第三章 快速編碼模式決策演算法
3.4 快速編碼模式決策演算法的流程
在介紹完如何做快速編碼模式決策演算法後，其步驟利用條列的方式呈現，
一步步介紹演算法的完整流程。如圖 17 所示，圖中左半部的藍色正方形是目前 編碼的 MB pair，右半部是編碼模式配對序列。
圖 17 演算法流程步驟圖
Step1
利用周圍的 MB pair 和前一張畫面相對位置以及周圍的 MB pair 的資訊，產生出 一組區域的編碼模式配對機率。（詳細做法在 3.2 說明）
Step2
利用編碼模式配對的區域機率和全域機率形成一個編碼模式配對的序列。（詳細 做法在 3.2 說明）
Step3
決定編碼模式配對序列中的停止點，依序測詴序列中停止位置前的所有編碼模式 配對並找出一組最小 RD-cost 的編碼模式配對。(詳細做法在 3.1 說明)
Step4
將 step3 所得到的 RD-cost 和周圍平均的 RD-cost 取個 RD ratio，並和前一張畫面 相對位置的 RD ratio 比較，若超出規範值則進行精進的程序(精進程序分為兩個 級別)。(詳細做法在 3.3 說明)
Step5
編碼完一張畫面中最後一個 MB pair 後，對編碼模式配對的機率進行更新。
第四章 實驗結果與討論
本篇論文所提出的快速編碼模式決策演算法，在此章節內將和不同的演算法 比較 RD－performance 和編碼時間，其中包括完整搜尋法、Zhao’s et al.[4]和 Lin’s
et al.[6]所提出的快速演算法。
4.1 實驗環境
此次工作所提出的快速編碼模式演算法、完整搜尋法、Zhao’s et al.[4]和 Lin’s
et al.[6]所提出的快速演算法，皆在 JSVM 9.12.2 [7]中實做並測詴。且所有的實
驗皆在 CPU: Intel Q9650 4GHz，RAM : 8G 的 PC 上執行，表 10 顯示所有測詴 的架構和設定。表 10 實驗環境設定
4.2 實驗比較與討論
本實驗分別在不同視訊序列和不同的量化參數(QP)和權重(w)設定下，分別 去比較不同演算法的位元率－失真效能(rate-distortion performance)。比較方法是 不同的演算法和完整搜尋法(exhaustive search)比較並計算 元率上升(bit rate increase)和峰值信噪比下降(PSNR decrease)以及編碼時間節省(time saving)，再將
Sequence Weighting
表 12 BLQP = 26 ; ELQP = 22 不同演算法的比較
Sequence Weighting
4.2.2 實驗二
Zhao's Zhao's (Add Proposed Refine) Proposed
BL EL BL EL BL EL
W09 93.04 -0.7 7.03 0.08 0.52 87.54 0.1 -0.5 -0.38 5.61 84.67 -0.04 2.33 0.06 -0.31
表 16 BLQP = 30 ; ELQP = 26 Zhao's 演算法中加入所提出的精進方法
4.2.3 實驗三
BLQP=22 ELQP=18 BLQP=26 ELQP=22 BLQP=30 ELQP=26
BL EL BL EL BL EL
第五章 結論與未來展望
本論文提供了一個快速編碼模式決策演算法，其主要是改善 Zhao’s et al.[4]
所提演算法中只考慮編碼模式序列中的停止位置到下一個更好的編碼模式位置 之間的距離有多遠，但這個距離並不能給予任何保證。基於這個原因，本論文提 出多加入考慮 RD-cost 下降量和不同編碼模式配對之間的運算複雜度。利用以上 兩點去找出序列中最佳的停止位置。此外本論文另外提出一套精進的動作，能讓 快速演算法的 RD 效能更好，並且此編碼模式決策的精進程序也能適應在不同的 演算法上。最後實驗結果顯示本論文所提出的快速演算法在 RD 效能方面和完整 搜尋法相比，其平均的位元率和峰值信噪比幾乎相同。並且比Zhao’s et al.[4]所 提的演算法和 Lin’s et al[6]所提的演算法有更穩定的 RD 效能。並且本論文所提 快速編碼模式決策演算法在編碼時間節省上平均有 82%左右。
本論文所提演算法只實做在可調視訊編碼的 CGS 架構且畫面之間的架構是 IPPP 架構，也就是只工作在 I、P 畫面上，在未來可以多加入 B 畫面的考慮，讓 所提演算法能適應更多不同的設定架構上。然而在我所考慮的不停編碼模式配對 的運算複雜度是利用整個視訊序列的編碼時間，但此時間可能不是真正的編碼模 式配對的運算時間，在未來若能更詳細的分析並能更準確的計算出各個不同編碼 模式配對的運算時間，想必在編碼模式配對序列中所找的停止點能更加準確，演 算法必能有更好的效能提升
參考文獻
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