《面向眾核處理器的HEVC並行編碼關鍵技術研究》是依託清華大學，由顏成鋼擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向眾核處理器的HEVC並行編碼關鍵技術研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：顏成鋼
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高效能視頻編碼(High Efficient Video Coding, HEVC)是新一代視頻編碼標準，HEVC編碼器複雜度是H.264編碼器的三倍以上，傳統的單處理器已經無法滿足HEVC編碼器實時運行的計算能力要求。本項目擬開展面向眾核處理器的HEVC並行編碼關鍵技術研究，重點研究適用於眾核處理器的並行HEVC幀內預測和HEVC運動估計方法，以有效解決現有方法並行處理效率低和影響率失真性能的問題，在保證率失真性能的情況下提高並行處理效率：（1）針對HEVC幀內預測方法，首先用基於前向無環圖的順序並行處理編碼塊，再用支持向量機(support vector machine, SVM)選擇最優編碼塊尺寸；（2）針對HEVC運動估計方法,首先在每個編碼塊內部採用改進的局部並行方法，然後當並行度太小的時候，並行處理完全獨立編碼塊和部分獨立編碼塊。
結題摘要
本項目開展了面向眾核處理器的HEVC並行編碼關鍵技術研究，重點研究了適用於眾核處理器的並行HEVC幀內預測和HEVC運動估計方法，以有效解決現有方法並行處理效率低和影響率失真性能的問題，在保證率失真性能的情況下提高並行處理效率。課題執行期間，我們圍繞項目申請的既定研究內容開展研究。在並行HEVC幀內預測、並行HEVC運動估計和多光譜視頻編碼方面開展了深入而有創造性的工作，取得了一系列研究成果。在並行HEVC幀內預測方面，首先分析了CTU之間的數據依賴性，並且用前向無環圖來加以描述；然後用基於前向無環圖的順序並行處理CTU，挖掘了CTU級的並行度。實驗結果表明：相對於主流的PIC (Parallel intra coding)並行方法，針對解析度為1920x1080和2560x1600的視頻序列，在保證率失真性能的情況下，本文方法分別取得了超過6倍和10倍的加速比；在並行HEVC運動估計方面，首先分析多個數據粒度上的相關性；然後用前向無環圖來描述鄰近CTU之間的相關性，並且提出了一種基於前向無環圖的並行處理順序；同時每個CTU內部採用改進的局部並行方法；當並行度小於處理單元數目，本文並行處理完全獨立PU和部分獨立PU。實驗結果表明：相對於主流的局部並行方法，針對解析度為1920x1080和2560x1600的視頻序列，在保證率失真性能不變的情況下，本文方法分別取得了超過12倍和17倍的加速比；在多光譜視頻編碼方面，本項目分析了多光譜圖像視頻光譜通道間的結構相似性與DCT高頻係數相似性，並利用這兩種相似性設計了兩種通道間（帶間）預測的方法。本項目討論了預測結構對總體編碼性能的影響，並提出了一種合理的預測結構。實驗結果顯示，該方法能夠有效地去除多光譜圖像中光譜通道間的冗餘，其編碼性能優於現有多光譜圖像編碼方法。在項目實施過程中，課題組成員在國內外重要學術期刊及會議上發表了7篇高質量學術論文。綜上所述，課題組已超額完成了預期的研究目標，在理論和關鍵技術研究上取得了突破，為後續的相關研究奠定了堅實的基礎。
