针对硬件实现的H.264视频编码算法改进

    关键词：H.264 帧内预测 运动估计 运动预测因子

H.264[1]最初是由ITU-T起草的，在未来将成为ITU-T和MPEG的联合标准。H.264因为提供了很高的编码压缩效率、友好的面向网络的接口，将成为下一代新的视频编码标准。但是编码效率很高的同时，其算法的复杂度也提高了四倍，这在很大程序上限制了它的实现。因此，必须针对硬件的实现做改进和优化。

H.264的最初测试模型（JM）[2]是为了取得高的编码效果而设计的。在这个测试模型中，有很多的算法需要很大的运算量，但是编码效率的提高却不多，并且很多模拟之间是数据相关的，这一点限制了用并行处理加速硬件的实现。

以前有文章分析过这种新的视频编码的复杂度[3～5]。但是这些研究都是通过软件的分析得到H.264算法的复杂度的。这些结果对在软件中的应用是精确的，但是当涉及硬件设计的并行处理时，就不再适用了。
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    经过试验比较可以得出，在H.264硬件实现上的关键点是预测部分，因为此模块所占的计算时间几乎是总时间的90%。所以改进的重点在预测部分。

1 H.264算法

图1是关于一帧图像的帧内预测间预测的算法框图。如果采用帧内预测，帧间预测部分将不进行判断。在进行帧间预测时，会使用多帧预测和可变块大小的运动估计。编码模式选择部分在所有的预测模式中选择一个最佳的预测模式。预测之后用原始的输入帧和预测帧相减，得到残差数据块。对于亮度残差块做4×4整数DCT变换，对于色度残差块的DC系数则进行2×2的整数DCT变换。对变换后的系数做扫描和量化处理后，再对量化后的系数进行熵编码，最终成为输出的码流。编码模式通过模式表，也会输入到熵编码器中。重建的循环过程包括反量化、反DCT变换和反块滤波。最后，将重建帧写入到帧缓冲器中，准备在以后运动估计中使用。

因为在空间预测和时间预测上几乎花费了所有的计算能力，所以在JM 4.0上的算法改进主要是在这两部分上。在实现过程中，这两部分通过硬件实现，所以要针对硬件进行优化。

实现编码器所用的硬件系统是基于宏块，也就是说编码器是对一个个连续的宏块进行操作。整个编码系统可以看作一个宏块的流水线，所以有可能在开始编码下一个宏块时，上一个宏块重建过程不定期没有完成，这就影响了流水线的进行。很多基于宏块的商业编码器正是采用这种硬件实现模式，所以处理好这个问题至关重要。

2 帧内预测

图1中的编码方框图与H.261、H.263和MPEG-4中的相似。H.264中包含了4×4和16×16两种帧内预测部分。帧内预测需要图像重建的像素值才能实现。在一个典型的基于宏块的系统中，只有在完成整个编码程序后，重建的像素值才能得到。这种数据之间的相关性，会给硬件的实现带来很大的困难。

2.1 4×4帧内预测

图2描述了4×4块帧内预测中数据的相关性。从a到p的像素值是从A到N及Q的像素值预测出来的。用大写字母表示重建的像素值。因为一个宏块由16个4×4的块组成，所以当前块没有完成编码之前是不能得到重建的像素值的。在JM中用了双通道算法实现这些块的编码。为了做一个4×4块的预测，在JM中需要进行变换、量化、反变换到反量化的过程。这对于一个硬件来说太复杂了。在现有的硬件水平上是不可能实现的。

对这一点，需要对算法做如下改进：所有预测中所有的重建