HEVC运动估计中SAD算法的动态可重构实现

在HEVC（高效视频编码）标准中，运动估计算法用于视频编码过程，是决定视频压缩效率和质量的重要组成部分。运动估计的目的是找出视频帧序列中当前帧和参考帧之间的运动矢量，以便减少帧间的时间冗余。绝对差值和（Sum of Absolute Difference, SAD）是运动估计中常用的一种匹配准则，它通过计算图像块间像素值的绝对差值之和来评估两个图像块的相似度。 HEVC标准较以往的编码标准，如H.264/AVC，引入了不对称分割模式，这意味着在运动估计的过程中，参考帧的分割方式变得更为灵活，可以提供更精细的分割级别，从而达到更高的编码效率。然而，这种改进也导致SAD运算量成倍增加，特别是在处理更大分辨率的视频时，计算量的增加对硬件的运算能力提出了更高要求。 为了解决这一问题，研究人员提出了动态可重构的SAD算法实现方法。动态可重构是指硬件电路可以通过改变其功能和结构配置来适应不同的计算需求，从而在有限的硬件资源下实现更高效的运算。具体到本研究中，动态可重构的SAD算法实现涉及到了以下几个关键知识点： 1. 不对称分割模式：在HEVC标准中，运动估计可以对帧图像进行16×16，16×8，8×16，8×8等大小的分割，而新的不对称分割模式则允许更小级别的分割（如4×4, 4×2, 2×4, 2×2），这种灵活性增加了SAD算法的计算复杂度。 2. SAD算法优化：为了解决不对称分割模式带来的计算量增加问题，研究者提出了动态可重构的SAD算法实现。其核心在于设计了一种可重构的阵列结构，这种结构可以根据视频内容和质量要求，灵活地调整自身的计算资源分配，既能够处理更多的分割模式，又能在不同模式之间自由切换。 3. 执行模式与资源分配：研究中所提的可重构结构支持执行模式的开启和关闭，使得用户可以根据实际需求，自主选择是否启用不对称分割模式。此外，通过加载不同数量的处理元素指令（例如16×8、16×4、16×2等），可以动态重构阵列规模，以适应不同大小的视频块处理需求。 4. 实验验证：研究者进行了实验以验证所提出的动态可重构实现的有效性。结果表明，在硬件资源占用量相近的条件下，相较于流水线实现方式，动态重构实现了约35%的处理时间减少和约0.4倍的吞吐量提升。这说明所提出的实现方式具有较高的执行效率，且能够灵活切换执行模式和调整阵列规模。 5. 硬件资源优化：为了最大化可重构阵列处理器的资源利用，研究中提出了以指令下发的方式，将不同指令发送到对应的处理元进行配置。这种方式能确保在编码速度要求下，阵列结构能够根据实际情况动态调整，以适应不同计算复杂度的视频编码任务。 该研究工作为HEVC标准中的运动估计提供了一种有效的解决方案，通过动态可重构硬件结构，不仅优化了SAD算法的运算效率，而且提供了更好的灵活性和用户自定义功能。这对于提升视频编码的速度和质量具有重要意义，并为未来视频编码器的设计提供了新的思路和方法。