MPEG4視頻解碼器的優化路徑研討
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1MPEG-4視頻的解碼流程
解碼器是基于FrameLevel的，無論是MC，還是IDCT或者IQ，當它們在GPU上實現時，每一步的操作都是針對同一幀上的所有宏塊的。VOP是MPEG-4的基本編碼單元，它包含視頻對象邊框的尺寸。圖2是MPEG-4的解碼流程，可以看出MPEG-4視頻解碼主要由三部分組成：形狀解碼、運動解碼和紋理解碼，重建的VOP是通過合并解碼的形狀、運動和紋理信息得到的[3，4]。
2解碼算法優化
（1）IDCT變換的優化
從復雜度上分析，DCT變換是很耗時的，為了減少這部分的計算量，需要對它進行優化。在DCT變換前，需要根據信號能量的量化因子QP進行DCT模式選擇，模式選擇我們設定了0×0DCT變換、1×1DCT變換、2×2DCT變換、4×4DCT變換、8×8DCT變換五種。首先根據二維DCT/IDCT計算公式進行行列分離，把二維的DCT變換轉化為一維的DCT變換。然后采用一維DCT快速算法進一步降低其復雜度。在幀間模式下，通過當前塊的量化因子QP和信號能量值作DCT模式選擇可以減少計算量。為了簡化計算，取絕對差之和SAD來近似信號能量值。此外，為了減少誤判率和加快計算速度，在0×0DCT變換和8×8DCT變換兩種模式基礎上加了1×1DCT變換、2×2DCT變換、4×4DCT變換三種模式。
（2）運動估計優化
運動補償是MPEG-4視頻解碼的核心之一。在編碼過程中，通過塊的匹配得出運動矢量信息，同時也會得出當前編碼塊的殘差信息。由于殘差信息帶有的信息量較少，可以通過紋理進行編碼。通過逆向推導，解碼時運動補償通過從碼流中獲取運動信息，進而解碼出運動矢量。然后根據運動矢量從參考幀中得出預測值。最后將預測值與解碼的紋理信息相加，即得到實際的圖像。由于MPEG-4（簡單框架）處理的都是基于塊對象的，因此不涉及形狀編碼，無需填充過程[5]。
MPEG-4視頻解碼器的實現
1MPEG-4壓縮視頻的碼流結構
MPEG-4標準定義了MPEG-4碼流中的每一位的具體含義，MPEG-4碼流的組織形式是按分層的形式組織起來的。首先是碼流頭，又叫起始碼字，是一個在碼流中其他地方不會出現的一個比較長的特殊序列，具體的頭信息定義了整個碼流的一些特征。接下來是幀頭，幀起始碼字和具體的幀頭信息，定義了當前幀的一些特征，這些信息決定了該如何解碼當前幀。從宏塊頭開始就是具體的數據，宏塊頭并沒有一個宏塊起始碼字，它緊跟在幀頭信息后面。應用程序調用相關接口函數，通過封裝靜態鏈接庫的方法可以實現解碼器。在視頻序列解碼的不同階段分別調用相關的接口函數，首先調用getvophdr獲取VOP的頭信息，然后調用macroblock函數實現幀解碼。
2頭信息的解碼
首先看V0、VOL、VOP頭信息的編解碼過程。編碼時，若編碼第一幀，則首先調用函數PutVoVolHeader對V0、VOP的頭信息進行編碼，接下來對每一幀編碼時，即編碼VOP時，首先調用函數BitstreamPutVopHeader對每個VOP的頭信息進行編碼。與此相對應，在解碼時，首先調用函數getvophdr，解碼V0、VOL的頭信息，然后在解碼每一幀時，調用函數getvophdr獲取VOP的頭信息。
3VOP解碼
頭信息解碼完成之后，調用函數get_mp4picture對每個VOP進行解碼。該函數的實現過程為[6]：⑴初始化宏塊的循環控制變量；⑵循環調用宏塊解碼函數macroblock對VOP中的每一個宏塊進行解碼；⑶調用函數make_edge對上一步獲得的解碼幀frame_ref(亦作為參考幀)進行邊填允；⑷調用函數PictureDisplay將frame_ref圖像轉換為bmp圖像；⑸將當前幀與參考幀交換。
4宏塊的解碼
VOP解碼的整體過程中最關鍵就是函數macroblock的實現。VOP的編碼過程是基于宏塊的，所以VOP解碼過程同樣是基于宏塊的，因此此函數是解碼的核心函數，它一方面通過VLD(可變長解碼)、RLD(行程解碼)、IQ(逆量化)、IDCT(逆DCT變換)解碼出原始圖像值(I_VOP)或誤差值(P_VOP)；一方面解碼出運動矢量MotionVector，并進行MC(運動補償)[7]。
結束語
為了驗證GPU+CPU加速視頻解碼方案和相關算法優化的效果，我們采用XVID作為模擬驗證軟件。軟件測試的計算機硬件配置為Intel奔騰雙核E5300CPU，2GRAM，GeForce9500GTGPU。軟件實現的軟件環境為WindowsXP中文專業版操作系統平臺，采用VisualC++7.0為程序開發環境[8]。通過選取標準視頻QICF文件做了視頻編碼后作為測試的視頻序列，測試其優化前和優化后解碼一幀所需要的時間，從而對同一幀的解碼時間進行比較。從測試結果看，視頻解碼速度優化前與優化后的平均解碼時間差有15ms。解碼器對于所有的視頻序列解碼速度平均提高了25%，解碼的視頻質量能讓人眼所接受，證明GPU輔助CPU加速解碼，對DCT算法、運動估計和運動補償算法的改進是行之有效的。（本文作者：李想 單位：蘭州職業技術學院網絡管理中心信息工程系）