基于FPGA硬件實現(xiàn)H．264變換量化整體結(jié)構(gòu)的設(shè)計方案

引 言

H．264高效的編碼效率是以其高復(fù)雜性為代價的，因此制約了它在高分辨率、實時處理等方面的應(yīng)用。而FPGA器件采用流水控制策略和并行處理方式，可為H．264復(fù)雜的編碼模塊提供硬件加速引擎。變換量化模塊在H．264編碼算法中被頻繁調(diào)用。因此研究在盡量合理控制其資源消耗的前提下，提高變換量化模塊的工作頻率及處理數(shù)據(jù)的吞吐量，并完成變換量化一系列完整功能的變換量化結(jié)構(gòu)具有重要的實際意義，也成為當(dāng)前研究的首要問題。H．264．變換是基于DCT的，其全部采用整數(shù)DCT變換，這樣就避免了正變換和反變換的失配問題，既不丟失解碼精度，也適合于FPGA硬件實現(xiàn)。

1 算法原理及分析

1．1 變換算法及分析

H．264變換是整數(shù)DCT變換，該算法實現(xiàn)了編碼端和解碼端反變換之間的零匹配，從而減少了解碼精度的丟失。通常H．264變換編碼以4×4塊為單位，核心變換矩陣如下：

當(dāng)核心變換矩陣中a＝1時，為DCT正向變換矩陣Cf，；若將DCT正向變換矩陣Cf，中所有的2變?yōu)?，并保持所有符號不變，則變成Hadamard變換矩陣Hi；若將以上矩陣中所有的2變?yōu)?，并使a=1／2，保持所有符號不變，則為DCT反向變換矩陣CTi。

1．2 量化算法及分析

H．264的分級標(biāo)量量化器支持多達(dá)52個量化步長Qstep，用量化參數(shù)QP進(jìn)行索引。范圍廣闊的量化步長能夠靈活準(zhǔn)確地控制比特速率和質(zhì)量之間的平衡。

在整數(shù)算法中，量化過程可以用以下運算來實現(xiàn)：

式中：W為殘差系數(shù)；》》表示二進(jìn)制右移；幀內(nèi)塊和幀間塊f分別為2qbits／3，2qbits／6；MF為乘法因子，其值可根據(jù)W（i，j）在矩陣中不同的位置和量化參數(shù)QP的不同，查乘法因子表得到。

系數(shù)z的反量化方式如下：

式中：尺度因子V可根據(jù)Z（i，j）在矩陣中不同的位置和量化參數(shù)QP的不同，查尺度因子表得到。

2 FPGA硬件設(shè)計及實現(xiàn)

2．1 變換量化硬件整體結(jié)構(gòu)

在H．264編碼器中經(jīng)過預(yù)測后得到的殘差數(shù)據(jù)經(jīng)過變換T、量化Q后的數(shù)據(jù)分為兩路：一路經(jīng)過重排序Recoder后用于熵編碼；另一路為重建通路，經(jīng)過反量化Q-1、反變換T-1后與預(yù)測值P相加得到重建值，用于后面的宏塊的預(yù)測編碼。

H．264編碼標(biāo)準(zhǔn)中，在幀內(nèi)預(yù)測方式下，首先對16×16宏塊（亮度分量）的16個4×4塊進(jìn)行DCT變換，然后提取出DC系數(shù)組成一個4×4 DC塊；對于這個4×4 Dc塊要先進(jìn)行Hadamard變換，然后量化。在重建通路中需要注意：對于4×4 DC塊，要先進(jìn)行反Hadamard變換，再進(jìn)行反量化，目的是使反變換的動態(tài)范圍最大；再依據(jù)這個4×4 DC塊中16個數(shù)值對反量化后的16×16宏塊進(jìn)行反DCT變換。對于色度分量的DC系數(shù)也是一樣需要經(jīng)過進(jìn)一步變換。H．264變換量化整體結(jié)構(gòu)主要分為4大模塊，其框圖如圖1所示。

結(jié)構(gòu)框圖中DC_reg是一組用于存儲所有的DC系數(shù)值的寄存器，使用兩個同步FIFO存儲反量化后的AC系數(shù)，等待DC系數(shù)反變換反量化完畢以后，再一起送人最后的反DCT變換模塊中進(jìn)行處理。兩個同步FIFO在時鐘控制下先后進(jìn)行寫操作，其中一個存儲4×4塊反量化輸出的其中兩行數(shù)據(jù)，另一個在下一時鐘存儲這個4×4塊反量化輸出的另兩行數(shù)據(jù)。讀取時，則同時對兩個FIFO進(jìn)行讀操作，即一個時鐘內(nèi)這個4×4塊的反量化后的全部16個數(shù)值同時出現(xiàn)在反變換模塊的輸入端。

2．2 變換模塊（DCT／Hadamard變換）及反變換模塊

（iDCT／iHadamard反變換）設(shè)計由DCT變換矩陣可以推導(dǎo)得出：

同樣：Y01～Y03以及Y20～Y23也可將式（5）展開得到。同理可得：

由前述的變換算法分析可知，Hadamard變換和DCT變換的核心變換矩陣只存在是否乘以2的差別，因此將式（5）和（7）中的cr換成Hi，且2變?yōu)?，由此可得到Hadamard變換。

在實際的硬件電路中，乘以2和除以2的操作都可以通過移位來實現(xiàn)。此外，DCT正向變換與Hadamard變換在整個變換過程中不是同時進(jìn)行操作，因此將 DCT正向變換與Hadamard變換結(jié)合到一起，并分時復(fù)用，以是否乘2來區(qū)分當(dāng)前是哪種變換。同時采用16個殘差數(shù)據(jù)同時輸入，輸出8位變換數(shù)據(jù)，每 2個時鐘輸出一個4×4塊的變換結(jié)果。這樣既充分利用了硬件資源，又能一次性處理一個4×4殘差塊的全部16個數(shù)據(jù)，確保了效率。DCT變換和 Hadamard變換的核心變換均可用快速蝶形算法實現(xiàn)，如圖2所示。

對iDCT反向變換和iHadamard反變換的核心變換進(jìn)行分析，原理與上述相似。

2．3 量化及反量化模塊設(shè)計

整個量化及反量化模塊全部采用乘法器、加法器和移位操作來實現(xiàn)，并采用FPGA內(nèi)部的兩個ROM來分別存放正反量化的乘法因子MF和尺度因子V。

由于變換模塊輸出是8位，因此量化模塊采用8數(shù)據(jù)輸入，每2個時鐘輸出一個4×4塊的量化結(jié)果。反量化模塊也是采用8數(shù)據(jù)輸入，且每2個時鐘輸出一個4×4塊的反量化結(jié)果。

3 時序分析及硬件調(diào)試驗證

該結(jié)構(gòu)設(shè)計全部采用VHDL編寫程序，使用ISE環(huán)境下的XST進(jìn)行綜合，綜合頻率達(dá)到112 MHz。該設(shè)計采用的FPGA是Xilinx公司生產(chǎn)的XC2V1500，并使用在線邏輯分析儀Chipscope來觀察量化輸出數(shù)據(jù) （quant_out_i）和反變換后的殘差輸出數(shù)據(jù)（inv_dct_i）；圖3所示為反變換后的殘差輸出數(shù)據(jù)（inv_dct_i）。輸入數(shù)據(jù)采用數(shù)值相同的4×4塊，因此輸出數(shù)據(jù)也完全相同。波形顯示：每次輸出8個數(shù)據(jù)；對于一個宏塊的16個亮度4×4塊進(jìn)行處理時，可在45個時鐘內(nèi)完成變換量化 （包括AC／DC）用于編碼，在91個時鐘內(nèi)完成變換量化反變換反量化一系列操作得到用于重建的殘差，在236個時鐘內(nèi)完成對一個宏塊的殘差數(shù)據(jù)從輸入到反變換輸出重建值的完整過程。

4 結(jié) 語

提出的這種H．264變換量化結(jié)構(gòu)完全基于FPGA實現(xiàn)，每一個時鐘輸出8個數(shù)據(jù)，每2個時鐘得出對一個4×4塊處理的最終結(jié)果。一方面采用流水線操作，對16個數(shù)據(jù)并行處理提高了數(shù)據(jù)的處理速度，另一方面分時復(fù)用技術(shù)又在一定程度上節(jié)省了硬件資源。相比文獻(xiàn)中只實現(xiàn)了部分功能，本文實現(xiàn)了從殘差輸入經(jīng)變換量化、反變換反量化得到用于重建的殘差值這一系列完整的操作，并保證了在一定的數(shù)據(jù)處理速度下對資源的優(yōu)化處理，適合用于H．264．編碼器硬件加速。