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摘要：H.263是面向运动图像远程实时传输的压缩方法。基于大量实际研究，分析了H.263的算法流程，从色彩空间转换函数、DCT、IDCT、运动估计和运动补偿等多方面提出并实现对H.263的优化策略，采用增强PB帧模式提高压缩比，最后给出了定量测试结果。

    关键词：H.263 CIF DCT IDCT运动估计与运动补偿

运动图像远程实时传输系统的网络传输部分架构在Internet之上，则现阶段Internet的状况是带宽小、延迟大、不稳定。所以为了获得良好的实时传输效果，除了改善传输控制机制之外，还需要实现高压缩比、低耗时、能达到实时压缩和解压缩效果的运动图像压缩方法。H.263是国际电信协会-电信标准化部门ITU-T（The International Telecommunications Union-Telecom-munication Standardization Sector）于1995年通过的用于低比特率实时传输的视频编码协议。其设计初衷是满足带宽低于64kbps的低带宽视频应用需求，如视频会议、可视电话等。现在H.263也被应用于运动图像远程实时传输系统中，但原始的H.263在实时性和压缩比等方面还有不少可优化余地。本文针对具体的运动图像远程实时传输系统应用，在大量研究工作基础上提出多个H.263的优化策略，并取得了相当好的效果。

1 H.263压缩算法的分析概要

H.263的输入视频帧格式为QCIF（Quarter Common Intermediate Format,大小为176×144）、CIF（Common Intermediate Format,大小为352×288）等。将每个视频帧分成许多宏块（MB-Micro Block），每个宏块由4个Y亮度块、1个Cb色度块和1个Cr色度块组成。块（Block）的大小为8×8。H.263以宏块为单位进行视频帧的压缩。

H.263使用离散余弦变换DCT（Discrete Cosine Transform）减小空间冗余，使用运动估计和运动补偿（Motion Estimation and Motion Compensation）减小时间冗余。H.263有两种编码方式，一种是Intra方式，帧内编码，产生的帧作为关键帧-I帧；另一种是Inter方式，帧间编码，产生的帧作为非关键帧-P帧。

通过分析，将H.263压缩算法的流程图归纳为如图1所示。

通过分析和测试表明，DCT、运动估计和运动补偿是H.263最重要的部分，同时也是H.263实现中最耗时的运算环节。要提高H.263的运算速度，就要针对这些环节进行优化。

图1 H.263压缩算法流程图

2 转换函数、DCT和运动估计环节的优化

2.1 色彩空间转换函数的优化

CIF格式基于YUV色彩空间，而应用程序中，大多数视频采集程序只提供RGB色彩空间的视频帧，因此需要建立从RGB色彩空间到YUV色彩空间的转换函数。

RGB到YUV的转换函数如下所示，其中Y为YUV色彩空间的亮度值，U（Cb）和V（Cr）为YUV色彩空间的色度值。

Y=0.299×R+0.587×G+0.114×B；

Cr=V=(R-Y)×127/179;

Cb=U=(B-Y)×127/226;

H.263原有的色彩空间转换算法采用浮点运算，但浮点运算会消耗较多的CPU周期。为了加快视频处理速度，采用整形乘法和向右移位来代替浮点乘除，从而有效缩短了转换时间。

优化后的转换函数如下：

Y=((R×313524)>>20)+((G×615514)>>20)×((B×119538)>>20);

Cr=V=((R-Y)×743962))>>20;

Cb=U=((B-Y)×589244))>>20;

2.2 DCT、IDCT算法的优化

二维DCT公式为：

二维IDCT公式为：

上述两式中，,n取8。

通过分析得出，DCT快速算法的实现可以有两种方式。一种方法是把已有的快速变换算法（如FFT、FHT等）映射到DCT计算中，这种方式多了一个映射环节，增加了计算的复杂度；另一种方法是从DCT变换本身寻找规律进行改进。

在H.263应用中，注意到两条规则：一是能量集中在少部分DCT系数上；二是随着量化步长的增大，被量化为零的DCT系数增多，而且对DCT计算的精度要求降低。于是，采用一种零系数预测策略，即根据量化步长，首先对DCT变换的输入数据分类，对于给定的量化步长，如果输入数据将要被量化为0，那么这些数据就不必做DCT运算，而直接将变换结果置为0。这样只需对部分数据进行DCT变换，因此节省了大量无效运算。另外，利用DCT的局部并行性，使用Intel的多媒体处理指令集-MMX来实现DCT计算，大幅度提高了运算速度。

2.3 运动估计与运动补偿算法的优化

运动估计是指在参考帧中搜索一个与当前帧图像块最相似的图像块，即最佳匹配块，搜索结果用运动向量来表示。运动补偿是指利用参考帧和已求得的运动向量重构当前帧，氢重构帧和当前的差值作为当前帧的补偿值进行压缩编码。两者互相配合，共同实现压缩效果。

运动估计算法的研究从两方面着手：快速搜索算法和块匹配准则。

最简单的搜索算法是全搜索法（FS），这种算法精度高，但计算量过于庞大。为了加快运算速度，保证精度，人们提出了很多快速搜索算法：三步法（TSS）及基于三步法的改进算法、二维对数法（LOGS）、交叉搜索法（CS）、四步法（4SS）、预测搜索法（PSA）、钻石搜索法（DS）等。钻石搜索法是迄今为止综合性能最优的快速搜索算法之一，用于本次项目研究中。

块匹配准则决定何时找到最佳匹配块，从而终止搜索进程。传统的准则有绝对平均误差函数

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