0 引言

    目前主流的視頻編碼標準包括3個體系：國際聯合視頻工作組(Joint Video Team，JVT)的H.26x、國內數字音視頻編解碼技術標準工作組(Audio Video Coding Standard，AVS)的AVSx和Google公司的VPx^[1-4]。其中，VPx編解碼器(COder/DECoder，CODEC)憑借開源和免專利費的優勢，在全球范圍內各種網絡瀏覽器的支持率已經超過92%^[5]。

    視頻編碼標準中的幀內壓縮是決定最終編碼效率的關鍵，但由于該過程的算法復雜度高而導致非常耗時，因此對幀內壓縮快速算法的研究顯得尤為必要。近年來這方面的研究主要集中在H.264和H.265/高性能視頻編碼(High Efficiency Video Coding，HEVC)^[6-9]。文獻[6]通過統計方法與閾值法，文獻[7]基于紋理方向檢測，文獻[8]利用時間與時空相關性，分別對HEVC幀內預測進行加速，實現將編碼時間減少24~30%。文獻[9]提出梯度法加快確定幀內模式，將編碼時間減少15%，再結合支持向量機(Support Vector Machine，SVM)加快確定HEVC編碼單元劃分，使編碼時間進一步減少到50%以上。文獻[10]對HEVC和VP9兩種標準的幀內壓縮算法及其對編碼效率的影響進行了比較。本文針對VPx的幀內壓縮提出了加速算法，并通過實驗驗證了算法的效果。

1 VPx幀內壓縮

    幀內壓縮是基于相鄰像素之間的相關性，通過當前塊的相鄰塊對其進行預測，并對預測值與實際值之間的殘差進行一系列變換、量化和熵編碼，以消除空間冗余達到壓縮的目的。圖1所示為VPx幀內壓縮框圖。VPx幀內壓縮以宏塊/超級塊為單位，其中VP8標準的宏塊大小為16×16，VP9標準的超級塊大小為64×64。VP8采用4×4的子塊劃分方式將宏塊劃分為4×4大小的子塊，其變換包括離散余弦變換(Discrete Cosine Transform，DCT)和沃爾什-哈達瑪變換(Walsh-Hadmard Transform，WHT)。VP9采用四叉樹子塊劃分方式將超級塊劃分為4×4~64×64大小的子塊，其變換包括非對稱離散正弦變換(Asymmetric Discrete Sine Transform，ADST)和DCT。

    VPx幀內預測分為亮度塊預測和色度塊預測。亮度塊預測包括以下10種預測模式：

其中，DC和TM分別為直流和真運動預測模式，另外8種為角度預測模式，圖2中以4×4的亮度塊預測為例說明。HE和VE分別為水平和垂直預測模式，LD和RD分別為45°和135°預測模式，VL和VR分別為63°和117°預測模式，HD和HU分別為153°和207°預測模式。

    在幀內壓縮過程中，要從上述10種預測模式中選擇一種，使碼率在不超過某最大碼率的情況下失真最小。VPx采用率失真優化(Rate Distortion Optimization，RDO)方法來尋找碼率和失真之間的平衡，其率失真代價函數表示為：

其中，J_mode為預測模式對應的率失真代價，D_mode為失真，λ_mode為拉格朗日系數，B_mode為所需比特數。通過計算預測殘差的平方和(Sum Squared Error，SSE)得到失真D_mode。對于每個亮度子塊，要進行10次變換、量化、反量化和反變換的重構過程，根據率失真代價J_mode最小的原則選取最終預測模式，進入熵編碼。

    假設幀內壓縮圖像寬度和高度分別為W和H，宏塊/超級塊大小為C×C，則總的宏塊/超級塊數為：

    以1 280×720的圖像為例，宏塊大小為16×16，按4×4的子塊劃分方式，得到4×4的亮度子塊，則RecCnt的理論值為576 000次，意味著如此大量次數的變換、量化、反量化、反變換和率失真計算代價。

2 快速算法

    為減少幀內壓縮的運算量，可以從兩方面入手：一方面減少亮度子塊的重構次數，另一方面優化幀內壓縮的算法程序。下面主要討論前者。

2.1 最近鄰加速法

    最近鄰加速法利用當前子塊與其最近鄰子塊的相關性，以最近鄰子塊的預測模式作為其最終預測模式，從而減少遍歷預測模式帶來的重構次數。

    圖3所示為將圖像中一個16×16的宏塊劃分為16個4×4的亮度子塊，虛線框表示當前子塊，箭頭所在子塊表示其候選最近鄰子塊。

    首先根據當前子塊在宏塊中的位置確定最鄰近子塊。設當前子塊為S_i，j，3個候選最近鄰子塊分別為S_i-1，j、S_i，j-1、S_i-1，j-1。S_1，1作為第一個子塊，不存在最近鄰子塊。

    將S_i，j的最鄰近子塊定義為NB_i，j，當候選最近鄰子塊僅存在于水平和垂直方向時，有：

    當候選最近鄰子塊存在水平、垂直和對角方向時，則先根據不同方向上子塊的率失真代價從候選最近鄰子塊中確定最近鄰子塊：

其中，J_l，m為3個方向率失真代價J_i，j-1、J_i-1，j、J_{i-1，j-1}中最小的，l和m代表最近鄰子塊的坐標。則有：

    假設最近鄰子塊NB_i，j的最佳預測模式為mode，對當前子塊在該模式下進行重構和率失真J_i，j計算。當滿足如下關系時，將模式mode作為當前子塊的最終預測模式。

否則將對當前子塊進行預測模式的遍歷，得到最終預測模式。

    在最近鄰子塊的判斷過程中，要在當前宏塊/超級塊范圍內，保存當前子塊S_i，j的前序子塊的最佳預測模式和與其對應的率失真，用于與當前子塊直接比較以簡化率失真計算。 2.2 閾值加速法

    對當前子塊的率失真J_i，j設置閾值TH。當某一預測模式下的J_i，j滿足如下關系時，終止對預測模式的遍歷，將該預測模式作為當前子塊的最終預測模式：

否則將繼續進行下一個預測模式。如果所有預測模式對應的率失真均不滿足式(9)，則根據RDO原則選取最佳預測模式。

    閾值的選取直接影響最終結果。閾值越大，越容易提前終止對預測模式的遍歷，從而提高壓縮速度，同時降低壓縮質量；反之閾值越小，越難滿足閾值要求，遍歷的預測模式越多，從而保持壓縮質量，但壓縮速度提高少。式(10)給出了閾值選取公式：

其中，J表示已有子塊率失真的集合，J_max和J_min分別為J中的最大率失真和最小率失真，Coef取值0.062 5。

2.3 兩級加速法

    采用最近鄰法加速時，如果當前子塊存在最近鄰子塊，則能夠減少子塊重構運算量；否則仍需要對所有預測模式進行遍歷。采用閾值加速法時，如果當前子塊的率失真滿足閾值條件，則能夠減少子塊重構運算量；否則仍需要對所有預測模式進行遍歷。

    將上述兩種加速方法結合，構成如圖4所示的兩級加速法，使幀內壓縮速度進一步提高。兩級加速法的第一級為最近鄰加速，第二級為閾值加速。

3 實驗結果與分析

    為了驗證算法的有效性，將本文算法在Google官方發布的libwebp-1.0.0上進行實現。該庫利用VP8幀內壓縮算法對WebP圖像進行編解碼。

    實驗的硬件環境：Inter-Core^TM i5-6200 CPU，主頻為2.40 GHz，內存為4.00 GB，操作系統為64 位Windows 10。軟件環境：Visual C++ 6.0。參數設置：品質因數(Quality factor)為80。選用源自Wikipedia的6張測試圖像，如圖5所示。這些圖像涵蓋不同的分辨率和內容復雜度。

    對測試圖像分別用原始方法、最近鄰加速法、閾值加速法和兩級加速法進行編碼實驗。表1所示為幾種方法對應的單張圖像子塊重構數統計?？梢钥闯?，采用最近鄰法和閾值法均使子塊重構次數在一定程度上降低。對于圖像Balloon，由于原圖像較平坦，最近鄰法得到的子塊重構次數降低到原重構次數的1/3以下；而對于圖像Boy，原圖像具有較多細節，最近鄰法得到的子塊重構次數僅有少量降低。結合閾值法后，對于上述測試圖像，通過兩級法加速后得到的子塊重構次數均大幅度減少。

    圖6對幾種加速方法從編碼時間T、編碼比特率BR和峰值信噪比PSNR 3個方面進行比較?？梢钥闯鰧Ψ直媛屎蛢热莶煌膱D像，幀內編碼的時間都有大幅度降低，而BR和PSNR只有很小的變化。通過式(11)可以進一步得到上述算法的具體性能指標：

其中，ΔT表示所提出算法的編碼時間減少的百分比，T_org和T_proposed分別為原始編碼時間和所提出算法的編碼時間；ΔPSNR表示PSNR減少的dB值，PSNR_org和PSNR_proposed分別為原始編碼的PSNR和所提出算法的PSNR；ΔBR表示BR增加的百分比，BR_org和BR_proposed分別為原始編碼的BR和所提出算法的BR。根據對測試圖像的實驗統計和計算結果，得到最近鄰法的ΔT平均為37%，ΔBR平均為1%，ΔPSNR平均為0.06 dB；兩級法的ΔT平均為49%，ΔBR平均為4%，ΔPSNR平均為0.14 dB。采用兩級法加速時，圖像Balloon加速最多，ΔT達到59%，對應編碼質量ΔBR為6%，ΔPSNR為0.24；圖像Boy加速最少，ΔT為41%，對應編碼質量ΔBR為1%，ΔPSNR為0.07。

4 結論

    為了降低VPx幀內壓縮的計算復雜度，減少編碼時間，本文提出了一種快速算法。實驗結果表明：對于不同內容復雜度的圖像，所提出的最近鄰法在編碼時間明顯減少平均37%的情況下，對圖像質量影響極??；基于最近鄰法進一步提出的兩級加速法在對圖像質量影響很小的情況下，編碼時間大幅度減少平均49%。進一步的優化工作包括子塊劃分、幀內壓縮算法的軟件優化和硬件加速。

參考文獻

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作者信息:

胡金艷，宋紹京

(上海第二工業大學 計算機與信息工程學院，上海201209)