面向运动图像远程实时传输的h.263压缩方法的分析与优化

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1、面向运动图像远程实时传输的H.263压缩方法的分析与优化

2、第1lunal>关键词：H.263CIFDCTIDCT运动估计与运动补偿运动图像远程实时传输系统的网络传输部分架构在Inter之上，则现阶段Inter的状况是带宽小、延迟大、不稳定。所以为了获得良好的实时传输效果，除了改善传输控制机制之外，还需要实现高压缩比、低耗时、能达到实时压缩和解压缩效果的运动图像压缩方法。H.263是国际电信协会-电信标准化部门ITU-T（TheInternationalTelemunicationsUnion-Tele-municatio

3、nStandardizationSector）于1995年通过的用于低比特率实时传输的视频编码协议。其设计初衷是满足带宽低于64kbps的低带宽视频应用需求，如视频会议、可视等。现在H.263也被应用于运动图像远程实时传输系统中，但原始的H.263在实时性和压缩比等方面还有不少可优化余地。本文针对具体的运动图像远程实时传输系统应用，在大量研究工作基础上提出多个H.263的优化策略，并取得了相当好的效果。1H.263压缩算法的分析概要H.263的输入视频帧格式为QCIF（QuartermonIntermediateForm

4、at,大小为176×144）、CIF（monIntermediateFormat,大小为352×288）等。将每个视频帧分成许多宏块（MB-MicroBlock），每个宏块由4个Y亮度块、1个Cb色度块和1个Cr色度块组成。块（Block）的大小为8×8。H.263以宏块为单位进行视频帧的压缩。H.263使用离散余弦变换DCT（DiscreteCosineTransform）减小空间冗余，使用运动估计和运动补偿（MotionEstimationandMotionpensation）减小时间冗余。H.263有两种编码方式，

5、一种是Intra方式，帧内编码，产生的帧作为关键帧-I帧；另一种是Inter方式，帧间编码，产生的帧作为非关键帧-P帧。通过分析，将H.263压缩算法的流程图归纳为如图1所示。通过分析和测试表明，DCT、运动估计和运动补偿是H.263最重要的部分，同时也是H.263实现中最耗时的运算环节。要提高H.263的运算速度，就要针对这些环节进行优化。图1H.263压缩算法流程图2转换函数、DCT和运动估计环节的优化2.1色彩空间转换函数的优化CIF格式基于YUV色彩空间，而应用程序中，大多数视频采集程序只提供RGB色彩空间的视频

6、帧，因此需要建立从RGB色彩空间到YUV色彩空间的转换函数。RGB到YUV的转换函数如下所示，其中Y为YUV色彩空间的亮度值，U（Cb）和V（Cr）为YUV色彩空间的色度值。Y=0.299×R+0.587×G+0.114×B；Cr=V=(R-Y)×127/179;Cb=U=(B-Y)×127/226;H.263原有的色彩空间转换算法采用浮点运算，但浮点运算会消耗较多的CPU周期。为了加快视频处理速度，采用整形乘法和向右移位来代替浮点乘除，从而有效缩短了转换时间。优化后的转换函数如下：Y=((R×313524)>&g

7、t;20)+((G×615514)>>20)×((B×119538)>>20);Cr=V=((R-Y)×743962))>>20;Cb=U=((B-Y)×589244))>>20;2.2DCT、IDCT算法的优化二维DCT公式为：二维IDCT公式为：上述两式中，,n取8。通过分析得出，DCT快速算法的实现可以有两种方式。一种方法是把已有的快速变换算法（如FFT、FHT等）映射到DCT计算中，这种方式多了一个映射环节，增加了计算的复杂度；另一种方法是从DCT变换本身寻找规律进

8、行改进。在H.263应用中，注意到两条规则：一是能量集中在少部分DCT系数上；二是随着量化步长的增大，被量化为零的DCT系数增多，而且对DCT计算的精度要求降低。于是，采用一种零系数预测策略，即根据量化步长，首先对DCT变换的输入数据分类，对于给定的量化步长，如果输入数据将要被量化为0，那么这些数据就不必做DCT运算，而直接将变换结果置为0。这样只需对部分数据进行DCT变换，因此节省了大量无效运算。另外，利用DCT的局部并行性，使用Intel的多媒体处理指令集-MMX来实现DCT计算，大幅度提高了运算速度。2.3运动估计

9、与运动补偿算法的优化运动估计是指在参考帧中搜索一个与当前帧图像块最相似的图像块，即最佳匹配块，搜索结果用运动向量来表示。运动补偿是指利用参考帧和已求得的运动向量重构当前帧，氢重构帧和当前的差值作为当前帧的补偿值进行压缩编码。两者互相配合，共同实现压缩效果。运动估计算法的研究从两方面着手：快速搜索算法和块匹配准则。最简