[發明專利]圖像編碼方法和裝置

在審

• 申請號: 201710497431.7
• 申請日: 2017-06-26
• 公開（公告）號: CN107333136A
• 公開（公告）日: 2017-11-07
• 發明（設計）人: 邢照;蘇睿
• 申請（專利權）人: 西安萬像電子科技有限公司
• 主分類號: H04N19/436
• 分類號: H04N19/436;H04N19/124;H04N19/625;H04N19/129;H04N19/176
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司11240
• 代理人: 趙囡囡,褚敏

技術領域

本發明涉及圖像編碼領域，具體而言，涉及一種圖像編碼方法和裝置。

背景技術

聯合圖像專家小組JPEG編碼是一種廣泛使用的無專利權的圖像編碼算法，通常的實現都是使用CPU或者GPU進行JPEG編碼。其中，JPEG編碼的步驟包括：1.圖像分塊；2.離散余弦變換(Discrete Cosine Transform，簡稱DCT)變換；3.量化；4.編碼。如圖1所示，先將原始圖象數據分成8*8的小塊，然后進行DCT變換，再通過量化器根據量化表對DCT變換之后得到的結果進行量化，然后通過熵編碼器根據碼表對量化之后得到的結果進行編碼，得到最后的壓縮數據。現有的技術通常全部使用CPU進行編碼計算，CPU性能負載較大，或者，全部使用GPU進行編碼，GPU在編碼的時候，CPU處于空閑狀態。

針對相關技術中的JPEG圖像編碼方法系統利用效率較低導致編碼效率較低的技術問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種圖像編碼方法和裝置，以至少解決相關技術中的JPEG圖像編碼方法系統利用效率較低導致編碼效率較低的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種圖像編碼方法，包括：確定用于將原始圖像編碼為聯合圖像專家小組JPEG圖像文件的中央處理器CPU和圖像處理器GPU；利用確定的CPU和GPU共同執行編碼過程。

進一步地，利用確定的CPU和GPU共同執行編碼過程包括：通過CPU和GPU分別執行編碼過程的不同子任務，其中，編碼過程包括多個子任務。

進一步地，通過CPU和GPU分別執行編碼過程的不同子任務包括：通過CPU對原始圖像執行圖像分塊；調用GPU的應用程序編程接口API將圖像分塊的結果復制到GPU的顯存中；通過GPU執行壓縮，進而對壓縮的結果執行量化運算；調用GPU的API將量化運算的結果復制到主機內存中；通過CPU對量化運算的結果執行熵編碼，得到JPEG圖像文件。

進一步地，通過CPU對原始圖像執行圖像分塊包括：通過CPU從主機內存中讀取原始圖像；通過CPU按照預設長度和預設寬度對原始圖像進行分塊，得到多塊圖像；通過CPU提取每塊圖像中的預設參數，得到每塊圖像的參數矩陣。

進一步地，通過GPU執行壓縮，進而對壓縮的結果執行量化運算包括：通過GPU采用浮點Float向量類型分別對每個參數矩陣執行離散余弦DCT變換；通過GPU利用預設量化表分別對經過DCT變換之后的每個參數矩陣進行量化。

進一步地，在通過GPU利用預設量化表分別對經過DCT變換之后的每個參數矩陣進行量化之前，該方法還包括：通過CPU生成預設量化表；調用GPU的API將預設量化表復制到GPU的顯存中。

進一步地，通過CPU對量化運算的結果執行熵編碼包括：通過CPU基于Zigzag掃描方式分別對量化之后的每個參數矩陣進行掃描，得到多個數組；通過CPU對多個數組進行Huffman編碼，得到JPEG圖像文件。

根據本發明實施例的另一方面，還提供了一種圖像編碼裝置，包括：確定單元，用于確定用于將原始圖像編碼為聯合圖像專家小組JPEG圖像文件的中央處理器CPU和圖像處理器GPU；執行單元，用于利用確定的CPU和GPU共同執行編碼過程。

進一步地，執行單元進一步用于通過CPU和GPU分別執行編碼過程的不同子任務，其中，編碼過程包括多個子任務。

進一步地，執行單元包括：第一執行模塊，用于通過CPU對原始圖像執行圖像分塊；第一調用模塊，用于調用GPU的應用程序編程接口API將圖像分塊的結果復制到GPU的顯存中；第二執行模塊，用于通過GPU執行壓縮，進而對壓縮的結果執行量化運算；第二調用模塊，用于調用GPU的API將量化運算的結果復制到主機內存中；第三執行模塊，用于通過CPU對量化運算的結果執行熵編碼，得到JPEG圖像文件。

進一步地，第一執行模塊包括：讀取模塊，用于通過CPU從主機內存中讀取原始圖像；分塊模塊，用于通過CPU按照預設長度和預設寬度對原始圖像進行分塊，得到多塊圖像；提取模塊，用于通過CPU提取每塊圖像中的預設參數，得到每塊圖像的參數矩陣。

進一步地，第二執行模塊包括：變換模塊，用于通過GPU采用浮點Float向量類型分別對每個參數矩陣執行離散余弦DCT變換；量化模塊，用于通過GPU利用預設量化表分別對經過DCT變換之后的每個參數矩陣進行量化。