[发明专利]一种适用于整数运动估计的深度流水线硬件架构

说明书

技术领域

本发明属于数字视频信号编解码技术领域，具体涉及一种适用于整数运动估计的硬件架构。本方法可适用于宏块大小不超过16x16像素的视频编码标准，具体包括MPEG-1/2/4、H.264、RealVideo、VC-1、AVS等多种标准。

背景技术

运动估计可以有效地消除视频序列中各帧之间的时间相关性，目前已经被广泛地应用于各种基于分块匹配的视频编码标准当中。它也是整个视频压缩编码过程中最为耗时、计算复杂度最高的步骤。统计数据表明，在一个典型的视频编码过程中，运动估计消耗了50-90%的计算时间。运动估计的效果直接影响到最终的编码效率。

传统的编码标准如MPEG-2或者MPEG-4简单地将一个大小为16×16像素的宏块分为4个8×8的小块。随着多媒体技术的发展，H.264视频编码标准得到了广泛的应用。由于采用了CABAC(自适应)、块大小可变化的运动估计等多种新的编码工具，H.264编码效率比MPEG-2要高50%。H.264视频标准中规定一个16×16像素的宏块可以分成了7种不同的块大小：4×4、8×8、8×4、4×8、8×8、16×8、8×16、16×16。一个宏块可以分为16×16、16×8、8×16、8×8这四种划分模式，如果选择8×8划分模式，每一个8×8的块可以进一步分为4×4、4×8、8×4这三种划分模式，所以在H.264标准中，一个16×16的宏块可以有41种分块模式。块大小可变的运动估计（VBSME）模块在提高编码效率的同时也大大增加了运动估计的计算复杂度。

与各种快速搜索算法相比，全搜索块匹配模式能够得到更好的压缩效果。由于它计算过程比较规则，全搜索算法也非常有利于硬件实现。在选择最佳匹配块时，一般一般采用SAD（差值绝对值之和）作为判决依据。SAD可以表示如下：

                   (1)

SAD_min = min(SAD(m,n)), -p≤m,n<p                             (2)

其中C(I,j)代表当前帧像素，R（i+m,j+n）代表参考帧像素，N代表块大小，（m,n）代表参考帧中的搜索位置，p代表搜索范围。

传统的全搜索算法一般采用增加硬件并行度的方法来提高硬件的数据处理能力。但是这样会导致硬件面积随着处理能力的增加而同比例的增加。有些方案采用降采样或像素截位的方式来减小硬件开销，但是这样会导致压缩效率下降。

发明内容

本发明的目的在于提出一种适用于整数运动估计的深度流水线硬件架构。

本发明通过对VBSME的计算过程进行仔细分析，将这一过程分割为六个相对独立的步骤，分别对应于硬件架构上的6级流水线。通过深度流水线的方法，可以大大提高硬件的工作频率，从而在保持硬件面积基本不变的情况下即可大幅改进硬件性能。

本发明提出的深度流水线架构可以分为6级流水线结构，其中：

（1）第一级流水线（S2×2）。本级流水线主要负责计算每一个2×2块的SAD。

（2）第二级流水线（S4×4）。本级流水线主要负责计算每一个4×4块的SAD。

（3）第三级流水线（S8×8）。本级流水线主要负责计算每一个8×8、8×4、4×8块的SAD。

（4）第四级流水线（SC）。本级流水线主要负责计算16×16、16×8、8×16块的SAD。每一种划分模式的运动向量代价也在此级流水线中得到。

（5）第五级流水线（CA）。本级流水线主要负责计算所有41种分块模式的代价。

（6）第六级流水线（MC）。本级流水线主要负责从41种分块模式之中选择代价值最小的那一种模式作为最佳模式。

本发明的有益效果：

本发明中提出的硬件采用6级流水线架构，可以支持各种宏块大小为16x16像素的视频标准，能够大幅提高硬件的工作频率，从而在不显著增加硬件面积的同时提升硬件性能。本发明通过采用深度流水线的硬件架构，可以工作在较高的工作频率上，因而可以大大提高硬件的数据处理能力，能够实时完成整数运动估计的全搜索算法。

附图说明

图1：整数运动估计单元的整体架构。

图2：每一个SAD计算单元内部的6级流水线架构。

图3：6级流水线架构的时序图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的描述。