CN108156462A - 一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的me架构 - Google Patents

一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的me架构 Download PDF

Info

Publication number
CN108156462A
CN108156462A CN201711456510.XA CN201711456510A CN108156462A CN 108156462 A CN108156462 A CN 108156462A CN 201711456510 A CN201711456510 A CN 201711456510A CN 108156462 A CN108156462 A CN 108156462A
Authority
CN
China
Prior art keywords
frequency coefficient
low
coefficient
resolution
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711456510.XA
Other languages
English (en)
Inventor
王洪剑
林江
陈本强
陈涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SHANGHAI TONGTU SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY Co Ltd
Original Assignee
SHANGHAI TONGTU SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SHANGHAI TONGTU SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY Co Ltd filed Critical SHANGHAI TONGTU SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY Co Ltd
Priority to CN201711456510.XA priority Critical patent/CN108156462A/zh
Publication of CN108156462A publication Critical patent/CN108156462A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/182—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a pixel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/42—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation
    • H04N19/423—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation characterised by memory arrangements
    • H04N19/426—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation characterised by memory arrangements using memory downsizing methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/593—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving spatial prediction techniques

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

本发明公开了一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的ME架构，所述图像压缩方法包括如下步骤：步骤一，对输入图像块进行小波分解，得到低频系数和高频系数；步骤二，对低频系数进行压缩编码，获得低频系数比特数；步骤三，对高频系数进行压缩编码，获得高频系数比特数；步骤四，根据高频/低频系数编码得到的比特数，压缩设置的额定带宽以及缓冲中的充盈度进行码率控制，获得下一个图像块高频及低频系数的量化等级，通过本发明，可大大节省DDR需要的带宽，大大降低芯片的功耗以及芯片的成本。

Description

一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的ME架构
技术领域
本发明涉及视频图像压缩解压缩技术领域，特别是涉及一种可用于多尺度运动估计的图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的ME架构。
背景技术
随着视频需求的爆发性增长，对视频质量的要求也越来越高，图像的分辨率和帧率越来越高，DDR(Double Data Rate SDRAM，双倍速率同步动态随机存储器)的带宽消耗也越来越高，因此芯片的功耗和成本也随之增高。
目前，在很多图像处理算法中会同时需要同一幅图像具有不同分辨率的图像，现有技术都是将图像缩放到不同分辨率，然后再独立压缩，然后再独立的读写各种分辨率的码流。
然而图像不同分辨率之间，有很大的信息冗余，对于不同分辨率图像的独立压缩解压会带来DDR带宽的极大浪费，而DDR的带宽则极大的影响了芯片的成本和功耗。
发明内容
为克服上述现有技术存在的不足，本发明之一目的在于提供一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的ME架构，以在一幅图像需要不同分辨率的图像时，对图像进行空间分级压缩，得到不同分辨率图像的码流，以大大节省DDR需要的带宽。
本发明之另一目的在于提供一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的ME架构，以采用小波分解的方法得到不同分辨率图像，并通过对低分辨率的图像采用空间预测进一步的消除图像信息的空间冗余。
本发明之再一目的在于提供一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的ME架构，通过对不同分辨率的图像统一进行码率控制，以更好控制系统带宽及保护低分辨率的信息。
为达上述及其它目的，本发明提出一种图像压缩方法，包括如下步骤：
步骤一，对输入图像块进行小波分解，得到低频系数和高频系数；
步骤二，对低频系数进行压缩编码，获得低频系数比特数；
步骤三，对高频系数进行压缩编码，获得高频系数比特数；
步骤四，根据高频/低频系数编码得到的比特数，压缩设置的额定带宽以及缓冲中的充盈度进行码率控制，获得下一个图像块高频及低频系数的量化等级。
进一步地，步骤二进一步包括：
步骤S200，对所述低频系数进行空间预测，得到低频残差系数；
步骤S201，根据低频系数量化等级对所述低频残差系数进行量化；
步骤S202，对量化后的残差系数进行反量化，并进行重建，返回步骤S200，
步骤S203，对量化后的残差系数进行编码，获得所述低频系数比特数，输出低分辨率码流。
进一步地，步骤三进一步包括：
利用高频系数量化等级对所述高频系数进行量化；
对量化后的高频系数进行编码，获得所述高频系数比特数，输出高分辨率码流。
进一步地，于步骤四中，先算出下一个图像块的量化等级qp，然后再根据量化等级qp利用预先设置好的映射矩阵映射出所述低频系数的量化等级qp_lf和所述高频系数的量化等级qp_hf。
为达到上述目的，本发明还提供一种图像压缩系统，包括：
小波分解单元，用于对输入图像块进行小波分解，得到低频系数和高频系数；
低频压缩单元，用于对低频系数进行压缩编码，获得低频系数比特数；
高频压缩单元，用于对高频系数进行压缩编码，获得高频系数比特数
码率控制单元，用于根据高频/低频系数编码得到的比特数，压缩设置的额定带宽以及缓冲中的充盈度进行码率控制，获得下一个图像块高频及低频系数的量化等级。
为达到上述目的，本发明还提供一种图像解压缩方法，用于对低分辨率图像进行解压缩，包括如下步骤：
步骤一，对输入的低频系数进行熵解码；
步骤二，对所述低频系数进行反量化；
步骤三，根据周围点的像素值进行低频像素预测；
步骤四，根据预测像素值和反量化后的系数得到低频重建像素。
为达到上述目的，本发明还提供一种图像解压缩系统，用于对低分辨率图像进行解压缩，包括：
熵解码单元，用于对输入的低频系数进行熵解码；
反量化单元，用于对所述低频系数进行反量化；
低频像素预测单元，用于根据周围点的像素值进行低频像素预测；
低频重建单元，用于根据预测像素值和反量化后的系数得到低频重建像素。
为达到上述目的，本发明还提供一种图像解压缩方法，用于对高分辨率图像进行解压缩，包括如下步骤：
步骤一，对高频系数熵解码，获得高频系数；
步骤二，对获得的高频系数进行反量化；
步骤三，从片上行缓存区读出低分辨图像；
步骤四，根据反量化后的高频系数以及低分辨图像重组出小波系数；
步骤五，进行小波逆变换得到高分辨图像。
为达到上述目的，本发明还提供一种图像解压缩系统，用于对高分辨率图像进行解压缩，包括：
熵解码单元，用于对高频系数熵解码，获得高频系数；
反量化单元，用于对所述高频系数反量化；
低分辨率图像获取单元，用于从片上行缓存区读出低分辨图像；
重组单元，根据反量化后的高频系数以及低分辨图像重组出小波系数；
小波逆变换单元，用于进行小波逆变换得到高分辨图像。
为达到上述目的，本发明还提供一种应用上述图像压缩方法的ME架构，包括：
空间分级压缩单元，用于将输入图像通过空间分级压缩形成低分辨率码流和高分辨率细节码流，并存入存储单元中；
低分辨率解压缩单元，用于从所述存储单元中读入低分辨率的两帧压缩图像码流，进行低分辨率解压缩；
低分辨率运动估计单元，用于根据所述低分辨率解压缩单元的解压缩结果进行低分辨率的运动估计；
高分辨率解压缩单元，用于从所述存储单元中读入高分辨率的两帧压缩图像码流，在获得的低分辨率图像基础上进行高分辨率解压缩；
高分辨率运动估计单元，用于在低分辨率运动估计的得到的运动向量的基础上进行高分辨率的运动估计。
与现有技术相比，本发明一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的ME架构通过对图像进行空间分级压缩以得到不同分辨率图像的码流存入DDR，可以大大节省DDR需要的带宽，从而大大降低了芯片的功耗以及芯片的成本；本发明通过采用小波分解的方法得到不同分辨率图像，并通过对低分辨率的图像采用空间预测进一步的消除图像信息的空间冗余，通过对不同分辨率的图像统一进行码率控制，以更好控制系统带宽及保护低分辨率的信息。
附图说明
图1为本发明一种图像压缩方法的步骤流程图；
图2为本发明具体实施例中四种小波系数的示意图；
图3为本发明具体实施例中像素点空间预测的示意图；
图4为本发明一种图像压缩系统的系统架构图；
图5为本发明一种图像解压缩方法的一个实施例的步骤流程图；
图6为本发明一种图像解压缩系统的一个实施例的系统架构图；
图7为本发明一种图像解压缩方法的另一个实施例的步骤流程图；
图8为本发明一种图像解压缩系统的另一个实施例的系统架构图；
图9为本发明具体实施例之图像压缩、解压缩方法所应用的ME架构的系统架构图；
图10为本发明具体实施例中空间分级压缩单元的架构图；
图11为本发明具体实施例中低频图像解压缩单元的架构图；
图12为本发明具体实施例中高频图像解压缩单元的架构图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例并结合附图说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。
图1为本发明一种图像压缩方法的步骤流程图。如图1所示，本发明一种图像压缩方法，包括如下步骤：
步骤101，对输入图像按2×16的块进行2维5/3小波分解，得到低频系数和高频系数。
具体地，首先对2×16的块进行水平小波分解，然后再对水平分解的结果进行垂直分解，得到四种频率的小波系数，LL,LH,HL,HH，如图2所示。
小波分解公式如下：
hf(n)＝X(2n)-((X(2n-1)+X(2n+1)+1)>>1)
lf(n)＝X(2n+1)+((hf(n-1)+hf(n)+2)>>2)
其中，X(n)为当前宏块各像素点的像素值，根据其内部的index在当前宏块内进行选取即可，例如X(2n+1)表示第2n+1个像素点的值，其它同理，其中，n＝0,1,...,15，hf(n)为分解得到的高频小波系数，lf(n)为低频小波系数；
步骤102，对低频系数LL进行压缩编码。
具体地，步骤102进一步包括：
步骤S200，对低频系数LL进行空间预测，得到残差系数。
在本发明具体实施例中，采用像素点空间预测方式，得到当前点的预测值Pred，进而获得残差系数Pred_diff。具体地，像素点空间预测方式采用如下方法(如图3所示)：
如果(c>＝max(a,b))
Pred＝min(a,b)
否则如果(c<＝min(a,b))
Pred＝max(a,b)
否则
Pred＝a+b-c
Pred_diff＝x-pred
其中x为当前点，a为左边点，b为上方点，c为左上点
步骤S201，根据低频系数量化等级对低频残差系数进行量化；
步骤S202，对量化后的残差系数进行反量化，并进行重建，返回步骤S200，
步骤S203，对量化后的系数进行Golomb-Rice编码，获得低频系数比特数，输出低分辨率码流。
步骤103，对高频系数(LH,HL,HH)进行压缩编码。
具体地，步骤103进一步包括：
步骤S300，利用高频系数量化等级对高频系数进行量化；
步骤S301，对量化后的高频系数进行Golomb-Rice(哥伦布-赖斯)编码，获得高频系数比特数，输出高分辨率码流；
步骤104，根据高频/低频系数编码得到的比特数，压缩设置的额定带宽，以及缓冲区(buffer)中的充盈度，进行码率控制，求出下一个图像块高频及低频系数的量化等级。在本发明具体实施例中，考虑到低频系数的数据量小很多，以及低频系数比高频系数更加重要，低频系数应该得到更精细的量化。具体地，可以先算出下一个块的量化等级qp，然后再根据量化等级qp用预先设置好的映射矩阵映射出低频系数量化等级qp_lf和高频系数的量化等级qp_hf。
图4为本发明一种图像压缩系统的系统架构图。如图4所示，本发明一种一种图像压缩系统，包括：
小波分解单元401，对输入图像按2×16的块进行2维5/3小波分解，得到低频系数和高频系数。
具体地，小波分解单元401首先对2×16的块进行水平小波分解，然后再对水平分解的结果进行垂直分解，得到四种频率的小波系数，LL,LH,HL,HH。
低频压缩单元402，用于对低频系数LL进行压缩编码。具体地说，压缩单元402包括：
空间预测单元，用于对低频系数LL进行空间预测，得到残差系数。在本发明具体实施例中，采用像素点空间预测方式，得到当前点的预测值Pred，进而获得残差系数Pred_diff。
第一量化单元，用于根据低频系数量化等级对低频残差系数进行量化；
反量化及重建单元，用于对量化后的残差系数进行反量化，并进行重建，返回空间预测单元，
低频编码单元，用于对量化后的系数进行Golomb-Rice编码，获得低频系数比特数，输出低分辨率码流。
高频压缩单元403，对高频系数(HH，LH，HL)进行压缩编码。
具体地，高频压缩单元403进一步包括：
第二量化单元，利用高频系数量化等级对高频系数进行量化；
高频编码单元，对量化后的高频系数进行Golomb-Rice编码，获得高频系数比特数，输出高分辨率码流；
码率控制单元404，用于根据高频/低频系数编码得到的比特数，压缩设置的额定带宽，以及缓冲区(buffer)中的充盈度，进行码率控制，求出下一个图像块高频及低频系数的量化等级。在本发明具体实施例中，考虑到低频系数的数据量小很多，以及低频系数比高频系数更加重要，低频系数应该得到更精细的量化。具体地，可以先算出下一个块的量化等级qp，然后再根据量化等级qp用预先设置好的映射矩阵映射出低频系数量化等级qp_lf和高频系数的量化等级qp_hf。
图5为本发明一种图像解压缩方法的一个实施例的步骤流程图。在本实施例中，本发明一种图像解压缩方法，用于对低分辨率图像进行解压缩，包括如下步骤：
步骤501，对输入的低频系数进行熵解码；
步骤502，对低频系数进行反量化；
步骤503，根据周围点的像素值进行低频像素预测，具体地，预测方法与图像压缩方法中的预测方法相同，即采用像素点空间预测方式，获得预测像素值；
步骤504，根据预测像素值和反量化后的系数得到低频重建像素。
图6为本发明一种图像解压缩系统的一个实施例的系统架构图。在本实施例中，本发明一种图像解压缩系统，用于对低分辨率图像进行解压缩，包括如下步骤：
熵解码单元601，用于对输入的低频系数进行熵解码；
反量化单元602，用于对低频系数进行反量化；
低频像素预测单元603，用于根据周围点的像素值进行低频像素预测，具体地，这里采用的预测方法与图像压缩方法中的预测方法相同，即采用像素点空间预测方式，获得预测像素值；
低频重建单元604，用于根据预测像素值和反量化后的系数得到低频重建像素。
图7为本发明一种图像解压缩方法的另一个实施例的步骤流程图。在本实施例中，本发明一种图像解压缩方法，用于对高分辨率图像进行解压缩，包括如下步骤：
步骤701，对高频系数熵解码，获得LH、HL、HH小波系数；
步骤702，对获得的高频系数进行反量化；
步骤703，从片上行缓存区(buffer)读出低分辨图像LL；
步骤704，根据反量化后的高频系数以及低分辨图像重组出小波系数；
步骤705，进行小波逆变换得到高分辨图像。
图8为本发明一种图像解压缩系统的另一个实施例的系统架构图。在本实施例中，本发明一种图像解压缩系统，用于对高分辨率图像进行解压缩，包括如下步骤：
熵解码单元801，用于对高频系数熵解码，获得LH、HL、HH小波系数；
反量化单元802，用于对高频系数反量化；
低分辨率图像获取单元803，用于从片上行缓存区(buffer)读出低分辨图像LL；
重组单元804，根据反量化后的高频系数以及低分辨图像重组出小波系数；
小波逆变换单元805，用于进行小波逆变换得到高分辨图像。
图9为本发明具体实施例之图像压缩、解压缩方法所应用的ME架构的系统架构图。在本发明具体实施例中，本发明之图像压缩、解压缩方法应用于MEMC(Motion Estimateand Motion Compensation，运动估计和运动补偿)的ME(Motion Estimate，运动估计)架构，如图9所示，所述ME架构包括：
空间分级压缩单元90，用于将输入图像通过空间分级压缩形成低分辨率码流和高分辨率细节码流，并存入DDR中；
低分辨率解压缩单元91，用于从DDR中读入低分辨率的两帧压缩图像码流，进行低分辨率解压缩；
低分辨率运动估计单元92，用于根据低分辨率解压缩单元71解压结果进行低分辨率的运动估计；
高分辨率解压缩单元93，用于从DDR中读入高分辨率的两帧压缩图像码流，在获得的低分辨率图像基础上进行高分辨率解压缩；
高分辨率运动估计单元94，用于在低分辨率的得到的MV(Motion Vector，运动向量)的基础上进行高分辨率的运动估计。
以下将具体对上述架构进行详细说明：
一、空间分级压缩单元90
在采集端利用空间分级压缩单元90对输入的图像进行空间分级压缩，空间分级压缩单元90的架构图如图10所示，空间分级压缩过程如下：
1、对输入图像按2×16的块进行2维5/3小波分解，得到低频系数和高频系数。
首先对2×16的块进行水平小波分解，接着再对水平分解的结果进行垂直分解，得到四种频率的小波系数，LL,LH,HL,HH；
2、对低频系数LL进行压缩。具体地
(1)对低频系数进行空间预测，得到残差系数。
(2)对低频残差系数进行量化；
(3)对量化后的残差系数进行反量化，及重建；
(4)对量化后的系数进行Golomb-Rice编码；
3、对高频系数进行压缩
对高频系数进行量化；
对量化后的高频系数进行Golomb-Rice编码；
4、进行码率控制，即根据高频低频系数编码得到的比特数，压缩设置的额定带宽，以及缓冲buffer中的充盈度，进行码率控制，求出下一个块高频及低频系数的量化等级；考虑到低频系数的数据量小很多，以及低频系数比高频系数更加重要，低频系数应该得到更精细的量化；
具体实现，可以先算出下一个块的量化等级qp，然后再根据qp用预先设好的映射矩阵映射出低频系数量化等级qp_lf和高频系数的量化等级qp_hf；
二、低分辨率解压缩单元91：在低分辨率运动估计时对低分辨率图像进行解压缩。
在低分辨率运动估计时只需要低分辨率的图像，因此只需要读入低分辨率码流进行解码即可恢复低分辨率图像。低分辨图像解压缩的架构图如图11所示，低频图像解压缩单元的解压缩过程如下：
(1)对输入的低频系数进行熵解码；
(2)对低频系数进行反量化；
(3)根据周围点的像素值进行预测，预测方法同空间分级压缩单元70
中的预测方法；
(4)根据预测像素值和反量化后的系数得到低频重建像素；
三、低分辨率运动估计单元92，即基于低分辨率两帧图像的cf和p1，估计cf中的每个块相对于p1的运动矢量。
四、高分辨率解压缩单元93：在高分辨率运动估计时进行高分辨率图像的解压缩。
在高分辨率运动估计时，需要高分辨率的图像对每个块的运动矢量进行精细化，此时需要低分辨图像和高分辨率的系数进行重建。高分辨率图像解压缩单元架构如图12所示，具体地，高分辨率图像解压缩单元解压缩过程如下：
(1)高频系数熵解码会得出LH、HL、HH小波系数；
(2)高频系数反量化；
(3)从片上行buffer读出低分辨图像LL；
(4)重组出小波系数；
(5)小波逆变换得到高分辨图像；
五、高分辨率运动估计单元，即基于低分辨运动估计得到的运动矢量，及高分辨率的图像，进一步精细化每个块的运动矢量。
综上所述，本发明一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的ME架构通过对图像进行空间分级压缩以得到不同分辨率图像的码流存入DDR，可以大大节省DDR需要的带宽，从而大大降低了芯片的功耗以及芯片的成本；本发明通过采用小波分解的方法得到不同分辨率图像，并通过对低分辨率的图像采用空间预测进一步的消除图像信息的空间冗余，通过对不同分辨率的图像统一进行码率控制，以更好控制系统带宽及保护低分辨率的信息。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。

Claims (10)

1.一种图像压缩方法，包括如下步骤：
步骤一，对输入图像块进行小波分解，得到低频系数和高频系数；
步骤二，对低频系数进行压缩编码，获得低频系数比特数；
步骤三，对高频系数进行压缩编码，获得高频系数比特数；
步骤四，根据高频/低频系数编码得到的比特数，压缩设置的额定带宽以及缓冲中的充盈度进行码率控制，获得下一个图像块高频及低频系数的量化等级。
2.如权利要求1所述的一种图像压缩方法，其特征在于，步骤二进一步包括：
步骤S200，对所述低频系数进行空间预测，得到低频残差系数；
步骤S201，根据低频系数量化等级对所述低频残差系数进行量化；
步骤S202，对量化后的残差系数进行反量化，并进行重建，返回步骤S200，步骤S203，对量化后的残差系数进行编码，获得所述低频系数比特数，输出低分辨率码流。
3.如权利要求1所述的一种图像压缩方法，其特征在于，步骤三进一步包括：
利用高频系数量化等级对所述高频系数进行量化；
对量化后的高频系数进行编码，获得所述高频系数比特数，输出高分辨率码流。
4.如权利要求1所述的一种图像压缩方法，其特征在于，于步骤四中，先算出下一个图像块的量化等级qp，然后再根据量化等级qp利用预先设置好的映射矩阵映射出所述低频系数的量化等级qp_lf和所述高频系数的量化等级qp_hf。
5.一种图像压缩系统，包括：
小波分解单元，用于对输入图像块进行小波分解，得到低频系数和高频系数；
低频压缩单元，用于对低频系数进行压缩编码，获得低频系数比特数；
高频压缩单元，用于对高频系数进行压缩编码，获得高频系数比特数
码率控制单元，用于根据高频/低频系数编码得到的比特数，压缩设置的额定带宽以及缓冲中的充盈度进行码率控制，获得下一个图像块高频及低频系数的量化等级。
6.一种图像解压缩方法，用于对低分辨率图像进行解压缩，包括如下步骤：
步骤一，对输入的低频系数进行熵解码；
步骤二，对所述低频系数进行反量化；
步骤三，根据周围点的像素值进行低频像素预测；
步骤四，根据预测像素值和反量化后的系数得到低频重建像素。
7.一种图像解压缩系统，用于对低分辨率图像进行解压缩，包括：
熵解码单元，用于对输入的低频系数进行熵解码；
反量化单元，用于对所述低频系数进行反量化；
低频像素预测单元，用于根据周围点的像素值进行低频像素预测；
低频重建单元，用于根据预测像素值和反量化后的系数得到低频重建像素。
8.一种图像解压缩方法，用于对高分辨率图像进行解压缩，包括如下步骤：
步骤一，对高频系数熵解码，获得高频系数；
步骤二，对获得的高频系数进行反量化；
步骤三，从片上行缓存区读出低分辨图像；
步骤四，根据反量化后的高频系数以及低分辨图像重组出小波系数；
步骤五，进行小波逆变换得到高分辨图像。
9.一种图像解压缩系统，用于对高分辨率图像进行解压缩，包括：
熵解码单元，用于对高频系数熵解码，获得高频系数；
反量化单元，用于对所述高频系数反量化；
低分辨率图像获取单元，用于从片上行缓存区读出低分辨图像；
重组单元，根据反量化后的高频系数以及低分辨图像重组出小波系数；
小波逆变换单元，用于进行小波逆变换得到高分辨图像。
10.一种应用如权利要求1所述图像压缩方法的ME架构，包括：
空间分级压缩单元，用于将输入图像通过空间分级压缩形成低分辨率码流和高分辨率细节码流，并存入存储单元中；
低分辨率解压缩单元，用于从所述存储单元中读入低分辨率的两帧压缩图像码流，进行低分辨率解压缩；
低分辨率运动估计单元，用于根据所述低分辨率解压缩单元的解压缩结果进行低分辨率的运动估计；
高分辨率解压缩单元，用于从所述存储单元中读入高分辨率的两帧压缩图像码流，在获得的低分辨率图像基础上进行高分辨率解压缩；
高分辨率运动估计单元，用于在低分辨率运动估计的得到的运动向量的基础上进行高分辨率的运动估计。
CN201711456510.XA 2017-12-28 2017-12-28 一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的me架构 Pending CN108156462A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711456510.XA CN108156462A (zh) 2017-12-28 2017-12-28 一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的me架构

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711456510.XA CN108156462A (zh) 2017-12-28 2017-12-28 一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的me架构

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108156462A true CN108156462A (zh) 2018-06-12

Family

ID=62463632

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711456510.XA Pending CN108156462A (zh) 2017-12-28 2017-12-28 一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的me架构

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108156462A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109889836A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 武汉随锐亿山科技有限公司 优化无线视频接收器能效的方法
WO2022120829A1 (zh) * 2020-12-11 2022-06-16 深圳市大疆创新科技有限公司 图像编码及解码方法和装置、图像处理装置、可移动平台

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1486086A (zh) * 2002-09-26 2004-03-31 华为技术有限公司 一种视频编码方法
CN1822675A (zh) * 2005-10-27 2006-08-23 中国科学院研究生院 基于优化重建滤波方法的小波域运动估计方案
CN101076117A (zh) * 2006-05-16 2007-11-21 索尼株式会社 图像处理设备和图像处理方法
CN101601307A (zh) * 2006-11-09 2009-12-09 微软公司 用于有效地编码和解码电子信息的系统和方法
CN101841705A (zh) * 2010-03-12 2010-09-22 西安电子科技大学 基于自适应模板的视频无损压缩方法
CN101867809A (zh) * 2010-04-09 2010-10-20 中国科学院光电技术研究所 基于脉动阵列的高速图像压缩vlsi编码方法及编码器
CN102006483A (zh) * 2009-09-03 2011-04-06 中兴通讯股份有限公司 一种视频编解码方法及装置
CN102833546A (zh) * 2012-08-21 2012-12-19 中国科学院光电技术研究所 基于小波子带交织最优量化的高速图像压缩方法及装置
CN103546759A (zh) * 2013-10-29 2014-01-29 沈阳工业大学 一种基于小波包和矢量量化相结合的图像压缩编码方法
CN104065974A (zh) * 2014-06-30 2014-09-24 清华大学 图像压缩方法及系统
CN104639909A (zh) * 2015-02-06 2015-05-20 达声蔚 一种传输视频的方法和装置
WO2017115483A1 (ja) * 2015-12-28 2017-07-06 Kddi株式会社 動画像復号装置、動画像復号方法、動画像符号化装置、動画像符号化方法及びコンピュータ可読記録媒体

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1486086A (zh) * 2002-09-26 2004-03-31 华为技术有限公司 一种视频编码方法
CN1822675A (zh) * 2005-10-27 2006-08-23 中国科学院研究生院 基于优化重建滤波方法的小波域运动估计方案
CN101076117A (zh) * 2006-05-16 2007-11-21 索尼株式会社 图像处理设备和图像处理方法
CN101601307A (zh) * 2006-11-09 2009-12-09 微软公司 用于有效地编码和解码电子信息的系统和方法
CN102006483A (zh) * 2009-09-03 2011-04-06 中兴通讯股份有限公司 一种视频编解码方法及装置
CN101841705A (zh) * 2010-03-12 2010-09-22 西安电子科技大学 基于自适应模板的视频无损压缩方法
CN101867809A (zh) * 2010-04-09 2010-10-20 中国科学院光电技术研究所 基于脉动阵列的高速图像压缩vlsi编码方法及编码器
CN102833546A (zh) * 2012-08-21 2012-12-19 中国科学院光电技术研究所 基于小波子带交织最优量化的高速图像压缩方法及装置
CN103546759A (zh) * 2013-10-29 2014-01-29 沈阳工业大学 一种基于小波包和矢量量化相结合的图像压缩编码方法
CN104065974A (zh) * 2014-06-30 2014-09-24 清华大学 图像压缩方法及系统
CN104639909A (zh) * 2015-02-06 2015-05-20 达声蔚 一种传输视频的方法和装置
WO2017115483A1 (ja) * 2015-12-28 2017-07-06 Kddi株式会社 動画像復号装置、動画像復号方法、動画像符号化装置、動画像符号化方法及びコンピュータ可読記録媒体

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Y.-Q. ZHANG ETAL: "Motion-compensated wavelet transform coding for color video compression", 《EEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109889836A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 武汉随锐亿山科技有限公司 优化无线视频接收器能效的方法
CN109889836B (zh) * 2019-02-28 2020-09-25 武汉随锐亿山科技有限公司 优化无线视频接收器能效的方法
WO2022120829A1 (zh) * 2020-12-11 2022-06-16 深圳市大疆创新科技有限公司 图像编码及解码方法和装置、图像处理装置、可移动平台

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101371583B (zh) 编码/解码高动态范围图像的方法和设备
USRE40079E1 (en) Video encoding and decoding apparatus
US6704358B1 (en) Method and apparatus for resizing image information
US7907785B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
CN1253008C (zh) 空间可分级压缩的方法和设备
JP5399416B2 (ja) 参照フレームの圧縮を伴うビデオ符号化システム
EP4254952A2 (en) Moving image encoding apparatus, moving image decoding apparatus, moving image encoding method, and moving image decoding method
US10225569B2 (en) Data storage control apparatus and data storage control method
KR100651316B1 (ko) 정보 스트림 디코더에서 메모리 자원 이용을 증가시키는 방법 및 장치
JP3964139B2 (ja) 動き補償適応型画像処理方法及びその装置
CN114009027A (zh) 视频译码中的残差的量化
JP2003517796A (ja) 「ムラのあるピクチャ」効果を減らす方法
CN112789857A (zh) 用于信号增强编码的变换
WO2004047454A1 (ja) 画像信号の処理装置および処理方法、それに使用される係数データの生成装置および生成方法、並びに各方法を実行するためのプログラムおよびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な媒体
CN108156462A (zh) 一种图像压缩、解压缩方法、系统及其应用的me架构
CN114521327A (zh) 视频译码中的残差的量化
CN105472442A (zh) 一种用于超高清帧率上变换的片外缓存压缩系统
CN108063947A (zh) 一种基于像素纹理的无损参考帧压缩方法
US20100027617A1 (en) Method and apparatus for compressing a reference frame in encoding/decoding moving images
KR102267792B1 (ko) 이미지 블록에 관한 픽셀-도메인 전처리 동작들에 기초한 이미지 블록 코딩
CN106576166A (zh) 图像编码和解码方法、图像编码和解码设备以及相应的计算机程序
JPH066829A (ja) 画像データ圧縮方法及び装置
KR20100027612A (ko) 이미지 무손실 및 손실 압축 장치
EP0955609A1 (en) Decoding compressed image information
CN108156466B (zh) 一种图像压缩方法、系统及其应用的memc架构

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180612

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication