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嵌入式設備的靜止圖像編碼

2008-07-22
作者:溫淑鴻, 崔慧娟, 唐 昆

  摘 要:降低多媒體算法的復雜性和存儲器需求對于存儲器資源和運算能力都很有限的嵌入式設備" title="嵌入式設備">嵌入式設備是十分重要的。在極低" title="極低">極低碼率應用時,JPEG存在嚴重的方塊效應,JPEG2000具有極高的運算復雜性和存儲器需求。分析了H.264 INTRA幀編碼的運算復雜性和存儲器需求,并提出了一種減小運算復雜性的有效方法。結果顯示,H.264 INTRA幀編碼具有極低的運算量和存儲器需求,非常適合嵌入式設備的靜止圖像編碼" title="圖像編碼">圖像編碼。
  關鍵詞: 靜止圖像編碼 H.264 JPEG2000 零塊檢測


  嵌入式多媒體設備的靜止圖像編碼有著廣泛的應用,如照片的拍攝與傳輸。設備處理的圖像越來越大,存儲容量和傳輸能力都相當有限,因而靜止圖像編解碼要求具有較低的運算復雜性、較少的存儲器需求和極好的壓縮性能。目前已經制定的靜止圖像壓縮標準主要有JPEG和JPEG2000。JPEG標準在中高速率上壓縮效果較好, 對于細節分量多的灰度圖像, 當編碼壓縮率低于每像素0.25比特時,視覺失真大,重構圖像存在嚴重的方塊效應,不能很好地適應網絡傳輸圖像的需要。JPEG2000為了降低運算中的存儲器需求,使用分塊技術,對每個小塊進行處理,但采用較小的塊在低碼率時存在與JPEG一樣的方塊效應。因而JPEG2000 在低比特率應用時, 建議不分塊或者分成較大的塊,以保證良好的率失真性能, 但運算復雜性和存儲器需求都極高。
  視頻編碼新標準H.264代表著繼MPEG1/2和MPEG4后的第三代視頻編碼標準。H.264比以前的標準提供了更高的編碼增益。H.264的INTRA幀編碼算法充分利用圖像中的空間相關和變換域的相關性,提供了極高的編碼增益,可以用來對靜止圖像進行編碼。在文獻[1]中H.264采用JM73代碼,JPEG2000 采用Jasper 1.700.5,對標準靜止測試圖像和視頻序列進行測試。測試結果表明:與JPEG2000相比,H.264 INTRA幀具有更高的客觀質量和主觀質量,但譯碼器的運算復雜性卻比JPEG2000低50%左右。在嵌入式設備上,多媒體應用的實時性不僅取決于算法的運算次數,還取決于可得到的存儲器帶寬。CPU的工作頻率越來越高,存儲器的頻率卻增加緩慢,很多算法的瓶頸在于數據輸入輸出。有效減小算法的存儲器需求,減少中間結果的存儲需求,可縮減片外存儲器訪問次數,提高應用的實時性能。下面主要討論降低H.264 INTRA幀編碼的運算復雜性和存儲器需求的方法。


1 減少運算復雜性
  H.264 INTRA幀具有比JPEG2000更高的客觀質量,這主要是由于INTRA幀采用的多種幀內預測模式較好地去掉了空間冗余。對于平滑的背景區域采用16×16大小的粗糙預測,共有4種可能的預測方向。對于快速變化的圖像區域,采用4×4的塊,共有9種預測模式。在預測后,對殘差信號進行整型" title="整型">整型變換消除頻譜相關性。高效的去方塊效應濾波器改善了圖像的信噪比和主觀質量。圖1是H.264編碼器的結構流程圖。從圖1可以看出,在整幀圖像的熵編碼后,對逆整型變換后的重建數據進行去方塊效應,去方塊效應后的重建圖像數據用作下一幀預測圖像的編碼,或者用于編碼同時顯示重建圖像。編碼器的作用主要是壓縮原始數據產生輸出碼流,若不需要在本地編碼器中顯示重建圖像(例如衛星照片的拍攝),則編碼器中的整幀圖像的去方塊效應可以省去,節省大約30%的運算。宏塊" title="宏塊">宏塊的幀內預測包含9種4×4模式和4種16×16模式如圖2。INTRA 16×16 預測僅僅采用左邊16個像素和上邊16個像素作參考;INTRA 4×4 預測僅僅采用左邊4個像素和上邊9個像素作參考,因而在逆整型變換和重建(逆變換結果與預測值相加)時,僅僅需要計算16×16宏塊的第16行與第16列像素、4×4塊的第4行與第4列像素,沒有必要計算所有的像素。對于16×16的塊,減少224個重建像素的計算。對于4×4的塊,減少8個重建像素的計算。整型變換、量化、逆量化、掃描以及逆變換消耗比較多的編碼時間,可利用在模式選擇時計算的絕對差值和(SAD),提前判斷整型變換后量化系數全0塊,從而省去全0塊的整型變換、量化、逆量化、掃描以及逆變換這一系列操作。若SAD小于某個門限T,各個變換系數絕對值小于量化步長(Qstep),該塊為0塊。實驗中取T等于3Qstep,獲得了較高的檢測率和較低的檢測差錯率。H.264 采用整型變換,為簡化門限的推導,其中的整型變換與4×4的離散余弦變換(DCT)相差較小,DCT變換為:
  系數量化為0。由于該式是量化系數全為零的充分條件,而不是必要條件。實驗結果顯示,使用該門限檢測出零塊的正確性為100%,大量的量化系數為全零塊卻檢測不出來。為了大幅提高零塊檢出率,增大該門限T為3Qstep,測量miss.qcf 20幀編碼的平均情況,測試結果見表1。從表1可以看出,零塊檢測率隨著量化索引增大而增大,可能將部分非零塊檢測成零塊,但這對信噪比影響不大。

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2 縮減存儲器需求
  減少運算中的存儲器需求對于嵌入式設備十分重要。宏塊編碼的過程包含預測、模式選擇、變換量化掃描、逆量化等。從圖2可以看出,在INTRA16×16的4種預測模式中,只使用上邊和左邊的各16個像素作為預測參考,在INTRA 4×4 的9種預測模式中,僅使用左邊4個像素和上邊9個像素作為預測參考,因而重建圖像并不需要整幀存儲,只需存儲這幾個參考點就可以了。假設宏塊編碼按照從左到右、從上到下順序進行,則水平方向的像素需要存儲一整行。在INTRA 4×4模式編碼時,由于相鄰的4×4塊模式高度相關,采用相鄰塊的預測模式預測當前塊的最可能模式,同樣只需要存儲上邊一行4×4和左邊一個4×4塊的編碼模式(如圖3)。在對量化后變字長編碼(VLC)系數的個數進行編碼時,需要利用相鄰兩塊的非零系數個數對該塊進行預測,也只需要存儲上邊一行4×4和左邊一個4×4塊的編碼模式的非零系數個數,如圖3。在對整幀圖像的數據比特串(SODB)添加原始字節序列載荷(RBSP)結尾比特(RBSP trailing bits,添加一比特的“1”和若干比特“0”,以便字節對齊)后,再檢查RBSP 中是否存在連續的三字節“00000000 00000000 000000xx”;若存在這種連續的三字節碼,在第三字節前插入一字節的“0×03”,以免與起始碼競爭,形成EBSP碼流,這需要將近兩倍的整幀圖像碼流大小。為了減小存儲器需求,在每個宏塊編碼結束后即檢查該宏塊SODB中的起始碼競爭問題,并保留SODB最后兩字節的零字節個數,以便與下一宏塊的SODB的開始字節形成連續的起始碼競爭檢測;對一幀圖像的最后一個宏塊,先添加結尾停止比特,再檢測起始碼競爭。采用這種方法產生H.264 附錄B中的字節流時,存儲器需求從兩幀碼流大小縮小到兩個宏塊碼流大小。通過對碼流輸出過程的改進,使INTRA幀編碼需要的存儲器大小不隨圖像大小的增加而增加,這時編碼過程中的存儲器不超過9K個整數。對于基于片上存儲器的多媒體處理器,存儲器需求的減少可以大量縮減中間結果的片外片上轉移,減小數據轉移的負擔,提高程序的運行速度。


  采用H.264 INTRA幀對靜止圖像進行編碼時,在編碼器端不需要顯示本地重建圖像,可省掉去方塊效應濾波器;利用模式選擇時計算的絕對差值和,可提前判斷量化后全零系數塊,節省大量的計算。分階段地對各個宏塊的碼流插入競爭阻止字節(emulation prevention byte),以保證原始字節序列載荷中不含起始碼,有效減少存儲器的需求。運算復雜性和存儲器需求極低的H.264 INTRA編碼模式,可代替JPEG2000,用于嵌入式設備的靜止圖像編碼。


參考文獻
1 Aravind AL, Bindu P. Rao, Sudhir S. Kudva,et al. Quality and complexity comparison of H.264 intra mode with JPEG2000 and JPEG[J].ICIP2004, IEEE international conference on image processing: 525~528
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4 zhou Xuan ,Yu zhenghua,Yu Songyu. Method for detecting all-zero DCT coefficients ahead of discrete cosine transfor-mation and quantization[J]. Electronics Letters:1839~1840

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