適用于AVS的高性能整像素運(yùn)動估計(jì)硬件設(shè)計(jì)

吳燕秀，王法翔

（1.福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院，福建 福州 350002；2.福建省集成電路中心，福建 福州 350002）

AVS整像素運(yùn)動估計(jì)的搜索算法很多，其中全搜索塊匹配算法因數(shù)據(jù)流規(guī)則匹配率高并且沒有復(fù)雜的動態(tài)反饋和決策邏輯，最適合可變塊大小運(yùn)動估計(jì)，故本文選擇全搜索塊匹配算法?，F(xiàn)有的全搜索塊匹配算法運(yùn)動估計(jì)硬件結(jié)構(gòu)在面積及處理速度上已做了很多努力，如參考文獻(xiàn)[2-5]提出的實(shí)現(xiàn)方案：參考文獻(xiàn)[2]利用像素截?cái)嗟姆椒?，將像素低位截?cái)啵诒ＷC圖像信噪比降低不多的情況下大大減少了運(yùn)算量；參考文獻(xiàn)[3]提出了二維intra-Level SAD計(jì)算陣列的運(yùn)動估計(jì)結(jié)構(gòu)，在列方向上數(shù)據(jù)重用率可達(dá)到100%；參考文獻(xiàn)[4]和[5]提出的結(jié)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)100%的硬件處理器利用率，但是均存在I/O帶寬大的缺點(diǎn)。本文根據(jù)AVS整像素運(yùn)動估計(jì)的特點(diǎn)，采用二維內(nèi)置SAD加法樹計(jì)算陣列，通過合理安排片上存儲，極大地降低了I/O帶寬；運(yùn)用了加1電路選擇進(jìn)位加法器，進(jìn)一步縮小了結(jié)構(gòu)面積，提高了處理速度，實(shí)現(xiàn)了適用于AVS的高性能整像素運(yùn)動估計(jì)硬件設(shè)計(jì)。

1 AVS運(yùn)動估計(jì)算法

1.1 可變塊運(yùn)動估計(jì)

基于塊的運(yùn)動估計(jì)，即找到當(dāng)前幀的塊在參考幀中一定范圍內(nèi)最匹配的塊所在的相對位置，這個(gè)相對位置稱為運(yùn)動矢量。AVS標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定將16×16的宏塊進(jìn)一步劃分為 8×16、16×8、8×8 的子塊，如圖1 所示，這樣能夠提供更加精確的運(yùn)動矢量預(yù)測?？勺儔K運(yùn)動估計(jì)需要對每個(gè)宏塊的所有子塊進(jìn)行塊匹配，即進(jìn)行9次計(jì)算。本文采用如圖2所示的加法樹結(jié)構(gòu)，所有的大塊由小塊簡單相加即可，大大減少了計(jì)算量[4]。

1.2 匹配準(zhǔn)則

運(yùn)動估計(jì)需依據(jù)一定的判斷準(zhǔn)則，并在選定搜索算法所遍歷的點(diǎn)中尋找最優(yōu)的匹配點(diǎn)。在眾多的匹配準(zhǔn)則中，絕對誤差和（SAD）的計(jì)算復(fù)雜度最低，利于硬件實(shí)現(xiàn)，故選擇 SAD作為匹配準(zhǔn)則。令（-p，p）表示搜索范圍，C(a，b)表示當(dāng)前幀在相對坐標(biāo)(a，b)位置的像素值，S(a，b)表示參考幀在相對坐標(biāo)為(a，b)處的像素值，則：

其中，M×N為子塊大小，(m，n)表示參考塊相對于當(dāng)前塊的偏移量，SAD(m，n)表示參考塊在偏移量為(m，n)時(shí)與當(dāng)前塊的偏差值。而塊匹配算法的結(jié)果為如下運(yùn)動向量[5]：

對全搜索塊匹配算法而言，搜索范圍通常只支持到(-16，16)。對于更大的搜索范圍，則適合快速算法實(shí)現(xiàn)。本文選擇（-16，16）作為搜索窗大小，搜索塊一共 47×47個(gè)像素。

2 AVS整像素運(yùn)動估計(jì)硬件設(shè)計(jì)

2.1 像素截?cái)?/h3>

[2]可知，適當(dāng)?shù)貙ο袼氐牡臀粩?shù)據(jù)進(jìn)行截?cái)啵⒉挥绊懻麄€(gè)運(yùn)動估計(jì)的結(jié)果。本文采用的方法并不是真正截?cái)鄶?shù)據(jù)，而是利用“與門”將輸入像素的低3位變?yōu)?，以減少運(yùn)算量，降低功耗。

2.2 內(nèi)置SAD加法樹計(jì)算陣列

要實(shí)現(xiàn)高性能全搜索可變塊運(yùn)動估計(jì)的硬件結(jié)構(gòu)，需要滿足資源利用率高、PE個(gè)數(shù)少、I/O帶寬低等條件。本文采用參考文獻(xiàn)[3]提出的在計(jì)算陣列中內(nèi)置加法樹的方法。計(jì)算陣列由 8×8個(gè)處理單元（PE）及二維加法樹組成，如圖3所示。采用二維陣列結(jié)構(gòu)提高了硬件資源的利用率；將當(dāng)前像素儲存在陣列寄存器中，不需要反復(fù)讀入當(dāng)前像素，PE個(gè)數(shù)由宏塊大小決定，不隨著搜索窗大小變化而變化；參考像素存儲在移位寄存器組中，每個(gè)移位寄存器存儲9個(gè)像素值，配合蛇形移動的數(shù)據(jù)傳輸方式，如圖4所示，參考塊數(shù)據(jù)輸入經(jīng)過初始的8個(gè)移動周期后，寄存器組中正好存放著一個(gè)參考塊的像素值，之后的每次移動，寄存器組中的數(shù)據(jù)只需更新一行新的數(shù)據(jù)，而有7行數(shù)據(jù)是與上一個(gè)參考塊共享的,這樣能實(shí)現(xiàn)列方向100%的數(shù)據(jù)重用率，有效地減少了I/O帶寬。整個(gè)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)有4個(gè)這樣的計(jì)算陣列，只需在開始計(jì)算時(shí)等待25個(gè)周期，以后的每個(gè)周期計(jì)算陣列都將輸出整個(gè)8×8塊的SAD值，保證了數(shù)據(jù)讀入過程中的時(shí)鐘不被浪費(fèi)。

2.3 進(jìn)位選擇加法器

通過上文介紹的結(jié)構(gòu)可知，每個(gè)計(jì)算陣列需要使用大量的加法器。當(dāng)計(jì)算小塊SAD值時(shí)，不僅需要得到當(dāng)前像素和一個(gè)參考像素的差的絕對值，而且需要累加整個(gè)塊的絕對差值；當(dāng)計(jì)算大塊SAD值時(shí)，又需要將小塊SAD值進(jìn)行累加。大量的加法器嚴(yán)重影響計(jì)算陣列的面積和處理速度，故本設(shè)計(jì)對加法器進(jìn)行了改進(jìn)。目前已有設(shè)計(jì)選擇使用超前進(jìn)位流水線加法器，其處理速度雖然提高了很多，但是大量并行處理占用了比普通加法器更多的資源。由于進(jìn)位選擇加法器比普通加法器處理速度快，占用的資源比超前進(jìn)位加法器少，所以本設(shè)計(jì)選擇進(jìn)位選擇加法器。

傳統(tǒng)的進(jìn)位選擇加法器使用兩個(gè)相同的行波法加法器計(jì)算高位的值，兩個(gè)行波法加法器分別假設(shè)進(jìn)位為0和1并同時(shí)進(jìn)行計(jì)算，等待正確的進(jìn)位到來時(shí)，再選擇正確的結(jié)果輸出。這樣雖然可以縮短等待時(shí)間，但是占用面積較大。本文采用加1電路的選擇進(jìn)位加法器，如圖5所示。高位加法器以固定進(jìn)位為0進(jìn)行計(jì)算。若正確進(jìn)位為0，則加1電路不必進(jìn)行計(jì)算，直接輸出結(jié)果；若正確的進(jìn)位為1，則將此結(jié)果加1，得到進(jìn)位為1的結(jié)果。加1電路如圖6所示，其中CS表示低位進(jìn)位。如此，計(jì)算陣列的面積和功耗將會降低很多，處理速度也較快。

2.4 存儲器設(shè)計(jì)

由于當(dāng)前像素直接存放在陣列寄存器中，所以不需要設(shè)計(jì)緩沖器?？紤]到參考塊一共有47×47個(gè)像素，且每個(gè)周期需要配合計(jì)算陣列蛇形輸入數(shù)據(jù)，因此采用片上RAM來緩存參考數(shù)據(jù)。將參考塊分為6個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域大小為8×47個(gè)像素，用RAM0～RAM5來標(biāo)識，如圖7所示。設(shè)計(jì)使用雙端口RAM，利用奇偶地址，讓32 bit雙端口RAM相當(dāng)于64 bit單端口RAM。由于相鄰宏塊的搜索區(qū)域重疊部分占整個(gè)搜索塊的三分之二，按照本文的存儲器設(shè)計(jì)，當(dāng)進(jìn)行下一個(gè)宏塊的運(yùn)動估計(jì)時(shí)，不需要更新整個(gè)參考塊的數(shù)據(jù)，只需更新其中兩個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)即可，進(jìn)一步減少了存儲帶寬，提高了數(shù)據(jù)的重用率。

各處理水稻各部位鎘/砷含量見表3。施加零價(jià)鐵未對稻米鎘含量產(chǎn)生明顯影響；施加腐殖質(zhì)、復(fù)合調(diào)理劑則明顯地降低了水稻各部位鎘的含量。與對照相比，施加腐殖質(zhì)和復(fù)合調(diào)理劑后，早稻稻米鎘含量分別下降14.3%和35.5%；晚稻稻米中鎘含量分別下降33.3%和57.4%，差異顯著（P<0.05）。施加復(fù)合調(diào)理劑，早稻稻米鎘含量達(dá)到食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)（GB 2762—2012）。

3 仿真和結(jié)構(gòu)分析

本文提出了一種適用于AVS的高性能整像素運(yùn)動估計(jì)硬件設(shè)計(jì)，使用了Verilog HDL語言進(jìn)行RTL級描述，用AVS軟件RM52j的 C程序產(chǎn)生測試碼流，應(yīng)用了Modelsim 6.5c仿真平臺進(jìn)行了邏輯功能的仿真驗(yàn)證。采用 Synopsys的 Design Compiler在 SMIC 0.18 μm CMOS 工藝庫下綜合，在最大頻率為250 MHz時(shí)，門數(shù)為102 K（未包括存儲器面積）。表1給出了運(yùn)動估計(jì)硬件設(shè)計(jì)性能分析，這表明本文所設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)具有高性能、低帶寬的優(yōu)勢。表2將本文提出的結(jié)構(gòu)與其他幾種運(yùn)動估計(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了比較，其中引用了效率E作為一個(gè)重要的比較參數(shù)，E為結(jié)構(gòu)每秒處理的搜索點(diǎn)數(shù)和實(shí)際面積的比值，具體公式見參考文獻(xiàn)[5]。通過比較可以看出，本設(shè)計(jì)與參考文獻(xiàn)[5]的設(shè)計(jì)均可實(shí)現(xiàn)對高清圖像的實(shí)時(shí)處理，但本設(shè)計(jì)的最快時(shí)鐘頻率提升了25%，面積減小了36.2%，效率提高了98%。

表1 運(yùn)動估計(jì)硬件設(shè)計(jì)性能分析

表2 幾種運(yùn)動估計(jì)結(jié)構(gòu)綜合結(jié)果比較

本文針對AVS視頻標(biāo)準(zhǔn)，提出了一種適用于AVS的高性能整像素運(yùn)動估計(jì)硬件設(shè)計(jì)。采用二維內(nèi)置SAD加法樹計(jì)算陣列，通過合理的安排片上存儲，優(yōu)化了加法器設(shè)計(jì)，大大提高了結(jié)構(gòu)的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本設(shè)計(jì)電路規(guī)模為102 K門，處理一個(gè)宏塊只需要1 051個(gè)時(shí)鐘周期，能夠以2 388.0搜索點(diǎn)數(shù)/秒門的效率對高清圖像進(jìn)行運(yùn)動估計(jì)。與同類設(shè)計(jì)相比，本設(shè)計(jì)具有電路規(guī)模小、處理速度快、I/O帶寬低等優(yōu)勢。另外，本設(shè)計(jì)還可以作為IP核嵌入到特定的處理器中，對AVS高清視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。

參考文獻(xiàn)

[1]GB/T20090.2-2006.信息技術(shù)先進(jìn)音視頻編碼第二部分：視頻[S].2006.

[2]He Zhongli，LIOU M I.Reducing hardware complexity of motion estimation algorithms using truncated pixels[C].Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems，1997，4：2809-2812.

[3]CHEN C Y，CHIEN S Y，HUANG Y W，et al.Analysis and architecture design of variable block-size motion estimation for H.264/AVC[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems，2006，53(3)：578-593.

[4]Deng Lei，Xie Xiaodong，Gao Wen.A real-time full architecture for AVS motion estimation[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics，2007，53(4)：1744-1751.

[5]Cao Wei，Hou Hui，Tong Jiarong，et al.A high-performance

reconfigurable VLSI architecture for VBSME in H.264[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics，2008，53(4)：1338-1345.