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ADSP-BF561的H.264視頻編碼器的實現

責任編輯:企業網

2010-08-06 14:13:53

來源:企業網D1Net

原創

Blackfin561是Blackfin系列中的一款高性能定點DSP視頻處理芯片。其主頻最高可達750 MHz,其內核包含2個16位乘法器MAC、2個40位累加器ALU、4個8位視頻ALU,以及1個40位移位器。Bla...

1 硬件平臺

1.1 ADSP-BF561處理器

Blackfin561是Blackfin系列中的一款高性能定點DSP視頻處理芯片。其主頻最高可達750 MHz,其內核包含2個16位乘法器MAC、2個40位累加器ALU、4個8位視頻ALU,以及1個40位移位器。該芯片中的2套數據地址產生器 (DAG)可為同時從存儲器存取雙操作數提供地址,每秒可處理1200M次乘加運算。芯片帶有專用的視頻信號處理指令以及100KB的片內L1存儲器 (16 KB的指令Cache,16 KB的指令SRAM,64 KB的數據Cache/SRAM,4 KB的臨時數據SRAM)、128 KB的片內L2存儲器SRAM,同時具有動態電源管理功能。此外,Blackfin處理器還包括豐富的外設接口,包括EBIU接口(4個128 MB SDRAM接口,4個1MB異步存儲器接口)、3個定時/計數器、1個UART、1個SPI接口、2個同步串行接口和1路并行外設接口(支持ITU-656數據格式)等。Blackfin處理器在結構上充分體現了對媒體應用(特別是視頻應用)算法的支持。

1.2基于ADSP-BF561的視頻編碼器平臺

Blackfin561視頻編碼器的硬件結構如圖1所示。該硬件平臺采用ADI公司的ADSP-BF561 EZ-kit Lite評估板。此評估板包括1塊ADSP-BF561處理器、32 MB SDRAM和4 MB Flash,板中的AD-V1836音頻編解碼器可外接4輸入/6輸出音頻接口,而ADV7183視頻解碼器和ADV7171視頻編碼器則可外接3輸入/3輸出視頻接口此外,該評估板還包括1個UART接口、1個USB調試接口和1個JTAG調試接口。在圖1中,攝像頭輸入的模擬視頻信號經視頻芯片 ADV7183A轉化為數字信號,此信號從Blackfin561的PPI1(并行外部接口)進入Blackfin561芯片進行壓縮,壓縮后的碼流則經 ADV7179轉換后從ADSP-BF561的PPI2口輸出。此系統可通過Flash加載程序,并支持串口及網絡傳輸。編碼過程中的原始圖像、參考幀等數據可存儲在SDRAM中。

 

 

2 H.264視頻壓縮編碼算法的主要特點

視頻編解碼標準主要包括兩個系列:一個是MPEG系列,一個是H.26X系列。其中MPEG系列標準由ISO/IEC組織(國際標準化組織)制定,H.26X系列標準由ITU-T(國際電信聯盟)制定。I-TU-T標準包括H.261、H.262、H.263、H.264等,主要用于實時視頻通信,如電視會議等。

H.264視頻壓縮算法采用與H.263和MPEG-4類似的、基于塊的混和編碼方法,它采用幀內編碼(Intra)和幀間編碼(Inter)兩種編碼模式。與以往的編碼標準相比,為了提高編碼效率、壓縮比和圖像質量,H.264采用了以下全新的編碼技術:

(1) H.264按功能將視頻編碼系統分為視頻編碼層(VCL,Video Coding Layer)和網絡抽象層(NAL,Network Abstraction Layer)兩個層次。其中VCL用于完成對視頻序列的高效壓縮,NAL則用于規范視頻數據的格式,主要提供頭部信息以適合各種媒體的傳輸和存儲。

(2)先進的幀內預測,它對含有較多空域細節信息的宏塊采用4×4預測,而對于較平坦的區域則采用16×16的預測模式,前者有9種預測方法,后者有4種預測方法。

(3)幀間預測采用更多的塊劃分種類,標準中定義了7種不同尺寸和形狀的宏塊分割(16×16、16×8、8×16)和子宏塊分割(8×8、8×4、4×8、4×4)。由于采用更小的塊和自適應編碼方式,故可使得預測殘差的數據量減少,從而進一步降低了碼率。

(4)可進行高精度的、基于1/4像素精度的運動預測。

(5)可進行多參考幀預測。在幀間編碼時,最多可選5個不同的參考幀。

(6)整數變換(DCT/IDCT)。對殘差圖像的4×4整數變換技術,采用定點運算來代替以往DCT變換中的浮點運算。以降低編碼時間,同時也更適合到硬件平臺的移植。

(7)H.264/AVC支持兩種熵編碼方法,即CAVLC(基于上下文的自適應可變長編碼)和CABAC(基于上下文的自適應算術編碼)。其中CAVLC的抗差錯能力比較高,但編碼效率比CABAC低;而CABAC的編碼效率高,但需要的計算量和存儲容量更大。

(8)采用新的環路濾波技術及熵編碼技術等。

H.264的這些新技術使運動圖像壓縮技術向前邁進了一大步,它具有優于MPEG-4和H.263的壓縮性能,可應用于因特網、數字視頻、DVD及電視廣播等高性能視頻壓縮領域。

3 H.264視頻編碼算法的實現

將H.264在DSP進行改進要經過以下3個步驟:PC機上的C算法優化、從PC機到DSP的程序移植、在DSP平臺上的代碼優化。

3.1 PC機上的C算法優化

根據系統要求,本設計選擇了ITU的 Jm8.5版本baseline profile作為標準算法軟件。ITU的參考軟件JM是基于PC機設計的,故可取得較高的編碼效果。將視頻編解碼軟件移植到DSP時,應考慮到DSP系統資源,主要應考慮的因素是系統空間(包括程序空間和數據空間),所以,需要對原始的C代碼進行評估,這就需要對所移植的代碼有所了解。圖2所示是 H.264的算法結構。

了解了算法結構以后,還需要確定在編碼算法的實現過程中,運算量較大且耗時較長的部分。VC6自帶的profile分析工具顯示:幀內與幀間編碼部分占用了整體運行時間的60%以上。其中ME(Move Estimation,運動估計)又占用了其中較多的時間。所以,移植與優化的重點應在運動估計部分,因此,應當對代碼結構進行調整。

(1)大幅刪減不必要的文件和函數

由于選用了baseline和單一參考幀,因此,很多文件和函數都可以刪減,包括有關B幀、SI片、SP片和數據分割、分層編碼、權值預測模式、CABAC編碼模式等不支持特性的冗余程序代碼,同時包括rtp.c、sei.c、leaky_bucket.c、 In-trafresh.c文件、相關的頭文件以及在global.h頭文件中相應定義的全局變量和函數,此外,還可以刪除top_pic、 bottom_pic等與場有關的全局變量與局部變量、分層編碼、多slice分割以及FMO、與場編碼/幀場自適應編碼/宏塊自適應編碼有關的預測、參考幀排序、輸入輸出以及解碼器緩存操作等;也可以刪除隨機幀內宏塊刷新模式和權值預測模式等相關的冗余代碼(如使編碼器采用NAL碼流而非RTP格式),同時刪除rtp.c;sei.c中包含一些輔助編碼信息(并不編入碼流中),如果不用,也可以刪除leaky_bucket.c用于計算泄漏緩存器的參數。

(2)配置函數的改寫

由于JM的系統參數配置是通過讀取encoder.cfg文件來實現的,故可將參數配置由讀取文件改為通過初始化集中賦值函數來實現,這樣既減少了代碼量,又減少了對有限內存空間的占用和讀取時間,提高了編碼器整體的編碼速度。例如:定義為int型的變量input->img_height就可直接改寫為input->img_height=288(CIF格式)。

(3)去除冗余的打印信息

為了調試與算法改進的方便,JM保留了大量的打印信息。為了提高編碼速度,減少存儲空間消耗,這些信息完全可以刪掉,如大量的trace信息和編碼數據統計文件。如果lor.dat和stat.dat僅需在PC機上調試時使用,也沒必要移植到DSP平臺上,跟這部分相關的代碼完全可以去除。但是,調試時所需的基本信息(如碼率、信噪比、編碼序列等)則應保留參考。

通過調整可使得代碼的結構、容量更加精簡,從而為接下來在DSP上的移植做好準備。

3.2從PC機到DSP的程序移植

要將PC端精簡的程序移植到ADSP-BF561的開發環境Visual DSP下,以使其能夠初步運行,所需考慮的主要是語法規則和內存分配等問題。 (1)除去所有編譯環境不支持的函數

主要是除去某些與時間相關的函數、將文件操作修改為讀取文件數據緩存的操作、刪除SNR信息收集等DSP平臺實現不需要的代碼。還要注意:函數的聲明、數據結構的類型要符合DSP的C語言格式。

(2)添加與硬件相關的代碼

該代碼包括系統初始化、輸出模塊代碼、中斷服務程序和碼速率控制程序等。

(3)配置LDF文件

因為剛移植的代碼往往數據和程序都非常大,SRAM里面肯定是放不下的,這時鏈接就會有問題。剛開始的時候,最好把所有的程序和數據都放在 SDRAM里,這樣鏈接就不會有問題了。Stack和heap情況類似,都先放到SDRAM。一般在開始時,往往需要的是一個可以正確運行的程序,而速度倒在其次。

(4) Malloc問題的解決

DSP下的開發,malloc是一個需要解決的問題。如果動態申請內存,就算可以運行,其結果往往也是不對的。所以,最好進行靜態分配,可用數組的形式分配。

移植完畢后,即可實現基于ADSP-BF561處理器的H_264編碼,此時如果速度達不到實時編碼的要求,還可以進一步進行優化。

DSP平臺上的代碼優化

在Visual DSP開發環境下對代碼進行優化的主要方法有C語言級優化和匯編級優化。

4.1 C語言級優化

通過VC6的profile分析工具發現:移植與優化的重點應在運動估計部分。筆者通過比較各種算法后選擇了菱形(DS)搜索法。DS算法可采用兩種搜索模板,分別是有9個檢索點的大模板LD-SP(Large Diamond Search Pattern)和有5個檢索點的小模板SDSP(Small Diamond Search Pattern)。其菱形搜索示意圖如圖3所示。

搜索時,先用大模板計算,當最小塊誤差SAD點出現在中心點處時,再將大模板LDSP換為SDSP進行匹配運算,這時,5個點中具有最小SAD者若為中心點,則該點即為最優匹配點,然后結束搜索,否則將繼續以此點為搜索中心進行SPSS搜索。

 
    經JM實驗證實,采用此種方法,可以節約大約10%的運行時間,且代碼量無太大增長。

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