KR20160130460A - 컬러 압축을 위한 클러스터링 및 인코딩 - Google Patents

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존 엔 하셀그렌
칼 제이 먼크버그
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Abstract

먼저, 컬러들이 타일 내에서 개별 그룹들로 파티션되며, 이로써 각 그룹 내의 컬러의 편차가 저감된다. 다음으로, 각 그룹은 효율적인 방식으로 인코딩될 수 있다. 본 명세서에서 기술된 알고리즘은 이전의 알고리즘들보다 높은 압축 비를제 제공하며, 이로써 일부 실시예들에서 계산 비용은 매우 낮게 증가시키면서 메모리 대역폭을 더 줄일 수 있다. 본 알고리즘은 기존의 버퍼 압축 알고리즘들을 갖는 시스템에 추가될 수 있으며, 기존의 알고리즘이 압축하기를 실패한 추가 타일들을 다루며, 이로써 전체적인 압축 레이트를 증가시킨다.

Description

컬러 압축을 위한 클러스터링 및 인코딩{CLUSTERING AND ENCODING FOR COLOR COMPRESSION}
본 문서는 그래픽 프로세싱에 관한 것이다.
메모리 대역폭을 줄이는 것은 그래픽 아키텍처를 설계할 시에 가장 중요한 문제인데, 그 이유는 에너지 효율이 하드웨어 설계 시에 가장 중요한 성능 인자이기 때문이다. 메모리 버스들에 걸친 트랜잭션들은 에너지 및 레이턴시 측면에서 10의 몇 제곱 이상의 계산이 들 수 있다. 따라서, 보다 많은 계산을 희생해가면서 대역폭 사용을 줄여서 전력 소모를 감소시키고/시키거나 전체적인 성능을 증가시키는 것이 통상적이다. 이는 그래픽 프로세싱 유닛들(GPU들)에서 통상적으로 알려진 버퍼 압축 알고리즘에 대한 동기이다.
컬러 버퍼 압축을 위해서, 알고리즘은, 그것이 유용한 것이라면, 각 타일(예를 들어, 픽셀들의 직사각형 영역)의 컬러 데이터를 일부 임계치 크기까지 압축시키는데 성공해야 한다. 예를 들어서, 압축으로부터 무엇인가를 얻을 수 있다면 비압축된 형태에서 1024 비트들을 사용하는 타일은 512 비트들까지 압축할 필요가 있을 수 있다(압축된/비압축된 타일들의 크기는 아키텍처에 따라서 변하며 통상적으로 메모리 시스템의 제약사항들과 관련된다). 따라서, 이러한 임계치들(본 실례에서는 512 비트들)까지 압축될 수 있는 타일들이 많을수록, 메모리에 대한 보다 작은 대역폭이 사용된다. 압축될 수 있는 타일들과 총 타일 개수 간의 이러한 비는 압축 레이트로서 칭해지며, 압축 알고리즘의 효율을 평가할 때에 중요한 척도이다. 몇몇 상이한 임계치들이 존재하는데, 예를 들어, 2048 비트들로부터 512 비트들의 배수들: 1536 비트들, 또는 1024 비트들, 또는 512 비트들로의 압축이 존재한다. 이러한 경우에, 이들은 최저의 임계치(이 경우에서는 512 비트)에서 시작하면서 우선 순위가 부여될 수 있다.
통상적인 컬러 버퍼 압축 알고리즘은 타일에서 최소의 컬러 성분들을 찾고 이어서 채널당 최소의 컬러 성분에 대한 잔차들을 인코딩하기 위해서 가능한 한 소수의 비트들을 사용할 수 있다. 이러한 방식들은 때로 오프셋 압축 방법들로 칭해진다. 그래픽 애플리케이션 프로그램 인터페이스들(API들)(OpenGL 및 DirectX)은 컬러 버퍼가 무손실인 것을 요구하는데, 즉 어떠한 정보도 압축/압축해제 프로세스 시에 파괴되지 않는 것을 요구한다는 것이 주목된다.
일부 실시예들이 다음의 도면들을 참조하여 기술된다.
도 1은 하나의 가설적 실례에서의 적색 및 녹색 채널들의 그래프이다.
도 2는 하나의 파티셔닝 실시예를 위한 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 대한 시스템도이다.
도 4는 시스템의 일 실시예의 전방 측면도이다.
수많은 타일들은 2 개 이상의 개별 컬러 그룹들을 포함할 수 있다. 예를 들어서, 타일은 청색 컬러 그룹 및 황색 컬러 그룹을 포함할 수 있다. 이러한 그룹들을 서로 압축하는 것은 때로 매우 효율적이지 않다. 이는 2 개의 개별 그룹들 간의 색 공간에서의 큰 거리 때문이며, 이는 압축을 위한 큰 잔차들을 요구한다.
먼저, 컬러들이 타일 내에서 개별 그룹들로 파티션되며, 이로써 각 그룹 내의 컬러의 편차가 저감된다. 다음으로, 각 그룹은 효율적인 방식으로 인코딩될 수 있다. 본 명세서에서 기술된 알고리즘은 이전의 알고리즘들보다 높은 압축 비를제 제공하며, 이로써 일부 실시예들에서 계산 비용은 매우 낮게 증가시키면서 메모리 대역폭을 더 줄일 수 있다. 본 알고리즘은 기존의 버퍼 압축 알고리즘들을 갖는 시스템에 추가될 수 있으며, 기존의 알고리즘이 압축하기를 실패한 추가 타일들을 다루며, 이로써 전체적인 압축 레이트를 증가시킨다.
파티셔닝 방식의 일 실시예에서, 최소 박스가 타일의 컬러들을 둘러서 규정되며 이어서 이 박스는 그리드로 분할되며, 일 실시예에서 다수의 분해 셀들(또한 박스 형상)이 모 박스(parent box)를 커버하지만, 예를 들어, 직사각형 그리드 셀들과 같은 다른 구성들이 또한 사용될 수 있다. 각 셀에 대해서, 해당 셀에 속하는 컬러들의 최소 박스가 구해진다. 최악의 경우에, 이 박스는 그리드 셀 자체만큼 클 것이지만, 샘플들이 조밀한 그룹을 형성하면, 박스는 통상적으로 보다 작아진다. 이러한 박스들은 이어서 저장될 수 있는 일부 사전결정된 수의 그룹들이 효율적으로 식별되기까지 병합된다. 이 수는 압축된 데이터의 크기에 의존하며, 따라서, 512 비트들의 버짓의 경우에, 일 실시예에서, 예를 들어서, 2 또는 3 개의 그룹들을 제공할 수 있다. 이어서, 컬러들의 세트를 두르는 최소 박스가 구해지며 효율적인 방식으로 인코딩된다.
이 알고리즘은 일부 실시예들에서 동일한 시간에 모든 채널들을 함께 인코딩하며, 이는 보다 효율적일 수 있다.
예를 들어서, RGB-값들에 의해서 규정된, N 개의 컬러들을 갖는 타일을 가정하자. 그러나, 임의의 색 공간이 사용될 수 있다. 도 1에서, 오직 적색 및 녹색 채널들(R 및 G)만이 도시된다.
도 1의 좌측에서, 적색(R) 및 녹색(G) 축들이 8 개의 픽셀 컬러들, 즉 4 개의 녹색(빈 원) 및 4 개의 적색(채워진 원)에 대해서 도시된다. 도 1의 중간에서는, 최소 박스가 픽셀 컬러들을 둘러서 규정된다. 원(D)은 좌측 하단 코너에 있으며, 이러한 8 픽셀 컬러들 중 최소 컬러이다. 중간에서, 최소 박스는 2x2 셀들로 분할된다. 우측에서, 최소 박스들(B1 및 B2)가 각 셀에 대해서 컴퓨팅되며, 이는 2 개의 그룹들을 생성한다. 어두운 원들(D1 및 D2)은 이러한 2 개의 그룹들에 대한 최소 컬러들을 나타낸다.
가장 간단한 클러스터링 알고리즘에서, 각 비어있지 않은 셀을 최소 컬러(도 1에서의 어두운 원들(D1 및 D2))로 간단하게 인코딩하고 해당 박스 내측의 잔차들을 일부 인코딩한다. 이는 이하에서 기술되는 방법 또는 표준 방법들에 따라 수행될 수 있다.
이러한 예는 2 차원들에서의 예이지만, 통상적으로 3 차원(RGB) 또는 4 차원(RGBA)이 존재한다. 그룹(또는 박스)의 최소 컬러의 코딩은 보다 비용이 들기 때문에, 때로 2 개의 그룹들(박스들)을 하나의 그룹으로 병합하는 것이 합리적이다. 또한 컬러들을 다른 색 공간, 예를 들어서, 슈도-휘도(pseudo-luminance) 또는 강도(Y), 오렌지색 크로미넌스, Co 및 녹색 크로미넌스 Cg 또는 (YCoCg)로 변환하여, 각 박스의 볼륨(volume)을 잠재적으로 줄이고, 이로써 잔차 비트들의 수를 줄이는 것을 선택할 수 있다. 예를 들어서, 낮은 크로미넌스를 갖는 이미지들에서, 대부분의 편차는 Y 축을 따라서 있을 것이다.
반복적 방식에서, 결과적으로 병합된 그룹들(박스들)의 총 볼륨을 최소 양만큼 증가시키는 한 쌍의 그룹들(박스들)은 병합된다. RGB-좌표에서, 8 개의 셀들이 차원마다 한번씩 분할함으로써 획득된다. 각 그룹은 x, y 또는 z에서 오직 하나의 직접적 이웃을 갖는다. 하나의 유용한 병합 경험적 방식은 임의의 다른 이웃과 병합되는 것에 비해서 최소의 볼륨을 낳는 이웃과 최소 박스를 병합시키는 것이다. 비용이 성공적인 압축에 대한 비트 임계치 미만이 될 때까지 이러한 바를 반복한다. 병합은 오직 목표 비트 임계치에(또는 덜) 도달할 때까지만 계속될 필요가 있다.
1 차원마다 2 회 이상 분할하는 것도 또한 가능하다. 이는 병합될 수 있는 최소 박스들을 갖는 보다 많은 셀들을 생성한다. 이 경우에, 각 셀은 보다 많은 직접적 이웃들을 얻을 수 있다.
인코딩할 하나의 컬러 그룹이 존재하고 최소 컬러가 RGB-좌표에서 이러한 컬러들 주위의 박스에 대해서 식별된다고 가정하자. 이러한 최소 컬러는 그룹 내의 모든 컬러들로부터 감산되어서 각 채널 컬러에 대한 잔차 성분들을 계산할 수 있다. 각 채널의 최대 컬러 성분 LR, LG, LB이 이어서 구해진다. 각 채널의 "폭들"은 wR, wG, wB로서 표시되며, 여기서 wR= LR+1, 등으로 된다.
대부분의 방식들은 채널당 잔차를 저장하기 위해서 간단히 정수의 비트들을 사용한다. 이는 예를 들어서, 적색 채널 R에 대해서, WR <= 2k가 되도록 최소의 k을 찾으며, 이어서 k 비트들로 R에 대한 각 잔차를 인코딩하는 것을 의미한다. 그러나, 이는 매우 소모적일 수 있다. 예를 들어서, 최대 잔차가 32이면, 6 비트들이 이 잔차를 인코딩하는데 필요하다(그 이유는 5 비트들은 오직 25-1 =31에 달하기 때문임).
대신에, 보다 효율적인 코딩 기법이 사용될 수 있다. 다음의 설명은 다시 RGB-좌표에서이지만, 이는 임의의 색 공간 내에서 임의의 수의 채널들로 일반화될 수 있다.
컬러 r, g, b(여기서, 최소 컬러는 상술한 바와 같이 이미 감산되었음)가 인코딩될 것이라고 가정하자. r은 0과 wR-1 사이의 수이며, 다른 채널들도 마찬가지이다.
이러한 인코딩은 다음과 같이, 각 채널에 대한 최대 컬러 성분들을 사용하여, 단일 정수 비용 T로 변환된다:
[수학식 1]
Figure pct00001
이 수는 최대 0 내지(wR * wG * wB -1)일 수 있다. 따라서, 최소의 수 k는 (wR * wG * wB -1)< 2k가 되도록 구해지며 각 T는 k 비트들로 인코딩된다.
이는, c가 픽셀당 채널들의 수라고 가정하면, 픽셀당 0 내지 c-1 비트들을 절감한다. 몇몇 예시들이 아래의 표 1에서 포함된다.
Figure pct00002
이어서, 디코딩이 기술된다.(픽셀당) 수 T가 주어진 경우, r, g, 및 b를 다음과 같이 디코딩하길 원할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pct00003
컬러 그룹마다, 그룹의 크기가 다음과 같이 저장된다: 타일당 wR, wG, wB. 현 방식들은 채널당 (R8G8B8A8에 대한) 3 비트들을 저장할 필요가 있을 수 있으며, 본 방식에 따른 최적화에 의해서, 일부 실시예들에서 채널당 6 비트들을 저장할 필요가 있을 수 있다. 따라서, 비용은 6*4-3*4=12 비트들만큼 증가하며, 이는 허용가능하다.
위의 설명에서, RGBA 채널들은 함께 인코딩되었다. 다른 대안은 다른 채널들로부터 격리된 모든 적색 값들을 인코딩하는 것이며, 모든 녹색 값들은 함께 다른 채널들과는 격리되어서 인코딩될 것이며, 마찬가지로, 청색 및 알파에 대해서도 마찬가지이다. 예를 들어서, 3 개의 적색 값들이 하나의 그룹 내에서 인코딩될 것이면, 수학식 1을 다음과 같이 다시 쓸 수 있다:
[수학식 3]
Figure pct00004
동일한 방식으로, 디코딩(수학식 2)이 조절될 수 있다(간단하게 WG(및 다른 것들)이 사용되는 모든 곳에서 WR을 사용한다). 이는 잠재적으로 보다 효율적이며, 일 그룹에서 수많은 보다 많은 채널 성분들(예를 들어, 적색-값들)을 인코딩하는 것을 선택할 수 있다. 예를 들어서, 8 개의 채널 성분들(예를 들어, 적색 값들)을 함께 인코딩하고자 결정할 수 있다. 이는 적응적으로 수행될 수 있으며 즉, 보다 많은 채널 성분들이 최상의 절충(tradeoff)에 도달할 때까지 인코딩되며, 이러한 최상의 절충은 비용 T가 보다 적은 비트들을 사용하기 때문에 가능한 한 2의 멱수에 근접하는 것일 수 있다.
인코딩(수학식 1) 및 디코딩(수학식 2)은 승산들 및 제산들(및 모듈로, 즉, %-연산자)을 포함한다. 일부 그래픽 프로세서들에 있어서, 이러한 동작들의 비용을 줄이는 것이 요구될 수 있다. 예를 들어서, 각 채널의 폭들, 즉, wR, wG, wB는 제산을 보다 간단하게 하도록 제한될 수 있다.
이전에, 폭들 wR, wG, wB는 2의 멱수, 즉 2j만을 취할 수 있다. 이는 제산을 시프트로 바꾸지만, 비트를 절감하지는 못한다. 다음의 폭들이 일 실시예에서 사용될 수 있다:
[수학식 4]
Figure pct00005
RGB에 대해서, wR * wG 만큼 나눈다. 이 수는 다음과 같이 기술된다:
Figure pct00006
이 제산은 다음이 된다:
Figure pct00007
2n 및 2m에 의한 제산은 제산이 되며, 이어서 나머지 수가 {1,3,5,7} 중 임의의 것인 2 개의 수들에 의해서 나누어질 수 있다.
이는
Figure pct00008
에서 인터넷 상에서 입수가능한, Integer Division by Constants에서 기술된 바와 같은 하드웨어로 상대적으로 간단하게 구현될 수 있다.
다른 대안은 폭들이 0 내지 15 및 k*16가 되게 하는 것이며 k>=1이다. 이는 제산이 1 내지 15의 상수들, 즉 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15로 구현된다는 것을 의미한다.
이는 다음과 같은 제산들로 귀결된다(2에 의한 제산은 카운트하지 않거나 반복함):
3, 5, 7, 11, 13.
나머지는 시프트가 될 것이다.
가용하다면, 2 개 이상의 픽셀들을 하나의 수로 인코딩할 수 있다. N 개의 컬러들이 함께 인코딩되면, 0 내지 N-1 비트들을 절감할 수 있다.
본 명세서에서 기술된 2 개의 파티셔닝 및 인코딩 방식들은 예를 들어서, 필요사항 및 실현가능성에 따라서 서로 독립적으로 또는 함께 사용될 수 있다.
도 2에 도시된 클러스터링 알고리즘(10)은 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 하드웨어로 구현될 수 있다. 소프트웨어 및 펌웨어 실시예들에서, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체, 예를 들어서, 자기, 광학, 또는 반도체 저장부들 내에 저장된 컴퓨터 실행 인스트럭션들에 의해서 상기 알고리즘은 구현될 수 있다. 예를 들어서, 일 실시예에서, 그래픽 프로세서와 연관된 저장부에서 상기 알고리즘은 구현될 수 있다.
클러스터링 알고리즘(10)은 블록(12)에서 표시된 바와 같이, 컬러 편차에 기초하여 컬러 값들의 타일을 셀들로 분할함으로써 시작된다. 셀들은 타일의 임의의 하위분할일 수 있다.
이어서, 각 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값(base color value)이 블록(14)에서 표시된 바와 같이 결정된다. 상술한 바와 같은 일 실시예에서, 기본 컬러 값은 셀의 최소 컬러 값일 수 있다. 하지만, 일부 실례들을 언급하자면, 최대 값, 평균치 또는 평균 값을 포함하는 다른 값들이 또한 사용될 수 있다. 결과적인 병합된 그룹의 총 볼륨을 최소량만큼 증가시키는 그룹들의 쌍은 블록(15)에서 표시된 바와 같이 병합된다.
마지막으로, 비어있지 않은 셀 내의 각 컬러 값에 대한 잔차가 블록(16)에서 표시된 바와 같이 기본 컬러 값에 대해서 인코딩된다. 컬러 값들을 인코딩하기 위한 다양한 상이한 기술들이 상술되었다. 다른 기술들이 또한 사용될 수 있다.
도 3은 시스템(700)의 실시예를 예시한다. 실시예들에서, 시스템(700)은 미디어 시스템일 수 있지만, 시스템(700)은 이러한 상황으로 한정되지 않는다. 예를 들어서, 시스템(700)은 개인용 컴퓨터(PC), 랩탑 컴퓨터, 울트라-랩탑 컴퓨터, 태블릿, 터치 패드, 휴대용 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨터, 팜탑 컴퓨터, 개인용 디지털 보조장치(PDA), 셀룰러 전화, 셀룰러 전화/PDA 조합, 텔레비전, 스마트 디바이스(예를 들어, 스마트 폰, 스마트 태블릿 또는 스마트 텔레비전), 이동 인터넷 디바이스(MID), 메시징 디바이스, 데이터 통신 디바이스, 등 내로 통합될 수 있다.
실시예들에서, 시스템(700)은 디스플레이(720)에 연결된 플랫폼(702)을 포함한다. 플랫폼(702)은 콘텐츠 디바이스, 예를 들어서, 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730) 또는 콘텐츠 전달 디바이스(들)(740) 또는 다른 유사한 콘텐츠 소스들로부터 콘텐츠를 수신할 수 있다. 하나 이상의 네비게이션 특징부들을 포함하는 네비게이션 제어기(750)는 예를 들어서, 플랫폼(702) 및/또는 디스플레이(720)와 상호작용하는데 사용될 수 있다. 이러한 구성요소들 각각은 이하에서 보다 상세하게 기술된다.
실시예들에서, 플랫폼(702)은 칩셋(705), 프로세서(710), 메모리(712), 저장부(714), 그래픽 서브시스템(715), 애플리케이션들(716) 및/또는 무선부(718)의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 칩셋(705)은 프로세서(710), 메모리(712), 저장부(714), 그래픽 서브시스템(715), 애플리케이션들(716) 및/또는 무선부(718) 간의 상호통신을 제공할 수 있다. 예를 들어서, 칩셋(705)은 저장부(714)와의 상호통신을 제공할 수 있는 저장부 어댑터(미도시)를 포함할 수 있다.
프로세서(710)는 CISC(Complex Instruction Set Computer) 또는 RISC(Reduced Instruction Set Computer)프로세서들, x86 인스트럭션 세트 호환가능한 프로세서들, 다중-코어, 또는 임의의 다른 마이크로프로세서 또는 중앙 프로세싱 유닛(CPU)으로서 구현될 수 있다. 실시예들에서, 프로세서(710)는 듀얼-코어 프로세서(들), 듀얼-코어 이동 프로세서(들), 등을 포함할 수 있다. 프로세서는 메모리(712)와 함께 도 2의 시퀀스를 구현할 수 있다.
메모리(712)는 예를 들어서, 다음으로 한정되지 않지만, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 또는 정적 RAM(SRAM)를 포함하는 휘발성 메모리 디바이스로서 구현될 수 있다.
저장부(714)는 비휘발성 저장 디바이스, 예를 들어서, 다음으로 한정되지 않지만, 자기 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브, 테이프 드라이브, 내부 저장 디바이스, 부착형 저장 디바이스, 플래시 메모리, 배터리 지원 SDRAM(동기식 DRAM), 및/또는 네트워크 액세스가능한 저장 디바이스로서 구현될 수 있다. 실시예들에서, 저장부(714)는 예를 들어서, 다수의 하드 드라이브가 포함되는 경우에 중요한 디지털 미디어에 대한 저장 성능 개선 보호성을 증가시키는 기술을 포함할 수 있다.
그래픽 서브시스템(715)은 디스플레이할 정지 영상 또는 비디오와 같은 이미지들의 프로세싱을 수행할 수 있다. 그래픽 서브시스템(715)은 예를 들어서, 그래픽 프로세싱 유닛(GPU) 또는 시각적 프로세싱 유닛(VPU)일 수 있다. 아날로그 또는 디지털 인터페이스가 사용되어서 그래픽 서브시스템(715) 및 디스플레이(720)와 통신하게 연결될 수 있다. 예를 들어서, 인터페이스는 고해상도 멀티미디어 인터페이스, 디스플레이포트, 무선 HDMI, 및/또는 무선 HD 순응 기술들 중 임의의 것일 수 있다. 그래픽 서브시스템(715)은 프로세서(710) 또는 칩셋(705) 내로 통합될 수 있다. 그래픽 서브시스템(715)은 칩셋(705)에 통신가능하게 연결된 독립형 카드일 수 있다.
본 명세서에서 기술된 그래픽 및/또는 비디오 프로세싱 기술들은 다양한 하드웨어 아키텍처들로 구현될 수 있다. 예를 들어서, 그래픽 및/또는 비디오 기능들은 칩셋 내에 통합될 수 있다. 이와 달리, 개별 그래픽 및/또는 비디오 프로세서가 사용될 수 있다. 또 다른 실시예로서, 그래픽 및/또는 비디오 기능들이 다중-코어 프로세서를 포함하는, 범용 프로세서에 의해서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 이 기능들은 소비자 전자 디바이스에서 구현될 수 있다.
무선부(718)는 다양한 적합한 무선 통신들 기술들을 사용하여 신호들을 송수신할 수 있는 하나 이상의 무선부들을 포함할 수 있다. 이러한 기술들은 하나 이상의 무선 네트워크들에 걸친 통신들을 수반할 수 있다. 예시적인 무선 네트워크들은 (다음으로 한정되지 않지만) 무선 로컬 구역 네트워크들(WLAN들), 무선 개인용 구역 네트워크들(WPAN들), 무선 메트로폴리턴 구역 네트워크(WMAN들), 셀룰러 네트워크들, 및 인공위성 네트워크들을 포함한다. 이러한 네트워크들을 통한 통신 시에, 무선부(718)는 임의의 버전으로 된 하나 이상의 적용가능한 표준들에 따라서 동작할 수 있다.
실시예들에서, 디스플레이(720)는 임의의 텔레비전 타입 모니터 또는 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(720)는 예를 들어서, 컴퓨터 디스플레이 스크린, 터치 스크린 디스플레이, 비디오 모니터, 텔레비전-유사 디바이스, 및/또는 텔레비전을 포함할 수 있다. 디스플레이(720)는 디지털 및/또는 아날로그일 수 있다. 실시예들에서, 디스플레이(720)는 홀로그래픽 디스플레이일 수 있다. 또한, 디스플레이(720)는 시각적 프로젝션을 수신할 수 있는 투명 표면일 수 있다. 이러한 프로젝션들은 정보, 이미지들, 및/또는 객체들의 다양한 형태들을 나를 수 있다. 예를 들어서, 이러한 프로젝션들은 이동 증강 현실(MAR)애플리케이션을 위한 시각적 오버레이일 수 있다. 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션들(716)의 제어 하에서, 플랫폼(702)은 사용자 인터페이스(722)를 디스플레이(720) 상에 표시할 수 있다.
실시예들에서, 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730)는 임의의 국가적, 국제적 및/또는 독립적 서비스에 의해서 호스트될 수 있으며, 이로써 예를 들어서, 인터넷을 통해서 플랫폼(702)에 액세스될 수 있다. 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730)는 플랫폼(702) 및/또는 디스플레이(720)에 연결될 수 있다. 플랫폼(702) 및/또는 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730)는 네트워크(760)에 연결되어서 매체 정보를 네트워크(760)와 주고받을 수 있다(예를 들어, 송신 및/또는 수신할 수 있다). 콘텐츠 전달 디바이스(들)(740)는 또한 플랫폼(702) 및/또는 디스플레이(720)에 연결될 수 있다.
실시예들에서, 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730)는 케이블 텔레비전 박스, 개인용 컴퓨터, 네트워크, 전화, 인터넷 가능한 디바이스들 또는 디지털 정보 및/또는 콘텐츠를 전달할 수 있는 어플라이언스 가능한, 및 네트워크(760)를 통해서 또는 직접적으로 콘텐츠 제공자들 및 플랫폼(702) 및/또는 디스플레이(720) 간에서 콘텐츠를 단일방향으로 또는 양방향으로 송수신할 수 있는 임의의 다른 유사한 디바이스를 포함할 수 있다. 콘텐츠가 네트워크(760)를 통해서 시스템(700) 내의 구성요소들의 임의의 하나 및 콘텐츠 제공자로부터 그리고 이로 단일방향으로 및/또는 양방향으로 송수신될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 콘텐츠의 실례들은 예를 들어서, 비디오, 음악, 의료 및 게임 정보, 등을 포함하는 임의의 매체 정보를 포함할 수 있다.
콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730)는 콘텐츠, 예를 들어서, 케이블 텔레비전 프로그램, 예를 들어서, 매체 정보, 디지털 정보, 및/또는 다른 콘텐츠를 수신한다. 콘텐츠 제공자들의 실례는 임의의 케이블 또는 인공위성 텔레비전 또는 무선 또는 인터넷 콘텐츠 제공자들을 포함할 수 있다. 제공된 실례들은 적용가능한 실시예들을 한정하는 것은 아니다.
실시예들에서, 플랫폼(702)은 하나 이상의 네비게이션 특징부들을 갖는 네비게이션 제어기(750)로부터 제어 신호들을 수신할 수 있다. 제어기(750)의 네비게이션 특징부들은 예를 들어서, 사용자 인터페이스(722)와 상호작용하는데 사용될 수 있다. 실시예들에서, 네비게이션 제어기(750)는 사용자로 하여금 공간적(예를 들어, 연속적이면서 다차원적인) 데이터를 컴퓨터로 입력하게 하는 컴퓨터 하드웨어 구성요소(구체적으로, 인간 인터페이스 디바이스)일 수 있는 포인팅 디바이스일 수 있다. 수많은 시스템들, 예를 들어서, 그래픽 사용자 인터페이스들(GUI), 및 텔레비전들 및 모니터들이 사용자로 하여금 물리적 제스처를 사용하여 데이터를 제어하고 이를 컴퓨터 또는 텔레비전으로 제공하게 할 수 있다.
제어기(750)의 네비게이션 특징부들의 이동은 디스플레이 상에서 표시되는 포인터, 커서, 포커스 링, 또는 다른 시각적 표시자들에 의해서 디스플레이(예를 들어, 디스플레이(720)) 상에서 똑같이 반영될 수 있다. 예를 들어서, 소프트웨어 애플리케이션들(716)의 제어 하에서, 네비게이션 제어기(750) 상에 위치한 네비게이션 특징부들은 예를 들어서, 사용자 인터페이스(722)상에서 표시된 가상 네비게이션 특징부들로 맵핑될 수 있다. 실시예들에서, 제어기(750)는 개별 구성요소가 아니라 플랫폼(702) 및/또는 디스플레이(720)내로 통합될 수 있다. 그러나, 실시예들은 본 명세서에서 기술되거나 도시된 요소들 또는 맥락으로 한정되지 않는다.
실시예들에서, 드라이버들(미도시)은 예를 들어서, 인에이블될 시에, 초기 부팅 후에, 사용자들로 하여금 버튼의 터치로 텔레비전과 같은 플랫폼(702)을 즉시 턴 온 및 오프시키게 하는 기술을 포함할 수 있다. 플랫폼이 턴 오프되면, 프로그램 로직은 플랫폼(702)으로 하여금 콘텐츠를 매체 어댑터들 또는 다른 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730) 또는 콘텐츠 전달 디바이스(들)(740)에 스트리밍하게 한다. 또한, 칩셋(705)은 예를 들어서, 5.1 써라운드 사운드 오디오 및/또는 HD(high definition) 7.1 써라운드 사운드 오디오에 대한 하드웨어 및/또는 소프트웨어 지원사항을 포함할 수 있다. 드라이버들은 통합된 그래픽 플랫폼들을 위한 그래픽 드라이버를 포함할 수 있다. 실시예들에서, 그래픽 드라이버는 PCI(peripheral component interconnect) Express 그래픽 카드를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 시스템(700)에 도시된 구성요소들 중 임의의 하나 이상은 통합될 수 있다. 예를 들어서, 플랫폼(702) 및 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730)이 통합될 수 있거나, 또는 플랫폼(702) 및 콘텐츠 전달 디바이스(들)(740)이 통합될 수 있거나, 또는 예를 들어서, 플랫폼(702), 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730), 및 콘텐츠 전달 디바이스(들)(740)이 통합될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 플랫폼(702) 및 디스플레이(720)는 통합형 유닛일 수 있다. 예를 들어서, 디스플레이(720) 및 콘텐츠 서비스 디바이스(들)(730)이 통합될 수 있거나, 또는 디스플레이(720) 및 콘텐츠 전달 디바이스(들)(740)이 통합될 수 있다. 이러한 실례들은 범위를 한정고자 하는 것은 아니다.
다양한 실시예들에서, 시스템(700)은 무선 시스템, 유선 시스템, 또는 이 둘의 조합으로서 구현될 수 있다. 무선 시스템으로서 구현되는 경우에, 시스템(700)은 무선 공유 매체, 예를 들어서, 하나 이상의 안테나들, 송신기들, 수신기들, 송수신기들, 증폭기들, 필터들, 제어 로직, 등을 통해서 통신하기 위해서 적합한 구성요소들 및 인터페이스들을 포함할 수 있다. 무선 공유 매체의 실례는 무선 대역의 일부들, 예를 들어서, RF 대역 등을 포함할 수 있. 유선 시스템으로서 구현되는 경우에, 시스템(700)은 유선 통신 매체, 예를 들어서, 입출력(I/O)어댑터들, I/O 어댑터를 대응하는 유선 통신 매체와 연결시키는 물리적 커넥터들, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 디스크 제어기, 비디오 제어기, 오디오 제어기, 등을 통해서 통신하기 위해서 적합한 구성요소들 및 인터페이스들을 포함할 수 있다. 유선 통신 매체의 실례는 배선, 케이블, 금속 리드들, 인쇄 회로 기판(PCB), 백플레인, 스위치 패브릭, 반도체 재료, 트위스트-쌍 와이어, 동축 케이블, 광섬유, 등을 포함할 수 있다.
플랫폼(702)은 정보를 송수신하기 위한 하나 이상의 논리적 또는 물리적 채널들을 확립할 수 있다. 정보는 매체 정보 및 제어 정보를 포함할 수 있다. 매체 정보는 사용자에게로 향하는 콘텐츠를 나타내는 임의의 데이터를 말할 수 있다. 콘텐츠의 실례들은 예를 들어서, 음성 대화로부터의 데이터, 비디오 컨퍼런스, 스트리밍 비디오, 전자 메일("email") 메시지, 음성 메일 메시지, 문자숫자 부호들, 그래픽, 이미지, 비디오, 텍스트, 등을 포함할 수 있다. 음성 대화로부터의 데이터는 예를 들어서, 스피치 정보, 사일런스 기간들, 백그라운드 노이즈, 컴포트 노이즈, 톤 등일 수 있다. 제어 정보는 자동화된 시스템을 향하는 명령들, 인스트럭션들 또는 제어어들을 나타내는 임의의 데이터를 말할 수 있다. 예를 들어서, 제어 정보는 매체 정보를 시스템을 통해서 라우팅되거나, 또는 노드에게 지시하여 사전결정된 방식으로 매체 정보를 프로세싱하도록 하는데 사용될 수 있다. 그러나, 실시예들은 도 3에 도시되거나 기술된 맥락 또는 요소로 한정되지 않는다.
상술한 바와 같이, 시스템(700)은 상이한 물리적 스타일들 또는 폼 팩터들로 구현될 수 있다. 도 4는 시스템(700)이 실시될 수 있는 소형 폼 팩터 디바이스(800)의 실시예들을 예시한다. 실시예들에서, 예를 들어서, 디바이스(800)는 무선 기능들을 갖는 이동 컴퓨팅 디바이스로서 구현될 수 있다. 이동 컴퓨팅 디바이스는 예를 들어서, 하나 이상의 배터리들과 같은, 프로세싱 시스템 및 이동 전력 소스 또는 공급부를 갖는 임의의 디바이스를 말할 수 있다.
상술한 바와 같이, 이동 컴퓨팅 디바이스의 실례들은 개인용 컴퓨터(PC), 랩탑 컴퓨터, 울트라-랩탑 컴퓨터, 태블릿, 터치 패드, 휴대용 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨터, 팜탑 컴퓨터, 개인용 디지털 보조장치(PDA), 셀룰러 전화, 조합된 셀룰러 전화/PDA, 텔레비전, 스마트 디바이스(예를 들어, 스마트 폰, 스마트 태블릿 또는 스마트 텔레비전), 이동 인터넷 디바이스(MID), 메시징 디바이스, 데이터 통신 디바이스, 등을 포함할 수 있다.
이동 컴퓨팅 디바이스의 실례들은 또한 개인이 착용하도록 구성된 컴퓨터들, 예를 들어서, 손목 컴퓨터, 손가락 컴퓨터, 링 컴퓨터, 안경 컴퓨터, 벨트-클립 컴퓨터, 암-밴드 컴퓨터, 신발 컴퓨터들, 의류 컴퓨터들, 및 다른 웨어러블 컴퓨터들을 포함할 수 있다. 실시예들에서, 예를 들어서, 이동 컴퓨팅 디바이스는 컴퓨터 애플리케이션들, 및 음성 통신들 및/또는 데이터 통신들을 실행할 수 있는 스마트 폰으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예들이 예시적으로 스마트 폰으로서 구현된 이동 컴퓨팅 디바이스로 기술될 수 있지만, 다른 실시예들이 역시 다른 무선 이동 컴퓨팅 디바이스들을 사용하여 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 실시예들은 이러한 맥락으로 한정되지 않는다.
다음의 절 및/또는 실례들은 다른 실시예들에 관한 것이다.
일 예시적인 실시예는 방법일 수 있으며, 이 방법은 컴퓨터 프로세서를 사용하여, 컬러 값들의 타일을 상기 타일 내의 컬러 편차에 기초하여 셀들로 분할하는 단계; 각각의 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값을 결정하는 단계; 및 상기 기본 컬러 값을 사용하여 각각의 값을 인코딩하는 단계를 포함한다. 이 방법은 타일의 컬러 값들을 둘서서 최소 박스를 규정하는 단계 및 상기 최소 박스를 셀들로 분할하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 이 방법은 한 쌍의 박스들을 병합하여 상기 병합된 박스들의 총 볼륨을 최소량만큼 증가시키는 단계를 또한 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 임의의 다른 이웃과 병합하는 것에 비해서 최소의 볼륨을 낳는 이웃과 가장 작은 박스를 병합하는 단계 및 인코딩 비용이 임계치 미만이 될 때까지 반복적으로 병합하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값에 대해서 상기 비어있지 않은 셀 내의 각각의 값에 대한 잔차들을 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 인코딩될 그룹 내의 모든 컬러 값들로부터 최소 컬러 값을 감산하여 각각의 채널에 대한 컬러 값 성분들을 형성하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 각각의 채널의 최대 컬러 값 성분을 구하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 채널당 최대 성분을 사용하여 컬러 인코딩을 단일 정수 비용으로 변환하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 색 공간에 대한 모든 채널들을 함께 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 승산 또는 제산 없이 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 수들의 집합에 걸쳐 상수로 제산이 수행되도록 상기 수들의 집합에 폭들을 할당하는 단계를 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 동일한 컬러 성분의 다수의 값들을 함께 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 예시적인 실시예는 인스트럭션들을 저장하는 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체일 수 있으며, 상기 인스트럭션들은 프로세서에 의해 실행되어 시퀀스를 수행하며, 상기 시퀀스는, 컴퓨터 프로세서를 사용하여, 컬러 값들의 타일을 상기 타일 내의 컬러 편차에 기초하여 셀들로 분할하는 동작; 각각의 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값을 결정하는 동작; 및 상기 기본 컬러 값을 사용하여 각각의 값을 인코딩하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 시퀀스는 타일의 컬러 값들을 둘러서 최소 박스를 규정하는 동작 및 상기 최소 박스를 셀들로 분할하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 시퀀스는 한 쌍의 박스들을 병합하여 상기 병합된 박스들의 총 볼륨을 최소량만큼 증가시키는 동작을 포함할 수 있다. 상기 시퀀스는 임의의 다른 이웃과 병합하는 것에 비해서 최소의 볼륨을 낳는 이웃과 가장 작은 박스를 병합하는 동작 및 인코딩 비용이 임계치 미만이 될 때까지 반복적으로 병합하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 시퀀스는 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값에 대해서 상기 비어있지 않은 셀 내의 각각의 값에 대한 잔차들을 인코딩하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 시퀀스는 색 공간에 대한 모든 채널들을 함께 인코딩하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 시퀀스는 승산 또는 제산 없이 인코딩하는 동작을 포함할 수 있다. 이 시퀀스는 또한 수들의 집합에 걸쳐 상수로 제산이 수행되도록 상기 수들의 집합에 폭들을 할당하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 시퀀스는 동일한 컬러 성분의 다수의 값들을 함께 인코딩하는 동작을 포함할 수 있다.
다른 예시적인 실시예는 컬러 값들의 타일을 상기 타일 내의 컬러 편차에 기초하여 셀들로 분할하고, 각각의 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값을 결정하며, 상기 기본 컬러 값을 사용하여 각각의 값을 인코딩하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결된 저장부를 포함하는, 장치일 수 있다. 상기 장치는 타일의 컬러 값들을 둘러서 최소 박스를 규정하고 상기 최소 박스를 셀들로 분할하도록 구성된, 상기 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 장치는 한 쌍의 박스들을 병합하여 상기 병합된 박스들의 총 볼륨을 최소량만큼 증가시키도록 구성된, 상기 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 장치는 임의의 다른 이웃과 병합하는 것에 비해서 최소의 볼륨을 낳는 이웃과 가장 작은 박스를 병합하고 인코딩 비용이 임계치 미만이 될 때까지 반복적으로 병합하도록 구성되는, 상기 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 장치는 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값에 대해서 상기 비어있지 않은 셀 내의 각각의 값에 대한 잔차들을 인코딩하도록 구성된, 상기 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 장치는 색 공간에 대한 모든 채널들을 함께 인코딩하도록 구성된, 상기 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 장치는 상기 프로세서는 제산 또는 승산 없이 인코딩하도록 구성된, 상기 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 장치는 배터리를 포함하는 상기 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 장치는 펌웨어 및 상기 펌웨어를 업데이트하는 모듈을 포함하는 상기 프로세서를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 기술된 그래픽 프로세싱 기술들은 다양한 하드웨어 아키텍처들로 구현될 수 있다. 예를 들어서, 그래픽 기능들은 칩셋 내에 통합될 수 있다. 이와 달리, 개별 그래픽 프로세서가 사용될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 그래픽 기능들은 다중코어 프로세서를 포함하는 범용 프로세서에 의해서 구현될 수 있다.
본 명세서에서 "일 실시예" 또는 "실시예"가 등장하면 이는 이 실시예와 관련하여 기술된 특정 특징, 구조, 또는 특성이 본 발명 내에 포함되는 적어도 하나의 구현 시에 포함된다는 것을 말한다. 이로써, 구 "일 실시예에서" 또는 "실시예에서"가 등장하는 것은 반드시 동일한 실시예를 말하는 것은 아니다. 또한, 특정 특징들, 구조들, 또는 특성들이 예시된 특정 실시예와 다른 적합한 형태들로 도입될 수 있으며, 이러한 형태들은 본원의 청구항들 내에 포함될 수 있다.
한정된 수의 실시예들이 기술되었지만, 본 기술 분야의 당업자는 이 실시예들로부터의 수많은 수정사항들 및 변형사항들을 이해할 것이다. 첨부된 청구항들이 본 발명의 진정한 사상 및 범위 내에 해당하는 이러한 수정사항들 및 변형사항들 전부를 포함하는 것이 의도된다.

Claims (25)

  1. 컴퓨터 프로세서를 사용하여, 컬러 값들의 타일을 상기 타일 내의 컬러 편차에 기초하여 셀들로 분할하는 단계와,
    각각의 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값을 결정하는 단계와,
    상기 기본 컬러 값을 사용하여 각각의 값을 인코딩하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    타일의 컬러 값들을 둘러서 최소 박스(minimal box)를 규정하는 단계 및 상기 최소 박스를 셀들로 분할하는 단계를 포함하는
    방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    한 쌍의 박스들을 병합하여 상기 병합된 박스들의 총 볼륨(volume)을 최소량만큼 증가시키는 단계를 포함하는
    방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    임의의 다른 이웃과 병합하는 것에 비해서 최소의 볼륨을 낳는 이웃과 가장 작은 박스를 병합하는 단계 및 인코딩 비용이 임계치 미만이 될 때까지 반복적으로 병합하는 단계를 포함하는
    방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값에 대해서 상기 비어있지 않은 셀 내의 각각의 값에 대한 잔차들을 인코딩하는 단계를 포함하는
    방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    인코딩될 그룹 내의 모든 컬러 값들로부터 최소 컬러 값을 감산하여 각각의 채널에 대한 컬러 값 성분들을 형성하는 단계를 포함하는
    방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    각각의 채널의 최대 컬러 값 성분을 구하는 단계를 포함하는
    방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    채널당 최대 성분을 사용하여 컬러 인코딩을 단일 정수 비용(single integer cost)으로 변환하는 단계를 포함하는
    방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    색 공간에 대한 모든 채널들을 함께 인코딩하는 단계를 포함하는
    방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    승산(multiplication) 또는 제산(division) 없이 인코딩하는 단계를 포함하는
    방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    수들의 집합에 걸쳐 상수로 제산이 수행되도록 상기 수들의 집합에 폭들을 할당하는 단계를 포함하는
    방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    동일한 컬러 성분의 다수의 값들을 함께 인코딩하는 단계를 포함하는
    방법.
  13. 인스트럭션들을 저장하는 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체로서,
    상기 인스트럭션들은 프로세서에 의해 실행되어 시퀀스를 수행하며,
    상기 시퀀스는,
    컴퓨터 프로세서를 사용하여, 컬러 값들의 타일을 상기 타일 내의 컬러 편차에 기초하여 셀들로 분할하는 동작과,
    각각의 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값을 결정하는 동작과,
    상기 기본 컬러 값을 사용하여 각각의 값을 인코딩하는 동작을 포함하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 시퀀스는 타일의 컬러 값들을 둘러서 최소 박스를 규정하는 동작 및 상기 최소 박스를 셀들로 분할하는 동작을 포함하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 시퀀스는 한 쌍의 박스들을 병합하여 상기 병합된 박스들의 총 볼륨을 최소량만큼 증가시키는 동작을 포함하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 시퀀스는 임의의 다른 이웃과 병합하는 것에 비해서 최소의 볼륨을 낳는 이웃과 가장 작은 박스를 병합하는 동작 및 인코딩 비용이 임계치 미만이 될 때까지 반복적으로 병합하는 동작을 포함하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 시퀀스는 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값에 대해서 상기 비어있지 않은 셀 내의 각각의 값에 대한 잔차들을 인코딩하는 동작을 포함하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  18. 제 13 항에 있어서,
    상기 시퀀스는 색 공간에 대한 모든 채널들을 함께 인코딩하는 동작을 포함하는
    비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체.
  19. 컬러 값들의 타일을 상기 타일 내의 컬러 편차에 기초하여 셀들로 분할하고, 각각의 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값을 결정하며, 상기 기본 컬러 값을 사용하여 각각의 값을 인코딩하는 프로세서와,
    상기 프로세서에 연결된 저장부를 포함하는
    장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 프로세서는 타일의 컬러 값들을 둘러서 최소 박스를 규정하고 상기 최소 박스를 셀들로 분할하는
    장치.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서는 한 쌍의 박스들을 병합하여 상기 병합된 박스들의 총 볼륨을 최소량만큼 증가시키는
    장치.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 프로세서는 임의의 다른 이웃과 병합하는 것에 비해서 최소의 볼륨을 낳는 이웃과 가장 작은 박스를 병합하고 인코딩 비용이 임계치 미만이 될 때까지 반복적으로 병합하는
    장치.
  23. 제 19 항에 있어서,
    상기 프로세서는 비어있지 않은 셀에 대한 기본 컬러 값에 대해서 상기 비어있지 않은 셀 내의 각각의 값에 대한 잔차들을 인코딩하는
    장치.
  24. 제 19 항에 있어서,
    상기 프로세서는 색 공간에 대한 모든 채널들을 함께 인코딩하는
    장치.
  25. 제 19 항에 있어서,
    상기 프로세서는 제산 또는 승산 없이 인코딩하는
    장치.
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9460365B1 (en) 2015-03-24 2016-10-04 Intel Corporation Clustered palette compression
US9734597B2 (en) 2015-12-18 2017-08-15 Intel Corporation Interpolated minimum-maximum compression/decompression for efficient processing of graphics data at computing devices
US20170178276A1 (en) * 2015-12-22 2017-06-22 Intel Corporation Clustered color compression for efficient processing of graphics data at computing devices
US10270465B2 (en) * 2015-12-31 2019-04-23 International Business Machines Corporation Data compression in storage clients
US11659153B2 (en) * 2019-03-29 2023-05-23 Sony Interactive Entertainment Inc. Image data transmission method, content processing apparatus, head-mounted display, relay apparatus and content processing system

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03220871A (ja) * 1990-01-26 1991-09-30 Fuji Xerox Co Ltd 画像符号化装置
JP2005228341A (ja) * 2004-02-12 2005-08-25 Xerox Corp 画像データを領域へ編成するシステムおよび方法
KR20120014910A (ko) * 2009-05-19 2012-02-20 어드밴스드 마이크로 디바이시즈, 인코포레이티드 계층적 무손실 압축

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6961462B2 (en) * 2001-01-22 2005-11-01 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Image processing method and image processor
US6762758B2 (en) 2001-08-23 2004-07-13 Ati Technologies Inc. System, method, and apparatus for compression of video data using offset values
US6970596B2 (en) 2002-03-25 2005-11-29 Aiptek International Inc. Method for compressing an image by classifying colors
US8300694B2 (en) * 2005-09-20 2012-10-30 Mitsubishi Electric Corporation Image encoding method and image decoding method, image encoder and image decoder, and image encoded bit stream and recording medium
US7952756B1 (en) * 2007-07-12 2011-05-31 Adobe Systems Incorporated Methods and systems for encoding over-range color values using in-range values
US8026912B1 (en) 2007-12-04 2011-09-27 Nvidia Corporation System and method for structuring an A-buffer
CN101911112B (zh) * 2007-12-25 2012-06-13 日本电气株式会社 图像处理装置、图像压缩装置及图像传输系统
KR101574279B1 (ko) 2008-04-04 2015-12-04 어드밴스드 마이크로 디바이시즈, 인코포레이티드 앤티 엘리어싱을 위한 필터링 방법 및 장치
US20090259780A1 (en) * 2008-04-10 2009-10-15 Weistech Technology Co., Ltd. Portable electronic device for controlling under-controlled devices
JP4978598B2 (ja) * 2008-09-17 2012-07-18 コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 画像処理方法、画像処理装置、および画像処理プログラム
JP5338630B2 (ja) * 2009-11-18 2013-11-13 セイコーエプソン株式会社 画像処理方法およびプログラム、画像処理装置
WO2011084639A2 (en) * 2009-12-16 2011-07-14 Red. Com, Inc. Resolution based formatting of compressed image data
US9424010B2 (en) * 2010-08-30 2016-08-23 International Business Machines Corporation Extraction of functional semantics and isolated dataflow from imperative object oriented languages
EP2652950A4 (en) 2010-12-14 2016-07-06 Ericsson Telefon Ab L M METHOD AND DEVICE FOR SAVING A COMPRESSION RATIO DISPLAY IN A PIXEL VALUE IN TILE CODING
US9036042B2 (en) * 2011-04-15 2015-05-19 Dolby Laboratories Licensing Corporation Encoding, decoding, and representing high dynamic range images
CN102223541B (zh) * 2011-07-14 2013-07-03 北京工业大学 一种混合图像的编码方法
US20130039429A1 (en) * 2011-08-11 2013-02-14 Xue Rong Hong Computer display content coding method and system
US9330475B2 (en) 2012-05-01 2016-05-03 Qualcomm Incorporated Color buffer and depth buffer compression
US8995763B2 (en) * 2012-12-21 2015-03-31 Vmware, Inc. Systems and methods for determining compression methods to use for an image

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03220871A (ja) * 1990-01-26 1991-09-30 Fuji Xerox Co Ltd 画像符号化装置
JP2005228341A (ja) * 2004-02-12 2005-08-25 Xerox Corp 画像データを領域へ編成するシステムおよび方法
KR20120014910A (ko) * 2009-05-19 2012-02-20 어드밴스드 마이크로 디바이시즈, 인코포레이티드 계층적 무손실 압축

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
X. Guo, et al. AHG8: Major-color-based screen content coding. JCT-VC of ITU-T and ISO/IEC. JCTVC-O0182 Ver.3, Oct. 25, 2013. pp.1-10* *

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