I幀是一個視頻序列的第1幀，所以一般變換量化后的質量都比P幀和B幀高，采用的量化參數QP也要比P幀和B幀所采用的QP要小。但是對于一些運動物體少的區(qū)域可以考慮用較大的QP來降低編碼，就是說I幀的不同區(qū)域可以有不同的QP。

　　P幀一般只對運動宏塊有變換量化后的結果，所采用的量化參數QP要比I幀大，至于大多少可以根據運動速度來定，速度慢的話量化參數QP要比I幀大1～2，速度快的話量化參數QP要比I幀大3～4，因為運動速度快時人眼看的就有點模糊，所以圖像質量損失大點也感覺不明顯。

　　B幀的結果可以不作為參考幀，所以B幀的量化參數QP要比P幀大，以獲得更少的碼流。

　　從上面的分析可以知道，不僅3種幀的QP大小不同，QP也會根據運動情況而變化，這樣的QP控制很復雜，而且ASIC的H.264編碼器也不一定有這樣的控制功能，FPGA正好可以實現這樣的控制。

　　ISP―FPGA的濾波器和銳化器功能

　　ISP是編碼前的視頻圖像處理，其中濾波強度和銳化強度對碼流的影響也很大，濾波算法有很多，其中既能濾波又能保留邊緣的濾波算法是很復雜的，用FPGA可以方便地實現不同算法和不同強度的濾波器和銳化器。

　　智能分析―FPGA的智能分析功能

　　智能分析主要有兩個功能，圖像分析和運動分析。運動分析是為了獲得視頻中的運動物體，如人和車輛等;圖像分析是為了獲得運動區(qū)域和靜止區(qū)域的分布，可以減少靜止區(qū)域的碼流。一般ASIC的智能分析功能只有運動分析，FPGA可以同時實現這兩個功能。

　　FPGA在智能自適應中的應用

　　影響碼流的因素主要包括：場景內容的變化、視頻分辨率、視頻幀率、量化參數QP、視頻濾波強度、圖像銳化強度和圖像分析靈敏度等。當場景內容變化時，碼流會隨之發(fā)生變化，為了實現維持碼流的穩(wěn)定的目標，就需要同時調整其他參數，這就是智能自適應。智能自適應需要比較復雜的控制策略來實現，參與調整的參數分布在ISP、智能分析、H.264編碼等多個環(huán)節(jié)，對實時性要求比較高，很適合用FPGA來實現。

　　FPGA的選擇

　　H.264編碼以宏塊為單位，在處理過程中必然會涉及到宏塊的輸入輸出和緩存。1個宏塊的數據為384字節(jié)(256字節(jié)亮度數據和128字節(jié)色度數據)，如果考慮到輸入輸出和處理的并行，必須設置雙份，即768字節(jié)，所以使用1K字節(jié)的存儲塊剛好滿足要求。參考幀的存儲可能包括多個參考幀宏塊，需要用多個存儲塊。ISP中經常需要緩存1行像素，1080p每行有1920個像素，需要2K字節(jié)的存儲塊。

　　從上面的分析可以看出，適合H.264編碼和圖像處理的FPGA對內部存儲器的要求是：存儲塊容量小(如1～2KB)，并且存儲塊數量越多越好;另外，對乘法器的要求也是數量越多越好。

　　結語

　　從上面的論述中可以看出，降低視頻的編碼碼流是一個系統(tǒng)性的工程，涉及到很多環(huán)節(jié)，尤其是H.264編碼器可以做的工作很多。目前我們用CYCLONEIV的EP4CE115實現了1280×720×25fps的平均碼流小于512Kbps，H.264編碼檔次是mainprofilewithcabac。隨著FPGA工藝的進步，FPGA的資源越來越多，運動宏塊的預測可以做到越來越準確，編碼碼流會越來越少，下一步我們準備用CYCLONEV來實現1920×1080×25fps的平均碼流小于1024Kbps。