CN102572416B - 视频滤波方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种视频滤波方法和装置，该方法包括：视频滤波方法包括：对当前视频帧的图像宏块的边界的多个微小边进行滤波，微小边为边界的一行或一列像素的位置；根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块中的多个微小边所在的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波，其中，预定大小图像块小于图像宏块。通过本发明，提高了滤波效率及带宽利用率。

Description

视频滤波方法及装置
技术领域
本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种视频滤波方法及装置。
背景技术
现有的视频编解码标准是以图像宏块或块为基础的算法实现的。这种实现方式不可避免的会在块边界产生块效应。因此在视频处理中引入了滤波技术来消除这种块效应。在视频处理中，主要有两种滤波方式：一种是环内滤波，一种是环外滤波。在H.264视频标准中，主要采用环内滤波方式，而在其他早期的活动图像专家(Moving Picture Expert Group，简称为MPEG标准中大多采用环外滤波方式。
在H264标准中，根据4x4块边界的宏块特性以及边界像素的情况来决定每一个4x4块边界的滤波强度，并根据滤波强度的值来对块边界进行滤波计算。同时，滤波顺序的选择对于滤波的效率的影响比较大。常见的滤波方式基本是N型滤波方式(附图1)；Z型滤波方式(附图2)；上述两种滤波方式虽然都可以完成对块边界的滤波，但是效率较慢，滤波后数据的上传必须要在全部块边界滤波结束后才能开始，即在滤波的时候带宽是空闲的，必然造成带宽的浪费。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种视频滤波方法及装置，以解决上述相关技术中滤波方法效率比较低的问题。
为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种视频滤波方法。
根据本发明的视频滤波方法包括：对当前视频帧的图像宏块的边界的多个微小边进行滤波，微小边为边界的一行或一列像素的位置；根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块中的多个微小边所在的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波，其中，预定大小图像块小于图像宏块。
进一步地，对当前帧的图像宏块边界的多个微小边中的每一个微小边进行滤波包括：读取步骤：读取微小边的滤波数据，其中，微小边的滤波数据包括：滤波器左边数据(Filter Left Data)和滤波器右边数据(Filter Right Data)；滤波处理步骤：根据Filter Left Data和Filter Right Data进行滤波计算。
进一步地，滤波处理步骤包括：强度确定步骤：根据Filter LeftData和Filter Right Data和微小边所在的图像块的属性确定微小边的滤波强度；预处理步骤：判断滤波强度是否在预定范围内，如果判断结果为是，进行部分滤波计算；处理步骤：进行除预处理步骤的滤波计算之外的其余所有滤波计算。
进一步地，滤波处理步骤还包括：保存步骤：将处理步骤后的全部滤波数据保存至缓存器。
进一步地，多个微小边中第N个微小边滤波的开始时间与第N-1个微小边滤波的开始时间相差为进行读取步骤的时间，且读取步骤、强度确定步骤、预处理步骤、处理步骤和保存步骤执行的周期相同，其中，N为大于等于2的整数。
进一步地，根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块中的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波包括：
根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块的Y像素方向的第一预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对第一预定大小的图像块进行行滤波，再对第一预定大小图像块进行列滤波；根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块的UV像素方向的第二预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对第二预定大小的图像块进行行滤波，再对第二预定大小图像块进行列滤波。
进一步地，第一预定大小的图像块为4个相连的4×4图像块，第二预定大小的图像块为2个相连4×4图像块；或第一预定大小的图像块为4个相连的4×8图像块，第二预定大小的图像块为2个相连的4×8图像块。
为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种视频滤波装置。
根据本发明的视频滤波装置包括：微小边滤波模块，用于对当前视频帧的图像宏块的边界的多个微小边进行滤波；图像块滤波模块，用于根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块中的多个微小边所在的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波，其中，预定大小图像块小于图像宏块。
进一步地，微小边滤波模块包括：读取模块，用于读取微小边的滤波数据，其中，微小边的滤波数据包括：滤波器左边数据(FilterLeft Data)和滤波器右边数据(Filter Right Data)；滤波处理模块，用于根据Filter Left Data和Filter Right Data进行滤波计算。
进一步地，微小边滤波模块包括：强度确定模块，用于根据FilterLeft Data和Filter Right Data和微小边所在的图像块的属性确定微小边的滤波强度；预处理模块，用于判断滤波强度是否在预定范围内，如果判断结果为是，进行部分滤波计算；处理模块，用于进行除预处理模块的滤波计算之外的其余所有滤波计算。
进一步地，微小边滤波模块包括：保存模块，用于将处理模块处理后的全部滤波数据保存至缓存器。
进一步，微小边滤波模块还包括：调度模块，用于调度多个微小边中第N个微小边滤波的开始时间与第N-1个微小边滤波的开始时间相差为进行读取步骤的时间，且读取模块、强度确定模块、预处理模块、处理模块和保存模块执行的周期相同，其中，N为大于等于2的整数。
进一步地，图像块滤波模块包括：第一图像块滤波子模块，用于根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块的Y像素方向的第一预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对第一预定大小的图像块进行行滤波，再对第一预定大小图像块进行列滤波；第二图像块滤波子模块，用于根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块的UV像素方向的第二预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对第二预定大小的图像块进行行滤波，再对第二预定大小图像块进行列滤波。
通过本发明，采用对图像宏块中的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波，克服了相关技术中滤波方法效率比较低的问题，实现了滤波和数据上传同时进行，提高了滤波效率及带宽利用率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据相关技术的N型滤波示意图；
图2是根据相关技术的Z型滤波示意图；
图3是根据本发明实施例的视频滤波方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的五级流水线的滤波结构示意图；
图5是根据本发明实施例的改进的视频滤波顺序的示意图；
图6是根据本发明实施例的转置buffer结构的示意图；
图7是根据本发明实施例的转置buffer的结构的示意图；
图8是根据本发明实施例的一次行列滤波所需的块数据的示意图；
图9是根据本发明实施例的视频滤波装置的结构框图；以及
图10是根据本发明实施例的视频滤波装置的优选的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
根据本发明的实施例，提供了一种视频滤波方法，图3是根据本发明实施例的视频滤波方法的流程图如图3所示，该方法包括：
步骤S302：对当前视频帧的图像宏块的边界的多个微小边进行滤波。
步骤S304：根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块中的多个微小边所在的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波，其中，预定大小图像块小于图像宏块。
通过上述步骤，对图像宏块中的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波，克服了相关技术中滤波方法效率比较低的问题，实现了滤波和数据上传同时进行，提高了滤波效率及带宽利用率。
优选地，对当前帧的图像宏块边界的多个微小边中的每一个微小边进行滤波包括：读取步骤：读取微小边的滤波数据，其中，微小边的滤波数据包括：滤波器左边数据(Filter Left Data)和滤波器右边数据(Filter Right Data)；滤波处理步骤：根据Filter Left Data和所述Filter Right Data进行滤波计。
优选地，下面对滤波处理步骤的一个优选实施方法进行说明。该滤波处理步骤包括：强度确定步骤：根据Filter Left Data和FilterRight Data和微小边所在的图像块的属性确定微小边的滤波强度；预处理步骤：判断滤波强度是否在预定范围内，如果判断结果为是，进行部分滤波计算；处理步骤：进行除预处理步骤的滤波计算之外的其余所有滤波计算。通过该优选实施例，提高了对于微小边滤波的效率和准确率。
优选地，该滤波处理步骤包括：保存步骤：将处理步骤后的全部滤波数据保存至缓存器。通过该优选实施例，提高了对于微小边滤波的效率和准确率。
需要说明的是，处理步骤也可以分多次进行除预处理步骤的滤波计算之外的其余所有滤波计算，例如3次，实际滤波次数根据具体系统的设计而定。
优选地，多个微小边中第N个微小边滤波的开始时间与第N-1个微小边滤波的开始时间相差为进行读取步骤的时间，其中N为大于等于2的整数。通过该优选实施例，第N个微小边滤波的开始时间与第N-1个微小边滤波的开始时间相差为进行读取步骤的时间，且读取步骤、强度确定步骤、预处理步骤、处理步骤和保存步骤执行的周期相同，使得微小边滤波保持连贯性，提高了微小边滤波的效率。
优选地，下面对步骤S304的一个优选实施方式进行说明。根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块的Y像素方向的第一预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对第一预定大小的图像块进行行滤波，再对第一预定大小图像块进行列滤波；根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块的UV像素方向的第二预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对第二预定大小的图像块进行行滤波，再对第二预定大小图像块进行列滤波。通过该优选实施例，对Y像素方向按照第一预定大小的图像块依次进行行、列滤波，在对UV像素方向按照第二预定大小的图像块依次进行行、列滤波，调高了了视频滤波的准确度。
优选地，第一预定大小的图像块为4个相连的4×4图像块，第二预定大小的图像块为2个相连4×4图像块。
实施例一
本实施例提供了一种视频滤波方法，本实施例结合了上述实施例及其中的优选实施方式，在本实施例中的滤波的过程中采用了五级流水线的滤波架构。该方法包括：
步骤1：对微小边进行五级流水线的滤波(采用4x4块边界方法)，图4是根据本发明实施例的五级流水线的滤波结构示意图，如图4所示，五级流水线中第一个阶段是DATA READ阶段，主要是读取4x4块边界的第一个微小边(micro edge)两边的所需要的滤波数据，即Filter Left Data和Filter Right Data；第二个阶段是ThresholdDecide阶段，这个阶段是根据滤波边界的Filter Left Data和FilterRight Data的情况以及块的一些特征来决定最终的该micro edge的滤波强度BS。第三个阶段是Pre Handle阶段，该阶段主要是当BS为1～4的情况下，将滤波计算的一部分滤波计算在这个阶段进行，这样做可以达到很好的设计时序要求。第四个阶段是Filter阶段，将Pre Handle阶段未处理完的滤波计算在这个阶段完成，最终输出的滤波后的图像数据。第五个阶段是Data Write阶段，将滤波后的数据写回到Memory中保留。一个micro edge经过上述五个阶段后就完成了该edge的滤波计算。
需要说明的是，本步骤保证了读取滤波前的数据和对视频像素滤波是同步进行的，能够有效的提高视频滤波的效率。且充分考虑了连续行边界滤波时，第一个edge滤波后的数据需要和第二个edge的数据再进行滤波的情况，可以免去将Data Write阶段的数据写回memory的过程，降低读写memory的次数。
步骤2：在对一个宏块的视频数据进行滤波时，按照这样的滤波顺序，针对Y像素的滤波，先进行4个4x4块的行滤波，然后再进行4个4x4块的列滤波。对于UV像素的滤波，也是按照先行滤波再列滤波的顺序进行的，这样做一方面可以对模块的状态机进行简化，另一方面可以充分的降低memory读取的次数，降低功耗。
需要说明的是，采用步骤2的滤波顺序，可以连续的进行行滤波，特别是采用了流水线的滤波设计后，能够保证数据流水的能够正常进行。在连续行滤波时，下一个边界(edge)的边界滤波需要用到前一个edge边界滤波后的结果，特别是采用五级流水的结构后，能够保证滤波流水的连贯性。
步骤3：通过转置buffer的实现数据存储，图6是根据本发明实施例的转置buffer结构的示意图，如图6所示，一个4x4块的边界在进行完垂直边界的滤波后，需要将数据进行转置，以便进行水平边界的滤波。可以采用如下的转置缓存器(buffer)的实现方式，图7是根据本发明实施例的转置buffer的结构的示意图，如图7所示，输入端口与输出端口是固定的，这样做结构简单，同时可以节省了面积。
实施例二
本实施例提供了一种滤波方法，本实施例结合了上述实施例及其中的优选实施方式，本实施例采用了如图3的所示的改进的滤波顺序，按照先进行4个4x4块的行滤波然后再进行4个4x4块的列滤波的方式，整个一个宏块的像素滤波需要六次上述滤波方式。该方法包括：
步骤1：进行行滤波，在行滤波的过程中，图8是根据本发明实施例的一次行列滤波所需的块数据的示意图，如附图8所示，需要对边界0～3进行行滤波，滤波边界0时，需要左边L块的数据以及右边A块的数据，采用本发明的五级流水线的架构，经过四个cycle的时间后边界0的第一个micro edge0的数据滤波完成。在进行边界1的滤波过程时，需要读取B块的数据以及边界0滤波后的数据，这种五级流水线的架构可以保证在读取B块数据的同时，相应的边界0的滤波后的数据刚好产生，达到了边界0～3的行滤波的流水线不被打断。这样滤波方式在滤波完成边界0～3的行滤波耗时为20个cycle，20个cycle为四个边界的滤波数据的读取时间耗时16个cycle加上边界3的滤波后的数据的写过程的耗时4个cycle。行滤波完成时，滤波数据暂存到四个改进的转置buffer中，为后面的列滤波做准备。
步骤2：在行滤波完成后，接着要进行边界4～7的列滤波过程，滤波边界4时，需要U0和A块的行滤波后的数据，此时需要将A块的数据从转置buffer中读取一列的数据，滤波完成边界4大致需要8个cycle的时间，包括四个cycle的数据读取时间和四个cycle的数据写时间，由于采用了五级流水线的架构，可以将四个cycle的数据写时间与下一个边界的数据读取时间同时进行，提高了滤波的效率。
需要说明的是，列滤波的时间大大缩短，列滤波的耗时为20个cycle，20个cycle为四个边界的滤波数据的读取时间耗时16个cycle加上边界7的滤波后的数据的写过程的耗时4个cycle。最后列滤波完成后的数据必须要经过转置buffer的转变，将列数据转变到行数据写到外部存储区中。
步骤3：滤波后的数据最终是要写到外部存储设备中，在进行完上述一次行滤波和列滤波后，U0～U3的数据可以写到外部存储区中，同时宏块的后续的滤波过程还可以继续进行，本发明设计很好的做到了数据的滤波以及滤波后数据的上传过程能够同步进行。
需要说明的是，完成六次上述的行滤波和列滤波的过程后，整个宏块的滤波过程就结束，最后整个宏块的滤波完成信号还必须等到滤波后的数据写到外部存储区后，才是整个滤波过程的完成。
本实施例提供了一种视频滤波装置，用以实现上述的视频滤波方法，图9是根据本发明实施例的视频滤波装置的结构框图，如图9所示，该装置包括：微小边滤波模块92和图像块滤波模块94，下面对上述结构进行详细说明。
微小边滤波模块92，用于对当前视频帧的图像宏块的边界的多个微小边进行滤波；图像块滤波模块94，连接至微小边滤波模块92，用于根据微小边滤波模块92得到的对多个微小边滤波后的数据对图像宏块中的多个微小边所在的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波，其中，预定大小图像块小于图像宏块。
图10是根据本发明实施例的视频滤波装置的优选的结构框图，如图10所示，微小边滤波模块92包括：读取子模块921，滤波处理模块922和调度模块926；其中，滤波处理模块922包括：强度确定模块9222，预处理模块9224，处理模块9226，保存模块9228；图像块滤波模块94包括：第一图像块滤波子模块942，第二图像块滤波子模块944，下面对上述结构进行详细描述：
微小边滤波模块92包括：读取模块921，用于读取微小边的滤波数据，其中，微小边的滤波数据包括：Filter Left Data和Filter RightData；滤波处理模块921，用于根据Filter Left Data和Filter Right Data进行滤波计算。
滤波处理模块922包括：强度确定模块9222，连接至读取模块921，用于根据读取模块921得到的Filter Left Data和Filter RightData和微小边所在的图像块的属性确定微小边的滤波强度；预处理子模块9224，连接至强度确定模块9222，用于判断强度确定模块9222确定的滤波强度在预定范围内，进行部分滤波计算；处理模块9226，连接至预处理模块9224，用于将除预处理模块9224的滤波计算之外的其余所有滤波计算；保存模块9226，连接至处理模块9226，用于将处理模块9226处理后的全部滤波数据保存至缓存器。
需要说明的是，处理模块9226也可以分多次进行除预处理模块9224的滤波计算之外的其余所有滤波计算，例如3次，实际滤波次数根据具体系统的设计而定。
微小边滤波模块92包括：调度模块926，连接至读取模块921，强度确定模块9222，预处理模块9224，处理模块9226，保存模块9228，用于调度多个微小边中第N个微小边滤波的开始时间与第N-1个微小边滤波的开始时间相差为进行读取步骤的时间，且读取模块921、强度确定模块9222、预处理模块9224、处理模块9226、保存模块9228执行的时间相同，其中，N为大于等于2的整数。
图像块滤波模块94包括：第一图像块滤波子模块942，用于根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块的Y像素方向的第一预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对第一预定大小的图像块进行行滤波，再对第一预定大小图像块进行列滤波；第二图像块滤波子模块944，用于根据对多个微小边滤波后的数据对图像宏块的UV像素方向的第二预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对第二预定大小的图像块进行行滤波，再对第二预定大小图像块进行列滤波。
优选地，第一预定大小的图像块为4个相连的4×4图像块，第二预定大小的图像块为2个相连4×4图像块；或第一预定大小的图像块为4个相连的4×8图像块，第二预定大小的图像块为2个相连4×8图像块。
通过上述实施例，提供了一种视频滤波方法及装置，通过对图像宏块中的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对预定大小的图像块进行行滤波，再对预定大小图像块进行列滤波，克服了相关技术中滤波方法效率比较低的问题，实现了滤波和数据上传同时进行，提高了滤波效率及带宽利用率。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种视频滤波方法，其特征在于，包括：
对当前视频帧的图像宏块的边界的多个微小边进行滤波，所述微小边为所述边界的一行或一列像素的位置；
根据对所述多个微小边滤波后的数据对所述图像宏块中的所述多个微小边所在的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对所述预定大小的图像块进行行滤波，再对所述预定大小图像块进行列滤波，其中，所述预定大小图像块小于所述图像宏块；
其中，根据对所述多个微小边滤波后的数据对所述图像宏块中的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对所述预定大小的图像块进行行滤波，再对所述预定大小图像块进行列滤波包括：
根据对所述多个微小边滤波后的数据对所述图像宏块的Y像素方向的第一预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对所述第一预定大小的图像块进行行滤波，再对所述第一预定大小图像块进行列滤波；
根据对所述多个微小边滤波后的数据对所述图像宏块的UV像素方向的第二预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对所述第二预定大小的图像块进行行滤波，再对所述第二预定大小图像块进行列滤波。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对当前帧的图像宏块边界的多个微小边中的每一个微小边进行滤波包括：
读取步骤：读取所述微小边的滤波数据，其中，所述微小边的滤波数据包括：滤波器左边数据Filter Left Data和滤波器右边数据Filter Right Data；
滤波处理步骤：根据所述Filter Left Data和所述FilterRight Data进行滤波计算。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述滤波处理步骤包括：
强度确定步骤：根据所述Filter Left Data和所述FilterRight Data和所述微小边所在的图像块的属性确定所述微小边的滤波强度；
预处理步骤：判断所述滤波强度是否在预定范围内，如果判断结果为是，进行部分滤波计算；
处理步骤：进行除所述预处理步骤的滤波计算之外的其余所有滤波计算。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述滤波处理步骤还包括：
保存步骤：将所述处理步骤后的全部滤波数据保存至缓存器。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，多个微小边中第N个微小边滤波的开始时间与第N-1个微小边滤波的开始时间相差为进行所述读取步骤的时间，且读取步骤、强度确定步骤、预处理步骤、处理步骤和保存步骤执行的周期相同，其中，N为大于等于2的整数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预定大小的图像块为4个相连的4×4图像块，所述第二预定大小的图像块为2个相连4×4图像块；或所述第一预定大小的图像块为4个相连的4×8图像块，所述第二预定大小的图像块为2个相连的4×8图像块。
7.一种视频滤波装置，其特征在于，包括：
微小边滤波模块，用于对当前视频帧的图像宏块的边界的多个微小边进行滤波；
图像块滤波模块，用于根据对所述多个微小边滤波后的数据对所述图像宏块中的所述多个微小边所在的预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对所述预定大小的图像块进行行滤波，再对所述预定大小图像块进行列滤波，其中，所述预定大小图像块小于所述图像宏块；
其中，所述图像块滤波模块包括：
第一图像块滤波子模块，用于根据对所述多个微小边滤波后的数据对所述图像宏块的Y像素方向的第一预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对所述第一预定大小的图像块进行行滤波，再对所述第一预定大小图像块进行列滤波；
第二图像块滤波子模块，用于根据对所述多个微小边滤波后的数据对所述图像宏块的UV像素方向的第二预定大小的图像块依次按照以下顺序进行滤波：对所述第二预定大小的图像块进行行滤波，再对所述第二预定大小图像块进行列滤波。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述微小边滤波模块包括：
读取模块，用于读取所述微小边的滤波数据，其中，所述微小边的滤波数据包括：滤波器左边数据Filter Left Data和滤波器右边数据Filter Right Data；
滤波处理模块，用于根据所述Filter Left Data和所述FilterRight Data进行滤波计算。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述微小边滤波模块包括：
强度确定模块，用于根据所述Filter Left Data和所述FilterRight Data和所述微小边所在的图像块的属性确定所述微小边的滤波强度；
预处理模块，用于判断所述滤波强度是否在预定范围内，如果判断结果为是，进行部分滤波计算；
处理模块，用于进行除所述预处理模块的滤波计算之外的其余所有滤波计算。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述微小边滤波模块包括：
保存模块，用于将所述处理模块处理后的全部滤波数据保存至缓存器。
11.根据权利要求9或10所述的装置，其特征在于，所述微小边滤波模块还包括：
调度模块，用于调度多个微小边中第N个微小边滤波的开始时间与第N-1个微小边滤波的开始时间相差为进行所述读取步骤的时间，且所述读取模块、所述强度确定模块、所述预处理模块、所述处理模块和所述保存模块执行的周期相同，其中，N为大于等于2的整数。
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