JP2008508802A - 線形光量値および他の画像処理の改良を使用した画像処理 - Google Patents
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Abstract
Description
今日使用されているビデオ処理技術は、長年にわたるこうした技術の発展を追跡することによって最適に理解される。発展の様々な段階において、その時々で業界に直面する問題に取り組むために、機能が追加されてきた。互換性および整合性を維持するために、解決のために機能が設計された問題がその後消え失せても、後の技術は、こうした機能の一部を維持している場合がある。その結果、現在の技術は、様々なときに業界に直面する一連の以前の問題、標準グループ間の折衷、変化する技術ベースの制約および機会などを反映する、こうした歴史に基づく機能の凝集と見なすことができる。
・色空間およびその関連についての検討
色は、3つの成分を使用して指定することができる。個別の色成分を使用した色コンテンツの伝達に依存する画像ストリームは、コンポーネント映像(component video)と呼ばれる。共通仕様の1つでは、赤、緑、および青(RGB)の成分を使用して色を定義する。より正式には、RGB成分は、所与のスペクトルに知覚的に同等の色を作り出す基準ランプの比例強度を示す。一般に、RGB色空間は、その原色およびその白色点に関連付けられている色度値によって指定することができる。白色点とは、基準白色に関連付けられている色度を指す。
ブラウン管(CRT)は、線形応答伝達関数を有していない。言い換えれば、CRTに適用された電圧と、CRTによって生成された、結果として得られた輝度との関係は、一次関数を定義しない。より詳細には、CRTの予想される理論的な応答は、5/2べき法則に比例する応答を有し、つまり、所与の入力電圧「V」について、結果として得られるCRTの輝度「L」は、L=V2.5として計算することができる。伝達関数は、本明細書では「ガンマ応答関数」とも呼ばれ、電圧信号の指数は、「ガンマ」と呼ばれる。
人の視覚は、光の色度成分より光の強度の変化に対してより反応する。符号化システムは、この事実を利用して、輝度情報(Y’)の量に比べて、符号化される色度(CbCr)情報の量を低減する。この技術は、色度サブサンプリングと呼ばれる。このサンプリング方式を表すために、総称してL:M:Nと表される数字表記を使用することができる。この場合、「L」は、輝度成分(Y’)のサンプリング基準係数を表し、「M」および「N」は、輝度サンプリング(Y’)に対する色度サンプリング(それぞれCbおよびCr)を指す。例えば、表記4:4:4は、輝度サンプルごとに色度サンプルが1つあるY’CbCrデータを指すことができる。表記4:2:2は、(水平方向に)2つの輝度サンプルごとに色度サンプルが1つあるY’CbCrデータを指すことができる。表記4:2:0は、2×2クラスタの輝度サンプルごとに色度サンプルが1つあるY’CbCrデータを指すことができる。例えば、表記4:1:1は、(水平方向に)4つの輝度サンプルごとに色度サンプルが1つあるY’CbCrデータを指すことができる。
量子化は、個別の数値が色成分(または白黒情報)の信号振幅に割り当てられる方法を指す。デジタル領域において、数値は、所定のステップ数で所定の範囲(範囲全体)の色空間値にわたる。例えば、各成分が0から255までの値と想定できるように、255のステップを使用して各成分値を記述するのが一般的である。8ビットを使用して各色値を表すのが一般的である。
もともと、テレビは、トップダウンプログレッシブスイープ式(top−down progressive sweep fashion)で白黒画像のみを表示していた。現在、従来のテレビ信号は、インターレース式でスキャンされている。インターレースでは、ビデオフレームの第1のフィールドが捕捉され、次いでそのすぐ後に、ビデオフレームの第2のフィールドが捕捉される(例えばその後1/50または1/60秒)。第2のフィールドが第1のフィールドの走査線間の隙間空間に情報を捕捉するように、第2のフィールドは、第1のフィールドに対してわずかな量だけ垂直方向にオフセットされる。ビデオ情報は、人間の閲覧者によって概ね情報の連続した単一フローとして感知されるように、第1および第2のフィールドを次々に表示することによって表される。
A.ビデオ処理パイプラインの一般の改良例
A.1.画像情報のRGB(線形)色空間での処理
A.2.パイプライン内での浮動小数点フルチャネル画像情報の使用
A.3.4:2:0画像情報の特別な対策
A.4.画像情報の擬似線形空間での処理
A.5.誤差分散アルゴリズムの改良
A.6.フィルタカーネルの動的計算
B.ビデオ処理パイプラインの実装関連の改良例
B.1.パイプライン処理コードの最適な生成
B.2.画像処理を実行するためのGPUの一般的な使用
B.3.ピクセルシェーダ関連の改良
C.コンピュータ環境例
A.ビデオ処理パイプラインの一般の改良例
A.1.画像情報のRGB(線形)色空間での処理
モジュールの最上行に関して、非ディザリングモジュール(undithering module)102は、第1の精度を有する受信したY’CbCr画像情報を、第2の精度を有する画像情報に変換するものであり、この場合、第2の精度は、第1の精度より高い。モジュール102は、非ディザリング型の処理を行うことによってこのタスクを行う。つまり、ディザリング操作(図示せず)を使用して、パイプライン100に供給される入力画像情報を第1の精度に量子化した可能性がある。モジュール102は、実質的に、これらの量子化操作の逆を適用して、第2のより高い精度をもたらす。
図1に戻ると、パイプライン100は、(c)任意選択で線形のセマンティクスでもよい(b)比較的高い精度を有する(a)フルチャネル画像情報(すなわち4:4:4)を使用するため、既知の方式より優れた結果も提供する。より詳細には、上述したように、パイプライン100は、それが受信する画像情報を、その元の形式より高い精度に変換する。また、パイプライン100は、輝度サンプルに比べて情報の色度サンプルの量を増やすことによって、画像情報をフルチャネル形式(4:4:4)に変換する。次いで、高精度のフルチャネル画像情報に対する様々な処理タスクが実行される。処理が行われた後、パイプライン100は、任意選択で、再度、処理済みの画像情報をより低い精度のサブサンプル済み形式に変換することができる。
再考するために、背景セクションで説明したように、4:4:4画像情報は、Y’の4つのサンプルごとにCbおよびCrの4つのサンプルを含む。4:2:2画像情報は、Y’の4つのサンプルごとにCbの2つのサンプル、およびCrの2つのサンプルを含む。4:2:0画像情報は、各走査線上のCbおよびCrのサンプル、ならびにCbおよびCrの走査線とを、Y’のものの半分だけ含む。言い換えれば、色度情報の解像度は、水平方向および垂直方向の輝度情報のものの半分である。例えば、フル画像解像度が720×480である場合、色度情報は、わずかに360×240で格納される。4:2:0では、各走査線に欠けているサンプルを補間する必要があるだけではなく、色度情報の全走査線を上下の走査線から補間する必要がある。図3は、MPEG2インターレース済みの4:2:0画像情報の例を示している。4:2:0画像情報の処理に関するこれ以上の情報は、Don Munsil and Stacey Spears, "The Chroma Up-sampling Error and the 4:2:0 Interlaced Chroma Problem," DVD Benchmark, April, 2001 (December, 2002, updated January, 2003)で見つけることができる。
上記のセクションは、アーティファクトをほとんど生成しない画像処理パイプラインを設計する目標に取り組んだ。しかし、画像処理パイプラインは、効率的な方法で出力結果を提供するべきである。画像処理パイプラインは、十分な速度、および許容できる数の処理リソースでそれを行うと、効果的な方法で結果を生成する。このために、このサブセクションは、パイプライン100の複雑さを低減するために、図1に示したパイプライン100に適用できる様々な近似を提案する。
1)逆線形近似g_approx(x)=x2=x*xを画像情報に適用する。モジュール402は、このステップを実行することができる。
2)データを擬似線形空間で処理する。モジュール404は、このステップを実行することができる。
3)線形近似g_approx’(x)を適用する。モジュール406は、この操作を実行することができる。
4)伝達関数g_in(x)を適用して、モジュール406の出力を線形化する。モジュール408は、この操作を実行することができる。
5)逆伝達関数g_out’(x)をモジュール408の出力に適用して、情報を所望のg_out空間で生成する。
F(x)=g_out’(g_in(g_approx’(x)))となる。
量子化によって必要な近似は、適切に処理されない場合、アーティファクトを生成する可能性があるため、高精度画像情報の低精度フォーマットへの量子化によって、誤差がもたらされる可能性がある。様々な誤差分散アルゴリズムは、量子化によってもたらされた誤差を分散させ、したがってアーティファクトを最低限に抑えるように働く。こうした誤差分散は、ディザリングの形である。
変倍フィルタは、画像情報がソースサイズから宛先サイズにサイズ変更されるとき、図1に示したパイプライン100における様々な接合部で使用することができる。例えば、モジュール114で行われる処理は、用途に応じて、および/またはユーザによって入力された制御信号に応じて、画像情報を拡大または縮小することを伴い得る。変倍は、サンプリングモジュール104および124など、パイプライン100における他の接合部でも行うこともできる。
ScaleRatio=720/480=1.5
タップ=ceiling(ScaleRatio*4)=6
カーネル=480/gcd(720,480)=480/240=2
したがって、モジュール1004は、それぞれ6タップの2つのカーネルを事前に計算し、事前に割り振る必要がある。サイズ変更操作は、ピクセルの行に沿って移動するにつれて、2つのカーネル間でピンポン方式で交互に行われる。
ScaleRatio=721/480=1.5021
タップ=ceiling(ScaleRatio*4)=7
タップが奇数であるため、1を追加し、8が得られる。
カーネル=480/gcd(721,480)=480/1=480
したがって、モジュール1004は、それぞれ8タップの480のカーネルを事前に計算し、事前に割り振る必要がある。サイズ変更操作は、480個の出力ピクセルの1つずつに一意のカーネルを使用する。しかし、同じ組の480個のカーネルを、ピクセルの垂直方向のすべての列に使用することができるので、さらにかなりの節約が実現される。また、実社会での実用の場合、宛先とソ―スのサイズの間の比率は、かなり簡単な比率になる傾向にあり、結果として得られた必要なカーネル数が管理しやすい数字になる。(例えば所定の閾値を超えるなど)特定の大きい数のフィルタカーネルを要求するサイズ変更要求をユーザが入力するのを防ぐ特別な制限を課すこともできる。
B.1.パイプライン処理コードの最適な生成
以下のセクションでは、セクションAに比べてより技術固有の性質の図1のビデオ処理パイプライン100のいくつかの実装形態を提供する。まず初めに、図12は、このセクションの改良を説明する基礎として働く画像処理パイプライン1200の高レベルの概要を示している。
図15は、図12に示された画像パイプライン(およびより抽象的には、図1に示されたビデオ処理操作100)の態様を実施するために使用できるシステム例1500の概要を示す。システム1500は、1つまたは複数のCPUを含むコンピュータ(パーソナルコンピュータなど)を表し得る。システム1500は、図1に示されているいくつかの画像処理タスク(またはすべての画像処理タスク)をグラフィックスモジュール機能に割り当てる。グラフィックス処理機能は、1つまたは複数のグラフィックス・プロセッシング・ユニット(当分野ではGPUと呼ばれる)を含み得る。一般に、図15は、システム1500のCPUによって実行できる機能を、システム1500のグラフィックスモジュール機能によって実行できる機能と区別するための破線を含む(が、この区別は、単に例にすぎず、他のCPU/GPUの割り当てが可能である)。
背景として、図16は、3D処理パイプラインで一般に使用されるピクセルシェーダ1600の既知のアーキテクチャを示している。一般的なピクセルシェーダアプリケーションの各ピクセルは、RGBA(赤、緑、青、アルファ)など、各値が別々のチャネルに対応する、4つの浮動小数点値のベクトルによって表すことができる。ピクセルシェーダ1600アーキテクチャは、一連の入力/出力レジスタ(1602、1604、1606、1608)、および入力データに対する演算を行う演算論理ユニット(ALU)1610を含む。より詳細には、レジスタは、カラーレジスタ1602を含む。これらのレジスタ1602は、反復された頂点カラーデータを頂点シェーダ(図示せず)からピクセルシェーダ1600に流す。定数レジスタ1604は、ユーザ定義の定数をピクセルシェーダ1600に提供する。出力/一時レジスタ1606は、中間計算のために、一時的な記憶域を提供する。また、レジスタr0は、このレジスタセット内に、ピクセルシェーダ1600の出力を受信する。テクスチャレジスタ1608は、テクスチャデータをピクセルシェーダALU1610に提供する。ピクセルシェーダALU1610は、プログラムに基づいて演算命令およびテクスチャアドレス指定命令(texture addressing instruction)を実行する。プログラムは、1組の許容可能なピクセルシェーダコマンドから選択された命令の集まりを含む。
Out[x]=sum(in[x−taps/2+i]*kernel[i],i=0・・・taps−1)
言い換えれば、あるピクセルの出力(Out[x])は、異なる入力項の加重総和を表す。カーネルは、入力項に適用される加重情報を表す。次に、異なる入力項は、入力画像情報からの同じ引用のシフト済みバージョンを表すことができる。
テクスチャ1:座標0・・・1の「重みテクスチャ」
テクスチャ2:in[−1]、(0・・・1)+(−1)*Δ(すなわち0−Δから1−Δまで)の座標の入力画像
テクスチャ3:in[0]、(0・・・1)+(0)*Δの座標の入力画像
テクスチャ4:in[1]、(0・・・1)+(1)*Δの座標の入力画像
テクスチャ5:in[2]、(0・・・1)+(2)*Δ(すなわち0+2*Δから1+2*Δまで)の座標の入力画像
tnがテクスチャユニット「n」からフェッチされるピクセルを表す場合、ピクセルシェーダALU1804によって実行される計算は、以下のプログラムによって表すことができる。
Out[x]=sum(in[x+i]*w[i],i=0..11)を次のように計算することができる。
1)第1の変倍操作を行うように、上述した方法(図18に示されている)でテクスチャ1〜5を設定する。
2)上述した変倍操作を使用して、輝度情報の2倍のサンプリングレートでCbCr情報を計算する。
3)Y’CbCrからR’G’B’色空間への変換マトリックスを、マトリックスMとして16の定数のアレイにロードする。
4)以下の方法でR’G’B’情報を計算する。
6)変倍された線形RGBデータを、(図18を参照して)上述したアルゴリズムを使用して、しかし6〜12のテクスチャで計算することによって、第2の変倍操作を行う。
7)水平方向の変倍が行われた後、垂直方向の変倍をRGB情報に適用する。
一実装形態例では、コンピューティング機器によって、上記の図に示した処理の様々な態様を実行することができる。この場合、図21は、上記の図に示された処理の態様を実施するために使用できるコンピュータ環境例2100に関する情報を提供する。例えば、コンピュータを使用して、図1に示した画像処理パイプライン100の一部またはすべてを実施することができる。
Claims (62)
- 画像情報を線形形式で処理する方法であって、
インターレース非線形形式の画像情報を受信するステップと、
伝達関数を前記画像情報に適用することによって、前記画像情報を線形形式に変換するステップと、
前記画像情報をデインターレースすることによって、前記画像情報をプログレッシブ形式に変換するステップと、
前記画像情報に対する処理を前記プログレッシブ線形形式で行うステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 前記受信された画像情報は、輝度関連色空間のものであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記画像情報の前記線形形式への前記変換前に、変換マトリックスを前記画像情報に適用することによって、前記画像情報を非線形R’G’B’色空間に変換するステップをさらに備えることを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記画像情報の線形形式への前記変換は、前記伝達関数を適用して、前記画像情報をR’G’B’色空間から線形RGB色空間に変換するステップを含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 前記処理は、前記画像情報をサイズ変更するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記処理は、前記画像情報に対して合成操作を行うステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記処理は、前記画像情報に対してアルファブレンディングを行うステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記処理は、前記画像情報に対してエッジ検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記受信された画像情報は、輝度関連色空間のものであり、前記受信された画像情報は、輝度サンプルに比べてより少ない色度サンプルを有することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記受信された画像情報をアップサンプリングして、輝度サンプル数に比べて色度サンプル数を増やすステップをさらに備えることを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 前記アップサンプリングは、フルチャネル4:4:4画像情報を生成することを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 前記受信された画像情報は、4:2:0フォーマットのものであり、前記デインターレースおよび前記アップサンプリングによって行われる分析は、統合されることを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 前記受信された情報は、高精度フォーマットに変換されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記高精度フォーマットは、浮動小数点フォーマットを含むことを特徴とする請求項13に記載の方法。
- 前記浮動小数点フォーマットは、16ビットの浮動小数点フォーマットを含むことを特徴とする請求項14に記載の方法。
- 前記画像情報が処理された後で、それを量子化し、ディザリングして、その精度を低減し、それによって量子化された画像情報を提供するステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記量子化およびディザリングは、誤差分散アルゴリズムを適用して、前記量子化された画像情報におけるアーティファクトの量を低減し、前記誤差分散アルゴリズムは、誤差項を、処理を受けている画素を基準にして隣接する画素に分散することを特徴とする請求項16に記載の方法。
- 前記誤差分散アルゴリズムは、Floyd−Steinbergアルゴリズムに基づくことを特徴とする請求項17に記載の方法。
- 量子化される値が元の画像値、誤差項値、およびノイズ値に基づいて、量子化された値をもたらすように、ノイズは、前記誤差分散アルゴリズムによって行われる前記量子化に追加されることを特徴とする請求項17に記載の方法。
- その後の量子化操作の誤差項は、前記元の画像値と前記量子化された値との間の差を見つけることによって計算されることを特徴とする請求項19に記載の方法。
- 前記量子化に追加される前記ノイズは、アーティファクトが前記量子化された画像情報に現れないように、十分長い反復期間を有するノイズ生成器によって生成されることを特徴とする請求項19に記載の方法。
- 前記線形形式は、疑似線形形式を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記疑似線形形式を生成する前記伝達関数は、乗算を適用することを特徴とする請求項22に記載の方法。
- 前記疑似線形形式を生成する前記伝達関数は、ほぼゼロの入力値の領域に線形部分を有することを特徴とする請求項22に記載の方法。
- 前記処理は、線形型アルゴリズムを、前記疑似線形形式の前記画像情報に適用するステップを伴うことを特徴とする請求項22に記載の方法。
- 前記処理後、前記画像情報の前記疑似線形形式を取り除くための操作を行うステップをさらに備えることを特徴とする請求項22に記載の方法。
- 前記疑似線形形式を取り除いた後、前記画像情報を、所定の出力要件に適した非線形形式に変換するステップをさらに備えることを特徴とする請求項26に記載の方法。
- 前記疑似線形画像形式の前記取り除き、および出力要件に適した非線形形式への前記変換は、単一の操作に結合されることを特徴とする請求項27に記載の方法。
- 少なくとも1つの変倍操作を伴うことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記変倍操作は、Catmull−Romフィルタを使用することを特徴とする請求項29に記載の方法。
- 前記変倍操作は、フィルタカーネル数を事前に計算し、次いで、前記事前に計算されたフィルタカーネルを適用して、前記画像情報を処理するステップを伴うことを特徴とする請求項29に記載の方法。
- 前記事前の計算は、必要とされるフィルタカーネル数を計算し、各カーネルがどれだけのタップを有するべきかを判定するステップも伴うことを特徴とする請求項31に記載の方法。
- 前記フィルタカーネルの前記適用は、前記画像情報の行または列を処理するとき、前記事前に計算された一連のフィルタカーネルを周期的に繰り返すステップを伴うことを特徴とする請求項31に記載の方法。
- 前記方法は、画像処理パイプラインを定義し、最適化コードプログラムが、前記画像処理パイプラインを実施するために使用されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記最適化コードは、
前記画像処理パイプラインの要件を入力し、
前記要件を実施するために使用できるコードモジュールのライブラリからコードモジュールをアセンブリし、必要でないコードモジュールは前記最適化コードで使用されないようにする
ことによって生成されることを特徴とする請求項34に記載の方法。 - 前記方法における少なくとも1つの操作は、グラフィックス・プロセッシング・ユニットを使用して行われることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記方法におけるすべての前記操作は、前記ググラフィックス・プロセッシング・ユニットを使用して行われることを特徴とする請求項36に記載の方法。
- 前記グラフィックス・プロセッシング・ユニットは、ピクセルシェーダを含むことを特徴とする請求項36に記載の方法。
- 加重情報を少なくとも1つのテクスチャユニットに割り当て、
入力画像情報のデルタシフトバージョンを他の複数のテクスチャユニットに割り当て、
前記テクスチャユニットから受信された情報に基づいて前記ピクセルシェーダを使用した操作を行って出力結果を提供する
ことによって、前記ピクセルシェーダを使用して変倍操作を行うステップをさらに備えることを特徴とする請求項38に記載の方法。 - 複数の部分的な出力結果に基づいて最終的な出力結果を生成するために、前記ピクセルシェーダを使用して複数の操作を行うステップをさらに備えることを特徴とする請求項39に記載の方法。
- 複数の操作を行う前記ステップは、前記変倍操作がいくつかの使用可能なテクスチャユニットを超えるいくつかのタップを有するフィルタを使用する場合に適用されることを特徴とする請求項40に記載の方法。
- 請求項1に記載の前記方法を実施するように構成されていることを特徴とする画像処理パイプライン。
- 請求項1に記載の前記方法を実施するように構成されている機械可読命令を格納することを特徴とする1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 画像情報を線形形式で処理する方法であって、
非線形形式の画像情報を受信するステップと、
前記画像情報を高精度線形RGBフォーマットに変換するステップと、
前記高精度線形RGBフォーマットの前記画像情報に対する処理を行うステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 請求項44に記載の前記方法を実施するように構成されていることを特徴とする画像処理パイプライン。
- 請求項44に記載の前記方法を実施するように構成されている機械可読命令を格納することを特徴とする1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 元の画像情報を量子化し、ディザリングして、量子化された画像情報を生成する方法であって、
前記画像情報から得られた元の値、ノイズ値、および誤差項を結合する合計を量子化して、量子化された値を生成するステップと、
前記量子化された値と前記元の値との間の差を計算することによって、その後の量子化操作の誤差項を計算するステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 請求項47に記載の前記方法を実施するように構成されていることを特徴とする画像処理パイプライン。
- 請求項47に記載の前記方法を実施するように構成されている機械可読命令を格納することを特徴とする1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 画像情報を疑似線形形式で処理する方法であって、
非線形形式の画像情報を受信するステップと、
伝達関数を使用して、前記画像情報を疑似線形形式に変換するステップと、
線形情報を生成するように調整された少なくとも1つのアルゴリズムを使用して、前記画像情報に対する処理を前記疑似線形形式で行うステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 請求項50に記載の前記方法を実施するように構成されていることを特徴とする画像処理パイプライン。
- 請求項50に記載の前記方法を実施するように構成されている機械可読命令を格納することを特徴とする1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 実行される変倍に基づいて、前記フィルタの実施に必要なフィルタカーネル数、およびフィルタカーネルごとに必要なタップ数を計算し、
前記フィルタカーネル数を事前に計算し、格納し、
事前に計算されたフィルタカーネルより多くのピクセル要素が行または列にある場合、前記フィルタカーネルを繰り返して順番に行うことによって、前記フィルタカーネルを前記画像情報の前記行または列に適用する
ことによって、フィルタを使用して、画像情報に対して変倍操作を行うことを特徴とする方法。 - 請求項53に記載の前記方法を実施するように構成されていることを特徴とする画像処理パイプライン。
- 請求項53に記載の前記方法を実施するように構成されている機械可読命令を格納することを特徴とする1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 画像処理パイプラインの実施に使用されるコードを生成する方法であって、
前記画像処理パイプラインの要件を入力するステップと、
前記要件を実施するために使用できるコードモジュールのライブラリからコードモジュールをアセンブリするステップであって、必要でないコードモジュールは前記生成されたコードで使用されないようにするステップと
を備えることを特徴とする方法。 - コードモジュールをアセンブルするステップは、前記画像処理パイプラインの適用の前に、静的分析を使用して、前記画像処理パイプラインの実施に使用される前記コードを生成することを特徴とする請求項56に記載の方法。
- 請求項56に記載の前記方法を実施するように構成されていることを特徴とする装置。
- 請求項56に記載の前記方法を実施するように構成されている機械可読命令を格納することを特徴とする1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- グラフィックス・プロセッシング・ユニットのピクセルシェーダを使用して画像処理パイプラインにおいて少なくとも1つの処理タスクを行う方法であって、
加重情報を、前記ピクセルシェーダの少なくとも1つのテクスチャユニットに割り当てるステップと、
入力画像情報のデルタシフトバージョンを、前記ピクセルシェーダの他の複数のテクスチャユニットに割り当てるステップと、
前記テクスチャユニットからの前記情報に基づいて前記ピクセルシェーダを使用した操作を行って出力結果を提供するステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 請求項60に記載の前記方法を実施するように構成されていることを特徴とする画像処理パイプライン。
- 請求項60に記載の前記方法を実施するように構成されている機械可読命令を格納することを特徴とする1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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