運(yùn)動(dòng)估計(jì)與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)腍.263壓縮算法分析和優(yōu)化研究

運(yùn)動(dòng)圖像遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)傳輸系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸部分架構(gòu)在Internet之上，而現(xiàn)階段Internet的狀況是帶寬小、延遲大、不穩(wěn)定。所以為了獲得良好的實(shí)時(shí)傳輸效果，除了改善傳輸控制機(jī)制之外，還需要實(shí)現(xiàn)高壓縮比、低耗時(shí)、能達(dá)到實(shí)時(shí)壓縮和解壓縮效果的運(yùn)動(dòng)圖像壓縮方法。H.263是國(guó)際電信協(xié)會(huì)－電信標(biāo)準(zhǔn)化部門(mén)ITU-T（The International Telecommunications Union-Telecommunication Standardization Sector）于1995年通過(guò)的用于低比特率實(shí)時(shí)傳輸?shù)?a target="_blank">視頻編解碼協(xié)議。其設(shè)計(jì)初衷是滿足帶寬低于64kbps的低帶寬視頻應(yīng)用需求，如視頻會(huì)議、可視電話等?，F(xiàn)在H.263也被應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)圖像遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)傳輸系統(tǒng)中，但原始的H.263在實(shí)時(shí)性和壓縮比等方面還有不少可優(yōu)化余地。本文針對(duì)具體的運(yùn)動(dòng)圖像遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)傳輸系統(tǒng)應(yīng)用，在大量研究工作基礎(chǔ)上提出多個(gè)H.263的優(yōu)化策略，并取得了相當(dāng)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(gè)視頻幀分成許多宏塊（MB-Micro Block），每個(gè)宏塊由4個(gè)Y亮度塊、1個(gè)Cb色度塊和1個(gè)Cr色度塊組成。塊（Block）的大小為8×8。H.263以宏塊為單位進(jìn)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(yùn)動(dòng)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償（Motion Estimation and Motion Compensation）減小時(shí)間冗余。H.263有兩種編碼方式，一種是Intra方式，幀內(nèi)編碼，產(chǎn)生的幀作為關(guān)鍵幀-I幀；另一種是Inter方式，幀間編碼，產(chǎn)生的幀作為非關(guān)鍵幀-P幀。

通過(guò)分析，將H.263壓縮算法的流程圖歸納為如圖1所示。

通過(guò)分析和測(cè)試表明，DCT、運(yùn)動(dòng)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償是H.263最重要的部分，同時(shí)也是H.263實(shí)現(xiàn)中最耗時(shí)的運(yùn)算環(huán)節(jié)。要提高H.263的運(yùn)算速度，就要針對(duì)這些環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化。

2 轉(zhuǎn)換函數(shù)、DCT和運(yùn)動(dòng)估計(jì)環(huán)節(jié)的優(yōu)化

2.1 色彩空間轉(zhuǎn)換函數(shù)的優(yōu)化

CIF格式基于YUV色彩空間，而應(yīng)用程序中，大多數(shù)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Y(jié)UV色彩空間的轉(zhuǎn)換函數(shù)。

RGB到Y(jié)UV的轉(zhuǎn)換函數(shù)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(zhuǎn)換算法采用浮點(diǎn)運(yùn)算，但浮點(diǎn)運(yùn)算會(huì)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(lái)代替浮點(diǎn)乘除，從而有效縮短了轉(zhuǎn)換時(shí)間。

優(yōu)化后的轉(zhuǎn)換函數(shù)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(yōu)化

二維DCT公式為：

通過(guò)分析得出，DCT快速算法的實(shí)現(xiàn)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(jì)算中，這種方式多了一個(gè)映射環(huán)節(jié)，增加了計(jì)算的復(fù)雜度；另一種方法是從DCT變換本身尋找規(guī)律進(jìn)行改進(jìn)。

在H.263應(yīng)用中，注意到兩條規(guī)律：一是能量集中在少部分DCT系數(shù)上；二是隨著量化步長(zhǎng)的增大，被量化為零的DCT系數(shù)增多，而且對(duì)DCT計(jì)算的精度要求降低。于是，采用一種零系數(shù)預(yù)測(cè)策略，即根據(jù)量化步長(zhǎng)，首先對(duì)DCT變換的輸入數(shù)據(jù)分類(lèi)，對(duì)于給定的量化步長(zhǎng)，如果輸入數(shù)據(jù)將要被量化為0，那么這些數(shù)據(jù)就不必做DCT運(yùn)算，而直接將變換結(jié)果置為0。這樣只需對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行DCT變換，因此節(jié)省了大量無(wú)效運(yùn)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(lái)實(shí)現(xiàn)DCT計(jì)算，大幅度提高了運(yùn)算速度。

2.3 運(yùn)動(dòng)估計(jì)與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償算法的優(yōu)化

運(yùn)動(dòng)估計(jì)是指在參考幀中搜索一個(gè)與當(dāng)前幀圖像塊最相似的圖像塊，即最佳匹配塊，搜索結(jié)果用運(yùn)動(dòng)向量來(lái)表示。運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償是指利用參考幀和已求得的運(yùn)動(dòng)向量重構(gòu)當(dāng)前幀，把重構(gòu)幀和當(dāng)前幀的差值作為當(dāng)前幀的補(bǔ)償值進(jìn)行壓縮編碼。兩者互相配合，共同實(shí)現(xiàn)壓縮效果。

運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法的研究從兩方面著手：快速搜索算法和塊匹配準(zhǔn)則。

最簡(jiǎn)單的搜索算法是全搜索法（FS），這種算法精度高，但計(jì)算量過(guò)于龐大。為了加快運(yùn)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(jìn)算法、二維對(duì)數(shù)法（LOGS）、交叉搜索法（CS）、四步法（4SS）、預(yù)測(cè)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(yōu)的快速搜索算法之一，用于本次項(xiàng)目研究中。

塊匹配準(zhǔn)則決定何時(shí)找到最佳匹配塊，從而終止搜索進(jìn)程。傳統(tǒng)的準(zhǔn)則有絕對(duì)平均誤差函數(shù)（MAE）、互相關(guān)函數(shù)（CCF）、均方誤差函數(shù)（MSE）、最大誤差最小函數(shù)（MME）等。由于傳統(tǒng)方法沒(méi)有考慮人眼的視覺(jué)特性，所以判斷結(jié)果和人眼的感知相差較大。實(shí)際H.263采用的塊匹配準(zhǔn)則為MSE的替代準(zhǔn)則SAD（絕對(duì)差和），兩者的公式如下：

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

測(cè)試表明，SAD的計(jì)算量要比MSE的計(jì)算量減少三分之一，而它們的圖像效果相當(dāng)。

此外，還可以利用硬件特性加速塊匹配準(zhǔn)則的運(yùn)算速度，Intel的MMX技術(shù)提供了這種特性。SAD等塊匹配準(zhǔn)則主要針對(duì)短數(shù)據(jù)的重復(fù)計(jì)算，MMX增加了系統(tǒng)單個(gè)指令操作數(shù)據(jù)的數(shù)目（SIMD），從而可以在一個(gè)指令中完成多組數(shù)據(jù)的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)并行機(jī)制，從而加快運(yùn)算速度。

3 提高壓縮比的選擇

H.263提供了許多高級(jí)模式來(lái)提高視頻壓縮比。從對(duì)壓縮效率的貢獻(xiàn)角度看，大運(yùn)動(dòng)向量模式、高級(jí)預(yù)測(cè)模式、PB幀模式和增強(qiáng)PB幀模式是最重要的4個(gè)高級(jí)模式。

在大運(yùn)動(dòng)向量模式和高級(jí)預(yù)測(cè)模式下，運(yùn)動(dòng)向量可以指到圖像邊界以外，增大了運(yùn)動(dòng)向量的表達(dá)范圍，從而在本質(zhì)上提高了運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)木纫愿纳凭幋a效率。

基本PB幀模式下，一個(gè)PB幀是一個(gè)P幀和一個(gè)B幀組成的整體。當(dāng)前P幀由前一個(gè)P幀預(yù)測(cè)得到，B幀則由前一個(gè)P幀和當(dāng)前P幀預(yù)測(cè)得到（見(jiàn)圖2）。PB幀模式在增加較少比特?cái)?shù)的情況下，將幀率提高了近一倍。

增強(qiáng)PB幀模式的主要改進(jìn)點(diǎn)在于預(yù)測(cè)方式的增強(qiáng)?；綪B幀模式對(duì)B幀圖像（或宏塊 ）僅允許使用雙向預(yù)測(cè)，而增強(qiáng)的PB幀模式對(duì)B幀圖像則允許使用前向預(yù)測(cè)（見(jiàn)圖3）、后向預(yù)測(cè)（見(jiàn)圖4）和雙向預(yù)測(cè)（見(jiàn)圖2）三種手段。這樣，在壓縮過(guò)程中，有機(jī)會(huì)選擇更合適的預(yù)測(cè)方法處理B幀圖像（或宏塊），從而提高B幀的壓縮效率?；綪B幀模式的Ｂ幀只能通過(guò)雙向預(yù)測(cè)獲得，這對(duì)慢速運(yùn)動(dòng)圖像效果較好。當(dāng)輸入運(yùn)動(dòng)圖像存在快速不規(guī)則運(yùn)動(dòng)時(shí)，B幀質(zhì)量會(huì)急劇惡化，而增強(qiáng)PB幀模式的Ｂ幀有三種預(yù)測(cè)方式可選，可以解決這一難題。通過(guò)分析和測(cè)試表明，增強(qiáng)PB幀模式比基本PB幀模式有更強(qiáng)的魯棒性，更適用于運(yùn)動(dòng)圖像遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)傳輸。

大運(yùn)動(dòng)向量模式和高級(jí)預(yù)測(cè)模式由于增大了運(yùn)動(dòng)向量的表示范圍，可以增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)木?，從而提高壓縮比；而增強(qiáng)PB幀模式引入B幀，有三種預(yù)測(cè)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(shí)際程序設(shè)計(jì)中，筆者配合傳輸環(huán)境測(cè)試模塊，在網(wǎng)絡(luò)帶寬較低時(shí)實(shí)現(xiàn)這三種方式的配合使用，發(fā)揮了更大的壓縮效率，達(dá)到更高的壓縮比。

4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和性能分析

4.1 算法優(yōu)化測(cè)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(gè)關(guān)鍵幀，視頻幀質(zhì)量取6000，比較優(yōu)化前和優(yōu)化后算法的時(shí)間效率，結(jié)果如（圖5）所示。

縱軸單位為毫秒，表示壓縮完成所需時(shí)間?？梢?jiàn)，要處理的視頻幀越大，優(yōu)化后的算法取得的加速效果越明顯。

4.2 增強(qiáng)PB幀模式壓縮效果測(cè)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(gè)關(guān)鍵幀，視頻幀質(zhì)量取6000，比較使用增強(qiáng)PB幀模式前和使用增強(qiáng)PB幀模式后算法的壓縮效率，結(jié)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(qiáng)PB幀模式的壓縮效果越明顯。

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