[发明专利]适用于多种视频标准、多尺寸二维整数余弦变换的通用方法有效
申请号: | 201110350163.9 | 申请日: | 2011-11-08 |
公开(公告)号: | CN102387367A | 公开(公告)日: | 2012-03-21 |
发明(设计)人: | 范益波;沈沙;沈蔚炜;曾晓洋 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
主分类号: | H04N7/30 | 分类号: | H04N7/30 |
代理公司: | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陆飞;盛志范 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 适用于 多种 视频 标准 尺寸 二维 整数 余弦 变换 通用 方法 | ||
技术领域
本发明属于数字视频信号编码技术领域,具体涉及一种适用于多种视频标准、可支持变换尺寸为4x4、8x8、16x16和32x32的二维整数离散余弦变换的通用方法。
背景技术
随着视频编码技术的发展,越来越多的视频编码标准进入了应用领域: VCD/DVD视频光盘中普通采用MPEG-1/MPEG-2视频标准,蓝光光盘中采用H.264标准或VC-1标准,网络视频中普遍采用RealVideo或MPEG-4标准,而AVS视频标准已经成为中国的国家标准。很多新的标准如H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)等也在制定当中。
由于离散余弦变换能够对频域上的能量进行有效地集中,便于进一步压缩处理,所以现有的视频编码标准绝大多数都采用了离散余弦变换对视频信号进行处理。传统的MPEG-1、MPEG-2视频标准中采用的是浮点离散余弦变换,由于数字信号处理时需要对浮点数截位,从而容易导致变换前后数据的失配问题,所以新一代标准如H.264、VC-1、AVS等标准普遍采用整数离散余弦变换。
由于当前多种标准并存的格局将长期存在,支持多种视频标准是当前编解码技术中的重要研究领域,有着迫切的实际需求。各种视频标准中二维离散余弦变换的尺寸大小有所不同。对于画面比较平坦的视频场景,较大的变换尺寸能够提高编码压缩效率。但是大的变换尺寸也使得运算复杂度大大增加。MPEG-1/MPEG-2/MPEG-4中采用的尺寸是8x8;H.264和VC-1采用的尺寸是4x4和8x8;而正在制定当中的最新视频标准HEVC采用的变换尺寸有4种:4x4、8x8、16x16和32x32。为了更好的支持多标准编解码技术,有必要采取一种通用的架构来实现各种不同尺寸的整数离散余弦变换。
发明内容
本发明的目的在于提出一个适用于多种视频标准、多尺寸二维整数离散余弦变换的通用方法。
各种不同的视频标准规定了不同的变换尺寸和变换系数矩阵,但是由于这些变换都是基于离散余弦变换衍生而来的,不同的变换尺寸和变换系数矩阵之间有很多相似之处。本发明充分利用了这种相关性,进而提出了一种通用的变换方法,可以提高硬件复用程度,降低运算复杂度。
本发明提出的方法具体可以分为如下6个步骤:
(1)根据离散余弦变换的特性,将一个二维整数离散余弦变换转换为两次一维整数离散余弦变换,即先进行水平方向的一维变换,然后再进行垂直方向的一维变换;
(2)如果当前进行的是32点的一维整数离散余弦变换,对输入的32个系数进行32点蝶形运算,得到32个输出结果;
(3)如果当前进行的是16点的一维整数离散余弦变换,则跳过第(2)步骤,对输入的16个系数进行16点蝶形运算,得到16个输出结果;
(4)如果当前进行的是8点的一维整数离散余弦变换,则跳过第(2)、(3)步骤,对输入的8个系数进行8点蝶形运算,得到8个输出结果;
(5)如果当前进行的是4点的一维整数离散余弦变换,则跳过第(2)、(3)、(4)步骤。根据4x4、8x8、16x16和32x32四种不同的变换尺寸,分别设计相应的多输出常系数乘法器:MCM0、MCM1、MCM2和MCM3。通过对乘法器系数进行配置即可实现对各种不同视频标准的支持;
(6)设计四组运算模块:B4x4、D4x4、D8x8和D16x16,对多输出常系数乘法器的输出进行处理;其中,B4x4模块为4点的蝶形运算模块,D4x4模块为4点的加法树模块,D8x8模块为8点的加法树模块,D16x16为16点的加法树模块;B4x4模块的4个输出即为4点一维整数离散余弦变换的结果,B4x4和D4x4的8个输出即为8点一维整数离散余弦变换的结果,B4x4、D4x4和D8x8的16个输出即为16点一维整数离散余弦变换的结果,B4x4、D4x4、D8x8和D16x16的32个输出即为32点一维整数离散余弦变换的结果。
本发明的有益效果:
从上述步骤可以看到,本发明实现了用于计算小尺寸二维整数离散余弦变换的运算单元完全复用到更大尺寸的二维整数离散余弦变换的运算过程中,从而有效地降低了整体的运算复杂度和硬件实现成本。
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