[发明专利]基于WebP压缩算法的多图处理的FPGA加速方法

说明书

本发明涉及到图像处理技术领域，尤其涉及到基于WebP压缩算法的多图处理的FPGA加速方法，包括将图片根据RGB三通道数据传入，并转成对应YUV数据；将对应图片生成的YUV数据缓存至片内DDR缓存，然后通过总线读数据将数据读入计算模块，根据多张图片处理的进度，分别从片内DDR缓存读出相应数据放入依赖数据缓存区；多张图片对应依赖数据缓存区的多个分区，每当一张图片的一个YUV宏块的计算遍历完成，就进行下一张图片的宏块计算遍历，轮流切换，直至该批图片所有宏块全部编码完成；本发明实现提出加速的有效方案，通过采用并行流水处理的方式实现编码，对比CPU上串行处理更加高效，相比CPU更为适合来处理这种堵塞的闭环算法，提高了整个WebP算法输出帧率。

技术领域

本发明涉及到图像处理技术领域，尤其涉及到一种基于WebP压缩算法的多图处理的FPGA加速方法。

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。

目前图像在大多数网页上占据高达60％-65％的字节，页面中图像数据对移动设备尤其重要，其中较少的图像信息可节省带宽和电池寿命。而WebP是Google为了满足现在越来越高的带宽需求，在基于VP8编码的基础上提出的一种新型图片格式。由于WebP利用预测编码技术，通过部分像素块的颜色来预测其邻近块的颜色值，并只记录两者的差值。且多数情况下两者差距很小，甚至零差距，因而大大提高了压缩的比率。将WebP和JPEG压缩对比，当WebP将JPG压缩到相当于原图90％质量时，图片体积减少了50％左右。当WebP将JPG压缩到相当于原图80％质量时，图片体积则减少了60％～80％。有损WebP压缩性能优于JPG的原因主要是其预测编码技术先进，并且宏块自适应量化也带来了压缩效率的提升，而布尔算术编码与霍夫曼编码相比提升了5％～10％的压缩性能。

现有的技术中WebP有损压缩算法如图1所示，算法首先会将原始图片按照RGB三通道转换成对应分析的YUV宏块(Y表示亮度，UV表示色度)，然后分成两条支线，一条通过简单的预分析和段计算来获取对应量化过程中所需要用到的计算参数，另一条则是分别通过对Y,U,V宏块进行区分处理，通过宏块分解成的子块来进一步处理，使得每一个信息素都被分析到，这样才能大大减少编码过程的信息损失。为此整个流程会从预测，DCT变换，量化，反量化，IDCT变换形成一个闭环，同一张图片每个宏块之间会形成前后依赖，子块也是如此。

WebP算法复杂度高，后一个宏块的计算必须要等到前一个宏块运算结束，因此成了一个堵塞的“Blocked”设计，处理效率就比较低，如图2，处理4张图片，从T1时间至T3时间的跨度，整个是前后堵塞的处理模式。

随着5G时代的来临，高可靠，低时延，大带宽的数据传输，提高了对云端计算性能要求，为了不影响客户体验，这就要求图片压缩编码的周期变短，虽然WebP算法大大减少了编码的数量，但是总体的算法复杂度还是高于其他编码。

发明内容

鉴于上述技术问题，本发明提供了一种基于WebP压缩算法的多图处理的FPGA加速方法，对于WebP算法在现场可编辑门阵列(FPGA)上实现提出了加速的有效方案，通过采用并行流水处理的方式实现编码，对比CPU上串行处理更加高效，且合理利用了FPGA的板上资源，而在FPGA加速方案的影响下，处理的时间跨度能缩短到T1至T2的时间跨度。

一种基于WebP压缩算法的多图处理的FPGA加速方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1：将图片根据RGB三通道数据传入，并转成对应YUV数据；

步骤S2：将对应图片生成的YUV数据缓存至片内DDR缓存，然后通过总线读数据将数据读入计算模块，根据多张图片处理的进度，分别从片内DDR缓存读出相应数据放入依赖数据缓存区；