視頻產(chǎn)品的差異化

高清數(shù)字視頻編解碼算法的標(biāo)準(zhǔn)化確保了不同產(chǎn)品之間的協(xié)同工作能力，標(biāo)準(zhǔn)編碼器的輸出必須能夠被所有標(biāo)準(zhǔn)解碼器解碼。因此在編解碼算法上沒有太多的差異化空間。這對(duì)于終端產(chǎn)品設(shè)計(jì)者來說有好處，因?yàn)樗谛酒O(shè)計(jì)人員針對(duì)算法作出非常高效的設(shè)計(jì)；而對(duì)于那些希望自己的產(chǎn)品與眾不同的設(shè)計(jì)者來說，則是個(gè)缺點(diǎn)。好在用于提高圖像質(zhì)量和色彩還原能力的視頻預(yù)處理和后處理模塊提供了產(chǎn)品差異化的機(jī)會(huì)，同時(shí)也對(duì)產(chǎn)品的可編程性提出了要求。

視頻預(yù)處理算法

毫無疑問的，視頻流不會(huì)以來自傳感器的初始狀態(tài)傳輸，在進(jìn)行編碼之前，會(huì)對(duì)原始碼流進(jìn)行一系列的變換處理。主要的預(yù)處理操作包括：

* 像素掃描/數(shù)據(jù)傳輸–這一步操作只是簡單的從傳感器得到圖像。

* 拜爾格式解交織–現(xiàn)代視頻圖像技術(shù)用三色RGB拜爾濾波器替代了單色的圖像傳感器，因此來自傳感器的數(shù)據(jù)流包括了紅、綠、藍(lán)的顏色信息。這些信息被分離后，變換為YCbCr的亮度與色度信息來表示圖像。

* 噪聲濾波–電子世界中總是會(huì)有噪聲存在，而降低或消除噪聲的最佳階段是在進(jìn)行編碼之前。

* 抖動(dòng)檢測與補(bǔ)償–抖動(dòng)檢測與補(bǔ)償可以減小因相機(jī)抖動(dòng)造成的圖像質(zhì)量下降。

* 局部動(dòng)態(tài)范圍補(bǔ)償–在特定的模式下，圖像的動(dòng)態(tài)范圍可能會(huì)超出傳感器的極限。而照相機(jī)或攝像機(jī)應(yīng)該具備智能調(diào)整曝光量從而擴(kuò)展傳感器基本動(dòng)態(tài)范圍的功能。

* 對(duì)焦調(diào)整(銳化)–圖像傳感器無法捕獲連續(xù)的圖像信息。它們將圖像分解為一個(gè)個(gè)像素，然后根據(jù)不同的分辨率在像素間進(jìn)行插值并重新組合成新的圖像。這種操作會(huì)導(dǎo)致圖像銳度的下降，但通過適當(dāng)?shù)念A(yù)處理算法是可以糾正的。除此之外，銳化算法還可以使由于鏡頭原因輕微跑焦的圖像看起來更銳利。

* 顏色校正–不同色溫下的白光是有所不同的，這會(huì)影響到最終獲取的圖像。除此之外，不同的顯示設(shè)備處理顏色的方法也不一樣。視頻系統(tǒng)中的顏色校正補(bǔ)償功能可以糾正顏色偏移，特別是皮膚色調(diào)的偏移

* 人臉識(shí)別–在人物眾多的圖像中，拍攝者通常希望圖像聚焦在人物的面部。照相機(jī)和攝像機(jī)的一個(gè)重要功能就是能夠識(shí)別人臉并自動(dòng)對(duì)焦。

* 立體圖像–根據(jù)平面圖像的密度信息來構(gòu)建立體圖像，這種預(yù)處理常用在融合了虛擬和真實(shí)圖像的混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中。

圖1是四種預(yù)處理算法的示例圖像：噪聲濾波、抖動(dòng)檢測與補(bǔ)償、動(dòng)態(tài)范圍補(bǔ)償和顏色校正。

圖1: 四種預(yù)處理算法示例：噪聲濾波、抖動(dòng)檢測與補(bǔ)償、動(dòng)態(tài)范圍補(bǔ)償和顏色校正。

視頻后處理算法

從標(biāo)準(zhǔn)視頻解碼器得到的圖像并非完美無缺，視頻后處理算法可以大大提高圖像的質(zhì)量，提高最終產(chǎn)品的附加值。視頻后處理算法包括：

* 解塊/解環(huán)路濾波器–在視頻壓縮和解壓縮過程中會(huì)把圖像分成小塊，分別進(jìn)行編碼，解碼時(shí)再把這些塊組合成完整的圖像。這種操作是有損的，而解塊/去振鈴濾波器可以降低其對(duì)圖像造成的影響。

* 邊界檢測–邊界檢測算法用于縮放，解交織以及其他一些視頻處理操作。除此之外，在安保，視頻監(jiān)視，交通管理和醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域也起著重要作用。

* 圖像縮放–從掛在墻上的平板電視到拿在手中的移動(dòng)電話，視頻設(shè)備的屏幕大小千差萬別，這使得編碼后的視頻流尺寸和播放設(shè)備的屏幕尺寸多有不同。圖像縮放算法可以調(diào)整視頻流的尺寸以適應(yīng)播放設(shè)備的屏幕。

* 解交織–視頻交織是為了在電視屏幕上顯示設(shè)計(jì)的，每一幅交織視頻圖像顯示為兩個(gè)連續(xù)的畫面，每個(gè)畫面包括了奇數(shù)或偶數(shù)條狀視頻線，這樣交替的每個(gè)畫面包含了對(duì)應(yīng)圖像的一半視頻線。但是在電腦屏幕或液晶電視上顯示時(shí)，每個(gè)畫面都需要顯示對(duì)應(yīng)圖像的所有視頻線，這時(shí)交織視頻在顯示前就必須進(jìn)行解交織處理。

* 幀率轉(zhuǎn)換–在解碼后的各幀圖像間插值以提高視頻幀率的方法可以增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)圖像的平滑度。這種能力對(duì)于高端的120fps視頻和24fps電影視頻的轉(zhuǎn)換都非常重要。

* 噪聲濾波–噪聲會(huì)使視頻圖像的質(zhì)量下降。而各種噪聲濾波算法可以改善圖像質(zhì)量。

* 視頻覆蓋/透明效果–許多視頻系統(tǒng)都會(huì)在播放視頻的同時(shí)覆蓋顯示用戶界面。

* 色彩空間轉(zhuǎn)換/亮度/對(duì)比度/伽馬校正–不同的顯示設(shè)備有不同的動(dòng)態(tài)范圍，對(duì)顏色的處理也不相同(不同的顏色傳輸函數(shù))。如果知道相應(yīng)的參數(shù)，就可以選擇適當(dāng)?shù)囊曨l后處理算法。對(duì)于液晶顯示來說伽馬校正非常重要因?yàn)槊總€(gè)液晶面板都有獨(dú)特的傳輸函數(shù)。

圖2是四種后處理算法的示例圖像：解塊和去振鈴、邊界檢測、圖像縮放和解交織。

圖2: 四種后處理算法示例：解塊和去振鈴、邊界檢測、圖像縮放和解交織。

視頻預(yù)處理和后處理算法的實(shí)現(xiàn)

與視頻編解碼算法不同，預(yù)處理和后處理算法并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，各個(gè)產(chǎn)品采用的算法是不同的。此外，原有算法會(huì)不斷升級(jí)，新的算法也會(huì)不斷涌現(xiàn)，這些都要求預(yù)/后處理算法的硬件具有更高的可編程能力，因此專門針對(duì)這些算法優(yōu)化過的可配置處理器是一個(gè)不錯(cuò)的解決方案。

你可能并不熟悉可配置處理器的概念，但你一定對(duì)固定指令集架構(gòu)處理器有所了解，自片上系統(tǒng)誕生之日起就在使用它們。固定指令集架構(gòu)處理器延續(xù)了自1971年Intel發(fā)明業(yè)界第一顆商用單片處理器4004以來一直使用標(biāo)準(zhǔn)處理器架構(gòu)的傳統(tǒng)。SOC的出現(xiàn)(其實(shí)就是內(nèi)置處理器的ASIC)在90年代中期改變了微處理器的傳統(tǒng)架構(gòu)。既然用戶可以根據(jù)特定應(yīng)用定制硅片，那么同樣也可以定制片上的處理器。但是過去由于缺乏專門的處理器設(shè)計(jì)人員和開發(fā)維護(hù)軟件工具鏈的昂貴費(fèi)用，定制處理器一直未能實(shí)現(xiàn)。

如今，自動(dòng)化工具已經(jīng)可以幫助邏輯設(shè)計(jì)和軟件開發(fā)人員針對(duì)特定的任務(wù)來定制處理器，而不需要專門的處理器設(shè)計(jì)者參與了。由于增加了新的指令和寄存器以及將多條指令合并成單條指令，優(yōu)化后的定制處理器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)算法的性能比通用處理器和DSP要高得多。因此，開發(fā)一個(gè)視頻專用處理器來加速各種視頻預(yù)/后處理算法就順理成章了。有很多方法來實(shí)現(xiàn)視頻算法，這里提到的辦法很簡單：用C語言來描述算法，在處理器上編譯運(yùn)行并進(jìn)行性能分析，接下來就可以看到在不同處理器架構(gòu)上的性能差異了。

表1列出了采用上述方法針對(duì)5種不同的視頻算法分別在RISC處理器、DSP處理器、針對(duì)算法用自動(dòng)化工具定制的處理器和設(shè)計(jì)人員手工定制的處理器上運(yùn)行的結(jié)果。這里的RISC處理器是一款基于Tensilica Xtensa架構(gòu)的RISC核，DSP處理器同樣基于Tensilica Xtensa架構(gòu)，但是增加了包括4路SIMD MAC和DSP專用ALU等一系列DSP擴(kuò)展指令，能夠執(zhí)行4路或8路SIMD向量操作，該處理器還支持超長指令字功能，每個(gè)時(shí)鐘周期能夠發(fā)射3條獨(dú)立的指令，這套擴(kuò)展指令集被稱作Vectra LX指令集。

表1中所列視頻處理算法包括：

* 5x5像素2D濾波器：2維濾波器可用于包括圖像銳化，模糊化和增加抖動(dòng)等操作中。

* 5x5像素門限濾波器：門限濾波用黑白二值來表示圖像像素，從而使每個(gè)像素只占用1bit。濾波結(jié)果中不包括灰度信息，用于噪聲檢測等算法中

* 中值濾波：中值濾波經(jīng)常用于減小椒鹽噪聲和高斯噪聲的影響。

* 幀采樣：簡單的圖像縮小功能

* 幀求和：該算法用于衡量視頻圖像不同部位的光強(qiáng)，在降噪、曝光補(bǔ)償中都有應(yīng)用，也用于輔助視頻壓縮。

經(jīng)過了SIMD/DSP擴(kuò)展的Xtensa處理器比未擴(kuò)展版本快很多，大多數(shù)視頻處理算法的性能都得到了巨大提升，但增加的面積相對(duì)來說很小(在TSMC 65LP制程下大約0.4mm²)。

表1中“XPRES”列所示為采用Tensilica自動(dòng)化工具XPRES定制的處理器執(zhí)行5種算法的性能。

XPRES對(duì)C源代碼進(jìn)行性能分析并自動(dòng)生成針對(duì)相應(yīng)代碼進(jìn)行優(yōu)化的處理器擴(kuò)展指令。自動(dòng)生成的處理器比擴(kuò)展了Vectra LX指令集的處理器面積稍小，但在大多數(shù)算法的性能上卻可以略勝一籌。

表1最后一列所示為手工定制擴(kuò)展指令和IO接口來加速特定算法的處理器性能。我們可以看到5x5 2D濾波算法的性能比未定制處理器提高了170倍；5x5門限濾波算法的性能提高了225倍；幀求和算法的性能提高了44倍。

表1：視頻算法性能結(jié)果：RISC處理器、DSP處理器和Tensilica自動(dòng)化工具XPRES定制的處理器之間的性能比較。