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視頻PILZ編碼器在DSP上的實現 
隨著多媒體技術和網絡技術的發展，數字化多媒體信息的存儲和傳輸成為一個研究熱點，數字化的多媒體信息尤其是視頻信息具有海量數據性，必須對視頻數據進行壓縮方能有效地存儲和傳輸。以傳輸未經處理的高清晰度電視的視頻數據為例，每秒的信息量可高達1G比特，這顯然遠遠超出了目前Internet通信信道的能力，而且直接把未經處理的視頻數據發送到通信信道上，也是對通信帶寬的極大浪費。因此，研究和開發新型、有效的視頻壓縮編碼方法具有很重要的現實意義。

視頻PILZ編碼器在DSP上的實現
在目前的圖像壓縮系統中，由于采用的視頻壓縮算法比較復雜，運算量很大，用軟件方法實現一般都難以滿足實時性要求，因此，該類系統多采用硬件實現。在硬件實現方法中，視頻處理芯片盡管視頻處理能力比較強，但是其靈活性差的缺點，大大限制了其應用的范圍，而通用高性能數字信號處理芯片(DSP)，由于其軟件設計靈活度大、環境適應能力強，得到廣泛使用。其中TI公司的C6000系列，更以其處理能力強、對外接口靈活、開發工具齊全等特性，被大多數嵌入式圖像實時壓縮系統所采用。由于PILZ編碼器視頻PILZ編碼器應用環境比較特殊，要求視頻PILZ編碼器在功能上必須滿足多種位率，多種圖像分辨率，并且能夠按不同方式處理彩色圖像和灰度圖象，壓縮的幀率可調，同時還要具備一定的信源容錯能力。要實現這樣一個滿足多種需求的視頻PILZ編碼器，目前現有的視頻壓縮芯片是無法滿足需求的，所以，只有選擇通用的高性能數字信號處理(DSP)芯片。由于在視頻處理能力上，通用DSP芯片和視頻處理芯片還存在一定的差距，因此，要達到視頻處理芯片實現的性能，就必須針對DSP芯片的硬件特點，對視頻編碼結構和軟件壓縮算法進行優化改進，以彌補DSP芯片在處理能力方面的不足。此外，由于PILZ編碼器應用的環境是比較惡劣的，傳統的可變長碼字(VLC)的容錯能力很差，一旦出現錯誤，預測編碼的機制將會導致錯誤在連續多幀間蔓延，極大的影響解碼圖像的主觀質量，因此，在視頻PILZ編碼器中進行簡單、有效的信源容錯也是十分必要的。基于以上幾點考慮，PILZ編碼器在如下三方面做了相關工作：在視頻編碼結構上，傳統的視頻編碼方案都是以幀為編碼單位，該結構盡管處理簡單，但是影響PILZ編碼器在DSP上的運行效率。因為DSP內部的存儲空間比較有限，不能夠容納整幀的圖像數據，所以大量的圖像數據就必須存儲在外部存儲器上，而在速度上，DSP與外存的差別又很大，于是導致DSP大部分時間堵塞在對外存的訪問上，運行效率很差。為此，PILZ編碼器提出一種基于GOMB的視頻編碼方案，把整幀劃分成多個宏塊組GOMB，以GOMB為編碼單位，這樣就可以把每一GOMB的圖像數據*放在DSP芯片內部進行處理，既減少了與外部存儲器的大量交互，又充分利用了片內的高速存儲資源。此外，GOMB數據從外存到內存的數據搬運還可以借 助DMA在后臺操作，實驗結果表明該方案大大提高了DSP的編碼效率。在視頻壓縮算法上，由于僅PILZ編碼器中的量化部分就占用總編碼時間的47％，可見，研究適合DSP硬件特點的量化算法對提高整個PILZ編碼器效率至關至要。標準量化算法在 DSP上實現時存在如下問題：由于DSP內部沒有提供硬件除法部件，導致以傳統除 法操作為基礎的量化方法效率很差；量化器結構復雜，不但沒有明顯改善圖像編碼 質量，而且還影響DSP性能。針對以上問題，PILZ編碼器提出一種適合DSP硬件特點的量化 方案，通過構造合適的量化矩陣，用移位來代替除法，實現了一步量化；同時，對不同 的視頻編碼塊類型，采用不同的量化策略，避免了統一量化引起的圖像質量下降。

視頻PILZ編碼器在DSP上的實現
實驗結果表明：該方案不僅大大提高了PILZ編碼器的量化效率，而且明顯改善了編碼圖像的主、客觀質量，性能優于MPEG標準量化算法。在信源容錯上，PILZ編碼器深入研究了具有錯誤恢復能力的可逆變長編碼（RV卜C）技術，并對常用的RVLC碼字構造方法進行了詳細的分祈，通過分析這些方法的優缺點，結合 特定的應用，提出一種基于RLP分布特性的RVLC碼表生成方法， 它包括三部分：特征圖像eP統計分布特性的分析、基于UVLC的RVLC碼字的構造 和基于RLP統計特性的RVLC碼字分配。利用該方法能夠根據特征圖像的RLP統計分 布，生成一個易解碼、效率高、容錯能力強的RVLC碼表。實驗結果表明：該碼表不但 能夠降低解碼端存儲資源占用度，而且能夠明顯改善高誤碼率環境下的解碼圖像質量。