一種適合硬件實現的H.264/AVC宏塊級碼率控制算法

王 佳，殷海兵，周冰倩

(中國計量學院信息工程學院，浙江 杭州 310018)

碼率控制算法是在碼率受限的條件下，通過動態調整編碼參數來優化視頻質量。假如沒有進行碼率控制，當通過有限的信道帶寬傳送壓縮的比特流時，緩沖區就會上溢或者下溢。在視頻編碼標準中，有幾種碼率控制算法已經被推薦作為參考算法，比如MPEG－2的TM5、H.263的TMN8、MPGE－4的VM8、H.264AVC 的G012 以及一些改進算法［1－2］。

目前，大多數碼率控制算法是基于軟件實現的，且太過復雜而不能很好地適合硬件實現。對于一些MPEG－2或H.263的碼率控制算法已經有人提出了硬件實現方案［3］。針對H.264/AVC提出的碼率控制算法參考提案G012更為復雜，其直接硬件實現需要大量的門電路。而對于那些已經提出的，并且需要388.53—1 140 k門電路的H.264/AVC視頻編碼器來說，G012的硬件消耗非常大。Wu等人［4］提出了一種適合硬件實現的碼率控制算法。本文在H.264/AVC編碼器Zigzag宏塊編碼順序和宏塊級流水結構的基礎上，利用時域和頻域的相關性，提出了新的低復雜度MAD預測算法，解決了硬件實現時的數據依賴問題。

1 碼率控制硬件實現特點

通常硬件編碼器的實現面臨兩個問題，數據吞吐和存儲帶寬。為了提高數據處理效率，硬件編碼器通常采用Zigzag宏塊順序和宏塊級流水結構，二者結合導致碼率控制算法實現時產生復雜的數據依賴關系。并且G012算法MAD預測模塊的高復雜度會消耗大量的硬件資源。

1.1 Zigzag宏塊編碼順序和宏塊級流水

硬件編碼器為了實現數據的水平和垂直復用，通常采用Zigzag［5］宏塊編碼順序代替軟件實現時的光柵掃描順序。編碼順序的改變導致數據的水平和垂直的依賴關系有所改變，如圖1所示，每3個宏塊行采用Zigzag宏塊編碼順序。

H.264/AVC硬件編碼器宏塊級通常采用3級或者4級的流水結構。如圖2所示，在宏塊流水開始前，通過碼率控制(RC)模塊獲取Qp，依次經過整像素運動估計(IME)，亞像素運動估計/幀內預測(FME/INTRAL)，熵編碼/去塊效應濾波(EC/DB)3級流水［6］。故編碼MBn宏塊時，MAD值只能依賴于MBn－2及之前已編碼的宏塊預測得到。

1.2 G012碼率控制算法 MAD預測

在H.264/AVC的碼率控制算法G012中，采用線性預測的方法計算MAD，公式為

式中:參數a1和a2采用線性回歸的方法進行更新。

參數a1和a2的計算如公式［4］為

其計算復雜度很高，如果直接采用硬件實現，會消耗大量的硬件資源。

2 改進的碼率控制算法

2.1 改進碼率控制算法結構

根據上文提及的硬件編碼器實現的特點和挑戰，該改進碼率控制算法結構如圖3所示。幀級采用G012算法，然后通過宏塊自適應調整模塊和Qp決策模塊對得到每個宏塊的量化參數。Zigzag編碼條件下幀級和宏塊級碼率控制如圖3所示。從圖中可知，在Zigzag條件下，G012算法幀級碼率控制率失真性能好于宏塊級碼率控制，同時也說明了G012幀級碼率控制獲取的Qp是相對準確的。并且考慮到硬件實現的數據吞吐和存儲帶寬問題，基于CPU的幀級碼率控制的實現每幀只需通過總線與編碼器交互1次數據，對如高清編碼器可以大大降低數據吞吐。圖4中陰影部分模塊是本文重點改進的部分，幀級和宏塊級MAD預測，宏塊量化參數自適應調整模塊，如后文中的式(4)，(5)，(6)，(7)所示。

由于幀內宏塊的復雜度不同，根據觀察部分宏塊MAD值相差很大，故通過宏塊自適應模塊更加精細地調整量化參數，而不產生視頻質量的波動，同時降低緩沖區的波動。公式(4)中QPM［i］為當前幀的幀級量化參數，QPU［i］和 QPL［i］分別表示自適應調整值，二者相差不超過2。公式(5)計算幀級MAD預測值(MADP，F)和宏塊級MAD預測值(MADP，M)的MADratio值。最后通過公式(6)計算宏塊量化參數，其中a，b通過Matlab計算分別得到1.217 3和0.816 0。為了適合硬件的移位計算，近似規整為a等于155/128，b等于105/128。

2.2 改進MAD預測

2.2.1 幀級MAD預測

為了降低G012碼率控制算法中MAD線性預測部分參數更新的復雜度，本文幀級MAD直接采用前3幀MAD(n－1)，MAD(n－2)，MAD(n－3)來預測當前幀MAD(n)的值。根據 Matlab計算得到 a，b，c分別為1.054 4，0.053 0，0.109 5，規整后分別為 135/128，7/128，15/128。Foreman，Carphone，Miss，News測試序列 MAD 預測值和實際值如圖5所示，預測誤差如表1所示。

圖5 Foreman，Carphone，Miss，News 的 MAD 值預測

表1 MAD預測誤差

2.2.2 宏塊級MAD預測

由于Zigzag宏塊編碼順序和宏塊流水結構產生數據依賴關系，并考慮到周圍宏塊和當前編碼宏塊MBC的相關性，選擇當前編碼宏塊的上方宏塊MBU和左邊宏塊MBL，如圖6所示。其中陰影表示前1編碼幀相對位置的宏塊。采用這4個宏塊的MAD值，并考慮到邊界情況和3級流水特性，來預測MBC的MAD值。預測流程圖如圖7所示，其中加權系數通過Matlab計算得到，a，b，c分別為3/4，7/8，4/5。

3 實驗結果與分析

本算法基于JM10.2參考模型，搭建每3個宏塊行采用Zigzag宏塊編碼順序和宏塊流3級水模型，在該模型上仿真本文提出的碼率控制算法。分別在60 kbit/s，80 kbit/s，100 kbit/s，120 kbit/s 目標碼率下測試了低速News序列，高速Foreman和Carphone序列，以及復雜序列Mobile。實驗結果如圖8和表2所示。經計算，本文提出的算法平均PSNR提高了0.12 dB，幀級MAD預測精度也有所提高，解決了硬件實現時的數據依賴問題，且適合硬件實現。

圖8 Foreman，Carphone，News，Mobile 序列率失真曲線

表2 本文算法與G012算法實驗結果對比

［1］呂振斌，王惠南.一種H.264基本單元層的碼率控制算法［J］.電視技術，2009，33(S1):45－47.

［2］程飛，鄒雪妹，滕國偉，等.一種宏塊級碼率控制方案［J］.電視技術，2010，34(6):23－25.

［3］ CHEN T，CHIEN S，HUANG Y，et al.Analysis and architecture design of an HDTV 720p 30 frames/s H.264/AVC encoder［J］.IEEE Trans.CSVT，2006，16(6):673－688.

［4］ WU P T，CHANG T C，SU C L，et al.A H.264 basic－unit level rate control algorithm facilitating hardware realization［C］//Proc.ICASSP 2008.［S.l.］:IEEE Press，2008:2185－2188.

［5］ CHEN C，HUANG C，CHEN Y，et al.Level C+data reuse scheme for motion estimation with corresponding coding orders［J］.IEEE Trans.CSVT，2006，16(4):553－558.

［6］ KUO C，CHANG L，FAN K，et al.Hardware/software codesign of a lowcost rate control scheme for H.264/AVC［J］.IEEE Trans.CSVT，2010，20(2):250－261.