基于直流系數相關性AVS預測算法

王玉清

（山西工程職業技術學院 計算機工程系，太原 030009)

AVS視頻壓縮標準是國內最新的視頻壓縮標準，特點是低碼率、高清晰度和強抗誤碼性能［1］，其編碼只對預測殘差進行。由于殘差在量值上小于實際的像素值，因而熵編碼后占用的碼字也較少，有效地減少了表達一幅圖像所需的比特數，達到了壓縮的目的［2］。

AVS 8×8塊數據經過預測、變換、量化和ZIGZAG掃描后，非零系數主要集中在低頻部分，而高頻系數大部分是零；DC系數及其附近的非零系數值較大，而高頻位置上的非零系數值大部分是＋1和-1［3］。提高DC直流系數編碼效率，會大大提高整個編碼器編碼效率［4］。8×8塊預測殘差仍具有很強的空間相關性，其經過整數DCT變換后，直流成分也具有很強的空間相關性。目前，AVS標準并沒有考慮AVS直流系數的相關性，而是直接對AVS直流系數進行編碼。筆者提出利用預測殘差直流系數相關性來改進編碼效率的方法，不直接對當前塊直流系數進行編碼，取其與左邊塊和上邊塊差值及本身絕對值的最小值，對其最小值對應的差值進行編碼。

1 AVS編碼算法分析

AVS視頻標準采用8×8整數DCT變換，故其變換后的DC系數值較大［5］。量化與變換歸一化相結合，同時可以通過乘法和移位來實現，對于量化步長的設計，量化參數每增加8，相應的量化步長擴大1倍［6］。具體的量化公式為：

式中：｜Zij｜為相應的量化值；f為改善圖像視覺效果的偏移量，幀內編碼時1，幀間編碼時2；Mij為Y矩陣中對應元素的縮放系數表；TQP的值是16位的無符號數，在程序中通過查表提前得到。

AVS標準采用ZIG-ZAG掃描，游程和幅值（Run，Level)是把量化后的64個系數按照一定的掃描模式得到的序列對，幅值Level為非零系數的幅度，游程Run為該非零系數前0的個數［7］。AVS采用游程和幅值進行聯合編碼，并為了適應局部的差異性設計了19個VLC碼表［8］。

2 基于直流系數相關性預測算法

DCT整數變換本身并不能進行碼率壓縮，因為64個樣值仍然得到64個系數。只是在經過量化和ZIG-ZAG掃描后，非零系數主要集中在低頻部分，而高頻系數大部分是零；DC系數及其附近的非零系數值較大，而高頻位置上的非零系數值大部分是＋1和-1。因此，提高DC直流系數編碼效率，會大大提高整個編碼器編碼效率。

8×8塊預測殘差仍具有很強的空間相關性，其經過整數DCT變換后，直流成分也具有很強的空間相關性，可以利用左邊塊和上邊塊的DCT變換域的直流系數來預測當前塊的直流系數。

假定當前塊上邊塊殘差經DCT變換后直流系數為Top0，左邊塊為Left0，當前塊為Cur0。分別計算CT＝Abs（Cur0-Top0)，CL＝Abs（DC-Cur0-DC-Left0)和C0＝Abs（Cur0)，取CT、CL和C0的最小值。不直接對直流系數Cur0進行編碼，如果CT最小，將對Cur0-Top0值進行編碼；如果CL最小，將對Cur0-Left0值進行編碼；如果C0最小，將對Cur0值進行編碼。

編碼端預測流程如圖1所示，僅增加了CT、CL和C0的計算和取三者最小值計算，編碼復雜度增加很小。此算法并沒有改變編碼流程，也不需要改變AVS標準的語法和語義。

圖1 編碼端預測流程圖

解碼端預測流程如圖2所示，僅增加了CT、CL和C0的計算和取三者最小值計算，解碼復雜度增加很小。此算法并沒有改變解碼流程。

3 實驗結果及分析

為了驗證本研究基于直流系數相關性AVS預測算法，對典型的試例 Foreman、Akiyo、Children、Bridge-far進行了一系列的測試。圖像為CIF格式（352×288)；量化參數 QP分別為20，24，28，32，36，40；編碼100幀，Y∶U∶V為4∶2∶0。測試平臺為主頻1.60GHz的Pentium Dual E2140，內存為1.93 GB的PC機。表1—表4分別為4個測試序列的實驗結果。其中，bitrate為使用本文提出算法與AVS工作組官方軟件不同QP下，碼率下降的百分比。

圖2 解碼端預測流程圖

表1 Foreman序列測試結果

表2 Akiyo序列測試結果

表3 Children序列測試結果

表4 Bridge-far序列測試結果

從表中可以看出，使用筆者提出的算法，對于不同編碼序列，編碼碼率都有下降，平均下降1.09%，最好情況下降2.00%。

4 結論

根據經過整數DCT變換后預測殘差的直流成分具有很強的空間相關性，利用左邊塊和上邊塊的DCT變換域的直流系數來預測當前塊的直流系數。不直接對直流系數進行編碼，取其與左邊塊和上邊塊差值及本身絕對值的最小值，對其差值進行編碼。筆者提出的算法在不影響編碼質量的前提下，編碼碼率降低1.09%。下一步，可考慮直流系數差值的特性，對熵編碼碼表進行調整，進一步降低編碼碼率。

［1］GB／T 200090.2-2006信息技術 先進音視頻編碼，第2部分：視頻［S］.2006.

［2］徐士麟，喻莉，朱光喜.基于概率更新機制的自適應混合熵編碼［J］.通信學報，2008，29（5)：43-49.

［3］Wang Qiang，Zhao Debin，Gao Wen.Context-Based 2D-VLC Entropy Coder in AVS Video Coding Standard［J］.Journal of Computer Science and Technology，2006，21（3)：315-322.

［4］喻莉，徐士麟，崔春暉，等.AVS1.0中熵編碼技術的研究［J］.電視技術，2005（10)：8-10.

［5］劉宇，田曉華.AVS視頻標準中塊變換系數熵編碼器的優化設計［J］.微電子學與計算機，2004（10)：27-31，35.

［6］高文，王強，馬思偉.AVS數字音視頻編解碼標準［J］.中興通訊技術，2006，12（3)：6-9.

［7］Zhang Cixun，Lou Jian，Yu Lu，et al.The Technique of Pre-Scaled Integer Transform［C］∥Proc of IEEE International Symposon Circuits and Systems（ISCAS 2005)，2005（1)：316-319.

［8］文斌，何明華，黃敏琪.一種新的 AVS指數哥倫布碼算法［J］.計算機工程.2011，37（15)：218-220.