[发明专利]Y数据压缩处理方法、装置、设备及WebP压缩系统

说明书

本发明公开了一种YUV图像Y数据压缩处理方法，涉及图像处理领域，包括：获取输入图像的Y宏块残差数据；对Y宏块残差数据进行DCT变换，得到AC系数；将宏块残差数据中所有子块数据矩阵相加，得到宏块残差数据的DC分量矩阵；对DC分量矩阵进行WHT变换，得到DC系数；对AC系数以及DC系数进行量化处理，得到Y数据压缩数据。该方法可以实现DCT变换与WHT变换之间的并行执行，改善模块间的流水并行特性，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能。本发明还公开一种YUV图像Y数据压缩处理装置、设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统，具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种YUV图像Y数据压缩处理方法、装置、设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统。

背景技术

随着手机、平板、数码相机等图像采集设备的发展及图片像素规模提升，导致互联网图像数据规模呈指数级增长。最新研究表明，2016年至2021年，数据中心服务器上数据存储规模将增长四倍，从663EB增长至2.6ZB，其中，大部分数据存储来源于图像和视频，图片处理给数据中心服务器的数据存储和网络带宽将带来严重挑战。

目前，为了降低图像存储的大小，往往会采用具有较高压缩率的图像文件格式WebP来进行存储。与JPEG有损压缩算法相比，WebP图像有损压缩算法能够降低30％左右的文件大小。但是，由于WebP图像有损压缩算法具有更高的计算复杂度，计算成本较高。

在WebP图像有损压缩算法中，输入数据是420采样的YUV格式的图像数据，Y表示亮度，UV表示色度。WebP图像有损压缩算法的处理流程如图1所示。首先，将图像Y数据划分成16x16大小宏块，图像U和V数据划分成8x8大小宏块；然后，利用宏块边界对该宏块数据进行预测，选择最优的预测模式后，通过计算宏块原始数据与预测数据的残差值，得到需要进行压缩编码的图像宏块残差数据；其次，利用DCT(Discrete Cosine Transform)变换、WHT(Walsh-Hadamard Transform)变换、量化步骤，对宏块残差数据进行压缩处理；同时，对残差数据进行反量化、WHT逆变换、DCT逆变换，得到下一个宏块预测所需的边界值；最后，通过算术编码对图像残差数据宏块进行编码，生成最终的WebP图像文件数据。

在WebP图像有损压缩算法处理流程中，对于UV数据不需要WHT变换过程，对于Y通道数据则需要WHT变换，WebP图像有损压缩算法中Y宏块DC分量WHT变换过程如图2所示。首先，对Y宏块内所有的4x4子块数据进行DCT变换，实现子块内数据能量汇聚，将时域信息变换成频域信息，得到4x4大小的频域数据矩阵；然后，将宏块内16个子块左上角的DC分量组成一个4x4大小的DC分量矩阵，对其进行WHT变换减少宏块内DC因子的冗余信息。

从Y宏块残差数据压缩处理流程中，子块DCT变换和WHT变换之间存在数据依赖关系，在完成Y 16x16宏块内所有4x4子块的DCT变换之后，才能生成所有子块的DC分量，进而才能启动DC分量矩阵的WHT变换过程，导致DCT变换与WHT变换之间只能串行执行，无法实现深度流水并行的WebP图像有损压缩算法FPGA异构加速。

因此，在进行Y宏块残差数据的压缩处理时，如何实现DCT变换与WHT变换之间的并行执行，改善模块间的流水并行特性，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种YUV图像Y数据压缩处理方法，该方法可以实现DCT变换与WHT变换之间的并行执行，改善模块间的流水并行特性，提高WebP图像有损压缩算法的整体吞吐率性能；本发明的另一目的是提供一种YUV图像Y数据压缩处理装置、设备及一种基于YUV图像的WebP有损压缩系统，具有上述有益效果。

为解决上述技术问题，本发明提供一种YUV图像Y数据压缩处理方法，包括：

获取输入图像的Y宏块残差数据；