基于DSP的H.264编码器的电路设计

M、T264、X264。其中JM是H.264官方源码，实现H.264所有特征，但其程序结构冗长，只考虑引入各种新特性以提高编码性能，忽略编码复杂度，其复杂度极高，不宜实用；T264编码器编码输出标准的264码流，解码器只能解T264编码器生成的码流；X264是编码器注重实用，在不明显降低编码性能的前提下，努力降低编码的计算复杂度。这里，用X264编码器对DSP平台移植、优化。X264程序在DSP平台上实现及优化主要有：程序简化、代码移植、代码优化。

3．1 程序简化

X264编码器除支持H.264的基本档次外，还包含主要档次的某些功能选项以及其他功能模块，代码尺寸较大，因此需要将不必要的功能模块删除，以减小代码尺寸。主要做以下删减：删除X264程序中的解码部分，以及基本档次功能之外的CABAC、B slice部分；X264程序是基于X86的PC平台，包含了SSE、MMX等。PC平台使用的优化技术，在DSP平台下无效：针对DSP平台特点，调整删减后的代码文件结构。

3．2 代码移植

TI公司的DSP开发工具CCS具有自己的ANSI C编译器和优化器，并有自己的语法规则和定义，经过上一步简化后得到纯C版本的X264编码器需要经过修改才能够在CCS下应用于具体的DSP。主要包括：①Visual c++、CCS对于变量和结构体的"重复定义"问题的不同处理，需更改头文件中变量和结构体定义的位置；②用功能相同的库函数代替CCS中没有的库函数，如strncasecmp()；③数据格式的不同，用long代替CCS中没有的_int64格式；④按照CCS下C语言的规则定义数组；⑤修改系统配置参数的读取方式；⑥编写针对TMS320DM6446存储结构的CMD文件。如此，X264便可以在CCS下编译通过并运行。

3．3 代码优化

纯C版本的X264程序并没有利用DM6446的资源和并行机制，代码运行速度极低。因此必须对代码进行优化，提高处理性能。X264代码优化有以下3个层次：项目级优化、算法级优化和指令级优化：

(1)项目级优化项目级优化主要是对CCS提供的各种编译参数进行选择、搭配、调整，如本文使用的选项-o3、-pm等；利用CCS编译器提供的优化功能，改善循环及多重循环体性能，进行软件流水，提高软件的并行性；改写不适合编译器优化的语句，使CCS能够对程序进行更好的优化。

(2)算法级优化进行算法级优化时。应使VC环境下的纯C版本与CCS下的版本同步更新，VC版本运行正确，既可以保证算法理论上的正确，又可以加快工作速度并减少问题的产生。该算法优化工作主要有以下几点：①运动估算法的选择：X264编码器提供3种可选的整像素运动估算法：X264_ME_ESA(全搜索法)、X264_ME_HEX(六边形搜索法)、X264_ME_DIA(小菱形搜索法)。在VC环境下使用纯C版本代码对同一视频序列使用3种不同的搜索方法进行编码。对比3种搜索方法在编码速度、峰值信噪比(PSNR)、码率方面的性能。对比之下X264_ME_ESA算法的峰值信噪比最高,X264_ME_HEX次之，X264_ME_DIA最低，但相互之间的质量差别并不大，码率差别也很小，但编码速度却有明显差距，X264_ME_DIA较前两者在编码速度上有明显的优势。经比较，选择使用X264_ME_DIA运动估计算法。②帧内预测模式的改进：在X264的帧内预测流程中加入提前终止模式选择的条件，改进算法的流程。进行16×16宏块帧内模式搜索时，在当前模式的开销小于已搜索过的模式的最小开销的一半时，终止16×16帧内预测模式选择，以当前模式为最佳16×16帧内预测模式。对4×4块也加入相同的条件，并且若当前4×4块帧内预测模式的预测开销比相应的最佳16×16块帧内预测模式的开销的1／16还要小，则终止4×4块的帧内预测模式选择，以当前预测模式作为最佳4×4块的帧内预测模式。改进后的帧内预测主体流程如图3所示，灰色部分为加入的判定条件。

帧间预测模式的改进：将当前的16×16宏块划分为4个8×8宏块，分别预测其运动矢量，然后以左右相邻、上下相邻的2个8×8块的运动矢量的差值和阈值相比较为依据，判定是否进行16×8、8×16等分块模式的预测，最后选择开销最小的划分模式为最佳帧间划分模式。

(3)指令级优化 DM6446一个时钟周期内可并行运行8条指令，一次可存取64位数据，内部拥有64个32位通用寄存器，并且支持对寄存器中的4个8位字节或2个16位字节分别进行运算处理，这些使得DM6446具有很强的并行运算能力。视频图像的像素尺寸一般是4的倍数，X264中像素的值是用8位或16位数据按矩阵形式有规律的存储，这种数据存储结构与DM6446的并行处理方式很契合。因此对X264程序进行指令优化充分发挥DM6446的并行运算能力，是提高编码器速度的关键。主要分为以下两部分：①使用内联函数优化；