數字視頻編碼算法優化理論、方法和芯片實現 ( 簡體 字) |
| 作者：殷海兵等 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 40499
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NT售價： 295 元 |
| 出版日：1/1/2015 |
| 頁數：336 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121195747 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
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| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：數字視頻是數字媒體應用中重要的媒體形式之一，但數字視頻數據量極其巨大，因此，海量視頻數據壓縮對于視頻應用極其重要。數字視頻編解碼技術致力于解決海量數字視頻數據高效壓縮的問題，其中，視頻編解碼標準是數字媒體應用中基礎性的信源標準。VCEG和MPEG組織先后推出了H.26x和MPEG-x系列視頻編解碼標準，我國也制定了AVS信源編碼標準。近年來，聯合工作組JCT-VC正在著力制定編碼效率更高的下一代標準HEVC。可以預測，未來十年將會迎來HEVC標準應用的高潮。
隨著視頻編碼技術和標準的不斷演進，視頻編碼壓縮能力越來越強。但受高清、多視等應用需求驅動，提升視頻壓縮性能和視頻編碼算法優化，在一段時間內仍是學術界和產業界研究的熱點。針對特定應用需求，根據特定標準進行視頻編碼算法優化對于挖掘這種標準的壓縮性能極其重要。基于上述內容，本書系統分析了數字視頻壓縮編碼原理、率失真優化理論及視頻編碼優化設計的指導作用以及視頻編碼器設計和優化等關鍵問題。
高清視頻編碼算法高度復雜，專業高清編碼器設計面臨較大挑戰。多核處理器和FPGA/ASIC等是實現高清視頻編碼器較合適的平臺。針對這些平臺自身結構特點，進行視頻編碼算法映射和優化設計，需要權衡率失真性能、硬件（計算、存儲）資源消耗、系統功耗等多個目標性能參數。高清視頻編碼算法定制和優化是一個多目標優化問題。針對這些，本書給出了視頻編碼算法定制過程中的多目標優化模型和多目標性能評價方法，可用于指導視頻編碼算法設計。
特定標準視頻編碼器中有多個算法可定制模塊，如運動估計、模式選擇、碼率控制、視頻預處理等，它們的算法允許用戶根據應用需求進行定制和優化，這些核心模塊的算法優化對于挖掘壓縮性能非常重要。這些模塊之間存在復雜關聯，算法設計須協同考慮這種關聯。針對這些問題，本書分析了多模塊算法數據處理特點、多模塊聯合優化模型以及視頻編碼算法多模塊聯合優化設計方法。
然后在多模塊、多目標性能聯合優化方法指導下，對關鍵算法可定制模塊，包括碼率控制、運動估計、模式選擇、視頻預處理等，依次展開分析，給出優化設計的算法方案和硬件系統架構。最后舉例給出了基于FPGA平臺典型的編碼器設計方案。
本書圍繞視頻編碼算法優化中面臨的關鍵問題，將多目標、多模塊優化方法引入算法設計，給出了多目標多模塊優化設計方法，以及核心模塊參考實現方案。本書的算法優化模型和方法，對于視頻編碼算法和硬件結構協同優化，有著重要的意義和價值，有望為高性能高清編碼器實現算法優化、評估和驗證提供參考。
本書獲得國家科學技術學術著作出版基金、工業和信息產業科技與教育專著出版資金、國家科技支撐計劃課題2013BAH54F00、浙江省自然科學基金（Y1110114、Y12F050050、Y12F010100、LY13H180011）、復旦大學ASIC重點實驗室開放課題10KF010等資助，在此表示感謝！
殷海兵
2014年8月于杭州 |
內容簡介：數字視頻是數字媒體應用中最重要的媒體形式，受高清、多視等應用需求驅動，視頻編碼算法優化仍是學術界研究的熱點，設計高性能視頻編碼器對于促進AVS2和HEVC等視頻壓縮標準產業化進程有重要意義。
本書首先分析視頻編碼算法理論研究、H.264/AVC視頻編碼芯片結構設計和應用的現狀，并基于此分析視頻編碼算法優化、芯片結構設計面臨的主要問題和挑戰。本書從視頻編碼算法優化理論、方法和芯片實現三個層面展開論述，包括多模塊算法特點、多目標優化模型以及視頻編碼算法多模塊聯合優化設計方法。在多模塊、多目標性能聯合優化方法指導下，對關鍵算法可定制模塊，包括碼率控制、運動估計、模式選擇、視頻預處理等，依次展開分析，給出優化設計的算法方案和系統硬件架構，最后給出基于FPGA實現的完整編碼器設計方案。 |
目錄：第1章 緒論 1
1.1 數字媒體應用 1
1.2 數字媒體產業 3
1.3 數字視頻編解碼技術和標準 5
1.4 數字視頻編碼算法優化 6
1.4.1 提高性能的編碼新算法 6
1.4.2 特定標準碼流語法結構受限的算法優化 7
1.5 本書的結構 7
參考文獻 9
第2章 數字視頻編碼原理 11
2.1 視頻編碼方法概述 11
2.2 基于分塊預測變換混合編碼方案 14
2.3 預測編碼 14
2.3.1 預測差分編碼原理 15
2.3.2 預測方法 16
2.3.3 運動補償預測 16
2.3.4 幀內預測 19
2.4 變換編碼 20
2.4.1 圖像正交變換 20
2.4.2 變換編碼系統框架 21
2.5 量化 22
2.6 熵編碼 23
2.7 基于分塊運動預測混合編碼方案 25
2.8 主流視頻編碼標準 27
參考文獻 35
第3章 率失真理論和視頻編碼率失真優化 37
3.1 率失真理論 37
3.2 DCT系數分布模型 38
3.2.1 幾種典型DCT分布 38
3.2.2 幾種分布模型的比較 39
3.2.3 分段截斷DCT分布模型 40
3.3 典型率失真函數模型 42
3.4 率-量化模型分析和比較 45
3.5 失真-量化模型 50
3.5.1 典型D-Q模型 50
3.5.2 D-Q模型分析與比較 51
3.6 率失真優化在視頻編碼中的應用 52
參考文獻 54
第4章 數字視頻編碼器設計和優化 57
4.1 視頻編碼器優化的必要性 57
4.2 視頻編碼器典型實現平臺 59
4.3 視頻編碼算法和架構優化 60
4.4 基于視覺感知編碼 64
4.5 視頻編碼算法多目標性能優化 67
4.6 視頻編碼算法多模塊關聯優化 68
參考文獻 69
第5章 高清編碼器硬件架構綜述 75
5.1 編碼器IP核和ASIC芯片 75
5.1.1 編碼器架構 75
5.1.2 H.264編碼架構產業化情況 76
5.1.3 學術界H.264/AVC編碼架構 77
5.1.4 典型H.264/AVC編碼器架構 78
5.2 系統架構設計挑戰 80
5.2.1 架構設計挑戰 80
5.2.2 多目標性能優化 81
5.3 應對挑戰的典型解決方案 82
5.4 架構設計和模塊分析 86
5.4.1 分級系統架構模型 86
5.4.2 SoC系統架構 88
5.4.3 存儲架構 89
5.4.4 互連架構 94
參考文獻 96
第6章 多目標性能優化 104
6.1 FPGA/ASIC平臺多目標性能參數 104
6.2 多目標性能參數度量 106
6.3 基于多邊形面積度量的性能評價模型 106
6.4 基于功效系數法的性能評價模型 110
6.5 基于單位復雜度效率的性能評價模型 111
6.5.1 芯片流水實現資源消耗度量及模型 112
6.5.2 流水算法率-失真資源消耗代價模型 113
6.6 多目標性能約束下的算法優化方法 115
參考文獻 116
第7章 多模塊聯合優化及算法流水化映射 118
7.1 視頻編碼算法優化關鍵模塊 118
7.2 多模塊之間關聯及算法優化 121
7.3 基于耦合關聯度的多模塊優化方法 123
7.4 流水化算法框架和算法流水化映射 124
7.4.1 多模塊聯合優化算法框架 124
7.4.2 算法流水化映射 127
7.5 流水化算法驗證平臺搭建 130
7.6 基于編碼參數離散取值選擇的多目標性能優化方法 132
參考文獻 135
第8章 運動估計算法和硬件架構 137
8.1 塊匹配運動估計算法 137
8.1.1 整像素塊匹配運動估計 138
8.1.2 運動向量預測和編碼 139
8.1.3 新的運動預測技術 139
8.2 運動估計算法優化 145
8.2.1 快速搜索算法 145
8.2.2 匹配準則 147
8.3 運動估計面臨主要挑戰及多目標約束 148
8.3.1 挑戰 148
8.3.2 多目標性能優化 149
8.4 支持多種分割模式的分像素運動估計算法 149
8.5 整像素、分像素運動估計結構綜述 151
8.5.1 整像素運動估計架構 151
8.5.2 IME中的分層數據復用分析 154
8.5.3 分像素運動估計架構 155
8.5.4 FME架構中并行數據復用分析 156
8.6 高清視頻運動估計算法設計考慮 157
8.6.1 多分辨率運動估計算法 157
8.6.2 數據組織和管理 158
8.7 適合高清大窗口的整像素分層運動估計算法 159
8.7.1 多分辨率運動估計中的像素組織 159
8.7.2 分層運動估計算法 161
8.7.3 智能多中心運動向量選擇 165
8.8 整像素、分像素運動估計協同設計 166
8.9 算法實驗結果 167
8.9.1 局部小窗口大小和性能損失 167
8.9.2 運動估計算法性能 169
參考文獻 170
第9章 模式選擇算法與硬件架構 175
9.1 模式選擇面臨的主要挑戰 175
9.2 模式選擇優化關鍵技術 177
9.3 模式選擇算法和硬件結構綜述 178
9.3.1 算法 178
9.3.2 結構 179
9.4 率失真優化模式選擇算法 180
9.4.1 率失真優化關閉模式預選 180
9.4.2 部分模式率失真優化模式選擇 183
9.4.3 算法性能 188
9.5 基于視覺感知的模式選擇 191
9.5.1 psy-rdo算法 191
9.5.2 psy-trellis量化算法 192
9.6 適合硬件實現的率失真優化量化 194
9.6.1 SDQ算法概述 196
9.6.2 SDQ網格搜索 197
9.6.3 硬件實現挑戰 198
9.6.4 硬件友好的率失真優化量化預選 199
9.6.5 動態網格圖結構 201
9.6.6 數據依賴免疫的預判決算法 205
9.6.7 完整算法 208
9.6.8 實驗結果 209
參考文獻 211
第10章 碼率控制算法與硬件架構 216
10.1 碼率控制概述 216
10.2 碼率控制多模塊約束 217
10.3 碼率控制多目標性能約束 219
10.4 碼率控制優化關鍵技術 221
10.5 基于視頻特性的碼率控制整體算法 223
10.5.1 感知模糊復雜度 226
10.5.2 ratefactor參數調整 227
10.5.3 算法優化作用機理分析 229
10.6 基于視覺感知的宏塊級MBTree算法 231
10.6.1 Lookahead滑動窗分析 232
10.6.2 參考傳遞代價度量 233
10.6.3 傳遞代價對量化參數偏移影響分析 236
10.7 空域自適應的VAQ量化控制算法 238
10.8 實驗結果 239
10.9 分析討論和展望 242
10.9.1 多模塊聯合優化 242
10.9.2 拉格朗日系數選擇 243
參考文獻 243
第11章 AVS高清視頻編碼器硬件架構設計 247
11.1 概述 247
11.2 視頻編碼芯片實現方案 249
11.2.1 整體結構和模塊分割 249
11.2.2 AVS視頻編碼模塊結構 250
11.3 宏塊流水線結構 252
11.3.1 已有流水線結構分析 252
11.3.2 率失真優化模式選擇對宏塊流水線的影響 253
11.3.3 支持率失真優化模式選擇的四級流水線結構 254
11.4 大窗口整像素運動估計硬件結構 259
11.4.1 整像素運動估計算法和結構分析 259
11.4.2 高清編碼器運動估計算法設計考慮 260
11.4.3 硬件資源高度復用的整像素運動結構 261
11.4.4 資源消耗和性能分析 267
11.5 率失真優化模式選擇硬件結構 267
11.5.1 高清編碼器模式選擇硬件架構 267
11.5.2 高清編碼器模式選擇系統結構 268
11.5.3 內部塊級流水線結構分析 271
11.5.4 資源消耗和性能分析 277
11.6 整體結構和VLSI實現 278
11.6.1 行為級功能驗證策略 278
11.6.2 資源消耗和性能分析 284
11.7 結果及討論 285
參考文獻 287
第12章 算法確定模塊硬件架構綜述 290
12.1 熵編碼架構 290
12.1.1 算法分析 290
12.1.2 架構 291
12.2 去塊效應濾波架構 293
12.2.1 算法分析 293
12.2.2 架構 294
12.3 MVP算法和結構 297
參考文獻 298
第13章 展望 302
13.1 復雜度度量與性能評估模型 302
13.2 算法和架構的優化 304
13.3 HEVC編碼器算法和架構設計 306
13.3.1 HEVC標準新的編碼工具 306
13.3.2 HEVC編碼復雜度與難點分析 307
13.3.3 HEVC編碼器架構設計思路 308
參考文獻 308 |
| 序： |
