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快速运动估计UMHexagonS算法的探讨与改进

时间:2010-03-13


快速运动估计 UMHexagonS 算法的探讨与改进
杨育红 1
1 2



烜2

季晓勇 1

( 南京大学电子科学与工程系, 南京 210093) ( 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室, 南京 210093)





视频编码标准 H.264 已经正式采纳了 UMHexagonS 算法作为整像素的快速运动估计算法.该算法的运算量相

对于快速全搜索算法可节约 90%以上, 同时能保持较好的率失真性能.文章对 UMHexagonS 算法进行了介绍, 对其特点 及造成其独特优越性能的原因进行了初步分析, 并提出了一种改进方法, 即在预测起点处增加一个内容自适应的中止搜 索阈值判断, 以判断是否可立即结束搜索.模拟实验表明, 相比原算法, 改进后的算法明显减少了搜索点数, 并保持了原 算法率失真特性良好的特点. 关键词

H.264

运动估计

UMHexagonS 算法

中止搜索判断 中图分类号 TP37

文章编号 1002- 8331- ( 2006 ) 11- 0052- 03

文献标识码 A

An Impr ovement on the Motion Estimation Algor ithm : UMHexagonS
Yang Yuhong1 Xu Xuan 2 J i Xiaoyong1 1 ( Electronics Science & Engineering Department , Nanjing University, Nanjing 210093 ) 2 ( State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093)
Abstr act : The video coding standards H.264 have adopted Unsymmetrical cross Multi Hexagon grid Search ( UMHexagonS) algorithm for integer pels motion estimation.UMHexagonS algorithm shows very good capability in keeping the rate distortion performance, as well as a great computation reduction up to 90% compared to Fast Full Search can be achieved.However, further investigation on fast motion estimation method is still necessary.In this paper, based on the study of the principles of the UMHexagonS algorithm, an improved method is proposed , in which the idea of a new adaptive factor is introduced in initial search point prediction step for early termination.Simulation Results show that the improved UMHexagonS algorithm can averagely reduce more than 10% of search points with minimal loss in bitrate and reconstructed quality compared with those of the original UMHexagonS algorithm. Keywor ds: H.264 , motion estimation , UMHexagonS Algorithm, early termination

1

引言
视 频 编 码 标 准 H.264 的 编 码 效 率 可 比 现 有 的 H.263 或

文第 2 节将介绍和分析 UMHexagonS 算法, 第 3 节提出改进算 法, 第 4 节为计算机模拟结果以及对此所作的分析, 结论将在 第 5 节给出.

MPEG- 4 提高 50%, 是近年来视频编码技术研究的主要方向之
一. 虽 然 H.264 的 基 本 编 码 框 架 与 以 往 类 似 标 准 如 H.263 相 比没有作出重大改变, 但各个部分的技术方案引进了当前视频 编码的许多新技术.可以说, 它的高性能是以增加计算复杂性 和存储能力为代价获得的. 这种高复杂度对于 H.264 的实现和 应用将是一个瓶颈. 尽管编码标准中并未指定运动估计算法 , 但由于运动估算 的速度和准确性对整个编码器性能的影响较大, 因此 H.264 一 直在寻找一种更优秀的快速运动估计算法. 目前 H.264 已正式 采纳了 "非对称十字型多层次六边形格点搜索" UMHexagonS) ( 算法, 它的运算量相对于快速全搜索算法可节约 90%以上, 同 时能保持较好的率失真性能. 本文对 UMHexagonS 算法提出了一种改进方法: 引入一个 调节因子 !Stop, 并 在 原 算 法 的 预 测 起 点 部 分 增 加 一 个 自 适 应 的 中止搜索判断, 在保证原算法良好的率失真特性的前提下, 进 一步降低运算量, 从而提高整个 H.264 编码器的编码效率.本

2 UMHexagonS 算法 2.1 UMHexagonS 算法简介
已有的块匹配算法中, 搜索精度最高的是全搜索法, 但存 在搜索时间长和运算量大等缺点, 难以满足实时要求.为了减 少 搜 索 时 间 , 已 提 出 多 种 快 速 搜 索 方 法 , 如 三 步 法 ( TSS) , 形 菱 算法( DS) 等.这些经典快速搜索算法简化了计算, 却是以牺牲 图像质量为代价的, 且降低了预测精度, 相应的码率较高.因 此, 需要对这些经典算法作进一步的改进. 这里介绍一种新的运动估计算法: 非对称十字型多层次六 边形格点搜索算法( UMHexagonS) .它的基本步骤如下 [6]: 步骤 1 起始搜索点的预测: 五种预测 模 式 求 预 测 运 动 矢 量 MVpred: 当前帧的左, ( 1 ) 中值预测: 利用空间相关性, 取已求出的, 上, 右上邻块的运动矢量的中间值 MVpred_sp=MVspace; ( 2) 原 点 预 测 ( 考 虑 到 在 固 定 背 景 上 的 物 体 边 界 的 情 况 ) :

作者简介: 杨育红, 女, 硕士生, 研究方向: 多媒体信息的编码技术, 视频编码协议.徐烜, 男, 研究方向: 高效编码和网络技术.季晓勇, 男, 教授, 研 究方向: 多媒体通信, 包括视频压缩加密传输, 实时图像采集传输等.

52

2006.11 计算机工程与应用

MV2=( 0 , 0 ) ;
( 3) uplayer 预测: 利用 H.264 运动估计多宏块划分等特点, 采用从 模 式 1 ( 16× ) 到 模 式 7 ( 4× ) 的 分 级 搜 索 顺 序 , 取 已 求 16 4 出 的 , 位 置 , 一 级 ( up layer) , 一 倍 块 的 运 动 矢 量 ( 图 1 ) 同 上 大

以 目 前 最 佳 点 为 中 心 , 用 中 六 角 形 模 板 ( 见 图 3 ( c) ) 进 行 搜索, 直至最佳点在中六角形的中点为止. 步骤 4 很满意区的块搜索: 以 目 前 最 佳 点 为 中 心 , 用 十 字 形 模 板 ( 见 图 3 ( c) ) 进 行 搜 索, 直至最佳点在十字形的中点为止.
uplayer

MVpred_up=MVuplayer;
当前块

Mode4 Mode5

( a ) 非对称十字模
MVpred_up MVuplayer Mode7

( b ) 方形区域

( c)

为十字模板;

为 大六

板( 搜索范围为 ( - 2 , 2 ) 时) 图3

中六角形模板;

( a ) 第 3 预测模式 图1

( b ) 分级 (layer)示意

角形模板( 半径未加倍)

第 3 预测模式示意图

UMHexagonS 算法所用的各种搜索模板

前 ( 4) 相 应 块 预 测 : 利 用 时 间 相 关 性 , 取 已 求 出 的 , 一 帧 同 位置块的运动矢量 MVpred_time=MVtime; ( 5) 相 邻 参 考 帧 预 测 : 利 用 时 间 相 关 性 , 取 已 求 出 的 , 一 前 参考帧中当前块的 MV 按比例进行预测( 参见图 2 ) :

2.2 UMHexagonS 算法特点
笔者认为, 该算法主要有以下几个特点: ( 1 ) 多种尺寸运动估计 "运动估计多宏块划分" 采用了 7 种块尺寸划分, 分 H.264 的 步进行块匹配, 通过一个逐渐减小的过程来实现由粗到细的运 动估计, 从而获得可靠性高,一致性好的运动矢量场.这是 降 UMHexagonS 算 法 提 高 搜 索 精 度 , 低 码 率 的 原 因 之 一 , 但 也 相应地提高了计算复杂度. ( 2 ) 起点预测准确 帧 UMHexagonS 算 法 所 采 用 的 起 点 预 测 综 合 利 用 了 帧 内 , 间 相 邻 块 ( 包 括 H.264 的 多 参 考 帧 带 来 的 优 势 ) 的 运 动 矢 量 相 关性, 以及 H.264 采用的宏块划分技术所带来的不同尺寸块的 运动矢量相关性, 因而可以选出最能反映当前运动块趋势的点 作为初始搜索点, 准确率相当高. 以序列 Akiyo 的前 30 帧为例, 步骤 1 预测后, 就有 79.46% 的点可直接进入步骤 4 ; 未搜索到足够满意点 而 需 要 进 行 步 骤

t- t′ MVpred_ref=MVref× t- t′1 -

MVref × t- t′ t- t′1 -
第 t′ 帧

MVref
第 t′ 帧 +1

MVpred_ref=MVref × t- t′ t- t′1 -
第t帧

图2

第 5 预测模式示意图

对 以 上 MV 所 指 向 的 点 进 行 十 字 模 板 ( 见 图 3 ( c ) ) 搜 索 , 获得当前的最佳预测起点; 类 似 MV, 相 应 的 SAD 也 具 有 很 强 的 相 关 性 . 因 此 将

2 的只占总点数的 6.48%.
( 3 ) 内容自适应的搜索模板和搜索方式

MVpred_sp, pred_up, pred_ref 所 指 向 点 的 率 失 真 值 分 别 称 为 MV MV Pred_space_mincost, Pred_uplayer_mincost, Pred_ref_mincost, 作
为当前 mincost 是否足够准确的标尺, 使用阈值判断公式( 详见 第 3 节) 判断此处属于不甚满意还是满意或很满意区, 并跳到 相应的步骤 2 或步骤 3 或步骤 4 . 步骤 2 不甚满意区的块搜索: ( 1 ) 以目前最佳点为中心, 用不对称十字型搜索模板( 见图

UMHexagonS 算法每步的搜索都与图像内容有关.它的搜
索摸板和搜索方式分为三种: 大范围粗搜索混合模板( 见步骤

2 ) ; 细搜索中六角形模板( 见步骤 3 ) ; 精细搜索 十 字 模 板 ( 见 步
骤 4) , 对 不 同 内 容 的 块 进 行 不 同 的 搜 索 ( 判 断 选 择 方 法 见 第 3 节) , 搜索性能得到进一步改善. ( 4 ) 匹配准则采用率失真最优化准则 为了在编码比特率和图像失真之间选择一个恰当的折衷 ,

3 ( a ) ) 进行搜索; 获得目前最佳点, 判断此处是否属于满意或很
满意区, 跳到相应的步骤 3 或步骤 4 ; 或继续搜索; ( 2) 以 目 前 最 佳 点 为 中 心 , 在 ( - 2, 2) 的 方 形 区 域 ( 见 图 3 ( b) ) 中 进 行 逐 点 搜 索 ; 获 得 目 前 最 佳 点 , 判 断 此 处 是 否 属 于 满 意或很满意区, 跳到相应的步骤 3 或步骤 4 ; 或继续搜索; ( 3) 用 不 断 扩 大 一 倍 直 径 的 大 六 角 形 模 板 ( 见 图 3 ( c) ) 进 行搜索, 直至搜索到能符合相应阈值而进入步骤 3 或步骤 4 的 点为止; 或者搜索模板完全超出 search_range , 也结束步骤 2 的 搜索. 步骤 3 满意区的块搜索:

H.264 对 运 动 估 计 使 用 了 率 失 真 最 优 化 ( Rate Distortion Opti- mization ) 准 则 [5], 达 到 在 目 标 数 据 率 的 条 件 下 使 传 输 的 视 频 信
号的失真最小.此优化操作即为下面的拉格朗日函数最小化: · J( m, !MOTION) =SAD( s, c ( m) ) +!MOTION R ( m- p ) 量, !MOTION 为拉格朗日乘法因子; R ( m- p ) 代表运动信息. ( 1)

m=( mx, my) T 为 当 前 运 动 矢 量 , p=( px, py) T 为 预 测 运 动 矢 UMHexagonS 算 法 的 运 算 量 相 对 于 快 速 全 搜 索 算 法 可 节
约 90%以上.特别是在这种低运算量下, 率失真性能明显优于 其他快速算法, 能很好地满足低码率和实 时 性 要 求 , 已 经 被 H.

264 协议正式采用.
计算机工程与应用 2006.11

53

3

基于 UMHexagonS 的改进方法
" UMHexagonS 算 法 在 步 骤 3 与 步 骤 4 上 , 都 是 以 最 佳 点

将 上 述 改 进 引 入 UMHexagonS 算 法 之 后 , 结 果 表 明 , 在 对 比 特 率 , 像 质 量 均 影 响 不 大 的 前 提 下 , 可 比 原 UMHexagonS 图 算法减少 10%到 30%的搜索点数.

在模板中心" 为准则来判断是否最优, 是否可结束搜索. 也就是 说, 即使所得点已经是最佳点, 却仍要按模板搜索一到两轮才 能结束搜索, 而这些点数都是浪费的.尤其对高准确率的起点 预测而言, 开始就找到最佳点的概率较大, 则浪费在该结束而 未结束搜索上的点数也就不可小视. 以 30 帧的 carphone 序列为例, 有 76.1% 的点在步骤 1 预 测后就直接进入步骤 3 或步骤 4; 而其中的 96.1%, 95.8%的点其 实已找到了最佳点, 却仍需再搜索 4 或 10 个点才能结束搜索. 因此本文提出了一个改进方法: 在步骤 1 预测部分再增加 一个与内容相关的自适应阈值, 以判断是否可立即结束搜索. 在 UMHexagonS 算法中, 基本判断方法为 [6]: 设当前最佳值为 mincost( 含义见式( 1 ) ) :
! # # # # # " # # # # # $

4

实验结果与分析
本 文 采 用 H.264 的 JM8.6 ( 取 30 帧 /s, ref=5 , search_range=

32 , 第 1 帧为 I 帧, 其他帧为 P 帧) , 所得实验结果摘录如下.
实验采用的标准运动序列分别为大运动序列 Mobile , 中运 动 序 列 Foreman , Trevor 和 缓 慢 运 动 序 列 Miss American , Akiyo 的前 80 帧.
表1
测试序列

两种算法搜索点数的比较
原算法 改进后 搜索点数

Mobile_SIF Foreman_QCIF Trevor_QCIF Miss amr_QCIF Akiyo_QCIF

220 505 657 194 860 435 减少 11.63% 56 663 597 48 572 061 26 456 472 25 799 644 48 226 492 减少 14.89% 40 662 731 减少 16.28% 18 668 167 减少 29.44% 17 863 372 减少 30.76%

mincost>( 1+!Sec) × pred_mincost
( 1+!Third) × pred_mincost<mincost< ( 1+!Sec) × pred_mincost

判为不满意 判为较满意 判为很满 意

mincost<( 1+!Third) × pred_mincost Bsize[blocktype] pred_mincost
2

可见改进算法较有效 表 1 为两种算法的总搜索点数比较. 地降低了搜索点数, 特别对于缓慢运动序列效果更为明显, 减 少点数可达 30%之多.
表2
Mobile_SIF Foreman_QCIF Trevor_QCIF Miss amr_QCIF Akiyo_QCIF

其中调整因子:

!Sec=

- "Sec [blocktype] - "Third [blocktype];

两种算法平均比特率( kbit/s ) 的比较
原算法 改进后 改变率( - 为改善)

!Third=

Bsize[blocktype] pred_mincost
2

测试序列

1 602.40 1 601.51 126.03 142.67 30.92 30.46 126.75 142.64 30.75 30.59

- 0.056% +0.571% - 0.021% - 0.550% +0.427%

数组 Bsize 为当前 块 尺 寸 ; "Sec, Third 为 常 数 组 , 其 值 的 选 取 " 请见文献 [6]. 判断找到的点是否满 意 的 方 法 有 两 种 : 这 里 称 作 A 类 判 断与 B 类判断. 在 A 类 判 断 中 , 与 mincost 作 比 较 的 pred_mincost=pred_

可看出, 改进后对运 表 2 为两种算法的平均比特率的比较. 动估计的准确性影响较小, 因此编码产生的比特数变化较小. 图 像 质 量 一 般 使 用 亮 度 峰 值 信 噪 比 PSNR 来 评 价 , PSNR 定义如下:

uplayer_mincost ( 含 义 见 2.1 节 ) , 仅 用 在 步 骤 1 中 的 由 MVpred_up 所指向的点求出比特率 mincost 后进行; 其余地方的判断都使
用 B 类判断.

B 类判断的 pred_mincost 则视情况而定:
! # # # # # # " # # # # # # $

若参考帧的 ref 不为 0 , 则 pred_mincost=pred_ref_mincost
! # # # # # " # # # # # $

PSNR=10lg

2552 MSE

MSE=

%[I ( s) - I ( s) ]
k k′

2

N× M

blocktype 为 16× 16
则 pred_mincost=pred- space- mincost blocktype 不为 16× 16 则 pred_mincost=pred_uplayer_mincost

式 中 , Ik( s) , Ik′ s) 分 别 表 示 原 始 图 像 与 解 码 图 像 中 对 应 的 ( 像素, M, N 分别表示图像的长宽尺寸.
表3
Mobile
( SIF)

若 ref 为 0 :

平均峰值信噪比比较
33.98 36.43 36.12 36.47 40.69 41.94 36.27 39.44 39.46 40.17 39.21 39.10 38.35 40.92 41.87 33.97 36.43 36.11 36.50 40.62 41.87 36.26 39.42 39.49 40.20 39.23 39.11 38.34 40.92 41.90 - 0.029% 0 - 0.028% +0.082% - 0.002% - 0.002% - 0.028% - 0.051% +0.076% +0.075% +0.051% +0.026% - 0.026% 0 +0.072%

笔者将各类标准序列在步骤 1 中进行判 断 而 进 入 步 骤 2 , 步 骤 3 , 骤 4 的 点 按 blocktype 的 不 同 归 类 , 并 进 行 了 大 量 的 步 数据分析.提出改进方法如下: 在步骤 1 的使用 A 类判断的地 方, 再增加一个类似 B 类 判 断 的 , 容 自 适 应 的 新 阈 值 来 判 断 内 是否可停止搜索( 考虑到判断本身的耗时, 只在预测准确率最 高处增加该停止判断) :

测试序列 PSNR/dB 原算法 本文改进后 改变率( +为改善)

Y U V Y U V Y U V Y U V Y U V

Foreman
( QCIF)

Trevor
( QCIF)

mincost<( 1+!Stop) × pred_mincost, 则 判 为 可 停 止 搜 索 , 其 中 pred_mincost 取 B 类判断中的 pred_mincost. !Stop= Bsize[blocktype] pred_mincost
2

- "Stop[blocktype]

Miss Amr
( QCIF)

根 据 实 验 数 据 , 按 其 概 率 分 布 规 律 , 本 文 将 "Stop[blocktype] 取值选为:

Akiyo
( QCIF)

"Stop[1]=0.30 ; "Stop[2]=0.33 ; "Stop[3]=0.33 ; "Stop[4]=0.27 ; "Stop[5]=0.13 ; "Stop[6]=0.13 ; "Stop[7]=- 0.44 . 54 2006.11 计算机工程与应用

( 下转 65 页)

2 , …, 26 .隶属度函数分别为: ! triangle ( x, 0 , 0 , 0.04 ) # mfi= triangle ( x, ci- 1 , ci , ci+1 )
# # " # # # $

入域上保持输出的连续性, 稳定性. 但是应该注意到, 插值的合

i=1 i=2 , 3 , …, 25

理性取决于原系统本身的连续性, 初始规则库的规则分布情况 和规则的准确程度则从根本上决定了插值的效果.因此 , 如何 获取初始规则库是构造模糊系统的核心问题. 而用插值法来填 充模糊规则库的空格, 则大大增强了系统在整个论域上运行的 稳定性.( 收稿日期: 2005 年 11 月)

i=26 triangle ( x, 0.96 , 1 , 1 ) 组建 26× 26 条规则. 规则( i, j, k ) 为 Ai, B j, Ck→g( xi, yj, " 26× . zk) " 其 中 xi, yj, zk 分 别 为 模 糊 集 Ai, B j, Ck 的 中 心 , i, j, k=1 , 2 ,
…, 26 . ( 2 ) 删掉所有 i=3 , 4 , 10 , 11 的规则. ( 3 ) 对 于 缺 失 的 规 则 ( i0, j0, k0) , 分 别 在 X, Y, Z 轴 的 正 负 方 向上各找一条相邻规则, 然后利用模糊系统对 空 格 ( i0, j0, k0) 进 行插值填充. 图 插 图 3, 4 中 的 实 线 分 别 为 规 则 缺 失 时 , 值 填 充 后 模 糊 系统的输出, 虚线为原来规则完整时模糊系统输出.
1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 3


参考文献
1.L X Wang.A Course In Fuzzy Systems And Control[M].Prentice- Hall , 1997 2.L X Wang, J M Mendel.Generating fuzzy rules by learning from ex- amples[J].IEEE Trans on Systems , Man , and Cybernetics, 1992 ; 22 ( 6 ) : 1414~1427 3. 李洪兴 . 模糊控制的插值机理 [J]. 中国科学( E 辑) , 1998 ; 28 ( 3 ) : 259~ 167 4. 修智宏, 任光 . 典型模糊控制器的插值形式 [J]. 模糊系统与数学, 2004 ; 18 ( 1 ) : 67~75 5.Kewin M Passino, Stephen Yurkovich.Fuzzy Control[M].TsingHua Uni- versity Press, 2001 6. 周 咏 梅 , 阳 爱 民 , 沈 智 慧 . 一 种 基 于 神 经 网 络 的 模 糊 推 理 和 规 则 生 成
方法 [J]. 计算机工程与应用, 2004 ; 40 ( 13 ) : 49~51

图3
1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4

3

规则缺失时系统输出( 实线)


7.John H, Mathews, Kurtis D Fink.Numerical Methods Using MATLAB[M]. Third Edition , Pearson Education , Inc , 1999 8. 苗立靖, 杨杰, 黄欣 . 模糊规则提取的两种方法性能分析 [J]. 模糊系统
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4 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 4

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图4

插值填充后系统输出( 实线)

4

结束语
从实例中可以看出, 生成的新规则能够使得系统在整个输

( 上接 54 页) 表 3 分别 给 出 了 使 用 两 种 算 法 后 的 平 均 峰 值 信 噪 比 ( dB) 的比较. 可看出, 改进算法对图像质量的影响很小. 综合以上实 验结果, 可看出本文的改进算法基本保持了原算法良好的率失 真特性, 大大减少了搜索点数.

参考文献
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5

结语
本 文 对 H.264 所 采 用 的 UMHexagonS 算 法 进 行 了 一 定 的

研究讨论, 并在原算法基础上, 提出了改进的优化运动估计算 法. 改进算法在对运动估计准确性和图像质量的影响不大的前 提下, 大大减少了原算法中不必要的搜索点数, 从而降低了编 码器端的运动估计耗时, 提高了编码器的编码效率. ( 收稿日期: 2005 年 7 月)

JP , 2002- 12 5.Hye- Yeon Cheong Tourapis , Alexis Michael Tourapis , Pankaj Topi- wala.Fast Motion Estimation within the JVT codec[C].In : JVT- E023 , 5th Meeting: Geneva , Switzerland , 2002- 10 6.Zhibo Chen , Peng Zhou , Yun He.Fast Motion Estimation for JVT[C]. In : JVT- G016 , 2003- 03

计算机工程与应用 2006.11

65


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