摘要：針對H.264視頻編碼在運(yùn)動估計定位及搜索時，現(xiàn)有算法普遍效率偏低、計算復(fù)雜度偏大的現(xiàn)狀，本文從H.264視頻編碼的基本原理和編碼過程入手，設(shè)計了在模式選擇時的過濾方法，從而實(shí)現(xiàn)新了對運(yùn)動估計算法的優(yōu)化，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明了該優(yōu)化算法具有良好的搜索速度和準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。

關(guān)鍵詞：H.264；視頻編碼；運(yùn)動估計算法；模式過濾優(yōu)化

1　引言

H.264是ITU-T渾和MPEG組聯(lián)合專家組JVT制定的目前最新的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，這一編碼標(biāo)準(zhǔn)可以獲得很高的編碼效率，尤其是在低碼率方面比MPEG-4有明顯的提高，非常適合低寬帶、高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)視頻應(yīng)用的需要。但是，H.264為了提高編碼效率，采用了許多高計算復(fù)雜度的算法，使得編解碼計算量很大，因此對軟硬件的要求甚高，同時也加大了編解碼的難度。因?yàn)樵谕ǔＧ闆r下，很多方法無法實(shí)現(xiàn)在有限硬件支持的條件下，使得編碼質(zhì)量達(dá)到最優(yōu)。

為了使H.264能比較容易的在低碼率高時性的應(yīng)用系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，必須對其編碼算法進(jìn)行優(yōu)化。對H264編碼器各個算法模塊進(jìn)行分析可以得出，運(yùn)動估計模塊的計算量占了整個編碼器運(yùn)算量的70％以上。因此，要對整個編碼器進(jìn)行優(yōu)化，運(yùn)動估計模塊應(yīng)作為首選。

2　研究背景

H.264在 進(jìn)行運(yùn)動估計時，首選進(jìn)行運(yùn)動矢量預(yù)測，預(yù)測后獲得初始運(yùn)動矢量，把這個初始的運(yùn)動矢量作為搜索中心進(jìn)行塊匹配搜索，收縮時采用全搜索算法，即給出搜索中 心周圍的一個范圍，對該范圍內(nèi)矩形區(qū)域內(nèi)的所有的點(diǎn)，都要計算一次匹配結(jié)果，從中選出最佳匹配點(diǎn)作為整像素搜索的結(jié)果。H.264的全搜索算法，優(yōu)點(diǎn)是可以找到限定范圍內(nèi)的全局最優(yōu)匹配結(jié)果，運(yùn)動估計精度很高；其不足在于算法的復(fù)雜度太高，成為整個編碼體系中最為耗時的一部分，因此，在盡可能小的質(zhì)量損失前提下，提高運(yùn)動估計搜索速度，是對H264進(jìn)行優(yōu)化的關(guān)鍵。

當(dāng)前，對于H.264的視頻編碼運(yùn)動估計算法，研究并應(yīng)用的較為成熟的算法有很多，主要有三步查找算法、2D對數(shù)查找算法、新三步查找算法、四步查找算法、自適應(yīng)塊匹配算法，以及混合自適應(yīng)查找算法。

上述各種運(yùn)動估計算法，更多的是為低比特率視頻應(yīng)用服務(wù)的，因此除了考慮減少計算量從而進(jìn)行快速運(yùn)動估計外，他們更多的是考慮MSE性能，這是因?yàn)檫@些算法追求的目標(biāo)是誤差項(xiàng)盡可能小從而減少編碼的長度；從運(yùn)動分析的角度出發(fā)，考慮的更多的是匹配的準(zhǔn)確性，從這個意義上講，基于CCF的 匹配準(zhǔn)則和基于像素差的匹配準(zhǔn)則更適合，盡管他們的計算量更大一些，另外，跟視頻壓縮比較起來，運(yùn)動分析的計算量要小一些，因此減少計算量是值得考慮的， 但是并不是考慮的重點(diǎn)，典型的運(yùn)動估計算法解決方案通常采用減少搜索點(diǎn)以及設(shè)置閥值來降低計算的計算復(fù)雜度。經(jīng)過大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，可以發(fā)現(xiàn)很多塊的模 式（尤其在H.264中）可以直接確定，這樣可以減少判斷塊的模式類型選擇的過程，因此，結(jié)合上述分析，本研究課題試圖提出一種在模式過濾基礎(chǔ)上的運(yùn)動估計算法，從而實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)的H.264視頻編碼運(yùn)動估計算法的優(yōu)化。

3　優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)

在標(biāo)準(zhǔn)的代碼中，有10個模式可供選擇，即SKIP，16×16，16×8，8×16，8×8，8×4，4×8，4×4，intra4×4和intra16×16。H.264在進(jìn)行模式選擇時，首先對當(dāng)前塊采用所有的模式進(jìn)行運(yùn)動估計，然后比較在每種模式下碼率的大小，碼率小的模式作為最終的選擇模式。該過程是一個非常繁瑣的搜索方法，它盲目的搜索了所有的候選模式，造成了冗余度很大的計算復(fù)雜度。

本研究課題所提出的對H.264進(jìn)行運(yùn)動估計編碼算法的思想是，對所有的候選模式進(jìn)行過濾，從而減少對運(yùn)動編碼模式定位搜索的耗時，因此該算法的關(guān)鍵是如何在10種模式中過濾出發(fā)生概率很小但又不影響編碼效果的模式。

3.1候選模式的過濾

在很多現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用場合，尤其是視頻電話和視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其背景大部分都是靜止的，因此在視頻幀中有很多的8×8塊都可以認(rèn)為是靜止的。通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，某一個8×8塊可以直接被判定為靜止塊，只要它的SAD8×8值小于某一閥值T1。經(jīng)過大量的視頻測試數(shù)據(jù)顯示，得到判斷一個8×8子塊為靜止的閥值T1為150-300?？紤]到閥值越大，產(chǎn)生的誤差越大，因此取T1=150。即SAD8×8<T1，就可判斷該8×8塊為靜止塊。

經(jīng)過試驗(yàn)的進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，塊的模式選擇跟一個宏塊中靜止的8×8塊個數(shù)密切相關(guān)。通過全搜索方法可獲得最佳塊模式在不同靜止8×8塊個數(shù)的條件下的累計概率，如表1所示，實(shí)際上，可以忽略那些概率小于0.1％的模式，因?yàn)樗鼈儗σ曨l編碼的質(zhì)量影響不大，但是經(jīng)過這些模式的排除卻極大地降低了計算的復(fù)雜度。

表1各種模式在不同靜止塊個數(shù)下的積累概率

結(jié)合上表的概率統(tǒng)計，可以在不同情況下采用下面的標(biāo)準(zhǔn)來過濾那些影響因素小的塊模式：用N記錄一個宏塊中SAD8×8<T1的個數(shù)。根據(jù)不同的N值可以直接過濾一下候選模式。如下所示，為基本的過濾原則：

如果N=4，那么SKIP，16×16和intra16×16模式為候選模式；

如果N=3，那么SKIP，16×16，16×8，8×16和intra16×16模式為候選模式；

如果N=2，那么SKIP，16×16，16×8，8×16，intra4×4和intra16×16模式為候選模式；

如果N=1，那么SKIP，16×16，16×8，8×16，8×8，intra4×4和intra16×16模式為候選模式。

3.2多層模式的過濾

從上面的分析可以發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)過候選模式的初步過濾之后，每一種情況下仍然有不止一種的塊模式可供選擇，如何在剩下的幾個模式中進(jìn)一步過濾，以最快的實(shí)現(xiàn)運(yùn)動估計定位搜索呢？

為了實(shí)現(xiàn)在初步過濾后剩下的多層模式中快速過濾定位運(yùn)動估計模式，需要引入一種信的運(yùn)動矢量預(yù)測值。在傳統(tǒng)的運(yùn)動估計中運(yùn)動矢量的預(yù)測值，通常是假設(shè)塊周圍的運(yùn)動矢量是一致和平滑的，因此對于某一個宏塊而言，它通常把周圍宏塊的運(yùn)動矢量、周圍運(yùn)動矢量的平均值或SAD值最小的宏塊的運(yùn)動矢量作為預(yù)測值。在很多視頻序列中，可以發(fā)現(xiàn)一個宏塊內(nèi)部的塊的運(yùn)動矢量更能夠提供一個好的預(yù)測值。例如，在一個宏塊中可以分割成4個8×8塊，而SAD值最大的那個8×8塊的運(yùn)動矢量可以很好的作為整個宏塊和包含該塊的上一層塊的運(yùn)動矢量的預(yù)測值，故該方法能夠很快的實(shí)現(xiàn)通過運(yùn)動矢量預(yù)測值實(shí)現(xiàn)對于多層模式的進(jìn)一步過濾。其優(yōu)越性尤其體現(xiàn)在當(dāng)塊周圍的運(yùn)動矢量場不是一個平滑區(qū)域的時候。

下面具體通過3個步驟來說明該過濾方法的有效性：

首先，對于在一個宏塊中SAD最大的那個8×8塊采用菱形搜索法得到其運(yùn)動矢量；

其次，把得到的運(yùn)動矢量作為包含該8×8塊的上層塊模式的運(yùn)動矢量預(yù)測值(PMV)；

最后，定義一個該運(yùn)動矢量預(yù)測值和真實(shí)運(yùn)動矢量(MV)的差值(MD)公式：

；

上式中，PMVx和PMVy表示運(yùn)動矢量預(yù)測值PMV的x、y分量；MVx和MVy表示真實(shí)運(yùn)動矢量的x、y分量。

通過上式對MD進(jìn)行計算，并通過大量統(tǒng)計試驗(yàn)找出MD的概率分布區(qū)間，如下表2所示，從而完成進(jìn)一步的塊模式的過濾，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)視頻編碼運(yùn)動估計的快速定位和搜索。

表2真實(shí)運(yùn)動矢量和預(yù)測值的差值MD的分布概率

通過對運(yùn)動矢量預(yù)測值和真實(shí)運(yùn)動矢量的差值MD的快速計算，利用差值MD作為進(jìn)一步過濾的閥值準(zhǔn)則，大大減少了編碼運(yùn)動估計模式判斷選擇的計算量，有效的提升了H.264視頻編碼的效率，有利于實(shí)現(xiàn)快速定位及搜索。

4　仿真分析

為了評價和衡量算法的優(yōu)越性，把該算法移植到JVT的參考代碼JM8.5版本中。采用一系列CIF（352×288）格式和代表不同運(yùn)動軌跡的視頻序列作為實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)，同時在試驗(yàn)中，量化參數(shù)QP設(shè)置為20，24，28，32、36和40。搜索范圍設(shè)置為[-16，15]，并且只參考一個參考幀，在試驗(yàn)中采用了H.264中基準(zhǔn)的編碼部分并且保證視頻的輸入頻率為30fps；同時，采用峰值信噪比（PSNR）的變化、碼率（bitrate）和編碼的加速度作為實(shí)驗(yàn)的結(jié)果跟標(biāo)準(zhǔn)代碼的結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果入表3所示：

表3模塊過濾算法仿真試驗(yàn)結(jié)果

從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以得出：同標(biāo)準(zhǔn)代碼的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相比，視頻序列“akyio”、“news”和“M&D”中的峰值信噪比降低了0.065，同時碼率上升了0.90%，但是提升了63.41％的編碼加速度；另一方面，對于那些趨向于全局運(yùn)動的視頻序列包括“mobile”，和“flower”，提升了26.04％的編碼加速度，峰值信噪比降低了0.034，同時碼率上升了0.83％；而對于運(yùn)動幅度劇烈且雜亂的視頻序列“foreman”，峰值信噪比降低了0.086，同時碼率上升了4.84%，但是提升了46.33％的編碼加速度。

從上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)看來，算法在視頻編碼的效果、碼率以及編碼速度之間取得了一個很好的折中，同時算法能夠適用于各種不同的視頻場合，尤其適用于那些背景變化幅度不大的視頻場景，比如視頻電話和視頻監(jiān)控等低碼率的應(yīng)用場合（尤其類似于視頻序列中的“news”和“akyio”），而對于那些空間相關(guān)性很強(qiáng)的視頻場合，算法提供的模式過濾方法也能提供很好的效果。

5　結(jié)語

本 論文對塊模式匹配的運(yùn)動估計算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一些傳統(tǒng)算法很少解決但在很大程度上影響運(yùn)動估計速度和性能的模式選擇方法，克服了現(xiàn)有的搜索方式存在 的通病——容易陷入局部最優(yōu)而得不到全局最優(yōu)的運(yùn)動矢量，這比現(xiàn)有的運(yùn)動估計算法更合理；同時，結(jié)合等級過濾塊模式的方法能夠更好的把點(diǎn)的匹配搜索與塊的 匹配搜索統(tǒng)一起來，因此既能夠兼顧全局又有效的提升了搜索精度和速度。仿真測試表明，本算法可獲得比一般的算法更小的匹配誤差和更快的搜索速度。

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