[發明專利]基于GPU并行實現的快速運動估計方法

有效

• 申請號: 201210013334.3
• 申請日: 2012-01-17
• 公開（公告）號: CN102547289A
• 公開（公告）日: 2012-07-04
• 發明（設計）人: 張崗山;顏善;趙林靖;李建東;吳宇紅;劉炯
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于通信技術領域，涉及信源編碼，是一種利用GPU快速完成視頻壓縮編碼中運動估計的方法。

背景技術

目前，主流計算機中的處理器主要是中央處理器CPU和圖形處理器GPU。受游戲市場和軍事視景仿真需求的牽引，GPU性能提高速度很快。最近幾年中，GPU的性能每一年就可以翻倍，大大超過了CPU遵循摩爾定律(每18～24月性能翻倍)的發展速度。為了實現更逼真的圖形效果，GPU支持越來越復雜的運算，其可編程性和功能都大大擴展。傳統上，GPU只負責圖形渲染，而大部分的處理都交給了CPU。但隨著CPU越來越難克服因提高時鐘頻率后的散熱問題，轉而運用增加運算核心的方法來進行加速。之前，GPU作為圖形渲染專用的處理器，具有高度的并行特性，GPU也從單一的圖形渲染設備轉化為作為通用計算的協處理器。

NVIDIA公司于2007年正式發布的CUDA(Compute?Unified?Device?Architecture，計算統一設備架構)是第一種不需要借助圖形學API就可以使用類C語言進行通用計算的開發環境和軟件體系。與以往的傳統GPGPU開發方式相比，CUDA有十分顯著的改進。在性能、成本和開發時間上較傳統的CPU解決方案有顯著優勢，CUDA的推出在學術界和產業界引起了熱烈反響。現在，CUDA已經在很多領域獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果。隨著CUDA的成熟與推廣，以及GPU實現視頻壓縮編碼有著天然的優勢，國內外研究人員開始著手研究將視頻壓縮中的運動估計應用于CUDA環境中。在當前的各類視頻編碼標準中，運動估計(Motion?Estimation，ME)是去除時間冗余最基礎和最有效的方法，也是各類視頻編碼算法所普遍采用的核心技術。運動估計性能的優劣直接決定編碼效率和重構視頻質量，一般而言，運動估計越準確，則補償的殘差圖像所需表示比特就越少，編碼效率就越高，在相同碼率下的解碼視頻就具有更好的圖像質量；另一方面，利用軟件平臺在CPU上實現的視頻編碼系統中，運動估計模塊的時間損耗占整個編碼的50％以上，甚至在對背景復雜、運動劇烈的視頻序列編碼中占到了80％以上。所以能否在普通PC機上實現高分辨率視頻的實時編碼，運動估計能否快速、高效的實現是一個關鍵技術問題。

目前，視頻編碼系統中塊匹配運動估計方法分為全搜索方法與快速運動估計方法。

1.全搜索(Full?Search，FS)算法也稱窮盡搜索法，是在搜索范圍內全局計算每一個候選搜索點的SAD(i，j)值，并找出最小SAD值，其最小值在搜索域中對應坐標點即為最終運動矢量，全搜索算法是塊匹配運動估計中精度最高的算法，但其計算復雜度高。為此，在NVIDIA公司提出CUDA平臺后，由Wei-Nien?Chen?and?Hsueh-Ming撰寫的《H.264/AVC?motion?estimation?implementation?on?compute?unified?device?architeture(CUDA)》公開了一種利用CUDA平臺并行實現全搜索運動估計方法，通過他們的最終測試結果發現：這種利用CUDA平臺并行實現全搜索運動估計相比于單純依靠CPU實現來說，其速度上大約有10倍左右的加速比。其不足之處是：雖然引入了并行處理，但全搜索算法未利用運動矢量分布特性來壓縮搜索域中不必要的搜索點，使其耗時仍然不適合在普通PC機上實時編碼高分辨率視頻序列。