【摘要】：AVS2是繼AVS1之后推出的具有我國自主知識產(chǎn)權(quán)的新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),通過四叉樹編碼單元靈活劃分方式、新的編碼技術(shù)等在保證圖像質(zhì)量的情況下編碼效率相比H.264/AVC提高了一倍,編碼能力與HEVC相當(dāng),但是在場景編碼方式上,編碼效率達(dá)到了H.264/AVC的4倍,付出的代價是編碼復(fù)雜度的大幅度提升,使得在目前的硬件平臺很難實(shí)現(xiàn)高清超高清視頻的實(shí)時編碼。另一方面隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展GPU在海量數(shù)據(jù)并行處理和內(nèi)存帶寬上的優(yōu)勢越來越明顯,NVIDIA推出的CUDA編程模型使得GPU的通用開發(fā)應(yīng)用更加簡單靈活。本文在詳細(xì)研究了AVS2和CUDA編程模型和原理的基礎(chǔ)上主要針對AVS2編碼中耗時較長的幀間運(yùn)動估計部分進(jìn)行優(yōu)化包括:幀間運(yùn)動估計預(yù)搜索、整像素搜索、子像素運(yùn)動搜索,具體研究工作主要體現(xiàn)在以下幾個方面:1)在幀間運(yùn)動估計的預(yù)搜索過程中,利用快速搜索算法對當(dāng)前最大編碼單元塊進(jìn)行運(yùn)動估計,每個線程計算一個4x4塊大小的絕對誤差和(SAD),并進(jìn)行線程塊歸約合并求得預(yù)搜索運(yùn)動向量。2)在整像素運(yùn)動搜素中,采用映射表算法代替編碼單元塊的大型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并采用類積分圖算法原理,對每個4x4塊大小的絕對誤差和(SAD)進(jìn)行的預(yù)測單元塊的合并,并充分使用共享內(nèi)存和紋理內(nèi)存存儲當(dāng)前幀和參考幀數(shù)據(jù)、合理利用共享內(nèi)存、局部變量、指令優(yōu)化、CUDA函數(shù)調(diào)用等優(yōu)化方法提高數(shù)據(jù)讀寫速度,減少線程同步次數(shù),提高線程利用率,增加內(nèi)核函數(shù)并發(fā)次數(shù),減少分支語句等,從而優(yōu)化了并行速度。3)在子像素搜索過程中充分利用編碼單元的層次劃分進(jìn)行并行化設(shè)計,對每層編碼單元進(jìn)行預(yù)測模式循環(huán),并繼承整像素搜索過程的優(yōu)化方案進(jìn)行算法優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)仿真表明,進(jìn)行優(yōu)化后的AVS2視頻編碼在相比較在CPU端的運(yùn)行速度加速性能上有明顯提升,本文優(yōu)化方案有一定的研究意義和實(shí)用價值。
【圖文】：

天津大學(xué)碩士學(xué)位論文對于超高分辨率的視頻和圖像，當(dāng)前的新標(biāo)準(zhǔn)在編碼效率上依然有待提高。并且，由于新標(biāo)準(zhǔn)編碼復(fù)雜度的提高，對硬件也提出了更高的要求。而在視頻編碼各模塊中，幀間運(yùn)動估計部分是較為耗時的部分。因此，，對幀間運(yùn)動估計部分的加速是十分重要的一環(huán)。1.1.2 視頻編碼技術(shù)的編碼框架新一代視頻編碼技術(shù)沿用了 H.264/AVC 的混合編碼框架[1]，如圖 1-1 所示。預(yù)測部分主要包括幀內(nèi)預(yù)測和幀間預(yù)測兩個部分。幀內(nèi)預(yù)測通過利用一幀圖像內(nèi)部的空間上像素的相關(guān)性，進(jìn)而達(dá)到去除冗余信息的目的。幀間預(yù)測利用運(yùn)動圖像相鄰幀之間時間上的相關(guān)性，去除視頻序列時間上的冗余信息。變換量化是將預(yù)測殘差進(jìn)行處理去除空間信號的相關(guān)性，從而將視頻數(shù)據(jù)進(jìn)一步壓縮。熵編碼主要是去除信源中的信息熵冗余，將變換量化后的視頻序列的信息轉(zhuǎn)化為易于存儲和傳輸?shù)膲嚎s碼流。

天津大學(xué)碩士學(xué)位論文3）變換單元(Transform Units,TU)是進(jìn)行變換和量化的基本單元，是在 CU的基礎(chǔ)上劃分的，但受到所在的預(yù)測單元 PU 塊大小的限制。在幀內(nèi)編碼模式中TU 塊尺寸小于等于 PU 尺寸，在幀間編碼模式中可以大于預(yù)測單元，當(dāng) PU 塊是規(guī)則劃分時，TU 必須為正方形，當(dāng) PU 塊采用非規(guī)則 AMP 劃分模式時 TU 為條帶狀，四叉樹單元塊劃分具體表現(xiàn)形式為圖 2-2 所示。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN919.81

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 黃鐵軍;;AVS2標(biāo)準(zhǔn)及未來展望[J];電視技術(shù);2014年22期

2 陳佐;陳漢;季加良;;運(yùn)動估計搜索算法的CUDA優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年32期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 徐榮飛;HEVC編解碼算法的CUDA優(yōu)化[D];北京郵電大學(xué);2013年

2 韋軼群;基于GPU硬件加速的醫(yī)學(xué)圖像分割研究[D];上海交通大學(xué);2009年

本文編號：2649134