（江蘇自動化研究所 連云港 222061）

1 引言

HEVC［1～2］熵編碼器的二值化是將頭信息和量化殘差系數(shù)轉(zhuǎn)化為一系列語法元素，實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的預處理和預壓縮過程。相比于上下文建模和二進制算術(shù)編碼［3］來說，二值化的復雜度較低，但仍然存在數(shù)據(jù)依賴性［4］，會影響編碼效率以及硬件編碼器的實際性能。本文針對二值化在硬件設(shè)計過程中存在的問題，提出一種面向硬件實現(xiàn)的二值化模塊方案，并驗證該方案的可行性，為相應的硬件設(shè)計提供參考。

2 二值化過程淺析

HEVC規(guī)定的一系列語法元素多以4×4子塊為單位，按照頭信息、量化殘差系數(shù)的位置信息、符號信息和幅值信息的順序依次產(chǎn)生。二值化過程有截斷萊斯方法（TR），k階指數(shù)哥倫布方法（EGk）和定長方法（Fixed Length）幾種，個別語法元素還采用查表或組合的方式。其中k階指數(shù)哥倫布編碼是變長碼的一種，具有很好的結(jié)構(gòu)性，由前綴和后綴兩部分構(gòu)成，都依賴于指數(shù)哥倫布編碼的階數(shù)k。表1列出了幀內(nèi)編碼過程中相關(guān)的語法元素及其對應的二值化方式，其中coeff_abs_level_remaining［5］作為最后一個相關(guān)語法元素，采用了TR和EGk組合的方式，是二值化過程中的研究重點。

二值化的預處理作用體現(xiàn)在，通過掃描［6］的方式能將二維量化殘差系數(shù)轉(zhuǎn)化為一維數(shù)據(jù)，有對角、垂直和水平三種掃描方式［7］，并將非零系數(shù)盡量靠近排列，為后續(xù)處理做準備。這種基于4×4子塊的掃描技術(shù)適應于所有大小的TU，有利于編碼器的模塊化［8］。二值化的預壓縮作用體現(xiàn)在，硬件設(shè)計中一個4×4子塊的原始數(shù)據(jù)可能需要256（16×16）bit的存儲空間，二值化后，這個數(shù)值將大大減小。經(jīng)統(tǒng)計，一個4×4子塊轉(zhuǎn)化為二元符號bin后，其平均長度遠小于輸入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量。

表1 幀內(nèi)編碼的相關(guān)語法元素

二值化的數(shù)據(jù)依賴性主要體現(xiàn)在語法元素coeff_abs_level_remaining的后綴部分的二值化過程中:參數(shù)param隨著非零量化殘差系數(shù)的幅值進行自適應更新，幅值越大，param值越大，具體計算公式如下，其中coeff_abs為非零量化殘差系數(shù)的絕對值:

HEVC熵編碼器的硬件設(shè)計由于其復雜性和數(shù)據(jù)依賴性等原因，一直是研究的熱點，二值化過程也同樣如此。以16并行度的硬件系統(tǒng)為例，雖然param的自適應更新能夠提高壓縮效率，但是硬件系統(tǒng)在一個cycle內(nèi)要處理16個量化殘差系數(shù)，需要多次進行式（1）的計算和判斷，如果設(shè)計不合理，就會造成關(guān)鍵路徑過長，影響硬件處理速度，不僅如此，當二值化過程隨熵編碼過程不斷重復計算執(zhí)行時，會進一步加劇延時的問題。

針對上述問題，本文的目標就是簡化二值化的硬件設(shè)計，提高硬件效率，基于對二值化的研究分析，提出將參數(shù)param由自適應改為固定值，以期待在不過多影響壓縮性能的前提下，降低數(shù)據(jù)依賴性，同時又利于硬件實現(xiàn)，提高硬件處理效率。

3 方案性能驗證

本文針對二值化硬件設(shè)計過程中遇到的問題提出了一種簡化方案，為驗證該方案是否可行，對系統(tǒng)的性能影響如何，本文基于HEVC軟件參考平臺 HM［9］開展了驗證工作。

3.1 HM參考平臺

HM采用C++語言實現(xiàn)HEVC的完整編解碼過程，本文重點關(guān)注其中的熵編碼部分。經(jīng)分析，HEVC熵編碼器主要有兩個作用:一是計算率失真優(yōu)化選出最優(yōu)劃分和最佳預測模式，二是對選出的最佳組合再進行一次編碼。前者需要遍歷多種CU、PU、TU大小以及多種預測模式［10～11］，針對每一個組合都要進行一次熵編碼計算，計算重復率高，如果熵編碼模塊設(shè)計不合理，將大大影響遍歷過程的速率，限制硬件編碼效率；后者通過編碼得到實際的二進制碼流，用于后續(xù)傳輸、存儲和解碼［12］，該過程只需要執(zhí)行一次，但是必須遵循HEVC標準，否則碼流不能被正常解碼。

3.2 算法修改

通過上述分析，熵編碼算法改進需要在遍歷選擇和最終編碼上有所區(qū)分，這也為硬件設(shè)計提供一種思路:為了加快遍歷選擇過程，同時又不影響最終的碼流結(jié)構(gòu)，在硬件設(shè)計時，可以犧牲一定的邏輯開銷，設(shè)計兩套熵編碼器，一套用于遍歷選擇計算率失真優(yōu)化，包括本文提出的簡化方案等優(yōu)化或者是算法改進都可以在此基礎(chǔ)上進行；一套遵循標準算法，位于整個硬件系統(tǒng)的最末端，用于編碼生成二進制bit流，其性能對前期過程影響較小。

本文的主要工作在于分析HM中熵編碼器的實際調(diào)用關(guān)系，構(gòu)造新函數(shù)以及修改遍歷選擇過程中的二值化實現(xiàn)部分。我們采用HM16.0版本來進行算法的修改和性能驗證，如果方案可行，該平臺還將作為硬件設(shè)計的參考，指導硬件模塊的實現(xiàn)。

圖1（a）為HM中熵編碼的相關(guān)函數(shù)調(diào)用關(guān)系示意圖，HM的遍歷選擇與最終編碼分別位于函數(shù)compressSlice和encodeSlice中。compressSlice主要完成遍歷選擇過程，選出最優(yōu)劃分和最佳預測模式，encodeSlice對最優(yōu)劃分和最佳預測模式執(zhí)行最終的編碼。兩者均調(diào)用底層函數(shù)codeCoeffNxN，二值化就位于該函數(shù)中。但是如果僅簡單修改函數(shù)codeCoeffNxN的二值化部分，會導致最終生成的二進制碼流不能被正常解碼。為了避免該問題，本文將遍歷選擇和最終編碼時的熵編碼處理區(qū)分開來，為函數(shù)encodeSlice重新構(gòu)造了一系列新的子函數(shù)，具體調(diào)用關(guān)系如圖1（b）所示。

圖1 熵編碼函數(shù)調(diào)用示意圖

新構(gòu)造的函數(shù)用于執(zhí)行最終的實際編碼，其中底層函數(shù)codeCoeffNxN_2在二值化過程中保持采用自適應更新param參數(shù)。此外，encodeSlice過程中涉及的大量的函數(shù)遞歸調(diào)用，也可以參考原始算法實現(xiàn)。函數(shù)compressSlice的子函數(shù)基本不變，但是需要修改函數(shù)codeCoeffNxN的二值化部分，采用固定param值即可。函數(shù)codeCoeffNxN和codeCoeffNxN_2雖然都是底層的實際編碼函數(shù)，但是兩者算法不同，輸出結(jié)果也不同。

3.3 性能分析

在對HM16.0進行配置時，采用全幀內(nèi)（All Intra，AI）配置文件，其余配置參數(shù)采用默認值，QP采用標準測試組（22、27、32、37）。我們選取了幾種分辨率、紋理和運動特征不同的全灰度視頻序列進行測試，具體如表2所示。

表2 仿真測試視頻序列表

量化殘差系數(shù)是熵編碼過程的輸入數(shù)據(jù)的主要部分，而語法元素remaining_value在量化殘差系數(shù)相關(guān)的語法元素中所占的比例也較大，所以對remaining_value二值化的修改勢必會影響到二值化結(jié)果，最終將會影響到二進制bit流的長度。本文分別統(tǒng)計了算法修改前后不同測試序列在不同QP情況下編碼輸出的二進制bit流的總長度，具體如表3所示。

表3 仿真測試視頻序列表

由表3可以發(fā)現(xiàn)，采用固定參數(shù)值會增加最終的二進制bit流長度，也因此反映出了采用自適應param參數(shù)進行二值化的優(yōu)勢，這種對最終的碼流長度的影響是有限的。但是僅憑二進制bit流的總量變化不足以說明系統(tǒng)性能影響，為了比較算法修改前后的編碼性能變化，本文通過BD-rate（Bjontegaard delta bitrate）［13］來評價該方案的整體性能。當BD-rate為正值時，表明在相同PSNR條件下，碼率增加，系統(tǒng)性能有所下降，負值則表示碼率減少，系統(tǒng)性能有所提高。統(tǒng)計結(jié)果如表4所示。

通過表4可以看出，相比于原始自適應更新參數(shù)，修改后的算法雖然會導致系統(tǒng)的性能有所下降，但是這種影響很小，在可以接受的范圍內(nèi)，但是該方案卻能大大簡化硬件的實現(xiàn)，所以該方案具備可行性。

基于上述結(jié)論，HM平臺還將用于硬件系統(tǒng)的功能驗證。硬件系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)由軟件平臺打印得到，硬件設(shè)計中熵編碼的輸出結(jié)果也將與軟件平臺進行比較，從而驗證功能的正確性。此外，參數(shù)param的修改還可能會影響到CTU的最佳劃分方式，可以通過專門的碼流分析工具來協(xié)助驗證軟硬件的劃分方式是否一致。

表4 原始算法與快速算法性能比較表

4 硬件設(shè)計思路

經(jīng)驗證，該方案具備可行性，能夠為硬件設(shè)計提供新的設(shè)計思路。結(jié)合軟件參考平臺HM，可以從以下幾個方面為硬件設(shè)計提供參考。

4.1 硬件整體架構(gòu)

硬件熵編碼器的整體架構(gòu)可以參考軟件算法的修改，采用兩套熵編碼器，分別用于遍歷選擇和實際編碼。整體架構(gòu)如圖2所示。

圖2 整體硬件架構(gòu)圖

這種架構(gòu)相比于一般設(shè)計來說額外增加了一套熵編碼器。雖然增加了邏輯資源開銷，但是能夠?qū)⒈闅v選擇過程與最終編碼過程區(qū)分開，兩者可以根據(jù)各自的優(yōu)化目標進行相應改進，如簡化遍歷選擇過程的二值化部分，提高編碼效率，或者是上下文建模、二進制算數(shù)編碼的優(yōu)化和架構(gòu)的改進等。此外，兩套熵編碼器可以共用的模塊有很多，所以在硬件整體架構(gòu)的修改上，邏輯資源開銷的增加是可控的。

4.2 二值化模塊

本文針對二值化的數(shù)據(jù)依賴性問題展開研究，提出了一種硬件友好的二值化方案，經(jīng)驗證，該方案是可行的。具體到硬件實現(xiàn)時，基于硬件整體架構(gòu)的改變，在遍歷選擇過程中，語法元素remaining value的二值化采用固定參數(shù)param，量化殘差系數(shù)之間消除了數(shù)據(jù)依賴性，只需要判斷系數(shù)是否為非零，無需考慮自適應更新的問題。以16并行度為例，一個cycle就可以快速處理16個系數(shù)的二值化，大大加快了遍歷進程。

而對于實際編碼部分，雖然保持數(shù)據(jù)依賴性，但是可以通過合理的流水線設(shè)計來降低數(shù)據(jù)依賴性帶來的影響，如采用四級流水線結(jié)構(gòu)，每一級處理4個量化殘差系數(shù)，其編碼效率不會影響到前期的遍歷選擇過程，從而避免影響系統(tǒng)的編碼效率。

4.3 并行度

前面均以16并行度為例進行說明，實際上，在硬件設(shè)計時可以靈活滿足不同并行度的設(shè)計需求。但是由于二維量化殘差系數(shù)以4×4子塊為單位，在硬件設(shè)計時多采用8或16并行度，即一個cycle處理8或16個量化殘差系數(shù)。針對遍歷選擇過程來說，熵編碼器的并行度設(shè)計需要考慮前后模塊的實際處理速度，不同大小的TU塊的編碼往往需要的時鐘數(shù)不同，可以通過打拍的方式保持同步。

5 結(jié)語

本文針對二值化的硬件設(shè)計過程中遇到的問題提出了一種簡化方案，不論是在算法修改還是在硬件設(shè)計中，都采用兩套熵編碼器，并改進遍歷選擇過程的二值化部分，同時保證實際編碼過程遵循編碼標準不能改變。隨后本文基于HEVC軟件測試平臺HM進行算法修改和性能驗證，為硬件設(shè)計提供參考。該方案的優(yōu)勢在于能夠簡化硬件設(shè)計，提高編碼效率，同時對系統(tǒng)性能的影響基本可以忽略不計。后續(xù)還可以在本文的基礎(chǔ)上進一步研究:

1）param的不同取值對編碼性能的影響是否存在最佳；能否通過某種方式模擬參數(shù)param的自適應更新，如分段取值、設(shè)定動態(tài)閾值等方式。

2）在算法改進與硬件設(shè)計過程中，對遍歷選擇和最終編碼兩者的熵編碼有不同的研究目標。前者在于如何能夠更快更好地完成最佳組合的選擇，后者在于如何在遵循HEVC標準的前提下優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計。上下文建模和二進制算術(shù)編碼兩部分也是研究的重點，可以基于本文開展進一步的優(yōu)化研究。