Projeto da arquitetura de hardware para binarização e modelagem de contextos para o CABAC do padrão de compressão de vídeo H.264/AVC

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Martins, André Luis Del Mestre
Orientador(a): Bampi, Sergio
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/28742
Resumo: O codificador aritmético binário adaptativo ao contexto adotado (CABAC – Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding) pelo padrão H.264/AVC a partir de perfil Main é o estado-da-arte em termos de eficiência de taxa de bits. Entretanto, o CABAC ocupa 9.6% do tempo total de processamento e seu throughput é limitado pelas dependências de dados no nível de bit (LIN, 2010). Logo, atingir os requisitos de desempenho em tempo real nos níveis mais altos do padrão H.264/AVC se torna uma tarefa árdua em software, sendo necesário então, a aceleração do CABAC através de implementações em hardware. As arquiteturas de hardware encontradas na literatura para o CABAC focam no Codificador Aritmético Binário (BAE - Binary Arithmetic Encoder) enquanto que a Binarização e Modelagem de Contextos (BCM – Binarization and Context Modeling) fica em segundo plano ou nem é apresentada. O BCM e o BAE juntos constituem o CABAC. Esta dissertação descreve detalhadamente o conjunto de algoritmos que compõem o BCM do padrão H.264/AVC. Em seguida, o projeto de uma arquitetura de hardware específica para o BCM é apresentada. A solução proposta é descrita em VHDL e os resultados de síntese mostram que a arquitetura alcança desempenho suficiente, em FPGA e ASIC, para processar vídeos no nível 5 do padrão H.264/AVC. A arquitetura proposta é 13,3% mais rápida e igualmente eficiente em área que os melhores trabalhos relacionados nestes quesitos.