H．264变换和量化的算法优化及定制指令实现

针对H.264基于二维离散余弦变换的整数变换和量化模块,提出一种高性能的定制指令实现方案.通过分析整数变换和量化算法的运算复杂度,采用了优化调度算法和减少关键路径运算级数的方法,以定制指令方式实现了变换和反变换、量化和反量化的算法.编解码算法均通过了功能级的码流测试,在UMC的0.13μm工艺下综合得到的电路面积为12021个逻辑门,经JVT参考测试码流的测试,表明了设计满足在200MHz主频、VGA图像分辨率下30fps的处理速度,该定制指令的实现方案兼顾了灵活性和实时性两方面的要求.     

基于整数变换的H.264标准量化过程*

详细地分析了两大标准化组织最新提出的视频编码国际标准H.264中的整数变换及量化过程。H.264视频编码的基本框架类似于当前流行的视频编码标准,采用变换编码和预测编码的混合编码技术,其优异的性能来源于引入的4×4整数变换,是所有视频压缩编码标准协议中独一无二的。最后在32位超高性能的多媒体处理器TMZJ2004上进行实验,对DCT、整数变换、DCT余弦值定点三种变换编码进行了信噪比(PSNR)比较。     

H.264标准中的变换和量化研究

新一代视频压缩H.264标准,不同于以往的离散余弦变换(DCT),它是基于4×4离散余弦变换和量化,其算法能通过整型变换整数精确地进行计算,避免了"逆变换误差".执行变换系数量化过程不需要进行除法运算,只进行加法和移位运算,从而极大的降低了计算的复杂程度.     

H.264变换编码和量化算法的研究

H.264是ITU和ISO联合制定的新一代视频编码标准,在多方面做出了改进。H.264标准中采用了4×4块的整数变换编码算法,有效地降低了编解码的运算量,且不存在反变换的匹配误差,精度更高。该文详细分析了整数变换编码的构造原理和H.264标准中先后采用的两种整数变换编码算法,阐述了与变换编码相关的量化过程。实验结果证明新的整数变换编码算法能够有效地提高编解码系统的整体性能。     

适用于分布式视频编码框架的整数离散余弦变换算法

鉴于H.264的整数离散余弦变换(DCT)算法及其量化方法复杂度高,难以直接应用于分布式视频编码(DVC)框架的现状,提出了一种基于大跨度定长(步长为2的正整数次方)量化的整数DCT算法及变换基生成方法。该算法充分地利用整数DCT基的可伸缩特性寻找最迎合硬件工作原理的变换基,在保证“小”变换基的同时将编码器的伸缩量化阶段“转移”到解码器一端以降低编码器复杂度。在“转移”过程中,该算法利用DCT系数饱和放大保证图像质量,利用DCT系数的溢出上限保证算法的可靠性,通过减小基偏差提高压缩性能。实验结果表明,与H.264对应模块相比,该算法的量化方式便于位平面提取,在图像质量达到准无损压缩的前提下将编码器的伸缩量化阶段的运算量缩减至16次整型常量加法运算,图像质量与压缩率的性价比提升了23.9%,适用于分布式编码框架。     

基于JPEG的固定背景视频压缩算法研究

为了对固定背景视频进行压缩并获得较高的压缩比,在JPEG静止图像压缩标准的基础上提出了一种新的应用于固定背景视频压缩的算法.对第一帧图像进行JPEG格式的压缩并保存量化后的离散余弦变换系数,对第一帧后的每一帧图像,在进行离散余弦变换和量化后,先同存储器内的第一帧图像的离散余弦变换系数进行异或运算再进行熵编码.通过使用该算法和H.264视频压缩标准对同一段固定背景视频进行压缩并比较压缩后的数据量,表明了该算法具有较高的压缩比.     

H.264中全零块预判的新方法

为了避免全零DCT(离散余弦变换)系数进行变换与量化产生的冗余计算,从H.264中的DCT公式与量化原理出发,结合视频图像残差系数的分布规律,在分析现有算法存在的误判与漏判的基础上,提出了一种预先判断全零DCT系数块的方法。实验结果表明,与文献中的经典算法相比较,新提出的方法应用在中低比特率的视频序列中可以减少12%~37%的平均编码时间,平均压缩率提高了6%~10%。     

H.264中基于全零块检测的快速运动搜索算法

为了降低视频编码标准H．264中运动搜索的复杂度，提出了一种新的基于全零块检测的运动搜索提前中止算法。根据整数离散余弦变换（DCT）和量化的特点，该算法给出了自适应的检测门限和提前中止条件。通过检测门限与绝对差和（SAD）的比较来判断是否停止运动搜索。实验结果表明，在图像质量基本不变的情况下，此方法可以有效减少运动搜索的计算量。     

面向AVS的全零块预先判决算法

尽管H.264标准的全零系数块检测技术目前已经得到了深入的讨论,但是由于AVS整数变换中使用了8×8块和新的指数阶量化步长的量化器,以往适合于H.264的全零块判别准则并不能直接应用于AVS。根据AVS整数变换的特点,推导出了一种适合于AVS标准的新全零块判别准则。实验结果表明,该准则在保证图像质量的同时尽量防止漏判。     

H.264/AVC中整数DCT变换量化模块的Verilog设计

H.264/AVC视频压缩标准采用了4×4整数DCT变换和量化方法,避免了数据失配并提高了精度,具有较高的编码效率。本文分析H.264整数DCT变换和量化算法,将DCT变换转换为两次快速蝶形运算,减少了计算量,并用Verilog硬件描述语言编程实现整数DCT变换和量化功能,利用QuartusII进行综合和仿真,得到正确的结果。本设计具有54.54MHz的时钟频率、较低的资源消耗和功耗。     

H.264中变换和量化的SIMD优化

H.264是一个新的基于运动补偿+变换+量化+熵编码框架的视频编码国际标准。H.264中采用了大量的新技术,这些技术在提高编码效率的同时,也极大地增加了算法的复杂度。为此H.264在保证性能的前提下也做了一些优化,如变换和量化可以在16比特精度下完成,并且除了量化中需要少许乘法外,其余可以只用加法和移位实现。这些特点使得H.264中的变换和量化可以很好地使用支持单指令多数据(SIMD)的MMX技术进行进一步优化。该文首先介绍了H.264中变换和量化的实现过程和特点,接下来重点讨论了利用MMX指令对变换和量化中的关键部分进行优化的方法,最后给出了计算机仿真的结果,并对结果进行了分析。仿真结果表明:该文提出的方法可以使H.264的变换和量化模块的运算速度提高到原来的3.5～5.2倍,优化效果十分显著。     

视频编码新标准--H.26L

H．26L是新一代视频编码标准，在同等质量条件下可以比H．263 节约近50％的比特率。详细介绍了H．26L独有的特点，包括帧内预测、整数余弦变换、通用变长编码、双重扫描、多种块尺寸运动搜索、1／8像素运动估计精度等。     

Low Complexity Integer Transform and Adaptive Quantization Optimization

In this paper, a new low complexity integer transform is proposed, which has been adopted by AVS1-P7. The proposed transform can enable AVS1-P7 to share the same quantization/dequantization table with AVS1-P2. As the bases of the proposed transform coefficients are very close, the transform normalization can be implemented only on the encoder side and the dequantization table size can be reduced compared with the transform used in H.264/MPEG-4 AVC. Along with the feature of the proposed transform, adaptive dead-zone quantization optimization for the proposed transform is studied. Experimental results show that the proposed integer transform has similar coding performance compared with the transform used in H.264/MPEG-4 AVC, and would gain near 0.1dB with the adaptive dead-zone quantization optimization.     

H.264解码中反变换的硬件实现及仿真

新一代视频编码标准H．264为了提高编码效率而采用了一系列新技术,而新技术的使用也极大增加了算法的复杂度。针对目前视频解码时采用软件方法对CPU资源占有率过高的问题,提出了一种用硬件＋微代码的方式实现解码中整数IDCT变换的设计方案。对设计结果,进行了功能和时序的仿真,证明了设计方案的正确性及可行性。在硬件主频大于150MHz时,完全可以对视频进行实时解码。从而提供了一套可供参考的对视频解码算法进行优化及仿真验证的方法。     

一种用于视频编码的低复杂度整数变换

文中提出一种用于视频编码的低复杂度整数变换。与H．264标准中所采用的整数变换相比较，本整数变换非常接近于DCT变换，而且无需乘法计算，只需要16位的加法和移位操作，大大降低了编码的计算复杂度，因此特别适合于低端的处理器。试验结果表明，该变换能够最大获得1．56％的比特率节省和0．16dB的PSNR增益。