基于宏塊相關(guān)性的幀間預(yù)測(cè)模式選擇策略

牛麗君，宋 娜，張 剛，王園園

(太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院，山西太原030024)

1 AVS標(biāo)準(zhǔn)

AVS(Audio Video Standard)為中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的第二代信源編碼標(biāo)準(zhǔn)。幀間預(yù)測(cè)編碼是視頻編碼的核心技術(shù)，其性能優(yōu)劣直接影響編碼效率。選擇合適的幀間預(yù)測(cè)模式可以改善運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)木?，更好地?shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)隔離，提高圖像質(zhì)量和編碼效率。為了獲得最佳預(yù)測(cè)模式，AVS標(biāo)準(zhǔn)對(duì)所有候選模式計(jì)算代價(jià)值，并依據(jù)最小代價(jià)值選擇最佳模式。由于運(yùn)動(dòng)圖像相鄰幀中的景物存在一定相關(guān)性，因此最小代價(jià)值下的宏塊模式并不一定是最佳模式。本文結(jié)合參考?jí)K的預(yù)測(cè)模式提出了基于宏塊相關(guān)性的幀間預(yù)測(cè)模式選擇策略，實(shí)驗(yàn)表明，本文算法能提高PSNR與SSIM。

2 宏塊相關(guān)性

幀間預(yù)測(cè)模式對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量選擇及圖像壓縮效果有極大影響，由于活動(dòng)圖像鄰近幀中的景物存在一定的相關(guān)性，因此當(dāng)前塊模式選擇與鄰近塊模式有著密切聯(lián)系。一般對(duì)于運(yùn)動(dòng)平緩、處于同一運(yùn)動(dòng)物體的區(qū)域選擇較大尺寸塊，對(duì)于運(yùn)動(dòng)劇烈、細(xì)節(jié)較多的區(qū)域選擇較小尺寸塊。本文結(jié)合實(shí)際需求，若滿足以下條件時(shí)當(dāng)前宏塊可能處在運(yùn)動(dòng)平緩或同一運(yùn)動(dòng)物體區(qū)域，即具有宏塊相關(guān)性。

條件一:當(dāng)前塊的左邊塊A與上邊塊B的幀間預(yù)測(cè)模式一致。

條件二:A的運(yùn)動(dòng)矢量MVA_X、MVA_Y與B的運(yùn)動(dòng)矢量MVB_X、MVB_Y方向近似(即在同一象限)。

不同碼流宏塊相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

3 AVS幀間預(yù)測(cè)模式選擇算法

AVS幀間預(yù)測(cè)模式采用了16×16、16×8、8×16和8×8四種塊尺寸分割模式。模式選擇時(shí)，首先判斷當(dāng)前塊是否滿足skip條件，若滿足則結(jié)束循環(huán)。其次，將16×16和8×8預(yù)測(cè)模式作為候選模式對(duì)當(dāng)前塊進(jìn)行預(yù)測(cè)，并計(jì)算其率失真代價(jià)值，若16×16塊的代價(jià)值小于8×8塊的代價(jià)值，則選擇16×16塊做為最佳預(yù)測(cè)模式，并退出幀間預(yù)測(cè)模式的循環(huán);否則繼續(xù)預(yù)測(cè)16×8、8×16兩種模式，選擇代價(jià)值最小的模式為最佳預(yù)測(cè)模式。流程如圖1所示，其中cost_16×16、cost_8×8分別為模式16×16、8×8的率失真代價(jià)值。

表1 宏塊相關(guān)性的概率

圖1 原有AVS幀間模式選擇流程

4 基于宏塊相關(guān)性的幀間預(yù)測(cè)模式選擇策略

4.1 閾值選取

選擇不同尺寸塊的幀間預(yù)測(cè)模式，目的是為了更好地刻畫物體運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)，提高運(yùn)動(dòng)搜索的準(zhǔn)確性。若使當(dāng)前塊的預(yù)測(cè)模式在率失真代價(jià)值差別不太大的前提下選擇與相鄰塊相同的模式，則會(huì)使圖像的塊尺寸分布更均勻，更能準(zhǔn)確地表達(dá)物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。本文在大量實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上提出用于權(quán)衡代價(jià)值與相鄰塊預(yù)測(cè)模式的閾值κ，具體過(guò)程如下:

根據(jù)宏塊相關(guān)性調(diào)整代價(jià)值Cost=D+λ×R中λ的值從而調(diào)節(jié)Cost的值，即當(dāng)左邊塊A與上邊塊B的預(yù)測(cè)模式相同則對(duì)當(dāng)前塊代價(jià)值中的λ乘以系數(shù)κ(κ=3.5為實(shí)驗(yàn)所得經(jīng)驗(yàn)值)，否則代價(jià)值不變。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)視頻信噪比PSNR略有下降，原因在于調(diào)整λ的同時(shí)提高了碼率R在Cost中的權(quán)重，間接降低失真度D的權(quán)重，因此所選模式不是最佳模式。

為了不影響D與R在原有Cost中的權(quán)重，將公式調(diào)整為Cost=D+λ×R－κ，κ=(D+λ×R)×x%。該方法雖然保證了D與R在原有Cost中的權(quán)重不變，但是由于κ=(D+λ×R)×x%不是自適應(yīng)的，對(duì)不同碼流x的選擇不同，此算法亦不可行。

為使所選閾值適合所有碼流將其改為自適應(yīng)閾值，κ與當(dāng)前塊各模式最小代價(jià)值cost_min以及QP有關(guān)。最終選擇

4.2 實(shí)現(xiàn)流程

基于宏塊相關(guān)性幀間預(yù)測(cè)模式選擇流程見圖2。

圖2 基于宏塊相關(guān)性AVS幀間預(yù)測(cè)模式選擇流程

具體流程如下所述:

1)首先，判斷當(dāng)前塊是否符合skip模式的判決條件，若是則結(jié)束預(yù)測(cè);否則轉(zhuǎn)2)。

2)計(jì)算16×16、16×8、8×16和8×8各預(yù)測(cè)模式代價(jià)值，最終得出最小代價(jià)值cost_min。

3)判斷代價(jià)值最小的預(yù)測(cè)模式是否與上邊塊A的預(yù)測(cè)模式相同，若相同，當(dāng)前塊最佳預(yù)測(cè)模式為代價(jià)值最小的模式;否則轉(zhuǎn)4)。

4)判斷代價(jià)值最小的預(yù)測(cè)模式是否與左邊塊B的預(yù)測(cè)模式相同，若相同，當(dāng)前塊最佳預(yù)測(cè)模式為代價(jià)值最小的模式;否則轉(zhuǎn)5)。

5)判斷與A相同的預(yù)測(cè)模式的代價(jià)值是否小于閾值κ，若小于，則該模式為當(dāng)前塊最佳預(yù)測(cè)模式;否則轉(zhuǎn)6)。

6)判斷與B相同的預(yù)測(cè)模式的代價(jià)值是否小于閾值κ，若小于，則該模式為當(dāng)前塊最佳預(yù)測(cè)模式;否則轉(zhuǎn)7)。

7)仍然選擇代價(jià)值最小的預(yù)測(cè)模式為最佳預(yù)測(cè)模式。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證算法的合理性與可行性，對(duì)不同運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)的測(cè)試序列進(jìn)行了編碼實(shí)驗(yàn)，其中包含QCIF格式(176×144)、CIF格式(352×288)和D1格式(704×576)。算法在QP=36的條件下測(cè)試，從圖像的峰值信噪比(PSNR)、碼率、結(jié)構(gòu)相似度(SSIM)、幀率4個(gè)方面考察了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并與AVS官方開源代碼進(jìn)行比較，結(jié)果見表2。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

表2中PSNR的數(shù)據(jù)是優(yōu)化后與優(yōu)化前的差值;Δ碼率、ΔSSIM、ΔFPS均為變化率=(優(yōu)化后－優(yōu)化前)/優(yōu)化前×100%?！埃北硎窘档?、“+”表示提高。

結(jié)果表明:與原有算法相比，本文算法在PSNR上平均提高了0.29 dB，SSIM平均提高了0.522%，碼率平均降低了0.186%。該算法增加了一定的條件判斷，使幀率有所降低，平均降低了7.68%。

6 結(jié)論

本文提出基于宏塊相關(guān)性的幀間預(yù)測(cè)模式選擇算法，其特點(diǎn)是結(jié)合相鄰宏塊的預(yù)測(cè)模式選擇當(dāng)前宏塊的預(yù)測(cè)模式，可以更好地符合人眼的視覺效應(yīng)。本算法創(chuàng)新點(diǎn)在于判斷宏塊模式時(shí)，不只單純地計(jì)算代價(jià)值而是結(jié)合宏塊間的相關(guān)性，充分利用相鄰宏塊的預(yù)測(cè)模式，使當(dāng)前塊的預(yù)測(cè)模式判斷更加準(zhǔn)確、合理。

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