摘 要： 采用基于TI公司高性能Davinci系列TMS320DM6437處理器的SEED-DEC6437 EVM板作為主要硬件平臺，在DSP開發環境CCS3.3中采用C語言和匯編語言混合編程實現運動估計算法的DSP移植，并加入人機接口，使用DSP/BIOS調度多個任務，從而實現了從軟件平臺到硬件平臺的移植，成功搭建了一個基于運動估計算法的DSP應用系統。研究結果表明，使用DSP平臺可以使得運動估計算法的實時性更好。
關鍵詞： H.264；運動估計算法；數字信號處理器；TMS320DM6437
隨著信息技術的發展，21世紀被形象地稱為信息時代、數字時代、多媒體時代。多媒體信息主要包括文字、聲音、圖像、圖形和視頻等內容，其中，視頻又是多媒體信息中最重要的組成部分。無論是存儲還是傳輸，數字視頻都必須經過極大的壓縮才具有實際意義，這就使得視頻壓縮技術成為多媒體技術的關鍵所在。目前最優秀的視頻編碼標準是H.264，但是它的優異性能是以巨大的運算量為代價的，這其中運動估計就占了70%，因此，對運動估計算法的研究具有很大的實用價值。
運動估計是視頻編碼中的一項核心技術， 能有效去除序列圖像的幀間冗余從而實現高效編碼。它利用在同一場景中相鄰兩幅圖像具有的時域相關性，在參考幀中搜索當前塊的最佳匹配塊并計算兩塊的相對位移量，即運動矢量。當前有很多經典的運動估計算法，如全搜索算法、三步搜索算法3SS（Three Step Search）、菱形搜索算法DS（Diamond Search）和六邊形搜索算法HEXBS（Hexa-gon Based Search）等。本文主要研究三步搜索算法在DSP平臺上的移植，并加入人機接口，設計一個基于運動估計算法的DSP應用系統。
基于DSP實現該算法有以下優勢：（1）用戶開發自由度更大，支持多種個性化開發，可以滿足市場不斷提出的新的要求，在第一時間提升產品性能，增強產品的競爭能力；（2）DSP處理能力強，可以在一個DSP上同時實現多路音視頻信號的壓縮處理，還可提供很多視頻專用功能，如視頻濾波、高分辨顯示輸出和OSD等；（3）外圍接口豐富，開發周期短，可實現快速技術更新和產品換代；（4）芯片功耗低，為提高產品的穩定性提供可靠保障。
1 基于運動估計算法的DSP應用系統總體設計
本文用SEED-DEC6437開發板、攝像頭和液晶顯示器等搭建了硬件平臺，在其上實現對采集的實時視頻的相鄰兩幀進行運動估計，在參考幀中找到最佳匹配塊并計算出相應的運動矢量，同時加入人機接口，通過用戶按鍵，靈活地切換到不同的工作模式。系統流程圖如圖1所示。
整個系統的數據流程為：首先從CCD攝像頭采集PAL制式模擬視頻信號，通過視頻解碼芯片TVP5150將模擬信號解碼成YCbCr422格式的數字圖像信號[1]，并通過數據總線將數據存儲至DDR2，TMS320DM6437通過訪問DDR2進行視頻數據的相應處理。在本系統中，數據處理過程主要在于實現運動估計算法，通過CCS3.3軟件中的Watch Window查看計算出的運動矢量。
2 基于SEED-DEC6437視頻回路設計
在進行運動估計之前，首先要在SEED-DEC6437開發板上搭建視頻回路，該回路包括視頻輸入模塊、算法處理模塊和視頻輸出模塊3部分。SEED-DEC6437開發板上的TMS320DM6437處理器中集成的視頻處理子系統（VPSS）包含視頻處理前端（VPFE）[2]和視頻處理后端（VPBE）[3]。VPFE用于視頻輸入，可以連接PAL標準模擬視頻輸入信號，也可以連接數字視頻輸入信號。
2.1 系統的視頻輸入模塊設計
系統視頻輸入是利用解碼芯片TVP5150將模擬信號解碼成YCbCr422格式的數字圖像信號，再送入TMS320DM6437進行相應的圖像處理。TVP5150是一款高性能的視頻解碼芯片，可以將PAL制式的視頻信號或NTSC制式的視頻信號轉換成YCbCr422格式的數字信號。TMS320DM6437與TVP5150的連接框圖如圖2所示，在SEED-DEC6437開發板上接一路復合視頻輸入。
TVP5150實時輸出的視頻圖像數據為符合ITU-R BT.656標準的YCbCr 4：2：2數字視頻圖像數據，其特點是，每個像素點具有自己單獨的亮度信息Y，但是每兩個相鄰的像素共用同一組色度數據Cb和Cr。
2.2 系統的視頻輸出模塊設計
TMS320DM6437視頻輸出是利用內置的VPSS的視頻輸出編碼模塊（VENC）中4路10 bit的DAC輸出，實現CVBS與VGA的輸出。其中，CVBS輸出接口使用了其中1路DAC，VGA輸出接口使用了共3路的DAC。本系統在設計過程中主要采用以composite復合信號的形式來進行最終實時圖像的輸出顯示。其視頻輸出連接示意圖如圖3所示。
3 系統的運動估計算法設計
3.1 H.264編碼器框架
圖4為H.264編碼器的主體結構。其中，Fn為當前欲編碼的幀，它是以宏塊為單位進行編碼處理的，每個宏塊是以幀內或幀間模式進行編碼。Fn-1是指前面已解碼的多個參考幀，在幀間模式下，宏塊根據參考幀Fn-1進行運動估計ME（Motion Estimation）和運動補償（Motion Compensation）得到預測值P，預測值與當前幀Fn得到殘差值，再對該殘差值進行變換編碼T與量化Q，得到變換量化系數；最后經墑編碼輸出到網絡提取層NAL（Network Abstraction Layer）。Fn′為經過濾波得到的重構圖像，它將被放入參考幀存儲器作為下一幀或幾幀編碼的參考幀之一。其中，運動估計是基礎，也是運算量最大的部分。
3.2 運動估計算法的DSP移植
運動估計的基本思想是將圖像序列的每一幀分成許多互不重疊的宏塊，并認為宏塊內所有像素的位移量都相同，然后對于當前幀中的每一塊的前一幀或后一幀在某一給定搜索范圍內，根據一定的匹配準則找出與當前塊最相似的塊，即匹配塊由匹配塊與當前塊的相對位置計算出運動位移，所得的運動位移即為當前塊的運動矢量。
基于塊匹配的運動估計可以從塊的模式選擇、塊匹配準則和搜索策略3個方面進行研究。
經過三步搜索算法搜索到最佳匹配塊后，將當前幀的當前塊的坐標與最佳匹配塊坐標相減，得到運動矢量。本文對8×8的塊進行搜索，第1步中步長取4，第2步中步長取2，第3步中步長取1，搜索結果如圖6所示。其中，temp為一個含9個元素的一維數組，存放9個點的SAD值；mvx和mvy為SAD值最小點的坐標，通過該坐標可以計算出相應的運動矢量。
本文以SEED-DEC6437開發板為核心硬件，成功搭建了視頻回路，并在CCS3.3環境下編寫算法代碼，實現了基于DSP的運動估計算法，取到了運動矢量。為了增強系統的靈活可控性和實時性，又成功加入了人機接口，成功實現了DSP/BIOS任務調度。
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