【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅速發(fā)展,人們對(duì)于視頻信息的需求急速增長(zhǎng),因而對(duì)視頻質(zhì)量的要求也越來越高,提高視頻質(zhì)量變得尤為重要。然而,沒有經(jīng)過壓縮的視頻數(shù)據(jù)量巨大,難以進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸。視頻壓縮是用于消除冗余數(shù)據(jù)、減少視頻存儲(chǔ)和傳輸開銷的一項(xiàng)關(guān)鍵視頻應(yīng)用。提高視頻壓縮的質(zhì)量和效率,已經(jīng)成為科研人員和業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題。在視頻壓縮時(shí)可采用幀間預(yù)測(cè)來去除幀序列中的時(shí)間冗余,而運(yùn)動(dòng)估計(jì)是用于幀間預(yù)測(cè)的一項(xiàng)核心技術(shù)。但是,運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法非常耗時(shí),大約花費(fèi)70%的編碼時(shí)間,并且對(duì)于高清晰度視頻,該比率甚至更高。因此,降低運(yùn)動(dòng)估計(jì)的時(shí)間成本成為整個(gè)視頻壓縮過程得到加速的關(guān)鍵。運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法分為全搜索算法和快速搜索算法�？焖偎阉魉惴m然在速度上優(yōu)于全搜索算法,但是由于快速搜索運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法數(shù)據(jù)訪問的不規(guī)則性,其搜索時(shí)間仍然較長(zhǎng)。數(shù)據(jù)重用是提高運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法性能的一種有效手段,國(guó)內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用這一方法作了大量的相關(guān)研究。然而,目前針對(duì)于快速搜索運(yùn)動(dòng)估計(jì)的數(shù)據(jù)重用方法研究較少。本文以快速搜索運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法的性能優(yōu)化方法及其實(shí)現(xiàn)為研究目標(biāo),以一種典型的快速搜索運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法TZSearch為研究對(duì)象,從同一個(gè)當(dāng)前塊的不同搜索步驟之間的數(shù)據(jù)重用和兩個(gè)相鄰當(dāng)前塊的搜索區(qū)域之間的數(shù)據(jù)重用兩個(gè)方面展開研究工作。通過實(shí)驗(yàn)證明本文所提出數(shù)據(jù)重用方法可以有效地提高算法的運(yùn)行效率。本文的創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)包括以下幾個(gè)方面:(1)提出同一個(gè)當(dāng)前塊的不同搜索步驟之間的數(shù)據(jù)重用方法。結(jié)合TZSearch算法的搜索步驟,算法首先進(jìn)行鉆石搜索,然后再以上一步的搜索結(jié)果為中心進(jìn)行光柵搜索,最后進(jìn)行循環(huán)鉆石搜索。根據(jù)算法的搜索過程,本文提出同一個(gè)當(dāng)前塊不同搜索步驟之間的數(shù)據(jù)重用方法,可以充分地利用搜索過程中數(shù)據(jù)重用區(qū)的數(shù)據(jù),從而提高數(shù)據(jù)處理效率,降低算法的運(yùn)行時(shí)間。本文首先分析了TZSearch運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法及其數(shù)據(jù)訪問特點(diǎn)。然后,分析算法在不同搜索步驟之間的數(shù)據(jù)重用范圍。最后,將可重用數(shù)據(jù)保存在片上存儲(chǔ)器以備后續(xù)搜索步驟中使用。在后續(xù)搜索步驟中可以直接從片上存儲(chǔ)器中讀取可重用數(shù)據(jù),減少了對(duì)片外存儲(chǔ)器的訪問次數(shù),加快了數(shù)據(jù)訪問速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提供的數(shù)據(jù)重用方法明顯提高了TZSearch算法搜索的運(yùn)行速度,最多將時(shí)間降低了62.02%。(2)提出兩個(gè)相鄰當(dāng)前塊的搜索區(qū)域之間的數(shù)據(jù)重用方法。結(jié)合TZSearch算法的搜索過程,本文提出兩個(gè)相鄰當(dāng)前塊的搜索區(qū)域之間的數(shù)據(jù)重用方法。該方法將搜索過程中數(shù)據(jù)重用區(qū)的數(shù)據(jù)在片上合理的利用起來,減少算法訪問片外存儲(chǔ)器的次數(shù),降低算法的運(yùn)行時(shí)間,進(jìn)而提高數(shù)據(jù)處理效率。以TZSearch算法為例,本文首先分析了兩個(gè)相鄰當(dāng)前搜索塊在搜索過程中對(duì)應(yīng)搜索區(qū)數(shù)據(jù)的可重用性,發(fā)現(xiàn)當(dāng)兩個(gè)相鄰的當(dāng)前塊進(jìn)行搜索時(shí)搜索區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生重疊;然后預(yù)先將重疊區(qū)數(shù)據(jù)保存在片上存儲(chǔ)器,以備后續(xù)搜索步驟中使用。在算法運(yùn)行的過程中,可以直接在片上存儲(chǔ)器中讀取到視頻圖像重疊區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù),僅需要訪問片外存儲(chǔ)器來搜索視頻圖像非重疊區(qū)域,從而減少了對(duì)片外存儲(chǔ)器的訪問次數(shù),加快了數(shù)據(jù)訪問速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提供的數(shù)據(jù)重用方法明顯提高了TZSearch算法的運(yùn)行速度,最多將時(shí)間降低了54.79%。(3)優(yōu)化方法的實(shí)現(xiàn)。在眾核GPU平臺(tái)上基于CUDA架構(gòu)對(duì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法進(jìn)行性能優(yōu)化,主要結(jié)合TZSearch算法的具體搜索特征和GPU的存儲(chǔ)架構(gòu),運(yùn)用數(shù)據(jù)重用這一優(yōu)化方法對(duì)快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法進(jìn)行具體的分析與優(yōu)化。通過對(duì)提出的優(yōu)化方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并且與相關(guān)的研究進(jìn)行比較,測(cè)試提出的優(yōu)化方法是否能得到最優(yōu)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,最后將實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行直觀的展示。
【圖文】：

圖 2-1 運(yùn)動(dòng)估計(jì)示意圖計(jì)可分為全搜索算法和快速搜索算法兩種。全搜索算法是對(duì)搜索區(qū)內(nèi)與當(dāng)前的搜索塊比較，，搜索到一個(gè)與當(dāng)前塊最為相似的塊，稱之為匹優(yōu)點(diǎn)是能夠找到最優(yōu)匹配塊，缺點(diǎn)是搜索速度較慢�？焖偎阉魉惴ㄊ菂^(qū)內(nèi)的部分搜索塊進(jìn)行搜索。相比于全局搜索算法快速搜索算法的優(yōu)缺點(diǎn)是最終找到的匹配塊可能不是最優(yōu)的。在運(yùn)動(dòng)估計(jì)中，全搜索法動(dòng)估計(jì)算法，同時(shí)全搜索法也是最可靠的搜索算法，最終得到的運(yùn)動(dòng)的，但它也存在著某些弊端，即算法的計(jì)算復(fù)雜度很高，通常需要花高算法的搜索速度，各種各樣的基于塊匹配的快速搜索算法已經(jīng)被開估計(jì)在 ISO MPEG-1/2/4 和 ITU-T H.261/262/263 等視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的幀廣泛的應(yīng)用[40]。算法的原理即取一幅圖像，把它分成若干大小相同的塊，通過獲得不位移計(jì)算其運(yùn)動(dòng)參數(shù)，算法的基本思想如下：將視頻圖像幀劃分為若以塊為單位尋找當(dāng)前幀中每塊在參考幀中最優(yōu)匹配塊的相對(duì)位置。塊計(jì)中最常用的算法，本文的快速搜索算法性能優(yōu)化就應(yīng)用了塊匹配算

分為全搜索算法和快速搜索算法兩種。全搜索算法是對(duì)搜索區(qū)前的搜索塊比較，搜索到一個(gè)與當(dāng)前塊最為相似的塊，稱之為是能夠找到最優(yōu)匹配塊，缺點(diǎn)是搜索速度較慢。快速搜索算法的部分搜索塊進(jìn)行搜索。相比于全局搜索算法快速搜索算法的是最終找到的匹配塊可能不是最優(yōu)的。在運(yùn)動(dòng)估計(jì)中，全搜索計(jì)算法，同時(shí)全搜索法也是最可靠的搜索算法，最終得到的運(yùn)但它也存在著某些弊端，即算法的計(jì)算復(fù)雜度很高，通常需要算法的搜索速度，各種各樣的基于塊匹配的快速搜索算法已經(jīng)在 ISO MPEG-1/2/4 和 ITU-T H.261/262/263 等視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的的應(yīng)用[40]。的原理即取一幅圖像，把它分成若干大小相同的塊，通過獲得計(jì)算其運(yùn)動(dòng)參數(shù)，算法的基本思想如下：將視頻圖像幀劃分為為單位尋找當(dāng)前幀中每塊在參考幀中最優(yōu)匹配塊的相對(duì)位置。最常用的算法，本文的快速搜索算法性能優(yōu)化就應(yīng)用了塊匹配動(dòng)估計(jì)塊匹配過程。
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2684971