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用于视频编码的改进的逐次消除算法
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2008-10-24
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用于视频编码的改进的逐次消除算法
与以往的各种视频编码标准相比,H. 264 视频编码标准在编码效率上获得了相当大的提高。但这是以提高编码的计算复杂度为代价的,其中运动估计的计算复杂度最大。提出一种适用于全搜索的改进的逐次消除算法,它能够有效地消除运动估计过程中的无效搜索点,加快运动估计的速度。试验结果表明:无效搜索点的消除率最大能够达到
98 % ,而率失真性能无损失。
关键词: 视频编码; H. 264 ; 运动估计
H. 264 是目前最新的国际视频编码标准,它在继承现有视频压缩标准MPEG21 、MPEG22 、MPEG24 、
H. 261 、H. 263 中运动预测技术的同时,又采用了多参考帧、可变块尺寸的运动补偿等技术。这些新技术的使用在有效提高编码效率的同时,也使运动估计模块的计算复杂度随之成倍增加,极大地增加了编码器的计算复杂度。从H. 264 标准的制定开始,国内外许多学者针对H. 264 标准中运动估计的新特点进行了研究,其中有Xu J ianfen 等人[1 ]提出基于UMHexagonS 的快速运动估计算法; Tourapis 等[2 ]提出Ext EPZS 和双模式搜索算法。这些算法相对于全搜索算法而言,减少了运动估计过程中需要搜索的匹配点数,以牺牲重建图像质量和增加编码码率来换取计算复杂度的降低。全搜索算法虽然计算复杂大,但它适合于硬件实现,而且能够得到最优的运动矢量和最佳的运动预测。因此,在需要降低编码码率和保持图像质量时,有必要对如何加速全搜索算法的速度做进一步的研究。
改进的逐次消除算法
在运动估计算法中,为了判断当前搜索点是否可能成为最佳匹配点(把可能成为最佳匹配点的搜索点称为有效搜索点,否则称为无效搜索点) ,通常采用绝对值误差和函数SAD 作为匹配准则[3 ] 。逐次消除算法
SEA[4 ]不直接对SAD 函数进行计算,利用不等式性质,采用当前运动补偿块和匹配块像素累加和差的绝对值作为匹配准则,消除搜索过程中的无效搜索点,节省了匹配准则的计算量,加快了运动估计速度。在SEA 算法中,其实质是对预测残差进行累加。当残差的符号分布相差较小时,其匹配准则函数值远小于SAD 函数值,因此不能有效地消除无效搜索点,造成额外的SAD 函数的计算量。新的逐次消除算法NFSEA[5 ]提高了SEA 算法的性能,它不是在整个运动补偿块上对预测残差进行累加,而把它分成8 ×8 大小的子块,然后把每个子块预测残差和的绝对值进行累加。
与以往的各种视频编码标准相比,H. 264 视频编码标准在编码效率上获得了相当大的提高。但这是以提高编码的计算复杂度为代价的,其中运动估计的计算复杂度最大。提出一种适用于全搜索的改进的逐次消除算法,它能够有效地消除运动估计过程中的无效搜索点,加快运动估计的速度。试验结果表明:无效搜索点的消除率最大能够达到
98 % ,而率失真性能无损失。
关键词: 视频编码; H. 264 ; 运动估计
H. 264 是目前最新的国际视频编码标准,它在继承现有视频压缩标准MPEG21 、MPEG22 、MPEG24 、
H. 261 、H. 263 中运动预测技术的同时,又采用了多参考帧、可变块尺寸的运动补偿等技术。这些新技术的使用在有效提高编码效率的同时,也使运动估计模块的计算复杂度随之成倍增加,极大地增加了编码器的计算复杂度。从H. 264 标准的制定开始,国内外许多学者针对H. 264 标准中运动估计的新特点进行了研究,其中有Xu J ianfen 等人[1 ]提出基于UMHexagonS 的快速运动估计算法; Tourapis 等[2 ]提出Ext EPZS 和双模式搜索算法。这些算法相对于全搜索算法而言,减少了运动估计过程中需要搜索的匹配点数,以牺牲重建图像质量和增加编码码率来换取计算复杂度的降低。全搜索算法虽然计算复杂大,但它适合于硬件实现,而且能够得到最优的运动矢量和最佳的运动预测。因此,在需要降低编码码率和保持图像质量时,有必要对如何加速全搜索算法的速度做进一步的研究。
改进的逐次消除算法
在运动估计算法中,为了判断当前搜索点是否可能成为最佳匹配点(把可能成为最佳匹配点的搜索点称为有效搜索点,否则称为无效搜索点) ,通常采用绝对值误差和函数SAD 作为匹配准则[3 ] 。逐次消除算法
SEA[4 ]不直接对SAD 函数进行计算,利用不等式性质,采用当前运动补偿块和匹配块像素累加和差的绝对值作为匹配准则,消除搜索过程中的无效搜索点,节省了匹配准则的计算量,加快了运动估计速度。在SEA 算法中,其实质是对预测残差进行累加。当残差的符号分布相差较小时,其匹配准则函数值远小于SAD 函数值,因此不能有效地消除无效搜索点,造成额外的SAD 函数的计算量。新的逐次消除算法NFSEA[5 ]提高了SEA 算法的性能,它不是在整个运动补偿块上对预测残差进行累加,而把它分成8 ×8 大小的子块,然后把每个子块预测残差和的绝对值进行累加。
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