TWI573441B - 圖像處理器以及圖像處理方法 - Google Patents

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TWI573441B TW104132489A TW104132489A TWI573441B TW I573441 B TWI573441 B TW I573441B TW 104132489 A TW104132489 A TW 104132489A TW 104132489 A TW104132489 A TW 104132489A TW I573441 B TWI573441 B TW I573441B
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Description

圖像處理器以及圖像處理方法
本發明係有關於圖像處理器(Graphics Processing Unit，簡稱GPU)以及圖像處理方法，特別有關於高階視訊編碼(又稱H.264)或高效率視訊編碼(又稱HEVC或H.265)…等高精度視訊錄製、壓縮以及發行格式。
高階視訊編碼(又稱H.264)或高效率視訊編碼(又稱HEVC或H.265)…等高精度視訊錄製、壓縮以及發行格式常用於視訊會議、視頻監控、消費類電子、視頻存儲和流媒體點播等產品，一般以晶片方式實現高清視訊編解碼。
本案揭露一種採用有編碼參數數據庫的圖像處理技術，其中採用調適型(adaptive)參數集作視訊編碼。
根據本案一種實施方式所實現的一圖像處理器包括一參數集調適硬件以及一編碼硬件。該參數集調適硬件提供一儲存單元儲存一參數集數據庫，並對該圖像處理器所接收的視訊作圖像分析，並基於分析出的圖像特徵自該參數集數據庫尋得一匹配參數集。該編碼硬件係根據該匹配參數集作視訊編碼。
本案另一實施方式更以上述硬件實現圖像處理方法。
下文特舉實施例，並配合所附圖示，詳細說明本發明內容。
100‧‧‧圖像處理器
102‧‧‧高畫質清晰度多媒體介面
104‧‧‧色差端子
106‧‧‧複合視頻廣播信號介面
108‧‧‧音視頻接口
110‧‧‧三原色輸入視頻接口
112‧‧‧電視調諧器
114‧‧‧通用序列匯流排接口
116‧‧‧網路接口
118‧‧‧儲存裝置
120‧‧‧顯示器
200‧‧‧編碼硬件
202‧‧‧離散餘弦轉換之硬件
204‧‧‧量化之硬件
206‧‧‧熵編碼之硬件
208‧‧‧視訊編碼流
210‧‧‧反量化之硬件
212‧‧‧反離散餘弦轉換硬件
214‧‧‧去方塊濾波之硬件
220‧‧‧參數集調適硬件
222‧‧‧圖像分析之硬件
224‧‧‧參數集匹配分析之硬件
226‧‧‧參數集訓練之硬件
228‧‧‧儲存參數集數據庫的儲存單元
C‧‧‧變換係數
D(n)‧‧‧殘差
D’(n)‧‧‧重構殘差
F(n)‧‧‧當前待編碼幀
F’(n)‧‧‧重構幀
F’(n-1)‧‧‧參考幀
P‧‧‧預測像素
S302…S314、S322、S402…S414‧‧‧步驟
μF’(n)‧‧‧重構像素
第1圖圖解一種圖像處理器100之應用；第2圖為方塊圖，根據本案一種實施方式說明圖像處理器100中的硬件，其中包括編碼硬件200以及參數集調適硬件220；第3A圖為流程圖，根據第2圖硬件架構說明一圖像處理方法，其中採參數調適型編碼；第3B圖為流程圖，圖解根據本案其他實施方式所實現的圖像處理方法；第4圖為流程圖，根據本案一種實施方式圖解步驟S308之參數訓練。
以下敘述列舉本發明的多種實施例。以下敘述介紹本發明的基本概念，且並非意圖限制本發明內容。實際發明範圍應依照申請專利範圍界定之。
第1圖圖解一種圖像處理器100之應用。圖像處理器100可以系統單晶片(SOC)實現，作高階視訊編解碼(又稱H.264)、或高效率視訊編碼(又稱HEVC或H.265)。圖像處理器100可以高畫質清晰度多媒體介面(HDMI)102、色差端子 (YPbPr)104、複合視頻廣播信號介面(Multiple CVBS)106、音視頻接口(SCART)108、三原色輸入視頻接口(RGB)110、電視調諧器(hybrid tuner)112、通用序列匯流排接口(USB 3.0)114、網路接口(RJ45)116…等取得視訊資料作編碼，並將編碼後的壓縮視訊儲存於儲存單元118。圖像處理器100更可將壓縮視訊還原為高清視訊，交由顯示器120播放。
第2圖為方塊圖，根據本案一種實施方式說明圖像處理器100中的硬件，其中包括編碼硬件200以及參數集調適硬件220。
首先討論編碼硬件200，其可採幀內預測編碼或幀間預測編碼…等多種模式。幀內預測編碼係採用當前待編碼幀F(n)的像素來得到預測像素P。幀間預測編碼則更採用前一幀的重構圖像F’(n-1)(又稱為「參考幀」)來得到預測像素P。預測像素P相對當前待編碼幀F(n)可計算出殘差D(n)。殘差D(n)再經離散餘弦轉換(DCT)之硬件202以及量化之硬件204處理後形成變換係數C。變換係數C經熵編碼之硬件206處理後，形成視訊編碼流208。另一方面，變換係數C係經反量化之硬件210以及反離散餘弦轉換之硬件212處理後形成重構殘差D’(n)。重構殘差D’(n)加回預測像素P後形成重構像素μF’(n)，將經過後續之去方塊處理之硬件214處理後，形成重構幀F’(n)，作為下一編碼幀的參考幀。
關於編碼硬件200所進行的視訊編碼，其中使用的參數集係由參數集調適硬件220視當前視訊的圖像特徵而供應。參數集調適硬件220包括圖像分析之硬件222、參數集匹配分析 之硬件224、參數集訓練之硬件226以及儲存一參數集數據庫的一儲存單元228。圖像分析之硬件222用於分析該圖像處理器100所接收視訊之圖像特徵，使參數集匹配分析之硬件224據以搜尋該儲存單元228上的該參數集數據庫。倘若該儲存單元228上的該參數集數據庫存在與目前視訊之圖像特徵匹配的參數集，則參數集匹配分析之硬件224自該參數集數據庫尋得匹配目前視訊特徵的參數集(稱之匹配參數集)，據以驅動該編碼硬件200動作。倘若該參數集數據庫不存在與目前視訊之圖像特徵匹配的參數集，則參數集訓練之硬件226受驅動，以具有不同參數組合的多套參數集檢測編碼效果，估算出匹配目前視訊之圖像特徵的參數集，並將之儲存至該儲存單元228填入該參數集數據庫，使該參數集匹配分析之硬件224得以採匹配目前視訊之圖像特徵的參數集驅動該編碼硬件200作視訊編碼。
圖像分析之硬件222可對圖像之色彩空間YUV資訊作分析，提取運動特徵、以及空間紋理複雜特徵…等。圖像之色彩空間YUV資訊可提供圖像平均動量來表徵每幀圖像的運動狀況，更可提供平均絕對誤差MAD(原始圖像與預測圖像對應像素的差值平均)來表徵複雜或簡單圖像。一種實施方式係基於圖像之色彩空間YUV資訊將圖像分為包括以下數種類別：靜止且平坦；靜止且複雜；運動緩慢且平坦；運動緩慢且複雜；運動快速且平坦；以及運動快速且複雜。以上不同類別係對應不同參數集。
另外，圖像分析之硬件222除了可對當前幀之色彩空間YUV資訊作分析，更可將當前幀與前一幀作比對(例如， 直方圖比對)，分析兩者相似度。以上相似度分析又稱I幀檢測，可用於辨識場景切換。場景內容亦可用來決定使用何種參數集作編碼。
一種實施方式中，可調適參數集包括：幀類別(frame type)、量化參數(quantization parameter，縮寫為QP)、搜尋範圍(search range)、編碼處理單位(CUSize)、編碼處理單位階層劃分深度(CU depth)、離散餘弦轉換處理單位(TUSize，由H.265技術採用)、離散餘弦轉換處理單位階層劃分深度(TU split depth，由H.265技術採用)…等。儲存單元228上的參數集數據庫可以表格方式為不同圖像特徵分類紀載對應的一套參數集。
倘若有圖像特徵分類未有對應的參數集儲存在該參數集數據庫中，參數集訓練之硬件226會變化參數集中的參數組合，試驗多套參數集對如此圖像特徵分類之圖像的編碼效果，取最佳者填入該參數集數據庫。編碼效果一種評斷方式係計算PSNR位元率(PSNR bitrate)，以BD-rate(Bjontegaard失真率)為評斷依據。各種圖像特徵所對應的參數集可以表格方式記錄在儲存單元228組成參數集數據庫。
第3A圖為流程圖，根據第2圖硬件架構說明一圖像處理方法，其中採參數調適型編碼。步驟S302，圖像分析之硬件222分析圖像特徵。步驟S304，參數集匹配分析之硬件224基於硬件222所分析出的圖像特徵搜尋儲存單元228上的參數集數據庫，尋找匹配圖像特徵的參數集。步驟S306若判定儲存單元228上的參數集數據庫不存在匹配目前圖像特徵的參數集， 則流程進入步驟S308，以參數集訓練之硬件226變化參數集內的參數組合，評斷出匹配目前圖像特徵的參數集。步驟S310將匹配目前圖像特徵的參數集存入該儲存單元228，登錄在上述參數集數據庫上。步驟S312即編碼硬件200以匹配目前圖像特徵的參數集執行視訊編碼。步驟S314則用於偵測圖像特徵是否切換，可以圖像分析之硬件222負責執行。倘若圖像特徵發生切換，則流程重回步驟S304。
另外，若步驟S306自儲存單元228上的參數集數據庫找到匹配目前圖像特徵的參數集，則流程略過步驟S308…S310，進行步驟S312，以所搜尋到之匹配目前圖像特徵的參數集執行視訊編碼。
此外，在某些實施方式中，礙於硬件成本，參數集數據庫並非動態隨使用者使用而更新。第2圖之參數集訓練之硬件226係於工廠端之機台實現，而非製作於圖像處理器100中。第3B圖根據本案一種實施方式圖解如此設計之圖像處理方法。相較於第3A圖，步驟S306若判定儲存單元228上的參數集數據庫不存在匹配目前圖像特徵的參數集，則流程進入步驟S322，視目前使用之參數集為匹配參數集，再以步驟S312令編碼硬件200以被視為匹配參數集的該些參數執行視訊編碼。
第4圖為流程圖，根據本案一種實施方式圖解步驟S308之參數集訓練。為了在儲存單元228上建立參數集資訊庫，可以一訓練用視訊提供一系列訓練圖像來尋找多種圖像特徵所適合的視訊編碼參數集。步驟S402負責更新訓練圖像。步驟S404係對訓練圖像作圖像分析，包括以上所述之對圖像之色彩 空間YUV資訊作分析，提取運動特徵、以及空間紋理複雜特徵…等，將圖像分為「靜止且平坦」、「靜止且複雜」、「運動緩慢且平坦」、「運動緩慢且複雜」、「運動快速且平坦」、或「運動快速且複雜」。甚至，某些實施方式更可藉步驟S404執行上述I幀檢測辨識場景切換。步驟S404之圖像分析結果用於設定當前訓練圖像的圖像特徵類別。步驟S406則用於視訊編碼；例如，以預設參數集作訓練圖像的視訊編碼。步驟S408用作評斷以及收集編碼效果。步驟S410將判斷是否有其他高可能性之變數組合的參數集尚未測試。倘若還有其他高可能性之變數組合的參數集沒有測試到，流程進行步驟S412，變動參數集之變數組合，以回到步驟S406，變數組合變動後的參數集作視訊編碼。倘若步驟S410判定已無需要試驗的其他高可能性變數組合之參數集未測試，則流程進行步驟S414，將最佳編碼效果的變數組合之參數集登錄至儲存單元228形成上述參數集數據庫，視之匹配步驟S404所作之圖像特徵分類。
其他採用上述概念作圖像處理的技術都屬於本案所欲保護的範圍。基於以上技術內容，本案更涉及圖像處理方法，不限定以特定硬件架構實現。
雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟悉此項技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可做些許界定者為準。
200‧‧‧編碼硬件
202‧‧‧離散餘弦轉換之硬件
204‧‧‧量化之硬件
206‧‧‧熵編碼之硬件
208‧‧‧視訊編碼流
210‧‧‧反量化之硬件
212‧‧‧反離散餘弦轉換硬件
214‧‧‧去方塊濾波之硬件
220‧‧‧參數集調適硬件
222‧‧‧圖像分析之硬件
224‧‧‧參數集匹配分析之硬件
226‧‧‧參數集訓練之硬件
228‧‧‧儲存參數集數據庫的儲存單元
C‧‧‧變換係數
D(n)‧‧‧殘差
D’(n)‧‧‧重構殘差
F(n)‧‧‧當前待編碼幀
F’(n)‧‧‧重構幀
F’(n-1)‧‧‧參考幀
P‧‧‧預測像素
μF’(n)‧‧‧重構像素

Claims (14)

  1. 一種圖像處理器，包括：一參數集調適硬件，提供一儲存單元儲存一參數集數據庫，並對該圖像處理器所接收的視訊作圖像分析，並基於分析出的圖像特徵自該參數集數據庫尋得一匹配參數集；以及一編碼硬件，根據該匹配參數集作視訊編碼，其中，該參數集調適硬件對該參數集數據庫中無存在相應匹配參數集的視訊是採線上學習。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之圖像處理器，其中：該參數集調適硬件更在無法於該參數集數據庫尋得匹配所分析之圖像特徵的參數集時，以具有不同參數組合的多套參數集檢測編碼效果，評斷獲得上述匹配參數集。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之圖像處理器，其中：該參數集調適硬件更將評斷獲得的上述匹配參數集填入該參數集數據庫。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之圖像處理器，其中：該參數集調適硬件係隨著視訊之圖像特徵變化而即時變換上述匹配參數集。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之圖像處理器片，其中：該參數集調適硬件包括自該圖像處理器所接收的視訊之色彩空間YUV資訊提取運動特徵、以及空間紋理複雜特徵，據以搜尋該參數集數據庫。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之圖像處理器，其中：該參數集調適硬件更包括自該圖像處理器所接收的視訊之 色彩空間YUV資訊偵測場景變化，據以搜尋該參數集數據庫。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之圖像處理器，其中：該參數集數據庫係以表格型式提供多套參數集；且各套參數集包括幀類別、量化參數、搜尋範圍、編碼處理單位、編碼處理單位階層劃分深度、離散餘弦轉換處理單位、以及離散餘弦轉換處理單位階層劃分深度中至少其一參數。
  8. 一種圖像處理方法，包括：以一參數集調適硬件提供一儲存單元儲存一參數集數據庫，並以該參數集調適硬件對一圖像處理器所接收的視訊作圖像分析，並基於分析出的圖像特徵自該參數集數據庫尋得一匹配參數集；以一編碼硬件根據該匹配參數集作視訊編碼；以及對該參數集數據庫中無存在相應匹配參數集的視訊，令該參數集調適硬件線上學習以應付之。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之圖像處理方法，包括：在該參數集調適硬件無法於該參數集數據庫尋得匹配所分析之圖像特徵的參數集時，更令該參數集調適硬件以具有不同參數組合的多套參數集檢測編碼效果，評斷獲得上述匹配參數集。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之圖像處理方法，更包括：令該參數集調適硬件更將評斷獲得的上述匹配參數集填入該參數集數據庫。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之圖像處理方法，更包括：令該參數集調適硬件隨著視訊之圖像特徵變化而即時變換上述匹配參數集。
  12. 如申請專利範圍第8項所述之圖像處理方法，更包括：令該參數集調適硬件包括自該圖像處理器所接收的視訊之色彩空間YUV資訊提取運動特徵、以及空間紋理複雜特徵，據以搜尋該參數集數據庫。
  13. 如申請專利範圍第12項所述之圖像處理方法，更包括：令該參數集調適硬件更包括自該圖像處理器所接收的視訊之色彩空間YUV資訊偵測場景變化，據以搜尋該參數集數據庫。
  14. 如申請專利範圍第8項所述之圖像處理方法，更包括：令該參數集數據庫係以表格型式提供多套參數集；以及令各套參數集包括幀類別、量化參數、搜尋範圍、編碼處理單位、編碼處理單位階層劃分深度、離散餘弦轉換處理單位、以及離散餘弦轉換處理單位階層劃分深度中至少其一參數。
TW104132489A 2014-12-11 2015-10-02 圖像處理器以及圖像處理方法 TWI573441B (zh)

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