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H.264/AVC是由ITU和ISO/IEC的專家共同組成的聯(lián)合視頻小組JVT(Joint Video Team)發(fā)展和制定的新一代視頻編碼國際標準。在相同的視覺感知質量下，H.264的傳輸碼率比以往的H.263、MPEG-4等降低了50%左右。 運動矢量位移的精度越高，則幀間剩余誤差越小，壓縮比越高。H.263中采用了半像素估計，在H.264中則進一步采用1/4像素精度的運動估計。分數(shù)運動估計和運動補償用到的非整數(shù)像素點必須通過插補(interpolation)運算來實現(xiàn)，因而插補運算的硬件加速對整個H.264編解碼系統(tǒng)性能的提高有重要意義。在H.264中采用了6抽頭FIR濾波器的內(nèi)插獲得1/2像素位置的值，則1/4像素值可通過線性內(nèi)插獲得。而對于常用的4：2：0的視頻格式，亮度信號的1/4像素精度對應于色度的1/8像素的運動矢量，因此需要對色度信號進行1/8像素的插補運算。在H.264的幀間預測中，4×4是最基本的處理單元，其7種模式都可以劃分為4×4塊來進行處理，因而基于面積和時間考慮的4×4模塊的插補電路具有良好的可重用性。 文獻提出了使用4抽頭濾波器取代6抽頭濾波器的算法來實現(xiàn)亮度的1/2像素插補，利于硬件實現(xiàn)。本文在4抽頭濾波器的基礎上提出了可以處理4×4塊的流水線結構，可以在一個時鐘內(nèi)完成27個1/2像素位置的插補運算。對色度1/8像素的插補，本文提出的兩級處理的結構，巧妙地利用移位器和加法器取代了乘法器，節(jié)省了硬件開支。 1 插補算法原理 插補原理示意圖如圖1所示。2個整數(shù)像素位置之間的1/2像素點像素如圖1(a)中的a、b、aa等，是利用一個帶權重的6抽頭有限沖擊響應(FIR)濾波器對相鄰整數(shù)位置的像素值進行內(nèi)插得到的，權重值是(1/32，-5/32，5/8，5/8，-5/32，1/32)。如： a=round((A-5*B+20*C+20*D-5*E+F)/32)(1) h=round((A-5*G+20*H+20*I-5*J+K)/32)(2) aa=round((a-5*b+20*c+20*d-5*e+f)/32)(3) =round((h-5*i+20*j+20*k-5*l+m)/32) 由于6抽頭FIR的結構比較復雜，文獻提出的權重值為(-1/8，5/8，5/8，-1/8)4抽頭FIR在對圖像質量和比特率影響很小的情況下，可以很大程度地節(jié)省硬件資源。如圖1(b)中： a=round((-1*B+5*C+5*D-1*E)/8)(4) h=round((-1*G+5*H+5*I-1*J)/8)(5) aa=round((-1*b+5*c+5*d-1*e)/8)(6) =round((-1*i+5*j+5*k-1*l)/8) 最匹配的1/2像素位置確定以后，1/4像素位置的像素由周圍的整數(shù)像素位置像素和1/2像素位置像素線性插補得到。 在常用的4：2：0采樣中，亮度分量1/4像素精度的運動矢量應用到色度分量需要1/8的像素精度。在色度空間，對整數(shù)位置的像素值進行線性插補可以得到1/8像素精度的插補值。如圖1(b)所示，1/8像素位置的像素a是周圍整數(shù)位置像素A，B，C，D的線性組合： a=round(8-x)*(8-y)*A+x*(8-y)*B+y*(8-x)*C+x*y*D/64 (7) 2 硬件結構 2.1 亮度1/2像素插補電路 4抽頭FIR與6抽頭FIR結構比較如圖2所示。由圖2可以看出，4抽頭FIR的結構比6抽頭FIR易于硬件實現(xiàn)。實驗表明前者的電路面積和關鍵路徑延時比后者分別減少了36.2%和16.0%。 4×4塊的1/2像素精度插補電路的流水線結構圖如圖3所示，共有16個4抽頭FIR，利用一個6× 4的整數(shù)像素點陣列作為緩沖區(qū)，每次從存儲器中讀出8個整數(shù)像素點，分別用于5個水平4抽頭FIR的輸入。每個時鐘所有的像素點都會向下傳送一級，圖中虛線框處已經(jīng)計算出了整數(shù)像素點周圍的所有27個1/2像素值，可以輸出到并行處理單元同時計算9個半像素位置的SAD(Sum of Absolute Difference)。該架構處理一個4×4單元需要8個時鐘，處理一個具有相同運動矢量的4×16塊需要20個時鐘。 亮度1/4像素的線性插補可以用一個加法器和一個移位器實現(xiàn)。圖4為4×4塊1/4像素插補電路的結構圖，采用兩級流水線，輸入部分為18個像素點，利用線性插補生成所需要的1/4像素位置像素。在圖中虛線框部分可以計算出最佳1/2像素點周圍的所 有1/4像素點，輸出給并行處理單元計算9個1/4像素位置的SAD。該架構完成一個4×4單元需要6個時鐘，完成一個具有相同運動矢量的4×16塊需要18個時鐘。 H.264的幀間預測中，一個宏塊(MB)可劃分成16×16、16×8、8×16、8×8、8× 4、4×8、4×4不同模式。這7種模式都可以劃分為16個4×4塊分別進行處理。具有相同整像素運動矢量的縱向相鄰4×4塊可以連續(xù)處理以節(jié)省時鐘數(shù)。表1列出了亮度為1/2像素插補和1/4像素插補時流水線處理一個宏塊不同模式分別需要的時鐘數(shù)。 2.3 色度1/8像素插補電路 如果利用乘法器來實現(xiàn)色度1/8像素精度的插補電路，對每一個點的插補運算都要用到8個乘法器，無論是面積還是時間都會有很大的開銷。變換公式(7)可得公式(8)，可以看出其中含有如(9)式所示的公共運算單元。 a=round{{(8-y)[(8-x)×A+x×B]+y[(8-x)×C+x×D]}/64}(8) cf=(8-h)×M+h×N(9) 硬件設計采用兩級處理的結構，采用圖5所示的CU單元處理公式(9)，色度1/8插補電路結構如圖6所示。由于該結構的兩級間比較平衡，非常容易插入寄存器以減少關鍵路徑的延時。 3 實驗結果 使用VerilogHDL對本文中提到的設計進行了實現(xiàn)，仿真工具使用VCS7.2，綜合工具使用Synopsys Design Compiler(SMIC 0.18μm工藝)。 文獻中使用6抽頭FIR的4×4塊插補電路流水線結構，與本文使用的4抽頭FIR結構進行了比較，其電路性能如表2所示。本文的設計在速度和面積方面均具有非常明顯的優(yōu)勢。使用H.264參考軟件JM7.3分別對亮度1/2像素插補運算中使用6抽頭FIR和4抽頭FIR進行仿真比較，采用了4個視頻序列Container、Foreman、News和Tenis。其中每個序列由30個QCIF (Quarter Common Intermediate Format)幀組成，序列形式為IBBPBBPBBP。H.264主要檔次，搜索半徑16，使用5個參考幀。4抽頭FIR與6抽頭FIR圖像質量比較如表3所示。表中△b為平均碼率的增加，△P為峰值信噪比(PSNR)的增加。可以看出，使用4抽頭FIR對圖像質量和比特率的影響非常小。 與其他的設計方法相比較，本文提出的色度1/8像素的插補電路可以很大程度上節(jié)省硬件資源。其性能比較如表4所示。與文獻中的設計相比，本文的設計關鍵路徑延時僅增加了1.5%，門數(shù)減少了26%。 本文介紹了亮度1/4像素精度下，最常用的4:2:0采樣模式時插補電路的硬件設計，通過4抽頭 FIR代替6抽頭FIR來實現(xiàn)亮度1/2像素插補，通過移位器和加法器組成的兩級處理結構來實現(xiàn)色度1/8像素插補，設計的電路具有面積小、速度快的優(yōu)點。在此基礎上基于功耗和性能考慮的4×4塊的流水線結構具有良好的可重用性，可作為硬件加速器用于基于H.264的編解碼系統(tǒng)。 |
