新一代視頻編碼標準H．264／AVC的關(guān)鍵技術(shù)研究

對Grerladie Guards序列中第3幀圖像的宏塊進(jìn)行4×8編碼，每一個(gè)宏塊所用的比特數都可以清楚地看出。通過(guò)比較發(fā)現，H．264對宏塊編碼所用的比特數比H．263平均少50％。尤其在運動(dòng)物體附近，效果更加明顯，H．264使用了很多偏紅的色塊，而H．264更多的是偏藍色塊?；眷o止的背景圖案，兩者也有很多的差別。由此可見(jiàn)，H．264中很多是深藍色的宏塊，所用的比特數在10比特左右，而H．263則偏向綠色，比特數在20比特左右。通過(guò)比較還發(fā)現，H．264的編碼效率比H．263高很多。
3．2 H．264編碼性能
3．2．1 多參考幀預測模式
對于多種類(lèi)型的視頻序列來(lái)說(shuō)，多參考幀預測模式可以有效地提高編碼性能，它通過(guò)在運動(dòng)矢量中增加一個(gè)時(shí)域部分，而允許在宏塊級下從若干參考幀中選擇其中的一個(gè)。由于需要保持一個(gè)參考幀緩沖區域，因此增加了在編解碼器中對內存的需求量。另外，額外參考幀的引入也使得搜索區域擴大，從而顯著(zhù)提高了編碼器端在運動(dòng)估計過(guò)程中計算的復雜度。本實(shí)驗中Foreman視頻序列使用UVLC熵編碼，1／4像素運動(dòng)矢量精度，搜索范圍為16像素。
圖6為使用不同參考幀數M對亮度分量峰值信噪比的影響。

試驗表明，多參考幀的使用，能平均節省10％的比特率。同樣，多參考幀的使用也與具體的序列內容有關(guān)，高比特率的序列將大大提高圖像的PSNR。
3．2．2 雙向預測模式
H．264以前的視頻編碼標準一般都采用多假設預測模式，而H．264使用的雙向預測模式，它是一對前向／后向預測幀的線(xiàn)性組合。前后向預測又都可以包含多個(gè)參考幀，同時(shí)，它又分為雙向預測信號的獨立估計和聯(lián)合估計。其中，聯(lián)合估計可以大大改進(jìn)編碼的效率。
本實(shí)驗中Foreman視頻序列使用UVLC熵編碼，1／4像素運動(dòng)矢量精度，搜索范圍為16像素。圖7為使用獨立估計和聯(lián)合估計對亮度分量峰值信噪比的影響。圖7是重構B幀時(shí)幀比特率與亮度分量峰值信噪比的關(guān)系，選擇5個(gè)前向預測幀和3個(gè)后向預測幀，則由圖可以看出，聯(lián)合估計的性能比獨立估計的高。線(xiàn)性雙向預測模式不僅利用了抑止噪聲的組件，還提供了消除波峰的功能。假設當前幀中有一個(gè)物體將在后續幀中出現，而未在前面的幀中出現，那么，增加前向參考幀就不能提高編碼效率，而增加后向參考幀就能大大提高編碼效率。

3．2．3 熵編碼
H．264有兩種不同的熵編碼模式：通用可變長(cháng)編碼(UVLC)和基于上下文的自適應二進(jìn)制算術(shù)編碼(CABAC)。UVLC只使用一個(gè)可變長(cháng)的代碼去編碼所有二進(jìn)制的語(yǔ)法元素，而CABAC則采用上下文模式和基于條件概率與符號統計的自適應算法。UVLC算法簡(jiǎn)單，在付出很低的計算成本時(shí)就能取得很好的壓縮效率。CABAC計算復雜度高，但它能夠大大節省比特率。
本實(shí)驗中Foreman視頻序列使用1／4像素運動(dòng)矢量精度，搜索范圍為16像素。圖8為使用UVLC和CABAC對亮度分量峰值信噪比的影響。

試驗表明，CABAC能大大降低比特率，在取得相同的亮度分量峰值信噪比時(shí)，CABAC比UVCL平均節省15％的比特率。在高比特率的序列中，常使用多參考幀和CABAC聯(lián)合編碼，多參考幀能提高運動(dòng)估計補償的效率，CABLC能自適應地根據上下文進(jìn)行熵編碼，從而大大提高編碼器的性能。

4 結 語(yǔ)
文章對新一代視頻編碼標準H．264／AVC進(jìn)行全面的分析和研究，總體上按照H．264／AVC結構化的編碼思想，對分視頻編碼層和網(wǎng)絡(luò )適配層進(jìn)行了分析，特別對H．264／AVC的編碼中所采用的新技術(shù)進(jìn)行了仿真研究，如編碼的效率、多參考幀、通用可變長(cháng)編碼(UVLC)和基于上下文的自適應二進(jìn)制算術(shù)編碼(CABAC)、運動(dòng)補償等，并給出實(shí)驗結果，充分說(shuō)明了新一代視頻編碼標準H．264／AVc的編碼效率比以前的編碼標準(如H．263)在編碼效率上提高了很多。當然，新一代視頻編碼標準H．264／AVc雖然優(yōu)點(diǎn)明顯，但許多優(yōu)點(diǎn)是以犧牲計算復雜度換來(lái)的。因此在降低計算復雜度的同時(shí)，能達到更高的編碼效率將是下一步研究的重點(diǎn)。