關(guān)鍵詞： 編碼 , 幀間預(yù)測(cè)

1 引言

在H.264視頻編碼中，對(duì)于幀間預(yù)測(cè)，一個(gè)16×16的宏塊(MB)可分成16×16，16×8，8×16，8×8進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，其中8×8還可以進(jìn)一步分為8×4，4×8，4×4的子塊。這樣，每個(gè)細(xì)分的模塊都去尋找更精確的匹配塊，可以增加預(yù)測(cè)精度提高壓縮率。但是，由于每種分類(lèi)都要進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，這樣做直接的代價(jià)就是巨大的計(jì)算量。

針對(duì)多模式預(yù)測(cè)帶來(lái)的計(jì)算量增加的問(wèn)題，近年出現(xiàn)的幀間模式選擇算法得到了深入的研究，其中利用閾值提前截止的模式選擇的思想得到非常廣泛的應(yīng)用，在只有較小性能損失的代價(jià)下，減小計(jì)算復(fù)雜度。如文獻(xiàn)提出如果發(fā)現(xiàn)16×16模式已經(jīng)適用，就直接跳過(guò)對(duì)16×8和8×16的模式檢查，否則全搜索；文獻(xiàn)提出利用多級(jí)閾值，且閾值依QP變化的方法等。本文的研究也基于通過(guò)閾值預(yù)判的方法進(jìn)行宏塊選擇。

2 幀間模式快速選擇算法

2.1 幀間模式選擇使用自適應(yīng)閾值的算法

利用閾值進(jìn)行預(yù)判確實(shí)可以在視頻質(zhì)量下降可忽略情況下使編碼復(fù)雜度盡量降低，然而以上方法有一定的局限性。文獻(xiàn)中提出的算法只考慮了3種模式，在很多情況下仍然使用全搜索，文獻(xiàn)雖然提出了可變的閾值，但是它的閾值只是隨著QP變化而變化的，并沒(méi)有考慮到不同視頻自身的特性。由于不同視頻序列特點(diǎn)不同，即使是同一個(gè)視頻序列內(nèi)部的不同幀也有著不同的特點(diǎn)，而影響閾值的因素又較多?；谝陨嫌^點(diǎn)，本文提出了一種利用統(tǒng)計(jì)分類(lèi)的方法，通過(guò)對(duì)幀間預(yù)測(cè)模式進(jìn)行分類(lèi)，并選取自適應(yīng)閾值對(duì)宏塊模式進(jìn)行選擇。

一般情況下16×16模式使用率最高并且其SAD(Sum of Absolute Difference)值一定會(huì)經(jīng)過(guò)計(jì)算，所以可建立16×16模式的SAD值(文中簡(jiǎn)稱sad16)和最終選擇的模式之間的關(guān)系，這是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的模式分類(lèi)問(wèn)題。筆者通過(guò)視頻中相鄰幀之間的時(shí)間相關(guān)性，通過(guò)前一幀的模式對(duì)應(yīng)的sad16分布情況，訓(xùn)練得到下一幀的閾值，從而對(duì)下一幀的宏塊模式進(jìn)行選擇。具體方法如下：

1) 分類(lèi)

首先將H.264的多種幀問(wèn)模式分為兩類(lèi)：BSM(BigSize Mode)，包括16×16，16×8，8×16模式，SSM(SmallSize Mode)，包括8×8，8×4，4×8，4×4。經(jīng)過(guò)對(duì)一些CIF格式的測(cè)試視頻序列的統(tǒng)計(jì)可以發(fā)現(xiàn)，一般情況下BSM的概率要大于SSM的概率(見(jiàn)表1)，又由上文所述，SSM的計(jì)算量更大，所以可以在BSM和SSM之間設(shè)置一個(gè)閾值T，代表了對(duì)模式預(yù)測(cè)精度的可接受程度。如果小于閾值T則該宏塊只選擇BSM，如果大于閾值T則該宏塊對(duì)兩種模式都進(jìn)行計(jì)算。

2) 統(tǒng)計(jì)

分別計(jì)算兩種模式下的sad16，經(jīng)過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)sad16值普遍小于8 000，為了便于統(tǒng)計(jì)，將計(jì)算得到的sad16值左移7位即除以128，將sad16分布在64個(gè)取值區(qū)間內(nèi)。按照原始模式選擇算法對(duì)一幀中的每個(gè)宏塊進(jìn)行模式選擇，記錄其對(duì)應(yīng)的sad16值，從而統(tǒng)計(jì)該幀中每個(gè)模式對(duì)應(yīng)的不同sad16區(qū)間內(nèi)宏塊個(gè)數(shù)的分布。由于SSM的值比較小，為了便于觀察，將其統(tǒng)計(jì)結(jié)果乘以10。公式如下

式中：k為sad16的64個(gè)取值區(qū)間，取值為[0，63]；sad16∈k代表sad16值在區(qū)間k內(nèi)；若該宏塊被判斷為BSM模式則nBSM=1，nSSM=0；若該宏塊被判斷為SSM模式則nSSM=1，nBSM=0。圖1和圖2分別為兩種較具代表性的CIF序列foot-ball和foreman相鄰兩幀的統(tǒng)計(jì)分布圖。

由圖1，2的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出：取BSM模式的宏塊占大多數(shù)，且對(duì)應(yīng)的sad16主要分布在較小值區(qū)域，在較大值區(qū)域也存在但較少；而取SSM模式的宏塊占少數(shù)，且對(duì)應(yīng)的sad16主要分布在較大值區(qū)域，但是數(shù)量不多(圖1，2中SSM模式已乘10)。通過(guò)其他一些測(cè)試序列也可以得到相同結(jié)論。因此，可通過(guò)取一個(gè)閾值T，在只計(jì)算sad16的情況下，判斷該宏塊是否可直接決定為BSM模式。當(dāng)sad16T時(shí)，既計(jì)算BSM模式也計(jì)算SSM模式。由圖1，2中還可看出，不管是運(yùn)動(dòng)較劇烈的football序列還是運(yùn)動(dòng)較平緩的foreman序列，任取的相鄰兩幀的分布圖都非常相似，所以可以基于序列相鄰兩幀間的時(shí)間相關(guān)性，利用前一幀的分布來(lái)預(yù)測(cè)下一幀的閾值。

3) 誤判率

本算法對(duì)計(jì)算量的節(jié)省較多，而且視頻質(zhì)量幾乎沒(méi)有下降，其代價(jià)是一些SSM模式的宏塊被判斷為BSM，而損失了一些壓縮率。如圖3所示，閾值取T時(shí)，陰影部分所示本應(yīng)為SSM，但由于sad16在閾值T左面，而被判斷為BSM，雖然陰影部分屬于誤判部分，但是由于陰影部分在閾值左面，屬于sad16相對(duì)較小區(qū)域，所以最終的SAD變化較小，壓縮率損失不大。則選取閾值的標(biāo)準(zhǔn)就是：使BSM模式盡量多地在閾值T左面，以減少判決時(shí)間；使SSM模式盡量在閾值右面，以減少損失的壓縮率。

2.2 4種自適應(yīng)閾值選取方法

基于上文分析的選取閾值的標(biāo)準(zhǔn)，如何根據(jù)前一幀的統(tǒng)計(jì)結(jié)果設(shè)置下一幀的閾值有很多種方法，本文初步提出了4種閾值計(jì)算的方法：

1) 最小值閥值法(minimum value thresh，MVT)

該方法取BSM曲線的最大sad16，取SSM曲線的最小sad16，然后取兩者之中較小的一個(gè)作為閾值，如圖4所示。

閾值計(jì)算公式為

MIN(sad16，SSM)一般是取SSM時(shí)sad16的最小值，而為了避免有些幀不存在SSM的情況，選取MAX(sad16，BSM)進(jìn)行比較，取二者最小值。由于MIN(sad16，SSM)一般是不斷變大的，而MAX(sad16，BSM)的值本身就很大，所以可以給它們乘以一個(gè)小于1的比例因子，以控制它的大小。則修正后的閾值計(jì)算公式為

式中：α1，α2∈(0，1)為修正系數(shù)，可取α1=1／2，α2=3／4。

2) 面積百分比閾值法(area percent thresh，APT)

該方法計(jì)算BSM曲線的總面積，取該總面積的β％的面積所對(duì)應(yīng)的sad16作為閾值，如圖5所示。

閾值計(jì)算公式為

式中：β∈(0，100)為面積百分比因子，取β=75效果較好。

3) 最高點(diǎn)閾值法(highest point thresh，HPT)

該方法取BSM曲線中達(dá)到的最高點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的sad16作為閾值，如圖6所示。

閾值計(jì)算公式為

4) 衰減因子閾值法(attenuation factor thresh，AFT)

該方法取BSM曲線中達(dá)到的最高點(diǎn)，越過(guò)最高點(diǎn)后，取該高度的(1-ω)高度所對(duì)應(yīng)的sad16作為閾值，如圖7所示。

閾值計(jì)算公式為

式中：ω∈(0，1)為衰減因子，取ω=0.75效果較好，可取TAFT＞THPT的值。

本文只是實(shí)驗(yàn)了4種計(jì)算閾值的方法，利用本文2.1得到的統(tǒng)計(jì)圖以及模式分類(lèi)思想還可使用其他計(jì)算方法得到可用的閾值。

2.3 算法流程

由上一幀宏塊級(jí)別的步驟4記錄的每個(gè)宏塊的信息，按照本文所述幾種方法，計(jì)算本幀inter模式選擇需要的閾值T，并利用T對(duì)本幀中的每個(gè)宏塊進(jìn)行分類(lèi)，具體步驟如下：

1) 將16×16，16×8，8×16作為備選模式，計(jì)算sad(16×16)，sad(16×8)，sad(8×16)，取最小值設(shè)為sadmin；

2) 若sadmin

3) 將16×16，16×8，8×16，8×8(其中8×8包括子塊subblock 8×4，4×8，4×4)作為備選模式，計(jì)算sad(8×8)，與之前計(jì)算的sad(16×16)，sad(16×8)，sad(8×16)比較，求之中的最小值，選擇該模式，跳至步驟4；

4) 結(jié)束該宏塊模式選擇，記錄該宏塊相關(guān)信息以備計(jì)算下一幀閾值。

3 仿真結(jié)果

仿真條件：先用MPEG-2編碼器對(duì)6個(gè)CIF(352×288)序列mobile，football，bus，news，table，foreman的前100幀進(jìn)行MPEG-2編碼，設(shè)定參數(shù)N=12，M=3，碼率6 Mbit／s得到源視頻。轉(zhuǎn)碼過(guò)程參考MPEG-2解碼器和T264編碼器實(shí)現(xiàn)。幀率為30 f／s，OP為30，GoP為200。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為Intel P4 2.0 GHz，內(nèi)存512 Mbyte，操作系統(tǒng)為Windows XP。使用自適應(yīng)閾值算法且其中的閾值為最小值閾值方法，簡(jiǎn)稱ATH_MVT，其他簡(jiǎn)稱類(lèi)似。經(jīng)實(shí)驗(yàn)得到最佳經(jīng)驗(yàn)因子：ATH_APT算法中取β=75，ATH_AFT算法中取ω=0.75。仿真結(jié)果見(jiàn)表2(給出3個(gè)典型序列：較多細(xì)節(jié)的mobile，運(yùn)動(dòng)較劇烈的football，較平穩(wěn)的news的結(jié)果，其他序列結(jié)果略)。

由仿真結(jié)果可知：

ATH_MVT方法在搜索時(shí)間和編碼時(shí)間的減少上性能一般，除運(yùn)動(dòng)較劇烈的football序列外，其搜索時(shí)間減少大都在38％以上，其編碼時(shí)間減少大都在26％以上。該方法PSNR下降在0.01dB以內(nèi)，碼率(bitrate)上升在0.39％以內(nèi)，性能損失較小。

ATH_APT方法在搜索時(shí)間和編碼時(shí)間的減少上具有較好的性能，其搜索時(shí)間減少大都在45％以上，其編碼時(shí)間減少大都在30％以上，值得一提的是，對(duì)于運(yùn)動(dòng)相對(duì)較劇烈的football序列，它比其他方法更好的省時(shí)效果；該方法PSNR下降在0.01 dB以內(nèi)，碼率上升在1.1％以內(nèi)，性能損失稍大。

ATH_HPT方法在搜索時(shí)間和編碼時(shí)間的減少上對(duì)于所有序列都是最差的，其搜索時(shí)間減少最低為7％左右，其編碼時(shí)間減少最低為5％左右；該方法視頻質(zhì)量最佳，PSNR值不低于原始算法，碼率上升在0.47％以內(nèi)，性能損失較小。

ATH_AFT方法在搜索時(shí)間和編碼時(shí)間的減少上有最好的性能，除football序列外，其搜索時(shí)間減少大都在50％以上，其編碼時(shí)間減少大都在30％以上。該方法視頻質(zhì)量較佳，PSNR值基本等于原始算法，碼率上升在0.15％以內(nèi)，性能損失很小。

圖3中的陰影部分為SSM的誤判部分，利用公式

將使用了自適應(yīng)閾值算法判定的SSM個(gè)數(shù)與原算法中判定的SSM的個(gè)數(shù)作比較得到的誤判率見(jiàn)表3(依然只列出3個(gè)典型序列)。其中TH_HPT(使用最高點(diǎn)閾值法的原算法)的誤判率相對(duì)較小，其他3種方法的誤判率相對(duì)稍大，但最大也不超過(guò)30％。

綜合考慮：TH_MVT各個(gè)方面性能表現(xiàn)比較平庸；TH_HPT雖然有更小的誤判率，但是其搜索時(shí)間和編碼時(shí)間的節(jié)約很小，并不實(shí)用；TH_APT更適合于視頻運(yùn)動(dòng)較劇烈且對(duì)性能損失要求不很?chē)?yán)格的情況；TH_AFT方法取得的閾值在一般情況下具有最好的效果，它能使視頻編碼在保持良好性能的情況下更節(jié)省編碼時(shí)間，在4種方法中是針對(duì)一般序列的較好方法。

4 小結(jié)

基于相鄰幀之間的時(shí)間相關(guān)性并通過(guò)模式識(shí)別中分類(lèi)統(tǒng)計(jì)的方法，本文提出了一種H.264編碼中幀間模式選擇的算法，并針對(duì)該算法給出了4種計(jì)算閾值的方法。經(jīng)過(guò)多個(gè)測(cè)試序列的實(shí)驗(yàn)證明：跟原始算法相比，本文提出的算法在性能下降可忽略情況下使編碼時(shí)間有顯著節(jié)省，其中TH_AFT的閾值選取方法針對(duì)一般序列得到的效果最佳。本文算法可進(jìn)一步進(jìn)行擴(kuò)展，如增加多級(jí)閾值以及設(shè)計(jì)更好的閾值計(jì)算方法等。