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    H.264視頻壓縮快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法UMHexagons改進(jìn)

    2013-07-25 02:28:18潘紅兵何書專
    關(guān)鍵詞:六邊形矢量編碼

    楊 虎,潘紅兵,,何書專,李 麗

    (1.南京大學(xué)電子學(xué)院微電子設(shè)計(jì)研究所,江蘇南京210093;2.江蘇省光電信息功能材料重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京210093)

    0 引言

    H.264/AVC[1]是MPEG和ITU-T聯(lián)合制定的最新視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),其基本編碼框架和先前類似標(biāo)準(zhǔn)并沒(méi)有太大變化,但是編碼模塊的技術(shù)方案應(yīng)用了目前編碼的很多新技術(shù),采用了非常高效和精確的運(yùn)動(dòng)估計(jì)預(yù)測(cè)方法,其編碼效率比以往的編碼標(biāo)準(zhǔn)H.261/H.263和MPEG-1/2/3均提高40%以上,獲得了較高的編碼質(zhì)量,但卻是以極大增加運(yùn)算復(fù)雜度為代價(jià)的,一直成為實(shí)時(shí)應(yīng)用的瓶頸。

    視頻編碼領(lǐng)域中最關(guān)鍵的技術(shù)是運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法,其作用是在編碼過(guò)程中消除圖像幀間冗余度,目前已經(jīng)成為視頻壓縮研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。當(dāng)前,塊匹配算法因其易于硬件實(shí)現(xiàn)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),確定匹配塊的準(zhǔn)則是塊失真度。研究表明,運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法模塊是整個(gè)編碼過(guò)程中最耗時(shí)的部分,為了降低運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法復(fù)雜度,減少耗時(shí),提升編碼效率,各國(guó)學(xué)者提出了很多運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法[2]-[5],包括新三步法 (NTSS)、鉆石搜索法 (DS)、六邊形模板搜索法 (HEXBS)以及十字-鉆石-六邊形搜索法 (CDHS)這些算法一定程度上能夠降低運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法復(fù)雜度,同時(shí)保證了原有的視頻質(zhì)量,對(duì)運(yùn)動(dòng)緩慢和圖像尺寸較小的視頻序列可以取得較好的效果,但是在編碼運(yùn)動(dòng)劇烈和圖像尺寸較大的序列時(shí),效果不太滿意,容易陷入局部最優(yōu)點(diǎn),從而影響編碼質(zhì)量。

    非對(duì)稱十字形多層次六邊形搜索算法 (UMHexagonS)[6]是清華大學(xué)提出的快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法,已經(jīng)被H.264 JM參考模型所采納,其運(yùn)算量只有全搜索算法(FS)的10%,同時(shí)保持了較好的率失真性能,避免了運(yùn)動(dòng)搜索過(guò)早陷入局部最優(yōu)點(diǎn),而且能夠應(yīng)用于不同類型的視頻序列,獲得了與FS幾乎相同的運(yùn)動(dòng)估計(jì)效果。UMHexagonS雖然有效加快了運(yùn)動(dòng)估計(jì)的速度,但是仔細(xì)分析仍然存在很大的優(yōu)化空間,本文從早期結(jié)束閾值、混合搜索模板和宏塊類型模板對(duì)UMHexagonS算法進(jìn)行了改進(jìn)。

    1 UMHexagonS算法特征與存在問(wèn)題

    1.1 精確預(yù)測(cè)初始搜索起點(diǎn)

    UMHexagonS算法開(kāi)始是確定搜索的初始運(yùn)動(dòng)矢量,其矢量集包括中值預(yù)測(cè)矢量、上層預(yù)測(cè)矢量、原點(diǎn)預(yù)測(cè)矢量、相鄰參考幀預(yù)測(cè)矢量和參考幀相同位置宏塊預(yù)測(cè)矢量。上述運(yùn)動(dòng)矢量集中能使拉格朗日代價(jià)函數(shù)最小的矢量作為最小的運(yùn)動(dòng)矢量,若不滿足搜索提前中止的條件,這個(gè)矢量即為下一步搜索的最佳搜索起點(diǎn)。UMHexagonS使用的起點(diǎn)預(yù)測(cè)有效利用了幀內(nèi)、幀間相鄰塊的運(yùn)動(dòng)矢量相關(guān)性,因此其篩選出的搜索點(diǎn)最能夠反映當(dāng)前搜索塊的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì),很好的提升搜索精度。

    1.2 早期提前終止搜索策略

    為了使運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法在搜索速度和搜索質(zhì)量之間達(dá)到平衡,UMHexagonS算法中設(shè)計(jì)了一個(gè)適當(dāng)?shù)腅T閾值,在每一次不同的搜索步驟之后使用ET閾值判斷是否結(jié)束搜索:

    (1) 初始搜索起點(diǎn)預(yù)測(cè)

    (2) 非對(duì)稱大十字搜索

    (3) 5x5正方形搜索

    (4) 非均勻多層次16點(diǎn)六邊形搜索

    每當(dāng)滿足ET結(jié)束條件時(shí),搜索算法將會(huì)跳轉(zhuǎn)到局部精細(xì)搜索部分。上述的ET值由式 (1)決定,其大小與當(dāng)前塊大小、量化步長(zhǎng)、量化系數(shù)QP和相鄰塊MCOST有關(guān)

    算法中不同搜索步驟之后使用ET閾值都是相同的,可能出現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題,就是得到的小于ET的最小點(diǎn)不是一個(gè)最佳點(diǎn),然而利用ET在搜索后面階段找到更好搜索點(diǎn)的可能性變得越來(lái)越小。以UMHexagons最后主要的搜索模板為例,從搜索中心到搜索窗口邊界,其包含了4個(gè)16個(gè)點(diǎn)六邊形搜索。如果一次六邊形搜索不能找到更好的搜索點(diǎn),當(dāng)前的最優(yōu)點(diǎn)仍然需要從前面的搜索步驟中獲得,六邊形搜索將會(huì)繼續(xù),這樣的話后面六邊形搜索中使用的ET將失效。文獻(xiàn)[7]實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示在不同圖片尺寸和QP編碼條件下,六邊形搜索中ET的使用效率非常低 (ET效率的定義是搜索中途退出的次數(shù)/搜索總次數(shù)),可見(jiàn)在這一搜索步驟中ET幾乎沒(méi)有用。因此為了提高算法的搜索效率,必須在不同的搜索步驟中使用不同的ET閾值。

    1.3 混合多層次搜索

    UMHexagons是混合多層次搜索算法,其搜索過(guò)程可分為大范圍粗搜索、細(xì)搜索和精細(xì)搜索階段,其中粗搜索階段包含非對(duì)稱大十字模板、5x5正方形模板和非均勻多層次六邊形模板,細(xì)搜索階段使用正六邊形模板搜索,直到得到的最佳點(diǎn)位于正六邊形中心時(shí),進(jìn)入精細(xì)搜索階段,使用小鉆石模板搜索,當(dāng)搜索點(diǎn)位于小鉆石中心時(shí)即可得到最佳運(yùn)動(dòng)向量,搜索結(jié)束。

    從算法的3個(gè)搜索過(guò)程可以看到,最壞情況下,粗搜索階段算法要搜索113個(gè)點(diǎn) (非對(duì)稱十字24+正方形25+非均勻多層次六邊形64),搜索點(diǎn)數(shù)過(guò)多,算法忽略了預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)向量的方向性,過(guò)多的搜索了不必要的點(diǎn);同時(shí)在細(xì)搜索階段使用的是相同的正六邊形模板,算法沒(méi)有考慮到不同宏塊使用不同的搜索模板以保證搜索速度和質(zhì)量的折中,因此有必要對(duì)原算法進(jìn)行改進(jìn)。

    2 對(duì)UMHexagonS算法的改進(jìn)

    由以上分析UMHexagonS算法中存在的問(wèn)題,對(duì)算法的改進(jìn)如下。

    2.1 提出一種新的自適應(yīng)ET閾值

    根據(jù)文獻(xiàn)[7]設(shè)計(jì)了自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)估計(jì)搜索早期結(jié)束策略,引入一種新的ET閾值,其ET閾值的大小由圖像的大小和量化參數(shù)兩個(gè)因素決定,以適應(yīng)不同的編碼條件。運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法中需要的兩個(gè)閾值由以下式子決定

    式 (2)中 Threshold代表 Threshold1和 Threshold2,ThdBase代表ThdBase1和ThdBase2。由于大多數(shù)情況下物體的運(yùn)動(dòng)是規(guī)律且緩慢的,相鄰塊預(yù)測(cè)得到的中值預(yù)測(cè)矢量很有可能是最佳的搜索點(diǎn),搜索中值預(yù)測(cè)點(diǎn)之后使用Threshold1,若滿足條件,這時(shí)候可以認(rèn)為運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法就找到了最優(yōu)點(diǎn),可以結(jié)束整個(gè)搜索,極大節(jié)省搜索時(shí)間。每一步非均勻多層次六邊形搜索之后可以使用Threshold2,因?yàn)檫@是算法最耗時(shí)的部分,一旦當(dāng)前的MCOST小Threshold2,算法進(jìn)入細(xì)搜索階段。ThdBase由最小QP和最小圖像尺寸設(shè)置,通常Thd1Base比Thd2Base小,因?yàn)榧偃鐫M足了Threshold1,就沒(méi)有必要再繼續(xù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)搜索,而且一個(gè)小的Threshold能確保對(duì)搜索質(zhì)量影響最小。式 (3)M是閾值的調(diào)節(jié)因子,由兩個(gè)變量QP和圖像大小決定,目的是為了使閾值適應(yīng)不同的QP和視頻序列。M調(diào)節(jié)因子的原則是越大的閾值分配給盡量小的QP和大的圖像尺寸。式(4)MAX_QP是H.264/AVC使用的最大QP值,式 (5)MIN_WIDTH是測(cè)試序列中最小的圖像寬度,其中常數(shù)A和B由實(shí)驗(yàn)確定。根據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)試的結(jié)果,各個(gè)參數(shù)的取值如下

    Thd_Base中的7個(gè)值分別對(duì)應(yīng)從16x16到4x4七種宏塊大小,QP_factor的參數(shù)A在整像素搜索中設(shè)為0.9,分?jǐn)?shù)像素搜索中設(shè)為0.3,Scale_factor的參數(shù)B設(shè)為0.3。

    2.2 粗搜索階段的模板改進(jìn)

    2.2.1 大十字模板和多層次六邊形模板改進(jìn)

    根據(jù)文獻(xiàn)[8]利用當(dāng)前塊的運(yùn)動(dòng)矢量和前一幀與當(dāng)前塊的相同位置塊運(yùn)動(dòng)矢量可以減少運(yùn)動(dòng)估計(jì)搜索點(diǎn)數(shù),用current_MV表示當(dāng)前塊運(yùn)動(dòng)矢量,previous_MV表示前一幀運(yùn)動(dòng)矢量,求出兩個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量的夾角,計(jì)算方法如下

    若兩個(gè)矢量都不為0,根據(jù)式 (8)計(jì)算出其夾角θ,否則仍然按照改進(jìn)前算法計(jì)算,由式 (8)可知,current_MV是隨著搜索中心的改變而變化,而previous_MV在每次塊搜索中的大小是不變的。

    根據(jù)參考文獻(xiàn)[9]提出的對(duì)搜索模板的劃分方式,對(duì)非對(duì)稱大十字和多層次六邊形進(jìn)行劃分,如圖1所示,與水平方向成45度角互相垂直的兩根直線把搜索區(qū)域分為4個(gè)部分,根據(jù)式 (8)計(jì)算出的θ決定將在哪個(gè)搜索區(qū)域繼續(xù)尋找最佳運(yùn)動(dòng)向量,只要預(yù)測(cè)向量的精度足夠高,就可在該區(qū)域找到最佳點(diǎn),因此可以節(jié)省大量的搜索點(diǎn),如圖2可知,采用如此劃分之后,非對(duì)稱大十字搜索點(diǎn)數(shù)由之前的24點(diǎn)降為8點(diǎn)或4點(diǎn),而多層次六邊形由原來(lái)64點(diǎn)降為20點(diǎn)或12點(diǎn),極大的減少了搜索點(diǎn)數(shù),可以有效提升搜索速度。

    由式 (8)的θ,確定相應(yīng)的搜索區(qū)域,確定的方式如下:

    當(dāng) θ∈ (0,45°]∪ (315°,360°]時(shí):在 (a)(e)區(qū)域搜索;

    當(dāng)θ∈(45°,135°]時(shí):在 (b)(f)區(qū)域搜索;

    當(dāng)θ∈(135°,225°]時(shí):在 (c)(g)區(qū)域搜索;

    當(dāng)θ∈(225°,315°]時(shí):在 (d)(h)區(qū)域搜索。

    2.2.2 5x5方形搜索模板改進(jìn)

    根據(jù)文獻(xiàn)[10]可知,搜索過(guò)程中正方形模板里每個(gè)點(diǎn)成為最佳點(diǎn)的概率是不一樣的,因此沒(méi)有必要對(duì)每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行搜索,只保留成為最佳點(diǎn)概率高的點(diǎn),其它點(diǎn)可以棄掉,減少搜索點(diǎn)數(shù)。由于這一步是小范圍搜索,因此可忽略其矢量的方向性,采用菱形—正方形模板替代之,由圖3可知搜索的點(diǎn)數(shù)由25點(diǎn)減少到9點(diǎn),同時(shí)還保持了搜索各個(gè)方向上點(diǎn)數(shù)的均勻。

    圖3 菱形—正方形搜索模板

    2.3 細(xì)搜索階段算法改進(jìn)

    由上面階段得到的運(yùn)動(dòng)估計(jì)向量,進(jìn)入細(xì)搜索階段,對(duì)于16x16到4x4七種搜索模式,若都采用同一種搜索模板,則必會(huì)增加搜索時(shí)間。為了平衡搜索精度和搜索速度,針對(duì)不同的搜索模式采用不同的模板[11],在保持搜索精度的前提下,提升搜索速度。

    (1)若塊類型為16x16、8x8時(shí),搜索時(shí)仍用正六邊形模板,如圖4(a)所示。

    (2)若塊類型為16x8、8x4時(shí),搜索時(shí)使用扁平六邊形模板,如圖4(b)所示。

    (3)若塊類型為8x16、4x8時(shí),搜索時(shí)使用豎直六邊形模板,如圖4(c)所示。

    (4)若塊類型為4x4時(shí),搜索時(shí)使用小鉆石模板,如圖5所示。

    當(dāng)?shù)玫降倪\(yùn)動(dòng)向量中心在模板中心時(shí),上述每一種模式對(duì)應(yīng)的模板搜索結(jié)束,進(jìn)入精細(xì)搜索階段。

    2.4 精細(xì)搜索階段改進(jìn)

    圖4 六邊形搜索模板

    為了保證運(yùn)動(dòng)搜索的精度,精細(xì)搜索階段仍然采用原算法圖5的小鉆石搜索,不過(guò)注意,若是模式4x4的搜索,則跳過(guò)精細(xì)搜索階段,因?yàn)榧?xì)搜索階段得到的點(diǎn)已經(jīng)是最佳運(yùn)動(dòng)向量點(diǎn),其他模式的搜索直到最佳點(diǎn)在模板中心時(shí)結(jié)束。

    圖5 小鉆石模板

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    首先,UMHexagons改進(jìn)的算法在H.264標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)JM10.1中實(shí)現(xiàn)。測(cè)試PC硬件為Intel(R)Pentium(R)D CPU 2.81GHz,2GB內(nèi)存。操作系統(tǒng)為 Microsoft Windows XP Professional 2002,Service Pack3。編碼器配置采用JM10.1的基本類,實(shí)驗(yàn)的主要編碼參數(shù)見(jiàn)表1。

    表1 主要的編碼參數(shù)

    為了測(cè)試改進(jìn)算法的性能,采用不同運(yùn)動(dòng)類型的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試視頻序列,見(jiàn)表2。

    表2 待測(cè)試序列

    表3 運(yùn)動(dòng)時(shí)間比較數(shù)據(jù)

    由表3可知,對(duì)于運(yùn)動(dòng)緩慢的測(cè)試序列,改進(jìn)算法運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)間減少不多,因?yàn)樵谶@類序列中主要是靜止塊和運(yùn)動(dòng)緩慢的塊,搜索過(guò)程大部分在新的ET Threshold1閾值判斷階段就結(jié)束了,所以在算法中使用的模板區(qū)域劃分和改進(jìn)模板沒(méi)有起到作用。但是對(duì)于中等運(yùn)動(dòng)和運(yùn)動(dòng)劇烈測(cè)試序列,搜索的速度顯著上升,尤其是運(yùn)動(dòng)劇烈序列,改進(jìn)算法的速度提升在25%以上,主要是因?yàn)檫M(jìn)入了混合搜索階段后,改進(jìn)的算法大大減少了搜索點(diǎn)數(shù),發(fā)揮了極大的作用。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表4可以看到,改進(jìn)算法的PSNR平均只改變了0.02dB,最大只改變了0.03dB,壓縮算法對(duì)圖片質(zhì)量的影響可忽略不計(jì),同時(shí),碼率變化很小,平均值增加了1.30%,最大增加不超過(guò)2.07%。因此可以看到,對(duì)于不同類型的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試視頻序列,改進(jìn)的算法有效提升了運(yùn)動(dòng)估計(jì)的速度,同時(shí)保持了原算法的率失真性能,對(duì)圖像質(zhì)量的影響非常小。見(jiàn)表5。

    表4 亮度信號(hào)峰值信噪比 (PSNR)比較數(shù)據(jù)

    表5 碼率比較數(shù)據(jù)

    4 結(jié)束語(yǔ)

    文章對(duì)H.264快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法UMHexagonS的特點(diǎn)進(jìn)行了分析,研究了算法中存在的問(wèn)題并作了改進(jìn),引入了新的ET閾值,更好的發(fā)揮了算法中提前結(jié)束搜索的功能,同時(shí)應(yīng)用了預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)向量的方向偏置性,極大的減少了搜索點(diǎn),加快了搜索速度,而且針對(duì)不同的宏塊,應(yīng)用不同的搜索模板,提高了搜索精度。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,對(duì)于不同類型的測(cè)試序列,在保證碼率和圖像質(zhì)量的前提下,編碼效率得到了有效的改進(jìn),提升了編碼器的實(shí)時(shí)性。

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