降低分辨率的MPEG2到H.264快速转码算法研究

刘 侃

[摘要]H.264编码多应用于移动设备以及移动设备要求低分辨率视频的特性,要求在MPEG2向H.264转码的过程中,在保持高效率的同时对视频降低分辨率。在MPEG2到H.264的转码过程进行分析基础上,提出一种可以降低视频分辨率的快速转码算法。通过利用决策树仅对一个视频块进行运动估计的方法,提高降低分辨率后转码的效率。能够在大幅度降低计算复杂度的同时,实现从MPEG2到H.264的降低分辨率转换。实验结果表明,在基本保持图像质量的基础上,转码的时间缩短近60%。

[关键词]MPEG-2H.264转码分辨率机器学习决策树

中图分类号:P391.41文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)1210075-01

一、引言

H.264编解码标准在MPEG-2标准基础上,除了应用在像DVD和数字电视这样对视频质量要求较高和有较高比特率的领域,同时也越来越多的应用在需要低比特率和低分辨率的移动设备的视频处理。然而,这样多领域的应用导致同样编码的视频无法在所有平台上使用,为了能够兼容移动终端的应用,视频必须在低比特率以及低分辨率的条件下编码。由于应用设备的多样性以及这些设备不同的硬件条件,不可能对视频进行预编码以应用于所有这些设备。所以为了使这些设备硬件得到最大利用以及为每一种应用输出适合的视频码流,视频的转码就成为必要。

本文提出了一种通过应用机器学习的方法从而在对MPEG2向H.264转码的同时降低分辨率的快速转码算法。

二、转码实现

(一)降低空间分辨率

空间分辨率减少转码的关键问题是H.264宏块模式选择的确定。有别于以前需要评估所有的宏块选择方式然后从中选出最优的方式,本文提出的算法能够直接确定宏块模式。虽然可以降低到任意分辨率,但是以2为因子的降低即降低一半分辨率能使宏块选择的信息得到最充分最有效率的应用。下文讨论了在水平和垂直方向缩小一半分辨率的方法。输入域里的四个宏块对应到了输出域的一个宏块。分辨率降低时的编码模式可以利用MPEG-2里的所有宏块信息确定。为了降低分辨率,需要通过之前MPEG-2编码中的四个宏块来确定转码后的H.264的一个宏块。

降低视频分辨率时的宏块模式选择能通过两种方式确定:1.利用4个MPEG-2的宏块来确定一个H.264的宏块模式;2.为每一个MPEG-2宏块确定一个对应的H.264宏块,然后再用这四个H.264宏块确定一个H.264宏块。前一种方法被称为输入域的模式减少转码,后一种称为输出域的模式减少转码。本文主要在输入域的转码上进行讨论。

(二)输入域的模式减少转码

输入的MPEG-2视频被解码并且其中的宏块信息被记录下来,然后H.264的编码过程就可以利用这些信息得到加速和效率的提升。这种方法的关键思想就是减少四个MPEG-2宏块中的信息来得到一个同等的并且是缩小分辨率的H.264宏块,然后通过减少的输入信息来快速确定H.264编码时的宏块模式选择。一系列的信息在解码时被记录下来,这些信息有:宏块编码模式、编码块类型(CBPC)、宏块残差的均值和方差(以4x4的子宏块分别计算,共16个均值和方差)。这些保存下来的信息会被一种机器学习的方法读入并且建立起一棵H.264宏块选择的决策树。

决策树通过分析一系列样本数据生成树枝和节点。节点表示变量,而树枝表示可能的变量值。当决策树不止一层时,节点就代表基于不同变量所做出的决策。在数据分类过程中,节点表示分类,树枝表示判别分类的特征依据。通过决策树,可以将输入的样本分为其中的一类。训练集由高码率的MPEG-2序列组成,不包括B帧。决策集由MPEG-2码流解码后,H.264重新编码得到。在H.264编码过程中,量化参数为25,使用RD优化得到宏块编码模式。大量实验表明,一个好的训练集的图像区域从平坦到高细节都有分布,较好的样本序列如花或乒乓球。最终的目标就是生成单一决策树,可以对任何MPEG-2视频转码。

图1就是一棵利用机器学习建立起来的H.264宏块模式选择的决策树,如图所示,通过决策树,H.264的宏块模式可以通过一些简单的if-else语句很快的计算出来,这样可以极大的减少编码的时间。

图1H.264模式选择决策树

三、实验结果和分析

论文以DELL 8核服务器为测试平台,对标准的测试序列进行了转码。测试序列参数:分辨率704x576,码率8lVlb/s,帧率25,转码前后保持参数不变。

利用本文提出算法的转码器与参考转码器的比较,在转码质量没有明显降低的情况下,比特率和所用时间都得到下降。

四、结论

本文针对目前转码器的不足,提出一种降低分辨率的MPEG2到H.264的快速转码算法,利用MPEG-2解码得到的运动补偿残差、MB模式、编码块模式(CBPC)直接映射成H.264的宏块模式,大大降低了转码复杂度,同时保证了转码的灵活性。从实验结果可以看出本文算法相对传统转码算法效率大大提高,而转码后图像质量几乎没有下降,为转码工作提供了一种新的思路。

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