高效的H.264并行编码算法

CABAC是H.264/AVC视频压缩标准主要档次中采用的熵编码机制,结合RDO模式选择技术,可以降低20%的编码码率,但是编码器计算复杂度却同时大大增加.对算法进行并行化是有效加快编码速度的方法,但是,由于CABAC具有自适应编码的特点和RDO模式选择对熵编码的使用,使得顺序编码的宏块之间存在着严格的数据相关性,限制了并行编码算法的开发.本文结合基于宏块区域划分的数据级并行编码机制MBRP和码率估计技术,为采用CABAC熵编码机制的H.264编码算法提供了一种高效的并行编码方案:将H.264编码算法划分为模式选择和码流生成两个部分,使之构成典型的生产者-消费者关系;将RDO模式选择中的CABAC替换为码率估计,去除模式选择过程中因CABAC导致的严格数据相关性;对模式选择部分采用MBRP并行机制;码流生成部分由单独的处理器完成,并和模式选择部分实现流水化并行处理.通过4处理器系统模拟器进行实验,发现在保持视频压缩性能几乎不变的情况下,该并行算法的加速比可以达到4.7.

CABAC熵编码机制下有效的变换域码率估计技术

CABAC是H.264/AVC视频压缩标准中采用的一种熵编码机制,结合RDO模式选择技术,可以降低20%的码率.在RDO模式选择过程中,需要对编码块的每一种候选模式进行熵编码以获得编码位数,这在很大程度上增加了视频编码的计算复杂度.为了避免复杂的Lagrange耗费计算,本文第一次提出了一种CABAC熵编码机制下的变换域码率估计方法,基于量化变换系数和运动向量差对熵编码位数进行估计.在此基础上,本文将码率估计技术应用在RDO模式选择中,提出了基于码率估计的快速模式选择算法,减少了模式选择的计算时间.模拟结果显示,本文提出的CABAC熵编码机制下的变换域码率估计技术在对编码性能影响不大的情况下,减少了模式选择中51%的率失真耗费计算时间,采用全搜索运动估计算法时,节省33%的总编码时间.