视频编码帧间预测技术算法优化研究

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1、视频编码帧问预测技术算法优化研究第l章绪论个分数点，而驼分数点运动估计只对应3个，搜索范围增大了许多。并且由于分数点需要插值计算，职分数点的复杂度将大大超过只使用墟分数点的。而使用多模式或者多参考帧时，复杂度更是成倍增加。这些新算法对计算能力的高要求，使得它们在实时性要求较高的环境下或者在计算能力受约束的平台下都较难应用，降低了它们的实用性。例如，对于一些军事上的应用，需要将高速摄像机拍摄出来的每秒数百张高分辨率的照片实时压缩并进行传输，同时还要保持非常高的压缩质量：对于移动平台上的应用，由于受到硬件成本的约束，硬件计算能力较低，内存资源很少，过高复杂度的算法往往难以满足在低计算能力平

2、台上的实时应用。即使是快速算法，很多时候也不能在不同平台计算能力的约束下都完全执行。这就导致了当算法由于计算资源不足而被迫停止时，通常得不到在相同计算资源下最优的率失真性能。因此，新编码标准中帧间预测技术的算法优化一直是视频编码领域备受关注的问题之一。另一方面，我们总是希望在同样的硬件成本下获得最好的编码效率和视频图像质量，这就引出了第二个问题，如何设计视频编码算法，使其在任意一个给定的计算平台上都有最好的率失真性能。因此，我们需要研究改进这些算法，一方面在保持相同压缩效率的同时提高压缩的速度，满足各种实时性需求；此外，针对部分计算复杂度较高、在计算能力受限的平台下难以完全执行的算法，

3、还需要研究如何构建满足率失真性能最优的复杂度控制算法。上面提到的技术，包括整数点与分数点运动估计、多模式决策、多参考帧等，都属于视频编码中的帧间预测技术。这些技术是视频编码中最主要的部分，也是与其它如图像编码等区别最大的地方。它们在带来大量性能提升的同时，也需要消耗大量的计算资源。因此，本文针对帧间预测技术，主要做了两个方面的工作。第一是针对蜩运动估计和补偿的高计算复杂度，提出一种基于性价比优先顺序，并将其应用在分数点运动估计和分数点插值上，在几乎没有质量损失的情况下大大降低了算法复杂度，提高编码效率。第二是针对不同硬件平台计算能力受限制的问题，研究在给定计算能力的条件下，视频编码如何

4、获得最好的率失真性能。研究主要针对已有的帧间预测算法，如运动估计、多模式决策等，通过统计和预测校正等方法，建立率失真收益和计算复杂之间的关系模型，并将宏块按照一定的准则排序，从而构造出满足率失真性能最优的、可伸缩的复杂度控制算法。本文的研究成果将对实际应用有两方面的意义：首先，本文提出的基于性价比的分数点运动估计和分数点插值算法能够大大提2视频编码帧问预测技术算法优化研究第l章绪论高算法速度，降低在实际应用中的难度。同时，这类算法很容易加以改造适合具有不同计算能力的系统，因此对于第二个问题也具有意义。其次，本文研究的复杂度约束下的帧间技术对于在给定的硬件平台上，最大程度利用有限的计算资

5、源达到最好的率失真性能，提高视频压缩率和图像质量具有重要意义。视频编码各硬件生产厂家竞争的要点就是能否在同样成本的硬件条件下提供更好的视频图像质量和压缩效率。1．3国内外研究现状帧间预测技术作为视频编码中的核心技术，对编码性能有巨大贡献，但是又占据了绝大部分的编码时间。因此多年来国内外学者在这一方面做了大量的研究工作。本节主要介绍与本文研究内容相关的工作，主要包括分数点运动补偿和计算能力约束下的率失真优化两方面。1．2．1分数点运动估计和插值算法相关研究分数点运动估计(FractionalPixelMotionEstimation，FPME)是视频编码中帧间预测技术的一种，目的是通过查

6、找参考帧最优整数点一个整数像素范围内的分数像素点来匹配当前宏块，减少两者之间的差(残差值)，使得数据更容易压缩，提高压缩性能。由于分数像素位置的值是不存在的，因此需要使用分数点插值算法(FractionalPixelInterpolation．FPI)计算出来，这就导致了更多的计算消耗。1．2．1．1分数点运动估计算相关算法研究现有的分数点运动估计算法很多，其中最简单但复杂度同时也最高的是全分数点搜索(FullFractional．pelSearch，FFPS)【51，也即在最优整数点范围搜索全部8个驼像素点，在得到的最优蛇像素点周围搜索全部8个坍像素点。在这个过程中，全部驼和坍点，都

7、要用插值的方式得到。在FFPS之后，出现了各种各样的快速算法来减少FFPS的搜索点数，主要可以分成两类。第一类是基于模型的快速分数点运动估计算法[6-9]。这些算法的主要思想是通过建立不同的分数点残差值模型来预测最优的分数运动向量。但是由于分数点的残差平面难以准确吻合某一数学模3视频编码帧问预测技术算法优化研究第l章绪论型，这类方法确定的分数运动向量通常准确度较低，导致较大的性能损失。另一类是基于预测的快速算法【3，i0-121。这类方法利用相