色彩空间转换

正如前面所述，视频压缩算法通常利用亮度和色度层来展现彩色图像。不同的是，摄像机和显示器通常将红色、蓝色和绿色光混合来展现不同的颜色。因此，摄像机捕捉到的红、绿、蓝像素必须转换成亮度和色度值以进行视频编码，视频编码器的亮度和色度像素输出必须转换成特定的红、绿、蓝电平进行显示。这种转换方程每个图像像素需要12个算术运算，还不包括用于补偿在视频压缩算法的输入和输出中色度层比亮度层具有更低的分辨率所需要插值运算。对于每秒15帧CIF(352x288 像素)的图像分辨率来说，转换(没有任何插值运算)需要每秒1,800万次运算。这种运算量相当大；如果用软件来实现，色彩转换大约需要视频解码器所需要的处理器周期的三分之一或三分之二。

趋势与结论

视频压缩算法采用了多种技术，例如运动估计、转换和可变长度编码。尽管大多数当前的视频压缩算法共享这些的基本任务，在算法和实现方法上存在大量的变化。例如，在不同的编码器中，甚至即使符合相同的压缩标准，执行运动估计的算术方法和实现方法都可能不同。此外，对于某个信号处理任务来说，最有效的实现方法对于不同的处理器来说也可能有很大的差别，即使每个处理器使用一种相似的算法。最后，某些任务的运算量，如运动补偿，根据不同的视频节目内容变化很大。因此，在某个特定的处理器上，视频编码器或解码器的运算负担很难以预测。

尽管有这些可变性，依然可以很容易地发现几个趋势：

• 运动估计是视频压缩处理中运算需求最大的任务，通常使编码器的运算负担为解码器的几倍。

   

   

• 解码器的运算负担通常决定于可变长解码、逆转换和运动补偿功能。

   

   

• 运动估计、运动补偿、转换和量化/去量化任务的运算负担通常与每个帧的像素数量和帧率成正比。不同的是，可变长解码功能的运算量与压缩视频码流的码率成正比。

   

   

• 在解码后的视频流中应用的后处理步骤，即去马赛克、去环状瑕疵以及色彩空间转换都大大地增加了视频解码应用的运算负担。这些功能的运算负担会很容易地超过视频压缩步骤，与每个帧的像素数量以及帧率成正比。

   

  相比于运算量的预测，视频压缩应用的存储器要求的预测容易得多：在视频压缩应用中，存储器主要取决于用于存储当前和基准帧的大容量缓存。如果压缩方案支持I-和P-帧，只需要两个帧缓存；如果还支持B-帧的话，则需要三个缓存。像去马赛克、去环状瑕疵、色彩空间转换的后处理步骤可能需要另外的输出缓存。这些缓存的大小与每个帧的像素数量成正比。

   

  与像程序存储器、查找表以及中间数据等因素相结合，组成通常视频应用的存储器需求的重要部分，尽管这个部分通常只有帧缓存存储器的几分之一。

   

  实现高度优化的视频编码和解码软件需要彻底地理解本文介绍的目标处理器的信号处理概念。大多数的视频压缩标准不会规定运动估计的方法。尽管基准编码器适合于大多数的标准，深入了解视频压缩算法通常允许设计师利用更多成熟的运动估计方法，并获得更好的结果。此外，全面理解信号处理原理，实现信号处理功能，以及了解目标处理器的细节知识对于有效地将视频压缩算法中的各种任务对应到处理器的结构资源来说是非常重要的。