h.264视频编码并行算法的.研究与其实现

《h.264视频编码并行算法的.研究与其实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、理速度的提高往往是依赖于处理器速度的提高，但串行计算机的性能总是有限的。数字视频处理的计算量很大，在单处理机系统环境下，采用串行程序设计方法，要达到实时几乎是不可能的。然而，视频数据对实时性敏感，MPEG一4／H．264所覆盖的多媒体应用大多数都有实时的要求。由于视频编码与解码相比更为复杂和耗时，因此很多工作致力于加快编码过程。另一方面，由于高速信息网络的低通信延迟与高带宽性能，用网络并行环境实现超级计算是近年来的一个重要研究方向。网络并行，就是通过高速信息网络，充分利用网上的计算机资源，实现大型问题

2、的并行计算。网络并行具有投资少，见效快，灵活性强等特点。其中基于消息传递的并行计算环境是广泛用于并行计算机上的程序范例。对于不同的应用，消息传递能够高效率和可移植地实现。目前通用的消息传递环境有Express”1、P4、PVMo3和MPI峙卜““等几种，其中MPI是目前最重要的编程工具，它具有可移植性好、功能强大、效率高等多种优点。基于MPI的特点，而且MPEG一4／H．264视频编码器的结构非常适合于分布并行计算，我们用MPI来实现视频编码的并行算法。近年来，我国超级服务器领域成果迭出，其技术和产品

3、已趋近成熟。曙光并行计算机作为国家863计划和中科院知识创新工程的重大成果，是一种通用的超级并行计算机系统，是目前性能最高的国产超级服务器。它兼顾大规模科学计算、事务处理和网络信息服务，是国民经济信息化建设的重大装备。基于曙光并行计算机，可生产出满足用户各种需求的各种规模的超级服务器产品。但总的来说，目前国内的高性能计算机应用还是主要面对科学计算等领域，在媒体服务方面的应用研究基本上还是空白。因此，在曙光并行计算机上，结合H．264自身的编码、解码特点，我们将并行计算技术应用于数字视频处理，采用不同的

4、方式探测算法的并行资源，以使整个系统的性能达到最优，实现数字视频的实时处理是非常有意义的事情。这不仅为实现数字视频高效实时处理提供了一种新的途径，而且拓展了并行计算技术和国内的高性能计算机的应用领域。目前，已有许多大学和研究院所开展了视频并行处理研究，如英国的QueenMary＆WestfieldCollege，中国的香港科技大学，清华大学等。以往对于MPEG-1“印““、MPEG-2“7H”3的视频并行编码研究较多，现在关于MPEG一4㈨叫2⋯、H．263“7¨281的研究也逐渐兴起。相比而言，国内

5、对视频编码中人脸“”、音频、检索、网络传输等的研究较多，而做并行处理研究。”的相对较少，已有的研究也仅是限于指令级并行处理算法上。可以说这是一个崭新的技术，将面临很多挑战，但视频编码的并行处理的灵活性、实时性、可移植性等优点必然会引起越来越多的关注。同其它标准一样，H．264在位流方面同样遵守一种层次化的数据结构，包括一个表头、一个或多个图像组(GOP：GroupofPictures)及序列的结束标志码。GOP序列组成输入视频序列(Sequence)，每幅图像分成由16×16大小的宏块(Macrobl

6、ock)组成，且每个宏块有4个8×8的Block组成，当然在H．264中定义了不同的块变换。以编码顺序排列的一定数目的连续宏块组成Slice。在H。264中，S1ice表示的是一个独立的编码单元，也就是说它不要参考同一帧中其他S1ice来进行解码。H．264通过一个有效的调度算法能够获得一个高效率的并行编码处理器。本文主要根据H．264标准，研究了H．264视频编解码的特点和所采用的主要技术：针对目前对视频处理速度越来越高的要求，提出了基于消息传递的并行编程环境MPI对H．264编码器进行并行化处理的

7、方案。我们在GOP级和S1ice级进行视频的并行编码，提出了视频流编码并行处理的主导思想和任务单元的选择，给出了H．264视频编码的并行化处理的实验结果，并与串行实验结果加以比较，从而得到了相应结论。第一章研究背景第一节并行计算由于高性能计算机的飞速发展及其应用的日益广泛，计算在科学研究中充当了越来越重要的角色。各个应用部门对计算机的依赖性越来越大，并且对计算机性能提出了越来越高的要求。表现最突出的就是大规模科学计算，如在天气预报、人造卫星等方面普遍存在着复杂的大规模计算。这些计算是非常费时的，即使在

8、大型机、巨型机上求解也需要花几天甚至是几十天的时间。但大型机、巨型机价格昂贵，还不能应用普适性计算，人们更多的是依赖于单处理机来完成计算任务。而工艺水平和其它因素的限制，单处理机的性能不能满足各个应用部门的要求。因此，为了满足不断提高的现实应用问题的需求，人们考虑将多台处理机以一定的方式联接起来，共同求解同一个问题，也就是构造并行计算机来满足应用部门的需求。并行计算的发展基于两方面的认识：第一，单处理机性能不可能满足大规模计算和工程问题的计算需求，而并行