CN116527903B - 图像浅压缩方法及解码方法 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了图像浅压缩方法及解码方法，图像浅压缩方法包括量化第一图像数据得到量化数据；预测量化数据得到残差数据；根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过目标传输方式传输得到压缩数据；解码方法包括根据目标传输方式还原压缩数据得到还原数据；反量化还原数据得到第二图像数据；构建了基于纯空间域数据处理的高并行预测编码浅压缩架构，直接在原始空间数据上建立精细的量化和反量化体系，能够利用更少的带宽完成相同目标规格要求的图像压缩处理，能够有效减少芯片设计的复杂度和功耗，解决了芯片内存和接口带宽受限、功耗高的问题。
Description
技术领域
本申请实施例涉及图像处理领域，尤其涉及图像浅压缩方法及解码方法。
背景技术
在目标码率有上界的视频压缩体系中，参考帧越多，预测的精确度越高，图像的质量越好。双倍速率同步动态随机存储器芯片主频一般在400M上下，在处理4K120 4:4:4的输入图像数据时，只用一个参考帧就会超过双倍速率同步动态随机存储器芯片处理能力的上限，并且一般只能规划双倍速率同步动态随机存储器芯片工作于70%的有效带宽下，这就令带宽紧张的情况变得更差。若需要好的图像压缩质量就需要更多的参考帧，而参考帧的数量也会给芯片处理能力带来挑战。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一，本申请实施例提供了图像浅压缩方法及解码方法，能够利用较少的带宽实现图像压缩。
本申请的第一方面的实施例，一种图像浅压缩方法，包括：
获取第一图像数据；
根据量化参数对所述第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；
对所述量化数据进行预测处理，得到残差数据；
根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据；
其中，所述传输方式包括至少以下之一：
通过为无符号变长码的编码对为量化数据的待传输数据进行数据传输；
通过为无符号定长码的编码对为量化数据的待传输数据进行数据传输；
通过为有符号变长码的编码对为残差数据的待传输数据进行数据传输；
通过为有符号定长码的编码对为残差数据的待传输数据进行数据传输。
本申请的第一方面的某些实施例，所述通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据，包括：
通过所述目标传输方式将所述待传输数据传输至数据缓冲区得到待输出数据；
当所述数据缓冲区的缓冲验证器存在溢出情况，调整量化参数，返回根据量化参数对所述第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；
当所述数据缓冲区的缓冲验证器不存在溢出情况，将所述数据缓冲区中的待输出数据作为所述压缩数据输出。
本申请的第一方面的某些实施例，所述当所述数据缓冲区的缓冲验证器存在溢出情况，调整量化参数，包括:
当所述数据缓冲区的缓冲验证器的溢出情况为上溢出，按照预设的步进增量向上增加所述量化参数。
本申请的第一方面的某些实施例，所述根据量化参数对所述第一图像数据进行量化处理，得到量化数据，包括：
根据所述量化参数确定量化放大系数；
根据所述量化参数确定右位移系数；
根据所述右位移系数对所述第一图像数据与所述量化放大系数之积进行右位移运算，得到量化数据。
本申请的第一方面的某些实施例，通过所述目标传输方式进行数据传输的数据流包括至少一个图像数据，所述图像数据包括图像头和至少一个块压缩数据。
本申请的第一方面的某些实施例，所述图像头包括图像校验头、连续计数器、图像宽度、图像高度、色度空间、像素位宽、块压缩数据载荷总字节长度。
本申请的第一方面的某些实施例，所述块压缩数据包括用于表示预测模式的数据、用于表示编码是否采用定长码的数据、定长码长度指示值、量化参数和至少一个像素压缩数据。
本申请的第二发明的实施例，一种解码方法，包括：
获取压缩图像，其中所述压缩图像是根据如上所述的图像浅压缩方法进行压缩处理得到的；
确定所述压缩图像的目标传输方式；
根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据；
对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据。
本申请的第二发明的某些实施例，所述根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据，包括：
根据所述压缩数据确定所述目标传输方式对应的编码类型和预测模式的类型；
根据所述编码类型和所述预测模式的类型对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据。
本申请的第二发明的某些实施例，所述对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据，包括：
根据所述压缩数据确定量化参数；
根据所述量化参数确定反量化放大系数；
根据所述量化参数确定左位移系数；
根据所述左位移系数对所述还原数据进行左位移运算得到左位移数据，对所述左位移数据与所述反量化放大系数之积进行右位移运算得到第二图像数据。
上述方案至少具有以下的有益效果：通过根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；对量化数据进行预测处理，得到残差数据；根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据；根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据；对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据；构建了基于纯空间域数据处理的高并行预测编码浅压缩架构，直接在原始空间数据上建立精细的量化和反量化体系，能够利用更少的带宽完成相同目标规格要求的图像压缩处理，能够有效减少芯片设计的复杂度，减少芯片的管脚数量，进而减少功耗，解决了芯片内存和接口带宽受限、功耗高的问题。
附图说明
附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。
图1是本申请的实施例所提供的图像浅压缩方法的步骤图；
图2是本申请的实施例所提供的图像浅压缩方法的逻辑图；
图3是本申请的实施例所提供的解码方法的步骤图；
图4是本申请的实施例所提供的解码方法的逻辑图；
图5是本申请的实施例所提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书、权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
下面结合附图，对本申请实施例作进一步阐述。
双倍速率同步动态随机存储器（Double Data Rate Synchronous DynamicRandom Access Memory，DDR SDRAM）是一种常用的存储器芯片，同时能够作为视频处理芯片中的一部分而适用于视频压缩体系。DDR SDRAM在每个时钟周期能够传输两次数据，具有高速的特点；在传输数据时会先将数据缓存在内部寄存器中，这可以减少数据传输的延迟，能够有效提升存储效率。
在目标码率有上界的视频压缩体系中，参考帧越多，预测的精确度越高，图像的质量越好。DDR SDRAM芯片主频一般在400M上下，在处理4K120 4:4:4的输入图像数据时，只用一个参考帧就会超过DDR SDRAM芯片处理能力的上限，并且一般只能规划DDR SDRAM芯片工作于70%的有效带宽下，这就令带宽紧张的情况变得更差。若需要好的图像压缩质量就需要更多的参考帧，而参考帧的数量也会给芯片DDR处理能力带来挑战。
对于4K120 4:4:4的输入图像数据，4K表示输入图像数据具有4096x2160/3840x2160的图像分辨率；120表示输入图像数据具有每秒120帧的帧率；4:4:4表示输入图像数据中YUV(Y亮度，UV色度)三通道的采样比。
为了解决上述问题，本申请的实施例，提供了一种图像浅压缩系统。
该图像浅压缩系统应用了图像浅压缩方法和解码方法，通过根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；对量化数据进行预测处理，得到残差数据；根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据；根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据；对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据；构建了基于纯空间域数据处理的高并行预测编码浅压缩架构，直接在原始空间数据上建立精细的量化和反量化体系，能够利用更少的带宽完成相同目标规格要求的图像压缩处理，能够有效减少芯片设计的复杂度，减少芯片的管脚数量，进而减少功耗，解决了芯片内存和接口带宽受限、功耗高的问题。
该图像浅压缩系统能够应用于专用芯片（Application Specific IntegratedCircuit，ASIC）设计，解决视频处理芯片内存和接口带宽受限、功耗高的问题。
对于ASIC芯片，其为用于供专门应用的集成电路芯片，所有接口模块（包括控制模块）都连接到一个矩阵式背板上，通过ASIC芯片到ASIC芯片的直接转发，可同时进行多个模块之间的通信；每个模块的缓存只处理本模块上的输入输出队列，因此对内存芯片性能的要求大大低于共享内存方式。ASIC芯片具有访问效率高的特点，适合同时进行多点访问，并且性能扩展方便，不易受CPU、总线以及内存技术的限制。
图像浅压缩系统包括编码端和解码端。
其中，编码端应用如下的图像浅压缩方法。
参照图1，图像浅压缩方法，包括但不限于以下的步骤：
步骤S100，获取第一图像数据；
步骤S200，根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；
步骤S300，对量化数据进行预测处理，得到残差数据；
步骤S400，根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过目标传输方式进行数据传输得到压缩数据。
参照图2，对于步骤S100，通过接口输入第一图像数据，第一图像数据为原始的图像数据。
对于步骤S200，根据量化参数对第一图像数据进行量化处理得到量化数据。
可以理解的是，图像量化在不降低视觉效果的前提下减少图像编码长度，减少视觉恢复中不必要的信息。图像量化过程是用更小的集合表示更大的集合的过程，通常是将取样后图像的每个样点的取值范围分成若干区间，并用一个数值代表每个区间中的所有取值。
在该实施例中，根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据，包括但不限于以下步骤：
根据量化参数确定量化放大系数；
根据量化参数确定右位移系数；
根据右位移系数对第一图像数据与量化放大系数之积进行右位移运算，得到量化数据。
根据上述步骤，量化数据可以通过以下公式表示为：QuantM=(M*QuantScale[Qp%4])>>(14+Qp/4)；其中，第一图像数据块中的每一个数据用变量M表示，把它看成一个无符号数；当前选择的量化参数为Qp；量化放大系数为QuantScale。
对于量化放大系数QuantScale，具体有QuantScale[4] = {16384,13777,11585,9742}。
对于量化数据，令数值量化后的最大位长为MaxQuantBit，令MaxBitDeptCode(当前图像位宽CurBitDept)为M，令最大编码量化后的值为QuantMaxCode。
则有数值量化后的的最大位长用公式表达如下：QuantMaxCode=(M*QuantScale[Qp%4])>>(14+Qp/4);
MaxQuantBit=MaxUnsignedBit(QuantMaxCode)。
即，对当前位宽下的最大编码符号M应用量化公式得这个最大量化后符号编码QuantMaxCode,并且量化后符号的最压缩形态的表达位数为MaxQuantBit。
对于函数MaxUnsignedBit(无符号数m)，其函数功能为返回一个无符号数m的二进制表达最少用Bit。其中，0在本系统中有机会不需要任何bit,所以返回是0。
对于函数MaxBitDeptCode(当前图像位宽CurBitDept)，其函数功能为返回当前图像位宽CurBitDept对应的当前待处理图像数据的中的最大的编码值，并把这些数据当成无符号数进行处理。例如，CurBitDept==8，则本函数返回十六进制的0xFF；CurBitDept==10，则本函数返回十六进制的0x3FF。
对于步骤S300，对量化数据进行预测处理，得到残差数据。
其中，本系统的预测模式有：上预测、左预测、左上预测、右上预测、DC中值预测、以及特殊的无预测的只量化模式。其中上预测、左上预测、右上预测统称为含向上预测的模式。
在编码端上面的所有预模式都可以以块为单位同时算出预测数据信息。
其中，对于DC中值预测，对MaxDC(当前图像位宽CurBitDept)应用量化公式求出DC中值作为统一的预测点，然后求出所有点的残差。
对于函数MaxDC(当前图像位宽CurBitDept)，其函数功能是返回当前图像位宽CurBitDept对应的当前待处理图像数据的中的中值编码值。例如，当CurBitDept==8，则本函数返回十六进制的0x80；当CurBitDept==10，则本函数返回十六进制的0x200。
对于步骤S400，根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过目标传输方式进行数据传输得到压缩数据。
其中，传输方式，包括但不限于以下方式：
通过为无符号变长码的编码对为量化数据的待传输数据进行无损的数据传输，输出至数据缓冲区；
通过为无符号定长码的编码对为量化数据的待传输数据进行无损的数据传输，输出至数据缓冲区；
通过为有符号变长码的编码对为残差数据的待传输数据进行无损的数据传输，输出至数据缓冲区；
通过为有符号定长码的编码对为残差数据的待传输数据进行无损的数据传输，输出至数据缓冲区。
可以理解的是，待传输数据可以是量化数据或残差数据，编码可以是无符号变长码、无符号定长码、有符号变长码或有符号定长码，这视具体的传输方式而定。
比较通过为无符号变长码的编码对为量化数据的待传输数据输出与通过为无符号定长码的编码对为量化数据的待传输数据输出两者之间的优劣，选择优的一个作为无符号优输出。
比较通过为有符号变长码的编码对为残差数据的待传输数据输出与通过为有符号定长码的编码对为残差数据的待传输数据输出两者之间的优劣，选择优的一个作为有符号优输出。
根据编码的数位代价从无符号优输出和有符号优输出两者中选择使用位数最少的传输方式作为目标传输方式。
可以理解的是，在传输量化数据或预测得到的残差数据的时候，在无损传输的前提下，定长码和变长码在不同的数据特征下有可能以不同的位数传输相同的信息，各自有各自的优势区间。在定长码时，对有符号定长码的值域进行了扩展，以适应正数端值域占优的情况；在变长码时，采用了改良的指数变长码，减少了有符号变长码的数位代价；这能够充分挖掘定长码和变长码两者各自的传输能力。在传输某一块的量化数据或预测得到的残差数据时，同时算出定长码和变长码的数位代价后，取使用位数最少的方式进行数据传输，进而能够达到最优的数据传输效果。
通过目标传输方式进行数据传输得到压缩数据，包括但不限于以下步骤：
通过目标传输方式将待传输数据传输至数据缓冲区得到待输出数据；
当数据缓冲区的缓冲验证器存在溢出情况，调整量化参数，返回根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；
当数据缓冲区的缓冲验证器不存在溢出情况，将数据缓冲区中的待输出数据作为压缩数据输出。
可以理解的是，当数据缓冲区的缓冲验证器存在溢出情况，重复执行以下步骤：调整量化参数，根据调整后的量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据，对量化数据进行预测处理，得到残差数据，根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过目标传输方式将待传输数据传输至数据缓冲区得到待输出数据；直至数据缓冲区的缓冲验证器不存在溢出情况，则将数据缓冲区中的待输出数据作为压缩数据输出。
具体地，当溢出情况为上溢出的时候，采用按照预设的步进增量向上增加量化参数的调整方式。
步进增量可以预设为4。可以理解的是，虽然本申请的实施例给出了步进增量为4的例子，但这并不能对步进增量的数值进行限制；在其他实施例中，步进增量也可以采用其他数值，例如8等。
其中，量化参数QP是量化步长Qstep的序号，反映了空间细节压缩情况。QP值越小，量化步长越小，量化的精度就越高，意味着同样画质的情况下，产生的数据星可能会更大。QP减小，大部分的细节都会被保留;QP增大，一些细节丢失，码率降低，但图像失真加强和质量下降。也就是说，QP和比特率成反比的关系，而且随着视频源复杂度的提高，这种反比关系会更明显。本系统通过对量化参数的调整，实现了码率控制。全系统的图象质量下降是由量化产生的，而量化是否产生图象质量下降是由数据缓冲区的缓冲验证器（VideoBuffering Verifier，VBV）决定的，也就是由码率控制决定。
在本系统中，引入了数据缓冲区。在开始压缩一个图像数据块时的数据缓冲区的充满程度，决定了压缩当前图像数据块使用的QP值，即决定了当前数据块压缩后的最高图像质量。在适应硬件集成上，通过从QP值开始向上以4为步进增量的预编码QP值，充分发挥硬件的高并发计算性能，回避了其计算资源紧张的缺点，令图像数据块的压缩质量始终工作在跟其复杂度正相关的最合适的最高质量的QP值之上。
在编码端，通过码流传输压缩后的待传输数据。码流是指视频图像编码压缩后每单位时间的数据流。码流的数据结构包括至少一个图像数据，图像数据包括图像头和至少一个块压缩数据。码流组成：图像数据｜图像数据｜…｜图像数据。图像数据组成：图像头｜块压缩数据｜…｜块压缩数据。
图像头包括图像校验头、连续计数器、图像宽度、图像高度、色度空间、像素位宽、块压缩数据载荷总字节长度。图像头组成：图像校验头｜连续计数器|图像宽度｜图像高度｜色度空间｜像素位宽｜块压缩数据载荷总字节长度。
其中，对于图像头的数据结构，图像校验头为Four CC 码，为四个字节，包含MSB｜‘V’｜‘B’｜‘V’｜‘Y’｜LSB。连续计数器:MSB|32Bit(四个字节)|LSB。图像宽度:MSB|32Bit(四个字节)|LSB；图像高度:MSB|32Bit(四个字节)|LSB；色度空间：8Bit(一个字节)；像素位宽：8Bit(一个字节)；块压缩数据载荷总字节长度：MSB|32Bit(四个字节)|LSB。
色度空间，用0表示4：0：0；用1表示4：2：0；用2表示：4：2：2；用3表示：4：4：4；其它暂作保留。
MSB是most significant bit的缩写，指最高有效位。LSB是least significantbit的缩写，指最低有效位。
块压缩数据包括用于表示预测模式的数据、用于表示编码是否采用定长码的数据、定长码长度指示值、量化参数和至少一个像素压缩数据。块压缩数据组成：预测模式｜是否定长码｜定长码长度指示值｜QP值｜像素压缩数据|…|像素压缩数据。
其中，表示预测模式的数据占用3Bit，用0表示上预测，用1表示左预测，用2表示左上预测，用3表示右上预测，用4表示DC中值预测，用5表示只量化模式，6和7暂作保留。
表示编码是否定长码的数据占用1bit，0表示：变长码，在预测模式为只量化模式时是无符号变长码，其它为有符号变长码；1表示：定长码，在预测模式为只量化模式时是无符号定长码，其它为有符号定长码。
定长码指示值占用5bit，定长码指示值由两部分组成。
其中4个Bit是定长码指示值的数值大小，等于MaxUnsignedBit。
另外1个bit为非对称值域映指示，这个Bit是一个动态Bit,只在定长码传输有符号码时存在。如果定长码指示值数值大小为0，表示所有要传输的数据都为0，也就是不需要传输。非对称值域映射值为0，表达的有符号定长码是常规补码截断传输方式。非对称值域映射值为1，表达的有符号定长码是取相反数后截断的传输方式。
由于在只量化模式传输的是有符号码，只量化模式以外的其他模式传输的是无符号码，因此在只量化模式下，定长码指示值为定长码指示值；在只量化模式以外的其他模式下，定长码指示值为定长码指示值+非对称值域映指示。
QP值的位长度等于MaxUnsignedBit（MaxQp），不同的像素位宽对应不同的最大QP值。最大QP值MaxQp的计算逻辑为：若像素位宽是偶数，MaxQp=4*像素位宽/2；若像素位宽为奇数，MaxQp=4*（像素位宽+1）/2。
例如，当像素位宽==10的时候，MaxQp=20,相应的本字段的位长度是5;当像素位宽==8的时候，MaxQp=16，相应的本字段长度是5。
块压缩数据与块压缩数据之间字节不取整，连续存放数据位，全部块输出完成后按字节取整数据位，最终取整后的字节总数即为图像头中的块压缩数据载荷总字节长度。
本系统并不对原始图像数据的块的具体宽高大小进行定义，因为编码端可以适应不同的块大小，例如，YUV三通道4:2:2的亮度Y通道可以用16x8,色度uv通道用8x8,也可以YUV三通道都用8x8。当然，32x32,64x64…也都可以适配，但要注意格子尺寸越大，预测可以产生的压缩效果会变得越弱。
在图像的边缘位置，如果图像宽高不能整除块的宽高，就需要在边缘块，最右边的列或最下边的行或最右下角的块，用其块内最边缘的有效点扩展这一数据块，然后再压缩这一块数据。
相应地，编码端设置有第一图像输入单元、量化单元、预测单元和编码传输单元。
其中，第一图像输入单元用于获取第一图像数据；量化单元用于根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；预测单元用于对量化数据进行预测处理，得到残差数据；编码传输单元用于根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过目标传输方式进行数据传输得到压缩数据。
其中，传输方式为：通过为无符号变长码的编码对为量化数据的待传输数据进行数据传输；通过为无符号定长码的编码对为量化数据的待传输数据进行数据传输；通过为有符号变长码的编码对为残差数据的待传输数据进行数据传输；通过为有符号定长码的编码对为残差数据的待传输数据进行数据传输。
可以理解的是，编码端的方法侧实施例中的内容均适用于编码端的模块侧实施例中，本编码端的模块侧实施例所具体实现的功能与编码端的方法侧实施例相同，并且达到的有益效果与编码端的方法侧实施例所达到的有益效果也相同。
解码端应用如下的解码方法。
参照图3，解码方法，包括但不限于以下步骤：
步骤S500，获取压缩图像；
步骤S600，确定压缩图像的目标传输方式；
步骤S700，根据目标传输方式对压缩数据进行还原处理，得到还原数据；
步骤S800，对还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据。
参照图4，对于步骤S500，获取压缩图像，压缩图像是由编码端采用图像浅压缩进行压缩所输出的图像数据。
对于步骤S600，确定压缩图像的目标传输方式，根据压缩图像的块压缩数据中的用于表示预测模式的数据和用于表示编码是否采用定长码的数据可以得到压缩图像的目标传输方式。
对于步骤S700，根据目标传输方式对压缩数据进行还原处理，得到还原数据，包括但不限于以下步骤：
根据压缩数据确定目标传输方式对应的编码类型和预测模式的类型；
根据编码类型和预测模式的类型对压缩数据进行还原处理，得到还原数据。
具体地，根据压缩图像的块压缩数据中的用于表示预测模式的数据可以确定目标传输方式对应的预测模式的类型，根据压缩图像的块压缩数据中的用于表示编码是否采用定长码的数据可以确定目标传输方式对应的编码类型。
当目标传输方式为通过为无符号变长码的编码对为量化数据的待传输数据进行无损的数据传输，则通过无符号变长码对压缩数据进行还原处理。
当目标传输方式为通过为无符号定长码的编码对为量化数据的待传输数据进行无损的数据传输，则通过无符号定长码对压缩数据进行还原处理。
当目标传输方式为通过为有符号变长码的编码对为残差数据的待传输数据进行无损的数据传输，则按照预测方式通过有符号变长码对压缩数据进行还原处理。
当目标传输方式为通过为有符号定长码的编码对为残差数据的待传输数据进行无损的数据传输，则按照预测方式通过有符号定长码对压缩数据进行还原处理。
对于解码端的还原处理，除了DC中值预测以及特殊的无预测的只量化模式依然可以以块为单位同时算出预测数据信息外，其它的模式的最小预测信息还原单位是一行或一列，因为预测信息要加上残差才可以还原一行或一列的数据，再用这一行或一列的数据作为下一行或一列数据的预测信息。这样可以减轻解码端的计算压力，减少解码端预测信息和还原数据的耦合度，利于提高解码端的数据处理速度。
对于步骤S800，对还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据，包括但不限于以下步骤：
根据压缩数据确定量化参数；
根据量化参数确定反量化放大系数；
根据量化参数确定左位移系数；
根据左位移系数对还原数据进行左位移运算得到左位移数据，对左位移数据与反量化放大系数之积进行右位移运算得到第二图像数据。
根据上述步骤，量化数据可以通过以下公式表示为：DequantM=((QuantM<<(Qp/4))*DequantScale[Qp%4])>>14。
对于反量化放大系数DequantScale，具体有DequantScale[4]={16384,19484,23170,27554}。
反量化所得到的第二图像数据为有损或无损的原始图像数据。
相应地，解码端设置有第二图像输入单元、还原单元、反量化单元。
其中，第二图像输入单元用于获取压缩图像；还原单元用于确定压缩图像的目标传输方式，根据目标传输方式对压缩数据进行还原处理，得到还原数据；反量化单元用于对还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据。
可以理解的是，解码端的方法侧实施例中的内容均适用于解码端的模块侧实施例中，本解码端的模块侧实施例所具体实现的功能与解码端的方法侧实施例相同，并且达到的有益效果与解码端的方法侧实施例所达到的有益效果也相同。
基于采用上述图像浅压缩方法和解码方法的图像浅压缩系统，能够利用更少的带宽完成相同目标规格要求的图像压缩处理，能够有效减少芯片设计的复杂度，减少芯片的管脚数量，进而减少功耗，解决了视频处理芯片内存和接口带宽受限，功耗高的问题。
该图像浅压缩系统构建了基于纯空间域数据处理的高并行预测编码浅压缩架构，能够用更少硬件资源实现，并且对每时钟所处理的像素量得到了提升。
该图像浅压缩系统直接在原始空间数据建立精细的量化和反量化体系，先量化后预测的架构可以大幅提升预测的并行度，降低流水线的深度。
该图像钱压缩系统能够利用较低的主频和硬件资源，实现透明质量的2-3倍浅压缩。该图像钱压缩系统使用22个超高清序列直接编解码压缩测试的结果如编解码测试结果表所示。
编解码测试结果表
其中，序列22为随机噪声，由编解码测试结果表可以得出：对无法预测的随机噪声，可以很好地收敛并维持高质量；对其余序列部分达到完全无损(40%的序列)，其余则达到人眼无法分辨的误差精度（>50dB）。
该图像浅压缩系统无论是使用在参考帧压缩还是视频接口压缩，很大可能会面临多重压缩的使用场景。
该图像浅压缩系统与20-30倍压缩的算法串联编解码时的效果如第一压缩效果表所示。
第一压缩效果表
该图像浅压缩系统与20-30倍压缩的算法串联编解码时的效果如第二压缩效果表所示。
第二压缩效果表
根据第一压缩效果表和第二压缩效果表，该图像浅压缩系统与其他压缩编解码器串联的时候，对质量或码率带来的影响极小（码率影响<=0.7%），基本可以忽略，达到透明的串联效果。
本申请的实施例，提供一种视频处理芯片。视频处理芯片应用了如上所述的图像浅压缩方法和解码方法。
在该实施例中，视频处理芯片通过根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；对量化数据进行预测处理，得到残差数据；根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据；根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据；对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据；构建了基于纯空间域数据处理的高并行预测编码浅压缩架构，直接在原始空间数据上建立精细的量化和反量化体系，能够利用更少的带宽完成相同目标规格要求的图像压缩处理，能够有效减少芯片设计的复杂度，减少芯片的管脚数量，进而减少功耗，解决了芯片内存和接口带宽受限、功耗高的问题。
本申请的实施例，提供一种电子设备。参照图5，电子设备包括：存储器220、处理器210及存储在存储器220上并可在处理器210上运行的计算机程序，处理器210执行计算机程序时实现如上的图像浅压缩方法和解码方法。
在该实施例中，电子设备通过根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；对量化数据进行预测处理，得到残差数据；根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据；根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据；对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据；构建了基于纯空间域数据处理的高并行预测编码浅压缩架构，直接在原始空间数据上建立精细的量化和反量化体系，能够利用更少的带宽完成相同目标规格要求的图像压缩处理，能够有效减少芯片设计的复杂度，减少芯片的管脚数量，进而减少功耗，解决了芯片内存和接口带宽受限、功耗高的问题。
该电子设备可以为包括电脑等任意智能终端。
总体而言，对于电子设备的硬件结构，处理器210可以采用通用的CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器210)、微处理器210、应用专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本申请实施例所提供的技术方案。
存储器220可以采用只读存储器220（ReadOnlyMemory，ROM）、静态存储设备、动态存储设备或者随机存取存储器220(RandomAccessMemory，RAM)等形式实现。存储器220可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器220中，并由处理器210来调用执行本申请实施例的方法。
输入/输出接口用于实现信息输入及输出。
通信接口用于实现本设备与其他设备的通信交互，可以通过有线方式（例如USB、网线等）实现通信，也可以通过无线方式（例如移动网络、WIFI、蓝牙等）实现通信。
总线230在设备的各个组件（例如处理器210、存储器220、输入/输出接口和通信接口）之间传输信息。处理器210、存储器220、输入/输出接口和通信接口通过总线230实现彼此之间在设备内部的通信连接。
本申请的实施例，提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于执行如上的图像浅压缩方法和解码方法。
在该实施例中，计算机可读存储介质通过根据量化参数对第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；对量化数据进行预测处理，得到残差数据；根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据；根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据；对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据；构建了基于纯空间域数据处理的高并行预测编码浅压缩架构，直接在原始空间数据上建立精细的量化和反量化体系，能够利用更少的带宽完成相同目标规格要求的图像压缩处理，能够有效减少芯片设计的复杂度，减少芯片的管脚数量，进而减少功耗，解决了芯片内存和接口带宽受限、功耗高的问题。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质（或非暂时性介质）和通信介质（或暂时性介质）。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据）的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括多指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例的方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不限于实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种图像浅压缩方法，其特征在于，包括：
获取第一图像数据；
根据量化参数对所述第一图像数据进行量化处理，得到量化数据；
对所述量化数据进行预测处理，得到残差数据；
根据编码的数位代价从多种传输方式中确定目标传输方式，通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据；
其中，所述传输方式包括以下至少之一：
通过为无符号变长码的编码对为量化数据的待传输数据进行数据传输；
通过为无符号定长码的编码对为量化数据的待传输数据进行数据传输；
通过为有符号变长码的编码对为残差数据的待传输数据进行数据传输；
通过为有符号定长码的编码对为残差数据的待传输数据进行数据传输。
2.根据权利要求1所述的一种图像浅压缩方法，其特征在于，所述通过所述目标传输方式进行数据传输得到压缩数据，包括：
通过所述目标传输方式将所述待传输数据传输至数据缓冲区得到待输出数据；
当所述数据缓冲区的缓冲验证器存在溢出情况，调整量化参数，返回根据量化参数对所述第一图像数据进行量化处理，得到量化数据的步骤；
当所述数据缓冲区的缓冲验证器不存在溢出情况，将所述数据缓冲区中的待输出数据作为所述压缩数据输出。
3.根据权利要求2所述的一种图像浅压缩方法，其特征在于，所述当所述数据缓冲区的缓冲验证器存在溢出情况，调整量化参数，包括:
当所述数据缓冲区的缓冲验证器的溢出情况为上溢出，按照预设的步进增量向上增加所述量化参数。
4.根据权利要求1所述的一种图像浅压缩方法，其特征在于，所述根据量化参数对所述第一图像数据进行量化处理，得到量化数据，包括：
根据所述量化参数确定量化放大系数；
根据所述量化参数确定右位移系数；
根据所述右位移系数对所述第一图像数据与所述量化放大系数之积进行右位移运算，得到量化数据。
5.根据权利要求1所述的一种图像浅压缩方法，其特征在于，通过所述目标传输方式进行数据传输的数据流包括至少一个图像数据，所述图像数据包括图像头和至少一个块压缩数据。
6.根据权利要求5所述的一种图像浅压缩方法，其特征在于，所述图像头包括图像校验头、连续计数器、图像宽度、图像高度、色度空间、像素位宽和块压缩数据载荷总字节长度。
7.根据权利要求5所述的一种图像浅压缩方法，其特征在于，所述块压缩数据包括用于表示预测模式的数据、用于表示编码是否采用定长码的数据、定长码长度指示值、量化参数和至少一个像素压缩数据。
8.一种解码方法，其特征在于，包括：
获取压缩图像，其中所述压缩图像是根据如权利要求1至7任一项所述的图像浅压缩方法进行压缩处理得到的；
确定所述压缩图像的目标传输方式；
根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据；
对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据。
9.根据权利要求8所述的一种解码方法，其特征在于，所述根据所述目标传输方式对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据，包括：
根据所述压缩数据确定所述目标传输方式对应的编码类型和预测模式的类型；
根据所述编码类型和所述预测模式的类型对所述压缩数据进行还原处理，得到还原数据。
10.根据权利要求8所述的一种解码方法，其特征在于，所述对所述还原数据进行反量化处理，得到第二图像数据，包括：
根据所述压缩数据确定量化参数；
根据所述量化参数确定反量化放大系数；
根据所述量化参数确定左位移系数；
根据所述左位移系数对所述还原数据进行左位移运算得到左位移数据，对所述左位移数据与所述反量化放大系数之积进行右位移运算得到第二图像数据。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1631041A (zh) * | 2001-11-21 | 2005-06-22 | Vixs系统公司 | 视频变码中的速率控制方法和系统 |
| CN101064822A (zh) * | 2006-12-28 | 2007-10-31 | 武汉大学 | 一种h.264标准视频信息中残差系数幅值的加解密方法 |
| WO2013109471A1 (en) * | 2012-01-19 | 2013-07-25 | Vid Scale, Inc. | System and method of video coding quantization and dynamic range control |
| KR101910286B1 (ko) * | 2017-08-18 | 2018-10-19 | 서울과학기술대학교 산학협력단 | 360도 영상 부호화 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 |
| CN113489644A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-10-08 | 南京诺源医疗器械有限公司 | 一种医疗光学成像系统用数据信息传输方法 |
| CN113613004A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-11-05 | 百果园技术(新加坡)有限公司 | 图像编码方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113822147A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-12-21 | 北京交通大学 | 一种协同机器语义任务的深度压缩方法 |
| CN114286102A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-04-05 | 上海电科智能系统股份有限公司 | 基于Base62编码的二值图像压缩编解码方法 |
| WO2022140971A1 (zh) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像传输方法、装置、平台、设备及计算机可读存储介质 |
| CN116156168A (zh) * | 2022-05-13 | 2023-05-23 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图像编解码方法及装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010166520A (ja) * | 2009-01-19 | 2010-07-29 | Panasonic Corp | 画像符号化・復号化装置 |
| WO2019011944A1 (en) * | 2017-07-10 | 2019-01-17 | Intopix | METHOD AND DEVICE FOR COMPRESSING DIGITAL DATA |
-
2023
- 2023-06-30 CN CN202310788727.XA patent/CN116527903B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1631041A (zh) * | 2001-11-21 | 2005-06-22 | Vixs系统公司 | 视频变码中的速率控制方法和系统 |
| CN101064822A (zh) * | 2006-12-28 | 2007-10-31 | 武汉大学 | 一种h.264标准视频信息中残差系数幅值的加解密方法 |
| WO2013109471A1 (en) * | 2012-01-19 | 2013-07-25 | Vid Scale, Inc. | System and method of video coding quantization and dynamic range control |
| KR101910286B1 (ko) * | 2017-08-18 | 2018-10-19 | 서울과학기술대학교 산학협력단 | 360도 영상 부호화 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 |
| WO2022140971A1 (zh) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像传输方法、装置、平台、设备及计算机可读存储介质 |
| CN113489644A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-10-08 | 南京诺源医疗器械有限公司 | 一种医疗光学成像系统用数据信息传输方法 |
| CN113822147A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-12-21 | 北京交通大学 | 一种协同机器语义任务的深度压缩方法 |
| CN113613004A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-11-05 | 百果园技术(新加坡)有限公司 | 图像编码方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114286102A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-04-05 | 上海电科智能系统股份有限公司 | 基于Base62编码的二值图像压缩编解码方法 |
| CN116156168A (zh) * | 2022-05-13 | 2023-05-23 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图像编解码方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Based on discrete orthogonal tchebichef transform for image compression;Li Ji 等;Computer Engineering and Design;第34卷(第12期);第4261-4266页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116527903A (zh) | 2023-08-01 |
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