介绍

视讯压缩编码技术在压缩率上获得相当大的成功，此进展也推动了多媒体通讯相关产业的蓬勃发展，然而随着多媒体应用高度多样化的需求，使得除了压缩率之外，视讯压缩技术的其它功能性也越来越受重视，其中又以抗传输错误以及可调式视讯编码尤为重要。鉴于传统视讯压缩标准在这些功能性上遭遇相当大的瓶颈，MPEG组织已着手制定未来下一代的视讯压缩标准：Scalable Video Coding (SVC) [1]，希冀能满足工业界对多媒体功能性多样化的需求。可调式影像编码的目的是使单一压缩位元串能在不同画面大小、画面速度以及画质下都提供最佳传输效能如下(图一)所示，然而其演算法设计实现上也和以往传统压缩系统迥然不同。

《图一 可调式影像(SVC)串流处理模型》

SVC于核心演算法上除了继承之前H.264的封闭式预测结构的阶层式双向预测画面(Hierarchical B-frame scheme)，在其开发阶段也引进过全新的开放式预测结构的多重层级移动补偿式时间滤波(Multi-level motion-compensated temporal filtering)，这两种演算法皆可以达成影像拨出速率的可调性并同时提升整体影像压缩的效率。另外为了达成影像解析度的可调性，SVC采用了一个接近金字塔型的编码方式(Pyramid coding)，同时为了移除各个不同画面解析度间的多余资料，三种画面层级之间的预测(Inter- Layer Prediction )工具一起被采用来增进压缩效率。最后为了让产生的影像品质也可以具有可调性，也就是说，解码器端接收到越多位元串资料，就可以让使用者观看到越好的影像，SVC提供了三种不同精度的画面品质可调性。一个完整的SVC编码器可以如下(图二)所示，基本上SVC编码器是建构在原本的H.264/AVC之上，并引进了上述提到支援影像可调性的编码工具。在SVC编码器的硬体实现上，有几个主要的设计要点，分别是晶片的外部记忆体频宽、晶片的运算量、所需运算时脉数和内部记忆体频宽。在下文中，我们将整理几种针对可调式编码器实现的创新技术及设计概念来解决上面的设计要点，分别是巨集区块间的Level C+资料重复使用(Level C+ Data Reuse)[3]、画面层级的资料重复使用(Frame-Level Data Reuse)[4]和时间和空间上的阶层式移动估计(Spatial-temporal Hierarchical motion estimation)[5]。
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