H.264及AVS双模视频解码器中帧内预测的硬件设计与实现

根据H.264/AVC及AVS的特点,设计出一种适合于帧内预测解码的硬件实现方式,并根据H.264和AVS帧内预测运算上的相似性提出了基于可重构的并行结构,有利于提高解码速度,并将该结构配合其他设计好的解码器模块,在FPGA上实现了高准清晰度的H.264及AVS视频的实时解码。     

H．264帧内编码和JPEG2000对静止图像进行编码的性能比较

国际最新静止图像压缩标准——JPEG2000代表了离散小波变换（DWT）编码的最高水平，最新的视频压缩编码标准——H．264代表了离散余弦变换（DCT）编码的最高水平。由于H．264的帧内编码采用了一些新方法，如帧内空间预测、不同大小块的DCT变换等，使得H．264帧内编码效率高于其他的DCT变换编码方法，因此可以认为，H．264的帧内编码代表了DCT变换的最高静止图像编码水平。大量的仿真实验比较发现。H．264的帧内编码方法比JPEG2000的编码效率高。据此可以预测，基于帧内空间预测和不同大小块DCT变换的H．264帧内编码方法具有成为下一代静止图像压缩标准的潜能。     

基于GPU的H.264并行解码优化

H.264视频编码标准因其很好的压缩率而成为目前的主流标准之一;针对H.264解码复杂度提高、计算量增大的现状,根据GPU适合通用并行计算的特性,提出其基于GPU的并行解码优化。使用GPU对帧内预测与滤波器模块解码,CPU负责控制GPU以及对剩余部分解码。通过对帧内预测解码的分析,提出一种优化的帧内预测并行算法,经实验证明相比有优化前算法解码效率被提高20%;通过对滤波器模块的研究,提出一种滤波强度并行求取算法以及并行滤波执行算法,经实验证明滤波器的处理速度提升了30%,且相比原图像△PSNR最大为0.10,△SSIM为0.01。最终通过实验证明,使用GPU对视频解码的关键模块处理,能大大提高处理效率。     

H.264视频编码的关键技术分析及复杂度研究测试

H.264比原有的视频编码标准大幅度提高了编码效率和稳定性,但其运算复杂度也大大增加。为了在不影响编码效率的前提下,降低编码运算的复杂度,提高编码的实时性,有必要对H.264的复杂性做出详细研究。H.264通过对传统的帧内预测、帧间预测、变换编码和熵编码等算法的改进来提高压缩率。本文分析H.264上述关键技术,给出基于JM86的模块复杂度测试。测试结果表明H.264编码的复杂性主要体现在帧间预测模块中,要加快H.264的编码速度,就必须对这个模块进行优化。     

AVS帧内预测算法及其解码器的硬件实现

文章介绍了AVS帧内预测解码模块的硬件实现,概述了AVS视频编解码标准的帧内预测技术,重点讨论了AVS帧内预测各模式的算法,并将AVS的帧内预测技术与H.264的帧内预测技术进行了性能比较,分析了AVS帧内预测的算法复杂度,在此基础上设计了AVS帧内预测解码模块的硬件实现,并提出了一种可重构的帧内预测计算单元的实现方法。     

视频编码标准中帧内预测技术研究

文章研究和比较了视频编码标准H.263 和H.264中所采用的帧内预测技术,阐明了H.264中的空域帧内预测技术具有比H.263 中的频域帧内预测技术更佳的预测效果,能够更有效地提高压缩性能。     

基于MMX技术的H.264编码器的研究与实现

分析甚低码率视频压缩标准H.264的算法特点,基于H.264软件编码器,根据MMX技术的特点、数据结构和使用方法,用支持单指令多数据SIMD的MMX技术优化H.264的算法模块.重点讨论最耗时的DCT、IDCT、IT、IIT、帧间预测、帧内预测的运动估计、补偿模块的MMX实现算法.实验结果表明：优化后的编码器的处理速度提高到原来的1.3倍,有一定的实用价值.     

视频编码标准H.264的主要技术特点及其应用前景

简要介绍了视频编码标准的发展历史与现状，阐述了H．264的主要技术特点并重点讨论了其较之于先前视频编码标准的优点，包括先进的帧内帧间预测编码、类DCT整型变换、增强的熵编码等。最后探讨了H．264的广泛应用前景。     

H.264帧内4×4块预测模式选择快速算法研究

在H．264视频编码过程中，编码时间受诸多因素的影响，如帧间／帧内模式选择、运动估计（ME）、率失真优化（RDO）等。为了以较快速度和较好质量进行编码，针对H．264帧内模式选择，提出了一种适用于H．264帧内4×4块预测的模式选择快速算法。该算法利用帧内4×4块最优预测模式与和它相邻的预测模式之间率失真代价（RDCost）的高相关性，以及绝对变换误差和（SATD）与率失真（RD）性能之间的强相关性，有效地跳过一些不太可能的预测模式，从而使帧内4×4块模式选择过程只需进行4次率失真代价计算即可。实验结果显示，该算法在编码性能和编码速度之间取得了很好的折衷。     

基于纹理估计的H.264帧内预测快速算法

帧内预测是H.264取得高编码效率的关键技术之一,但其计算复杂度是H.264帧内编码中的瓶颈问题。结合H.264帧内预测特点,提出一种基于纹理估计的帧内预测快速算法。首先通过计算相邻宏块的边界像素差值,估计图像的纹理方向,再根据此方向选择相应的帧内预测模式,减小候选模式数量,简化模式选择过程,降低了帧内预测的计算复杂度。实验结果表明,在保证图像质量和编码码率的前提下,本算法能有效提高H.264的编码速度,有利于实时应用。     

基于GPU的H.264并行解码算法

针对并行处理H.264标准视频流解码问题,提出基于CPU/GPU的协同运算算法。以统一设备计算架构(CUDA)语言作为GPU编程模型,实现DCT逆变换与帧内预测在GPU中的加速运算。在保持较高计算精度的前提下,结合CUDA混合编程,提高系统的计算性能。利用NIVIDIA提供的CUDA语言,在解码过程中使DCT逆变换和帧内预测在GPU上并行实现,将并行算法与CPU单机实现进行比较,并用不同数量的视频流验证并行解码算法的加速效果。实验结果表明,该算法可大幅提高视频流的编解码效率,比CPU单机的平均计算加速比提高10倍。     

H.264帧内预测的FPGA实现

实现H.264实时性面临的主要障碍是计算量大,预测操作占其总计算量的30%以上。该文使用FPGA实现一种以梯度作为判据的快速帧内预测算法。该算法借助FPGA逻辑资源丰富、高速并行运算、I/O接口丰富的特点,采用多级流水线、乒乓操作的电路结构。相应的帧内预测模块结构清晰,处理速度较DSP（TMS320C6211）提高46.41倍,满足了视频图像处理的实时性要求。     

基于功率谱的H.264/AVC快速帧内预测算法

针对H.264/AVC帧内预测复杂度高的问题,结合H.264帧内预测的特点,提出一种基于功率谱的快速帧内预测算法。该算法在帧内预测之前,首先对宏块进行离散快速傅里叶变换,将频域内的三维功率谱函数转为化二维功率谱函数,然后利用二维功率谱函数的自相关性进行阈值判决,最后根据判决结果从两种预测模式中选择一种,从而减少算法的复杂度。实验结果表明,该算法在保证图像质量和编码码率较少增加的前提下,有效提高了编码速度;并且,该算法有利于在视频编码芯片上的实现,可用于实际的视频通信产品。     

基于全零模块检测的H.264/AVC快速帧内模式选择算法*

H.264/AVC采用多方向、多划分的帧内预测模式,与其他视频编码标准相比具有更高的编码效率,但同时也使计算复杂度明显提升。通过分析各编码模式的特点和最佳模式分布规律,提出了基于全零模块检测的快速帧内模式选择算法,略过不可能进一步降低率失真代价的帧内预测模式,以降低编码过程的计算复杂度。实验结果表明,在保证编码性能的前提下,可以有效地降低H.264/AVC的计算复杂度。     

H.264中4×4块的快速帧内预测算法

视频压缩标准H.264/AVC的压缩率很高,但其算法复杂,编码时间较长。针对帧内4×4块提出基于方向预测模式度量的快速预测算法,通过对当前4×4块帧内预测方向的度量,利用相邻块和相邻方向预测模式的相关性进行帧内模式预测。实验结果表明,与全搜索算法相比,在采用全I帧编码的情况下,该算法的编码时间减少43%,输出的视频比特率仅增加0.8%,且PSNR基本保持不变。     

H.264帧内预测模式选择的快速算法分析

帧内预测是H.264/AVC的一个重要组成部分,它充分利用了图像的空间相关性,提高了压缩效率,对编码器的整体性能提高具有重要作用。然而其运算复杂度很高,不能满足实时视频的要求。因此,近几年很多文章提出了H.264帧内预测模式选择的快速算法,它们对H.264/AVC实现实时编码做出了很大贡献。本文就是对近年来的提出的各种帧内预测模式选择的快速算法的进行了实际验证,并且分析了每种算法的优缺点。     

H.264视频解码IP核的设计与实现

设计了一种基于FPGA高效并行结构的H.264视频解码IP核,提出了优化遍历查表的CAVLC熵解码设计方案,并详细介绍了全流水线并行运算结构的反量化反DCT变换模块和帧内预测模块的硬件实现。设计通过Altera公司Stratix Ⅱ系列的EP2S60F672C5ES平台验证,在最高时钟频率82 MHz下能以50 f/s的速度解码分辨率为320×240的灰度图像,在速度、功耗、成本、可移植性等方面都具有独特的优势和良好的发展空间。     

An efficient parallelization technique for x264 encoder on heterogeneous platforms consisting of CPUs and GPUs

H.264/AVC video encoders have been widely used for its high coding efficiency. Since the computational demand proportional to the frame resolution is constantly increasing, it has been of great interest to accelerate H.264/AVC by parallel processing. Recently, graphics processing units (GPUs) have emerged as a viable target for accelerating general purpose applications by exploiting fine-grain data parallelisms. Despite extensive research efforts to use GPUs to accelerate the H.264/AVC algorithm, it has not been successful to achieve any speed-up over the x264 algorithm that is known as the fastest CPU implementation, mainly due to significant communication overhead between the host CPU and the GPU and intra-frame dependency in the algorithm. In this paper, we propose a novel motion-estimation (ME) algorithm tailored for NVIDIA GPU implementation. It is accompanied by a novel pipelining technique, called sub-frame ME processing, to effectively hide the communication overhead between the host CPU and the GPU. Further, we incorporate frame-level parallelization technique to improve the overall throughput. Experimental results show that our proposed H.264 encoder has higher performance than x264 encoder.     

H.264编码中的帧内预测模式选择算法

H.264使用率失真优化提高了编码的效率,但也增加了计算复杂度,不利于编码的实时实现。该文分析了H.264中计算复杂度较高的帧内预测模式选择部分,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。对方向性较强的几种模式进行SATD计算,分析其中较小的两个模式的相关性来选择新的模式添加到模式选择的计算范围中,从而减少了预测模式的数量。实验结果证明,在图像性能和码率基本保持不变的情况下,总的编码时间下降了约25％,I帧的编码时间下降了约62％,满足了实时视频通信的要求。     

H．264帧内编码与JPEG2000的性能比较与分析

为了给P帧和B帧作参考帧．保证编码序列在解码时能正确地开始和进行，H．264中的I帧编码是一种独立消除空间冗余度的适度图像压缩算法，没有使用帧间预测和补偿。在某种程度上，I帧编码可以被认为是一种静态图像编码。JPEG2000是ISO推出的新一代静态图像压缩标准。通过对目前这两种最先进的图像压缩标准的分析和比较，得出在较低的码率下，针对小尺度图像，H．264的帧内压缩有着比JPEG2000更好的性能，而在其他条件下JPEG2000的算法占优。