CN104519360B - 一种基于hevc的压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于HEVC的压缩方法，应用于视频多媒体编码领域，该方法包括步骤：获取YUV格式的待压缩视频数据流；依据MPI消息传递模型划分所述待压缩视频数据流为与当前计算核心数量相适应的多个具有连续视频帧的视频数据段，并予以输出；所述计算核心各自读取与其相适应的视频数据段并对所述视频数据段进行同步HEVC编码压缩计算，以得到相应的多个视频二进制码流并予以存储；合并所述多个视频二进制码流，以得到所述待压缩视频数据流所对应的HEVC格式视频文件。本发明通过并行化机制将多媒体视频帧分配到不同计算核心上同时进行编码压缩，大大地提高了进行HEVC压缩的效率。

Description

一种基于HEVC的压缩方法

技术领域

本发明涉及视频多媒体编码领域，更加具体地来讲，特别是涉及一种基于HEVC的压缩方法。

背景技术

视频压缩已经是我们生活中必不可少的家庭娱乐之一，如果没有它的存在，那么我们将活在一个全球范围内只有几十个电视频道的世界里，放在眼下那简直是无法想象的。数字技术首次出现在英国，那时候人们已经有了电视机，通过数字技术的不断进化演变，地面电视频道迅速地从5个发展到了30多个，极大的丰富了人们的日常生活娱乐。

高清视频常见编码有MPEG2-TS、MPEG4、H.264、VC-1、AVS这五种编码算法。

MPEG(全称Moving Pictures Experts Group，中文译名：动态图像专家组)是致力于音视频压缩编码方案的一个国际组织，成立于1988年。常说的MPEG泛指该组织制定的一系列视频编码标准。MPEG标准系列中，最著名的是MPEG2-TS和MPEG-4。MPEG-2制定的基于MEMC和熵编码的混合视频压缩框架沿用至今。MPEG2-TS优点是系统资源消耗小，但是缺点是压缩比低，压缩后的文件体积过大；MPEG-4是为移动设备在互联网实时传输音视频而制定的低速率、高压缩比的音视频编码标准，MPEG4在提供高压缩比的同时对数据损失很小。

H.264是由ITU-T视频编码专家组(VCEG：Video Coding Experts Group)和ISO/IEC动态图像专家组(MPEG)联合组成的联合视频组(JVT：Joint Video Team)提出的高度压缩数字视频编解码器标准。它既是ITU-T的H.264，又是ISO/IEC的MPEG-4的第10部分。因此H.264有两个名称，一个是沿用ITU-T组织的H.26x名称，叫“H.264”，另一个则是AVC(Advanced Video Coding：高级视频编码)。相对于MPEG-2、MPEG-4而言，H.264压缩效率是这几种编码算法中最高的，其具有更高的压缩比、更好的IP和无线网络信道的适应性，在数字视频通信和存储领域得到越来越广泛的应用。

微软公司在2003年9月提出了VC-1编码格式，目前已经得到了不少公司的采纳，同时也包含在HD DVD和蓝光中。VC-1基于微软Windows Media Video9(WMV9)格式，而WMV9格式现在已经成为VC-1标准的实际执行部分。VC-1是最后被认可的高清编码格式，相对于MPEG-2，VC-1的压缩比更高；但相对于H.264而言，编码解码的计算则要稍小一些。

AVS(全称：Audio Video coding Standard)是基于我国自主创新技术和国际公开技术所构建的标准，主要面向高清晰度和高质量数字电视广播、网络电视、数字存储媒体和其他相关应用，具有性能高(与H.264相当)、复杂度低(算法复杂度比H.264明显低)、我国掌握主要知识产权、专利授权模式简单且费用低等特点。

随着人们视觉感受要求的提高，视频的分辨率和应用场合发生了重大变化，特别是4K分辨率技术的到来，这使得现有的视频压缩标准已经不能满足需求，这就要求研究人员提出新的视频压缩标准，进一步提高视频的压缩效率。因此，HEVC(全称：HighEfficiency Video Coding)应运而生了。HEVC是一种新的高效视频压缩标准，被视为H.264/AVC标准的继任者。它将在ITU-T H.264/MPEG-4 AVC标准的基础上，将压缩效率提升一倍以上。同时可支持4K分辨率甚至到超高画质电视，最高分辨率可达到8192×4320(8K分辨率)。HEVC由视频编码专家组ITU-T VCEG和运动图像专家组ISO/IEC MPEG两个组织联合研发，ITU-T于2004年着手开发H.264的后续标准，而ISO/IEC于2007年开始这项工作。2010年1月，两个组织在一联合建议书上合作，最终于2010年4月举行了MPEG和VCEG视频编码联合协作组(JCT-VC)会议，并于此次会议将其命名为高效率视频编码(HEVC)。2010年10月，JCT-VC编制了第一个工作草案规范，经过多次会议修改,最终于2013年1月正式成为国际标准。

HEVC将会是今后视频压缩的主流，而且其应用前景也是无可估量。以视频网站为例，运营最大的支出成本就是宽带成本。一旦采用新型视频压缩标准HEVC以后，视频的带宽成本将大幅降低。还比如，动画片的带宽成本将降至现有成本的1/3，普通影视作品将降至现有成本的一半。而作为用户而言，其最直观的好处是，用户观看在线经HEVC视频压缩后的电影、动画片等视频文件所耗费的流量将大大减少，且下载速度会更快，画质基本不会受到影响，即使在线观看也会更流畅，不会出现卡机现象。

但是，要实现上述所有这些未来可能实现的好处都将面临一个需要亟待解决的问题，那就是在利用HEVC进行压缩时，其压缩时间太长。例如，压缩一部大型的动画片视频，其所需的时间要几个小时甚至更久。这也是HEVC压缩标准在应用上的一大难题，更是本领域技术人员所急需解决的问题。

所以，虽新型视频压缩标High Efficiency Video Coding(简称HEVC)压缩倍数达到现有标准的一倍以上，并在2013年初就已经发布。然而，这一标准至今不能产业化是因为遭遇到一个严重瓶颈：现有普通计算机技术条件下，压缩处理速度太慢。针对HEVC的并行化研究主要集中于多核并行实现和GPU(全称Graphic Processing Unit，中文译为：图形处理器)实现，尚无其他提高HEVC压缩效率的方法。这也是HEVC迟迟不能陪普及的原因，因此，如何提高HEVC压缩的效率，为高清视频的普及提供技术动力是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于HEVC的压缩方法，用于解决现有技术中HEVC压缩处理速度太慢的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供以下技术方案：

一种基于HEVC的压缩方法，包括：获取YUV格式的待压缩视频数据流；依据MPI消息传递模型将所述待压缩视频数据流划分为多个具有连续视频帧的视频数据段，且所述多个视频数据段的数量与当前计算核心数量相适应；所述计算核心各自读取与其相适应的视频数据段并对所述视频数据段进行同步HEVC编码压缩计算，以得到相应的多个视频二进制码流并予以存储；合并所述多个视频二进制码流，以得到所述待压缩视频数据流所对应的HEVC格式视频文件。

优选地，在上述基于HEVC的压缩方法中，获取YUV格式的待压缩视频数据流的方法包括：直接获取YUV格式的待压缩视频数据流；或者获取待压缩的视频文件，并将其转化成YUV格式的视频数据流。

在上述基于HEVC的压缩方法及其优选方案中，所述依据MPI消息传递模型划分所述待压缩视频数据流为与当前计算核心数量相适应的多个具有连续视频帧的视频数据段的具体方法：若所有计算核心最少压缩视频帧的总数大于等于所述视频数据流的总帧数，则按平均分配原则将所述待压缩视频数据流分配划分与当前计算核心；若所有计算核心最少压缩视频帧的总数小于所述视频数据流的总帧数，则按动态分配原则将所述待压缩视频数据流分配划分与当前计算核心。

所为上述基于HEVC的压缩方法优选方案的进一步优化，所述按平均分配原则将所述待压缩视频数据流分配划分与当前计算核心的具体方法为：若视频数据流的总帧数除以计算核心总数的余数为零，则分配每个计算核心压缩K帧视频数据流；若视频数据流的总帧数除以计算核心总数的余数为非零，则分配与所述余数相等数量的每个所述计算核心压缩K+1帧视频数据流，剩余的计算核心每个压缩K帧视频数据流；其中，K为视频数据流的总帧数除以计算核心总数的商值。

所为上述基于HEVC的压缩方法优选方案的进一步优化，所述按动态分配原则将所述待压缩视频数据流分配划分与当前计算核心的具体方法为：若所述视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的余数为零，则分配K’个计算节点进行压缩；若所述视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的余数为非零，则分配K’+1个计算节点进行压缩；其中，K’为所述视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的商值，K’为正整数。

优选地，在上述基于HEVC的压缩方法中，所述YUV格式的视频数据流为YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411及YUV420中的任意一种格式的视频数据流。

综上所述，本发明提供了一种基于HEVC的压缩方法，应用于视频多媒体编码领域，该方法通过并行化机制将多媒体视频帧分配到不同计算核心上同时进行编码压缩，能大大地提高了压缩效率；另外，本发明实现的高倍HEVC视频并行压缩技术是HEVC走向产业化关键一步，对移动互联网与网上视频产业都有很大意义。

附图说明

图1显示为本发明一种基于HEVC的压缩方法的实现流程图。

图2示出了一种基于HEVC的压缩方法中对待压缩视频数据流进行平均分配的实现流程图。

图3示出了一种基于HEVC的压缩方法中对待压缩视频数据流进行动态分配的实现流程图。

附图标号说明

S100-S700 方法步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

鉴于视频压缩技术的现有状况，现有的视频压缩标准已经不能满足需求，虽新型视频压缩标High Efficiency Video Coding(简称HEVC)压缩倍数达到现有标准的一倍以上，并在2013年初就已经发布。然而，这一标准至今不能产业化是因为遭遇到一个严重瓶颈：现有普通计算机技术条件下，压缩处理速度太慢。

针对HEVC的并行化研究主要集中于多核并行实现和GPU(全称GraphicProcessing Unit，中文译为：图形处理器)实现，尚无HEVC的MPI(全称：Message PassingInterface，中文译为：消息传递接口)并行化实现。

为此，本发明提供一种基于视频编解码标准HEVC的MPI并行化实现方法，形成一套MPI并行化HEVC视频编解码系统，必将对HEVC的发展起到重要推动作用，为HEVC的应用带来新的生机，为高清视频的普及提供技术动力。

其中，MPI(MPI是标准的定义)，是一个库，而不是一门语言。它是一种标准或规范的代表，而不特指某一个对它的具体实现。具体地来讲，MPI是一种标准或规范的代表，而不特指某一个对它的具体实现，迄今为止，所有的并行计算机制造商都提供对MPI的支持，可以在网上免费得到MPI在不同并行计算机上的实现，一个正确的MPI程序可以不加修改地在所有的并行机上运行；MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表。事实上，标准MPI虽然很庞大，但是它的最终目的是服务于进程间通信这一目标的。

另外，HM是在HEVC在制定草案时，所提供的用于实现HEVC的参考软件。简单来说，HM就是HEVC的一种具体实现，即一种官方标准测试模型。

下面将针对现有HEVC标准下，其压缩效率过低的情况，提出一种新的压缩方法。其具体的实现过程详见下文。

见图1，示出了本发明一种基于HEVC的压缩方法的实现流程图，如图所示，所述基于HEVC的压缩方法，包括以下步骤：

步骤S100，获取YUV格式的待压缩视频数据流；；

步骤S300，依据MPI消息传递模型划分所述待压缩视频数据流为与当前计算核心数量相适应的多个具有连续视频帧的视频数据段，并予以输出；

步骤S500，所述计算核心各自读取与其相适应的视频数据段并对所述视频数据段进行同步HEVC编码压缩计算，以对应输出多个视频二进制码流；

步骤S700，合并所述多个视频二进制码流，以输出得到所述待压缩视频数据流所对应的HEVC格式视频文件。

通过上述方法，利用依据MPI消息传递模型来对待压缩的视频数据流进行并行化分配划分成与当前计算核心数量相适应的视频数据段，并利用相应的计算核心读取中相应的视频数据段，进而再对所有的视频数据段进行并行HEVC编码压缩计算，最后将计算输出的视频二进制码流进行合并得到HEVC格式视频文件，从而大大缩减了进行HEVC视频压缩所耗费的时间，同时也给HEVC在视频压缩领域的广泛应用提供了可能。

具体地，在步骤S100中，获取YUV格式的待压缩视频数据流方法主要包括两种途径：第一，是直接获取YUV格式的待压缩视频数据流，比如通过网络传输或者存储介质的存储拷贝来直接获取YUV格式的待压缩视频数据流；第二，获取待压缩的视频文件，并将其转化成YUV格式的视频数据流，这里所获取的待压缩文件是指利用其它压缩标准所压缩成的对应格式的视频文件，比如RM，RMVB，AVI，MKV等格式的视频文件。一般来讲，本领域技术人员都是采用第二种途径来获取YUV格式的视频数据流，因为YUV格式下的数据文件太大，对其进行压缩后传输可以提高效率和降低传输成本。

应当理解的是，这里选取YUV格式的视频数据流作为压缩的数据源，是因为本技术领域的通用做法都是将YUV格式的视频数据流作为压缩对象，当然，也可以将所述待压缩视频文件转换为RGB格式的视频数据流，或者直接获取RGB格式的视频数据流。不过，在现有技术惯例中，一般不采用这种做法。

进一步地，在步骤S300中，中依据MPI消息传递模型划分所述待压缩视频数据流为与当前计算核心数量相适应的多个具有连续视频帧的视频数据段中，包括两种分配划分方法：第一是进行平局分配划分所述待压缩视频数据流；第二是动态分配分配划分所述待压缩视频数据流。下面将对这两种待压缩视频数据流的分配划分方法进行详细说明。

分配划分方案一：平均分配原则

所谓的平均分配原则，是指按照计算核心的数量将待压缩视频数据流进行相对平均地分配划分，使得每个计算核心所压缩的视频帧数相对地平均，从而保证整个待压缩视频数据流的压缩时效。

具体地，假设视频数据流的总帧数为：nFrames，计算核心总数为：nCores，K＝nFrames/nCores，R＝nFrames％nCores(即nFrames/nCores的余数)。那么，若计算核心数整除待压缩帧数，即视频数据流的总帧数nFrames除以计算核心总数nCores的余数R＝0，则将所述待压缩视频数据流完全平分至所述全部计算核心中，即每个计算核心压缩K帧视频数据流；若计算核心数不能整除待压缩帧数，假设nFrames/nCores的商为K，余数为R，则从nCores个所述计算核心中任选R个计算核心且每个计算核心压缩K+1帧视频数据流，而剩余的(nCores-R)个计算核心每个压缩K帧视频数据流，比如在所有计算核心中，前R个计算核心每个压缩K+1帧，剩余的计算核心每个压缩K帧(详见图2)。

应当理解，在上述分配方案一中，其适用于所有所述计算核心的至少能压缩的视频帧总数应该小于等于所述待压缩视频数据流总数的情况。

分配划分方案二：动态分配原则

如果是在待压缩视频数据流相对过少的情况，也即所有所述计算核心的至少能压缩的视频帧总数应该大于所述待压缩视频数据流总数的情况，那么可能会出现每个计算核心压缩的帧数可能非常少，甚至当帧数小于计算核心数的时候，一部分计算核心只压缩1帧，其余计算核心压缩0帧，这样就成了所有帧都是帧内编码模式，没能充分利用视频数据在时间维度上的冗余信息，压缩后的二进制码流文件很可能较大。

为此，在这种情况下时，将对待压缩视频数据流采取动态分配划分的原则，具体地，假设每个计算核心最少压缩帧数为：T，视频数据流的总帧数为：nFrames，计算节点数为：nNodes，计算核心总数：nCores，单节点计算核心数：nCoresPerNode，K’＝nFrames/(nCoresPerNode*T)(表示视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的商)，R＝nFrames％(nCoresPerNode*T)(表示视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的余数)。那么若nCores*T＞nFrames(所有计算核心最少压缩视频帧的总数大于视频数据流的总帧数时)，则判断视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的余数R是否为0，是则分配使用K’个计算节点，否则分配使用K’+1个计算节点(K’为正整数)；若nCores*T≤nFrames，则采用方案一中的平均分配原则(详见图3)。

进一步地，在步骤S500中，所述计算核心将根据上述的分配划分原则对各视频数据段进行读取，并进行同步HEVC编码压缩计算，以对应输出多个视频二进制码流，并以文件形式予以存储。

更进一步地，在步骤S700中，所有计算核心都压缩完成之后，合并所有的二进制码流到一个文件中，从而以输出得到所述待压缩视频数据流所对应的HEVC格式视频文件。

另外，应当理解的是，上述基于HEVC的压缩方法是在超级计算机平台上来予以实现的，当然，如果采用一般的计算机，其计算能力以及配置能够符合进行HEVC压缩要求要求的话，也是完全可以的。为了是是本领域技术人员能更加清楚地了解和实施本发明，下面将例举用以实现上述方法的一个超级计算机平台的构架。

首先，采用了22台曙光CB65-G双路刀片，每台刀片24个处理核心；Parastor100并行文件系统，存储容量达到96TB，节点之间通过infiniband网络进行连接通信；

另外，然后基于HEVC的参考软件HM在超算平台上进行部署安装，将HM软件存放在超算平台的存储文件系统上。

通过上述的超级计算机平台，采用MPI消息传递模型并根据上述的视频帧分配划分原则对待压缩视频数据流进行分段，然后再对段内视频帧进行分包并行HEVC编码。

综上所述，本发明将输入视频流首先转换成YUV420P格式，基于超级计算机和待压缩视频数据流进行分配划分原则，采用MPI并行算法分段读取视频流进行视频压缩。即每个计算核心读取其中一段时间上连续的视频数据，然后压缩该段视频数据，得到对应的二进制码流，并以文件形式存储，所有计算核心都压缩完成之后，采用MPI并行算法合并所有的二进制码流到一个文件中完成视频的高倍并行压缩。相对现有的压缩方法，本发明可以大大提高压缩的效率，从而为HEVC的广泛应用提供了可能。本发明实现的HEVC视频并行压缩技术是HEVC走向产业化关键一步，对移动互联网与网上视频产业都有很大意义。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (3)

1.一种基于HEVC的压缩方法，其特征在于，包括：

获取YUV格式的待压缩视频数据流；

依据MPI消息传递模型将所述待压缩视频数据流划分为多个具有连续视频帧的视频数据段，且所述多个视频数据段的数量与当前计算核心数量相适应；

所述计算核心各自读取与其相适应的视频数据段并对所述视频数据段进行同步HEVC编码压缩计算，以得到相应的多个视频二进制码流并予以存储；

合并所述多个视频二进制码流，以得到所述待压缩视频数据流所对应的HEVC格式视频文件；

其中，所述依据MPI消息传递模型划分所述待压缩视频数据流为与当前计算核心数量相适应的多个具有连续视频帧的视频数据段的具体方法：

若所有计算核心最少压缩视频帧的总数小于等于所述视频数据流的总帧数，则按平均分配原则将所述待压缩视频数据流分配划分与当前计算核心，其具体步骤为：若视频数据流的总帧数除以计算核心总数的余数为零，则分配每个计算核心压缩K帧视频数据流；若视频数据流的总帧数除以计算核心总数的余数为非零，则分配与所述余数相等数量的每个所述计算核心压缩K+1帧视频数据流，剩余的计算核心每个压缩K帧视频数据流；其中，K为视频数据流的总帧数除以计算核心总数的商值；

若所有计算核心最少压缩视频帧的总数大于所述视频数据流的总帧数，则按动态分配原则将所述待压缩视频数据流分配划分与当前计算核心，其具体步骤为：若所述视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的余数为零，则分配K’个计算节点进行压缩；若所述视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的余数为非零，则分配K’+1个计算节点进行压缩；其中，K’为所述视频数据流的总帧数除以单节点下所有计算核心最少压缩视频帧的总数的商值，K’为正整数。

2.根据权利要求1所述的基于HEVC的压缩方法，其特征在于，获取YUV格式的待压缩视频数据流的方法包括：

直接获取YUV格式的待压缩视频数据流；或者

获取待压缩的视频文件，并将其转化成YUV格式的视频数据流。

3.根据权利要求1所述的基于HEVC的压缩方法，其特征在于，所述YUV格式的视频数据流为YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411及YUV420中的任意一种格式的视频数据流。