[發明專利]一種基于可重構技術的MPEG2亮度插值的實現方法無效
| 申請號: | 201110294977.5 | 申請日: | 2011-09-30 |
| 公開(公告)號: | CN102340668A | 公開(公告)日: | 2012-02-01 |
| 發明(設計)人: | 王浩;熊一舟;何衛鋒;繩偉光;毛志剛 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學 |
| 主分類號: | H04N7/26 | 分類號: | H04N7/26;H04N7/46 |
| 代理公司: | 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236 | 代理人: | 郭國中 |
| 地址: | 20024*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 可重構 技術 mpeg2 亮度 實現 方法 | ||
技術領域
本發明涉及的是一種嵌入式視頻解碼領域的方法,具體的說,涉及的是一種基于可重構技術的MPEG2亮度插值的實現方法。
背景技術
隨著視頻標準的發展,視頻壓縮的效果和性能越來越好,但其復雜度和計算量也大大增加。相應的,在解碼端要實現實時解碼,對硬件的數據并行性和計算效率提出了很高的要求。
?MPEG2是運動圖像專家組于1994年發布的視頻和音頻壓縮國際標準,經過了多年的修訂與完善,現在MPEG2已經非常成熟,在數字廣播電視、衛星轉播,DVD產品、高清影像等領域有著廣闊的應用,雖然更新的MPEG4標準已經發布,但是MPEG2的市場占有率較高,仍然有很高的研究和應用價值。
運動估計是去除視頻中各幀的時間相關性,增大視頻編碼壓縮率的重要方法。在編碼端,要進行幀間預測,就是根據相鄰幀的相似性,按照一定的搜索算法,找到相鄰幀中相似的塊,用運動矢量來標識,再將運動矢量經過熵編碼壓縮。在解碼端,相應的需要進行運動補償,根據解碼出來的運動矢量,找到當前幀在參考幀中最相近的塊,恢復出編碼前的圖像數據。
由于自然物體運動的連續性,采用整數像素點來進行幀間預測往往不能找到匹配的很好的圖像塊。因此,一般采用將整數點像素進行插值,得到分數點像素再進行幀間預測,實驗證明,這可以大大提高幀間預測的準確度和編碼效率。在解碼端,要恢復圖像,同樣需要先做插值得到分數像素點的樣本值。
?MPEG2中運動補償使用的是1/2像素精度,所以有三種插值的位置,如圖1所示,(圖中圓形的是整數像素點,正方形的是行和列的1/2像素點,三角形的是中間的1/2像素點,箭頭上的數字為插值時整數點樣本值的權重),分別為:
1.?行方向1/2像素插值:對水平方向相鄰的兩個整數像素的值取平均值。
?2.列方向1/2像素插值:對垂直方向相鄰的兩個整數像素的值取平均值。
?3.中間1/2像素插值:對水平方向相鄰的兩個整數像素和垂直方向相鄰的兩個整數像素,共四個像素點的值取平均值。
?MPEG2解碼時,亮度是按照8×8的塊為單位進行,在插值的時候,要得到8×8塊的所有三種分數像素點的亮度插值數據,需要輸入9×9的塊數據,如圖2所示,也即多輸入一行和一列的數據。
傳統上,執行一個算法的方式主要有兩種:通用處理器和專用集成電路(ASIC:Application?Specific?Integrated?Circuit)。通用處理器可以通過軟件編程來執行各種算法,十分靈活,但是在性能、功耗和面積上往往不能達到要求。而ASIC是針對特定算法進行設計,可以達到很高的性能,同時面積和功耗也比較小,但是不能執行別的算法,靈活性差。而且設計ASIC需要完成一系列復雜的流程,研發周期很長,經常難以滿足產品上市時間的要求,同時研發費用很高,特別是隨著芯片工藝尺寸的縮小,成本更是成倍增加。因此對一種新的計算技術的需求十分迫切。
可重構計算技術就是在這種背景下出現的,目的是填補兩者之間的空白,在性能和靈活性上做一個折中。可重構計算的核心部分是多個功能單元組成的陣列,并且有靈活的互聯連接它們。根據功能單元的粒度大小,可以分為細粒度和粗粒度陣列。FPGA是一種典型的細粒度可重構陣列,以查找表為最小粒度單元,其出現較早,比較成熟,現在有著很廣泛的應用。但是隨著算法的規模和復雜度增加,FPGA的單元數量和互聯面積劇增,同時功耗增大。粗粒度陣列一般以字長寬度的算術邏輯單元(Arithmetic?Logic?Unit)為最小粒度單元,非常適合大規模計算密集型的應用,例如視頻編解碼、圖像處理、無線通信和數據加密等。
發明內容
本發明的目的是針對現有技術的不足,提出一種基于可重構技術的MPEG2亮度插值的實現方法,利用可重構陣列,加速MPEG2標準亮度插值算法的執行,更好的滿足實時解碼的需求。
本發明是通過以下的技術方案實現的,本發明一種基于可重構技術的MPEG2亮度插值的實現方法,包括以下步驟:
首先,進行算法分析,根據MPEG2亮度插值的定義設計出DFG(Data?Flow?Graph,數據流圖),得到算法的數據傳輸需求;
其次,根據算法分析的結果和可重構陣列的架構,對數據流圖進行分割和映射,設計出最優的數據傳輸的方案;
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