袁三男, 王孟彬, 张艳秋, 陶倩昀

(上海电力大学 电子与信息工程学院, 上海 200090)

近几年,随着视频采集设备技术的进步[1],采集到的视频分辨率从标清逐渐发展到高清和超高清。数据量更大,视频编码要求也越来越高,因此高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)的推出[2],可以更好地解决视频应用的多样化和视频分辨率的高清化。YANG J等人[3]提出了先检测帧间2N×2NPU(Prediction Unit,预测单元),如果运动矢量(Motion Vector,MV)的差值为零且编码块标志位也等于零,则就提前终止编码。文献[3]是用跳过模式作为PU模式的提前终止条件,这种思想与H.264优化[4]类似。文献[5]提出了一种帧内变换,跳过快速帧内模式选择的思想。运用上述快速算法能够使HEVC以损失3%的编码效率获取1.6～2.6倍的编码加速,但其编码复杂度还是很高且造成了某种程度的编码效率损失。为解决复杂度问题,研究人员将目光投向了比CPU计算能力更强的图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)。它在视频编码中主要应用于运动估计处理。CHEN W N等人[6]采用CPU+GPU的多核处理器实现了自下而上式的运动估计,4×4块的绝对差值和(Sum of Absolute Differences,SAD)由详尽的并行搜索计算而来,并且可变大小块的SAD是由4×4块相加而计算得到的。CHENG R等人[7]评估了在GPU中详尽搜索、菱形搜索和四步搜索的性能。文献[8]提出QP(量化参数)的拉格朗日算子,能更好地平衡编码失真度与输出码率,可显著提高编码速度。

基于上述研究,为了满足视频高清实时编码的需要,本文提出了一种基于CPU+GPU的并行编码框架,通过CPU和GPU的协同作用,更好地提高编码速度以及降低时间复杂度。……