CN105245905A

CN105245905A - 一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法

Info

Publication number: CN105245905A
Application number: CN201510731596.7A
Authority: CN
Inventors: 蒋林; 谢晓燕; 邓军勇; 徐卫芳; 石鹏飞
Original assignee: Xian University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Xian University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2015-11-02
Filing date: 2015-11-02
Publication date: 2016-01-13
Anticipated expiration: 2035-11-02
Also published as: CN105245905B

Abstract

本发明涉及一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法，针对MVC多视点视频编码中的去块滤波算法，对去块滤波进行并行化分析。基于宏块是16×16块大小的基础，利用4×4二维处理元逐一对应的进行滤波处理，在进行宏块垂直边界滤波时，4×4二维处理元同时进行。待垂直滤波完成后4×4二维处理元又同时进行水平边界滤波处理。本发明去除变换及量化给图像带来的方块效应，使得块边缘光滑，有效的降低了去块滤波的计算复杂度，缩短了编、解码时间，加快了编、解码过程。

Description

一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法

技术领域

本发明涉及视频编码技术领域，特别是多视点视频编码(Multi-viewVideoCoding,简称MVC)中的去块效应强滤波算法并行化。

技术背景

多视点视频的编码(Multi-viewVideoCoding,简称MVC)是由国际电信联盟远程通信标准化组织(ITU-T)的视频编码专家组(VCEG)和国际标准化组织/国际电工委员会(ISO/IEC)的动态图像专家组组成的联合视频工作组对已经标准化的技术(即AVC)的扩展。MVC为一个视频场景中的多个视点提供了一种的紧凑的表示形式，例如多个同步摄像机。3-D可视的立体声配对视频是MVC的一个重要特例。该标准使用视图间预测来提高压缩能力，同时也支持原始的时间和空间预测。MVC继承了H.264的优异性能：高质量的编码效率，自由的编码结构，良好的网络兼容性，同时MVC还增加了时间的可分级性视点可分级性，光照补偿，视点间预测等编码工具，非常适用于立体视频的压缩编码。

MVC采用基于块的DCT变换、量化、运动补偿，这些技术都会不可避免的在块边界引入快效应，严重影响图像的主管质量，因此，MVC标准采用去块效应环路滤波来去除块效应，以提高图像的主观质量和编码效率。

去块滤波在整个视频解码过程中位于重建之后，对每个解码完成的宏块按光栅扫描顺序进行滤波，图像边界不用滤波。而去块滤波的运算量大约占解码器计算总量的1/3。使之成为解码器设计中的瓶颈之一。除此之外，与单视点视频相比。多视点视频在不同视点捕获同一场景，而且还要给观众呈现出3D的立体感受。这一技术所需要的巨大数据量已成为制约其广泛应用的另一个瓶颈。如何快速有效的进行去块滤波对降低其计算复杂度十分重要。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题，提出一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法。本发明在不降低编码效率的清况下可以大大的降低视频编码计算的复杂度。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方法如下：一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法，根据块之间的数据相关性，在邻接互连的4×4二维处理元阵列(PE00-PE15)上对16×16的宏块(1-16)进行去块效应强滤波的并行处理。

使用邻接互连的4×4二维处理元阵列(PE00-PE15)分别加载4个4×4块边界(V0、V1、V2、V3、H0、H1、H2、H3)两侧的16组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)，以并行方式依次完成垂直边界和水平边界16组像素点的去块效应强滤波。

其宏块垂直边界的滤波计算方法：处理元阵列(PE00-PE15)分别对亮度分量Y的垂直边界(V0)两侧16组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，等数据记载完成，分别根据所加载的数据进行并行滤波运算，待滤波运算完成后，对亮度分量的边界(V0)的滤波计算完毕；

处理元阵列(PE00-PE07)分别对色度分量U的垂直边界(V0)两侧8组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，与此同时，处理元阵列(PE08-PE15)分别对色度分量V的垂直边界(V0)两侧8组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，等数据记载完成，分别根据所记载的数据进行并行滤波计算，待滤波运算完成后，对色度分量的边界(V0)的滤波计算完毕，在整个过程中4×4二维处理元阵列(PE00-PE07)用于对色度分量U的边界处理，而4×4二维处理元阵列(PE08-PE15)用于对色度分量V的边界处理，且固定不变；

当处理亮度分量Y的垂直边界(V1)时，由于在边界(V0)处理过程中已经对边界(V1)左侧(即边界(V0)右侧)4个像素点的数据进行加载，所以只需加载边界(V1)右侧的4个像素点，并对边界(V1)两侧16组、每组8个像素点进行并行滤波计算，待滤波运算完成后，对亮度分量的边界(V1)的滤波计算完毕；

分量Y的垂直边界(V2)按照边界(V1)的处理方式进行滤波计算；

同样在处理色度分量U、V各自的垂直边界(V1)时，只需分别加载其边界(V1)右侧的4个像素点的数据，等数据加载完成，对应的PE对边界两侧的8个像素点进行并行滤波计算，待滤波计算完成后，便完成了分量U、V的边界(V1)滤波完毕；

同理，剩余分量Y的垂直边界(V3)也按照边界(V1)的处理方式进行滤波计算；需要强调的是，整个滤波顺序按照标准中所规定的顺序执行。

宏块水平边界的滤波计算方法：水平边界的滤波需要用到垂直边界滤波后的数据信息，所以需待完成整个宏块的垂直边界滤波后才能进行水平边界滤波；处理元(PE00-PE15)分别对亮度分量Y的垂直边界(H0)两侧16组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，等数据记载完成，分别根据所加载的数据进行并行滤波运算，待滤波运算完成后，对亮度分量的边界(H0)的滤波计算完毕；

处理元(PE00-PE07)分别对色度分量U的垂直边界(H0)两侧8组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，与此同时，处理元(PE08-PE15)分别对色度分量V的垂直边界(H0)两侧8组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，等数据记载完成，分别根据所记载的数据进行并行滤波计算，待滤波运算完成后，对色度分量的边界(H0)的滤波计算完毕，在整个过程中4×4二维处理元阵列(PE00-PE07)用于对色度分量U的边界处理，而4×4二维处理元阵列(PE08-PE15)用于对色度分量V的边界处理，且固定不变；

当处理亮度分量Y的垂直边界(H1)时，由于在边界(H0)处理过程中已经对边界(H1)上侧(即边界(H0)下侧)16组，每组4个像素点的数据进行加载，所以只需加载边界(H1)下侧的16组，每组4个像素点，并对边界(H1)两侧16组、每组8个像素点进行并行滤波计算，待滤波运算完成后，对亮度分量的边界(H1)的滤波计算完毕；

亮度分量Y的水平边界(H2)按照其水平边界(H1)的处理方式进行滤波计算；

同样在处理色度分量U、V各自的垂直边界(H1)时，只需分别加载其边界(H1)下侧的8组，每组4个像素点的数据，等数据加载完成，对应的处理元(PE)对边界两侧的8组，每组8个像素点进行并行滤波计算，待滤波计算完成后，便完成了分量U、V的边界(H1)滤波完毕；

同理，剩余亮度分量Y的水平边界(H3)也按照其水平边界(H1)的处理方式进行滤波计算；

本发明提出了一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法，有效缩短去块滤波算法的处理时间，加快了编、解码过程。并且，快速有效的进行去块滤波,也降低了计算复杂度。

附图说明

图1为邻接互连的4×4二维处理元阵列。

图2为16×16的宏块。

图3为块边界的定义。

图4为亮度分量Y的滤波顺序。

图5为色度分量U的滤波顺序。

图6为色度分量V的滤波顺序。

具体实施方式

4×4二维处理元阵列PE00-PE15(图1)，这16个处理单元通过近邻互联组成4×4的二维处理元阵列。

宏块1-16(图2)，英文Macroblock，是视频编码技术中的一个基本概念。在视频编码中，一个编码图像通常划分成若干宏块组成，一个宏块由一个亮度像素块和附加的两个色度像素块组成。一般来说，亮度块为16×16大小的像素块，而两个色度图像像素块的大小依据其图像的采样格式而定，如：对于YUV420采样图像，色度块为8×8大小的像素块。每个图象中，若干宏块被排列成片的形式，视频编码算法以宏块为单位，逐个宏块进行编码，组织成连续的视频码流。

在MVC中图像是以16×16大小的宏块为单位的，每个宏块由16个4×4大小块组成，每两个相邻块之间可能出现块效应，所以需要对宏块的每个边界进行滤波。对于YUV格式下的宏块，其宏块是由亮度分量Y和色度分量U/V组成。宏块边界(图3)分为垂直边界和水平边界，左侧是亮度块(亮度分量对应的数据块)，右侧是色度块(色度分量对应的数据块)。V0-V3即为亮度块的垂直边界，H0-H3为亮度块的水平边界，待滤波的像素是宏块边界每行两侧的8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)。同理，右侧的V0、V1是色度块的垂直边界，H1、H2是色度块的水平边界，同样的，待滤波的像素是色度块边界每行两侧的8个像素点。去块滤波算法就是每次对宏块边界每行的8个像素点进行滤波计算。

本发明的具体实现步骤为：

a：对亮度分量Y进行滤波(图4，图中a-l为滤波顺序)，PE00、PE01、PE02、PE03分别加载处理左侧亮度块R0(左侧相邻的4×4数据块，属于另一宏块)和右侧亮度块1的第一行、第二行、第三行、第四行像素；PE04、PE05、PE06、PE07分别加载处理左侧亮度块R1(左侧相邻的4×4数据块，属于另一宏块)和右侧亮度块5的第一行、第二行、第三行、第四行像素；PE08、PE09、PE10、PE11分别加载处理左侧亮度块R2(左侧相邻的4×4数据块，属于另一宏块)和右侧亮度块9的第一行、第二行、第三行、第四行像素；PE12、PE13、PE14、PE15分别加载处理左侧亮度块R3(左侧相邻的4×4数据块，属于另一宏块)和右侧亮度块13的第一行、第二行、第三行、第四行像素。等数据加载完成后，PE00-PE15分别根据所加载的数据进行并行滤波运算，待滤波运算完成后，对亮度分量的垂直边界V0的滤波计算完毕。

b：对色度分量U(图5，图中b-k为滤波顺序)，V(图6，图中b-k为滤波顺序)进行滤波处理。此时也是16个PE并行处理，PE00-PE07处理色度分量U的垂直边界；PE08-PE15处理色度分量V的垂直边界。并且在整个滤波计算中，用于处理U、V分量的PE固定不变，这样做的优点是：对色度分量U、V的数据处理是完全不相关的，可以分开处理，增加并行度；而处理色度分量U或V的对应的8个PE之间是有数据相关的，例如PE00可能会用到PE01-PE07中任何一个PE的数据，这样，就需要使PE00-PE07、PE08-PE15固定处理一个U或V分量的数据，以方便数据间通信。

分量U的色度块处理过程：用PE00、PE01、PE02、PE03分别处理左侧色度块R0和右侧色度块1的第一行、第二行、第三行、第四行像素；PE04、PE05、PE06、PE07分别处理左侧色度块R1和右侧色度块3的第一行、第二行、第三行、第四行像素。分量V的色度块处理过程：PE08、PE09、PE10、PE11分别处理左侧色度块R0和右侧色度块1的第一行、第二行、第三行、第四行像素；PE12、PE13、PE14、PE15分别处理左侧色度块R1和右侧色度块3的第一行、第二行、第三行、第四行像素。PE00-PE15滤波计算都是并行的，此时，它们的色度滤波标志位chromaFlag都为1，并且不需要重新计算BS值，而是把对应亮度分量的BS值直接复制过来。待16个PE计算完成后，便完成了色度分量U、V各自对应的垂直边界V0的滤波。

c：对于亮度块(1、5、9、13)，使用的是a中PE00-PE15已经分别处理的数据，无需重新加载。所以此时，PE00-PE15只需分别加载右侧块2,6,10,14的像素即可。PE00、PE01、PE02、PE03分别加载右侧当前块2的第一行、第二行、第三行、第四行像素；PE04、PE05、PE06、PE07分别加载右侧当前块6的第一行、第二行、第三行、第四行像素；PE08、PE09、PE10、PE11分别加载右侧当前块10的第一行、第二行、第三行、第四行像素；PE12、PE13、PE14、PE15分别加载右侧当前块14的第一行、第二行、第三行、第四行像素。等数据加载完成后，PE00-PE15分别根据所加载的数据进行滤波运算，待滤波运算完成后，对亮度分量的垂直边界V1的滤波计算完毕。

d：同理，PE00-PE15按照和c相同的方式加载和处理垂直边界V2对应的数据，并行进行滤波计算。待16个PE滤波完成后，便完成了垂直边界V2的滤波计算。

e：此时需要对色度分量U、V的垂直边界V1进行滤波。此时，V、U分量的色度块1、3需要的数据是b中PE00-PE15处理后的数据，所以在PE00-PE15中已经分别存有该数据。那么只需P00-P07分别加载U分量色度块2、4的每行数据，PE07-PE15分别加载V的块2、4的每行数据即可。此时，数据加载完毕后，16个PE便可以进行并行滤波计算，它们之间的操作互不影响。待16个PE计算完毕，即完成了U、V的垂直边界V1的滤波。

f：同样的，按照和c相同的处理方式，将PE00-PE15分别加载亮度分量Y的垂直边界V3对应的数据，并行进行滤波计算。待16个PE滤波完成后，便完成了垂直边界V3的滤波计算。

g：此时，对宏块的垂直滤波已经完成，需要对宏块的水平边界进行滤波。PE00、PE01、PE02、PE03分别处理上侧亮度块T0(上侧相邻的4×4数据块，属于另一宏块)和下侧亮度块1的第一列、第二列、第三列、第四列像素；PE04、PE05、PE06、PE07分别处理上侧亮度块T1(上侧相邻的4×4数据块，属于另一宏块)和下侧亮度块2的第一列、第二列、第三列、第四列像素；PE08、PE09、PE10、PE11分别处理上侧亮度块T2(上侧相邻的4×4数据块，属于另一宏块)和下侧亮度块3的第一列、第二列、第三列、第四列像素；PE12、PE13、PE14、PE15分别处理上侧亮度块T3(上侧相邻的4×4数据块，属于另一宏块)和下侧亮度块4的第一列、第二列、第三列、第四列像素。

此时，以PE00为例，来说明每个PE00-PE03的数据加载过程。当前，PE00中已经有数据p0，那么只需再加载剩余七个数据即可，所以对T0的第一列像素q0、q1、q2、q3可以直接从图像的数据中读取，而数据p1、p2、p3则是分别由PE01、PE02、PE03共享而得到的。PE04-PE15的数据获取方式是：最上侧数据直接从图像中加载，下侧数据通过共享PE01-PE03的数据而得到。当PE00-PE15的所需数据准备好后就可以进行并行工作，进而完成对亮度分量水平边界H0的滤波。

h：色度分量U、V的垂直边界滤波已经完成。需要对其水平边界进行滤波。相同的，依旧用PE00-PE07对色度分量U进行滤波处理；PE08-PE15对色度分量V进行滤波处理。此时，PE00-PE03只需分别加载T0第一列到第四列的数据，然后从PE00-PE03中获取所需的相应其它三个数据即可。而PE04-PE07需分别加载T0第一列到第四列的数据，并从PE00-PE03中获取其它的4个数据。用于处理色度分量V的PE08-PE15，其数据加载也是如此。等数据准备好后，便可以并行执行滤波过程，完成对色度分量U、V的水平边界H0的滤波。

i：用PE00-PE15并行处理H1。同样的，用PE00-PE03分别处理亮度块1和块5的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE04-PE07分别处理亮度块2和块6的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE07-PE11分别处理亮度块3和块7的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE12-PE15分别处理亮度块4和块8的第一列、第二列、第三列、第四列像素点。而此时PE00-PE15已经分别存有亮度块1、2、3、4每列的像素，所以只需获取亮度块5、6、7、8每列的像素即可。并且对于PE04-PE07而言，每个PE自身已经存有亮度块6的一个像素点，所以只需加载三个像素点即可。当数据准备好后，即可并行进行滤波，从而完成对亮度分量水平边界H1的滤波。

j：对亮度分量水平边界H2进行滤波。其数据准备方式和i相同，同样的，用PE00-PE03分别处理亮度块5和块9的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE04-PE07分别处理亮度块6和块10的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE07-PE11分别处理亮度块7和块11的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE12-PE15分别处理亮度块8和块12的第一列、第二列、第三列、第四列像素点。此时，PE00-PE15已经分别存有亮度块5、6、7、8每列的像素，所以只需获取块9、10、11、12每列的像素即可。而PE08-PE11每个PE自身已经存有块11的一个像素点，所以只需加载三个像素点即可。当数据准备好后，即可并行进行滤波，从而完成对亮度分量水平边界H2的滤波。

k：对色度分量U、V的水平边界H1进行滤波。用PE00-PE03分别处理分量U的色度块1和块3的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE04-PE07分别处理分量U的色度块2和块4的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE08-PE11分别处理分量V的色度块1和块3的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE12-PE15分别处理分量V的色度块2和块4的第一列、第二列、第三列、第四列像素点。此时PE00-PE15已经存有色度块1、2每列的像素，所以只需获取块3、4每列的像素即可。同样的，对于PE04-PE07，PE12-PE15而言，每个PE自身已经存有色度块4的一个像素点，所以只需加载三个像素点即可。当数据准备好后，即可并行进行滤波，从而完成对色度分量水平边界H1的滤波。

l：对亮度分量水平边界H3进行滤波。其数据准备方式和j相同，同样的，用PE00-PE03分别处理亮度块9和块13的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE04-PE07分别处理亮度块10和块14的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE07-PE11分别处理亮度块11和块15的第一列、第二列、第三列、第四列像素点；用PE12-PE15分别处理亮度块12和块16的第一列、第二列、第三列、第四列像素点。此时，PE00-PE15已经分别存有块9、10、11、12每列的像素，所以只需获取块13、14、15、16每列的像素点即可。而PE12-PE15每个PE自身已经存有块16的一个像素点，所以只需加载三个像素点即可。当数据准备好后，即可并行进行滤波，从而完成对亮度分量水平边界H3的滤波。

最后应说明的是：显然，上述实施仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所述领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法多所有的实施方式予以穷举。而由此引申的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。

Claims

1.一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法，其特征在于：根据块之间的数据相关性，在邻接互连的4×4二维处理元阵列(PE00-PE15)上对16×16的宏块(1-16)进行去块效应强滤波的并行处理。

2.根据权利要求1所述的一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法，其特征在于：使用邻接互连的4×4二维处理元阵列(PE00-PE15)分别加载4个4×4块边界(V0、V1、V2、V3、H0、H1、H2、H3)两侧的16组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)，以并行方式依次完成垂直边界和水平边界16组像素点的去块效应强滤波。

3.根据权利要求2所述的一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法，其特征在于：其宏块垂直边界的滤波计算方法：4×4二维处理元阵列(PE00-PE15)分别对亮度分量Y的垂直边界(V0)两侧16组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，等数据记载完成，分别根据所加载的数据进行并行滤波运算，待滤波运算完成后，对亮度分量Y的垂直边界(V0)的滤波计算完毕；4×4二维处理元阵列(PE00-PE07)分别对色度分量U的垂直边界(V0)两侧8组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，与此同时，4×4二维处理元阵列(PE08-PE15)分别对色度分量V的垂直边界(V0)两侧8组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，等数据记载完成，分别根据所记载的数据进行并行滤波计算，待滤波运算完成后，对色度分量的边界(V0)的滤波计算完毕，在整个过程中4×4二维处理元阵列(PE00-PE07)用于对色度分量U的边界处理，而4×4二维处理元阵列(PE08-PE15)用于对色度分量V的边界处理，且固定不变；当处理亮度分量Y的垂直边界(V1)时，由于在边界(V0)处理过程中已经对边界(V1)左侧，即边界(V0)右侧，4个像素点的数据进行加载，所以只需加载边界(V1)右侧的4个像素点，并对边界(V1)两侧16组、每组8个像素点进行并行滤波计算，待滤波运算完成后，对亮度分量的边界(V1)的滤波计算完毕；亮度分量Y的垂直边界(V2)按照边界(V1)的处理方式进行滤波计算；同样在处理色度分量U、V各自的垂直边界(V1)时，只需分别加载其边界(V1)右侧的4个像素点的数据，等数据加载完成，对应的PE对边界两侧的8个像素点进行并行滤波计算，待滤波计算完成后，便完成了分量U、V的边界(V1)滤波完毕；同理，亮度分量Y的垂直边界(V3)按照边界(V1)的处理方式进行滤波计算。

4.根据权利要求2所述的一种用于并行结构的多视点视频编码强滤波实现方法，其特征在于：宏块水平边界的滤波计算方法：水平边界的滤波需要用到垂直边界滤波后的数据信息，所以需待完成整个宏块的垂直边界滤波后才能进行水平边界滤波；4×4二维处理元阵列(PE00-PE15)分别对亮度分量Y的垂直边界(H0)两侧16组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，等数据记载完成，分别根据所加载的数据进行并行滤波运算，待滤波运算完成后，对亮度分量Y的边界(H0)的滤波计算完毕；4×4二维处理元阵列(PE00-PE07)分别对色度分量U的垂直边界(H0)两侧8组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，与此同时，4×4二维处理元阵列(PE08-PE15)分别对色度分量V的垂直边界(H0)两侧8组、每组8个像素点(p3、p2、p1、p0、q0、q1、q2、q3)进行数据加载，等数据记载完成，分别根据所记载的数据进行并行滤波计算，待滤波运算完成后，对色度分量的边界(H0)的滤波计算完毕，在整个过程中4×4二维处理元阵列(PE00-PE07)用于对色度分量U的边界处理，而4×4二维处理元阵列(PE08-PE15)用于对色度分量V的边界处理，且固定不变；当处理亮度分量Y的垂直边界(H1)时，由于在边界(H0)处理过程中已经对边界(H1)上侧，即边界(H0)下侧的16组，每组4个像素点的数据进行加载，所以只需加载边界(H1)下侧的16组，每组4个像素点，并对边界(H1)两侧16组、每组8个像素点进行并行滤波计算，待滤波运算完成后，对亮度分量的边界(H1)的滤波计算完毕；亮度分量Y的水平边界(H2)按照边界(H1)的处理方式进行滤波计算。同样在处理色度分量U、V各自的垂直边界(H1)时，只需分别加载其(H1)下侧的8组，每组4个像素点的数据，等数据加载完成，对应的处理元(PE)对边界两侧的8组，每组8个像素点进行并行滤波计算，待滤波计算完成后，便完成了分量U、V的边界H1滤波完毕；同理，亮度分量Y的水平边界(H3)按照边界(H1)的处理方式进行滤波计算。