WO2017041195A1 - Método de compresión de imágenes y vídeo por vectorización y su dispositivo ejecutor (chip) - Google Patents

Método de compresión de imágenes y vídeo por vectorización y su dispositivo ejecutor (chip) Download PDF

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WO2017041195A1
WO2017041195A1 PCT/CL2015/000054 CL2015000054W WO2017041195A1 WO 2017041195 A1 WO2017041195 A1 WO 2017041195A1 CL 2015000054 W CL2015000054 W CL 2015000054W WO 2017041195 A1 WO2017041195 A1 WO 2017041195A1
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image
video
vectorization
color
vectors
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PCT/CL2015/000054
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Inventor
Pavel GONZALEZ ORTEGA
Original Assignee
Tecnologia Vvd Limitada
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    • 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
    • H04N19/436—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 using parallelised computational arrangements

Definitions

  • the present invention patent discloses an Image and Video Compression Method by Vectorization and its Executing Device in integrated circuit or Chip format, for mobile and fixed equipment, with the aim of compressing several times more than the current image compression methods , freeing up broadband and storage spaces, thereby saving energy.
  • the main video compression methods H262 to H265, VP3 / 4 to VP9, Xvid, Theora, Dirac, RealVideo, regardless of their forms of implementation, are evolutions of a common method of video compression based on pixel processing in Regarding the compression of the frame, this is considered as static image.
  • the resulting value is then stored in the compressed image, in the place that the original basic block would occupy.
  • the image composed of the results is smaller than the original, in terms of volume of information, at least N x M times, where N and M are the minimum values (width and height) of the basic block.
  • the compression ratio grows proportionally to the block size, but the quality of the compressed image decreases in the same ratio; The larger the block, the greater the volume of information discarded
  • Every video is a set of images, each image, in turn, is a set of monochromatic polygons (areas of a single color or gradients of a color).
  • the video compression offered by the present invention is based on detecting and storing only the coordinates of the vectors that define the contours (perimeters) of monochromatic sectors of each image and the color that fills it, instead of storing the set of pixels that they conform them, or, alternatively, their derivatives.
  • the information that defines these vectors is of a volume several times smaller than the set of pixels contained in each monochromatic sector. (Look at annex 1 ).
  • the method object of the present application is implemented by means of a vectorization compression algorithm of the contours of monochromatic sectors (perimeters) of images, the color that fills them and their gradients, and of a Device specially designed for its execution.
  • Vectorization of images is not something new. However, it has not been used for image and video compression. Mainly vectorization has been used for the conversion of terrain images to digital maps for geographic information systems. As well as for medical applications in the reconstruction of anatomical volumes.
  • the comparative advantages of this method are that when compressing image and video by vectorization, there is a significant release of broadband space, a saving in storage space in devices and equipment, a higher transmission speed and a lower energy consumption per unit of video stored or transmitted.
  • Figure 1 represents the logical structure of the steps of the Image and Video Vectorization Method of the present invention.
  • Figure 2 represents a general scheme of the Executing Device of the Image and Video Vectorization Method, object of the present application, with all its components.
  • Figure 3 represents the structure of the Pre Vectorization Module of the Executing Device, component of the present application.
  • Figure 4 represents the structure of the Management and Vectorization Module of the Executing Device, a component of the application that is submitted.
  • Figure 5 Represents the internal scheme of a cell of the Intelligent Memory Matrix of the Pre-Vectorization Module of the Executing Device, component of the application that is presented.
  • Figure 6 Represents the Interconnection (buses) between the Pre-vectorization and Management and Vectorization Modules of the Executing Device, a component of the application presented.
  • Annexes 1 and 2 are attached, where:
  • ANNEX 1 Comparative experimental result of compression by pixel method (MPEG), and compression with the vectorization method.
  • ANNEX 2 Figure 8 Self explanatory scheme of the logical structure of the steps of the Image and Video Vectorization Method.
  • the present invention consists of an image and video compression method by vectorization and an executing device of said method in integrated circuit or chip format.
  • the Method comprises a logical structure of steps, and is executed in the Executor's machine language.
  • the Vectorization Image and Video Compression Method consists of vectorizing the contours of each monochromatic polygon that make up the image or video frame.
  • the method involves: i) the detection of the contours of the monochromatic segments or polygons of the image or video frame; and ii) the subsequent conversion of the coordinates of the vertices of each of those segments or polygons, to their corresponding vectors.
  • the method allows to store and compress, without loss, only the vectors instead of compressing the universe of pixels of each image segment.
  • the Vectorization Compression Method comprises a logical structure of steps. Although these steps are part of a known and used instrument, its sequence and interrelations, are proper of the invention presented, making possible the process of vectorization itself, namely: video frame input to the Pre vectorizer module of the Executing Device (step 1); detection of the set of colors in the frame and construction of the list of colors, also the detection and storage of the vectors that define the contour of monochromatic polygons of each image and the consequent list of the colors i 0 -i n present in each frame or frame, (step 2); color separation by comparison with the image value pixels (step 3); construction of a binary matrix that gives values 1 to all monochromatic segments of the image that meet the selection requirements, and 0 to all those that do not meet them (step 4); detection of the contours of said monochromatic segments (step 5); conversion of pixel coordinates to vectors (step 6); compression without loss of data from the set of vectors defined (step 7), preserving the image quality regardless of the resolution levels of the screens.
  • steps 2, 4 and 6 generate instances of intermediate information (8), (9), (10) and a final instance of information (1 1): through step 2 a list of colors in the segment of the frame (8), input information for step 3 of color separation by comparison of pixels.
  • Step 4 gives rise to a set of binarized layers for each color in the list (9), which feeds step 5 for the detection of contours of monochromatic segments.
  • step 6 generates a Meta File (10) with values of vectors, colors and gradients, which are compressed without loss of data in the last step of the method, step 7, and its subsequent output to memory (1 1).
  • the Executing Device of the Method, figure 2 is composed of 3 main processors or modules and 22 auxiliary components or sub components.
  • the main modules are: the Pre-Vectorization Module (12), the Management and Vectorization Module (13) and the Vector Compression Module without Data Loss (14), a Control and Commands bus (15), a module Interconnector (16) and a Video and Data bus (17).
  • the Pre Vectorization Module is composed of a Matrix of Intelligent Memory Cells (18) designed to separate the image into colors and detect the monochrome areas, in addition to an Image Input Buffer (19) and of a Data Output Buffer (20).
  • each Smart Memory cell (21) is composed, according to figure 5, by a unit of execution of logical and arithmetic operations or Logic Comparator of 24-bit pixels (27), each with its respective storage or Original Pixel Register (28), the Reference Value or Gradient Limit (29) and the Comparison Result Register (30), capable of also saving the value of the other end of a gradient.
  • the Management and Vectorization Module fulfills the function of general manager of the operation of the Chip and at the same time executes the main functions of the Vectorization Method. For such purposes it has a Matrix with an initial version of 16 Multiclet cells (22); Each Multiclet cell (23) has the ability to execute programs in a predictive and parallel way, with arithmetic functions double precision; likewise of a bus of interconnection of cells (24), of a Referee of program Memory (25), and of a Interface to memory (26).
  • the Lossless Vector Compression Module (14) is composed of an executor of the LZW (or other family) method of lossless data compression and the respective bus interface modules (15) and (17). These buses are, in turn, connected to the video input and data output memory respectively.
  • the Interconnector (16), according to Figure 6, links the matrix of Intelligent Memory Cells, component of the Pre Vectorization module (12), organized for this purpose in 16 Sub Matrices of 32 x 32 cells (31), each corresponding to one of the 16 Multiclet cells (23), these components of the Management and Vectorization Module (13).
  • the Video and Data Bus (17) has a Demultiplexer (32) and an Intelligent Memory Sub Matrix Filling Interface (33), both elements playing substantial roles in managing the flow of information.
  • the function of the Memory Sub Matrix Filling Interface is to distribute tables or parts thereof in the Pre Vectorization matrix according to their spatial position instead of their sequential position.
  • the video stream's input to the Chip is coordinated by the Management and Vectorization Module (13) with the buses (15) and (17).
  • the video stream is separated into independent frames in chronological order according to its arrival by the Demultiplexer (32) and are stored in a memory buffer managed by the Management and Vectorization Module.
  • the frames are uploaded to the Pre Vectorization Module (12) partially or completely through the Intelligent Memory Sub Matrix Filling Interface (33), depending on the relationship between the resolution of the video and the size of the Matrix of Smart Memory cells ( 18), component of said module. Consequently, the execution of the Method begins with the entry of a video frame or block to the Compression Chip, first phase (1), continues with the detection and generation of a list of the set of colors in the frame, or segment of the same, second phase of Method (2).
  • the Smart Memory Cell Matrix (12) is divided into 16 32 x 32 Cell Sub Matrices (31) according to figure 4, each of which is intervened locally by its correlative Multiclet cell (23), allowing the execution of the vertices and edges detection tests in the same Smart Memory matrix, unlike the usual methods , avoiding the transfer of information.
  • Step 3 of the Method is executed by means of the Intelligent Memory matrix of the Executing Device: the matrix separates all the sectors of a single color contained in the table or segment thereof, comparing simultaneously all the pixels with each one of the values of the list of colors present in the frame or segment in process, detected dynamically, or with a set of values of predefined colors.
  • a binary matrix is created that opposes values 0 and l, where with 1 all pixels are filled in whose color coincides with the current value of the list and with 0 all the rest, (execution of the fourth step 4), obtaining an arrangement of layers of the frame or segment, allowing each one to contain, separately, the monochromatic sectors of each of the colors contained in the segment or frame in process.
  • step 6 the layer arrangement is transferred to the Management and Vectorization Module, for the detection of contours of segments of each image, execution of step 5 of the logical structure.
  • the conversion of pixel coordinates to vectors, step 6, is performed by processing the edges of the highlighted sectors layer by layer and drawing a set of vectors that replicates these edges as faithfully as possible (sub process of step 6).
  • Said set of vectors is in itself the information to be stored as a representation of the image, instead of the set of pixels that make up the original.
  • the total of vectors that make up a table or segment thereof, is ordered and optimized in order to exclude the endemic redundancy of the common vectors of neighboring sectors.
  • the Meta File structure or information container (10) is generated, where they are stored: i) the vectors, represented by their start and end coordinates, ii) the fill colors of the sectors defined by said vectors and, eventually , iii) the propagation vectors of the fill color gradients of multiple self-contained sectors.
  • buses (15) and (17) allow the exchange of data and commands between all modules of the chip and, once compressed the information container, perform the data output to external memory (11), as well as the connection between the chip and the external systems to it.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Color Television Systems (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

La presente Invención divulga un Método de compresión de imagen y vídeo por vectorización y un Dispositivo Ejecutor de dicho método en formato de circuito integrado o Chip, para equipos moviles y fijos. El Método comprende una estructura lógica de pasos, que es ejecutado en lenguaje maquina del Ejecutor, y consiste en la detección de los contornos de los segmentos o polígonos monocromáticos de la imagen o cuadro de vídeo; la posterior conversión de las coordenadas de los vertices de cada uno de aquellos segmentos o polígonos, a sus correspondientes vectores. De este modo, el método permite almacenar y comprimir, sin perdida, solo los vectores en lugar de comprimir el universo de pixeles de cada segmento de imagen. El Dispositivo Ejecutor es una combinación de un núcleo multicelda de computo paralelo, predictivo, con una matriz vectorial esclava y un núcleo de compresión de datos sin perdida LZW. Todos los componentes unidos por dos buses separados e independientes, anchos y asincrónicos. Al comprimir por vectorización se liberan espacios significativos de banda ancha y de almacenamiento en dispositivos y equipos, y se logra una mayor velocidad de transmisión por unidad de vídeo y un menor consumo de energía.

Description

METODO DE COMPRESION DE IMÁGENES Y VIDEO POR VECTORIZACION Y
SU DISPOSITIVO EJECUTOR (CHD?)
La presente patente de invención divulga un Método de Compresión de Imágenes y Video por Vectorización y su Dispositivo Ejecutor en formato de circuito integrado o Chip, para equipos móviles y fijos, con el objetivo de comprimir varias veces más que los métodos actuales de compresión de imágenes, liberando espacios de banda ancha y de almacenamiento, con el consiguiente ahorro de energía.
ESTADO DE LA TECNICA
La demanda de banda ancha móvil se ha ido incrementando exponenciaimente por la transferencia de imágenes y videos; actualmente la transferencia de videos en dispositivos móviles ocupa sobre el 60% del tráfico global, generando una creciente saturación de las redes, agudizada por el incremento del uso de video en HD. Esta situación presenta un gran desafío para toda la industria y los operadores. Las vías actuales de solución son, de una parte, la inversión en nuevas redes y, de otra, la liberación de espacio de la banda ancha a través de la compresión de video.
Los actuales métodos de compresión de imágenes y vídeo comparten el mismo principio básico de funcionamiento: sustituyen conjuntos de píxeles de la imagen original por un solo pixel en la imagen comprimida, cuyo valor es una función del conjunto de valores de los píxeles originales. El conjunto en sí de píxeles a sustituir, puede ser una matriz de tamaño fijo o variable, pero siempre elegida en forma consecutiva a partir de una de las esquinas de la imagen original.
Los principales métodos de compresión de video, H262 a H265, VP3/4 a VP9, Xvid, Theora, Dirac, RealVideo, independiente de sus formas de implementación, son evoluciones de un método común de compresión de video basado en el procesamiento del pixel en lo referente a la compresión del cuadro, considerado éste como imagen estática.
Los métodos actuales realizan un barrido secuencial de la imagen, empezando por alguna de sus esquinas, analizando grupos de píxeles ordenados en matrices de tamafio fijo (macro bloques o bloque básico) en algunos casos, o variable en otros (Coding Tree Units o CTU, por sus siglas en inglés). De dicha matriz de pixeles se extrae información suficiente como para representar en un solo pixel los valores de todos los elementos de la matriz original, tomando en cuenta la relación de luminosidad y respectivos pesos que los componentes del color (rojo, verde y azul) pudieran exhibir en la percepción visual del conjunto en cuestión.
El valor resultante es entonces almacenado en la imagen comprimida, en el lugar que ocuparía el bloque básico original. La imagen compuesta por los resultados es menor que la original, en términos de volumen de información, al menos N x M veces, donde N y M son los valores mínimos (ancho y alto) del bloque básico. La razón de compresión crece proporcionalmente al tamaño del bloque, pero la calidad de la imagen comprimida disminuye en la misma relación; a mayor bloque, mayor es el volumen de información desechada.
Los actuales métodos de compresión basados en pixeles presentan una limitada relación entre la razón de compresión y la calidad de imagen resultante. Actualmente casi todas las tecnologías de compresión de imagen y vídeo, MPEG incluido, se basan en algoritmos con pérdida de datos, centrados en el pixel.
La industria enfrenta el problema incrementando los recursos de almacenamiento y transporte de datos. De hecho, dada la enorme diferencia entre los niveles de demanda por parte de la industria y los niveles actuales de compresión que pueden ofrecer las tecnologías en uso, la tendencia ha sido la intensificación en bruto de los recursos de almacenamiento y transporte, transfiriendo por lo general los costos al usuario.
Otra limitación de los métodos actuales es la incapacidad de escalamiento sin pérdida de calidad, desde la imagen comprimida resultante hacia una resolución superior a la original. Por ejemplo, una imagen HD (1920 x l080 pixeles) comprimida por medio de métodos basados en pixel, al reproducirse en formato 4K (3840 x 2160 pixeles) y con mayor razón en 8 (7680 x 4320 pixeles), se degrada significativamente la calidad de la imagen en pantalla. Esto se explica porque al comprimir una imagen y posteriormente reproducirla en pantallas con resoluciones varias veces mayor que la original, proporcionalmente aumenta varias veces el tamaño de cada pixel de la imagen comprimida, lo cual se visualiza notoriamente.
Así es como surge la necesidad de nuevos métodos de compresión de imágenes en una razón varias veces mayor que las actuales, a fin de liberar espacios significativos de la banda ancha y de los sistemas de almacenamiento y procesamiento, y, a la vez, capaces de mantener la calidad de la imagen independientemente de los formatos de creciente resolución de las pantallas futuras.
Todo video es un conjunto de imágenes, cada imagen, a su vez, es un conjunto de polígonos monocromáticos (áreas de un solo color o gradientes de un color). La compresión de video que ofrece el presente invento se basa en detectar y almacenar solo las coordenadas de los vectores que definen los contornos (perímetros) de sectores monocromáticos de cada imagen y el color que lo rellena, en lugar de almacenar el conjunto de pixeles que los conforman, o, alternativamente, sus derivados.
En efecto, la información que define dichos vectores, es decir las coordenadas de inicio y fin de los mismos, es de un volumen varias veces menor que el conjunto de pixeles contenidos en cada sector monocromático. (Ver Anexo 1 ).
El método objeto de la presente solicitud, se implementa mediante un algoritmo de compresión por vectorización de los contornos de sectores monocromáticos (perímetros) de imágenes, el color que las rellena y sus gradientes, y de un Dispositivo especialmente diseñado para su ejecución.
La vectorización de imágenes no es algo nuevo. Sin embargo no ha sido usada para la compresión de imagen y videos. Principalmente la vectorización se ha usado para la conversión de imágenes de terreno a mapas digitales para sistemas de información geográfica. Así como para aplicaciones médicas en la reconstrucción de volúmenes anatómicos. En suma, las ventajas comparativas que presenta este método, son que al comprimir imagen y video por vectorización, se produce una liberación significativa del espacio de banda ancha, un ahorro en espacio de almacenamiento en dispositivos y equipos, una mayor velocidad de transmisión y un menor consumo de energía por unidad de video almacenado o trasmitido.
BREVE DESCRIPCION DE LAS FIGURAS
Figura 1 : representa la estructura lógica de los pasos del Método de Vectorización de Imagen y Video de la presente invención.
Figura 2: representa un esquema general del Dispositivo Ejecutor del Método de Vectorización de Imagen y Video, objeto de la presente solicitud, con todos sus componentes.
Figura 3: representa la estructura del Módulo Pre Vectorización del Dispositivo Ejecutor, componente de la solicitud presente.
Figura 4: representa la estructura del Módulo de Gestión y Vectorización del Dispositivo Ejecutor, componente de la solicitud que se presenta.
Figura 5: representa el esquema interno de una celda de la Matriz de Memoria Inteligente del Módulo Pre Vectorización del Dispositivo Ejecutor, componente de la solicitud que se presenta.
Figura 6: representa la Interconexión (buses) entre los Módulos de Pre-vectorización y de Gestión y Vectorización del Dispositivo Ejecutor, componente de la solicitud que se presenta.
Para una mejor comprensión de la invención se adjuntan los Anexos 1 y 2, en donde:
ANEXO 1 , Figura 7: Resultado experimental comparativo de compresión por método de pixel (MPEG), y de compresión con el método de vectorización.
ANEXO 2 Figura 8: Esquema auto explicativo de la estructura lógica de los pasos del Método de Vectorización de Imagen y Video.
DESCRIPCION DETALLADA DE LA INVENCION
La presente Invención consiste en un Método de compresión de imagen y video por vectorización y un Dispositivo Ejecutor de dicho método en formato de circuito integrado o Chip. El Método comprende una estructura lógica de pasos, y es ejecutado en lenguaje máquina del Ejecutor.
El Método de Compresión de Imagen y Video por Vectorización consiste en vectorizar los contornos de cada polígono monocromático que conforman la imagen o cuadro de video. El método supone: i) la detección de los contornos de los segmentos o polígonos monocromáticos de la imagen o cuadro de video; y ii) la posterior conversión de las coordenadas de los vértices de cada uno de aquellos segmentos o polígonos, a sus correspondientes vectores. De este modo, el método permite almacenar y comprimir, sin pérdida, solo los vectores en lugar de comprimir el universo de pixeles de cada segmento de imagen.
Acorde a la figura 1 , el Método de Compresión por Vectorización comprende una estructura lógica de pasos. Si bien estos pasos son parte de un instrumental conocido y usado, su secuencia e interrelaciones, son propias de la invención que se presenta, haciendo posible el proceso mismo de vectorización, a saber: ingreso de cuadro de video al módulo Pre vectorizador del Dispositivo Ejecutor (paso 1); detección del conjunto de colores en el cuadro y construcción de la lista de colores, asimismo la detección y almacenamiento de los vectores que definen el contorno de polígonos monocromáticos de cada imagen y el consiguiente listado de los colores i0-in presentes en cada cuadro o frame, (paso 2); separación de colores por comparación con los pixeles de valor de la imagen (paso 3); construcción de una matriz binaria que otorga valores 1 a todos los segmentos monocromáticos de la imagen que cumplen los requisitos de selección, y 0 a todos aquellos que no los cumplen (paso 4); detección de los contornos de dichos segmentos monocromáticos (paso 5); conversión de las coordenadas de pixeles a vectores (paso 6); compresión sin pérdida de datos del conjunto de vectores definidos (paso 7), conservando la calidad de la imagen con independencia de los niveles de resolución de las pantallas.
Acorde a la figura 1 , los pasos 2, 4 y 6 generan instancias de información intermedia (8), (9), (10) y una instancia final de información (1 1): a través del paso 2 se genera una lista de colores en el segmento del cuadro (8), información de entrada para el paso 3 de separación de colores por comparación de pixeles. El paso 4 da lugar a un Conjunto de capas binarizadas por cada color del listado (9), que alimenta el paso 5 de detección de contornos de segmentos monocromáticos. Enseguida, el paso 6 genera un Meta Archivo (10) con valores de vectores, colores y gradientes, que son comprimidos sin pérdida de datos en el último paso del método, paso 7, y su ulterior salida a memoria (1 1 ).
El Dispositivo Ejecutor del Método, figura 2, está compuesto por 3 procesadores o módulos principales y 22 componentes auxiliares o sub componentes. Acorde a la figura 2, los módulos principales son: el Módulo de Pre Vectorización ( 12), el Módulo de Gestión y Vectorización (13) y el Módulo de Compresión de Vectores sin pérdida de Datos (14), un bus de Control y Comandos (15), un Interconector de módulos (16) y un bus de Video y Datos (17).
El Módulo de Pre Vectorización, acorde a la figura 3, está compuesto por una Matriz de Celdas de Memoria Inteligente ( 18) destinadas a separar la imagen en colores y detectar las zonas monocromáticas, además de un Buffer de Entrada de Imagen (19) y de un Buffer de Salida de Datos (20). Para los propósitos señalados, cada celda de Memoria Inteligente (21) está compuesta, acorde a figura 5, por una unidad de ejecución de operaciones lógicas y aritméticas o Comparador Lógico de pixeles de 24 bits (27), cada cual con su respectivo almacenamiento o Registro del Pixel Original (28), el Valor de Referencia o Limite de Gradiente (29) y el Registro de Resultado de la Comparación (30), capaz de guardar también el valor del otro extremo de un gradiente.
El Módulo de Gestión y Vectorización acorde a la figura 4, cumple la función de gestor general del funcionamiento del Chip y a la vez ejecuta las funciones principales del Método de Vectorización. Para tales fines dispone de una Matriz con una versión inicial de 16 celdas Multiclet (22); cada celda Multiclet (23) tiene la capacidad de ejecución de los programas de modo predictivo y en paralelo, con funciones aritméticas de doble precisión; así mismo de un Bus de interconexión de celdas (24), de un Arbitro de Memoria de programa (25), y de un Interface a memoria (26).
El Módulo de Compresión de Vectores sin pérdida (14) está compuesto por un ejecutor del método LZW (u otro de la misma familia) de compresión de datos sin pérdida y los respetivos módulos de interface a los buses (15) y ( 17). Estos buses están, a su vez, conectados a la memoria de entrada de video y de salida de datos respectivamente.
El Interconector (16), acorde a la figura 6, enlaza la matriz de Celdas de Memoria Inteligente, componente del módulo Pre Vectorización (12), organizada para estos efectos en 16 Sub Matrices de 32 x 32 celdas (31 ), cada una correspondiendo a una de las 16 celdas Multiclet (23), componentes éstas del Módulo de Gestión y Vectorización (13).
El Bus de Video y Datos (17) dispone de un Demultiplexor (32) y de una Interface de Relleno de Sub Matrices de Memoria Inteligente (33), desempeñando ambos elementos roles sustanciales en el manejo del flujo de la información.
La función de la Interface de Relleno de Sub Matrices de Memoria consiste en distribuir cuadros o partes del mismo en la matriz de Pre Vectorización acorde a su posición espacial en vez de su posición secuencial.
Acorde con la Interconexión, figura 5, la entrada al Chip del flujo de video la coordinan el Módulo de Gestión y Vectorización ( 13) con los buses (15) y (17). El flujo de video es separado en cuadros independientes en orden cronológico acorde a su llegada mediante el Demultiplexor (32) y son almacenados en un buffer de memoria manejado por el Módulo de Gestión y Vectorización. Los cuadros son cargados al Módulo Pre Vectorización ( 12) parcialmente o completos mediante la Interface de Relleno de Sub Matrices de Memoria Inteligente (33), dependiendo de la relación entre la resolución del video y el tamaño de la Matriz de celdas de Memoria Inteligente (18), componente de dicho módulo. En consecuencia, la ejecución del Método se inicia con el ingreso de un cuadro o bloque de video al Chip de Compresión, primera fase (1 ), continúa con la detección y generación de un listado del conjunto de colores en el cuadro, o segmento del mismo, segunda fase del Método (2).
Esta modalidad de interconexión entre los módulos Pre Vectorizador y de Gestión y Vectorización, resulta de particular importancia para optimizar el rendimiento del método y su dispositivo ejecutor: la Matriz de Celdas Memoria Inteligente (12) se divide en 16 Sub Matrices de 32 x 32 celdas (31 ) según figura 4, cada una de las cuales es intervenida localmente por su correlativa celda Multiclet (23), permitiendo la ejecución de los test de detección de vértices y bordes en la misma matriz de Memoria Inteligente, a diferencia de los métodos habituales, evitando el trasiego de información.
El paso 3 del Método, se ejecuta por medio de la matriz de Memoria Inteligente del Dispositivo Ejecutor: la matriz separa todos los sectores de un solo color contenidos en el cuadro o segmento del mismo, comparando simultáneamente todos los pixeles con cada uno de los valores del listado de colores presentes en el cuadro o segmento en proceso, detectados dinámicamente, o con un conjunto de valores de colores predefinidos. Como resultado se crea una matriz binaria que opone valores 0 yl , donde con 1 se rellenan todos los pixeles cuyo color coincide con el valor en curso de la lista y con 0 todo el resto, (ejecución del cuarto 4 paso), obteniéndose un arreglo de capas del cuadro o segmento, permitiendo que cada una contenga, separadamente, los sectores monocromáticos de cada uno de los colores contenidos en el segmento o cuadro en proceso.
Por medio de los buses (15) y (17) el arreglo de capas es trasladado al Módulo de Gestión y Vectorización, para la detección de contornos de segmentos de cada imagen, ejecución del paso 5 de la estructura lógica. La conversión de coordenadas de pixeles a vectores, paso 6, se ejecuta procesando capa por capa los bordes de los sectores destacados y trazando un conjunto de vectores que replique dichos bordes lo más fielmente posible (sub proceso del paso 6). Dicho conjunto de vectores es en sí la información a almacenar como representación de la imagen, en lugar del conjunto de pixeles que componen el original.
El total de vectores que componen un cuadro o segmento del mismo, es ordenado y optimizado de modo de excluir la redundancia endémica de los vectores comunes de sectores vecinos. Enseguida se genera la estructura de Meta Archivo o contenedor de información (10), donde son almacenados: i) los vectores, representados por sus coordenadas de inicio y fin, ii) los colores de relleno de los sectores definidos por dichos vectores y, eventualmente, iii) los vectores de propagación de los gradientes de color de relleno de múltiples sectores auto contenidos.
Posteriormente, el contenedor o Meta Archivo es comprimido, paso 7, por el Módulo de Compresión de Vectores sin Pérdida (14). Por último, los buses (15) y (17) según figural, permiten el intercambio de datos y comandos entre todos los módulos del chip y, una vez comprimido el contenedor de información, realizan la salida de datos a memoria externa (11 ), así como la conexión entre el chip y los sistemas externos al mismo.

Claims

REIVINDICACIONES
1 . Método de compresión de imagen y video por vectorización, liberando espacio significativo de banda ancha y de almacenamiento en dispositivos y equipos, CARACTERIZADO, porque está compuesto por la siguiente estructura lógica de pasos:
Paso 1 : ingreso de cuadro o bloque de video al módulo prevectorizador del Dispositivo Ejecutor;
Paso 2: detección del conjunto de colores en cada cuadro y construcción de lista de colores i0-in de los mismos;
Paso 3: separación de colores por comparación de pixeles con valor k de la lista de colores;
Paso 4: creación de una matriz binarizada que opone valores 0 y 1 ;
Paso 5: detección de contornos de segmentos monocromáticos;
Paso 6: conversión de coordenadas de pixeles a vectores;
Paso 7: compresión sin pérdida de datos de la lista de vectores generada.
2. - Dispositivo ejecutor del método de compresión de imagen y video por vectorización de la reivindicación N°l , en formato de circuito integrado o chip, incorporado a dispositivos y equipos fijos y móviles, CARACTERIZADO porque dispone de: i) un módulo de pre vectorización de detección simultánea y en paralelo de regiones de un mismo color (monocromáticas) y sus gradientes, de las imágenes que componen el video, por medio de una matriz de celdas de memoria inteligente; ii) un módulo de gestión y vectorización, que establece el contorno o perímetro de cada región detectada y que guarda las coordenadas del conjunto de vectores que la definen, más el color que la rellena, o las coordenadas del vector del gradiente de dicho color de relleno; iii) un módulo de compresión de vectores sin pérdida de datos para comprimir el conjunto de coordenadas resultantes (vectores); iv) la interconexión entre los módulos pre vectorizador y vectorizador, en que cada celda de memoria inteligente es intervenida Iocalmente por su correlativa celda Multiclet, evitando el trasiego de información y, con ello, el ahorro de ejecuciones reiteradas de funciones y de energía; y, v) de un set de buses para el intercambio de datos y comandos entre los módulos del ejecutor y entre éste y sus sistemas externos.
3. - Dispositivo ejecutor del método de compresión de imagen y video por vectorización en formato de circuito integrado o chip, incorporado a dispositivos y equipos fijos y móviles, según la reivindicación N° 2, CARACTERIZADO porque dispone de una matriz de celdas de memoria inteligente que permite la detección y separación de regiones de un mismo color o gradientes de dicho color, de las imágenes que componen el video, en que cada celda es capaz de aplicar de modo simultáneo y en paralelo con las demás celdas vecinas, todas las funciones lógicas y aritméticas a los valores de pixeles de fragmentos consecutivos de una misma imagen, dando como resultado un procesamiento sincrónico y secuencial (global) de cada imagen de video, precedido por un buffer de entrada de imagen y terminado por un buffer de salida de datos (matriz binaria).
4. Dispositivo ejecutor del método de compresión de imagen y video por vectorización en formato de circuito integrado o chip, incorporado a dispositivos y equipos fijos y móviles, según la reivindicación N° 2 y 3, CARACTERIZADO porque la organización de la matriz de celdas de memoria inteligente en 16 sub matrices de 32 x 32 celdas, permite que cada celda sea intervenida localmente por su correlativa celda ulticlet del módulo de gestión y vectorización, permitiendo la ejecución de los test de detección de vértices y bordes en la matriz misma de memoria inteligente, evitando el trasiego de información y, con ello, el ahorro de ejecuciones reiteradas de funciones y de consumo de energía.
5. Dispositivo ejecutor del método de compresión de imagen y video por vectorización en formato de circuito integrado o chip, incorporado a dispositivos y equipos fijos y móviles, según la reivindicación N° 2, CARACTERIZADO porque incluye una multicelda para la detección de procesamiento paralelo y predictivo, para definir el conjunto de vectores que caracterizan las regiones monocromáticas de cada imagen del video, a través de la detección simultánea y en paralelo de los bordes y vértices del perímetro de una región monocromática dentro de cada imagen, replicando así los contornos de la región monocromática previamente detectada.
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