到自刷新率的影響，系統(tǒng)的平均吞吐量不足。因此可以硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)時在外部存儲控制中嵌入一種高效編解碼算法來減少視頻存取時所需的數(shù)據(jù)量。

為了有效地減少視頻數(shù)據(jù)量，更具現(xiàn)有視頻編解碼對像素處理主要分為基于行和基于塊兩種。但是基于行為像素基本處理單元的編解碼更易于顯示的特點(diǎn)，本文對基于行為像素的最基本處理單元的經(jīng)典熵編碼進(jìn)行改進(jìn)。經(jīng)過仿真分析發(fā)現(xiàn)，該算法不僅壓縮率可以達(dá)到60%左右(近似甚至高于基于塊的編解碼算法)，且與改進(jìn)前的熵編碼算法相比不僅壓縮率高且與經(jīng)典的字典編碼相比還原后圖像質(zhì)量PSNR值平均高出1～2dB。

1存儲器控制框架

本文提出的方法是在存儲控制器中嵌入一種高效的編解碼算法，來減少視頻流在存取時需要的數(shù)據(jù)量。對應(yīng)的存儲改進(jìn)后的顯示系統(tǒng)框架如圖1所示。

圖1　改進(jìn)存儲控制架構(gòu)圖

圖1中，虛線框是改進(jìn)部分的存儲控制整體，可以明顯看出與傳統(tǒng)的存儲控制區(qū)別在于在存儲控制中嵌入了編解碼算法。接下來將重點(diǎn)介紹編解碼嵌入模塊的架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。

1.1嵌入模塊

該嵌入的算法部分采用的是混合統(tǒng)計(jì)編解碼設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，其根據(jù)水平相鄰的像素之間的差值系數(shù)分布圖顯示可知其是以0點(diǎn)為中心對稱地分布在坐標(biāo)軸兩側(cè)[8-9]。而哈弗曼編碼可以有效對差值進(jìn)行進(jìn)一步壓縮，本文結(jié)合了字典編碼和哈弗曼編碼來有效提高壓縮率。與此同時，隨著字典像素的越來越大，所需要的存儲空間也將越多，因此本文根據(jù)像素二進(jìn)制表示之間的特點(diǎn)提出了一種自適應(yīng)截?cái)嘞袼亻L度的方法，在降低影響像素壓縮比的情況下減少了存儲空間需求。

1.2嵌入模塊詳細(xì)框圖

從算法整體的設(shè)計(jì)流程框圖(圖2)可以看出，該算法設(shè)計(jì)時所要預(yù)測的參數(shù)對于算法后續(xù)的運(yùn)行具有至關(guān)重要的作用，具體參數(shù)估計(jì)如圖2所示。

圖2　壓縮算法的流程圖

1.2.1關(guān)鍵參數(shù)統(tǒng)計(jì)

在本文所提的算法中要估計(jì)的主要參數(shù)有DTH(字典像素的差值閾值)、GBL(最優(yōu)的自適應(yīng)截?cái)嚅L度)和GPS(算法每次壓縮時最優(yōu)的像素個數(shù))。

在進(jìn)行壓縮前，首先要對每一幀圖像壓縮時需要的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)預(yù)測。由于字典越大所需的字典像素存儲空間越大，但不是字典越大越好，所以需要預(yù)測一個DTH使得字典壓縮達(dá)到最優(yōu)值。確定DTH值大小是根據(jù)DTH取不同值時相應(yīng)的可字典編碼像素的個數(shù)cout1和不可字典編碼像素的個數(shù)cout2,對于概率計(jì)算式如下

(1)

其相應(yīng)集合為PCDTH={PDTH1，PDTH2，…，PDTHn}。

取PCDTH中最大的一個值對應(yīng)的DTH為該幀像素的閾值。

為進(jìn)一步對不可字典編碼像素進(jìn)行自適應(yīng)截?cái)嚅L度壓縮，需要統(tǒng)計(jì)GBL得到GBL-1，GBL，GBL+1相應(yīng)的以便在自適應(yīng)截?cái)嚅L度壓縮進(jìn)行最優(yōu)的截?cái)嚅L度篩選進(jìn)行進(jìn)一步壓縮。

由于自適應(yīng)截?cái)嚅L度壓縮是對不可字典編碼的像素進(jìn)行壓縮，所以應(yīng)對不可字典編碼的像素進(jìn)行分析，把它們轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的二進(jìn)制數(shù)，并根據(jù)相鄰像素對應(yīng)二進(jìn)制值的相同位的個數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。例如：0和108對應(yīng)的二進(jìn)制分別為00000000和01101100則LMP=1，然后統(tǒng)計(jì)LMP=0，1，2…時對應(yīng)的百分比，即

avgbit=A%×(8-N+1)+B%×(8+1)

(2)

式中：A是可截?cái)嚅L度的百分比；B為不可截?cái)嚅L度的百分比。比較取最小的avgbit值時的截?cái)嚅L度為GBL。當(dāng)LMP≥GBL時Pabpt=Pi，反之Pfail=Pi。

同時還需要預(yù)測的一個重要參數(shù)為GPS，即每一幀圖像中每一次最適合處理的像素的個數(shù)，為了實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)可變長度的處理像素個數(shù)，需要對GPS參數(shù)估計(jì)，其中GPS=100/Pfail1，其中Pfail1是像素Pfail所占的百分比。

1.2.2壓縮步驟

輸入：每個像素依次為Pi。

輸出：碼流為stream。

初始化：字典像素為Ψ[1，2，3，4，5]，對應(yīng)的索引集為W=[W-DTH，W-DTH+1，…，W0，WDTH-1，WDTH]。

具體步驟為：

1) 輸入第一個像素判斷是否可以進(jìn)行字典編碼。若滿足，則進(jìn)行字典編碼，執(zhí)行2)；若不滿足，則標(biāo)記為不可字典編碼Pdic_miss,執(zhí)行3)。

2)像素[Pi-1，Pi-1±1，Pi-1±2，…，Pi-1±DTH]在字典像素中，輸入像素Pi，把Pi-1=Pi對字典像素依次進(jìn)行更新。如果Pi-1等于Pi則輸出對應(yīng)索引集碼字符號CWi，否則輸出{CWmiss,Pi}。

3) 根據(jù)像素二進(jìn)制之間相似度，比較相鄰的兩個像素之間從左到右相同的位數(shù)個數(shù)，計(jì)算Pdic_miss的二進(jìn)制相同位數(shù)個數(shù)LMPdic_miss。

4)對不可字典編碼的像素進(jìn)行進(jìn)一步的自適應(yīng)可截?cái)嚅L度編碼：Pdic_miss轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制，依次讓截?cái)嚅L度TL等于GBL，GBL-1和GBL+1，相對應(yīng)的具體索引為“00，01，11”，表示Pdic_miss都不可壓縮。最后統(tǒng)計(jì)截?cái)嗪蟮亩M(jìn)制個數(shù)，取最小位數(shù)時的截?cái)嚅L度TL賦值給bestTL(其中如果LMP≥bestTL時 Pabpt=Pdic_miss，如果不能夠截?cái)嗄敲碢fail=Pdic_miss。

5)現(xiàn)在像素已經(jīng)分為3類符號：可截?cái)嚅L度碼字CWabpt、不可壓縮碼字CWfail和{CW-DTH，CW-DTH+1，…，CW0，…，CWDTH-1，CWDTH}可字典編碼碼字。其中前2DTH+1項(xiàng)是可字典編碼部分，倒數(shù)第二項(xiàng)是部分可截?cái)嘞袼卮a字，最后一下完全不可壓縮碼字，此時對相應(yīng)的碼字進(jìn)行賦值。

6)截取頭碼，將每一個碼字的一位進(jìn)行提取，余下的為尾碼，判斷是否連續(xù)為1或0的個數(shù)(≥3)。如果連續(xù)n位全1則用01表示，如果連續(xù)n位全0則用00表示，如果連續(xù)n位不全一個數(shù)則用這串?dāng)?shù)字前加一個1表示。若連續(xù)為1或0的個數(shù)小于3時就不進(jìn)行任何處理，碼流存入hc。

7)輸出最終碼流：stream={bestTL，hc,tail,Pdicmiss[7-BTL:0]andPfail}。其中bestTL為最佳截?cái)嚅L度的值的索引，hc為頭碼，Pdic_miss[7-BTL:0]，tail為尾碼，Pfail是截?cái)嗪笥嘞碌南袼鼗蛘咄耆豢蓧嚎s的碼字。

2仿真結(jié)果及分析

運(yùn)行算法的硬件平臺為主頻20GHz的雙核CPU計(jì)算機(jī)，軟件平臺為64位Windows7操作系統(tǒng)和MATLABR2014a仿真軟件。本實(shí)驗(yàn)選取標(biāo)準(zhǔn)視頻序列1 080p格式的sunflowerridgesailboat分析了前50幀圖像壓縮比，并和之前的算法進(jìn)行比較其壓縮性能，具體分析如下。

其中不同研究法的壓縮比如圖3所示，表示基于塊或基于幀為最小像素處理單元時對應(yīng)的壓縮比。其中前3個柱條顯示的是基于幀為基本處理單元的壓縮算法的壓縮比值[10-14]，而后3個柱條顯示的是基于塊為基本處理單元的壓縮算法的壓縮比值。

圖3　不同研究法的壓縮比

顯而易見基于幀的壓縮百分比基本都小于60%，基于塊的壓縮百分比大多可以達(dá)到60%。基于塊為處理單元的像素壓縮比基本都大于基于幀的像素。而本文算法結(jié)合哈弗曼編碼和字典算法的同時增加了3種改進(jìn)方法后，壓縮百分比明顯增加。

圖4　不同視頻源壓縮比

圖4顯示了flowersridgesailboat標(biāo)準(zhǔn)視頻源經(jīng)過基于幀為最基本處理單元的兩種不同算法壓縮后的壓縮百分比。可見本文算法的壓縮效果,顯著高于另外一個算法，而壓縮比都大于60%，可以和基于塊為基本單元的處理算法的壓縮比值相媲美，甚至高于它們。

具體對視頻序列sunflowers第6幀壓縮重建后質(zhì)量效果分析如圖5a到圖5c所示。其中圖5a是原圖，圖5b是由Yang[11]處理得到，圖5c是由本文算法處理后的效果，可以很明顯地發(fā)現(xiàn)本文算法的清晰度接近于原圖，而圖5b圖像質(zhì)量有所損失，其中物像邊緣虛化明顯，圖中已經(jīng)用紅線框出突出部分。所以文本算法的提出將可應(yīng)用于高清乃至超高清顯示，且本文算法在結(jié)構(gòu)上是基于幀壓縮的，這樣對于以一行行依次顯示的顯示終端設(shè)備來說，可以更易于實(shí)現(xiàn)高速流暢的顯示。

a　sunflower原圖

b　sunflower由Yang[11]處理

c　sunflower由本文算法處理圖5　實(shí)驗(yàn)效果

圖6為仿真結(jié)果圖，是根據(jù)PSNR和幀壓縮比之間的關(guān)系作為衡量編碼效果的指標(biāo)。可以直觀地看出，當(dāng)壓縮比小于0.3時，圖像效果都較差，隨著壓縮比的增大，PSNR值都有了明顯的提高。當(dāng)壓縮比大于0.3時，本文算法相對于Yang[11]算法，PSNR值平均高出1～2dB。

圖6　仿真結(jié)果

3小結(jié)

針對現(xiàn)今高速緩存設(shè)備受自刷新率等影響，帶寬不足以支持高清乃至超高清等高吞吐量設(shè)備的問題。提出了在顯示系統(tǒng)與其外部存儲設(shè)備之間嵌入一種基于熵編碼改進(jìn)的嵌入式編碼。該編碼利用顯示設(shè)備顯示視頻數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，基于幀為像素最基本的處理單元，使得視頻數(shù)據(jù)易于顯示，然后根據(jù)相鄰像素之間的相似性將其分成三類逐步進(jìn)行壓縮。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在顯示系統(tǒng)中引用該嵌入式編碼機(jī)制可以有效地降低視頻數(shù)據(jù)存儲量，從而減少了系統(tǒng)與外部存儲間的數(shù)據(jù)交互頻率。

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Massivevideodatastoragesystemdesignwithembeddedlosslessencoded

CHENTingyu,QIANHui

(Department of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350100,China)

Abstract:Contemporary, With the rising video display resolution, the real-time data of video display systems need to cache is growing. At the same time, DDR or other real-time storage device is limited by the refresh rate and other storage modes, so it’s hard to meet the real-time video display system stable storage. To store amounts of data is a key issue to be solved, in a real-time video display system. According to pixels high correlation of the spatial definition video within a single frame of the image, this paper gives an embedded arithmetic mix the coding and Huffman coding embedded compressed data storage method.In the traditional high-speed video DDR storage control system, a single frame of video is compressed by directly reducing the amount of real-time storage systems. It could solve the bottlenecks of massive video storage. The test proves that the mixed compressed data storage approach not only reduces the amount of data needed to store and restore its data compared with the classical entropy coding compression reducing PSNR value by an average of 1～2 dB.

Key words:video display system; storage control system; frame; coding

中圖分類號:TN873

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B

DOI：10.16280/j.videoe.2016.04.011

基金項(xiàng)目：可重構(gòu)的多格式超清視頻轉(zhuǎn)換數(shù)字顯示系統(tǒng)項(xiàng)目(2013-G-85)；福建省教育廳專項(xiàng)(WL2013-31)

作者簡介：

陳亭玉(1985— )，女，碩士生，主研顯示系統(tǒng)的存儲控制；

錢慧(1979— )，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)楦咔迥酥脸咔逡曨l系統(tǒng)研究、壓縮感知以及圖像處等。

責(zé)任編輯：許盈

收稿日期：2015-11-11

文獻(xiàn)引用格式：陳亭玉，錢慧. 嵌入無損編碼的海量視頻數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電視技術(shù)，2016，40(4)：52-55.

CHENTY，QIANH.Massivevideodatastoragesystemdesignwithembeddedlosslessencoded[J].Videoengineering，2016，40(4)：52-55.