（信号与信息处理专业论文）应用于移动通信的mpeg4视频压缩算法研究.pdf

重庆邮电学院坝j 论义 摘要 由于m p e g 一4 视频压缩的众多优越性，新一代移动通信( 3 g ) 丌展的视频 业务在进行压缩处理时，采用的是m p e g 一4 视频编解码技术。无线视频对编解 码在算法、码流等提出了要求，需要克服在无线环境下进行视频传输的困难。 文章介绍了d c t ( i d c t ) ，帧内预测，运动补偿，熵编码，统一可变长码 字编码( u v l c ) 等编码和解码算法，以及利用算法仿真，得出这些算法的性能。 文章在总结传统运动估计的多个算法的基础上，提出了对p m v f a s t 算法的改进 算法，即其门限的取值随时问是自适应的a - p m v f a s t ，编码速度提高了2 0 到 3 0 。 m p e g 一4 提供了一系列修正错误的机制，以适应干扰大，信号畸变强烈的无 线信道传输视频数据的要求。文章仿真了w c d m a 下行链路中的m p e g 4 视频 数据的传输，仿真表明其质量下降了o 5 到6 个d b ，论证了m p e g 0 4 算法用于 3 g 系统的合理性和可行性。 综上，本文介绍的m p e g 4 视频压缩编解码算法满足移动通信的应用。 关键字：m p e g 一4 ，无线视频，a p m v f a s t ，u v l c 1 1 1 a b s t r a c t t h e 、7 i d e os e t a , 7 i c e so ft h en e wg e n e r a t i o nm o b i l ec o m m u n i c a t i o n s ( 3 g ：t h e3 r d g e n e r a t i o nm o b i l ec o m m u n i c a t i o n s 、 w i l l a p p e a rg r a d u a l l y , a n d、i d e on e e d s c o m p r e s s i n ga n dp r o c e s s i n g d u et oal o to fa d v a n t a g e so fm p e g 一4v i d e oc o d i n g ，i t c a nb ea d o p t e di n 、i d e oc o m p r e s s i n g w i r e l e s sv i d e or e q u i r e se n c o d i n ga n dd e c o d i n g t e c h n i q u e st h a tc a no v e r c o m ed i f f i c u l t i e so f v i d e ot r a n s p o r ti nw i r e l e s se m 7 i r o n m e n t i m p o r t a n te n c o d i n g a n d d e c o d i n ga l g o r i t h m s s u c ha sd c t , i d c t , i n t r a p r e d i c t i o n ，m o t i o nc o m p e n s a t i o n ，e n t r o p yc o d i n g ，u v l c ( u n i v e r s a lv a r i a b l el e n g t h c o d i n g ) ，w e r ep r e s e n t e di nt h ep a p e r t h ep e r f o r m a n c e so fa l g o r i t h m sh a v eo b t a i n e d t h r o u g hs i m u l a t i o n s b a s e do nt h et r a d i t i o n a la l g o r i t h mi n c l u d i n gp m v f a s tf o r m o t i o ne s t i m a t i o n ，a ni m p r o v e da l g o r i t h mc a l l e da p m v f a s tw a sb r o u g h tf o r w a r d i nt h ep a p e r t h ev a l u eo ft h r e s h o l do ft e r m i n a t i n gs e a r c hp r o c e s si sa d a p t i v ea l o n g 7 i t ht i m e ，s oc o d i n gi ss p e e d e du pb y2 0 t o3 0 v i d e os t r e a m sa r ei n c l i n e dt ob r i n ge r r o r s ，t h e r e f o r eas e r i e so fe r r o rr e s i l i e n c e t o o l sa r ep r o v i d e di nm p e g 一4 m p e g 一4v i d e ot r a n s p o r t a t i o ni nw c d m ad o w n l i n k w a ss i m u l a t e d a n dt h es i m u l a t i o nr e s u l ti n d i c a t e st h eq u a l i t i e sd e s c e n db y0 5d bt o6 d b s oi tw a sp r o v e dt h a ti ti sr e a s o n a b l ea n dd o a b l et h a tm p e g 一4v i d e oc o d i n g a l g o r i t h m sc a l lb ea p p l i e di n3 g s y s t e m s om p e g 一4v i d e o c o m p r e s se n c o d i n ga n dd e c o d i n ga l g o r i t h mi nt h ep a p e r m e e t st h en e e do f a p p l i c a t i o n so f m o b i l ee o m m u n i c a t i o s k e yw o r d s ：m p e g 一4 ，w i r e l e s sv i d e o ，a p m v f a s t , l 飞r l c v 独创性声明 本人声明所呈变的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得重麽鲤史堂医或其他教育机构的学位或证书而使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了 明确的说明并表示湔意。 学位论文作者签名： 蓐、， 签字日期：沙。尹年霸，7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 重麽整鱼堂随有关保留、使 用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部f 或机构送交论文的复 印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重迭鲤鱼堂匠 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采 用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位沦文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名： 蓐、墓 导师签名：辜之荔 签字目期： 。、库霸 7 日签字旦期：弘子年r 月一日 i j 1 1 视频压缩最新动态 第一章绪论 当今国际上在视频压缩的方向主要是基于对象和可扩展性方面。 基于对缘的处理方法，也就对于不同的数据、内容、要求将根据情况选择不 同方法处理。首先这是满足人机对话最基于要求，也是满足以人为本宗旨的要求， 每一个人都可以根据自己的需求而耍求采用不同的处理方法；其次，这是进一步 获得更大图像数据压缩比的要求。以前基于数据本身和其交换与统计个性的压缩 方法很难满足数据流速度，而基于对象的处理方法，要是现实基于模型的压缩方 法，可以针对不同对象( 内容) 采用不同的压缩方法，从而获得巨大的压缩比， 面且满足人的视觉要求。在m p e g 一4 和m p e g 7 标准中已经注意到这个问题， 引入了基于对象或称为内容的研究。因此基于对象的图像处理方法将是未来 m p e g 的发展方向。 可扩展性满足各种场合下的应用，主要体现在码率，质量等方面能够随着 应用的需要和成本来改变。 另外，小波变换和自适应算术编码也是研究的热点。 出于移动通信和i n t e r n e t 中的视频应用的需求越柬越广泛，也对低码率 下的压缩提出了信要求。加之移动信道和i n t e r n e t 中干扰大，也要求m p e g 一4 压 缩编码具有较强的鲁棒性。当今对于无线视频的研究是一个热点，对压缩提出了 多方面的要求：时延低；码率低：鲁棒性好。本文将对低时延性能有着重要决定 的运动估计算法进行研究，并对算法进行改进。 1 2 研究m p e g - 4 视频压缩编解码算法的必要性 现在移动通信中多媒体业务受到到人们前所未有的关注，而在多媒体中视频 占很大比例，要想实现这些业务，必须要有合适的视频压缩算法，而m p e g 4 视 频压缩编解码由于其标准的全球通用性，以及严格完善的标准，无疑是最适合用 于新一代移动通信中视频压缩的标准。又由于移动通信的特殊性和3 g 中业务的 高要求使得我们不能直接将原有算法使用，而有必要要对原有算法进行改进。所 以研究m p e g 。4 视频压缩编解码算法是很重要的。 研发需要：我们迫切需要研究适合在手持机上使用的m p e g 一4 视频压缩编解 码算法，以便用于t d s c d m a g s m 双模手机的开发。首先要保证编解码的实时 性，还有压缩比要很高，以及较强的容错性，才能保证视频在无线信道中传输质 重庆邮l 也学院坝l 论殳 量。这样在开发和实现平台上都能达到最佳。 算法更新需要：为了适应以后的视频压缩需求，要对现有算法进行不断改进 和更新，只有这样才能推动视频压缩理论不断发展。 1 。3 本论文的研究范围 本论文主要研究m p e g 一4 视频压缩的编码，解码的算法及其基本实现， m p e g 一4 视频压缩在新一代移动通信中的应用。文章论述了熵编码( r l e ) ，变换 编码( d c t ，i d c t ) ，运动补偿等技术。 由于m p e g - 4 视频压缩编码部分的丌放型，给算法的改进预留了很大空间。 尤其是对编码器的性能有很大关系的运动估计模块，其算法的优劣直接决定编码 器的视频质量和处理速度。本文着重对m p e g 一4 视频中的运动估计中运动搜索 算法进行研究，在原有算法的基础上对p m 3 , z f a s t 算法提出改进，并对各种搜 索算法进行性能仿真，使用改进算法后视频质量以及搜索速度上都优于原有算 法。文章最后讨论了m p e g 一4 视频压缩在3 g 中的应用，简要介绍了适应无线信道 中传输m p e g - 4 的容错性，以及m p e g 4 视频经过无线信道传输的仿真。 1 。4 本文的结构安排 第一章：绪论，简要介绍m p e g 4 视频压缩的发展动态及应用，说明文章的 范围和结构； 第二章：介绍m p e g 一4 视频压缩基本原理； 第三章：介绍m p e g 一4 视频编码算法、解码算法； 第四章：给出仿真模型，分析比较运动估计算法性能，并在p m v f a s t 的基 础上提出改进算法a p m v f a s t ，并提出了l w c l 方案及改进，最后分祈了解码 性能： 第五章：m p e g 4 视频压缩在移动通信中的应用； 第六章：文章结论以及后续工作。 文章的重点在第四章和第五章，本人工作主要在第四、五章介绍。 第二章视频压缩基本原理 视频t i = i i 缩的日标是在尽可能保证视觉效果的前提下减少视频数据率。视频压 缩比一般指压缩后的数据量与压缩前的数据量之比。由于视频是连续的静态图 像，因此其压缩编码算法与静态图像的压缩编码算法有某些共同之处，但是运动 的视频还有其自身的特性，因此在压缩时还应考虑其运动特性才能达到高压缩的 同标。 数据压缩技术的理论基础是信息论。根据信息论的原理【3 0 】，可以找到最佳 数据压缩编码方法，数据压缩的理论极限是信息熵。如果在编码过程中不丢失信 息量则要求保存信息熵，这种保持信息的编码叫做熵编码。熵编码属于无失真数 据压缩，用这种编码结果解码后可以无失真的恢复原视频数据。 信源编码通过减少信源中存在的信息冗余而实现数据压缩的目的，其理论研 究开始于s h a n n o n ( 香农) 的信息论3 1 1 。信息论中的无损信源信源编码定理和率 失真理论是整个信源编码理论的基础。 2 1 视频压缩理论基础 2 1 1 信息量和熵 假设用概率空间【x ，p 来描述个信源，x = m i ，m 2 ，m k 是信源所有可 能消启、的集合，p = p ，p 2 ，p 日是对应的先验概率分布，则消息坛的自信息量 由下式定义： _ ，( m i ) = 一l o g p i ( 2 1 ) 信源各消息的平均信息量h 由下式给出： h = 之p i l o g p j ( 2 - 2 ) i 胃也称作信源的熵，它是信源编码的码率所能达到的极限。 设离散信源输出平稳序列：x j ，x 2 ，。l i ，其中x 。取值于集合和，6 1 2 ，a k j r 则我们可以根据式( 2 3 ) 求得长度为的序列中平均每个信源符号的信息熵： 风= 一嘉叁沙k 邓舻训。鳓由训 c 。 若 0 ，只要满足 土丝塑三 ( 2 4 ) n l o g 27 则当足够大时，译码错误概率能为任意小。 当采用二元编码时，r = 2 ，式( 2 4 ) 成为： 1 亩- h ( s ) + s ( 2 - - 5 ) 由此可以看出，等长信源编码定理给出了等长编码时每个信源符号所需的二 元码符号的理论极限，这个理论极限由日决定。 变长信源编码定理：若一个离散无记忆信源s 具有熵叫j s ) ，并存在含有r 个 字母的码符号集，则总能找出一种无失真的编码方法，构成唯一可译码，使其平 均码长满足 旦盟s 云 y u v ) 原始视频信号经过数字化处理后，其颜色空间一般需要转换。如果输入的信 号为r g b 表示，需要转换到y u v 空间。 y c b c r ( 2 5 6 级别) 可以从8 位r g b 直接计算1 ”】： y 一0 2 9 9 r + 0 5 8 7 g + 0 1 1 4 b c b f u ) = 一0 ，】6 8 7 r 0 3 3 1 3 g + o 5 b c r ( v ) = 0 5 r 一0 4 1 8 7 g 一0 0 8 1 3b 图3 1 亮度信号和色差信号采样位置 ( ：亮度o ：色差) 3 1 2 视频信号4 ：2 ：0 子采样 m p e g 一4 对视频信号中的一个亮度分量和两个色差分量分别进行采样，并将 每个样本点按8 位数字化，形成2 5 6 个等级。图3 一l 给出按照4 ：2 ：o h 格式对 亮度信号和邑差信号进行采样的位置示意。 蕈庆邮l 址学院坝i 论史 3 2 编解码单元的组织 m p e g ，4 标准中的基本编码单元是宏块( m b ) ，作为图像中的一个1 6 1 6 像素的区域，每个宏块包含4 个8 8 的亮度块和两个8 8 的色差块【2 4 j 。图像 在编码前都要被分割成若干个宏块( 图3 2 ) ，它们按照从左到右，自上而下的 扫描顺序排列。 f 门 卜h 1 j l j 亮度 4 4 8 * 8 田曰l 色差( c b 、c r d 8 * 8 i 图3 2 输入图像的分割 宏块也是最基本的解码单位，解码器输入的二进制码流是以宏块为单位进行 组织的，每个宏块包含着各亮度块和色差块的变换系数信息，运动矢量信息以及 宏块的量化信息。 此外，一定数量的宏块可以构成一个块组( g o b ) ，作为最小的可独立解 码的单元( 解码过程不依赖与空间上相邻的其它单元) 。每个块组的宏块数目以 及每幅图像的块组数目是由图像的格式决定的，以q c 正图像为例；一个块组包 含一个宏块行，一幅图像由1 0 个块组组成。当然，也可以不采用块组，整幅图 像成为一个最小的可独立解码的单元。 3 3m p e g - 4 视频编码算法 相关组织( i t u t 以及 s o 1 e c ) 制定了一系列视频压缩标准，这些标准针 对视频会议、网络通讯、数字广播等广泛的应用场合，包括h 2 6 1 ，h 2 6 3 ， m p e g 一1 m p e g 一2 等 以往的几个标准在压缩比以及传输的健壮性( r o b u s t ) 方面都难以达到应用 的需求，为此i s o i e c 提出m p e g 一4 视频压缩标准。 萝庆i h l j l l 学院坝 ：论文 当前有几个m p e g 一4 编码嚣模型，它们分别是：m p e g 4 校验模型、o p e n d i v x 和x v i d 。 m p e g 一4 校验模型：这罩以m p e g 一4 的校验模型m p e g 一4 v m l 8 0 ( m p e g 一4 v i d e ov e r i f i c a t i o nm o d e lv e r s i o n18 0 ) 为基准来讨论m p e g 一4 视频编解码。在 m p e g 一4 制定的同时，有两个组织负责为m p e g 一4 制作校验模型，分别是美国的 m i c r o s o f t 和欧洲的m o m u s y s 小组。所谓校验模型就是要实现m p e g 一4 所有的功 能和内容( 当时只涉及系统、视频、音频三个部分) ，但是无需为实用考虑，也 就是说不需要做算法的优化。 m p e g 4v m 中引入了v o ( v i d e oo b j e c t ) 的概念来实现基于内容的表示， 也体现了m p e g 一4 基于对象的特征。 d p e n d i y x ：d i v x 最初是从对微软的m sm p e g 一4 v 3 编码核心破解而来的， 也就是人们熟悉的d i v x3 1 1 。之后d i v x n e t w o r k si n c 公司成立，发起一个开放 源码项目p r o j e c t m a y o ，开发出o p e n d i v x 编码器和解码器原型，然后又开发出 更高性能的编码器e n c o r e2 。但是后来由于商业利益的原因，o p e n d i v x 结束了 源代码的开放，e n c o r e2 是o p e n d i v x 的最后的版本。 x v i d ：x v i d 是目前基于整帧编码( 出于应用的考虑，x v i d 和d i v x 一样， 都没有实现m p e g 一4 所有的功能和内容，这点和校验模型不同) 的m p e g 一4 编 码器中表现非常出众的一个。 m p e g 一4v m 是一种更趋向于理论研究的模型，在现阶段不可能实现其全 嗣j 功能，而o p e n d i v x 效果难以达到要求，x v i d 编码效率不高。由于移动通信 应用的特点，要求算法复杂度不太高，编解码速度快，码率低，而上面三种模型 都不能满足移动通信的应用要求。 下面探讨适合移动通信应用的编解码算法。 3 3 1 基于v o p 的编码模型结构 在视频中某一时刻，视频对象( v o ) 是阻v o p 的形式出现，编码也主要争 对这个时刻v o 的形状、运动、纹理这三类信息来进行。因此编码工具就是对这 三类信息进行编码的工具。 形状编码：v o 的形状信息有两类：二值形状信息和灰度形状信息。二值 形状信息用0 、l 来表示v o p 的形状，0 表示非v o p 区域，1 表示v o p 区域。 灰度形状信息用0 2 5 5 之间的数值来表示v o p 的透明程度，其中0 表示完全 五庆h u , i t 学院坝i 论文 透明( 相当于二值形状信息中的o ) ，2 5 5 表示完全不透明( 相当于二值形状信息中 的1 1 。 下图是基于v o p 的编码器结构。 输入 v o p 图3 3 基于v o p 的编码器结构 运动信息编码：m p e g 一4 采用运动预测和运动补偿技术来去除图像信息中 的时间冗余成分，而这些运动信息的编码技术可视为现有标准向任意形状的 v o p 的延伸。v o p 的编码有3 种模式，即帻内f i n t r a - f i - a m e ) 编码模式( i v o p ) ， 帧f 自j ( i n t e r - f r a m e ) 预测编码模式( p v o p ) ，帧间双向( b i d i r e c t i o n a l l y ) 预测编码模式 ( b v o p ) 。在m p e g 一4 中运动预测和运动补偿可以是基于1 6 x 1 6 像素宏块的，也 可以是基于8 8 像素块的。为了能适应任意形状的v o p ，m p e g 一4 引入了图像 填充( i m a g ep a d d i n g ) 技术和多边形匹配( p o l y g o nm a t c h i n g ) 技术。 纹理编码：编码的对象可以是帧内编码模式的i - v o p ，也可以是帧闻编码 模式b v o p 或p v o p 运动补偿后的预测误差。编码方法基本上仍采用基于8 x 8 像素块的d c t 方法。在帧内编码模式中，对于完全位于v o p 内的像素块，则采 用经典的d c t 方法；对于完全位于v o p 之外的像素块则不进行编码：对于部 分在v o p 内，部分在v o p 外的像素块则首先采用图像填充技术来获取v o p 之 外的像素值，之后再进行d c t 编码。 3 3 2 编码模型结构 晕庆l | j 电学院碘i + 论文 l 帧 p 帧、 图3 4 编码器结构 编码是基于v o p 的，在v m 中v o p 是任意形状的，即根据对象的形状来 确定。但在实现中由于复杂度过高，现在这点仍然是一个难点，所以在真正实现 中v o p 仍然是矩形。不过由于它引进了v o p 的概念，已经体现了m p e g 4 的 特征，是本质的飞跃。一旦到将来任意形状的v o p 在计算量和复杂度上降下来， 主要将其中的v o p 构建模块稍作改动，就能完全实现基于对象的编码。 v o p 的个特例就是矩形，我们再把矩形扩展到每一帧的图像，即假定当 前帧只有一个v o p ，即对应本帧图像。 3 3 3d c t 及i d c t 变换 为了降低空间的冗余度，要对帧中的各块( b l o c k ) 进行d c t 变换( 离散 余弦变换) ，绝大多数图像在经过d c t 变换后，数据集中在直流和低频分量上， 高频分量会很低或者为0 ，这样在量化后，每个块的非零数据就大大减少，从而 达到压缩的目的。在对每帧重建的过程中，需要对图像或估计残差进行重构，就 需要d c t 的反变换，即i d c t 。 d c t 变换的公式如下川： 毋班2c(懒黔加警c。等竽c。刊v=0 u 脚 11 u 秉庆1 1 5 ；l 学院嘶， j 论文 u t v ，x ，y = 0 ，1 ，2 ，7 ( x ，y ) 为原图像中各抽样点的相应位置 ( t t , v ) 为变换域中相应的位置 f ( u ，v ) 要经过取整变换 ( “= 0 且v = 0 ) 其他 ( 3 2 ) f ( u ，v ) = r o u n d ( f ( u ，v ) ) ( 3 - - 3 ) r o u n d ( x ) 表示对x 取整。 i d c t 变换的公式如下： 地力= i 2 跏x = 7 3。7x=o)帆v)cos竽c。攀竽c，叫3=0 oj u1 u u ，v ，x ，y = o ，1 ，2 ，7 ( x ，y ) 为原图像中各抽样点的相应位置 ( u ，v ) 为变换域中相应的位置 c ( u ) c ( 、，) ：击h o 山_ o ) ( 3 _ 5 ) l 1 变换后厂囊，y ) 是一个实数，并且也要取整，再限制在- - 2 5 6 到2 5 5 之倒。 如下： f ( x ，y ) - ：l o u n d ( f ( x ，_ y ) ) ，( 3 - - 6 ) 一2 5 6 ，( 了，y ) 2 5 6 统计大量测试序列的宏块在d c t 变换前后的数据可以比较发现变换前后 的数据的分布特点。我们会发现，高频的数据特别低，数据主要集中在直流分量 和低频分量上。 3 3 4 量化及反量化 在m p e g 4 校验模型( v m ) 中，量化有h 2 6 3 和m p e g 两种量化方式，而 土压l ，、，【 = ) vc ) u ( c 重庆h ：i 也学院埘1 论文 在本文采用了h 2 6 3 的方式。 量化参数q p 可以取值1 3 1 ，这要取决于编码质量和速率的选择，而量化 步长取2 4 q p 。一般说来，q p 越小，精度就越高，所引起的量化噪声也越小，但 要表示相同数据所占的比特数就越多，而且处理所消耗的时间就加大。 下面定义标志符： c o f ：将要被量化的变换系数： l e v e l ：变换系数量化后的绝对值； c o f ：重构的量化系数。 i n t r a 编码块量化方式： 直流分量d c 系数量化后用8 位表示， l e v e l _ c o f + q p 。q p ) 非直流系数( a cc o e f f i c i e n t ) 方式： l e v e l = p + 汐) ( 3 8 ) ( 3 9 ) i n t e r 编码块量化方式：( 对于i n t e r 编码的块，量化不分直流和非直流分量) l e v e l _ l 尸抄7 + q p ) ( 3 - - 1 0 ) 上面量化后的参数l e v e l 都要经过取整处理，并且除了i n t r ad c 系数外， 所有系数都要限制在【一1 2 7 ，1 2 7 的范围内。 i n t r a 编码块反量化方式： 直流系数( d cc o e f f i c i e n t ) 方式： c o f = l e v e l + 2 + q p ( 3 1 1 ) 非直流分量a c 系数量化后用8 位表示， c o f = l e v e l 8 2 8 妒 ( 3 1 2 ) i n t e r 编码块反量化方式：( 对于i n t e r 编码的块，反量化不分直流和非直流分量) 如果l e v e l = 0 ，l c o f 1 = 0 ； ( 3 一1 3 ) 如果l e v e l 0 j 王q p 为奇数， 如果l e v e l 0 j l q p 为偶数 1 c o f i = 2 + q p + l e v e l + q p ： i c o f 。l = 2 + q p + l e v e l + q p 一1 晕庆邮l 也学院倾| 。论1 上 重构的变换系数为c o f + = s i g n ( c o f 。) 4 i c o f 。i t s i g n ( c o f ) 表示c o f 的符号。反量化后的数值要限制在 - 2 0 4 8 ，2 0 4 7 范围内。 由于m p e g 一4 的质量和速率可调，我们要求量化参数q p 也要可调。现在 柬研究量化参数0 p 的选择对质量和速率的影响。 下图反映了量化参数的选择对重构图像质量的影响。测试序列都为q c i f 。 p s n r r l 量化参数的关系 5 4 5 2 5 0 4 日 4 6 臣 磊4 4 4 2 4 凸 3 且 3 6 i 一当! ! ! 三一j 簪 一i - t a b e t e n n i sf 弋、 鼍 葱 i 吣 i j 。 趣馨 ，嗵 图3 一j ( 1 ) p s n r 、比特数和量化参数的关系 由上面的图可以看出，随着q p 的增加，p s n r 降低，是不是量化参数越小 越好呢。实际上再考虑量化后要进行预测以及可变长编码，q p 选的过小，可变 长编码所占的比特数特别大，这样压缩效率就非常低。所以只要达到所要求的 p s n r ，没必要把q p 选得过低。下图是f o r e m a n 序列( q c i f ) 的第一帧( i 帧) 的p s n r 、比特数与量化参数的关系。 q p 根据需要能够调节，速率控制中一个重要的方式就是对量化参数的调 节。当需要搞质量时，q p 取得要小；当对质量要求不是很高，要求速度高，码 率低，则适当取大值的q p 。 重庆| | | | j f 也学院删! i 。论义 i 、 ； 基 i r i 比 j 一z套b j 南 吣： 量化参数q p 图3 5 ( 2 ) p s n r 、比特数和量化参数的关系 3 3 5 帧内预测 只有当前宏块为内部宏块时，才会执行预测过程。 在m p e g 4 中为了提高帧内编码宏块的编码效率，提出了d c a c 预测技术， 即对量化后的宏块系数( 只是顶行左列) 进行水平或垂直预测。 如果当前宏块不在第一行也不在第一列，宏块中的亮度和色差块均可以用左 边或者上边的块进行预测。在第一行或者第一列的宏块中的亮度块如果不在第一 行有不在第一列，也可以预测。 3 3 5 1d c 和a c 预测方向 图3 6 利用邻近块预测d c 系数 重庆州f u 学院“i ， 论立 d c 和a c 预测方向的选择足基于码块周围的水平和垂直梯度的比较上的。 l - 图显示了当前码块周围的三个块，块x 、a 、b 、c 分别是当前块，左边块， 左上角的块和上边的块。 先前码块的d c 系数的值f o o 】，用如下方法确定d c 和a c 的预测方向： 如果0 【o 【o 一屹【o 】 o r g b ) ( 3 2 0 ) ( 3 2 i ) 视频处理中普遍采用的做法是，将r g b 转换成