【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像視頻壓縮，具體涉及一種gpu算力的圖像及視頻壓縮系統。
技術介紹
1、伴隨著數字高清電視、數字立體電視、網絡流媒體，無線移動視頻通信以及高清視頻監控等視頻應用的廣泛普及，導致需要對海量視頻數據進行存儲和傳輸，未經壓縮的視頻會占用龐大的存儲空間，隨著液晶技術的發展，目前市場上出現了很多2k、4k數字電視，4k電視的圖像分辨率為3840×2160，一張4k未壓縮的圖片有23.73mb數據，若此數字電視使用60hz每秒的刷新頻率，則需要的最低數據傳送速率為1.39gb/s，而一般家用的寬帶傳輸速度往往只有此速率的1/100-1/20，無法實時地觀看4k視頻，并且由于未經壓縮的圖像體積較大，所需傳輸時間更長，在同等信道條件下，傳輸時產生錯誤的概率會更高，因此，視頻壓縮對于數據存儲和傳輸具有極為重要的意義。
2、現有的視頻壓縮方法有兩種類型，一是通過壓縮單張視頻圖像以去除視頻圖像中的空間冗余，另一種是通過視頻插幀以去除視頻幀間的時間冗余，傳統的圖像壓縮方法在低碼率的情況下圖像的連續性較差，會出現明顯的為輪廓和塊效應問題，且傳統的圖像壓縮方法中各模塊之間是相互獨立的，傳統的視頻插幀方法包括運動估計和像素合成兩步，傳統的光流估計方法在處理位移較大的物體運動時的結果并不理想，且輸入圖像中存在的噪聲將影響光流估計的結果。
技術實現思路
1、本專利技術針對現有技術中存在的技術問題，提供一種gpu算力的圖像及視頻壓縮系統。
2、本專利技術解決上述技術問題的技術方
3、數據處理模塊：對輸入的圖像及視頻數據進行預處理，包括去噪、降低分辨率以及色彩空間轉換的操作，減少數據的冗余性；
4、并行處理模塊：對預處理后的數據進行捕獲，獲取圖像及視頻數據集，將圖像及視頻數據集劃分為多個小塊，將不同的塊分配給不同的處理單元；
5、分塊壓縮模塊：以數據塊為單位進行壓縮處理，每個數據塊包含一組像素數據；
6、質量評估模塊：對解壓后的視頻質量進行評估。
7、在一個優選地實施方式中，所述數據處理模塊使用對輸入的圖像及視頻數據進行預處理，包括去噪、降低分辨率以及色彩空間轉換的操作，通過預處理減少圖像及視頻數據的冗余性和復雜性，提高后續壓縮算法的效果，通過均值濾波去除圖像及視頻數據中的噪聲，輸入圖像為i，輸出圖像為0，當濾波器大小為n×n，則對每個圖像中的每個像素點(x，y)：
8、
9、其中，(x，y)表示一個坐標點，x表示橫坐標，y表示縱坐標，o(x，y)表示坐標點(x，y)處的輸出值，n表示窗口大小，用于對指定范圍內的像素值進行求和，i(i，j)表示位于坐標點(i，j)處的像素值，x(n-1)/2?to?x+(n-1)/2表示從x坐標減去窗口大小的一半到x坐標加上窗口大小的一半，y-(n-1)/2?to?y+(n-1)/2表示從y坐標減去窗口大小的一半，到y坐標加上窗口大小的一半，對于給定的坐標點，通過計算該點周圍窗口范圍內的像素值之和，并除以窗口大小的平方，得到該坐標點的輸出值，通過下采樣的方式來減少圖像及視頻的分辨率，當下采樣的倍數為m，將原始圖像的寬度和高度縮小m倍，對于輸出圖像中的每個像素點(x，y)，o(x，y)＝i(mx，my)，其中，i(mx，my)表示在原始圖像中坐標為(mx，my)處的像素值，通過轉換矩陣進行圖像色彩空間的轉換，將rgb圖像轉換為yuv圖像，能夠提高壓縮比，通過將彩色信息降低分辨率能夠減少數據量，節省存儲空間，轉換矩陣具體可以表示為：y＝0.299*r+0.587*g+0.114*bu＝(b-y)*0.565v＝(r-y)*0.713，其中0.565及0.713表示縮放色度分量的系數。
10、在一個優選地實施方式中，所述并行處理模塊包括若干個處理單元以及若干個數據塊，將預處理后的圖像及視頻數據集劃分為若干個數據塊，將不同的數據塊分配給不同的處理單元進行并行處理，每個處理單元在處理當前數據塊時，預取下一個數據塊到共享內存中，以減少數據傳輸的延遲，多個處理單元在處理當前數據塊時，執行計算操作。
11、在一個優選地實施方式中，所述分塊壓縮模塊以數據塊為單位進行壓縮處理，每個數據塊包含一組像素數據，對每個數據塊進行離散余弦變換，得到頻域系數，對頻域系數進行量化操作，將系數的精度減少，達到壓縮的效果，使用熵編碼方法對量化后的系數進行編碼，減小數據的大小，通過離散余弦變換來減少冗余信息，具體計算公式為：
12、f(u，v)＝c(u)*c(v)*∑[∑[f(x，y)*cos((2x+1)uπ/2n)*cos((2y+1)vπ/2n)]]
13、其中，f(u，v)表示在頻域中位置為(u，v)的頻率分量，c(u)、c(v)用于對dct變換結果進行歸一化處理，∑[∑[f(x，y)*cos((2x+1)uπ/2n)表示對應的求和操作，外層的∑表示對x從0到n-1進行求和，內層的∑表示對y從0到n-1進行求和，f(x，y)表示原始圖像中位置為(x，y)的像素值，cos((2x+1)uπ/2n)和os((2y+1)vπ/2n)用于將像素值在空間域進行頻率分解，通過這兩個余弦函數進行正弦波的擬合，對變換后的系數進行量化，將高頻部分的細節信息舍棄，保留低頻部分，使用量化表對離散余弦變換系數進行量化，量化的具體計算公式如下：
14、q(i，j)＝round(f(i，j)/s(i，j)*qf)
15、其中，f(i，j)表示變換后的dct系數，s(i，j)為標準化的量化矩陣，qf為量化因子，對量化后的系數進行熵編碼，減少數據的存儲空間，將量化后的系數符號映射到一個區間內，根據符號的出現頻率來調整區間的大小，具體步驟如下：
16、s1、初始化區間，設定初始區間為[0，1)；
17、s2、更新區間，對量化后的系數，根據其出現的頻率進行區間的更新，當前符號為s時，其在概率分布中的累積概率范圍為[low(s)，high(s))；
18、s3、根據當前符號的累積概率范圍和當前區間的大小，更新區間為：
19、low_new＝low+(high-low)*low(s)
20、high_new＝low+(high-low)*high(s)
21、其中，low表示原始范圍的低值，high表示原始范圍的高值，low_new表示轉換后范圍的較低值，high_new表示轉換后范圍的較高值，low(s)以及high(s)是一個介于0-1之間的標量值，表示歸一化后的系數；
22、s4、縮小區間，更新完所有符號后，可能會出現區間長度不足以表示下一個輸入符號的情況，對區間進行縮小；
23、s5、將區間左邊界×2，將區間右邊界×2-1；
24、s6、區間左邊界≥0.5，則將區間左邊界減去0.5并本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述數據處理模塊使用對輸入的圖像及視頻數據進行預處理，包括去噪、降低分辨率以及色彩空間轉換的操作，通過預處理減少圖像及視頻數據的冗余性和復雜性，提高后續壓縮算法的效果，通過均值濾波去除圖像及視頻數據中的噪聲，輸入圖像為I，輸出圖像為0，當濾波器大小為n×?n，則對每個圖像中的每個像素點(x，y)：
3.根據權利要求2所述的一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于。
4.根據權利要求1所述的一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述降低分辨率運用下采樣的方式，當下采樣的倍數為M，將原始圖像的寬度和高度縮小M倍，對于輸出圖像中的每個像素點(x，y)，0?(x，y)＝l(Mx，My)，其中，l(Mx，My)表示在原始圖像中坐標為(Mx，My)處的像素值，通過轉換矩陣進行圖像色彩空間的轉換，將RGB圖像轉換為YUV圖像，能夠提高壓縮比，通過將彩色信息降低分辨率能夠減少數據量，節省存儲空間，轉換矩陣具體可以表
5.根據權利要求1所述的一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述并行處理模塊包括若干個處理單元以及若干個數據塊，將預處理后的圖像及視頻數據集劃分為若干個數據塊，將不同的數據塊分配給不同的處理單元進行并行處理，每個處理單元在處理當前數據塊時，預取下一個數據塊到共享內存中，以減少數據傳輸的延遲，多個處理單元在處理當前數據塊時，執行計算操作。
6.根據權利要求1所述的一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述分塊壓縮模塊以數據塊為單位進行壓縮處理，每個數據塊包含一組像素數據，對每個數據塊進行離散余弦變換，得到頻域系數，對頻域系數進行量化操作，將系數的精度減少，達到壓縮的效果，使用熵編碼方法對量化后的系數進行編碼，減小數據的大小，通過離散余弦變換來減少冗余信息，具體計算公式為：
7.根據權利要求6所述的一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述對頻域系數進行量化操作，對變換后的系數進行量化，將高頻部分的細節信息舍棄，保留低頻部分，使用量化表對離散余弦變換系數進行量化，量化的具體計算公式如下：
8.根據權利要求6所述的一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述使用熵編碼方法對量化后的系數進行編碼，減少數據的存儲空間，將量化后的系數符號映射到一個區間內，根據符號的出現頻率來調整區間的大小，具體步驟如下：
9.根據權利要求1所述的一種GPU算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述質量評估模塊對解壓后視頻的質量進行評估，結合人眼對物體結構特征敏感的生物特性，利用圖像的亮度、對比度和結構性對圖像以及視頻的質量進行評估，貼近人眼對圖像的實際觀看感受，確保最終評價結果與人眼的觀看體驗一致，質量評估的具體計算公式如下：
...【技術特征摘要】
1.一種gpu算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種gpu算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述數據處理模塊使用對輸入的圖像及視頻數據進行預處理，包括去噪、降低分辨率以及色彩空間轉換的操作，通過預處理減少圖像及視頻數據的冗余性和復雜性，提高后續壓縮算法的效果，通過均值濾波去除圖像及視頻數據中的噪聲，輸入圖像為i，輸出圖像為0，當濾波器大小為n×?n，則對每個圖像中的每個像素點(x，y)：
3.根據權利要求2所述的一種gpu算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于。
4.根據權利要求1所述的一種gpu算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述降低分辨率運用下采樣的方式，當下采樣的倍數為m，將原始圖像的寬度和高度縮小m倍，對于輸出圖像中的每個像素點(x，y)，0?(x，y)＝l(mx，my)，其中，l(mx，my)表示在原始圖像中坐標為(mx，my)處的像素值，通過轉換矩陣進行圖像色彩空間的轉換，將rgb圖像轉換為yuv圖像，能夠提高壓縮比，通過將彩色信息降低分辨率能夠減少數據量，節省存儲空間，轉換矩陣具體可以表示為：y＝0.299*r+0.587*g+0.114*bu＝(b-y)*0.565v＝(r-y)*0.713，其中0.565及0.713表示縮放色度分量的系數。
5.根據權利要求1所述的一種gpu算力的圖像及視頻壓縮系統，其特征在于，所述并行處理模塊包括若干個處理單元以及若干個數據塊，將預處理后的圖像及視頻數據集劃分為若干個數據塊，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王超，楊婷，蔣桂仙，
申請(專利權)人：江蘇慧航數字科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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