王 剛, 陳賀新, 陳綿書

(1. 吉林大學(xué) 通信工程學(xué)院, 長春 130012； 2. 白城師范學(xué)院 機(jī)械工程學(xué)院, 吉林 白城 137000)

自國際視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)H.264/AVC發(fā)布后, 自適應(yīng)分像素插值技術(shù)即成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn). 針對H.264/AVC標(biāo)準(zhǔn)中亮度分量采用6階固定系數(shù)的Wiener濾波器不能進(jìn)一步提高運(yùn)動(dòng)估計(jì)預(yù)測準(zhǔn)確度的問題, Vatis等[1-2]提出了二維不可分離的自適應(yīng)插值濾波(NS-AIF)算法, NS-AIF算法根據(jù)預(yù)測誤差能量最小的準(zhǔn)則求解Wiener方程獲得濾波器系數(shù), 進(jìn)而提高運(yùn)動(dòng)估計(jì)的預(yù)測準(zhǔn)確度. 由于NS-AIF算法在編碼碼流中需要360個(gè)插值濾波器系數(shù), 較大的碼率開銷降低了編碼性能. 為了解決該問題, Kemal等[3]提出了可變對稱性自適應(yīng)插值濾波(FS-AIF)算法; 李宏偉等[4]提出了一種快速多對稱性自適應(yīng)插值濾波(FMS-AIF)算法; Wittman等[5]提出了可分離的自適應(yīng)插值濾波(S-AIF)算法, S-AIF算法雖提高了不同視頻序列的編碼效率, 但硬件實(shí)現(xiàn)計(jì)算復(fù)雜度較高, 時(shí)延較大, 不利于解碼器實(shí)時(shí)解碼; Rusanovskyy等[6-7]提出了方向性自適應(yīng)插值濾波(D-AIF)算法, D-AIF算法降低了計(jì)算復(fù)雜度, 并減少時(shí)延, 但對不同特性視頻序列編碼的魯棒性較差; 文獻(xiàn)[8-9]提出了混合多方向自適應(yīng)分像素插值(CMD-AIF)算法, CMD-AIF算法雖提高了編碼效率, 具有較好的編碼魯棒性, 但時(shí)延增加.

目前, 自適應(yīng)分像素插值算法均在H.264/AVC視頻編碼框架下完成編碼, 通過求解Wiener方程得到可變?yōu)V波器系數(shù), 通過濾波器系數(shù)的變化而獲得較高的編碼增益, 但同時(shí)也增加了解碼計(jì)算復(fù)雜度. 為了解決上述問題, 本文提出一種基于HEVC的自適應(yīng)插值濾波(AIF-HEVC)算法. AIF-HEVC算法在視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC框架下進(jìn)行編碼， 提高視頻編碼效率, 通過濾波器系數(shù)對稱優(yōu)化, 降低碼流所需濾波器系數(shù)和解碼計(jì)算復(fù)雜度.

1 自適應(yīng)分像素插值編碼過程

自適應(yīng)分像素插值濾波器就是利用整像素點(diǎn)Ai,j的值計(jì)算分像素點(diǎn)ai,j,bi,j,…,qi,j,ri,j的值. 利用HEVC視頻編碼框架, 編碼過程如圖1所示. 在HEVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中, 亮度運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆窒袼匚恢貌捎孟禂?shù)為(-1,4,-10,58,17,-5,1,0),(-1,4,-11,40,40,-11,4,-1),(0,1,-5,17,58,-10,4,-1)的濾波器進(jìn)行插值計(jì)算得到[10-12]. 無需像H.264/AVC[12]中先要進(jìn)行Wiener濾波, 之后再進(jìn)行雙向?yàn)V波. 由于僅需一次濾波計(jì)算, 因此插值過程高效、 簡單.

圖1 基于HEVC的自適應(yīng)插值算法編碼過程Fig.1 Encoding process of adaptive interpolation algorithm based on HEVC

2 AIF-HEVC算法

2.1 整像素的水平方向插值濾波

分像素點(diǎn)a0,0,b0,0,c0,0值使用8階濾波器對水平方向上最接近整像素(A-3,0,A-2,0,A-1,0,A0,0,A1,0,A2,0,A3,0,A4,0)插值得到, 計(jì)算過程如下：

其中:

插值過程如圖2所示.

2.2 整像素的垂直方向插值濾波

分像素點(diǎn)d0,0,h0,0,n0,0值使用8階濾波器對垂直方向上最接近整像素(A0,-3,A0,-2,A0,—1,A0,0,A0,1,A0,2,A0,3,A0,4)插值得到, 計(jì)算過程如下：

其中:

插值過程如圖3所示.

圖2 AIF-HEVC插值結(jié)構(gòu)分像素點(diǎn)a0,0,b0,0,c0,0插值示意圖Fig.2 Pixel points a0,0,b0,0,c0,0 interpolation schematic of AIF-HEVC interpolation structure

圖3 AIF-HEVC插值結(jié)構(gòu)分像素點(diǎn)d0,0,h0,0,n0,0插值示意圖Fig.3 Pixel points d0,0,h0,0,n0,0 interpolation schematic of AIF_HEVC interpolation structure

2.3 整像素的對角線方向插值濾波

1/2像素點(diǎn)j0,0值使用8階濾波器對對角線方向上最接近整像素(A-3,-3,A-2,-2,A-1,-1,A0,0,A1,1,A2,2,A3,3,A4,4)或(A-3,4,A-2,3,A-1,2,A0,1,A1,0,A2,-1,A3,-2,A4,-3)插值得到, 計(jì)算過程如下：

j0,0= (h1,j×A-3,-3+h2,j×A-2,-2+h3,j×A-1,-1+h4,j×A0,0+

h5,j×A1,1+h6,j×A2,2+h7,j×A3,3+h8,j×A4,4)/J,

(7)

1/4像素點(diǎn)e0,0,r0,0值使用8階濾波器對對角線方向上最接近整像素(A-3,-3,A-2,-2,A-1,-1,A0,0,A1,1,A2,2,A3,3,A4,4)插值得到, 計(jì)算過程如下：

1/4像素點(diǎn)g0,0,p0,0值使用8階濾波器對對角線方向上最接近整像素(A-3,4,A-2,3,A-1,2,A0,1,A1,0,A2,-1,A3,-2,A4,-3)插值得到, 計(jì)算過程如下：

圖4 AIF-HEVC插值結(jié)構(gòu)分像素點(diǎn)j0,0插值示意圖Fig.4 Pixel point j0,0 interpolation schematic of AIF-HEVC interpolation structure

圖5 AIF-HEVC插值結(jié)構(gòu)分像素點(diǎn)e0,0,r0,0插值示意圖Fig.5 Pixel points e0,0,r0,0 interpolation schematic of AIF-HEVC interpolation structure

圖6 AIF-HEVC插值結(jié)構(gòu)分像素點(diǎn)p0,0,g0,0插值示意圖Fig.6 Pixel points p0,0,g0,0 interpolation schematic of AIF-HEVC interpolation structure

1/4像素點(diǎn)f0,0,q0,0值使用8階濾波器對對角線方向上最接近整像素(A-3,-3,A-2,-2,A-1,-1,A0,0,A4,-3,A3,-2,A2,-1,A1,0)和(A-3,4,A-2,3,A-1,2,A0,1,A4,4,A3,3,A2,2,A1,1)插值得到, 計(jì)算過程如下：

其中:

插值過程如圖7所示.

1/4像素點(diǎn)i0,0,k0,0值使用8階濾波器對對角線方向上最接近的整像素(A-3,-3,A-2,-2,A-1,-1,A0,0,A-3,4,A-2,3,A-1,2,A0,1)和(A4,-3,A3,-2,A2,-1,A1,0,A4,4,A3,3,A2,2,A1,1)插值得到, 計(jì)算過程如下：

其中:

插值過程如圖8所示.

圖7 AIF-HEVC插值結(jié)構(gòu)分像素點(diǎn)f0,0,q0,0插值示意圖Fig.7 Pixel points f0,0,q0,0 interpolation schematic of AIF-HEVC interpolation structure

圖8 AIF-HEVC插值結(jié)構(gòu)分像素點(diǎn)i0,0,k0,0插值示意圖Fig.8 Pixel points i0,0,k0,0 interpolation schematic of AIF-HEVC interpolation structure

3 自適應(yīng)分像素插值濾波系數(shù)的求解及優(yōu)化

自適應(yīng)插值濾波器根據(jù)預(yù)測殘差最小化的原則為每個(gè)分像素點(diǎn)計(jì)算濾波系數(shù). 分像素插值系數(shù)在編碼器端經(jīng)過局部數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到.

1) 分像素點(diǎn)a0,0,b0,0,c0,0水平方向插值濾波系數(shù)計(jì)算過程如下：

(17)

整理式(18)可得

(19)

通過求解式(19)可得分像素點(diǎn)a0,0,b0,0,c0,0的插值濾波系數(shù).

2) 分像素點(diǎn)d0,0,h0,0,n0,0垂直方向插值濾波系數(shù)計(jì)算過程如下：

(20)

(21)

通過求解式(21)可得分像素點(diǎn)d0,0,h0,0,n0,0的插值濾波系數(shù).

3) 分像素點(diǎn)j0,0,e0,0,r0,0,f0,0,q0,0,i0,0,k0,0,g0,0,p0,0對角線方向?yàn)V波系數(shù)計(jì)算過程如下：

(22)

(23)

通過求解式(23)可得分像素點(diǎn)j0,0,e0,0,r0,0,,f0,0,q0,0,i0,0,k0,0,g0,0,p0,0的插值濾波系數(shù).

為減少計(jì)算插值濾波器系數(shù)的數(shù)據(jù)量, 同時(shí)提高不同紋理特性的視頻圖像魯棒性, 本文對各分像素點(diǎn)的系數(shù)進(jìn)行對稱性優(yōu)化假設(shè).

1) 水平方向分像素a0,0和c0,0采取鏡像倒轉(zhuǎn)的插值濾波系數(shù), 計(jì)算過程如下：

hia=h(9-i)c,i=1,2,…,8;

(24)

分像素b0,0采用插值濾波系數(shù)對稱性, 計(jì)算過程如下：

h1b=h8b,h2b=h7b,h3b=h6b,h4b=h5b.

(25)

2) 垂直方向分像素d0,0和n0,0采取鏡像倒轉(zhuǎn)的插值濾波系數(shù), 計(jì)算過程如下：

hid=h(9-i)n,i=1,2,…,8;

(26)

分像素h0,0采用插值濾波系數(shù)對稱性, 計(jì)算過程如下:

h1h=h8h,h2h=h7h,h3h=h6h,h4h=h5h.

(27)

3) 水平方向分像素a0,0,b0,0,c0,0和垂直方向分像素d0,0,h0,0,n0,0采用相同插值濾波系數(shù), 計(jì)算過程如下：

4) 對角線方向分像素j0,0采用插值濾波系數(shù)對稱性, 計(jì)算過程如下：

h1j=h8j,h2j=h7j,h3j=h6j,h4j=h5j;

(31)

分像素e0,0和r0,0及g0,0和p0,0采用鏡像倒轉(zhuǎn)的插值濾波系數(shù), 計(jì)算過程如下：

分像素f0,0和q0,0及i0,0和k0,0采用鏡像相同插值濾波系數(shù), 計(jì)算過程如下：

hif=hiq,i=1,2,…,8，

(34)

hii=hik,i=1,2,…,8.

(35)

4 算法復(fù)雜度分析

由上述分析可知, 對濾波系數(shù)進(jìn)行對稱優(yōu)化假設(shè)可減少計(jì)算插值濾波器系數(shù)的數(shù)據(jù)量, 降低求解插值濾波器系數(shù)的計(jì)算復(fù)雜度. 圖9為5種自適應(yīng)插值濾波算法的濾波器系數(shù)比較結(jié)果. 由圖9可見, 相對NS-AIF算法和S-AIF算法, AIF-HEVC算法所需濾波器系數(shù)大幅度降低, 與MD-AIF算法濾波器系數(shù)相當(dāng), 但高于D-AIF算法. 圖10為不同算法的濾波器乘法數(shù)和加法數(shù)比較結(jié)果. 由圖10可見, 相對S-AIF算法、 D-AIF算法和MD-AIF算法, AIF-HEVC算法極大降低了計(jì)算復(fù)雜度.

圖9 不同算法所需濾波器系數(shù)比較結(jié)果Fig.9 Comparison results of filter coefficients for different algorithms

圖10 不同算法的濾波器乘法數(shù)和加法數(shù)比較結(jié)果Fig.10 Comparison results of multiplicative number and addition number of filter for different algorithms

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了測試本文算法的性能, 在HM10.0[13]上做IPPP編碼結(jié)構(gòu)的仿真實(shí)驗(yàn). 選取HEVC的5種等級視頻測試序列, 分別為Traffic,Park Scene,Vidyo1,Basketball Drill和Basketball Pass. 運(yùn)動(dòng)估計(jì)采用全搜索, 搜索范圍為64, 幀率為30幀/s, GOP長度為4幀, 共編碼100幀, 量化參數(shù)QP分別取20,24,28,32,36. 基于IPPP預(yù)測結(jié)構(gòu)不同分像素插值結(jié)構(gòu)編碼性能, 結(jié)果列于表1.

表1 IPPP編碼預(yù)測結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表1中Δ Bitrate計(jì)算公式如下：

(36)

其中: Bitrateother為D-AIF算法、 CMD-AIF算法和AIF-HEVC算法的比特率； BitrateS-AIF為S-AIF算法的比特率. 由表1可見: 相對S-AIF算法, D-AIF算法使PSNR值平均降低0.16 dB, 碼率平均提高0.83%; CMD-AIF算法使PSNR值平均提高0.13 dB, 碼率平均降低0.49%; AIF-HEVC算法使PSNR值平均提高0.44 dB, 碼率平均降低4.18%.

通過仿真測試得到不同視頻序列IPPP編碼結(jié)構(gòu)的碼率-信噪比關(guān)系曲線, 分別如圖11～圖15所示. 由圖11～圖15可見, 相對于其他算法, 本文算法提高了峰值信噪比(PSNR), 并減少了輸出碼率, 魯棒性較強(qiáng).

圖11 Traffic序列碼率-峰值信噪比關(guān)系曲線Fig.11 Relation curves of bit rate-PSNR of Traffic sequence

圖12 Park Scene序列碼率-峰值信噪比關(guān)系曲線Fig.12 Relation curves of bit rate-PSNR of Park Scene sequence

圖13 Vidyol序列碼率-峰值信噪比關(guān)系曲線Fig.13 Relation curves of bit rate-PSNR of Vidyol sequence

圖14 Basketball Drill序列碼率-峰值信噪比關(guān)系曲線Fig.14 Relation curves of bit rate-PSNR of Basketball Drill sequence

圖15 Basket Pass序列碼率-峰值信噪比關(guān)系曲線Fig.15 Relation curves of bit rate-PSNR of Basketball Pass sequence

綜上所述, 本文針對目前自適應(yīng)分像素插值算法(NS-AIF算法, S-AIF算法, D-AIF算法和CMD-AIF算法)均基于H.264/AVC視頻編碼框架, 在提高編碼增益的同時(shí)也增加解碼計(jì)算復(fù)雜度的問題, 提出了一種基于HEVC的自適應(yīng)插值濾波算法. 該算法先在HEVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)框架進(jìn)行編碼, 提高視頻編碼效率, 再通過濾波器系數(shù)對稱優(yōu)化, 降低了碼流所需濾波器系數(shù)和解碼計(jì)算復(fù)雜度. 復(fù)雜度分析結(jié)果表明： 與其他算法相比, AIF-HEVC算法乘法復(fù)雜度最高降229%, 加法復(fù)雜度最高降245%. 編碼性能分析表明： 相對其他算法, AIF-HEVC算法有明顯的編碼增益, 并降低了碼率, 具有較好的魯棒性.

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