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運動估計與運動補償的H.263壓縮算法分析和優化研究

電子設計 ? 來源:電子技術應用 ? 作者:余振建;周健;戴梅 ? 2020-11-11 10:45 ? 次閱讀

運動圖像遠程實時傳輸系統的網絡傳輸部分架構在Internet之上,而現階段Internet的狀況是帶寬小、延遲大、不穩定。所以為了獲得良好的實時傳輸效果,除了改善傳輸控制機制之外,還需要實現高壓縮比、低耗時、能達到實時壓縮和解壓縮效果的運動圖像壓縮方法。H.263是國際電信協會-電信標準化部門ITU-T(The International Telecommunications Union-Telecommunication Standardization Sector)于1995年通過的用于低比特率實時傳輸的視頻編解碼協議。其設計初衷是滿足帶寬低于64kbps的低帶寬視頻應用需求,如視頻會議、可視電話等。現在H.263也被應用于運動圖像遠程實時傳輸系統中,但原始的H.263在實時性和壓縮比等方面還有不少可優化余地。本文針對具體的運動圖像遠程實時傳輸系統應用,在大量研究工作基礎上提出多個H.263的優化策略,并取得了相當好的效果。

1 H.263壓縮算法的分析概要

H.263的輸入視頻幀格式為QCIF(Quarter Common Intermediate Format,大小為176×144)、CIF(Common Intermediate Format,大小為352×288)等。將每個視頻幀分成許多宏塊(MB-Micro Block),每個宏塊由4個Y亮度塊、1個Cb色度塊和1個Cr色度塊組成。塊(Block)的大小為8×8。H.263以宏塊為單位進行視頻幀的壓縮。

H.263使用離散余弦變換DCT(Discrete Cosine Transform)減小空間冗余,使用運動估計和運動補償(Motion Estimation and Motion Compensation)減小時間冗余。H.263有兩種編碼方式,一種是Intra方式,幀內編碼,產生的幀作為關鍵幀-I幀;另一種是Inter方式,幀間編碼,產生的幀作為非關鍵幀-P幀。

通過分析,將H.263壓縮算法的流程圖歸納為如圖1所示。

通過分析和測試表明,DCT、運動估計和運動補償是H.263最重要的部分,同時也是H.263實現中最耗時的運算環節。要提高H.263的運算速度,就要針對這些環節進行優化。

2 轉換函數、DCT和運動估計環節的優化

2.1 色彩空間轉換函數的優化

CIF格式基于YUV色彩空間,而應用程序中,大多數視頻采集程序只提供RGB色彩空間的視頻幀,因此需要建立從RGB色彩空間到YUV色彩空間的轉換函數。

RGB到YUV的轉換函數如下所示,其中Y為YUV色彩空間的亮度值,U(Cb)和V(Cr)為YUV色彩空間的色度值。

Y=0.299×R+0.587×G+0.114×B;

Cr=V=(R-Y)×127/179;

Cb=U=(B-Y)×127/226;

H.263原有的色彩空間轉換算法采用浮點運算,但浮點運算會消耗較多的CPU周期。為了加快視頻處理速度,采用整型乘法和向右移位來代替浮點乘除,從而有效縮短了轉換時間。

優化后的轉換函數如下:

Y=((R×313524)》》20)+((G×615514)》》20)×((B×119538)》》20);

Cr=V=((R-Y)×743962))》》20;

Cb=U=((B-Y)×589244))》》20;

2.2 DCT、IDCT算法的優化

二維DCT公式為:

通過分析得出,DCT快速算法的實現可以有兩種方式。一種方法是把已有的快速變換算法(如FFT、FHT等)映射到DCT計算中,這種方式多了一個映射環節,增加了計算的復雜度;另一種方法是從DCT變換本身尋找規律進行改進。

在H.263應用中,注意到兩條規律:一是能量集中在少部分DCT系數上;二是隨著量化步長的增大,被量化為零的DCT系數增多,而且對DCT計算的精度要求降低。于是,采用一種零系數預測策略,即根據量化步長,首先對DCT變換的輸入數據分類,對于給定的量化步長,如果輸入數據將要被量化為0,那么這些數據就不必做DCT運算,而直接將變換結果置為0。這樣只需對部分數據進行DCT變換,因此節省了大量無效運算。另外,利用DCT的局部并行性,使用Intel的多媒體處理指令集-MMX來實現DCT計算,大幅度提高了運算速度。

2.3 運動估計與運動補償算法的優化

運動估計是指在參考幀中搜索一個與當前幀圖像塊最相似的圖像塊,即最佳匹配塊,搜索結果用運動向量來表示。運動補償是指利用參考幀和已求得的運動向量重構當前幀,把重構幀和當前幀的差值作為當前幀的補償值進行壓縮編碼。兩者互相配合,共同實現壓縮效果。

運動估計算法的研究從兩方面著手:快速搜索算法和塊匹配準則。

最簡單的搜索算法是全搜索法(FS),這種算法精度高,但計算量過于龐大。為了加快運算速度,保證精度,人們提出了很多快速搜索算法:三步法(TSS)及基于三步法的改進算法、二維對數法(LOGS)、交叉搜索法(CS)、四步法(4SS)、預測搜索法(PSA)、鉆石搜索法(DS)等。鉆石搜索法是迄今為止綜合性能最優的快速搜索算法之一,用于本次項目研究中。

塊匹配準則決定何時找到最佳匹配塊,從而終止搜索進程。傳統的準則有絕對平均誤差函數(MAE)、互相關函數(CCF)、均方誤差函數(MSE)、最大誤差最小函數(MME)等。由于傳統方法沒有考慮人眼的視覺特性,所以判斷結果和人眼的感知相差較大。實際H.263采用的塊匹配準則為MSE的替代準則SAD(絕對差和),兩者的公式如下:

其中:F0和F-1分別代表當前幀和重構幀(參考幀);k,l為待編碼宏塊在當前幀中的坐標;x,y為重構幀中參考宏塊的坐標;N表示宏塊的尺寸,此處為16。從公式中可見,SAD用絕對值運算代替了MSE的乘方運算,明顯降低了運算量,從而可以加快計算速度。

測試表明,SAD的計算量要比MSE的計算量減少三分之一,而它們的圖像效果相當。

此外,還可以利用硬件特性加速塊匹配準則的運算速度,Intel的MMX技術提供了這種特性。SAD等塊匹配準則主要針對短數據的重復計算,MMX增加了系統單個指令操作數據的數目(SIMD),從而可以在一個指令中完成多組數據的計算,實現并行機制,從而加快運算速度。

3 提高壓縮比的選擇

H.263提供了許多高級模式來提高視頻壓縮比。從對壓縮效率的貢獻角度看,大運動向量模式、高級預測模式、PB幀模式和增強PB幀模式是最重要的4個高級模式。

在大運動向量模式和高級預測模式下,運動向量可以指到圖像邊界以外,增大了運動向量的表達范圍,從而在本質上提高了運動補償的精度以改善編碼效率。

基本PB幀模式下,一個PB幀是一個P幀和一個B幀組成的整體。當前P幀由前一個P幀預測得到,B幀則由前一個P幀和當前P幀預測得到(見圖2)。PB幀模式在增加較少比特數的情況下,將幀率提高了近一倍。

增強PB幀模式的主要改進點在于預測方式的增強。基本PB幀模式對B幀圖像(或宏塊 )僅允許使用雙向預測,而增強的PB幀模式對B幀圖像則允許使用前向預測(見圖3)、后向預測(見圖4)和雙向預測(見圖2)三種手段。這樣,在壓縮過程中,有機會選擇更合適的預測方法處理B幀圖像(或宏塊),從而提高B幀的壓縮效率。基本PB幀模式的B幀只能通過雙向預測獲得,這對慢速運動圖像效果較好。當輸入運動圖像存在快速不規則運動時,B幀質量會急劇惡化,而增強PB幀模式的B幀有三種預測方式可選,可以解決這一難題。通過分析和測試表明,增強PB幀模式比基本PB幀模式有更強的魯棒性,更適用于運動圖像遠程實時傳輸。

大運動向量模式和高級預測模式由于增大了運動向量的表示范圍,可以增強運動補償的精度,從而提高壓縮比;而增強PB幀模式引入B幀,有三種預測方式可以生成B幀,在相同幀率的情況下,將壓縮比提高近80%,壓縮效果明顯。在實際程序設計中,筆者配合傳輸環境測試模塊,在網絡帶寬較低時實現這三種方式的配合使用,發揮了更大的壓縮效率,達到更高的壓縮比。

4 實驗數據和性能分析

4.1 算法優化測試

分別取100幀三種不同格式(SUB-QCIF:88×72,QCIF:178×144,CIF:352×288)的視頻幀,每20幀取1個關鍵幀,視頻幀質量取6000,比較優化前和優化后算法的時間效率,結果如(圖5)所示。

縱軸單位為毫秒,表示壓縮完成所需時間。可見,要處理的視頻幀越大,優化后的算法取得的加速效果越明顯。

4.2 增強PB幀模式壓縮效果測試

分別取100幀三種不同格式(SUB-QCIF:88×72,QCIF:178×144,CIF:352×288)的視頻幀,每20幀取1個關鍵幀,視頻幀質量取6000,比較使用增強PB幀模式前和使用增強PB幀模式后算法的壓縮效率,結果如(圖6)所示。

縱軸為壓縮比。要處理的視頻幀越大,冗余信息越多,增強PB幀模式的壓縮效果越明顯。

責任編輯:gt

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