0 引言

    與H.264/AVC相比，新一代視頻壓縮標準H.265/HEVC能夠在相同的圖像質量下實現更低的碼率，即更高的壓縮比^[1]。由于人眼的視覺特性，在動態碼率編碼過程中，不同區域的碼率分配是研究中的一個關鍵問題。如果能夠在編碼過程中將視頻劃分為感興趣區域（Region of Interest，ROI）和普通區域，動態調整二者的碼率分配，則可以在相同甚至更低的碼率下得到更好的主觀視頻質量，從而增強用戶體驗^[2-6]。ROI區域的提取速度和質量對編碼算法影響很大，因此實現低復雜度、高質量的ROI區域提取，并針對H.265/HEVC視頻編碼的自身特點進行碼率的分配尤為重要。

    文獻[7]將ROI提取及碼率分配方法用于JPEG 2000靜止圖像壓縮，提升了ROI區域的圖像質量并取得了較好的碼率節省效果，并利用FPGA對ROI的提取進行了VLSI硬件設計，從而在不顯著提高圖像編碼時間的前提下得到了滿意的效果，但該系統只能用于靜止圖像編碼；文獻[2-6]均提出了基于ROI的H.265/HEVC碼率控制即壓縮性能優化方法，并取得了一定成效。文獻[2-4]的研究表明雖然H.265/HEVC編碼標準已經在一定程度上較H.264/AVC標準降低了碼率，但ROI區域碼率控制對于最新的HEVC標準同樣起作用，但未考慮ROI提取算法復雜度對編碼速率帶來的影響；文獻[8-9]利用高斯背景模型建立虛擬背景幀，降低了H.265/HEVC編碼的碼率，但未考慮針對人眼特性的ROI變質量編碼，也未考慮背景幀建立效率對編碼器速率的影響。

    本文基于視頻編碼算法分塊進行的特點和FPGA的細粒度并行特性，提出了基于塊匹配的高斯背景建模-ROI映射方法，并利用HLS工具在FPGA平臺上進行了算法的硬件實現與驗證。FPGA處理速度達到22 fps@1 080 p，對ROI映射CTU區域進行變質量編碼，可得到平均10%左右的碼率節省，視頻總體質量保持穩定。

1 高斯背景建模及其面向視頻編碼的改進

1.1 基于像素的高斯背景建模的基本原理

    高斯背景建模是一種基于概率模型的背景建模方法，傳統的高斯背景建模算法是以像素為單位的。數字視頻中的一幀圖像可以看作是對于時空位置(x，y，t)的二維離散函數f(x，y，t)，在給定色彩空間的給定通道下，對于給定的(x₀，y₀，t₀)，f僅有唯一值；對于給定的時間t₀，f可看成是一個二維隨機場，一般認為其為平穩隨機場。

    從統計學角度來看，前景物體的出現與運動是暫時的、突發性的，而背景則是長期的、具備一定穩定性的，對于時間t來說，給定(x₀，y₀)，f(x₀，y₀，t)滿足一定的概率分布，通常符合高斯分布。

    高斯背景模型的表達式為：

1.2 基于塊匹配高斯背景建模-ROI映射算法

    由原始高斯背景模型的表達式可知，基于像素的高斯背景建模算法需要進行大量的復雜浮點計算，一般要經過數百幀才能完成模型的建立，導致算法耗時很高且不適合進行硬件實現。

    高斯背景建模方法僅考慮了同一位置像素點的時間相關性，并且將所有的像素看作是孤立的點，一方面需要進行大量的重復性計算，另一方面在背景產生變化時，會產生“虛警”現象。

    視頻序列中存在空間冗余、時間冗余和知識冗余等。針對一幀圖像空間上的冗余，視頻編碼算法中采用分塊方式進行幀內預測，對預測值與原始值的殘差進行變換編碼和量化編碼，達到視頻壓縮的目的。

    本文使用塊匹配方式取代原高斯背景建模的像素匹配和更新方式，提出基于塊匹配的高斯背景建模-ROI提取算法。一方面，基于塊進行背景建模計算可以避免基于像素算法過程中的大量運算；另一方面，基于塊進行高斯背景建?？梢詫⒈尘敖⑴c視頻編碼塊的劃分統一起來。

    利用高斯建模建立背景后，將新的視頻幀分塊，根據SAD判別準則進行前景塊與背景塊的判定，SAD判別的表達式如式(5)所示。其中B表示已經建立好的背景塊，C表示當前視頻幀對應位置的像素塊，本文中N取8。

    其基本步驟描述如下：

    步驟1：視頻塊劃分。按N×N尺度將原始視頻劃分成若干個不相交的子區域。

    步驟2：模型初始化。針對分塊區域，初始化高斯模型的基本參數μ、σ、λ、α。

    步驟3：幀計數判定。讀入視頻，若視頻幀數滿足更新周期p，則進入步驟4，否則進入步驟5。

    步驟4：模型更新。更新分塊背景模型。

    步驟5：前背景判定。根據SAD判別準則，劃分前景與背景。

    步驟6：ROI區域映射。依據前景塊分布，對視頻中的CTU進行映射。本文中設定HEVC CTU尺度為32×32，映射結果將送入H.265/HEVC編碼器。

    算法流程如圖1所示。

2 基于率失真優化的ROI區域自適應編碼

2.1 面向ROI區域的率失真優化

    為了降低碼率同時達到較好的圖像質量，率失真優化可以定義為如下優化問題：在碼率R≤R_max時，通過調整編碼算法使得失真D最小，即：

    式(8)通常被用作RDO的依據，但事實上往往編碼塊之間不相互獨立，從而導致求得的值為局部最優解。

    本文通過ROI區域的劃分，假設在一幀中ROI區域與非ROI區域獨立同分布，則率失真優化函數可描述為：

    由于式（9）考慮到了編碼塊的相關性問題，能夠在一定程度上避免陷入局部最優，分析可知，式（9）將比式（8）得到更優解。

    進一步地，從主觀視頻質量出發，人眼期望ROI區域能夠有更好的視頻質量，因此，本文在實現過程中加入限制條件：

2.2 集成ROI提取的HEVC編碼

    本文將ROI區域送入HEVC編碼器中進行變質量編碼。為了防止ROI區域與周圍非ROI區域的編碼參數差異過大造成明顯的方塊效應，本文利用非線性補償對量化參數進行了調整，具體做法如下。

    記ROI區域所在的編碼塊A的量化參數為q₁，在其附近的非ROI區域中編碼塊B的量化參數為q₂，A的中心點坐標記作(x_A，y_A)，B的中心點坐標記作(x_B，y_B)，則q₁、q₂以及A、B中心位置的漢明距離D應滿足如下關系：

3 硬件設計與實現

    為了說明本文方法的有效性，將基于塊匹配的高斯背景建模-ROI算法進行了硬件實現并嵌入到HEVC編碼的過程之中。

    本文利用高層次綜合(High Level Synthesis，HLS)工具，基于Xilinx MPSoC平臺ZCU102進行了基于背景建模的ROI區域映射與自適應編碼的硬件設計。HLS工具可以將C/C++語言的高層次描述映射為硬件描述語言（VHDL或Verilog），提高開發效率。

    硬件包括3個模塊，分別為：背景建立、背景更新、ROI判定與映射，最終將映射結果送入視頻編碼器。其基本結構如圖2所示。

    原始視頻數據緩存在DDR中，在FPGA內部通過行緩存加快存取速率，視頻數據多路選擇器在幀計數器的控制下，將視頻送入不同的處理單元，將ROI區域映射到H.265標準中的編碼樹單元（CTU），映射結果送入H.265編碼器。在編碼器中，根據區域性質進行ROI自適應的QP調整，最終將編碼后生成的碼流寫回DDR。

4 實驗結果與分析

4.1 實驗環境

    本文基于Xilinx ZCU102嵌入式開發平臺進行了實驗。ZCU102搭載了Zynq UltraScale XCZU9EG-2FFVB1156 FPGA芯片。該芯片內部架構主要包括處理器系統(Processing System，PS)和可編程邏輯(Programmable Logic，PL)兩部分。

    其中PL端硬件資源消耗情況如表1所示?？紤]到一定的伸縮性，硬件設計中圖像的分辨率可以進行配置，最高分辨率為1 920×1 080。

4.2 背景建模效果與ROI映射結果

    圖3為基于FPGA的背景建模和ROI映射結果。所用序列為HEVC標準測試序列BasketballDrill_832×480_50.yuv。圖3(a)為視頻序列的第201幀，圖3(b)為利用前200幀建模得到的背景幀，圖3(c)為針對HEVC CTU的映射結果，其中白色區域為映射得到的ROI區域?？梢钥闯鲆曨l中運動的人物被準確映射到以CTU大小為邊界的區域中。觀察原始視頻序列可知，原始視頻序列中的背景區域隨時間變化有變動（如籃筐會隨籃球撞擊而抖動等），但這些變動并未對ROI區域的映射造成影響（即未出現“虛警”現象），算法具備一定的魯棒性。

    表2為不同分辨率下進行處理的速度對比，PL部分的時鐘頻率為120 MHz。由表可知本文設計在1 920×1 080的分辨率下仍可達到較高的實時性。

4.3 嵌入ROI碼率控制的HEVC視頻編碼性能評估

    為了進一步說明嵌入ROI區域后HEVC編碼的有效性，本文對HEVC編碼器的編碼結果進行了實驗驗證。分別選取不同分辨率和不同場景下的測試序列，計算總體碼率及PSNR的變化情況，結果如表3所示。

    從表3可以看出，采用本文提出的背景建模-ROI映射算法進行碼率控制，編碼后圖像總體的PSNR沒有較大變化，但是碼率有了平均10%左右的節省，從而驗證了本文算法在對碼率控制的有效性。

5 結論

    基于視頻編碼算法分塊進行的特點，本文提出一種基于塊的高斯背景建模-ROI映射方法，通過HLS方法在FPGA上實現，并用于H.265/HEVC視頻編碼。實驗結果表明，在FPGA平臺上該算法運行速度較快，可以有效地集成到H.265/HEVC硬件編碼器中；在H.265/HEVC中對提取ROI區域進行變質量編碼，可得到平均約10%的碼率節省，總體的視頻質量保持穩定。

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作者信息:

李  申1，嚴  偉2，夏  珺1，崔正東2，柴志雷1

（1.江南大學 物聯網工程學院，江蘇 無錫214122；2.北京大學 軟件與微電子學院，北京102600）