1、系架构软硬件体系硬件模型编程模型存储模型平台任务设计划分本章小结第四章帧内并行编码设计与实现视频编码基本流程编码测试模型分析帧内预测并行优化设计与实现帧内预测数据依赖关系数据依赖关系改进思路帧内预测优化实现优化实验与结果本章小结第五章变换与量化并行实现与优化变换与量化变换与量化实现优化实验与结果本章小结第六章帧间预测并行优化帧间预测运动估计算法选择全搜索算法匹配准则帧间预测思路运动估计并行实现运动估计并行优化优化实验与结果本章小结万方数据第七章总结与展望工作总结工作展望参考文献致谢万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论课题研究背景与现状研究的目的与意义随着计算机和网络技术的快速发展，人们在进行视频电话会议远程视频监控医学成像等领域越来越需要高清晰度的视频图像。然而现在使用的和编码标准已远远不能满足人们的要求。因此由的和的组织组成的联合协作视频编码组在继之后制定了最新代的视频编码标准，即高效视频编码标准，又称。在编码性能上，的目标是相对于的高层次编码效率提高倍，即在保证相同视频图像质量的前提下，降低的比特率。而付出的代价是算法复杂度的大幅提高。现有给出的官方测试模型是串行编码的流程，远远不能实时编码高清图像。因此，研究如何对编码器进行并行数据处理就变得非常有必要。另方面，随着近年来科技的发展，的处理能力得到了质的飞越，处理图像速度更快质量更高。在设计时就具有天然的并行特性，其结构与相比差别很大。主频很高，适合串行数据处理，主频比较低，适合并行数据处理。而随着技术的不断发展，的计算能力和带宽已经有了很大的提高不仅如此，的发展还产生了很多全新的图形硬件技。
2、硕士研究生学位论文第二章视频编码标准图运动合并候选块运动估计算法通常分为两类类是块匹配算法，另类是像素递归算法。在这两类算法中，像素递归算法的预测精度要高于块匹配算法，但是其计算量要比块匹配算法大的多。块匹配算法具有简单且便于实现的优点，因此目前的视频标准中普遍采用块匹配算法。块匹配算法的基本思想是将个视频帧划分成多个互不重叠的宏块，并假定每个宏块中的所有像素的运动矢量都是相同的，然后对当前帧中的每个块，在其参考帧中的个给定的范围内的块进行搜索，通过匹配准则如等，匹配出与当前块内容最相似的宏块，计算出当前宏块与匹配宏块间的空间位移就得到了当前宏块的运动矢量。块匹配的示意图如下图所示。图块匹配运动估计下面介绍几种典型的块匹配运动估计算法全搜索算法全搜索算法是指将当前帧中待编码的块与参考帧中已提前定义好的搜索范围内的全部候选块利用匹配准则逐比较，找出其中匹配误差最小的块作为匹配块，将匹配块与当前万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章视频编码标准待编码块之间的位移作为运动估计的运动矢量。其具体过程如图所示对于当前帧中的每个宏块，从，向量出发，按个时针顺序由近及远也可以按照光栅顺序迂回，依次计算出参考帧中预先定义好的搜索窗中的每个候选宏块与当前块的匹配准则值找出中得到的值中最小的个，将该最小值对应的块与当前块之间的位移作为最佳运动矢量。全搜索算法的优缺点分析思想简单，能够得到全局最优解，但其缺点也比较突出，如计算比较复杂，严重制约着其实时性应用。假设定义的搜索窗半径为，那么为了得到当前宏块的最佳运动矢量需要进行次计算。图螺旋顺序全搜索算法全搜索算法有很多种策略，图是。
3、要优于前面介绍的运动估计算法，而且各搜索步骤之间存在着很强的相关性，模板在搜索窗中移动时，更多的时候只需匹配少量个新的候选向量，这样可以提高搜索速度。但是，该算法出只适合于运动平缓或者中等的视频序列，对那些运动过快，运动复杂的视频，也容易陷入局部最优。图菱形搜索法在这节中，我们介绍了几种现有的快速运动估计算法全搜索算法，三步搜索法和菱形搜索法。在这几种算法中，除全搜索算法外，都有个共同的特征都是利用种或两种比较简单的模板来进行运动估计的。然而现实世界里物体的运动千变万化，仅靠两种简单的模板来进行物体的运动估计是很难描述完整的，用比较单的算法来计算最佳运动矢量也是很难保证其准确性。熵编码熵编码是视频编码流程的最后步，其实质是将最常出现的信息用短码表示，不经常出现的信息用长码表示，从而减小信息冗余度。沿用了在中的两种熵编码方法基于上下文的自适应可变长编码和基于上下文的自适应二进制算术编码。不同的是，在中，采用的是形系数扫描，而标准采用了自适应系数扫描方法。万方数据单位代码密级专业学位硕士论文论文题目基于的视频并行编码设计与实现仝明亮宋建新工程硕士申请全日制申请电子与通信工程二零四年六月学号姓名导师专业学位类别类型专业领域论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表。
4、转向第步，否则万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章视频编码标准转向第步保持模板大小不变，以上步得到的对应的像素点为中心，计算剩余几个候选向量对应块的值。如果对应的像素点位于模板四条边的中点，需再计算另外个值，如图中所示如果对应的点位于模板四个顶点，需再计算另外个值，如图中所示找出中最小值，如果对应的像素点位于搜索模板中心，转向第步，否则转向第步循环搜索缩小搜索范围，采用模板，如图中所示，计算剩余的个向量对应参考块的值，求出这个中的最小值，此时的对应的宏块相对于当前块的位移即为所求的运动矢量，算法结束。图四步搜索法菱形搜索算法菱形搜索算法设计来源于两个实验发现全局最小点通常分布在以，矢量为中心，以两个像素为半径的区域内现实中，视频序列中的物体主要是沿着水平和竖直方向在移动。所以为了避免由于搜索窗口过大或过小产生的误导，本算法采用大小两个模板，搜索时先利用大模板进行搜索定位运动方向，再利用小模板搜索得出最佳运动矢量。如图所示，算法具体表述如下以，向量为中心，利用如图中标号为的大模板进行匹配计算得到模板中各像素点的值，找出，如果对应的像素点位于模板中心，则转向第步，否则转向第步以对应的像素点为中心，继续使用大模板进行匹配搜索，找出该模板中的万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章视频编码标准，如果找出对应的像素点位于模板中心，则转入第步，否则重复第步以上步中得到的点为中心，利用小模板图中标号为再进行匹配搜索，此时计算得出的点的位置就是所要求的运动矢量。该算法具有以下优点选用两个大小和形状都不同的搜索模板，在搜索窗内先进行粗定位，再进行细定位，该算法性。
5、术，大大扩展了的应用范围。年月，推出了数据并行计算设备的软硬件体系。不依赖图形学采用统处理架构增加片内共享存储器等特性使得更适合处理图像问题。因此，我们就是在这样的背景下利用平台对编码流程进行优化加速。本文以标准为理论基础，以参考模型为研究标准，研究编码流程与编码实现。通过对参考模型中的编码耗时模块的研究和自身特点测中，当前块右下角的像素值保存在比特流中，其最右边和底部的像素由线性插值得到，而其余的像素通过边界的像素双线性插值得到。平面预测过程如下图所示图块的平面预测过程帧间预测帧间预测是根据相邻图像之间存在的时间相关性，使用个或多个已经编码并重建的帧作为参考帧，通过运动估计和运动补偿预测的编码方法来消除视频序列信息中的时间冗余。标准中帧间预测采用的算法有整像素快速运动估计，亮度分量精度内插，色度分量精度内插运动模式等，其中运动模式利用之前己经编码的预测单元的运动信息来推测当前预测单元的运动信息，这样可以节省码率。预测单元包含了预测的信息，包括运动矢量参考图像索引等等。当编码单元为跳过模式时，运动矢量参考图像索引等预测信息都可由运动合并得到。这里的运动合并技术是指通过查找邻近的帧间编码的预测单元块来预测得到当前预测单元块的运动参数信息。编码器能从多个由空间相邻的预测单元块如下图所示和时域相邻的预测单元块所形成的候选块信息中选出最佳的运动参数，并传输相应的索引来指示所选的候选块信息。运动合并技术不仅应用于预测单元的跳过模式，也可应用于各种对称和非对称划分的预测单元编码过程。对于帧间编码中的各种预测单元块，编码器可采用运动合并或者运动参数的显式传输。万方数据南京邮电大学专业学。
6、螺旋扫描模式，在视频编码中，运动矢量通常都高度集中在零矢量及其附近，这称为中心偏移性，所以螺旋搜索模式是全搜索算法中计算量最小的，般的全搜索算法都是螺旋搜索。而全搜索还有另外种光栅扫描模式，初始搜索位置在搜索窗的左上角位置，然后按照光栅扫描的方式对搜索窗的每个点都进行求值。如下图所示图光栅扫描全搜索算法万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章视频编码标准三步搜索算法三步搜索算法是种简单高效的搜索算法，该搜索算法采用从大范围到小范围逐步缩小的搜索模型，如图所示，该算法表述如下以，向量为起始搜索点，以最大搜索窗半径的半作为搜索步长，计算与中心点距离为个步长的个候选向量以及，向量对应的参考块与当前块的值找出中得到的中最小的个，将步长减半，若减半后步长为，则转向第步，否则将搜索点移到对应的点处，转向第步，重新计算候选向量对应块的值将对应的宏块相对于当前块的位移作为最佳运动矢量，算法结束。三步法在整个搜索过程中采用的是统的搜索模板，而且进行匹配计算的候选向量个数也是固定的，所以该算法的效率比较稳定。但是在通常情况下视频序列中的运动是平滑的，若第步步长过大容易引起误导，对于运动缓慢的视频该算法的运动估计效率比较低，而对于细节复杂的运动视频，该算法的搜索步长以对数减小，也是非常不利的。图三步搜索法四步搜索算法四步搜索算法利用的是运动矢量的中心偏移特性，运动矢量的中心偏移特性是指在以，向量为中心，以个像素为半径的区域内，运动矢量的概率密度分布最大，如图所示，该算法表述如下以，向量为中心区域为搜索模板，计算个候选向量对应块的值，从中选出最小的值，如果对应的像素点位于模板的中心，。
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