[发明专利]面向向量处理器的去块滤波向量化实现方法

摘要

一种面向向量处理器的去块滤波向量化实现方法，其步骤为：S1：数据准备；输入n×m的被滤波视频数据块到向量存储体中，并进行系向量化；S2：水平滤波操作；S3：结果存储；根据步骤S2的结果为每个PE选择出(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的最终结果以及p3和q3的值(p3,p2′,p1′,p0′,q0′,q1′,q2′,q3)，存入矩阵寄存器文件；S4：重复步骤S2和步骤S3，直到水平方向所有边界滤波完毕；S5：垂直滤波；S6：结果存储；根据步骤S5的结果为每个PE选择出(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的最终结果以及p3和q3的值(p3,p2′,p1′,p0′,q0′,q1′,q2′,q3)，直接存入向量存储体；S7：重复步骤5和步骤6，直到垂直方向所有边界滤波完毕。本发明具有能够高效计算、充分发挥向量处理器多PE协作、缩短运算时间等优点。

主权项

1.一种面向向量处理器的去块滤波向量化实现方法，其特征在于，步骤为：S1：数据准备；输入n×m的被滤波视频数据块到向量存储体中，并进行系向量化；S2：水平滤波操作；选择当前需要滤波的水平边界，每个PE从向量存储体中读取需要滤波的图像数据(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)；使用图像数据(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)和常量计算判决条件，并存储在向量条件寄存器中；根据去块效应滤波算法的规则计算(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的所有结果，分别存入局部向量寄存器中；S3：结果存储；根据步骤S2的结果为每个PE选择出(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的最终结果以及p3和q3的值(p3,p2′,p1′,p0′,q0′,q1′,q2′,q3)，存入矩阵寄存器文件；S4：重复步骤S2和步骤S3，直到水平方向所有边界滤波完毕；S5：垂直滤波；选择当前需要滤波的边界，每个PE从矩阵寄存器文件中读取需要滤波的图像数据(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)，使用矩阵寄存器文件中经过了水平滤波的数据作为原始数据，选择垂直方向的图像数据(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)和常量计算判决条件，并存储在向量条件寄存器中；根据去块效应滤波算法的规则计算(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的所有结果，分别存入局部向量寄存器中；S6：结果存储；根据步骤S5的结果为每个PE选择出(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的最终结果以及p3和q3的值(p3,p2′,p1′,p0′,q0′,q1′,q2′,q3)，直接存入向量存储体；S7：重复步骤5和步骤6，直到垂直方向所有边界滤波完毕；所述步骤S3和步骤S6中选择最终结果的操作包含以下步骤：S100：假设每个PE对应的边界的pi的计算候选结果由R0～Rk‑1组成，这些结果组成一个完整的或者不完整的二叉树；对于任意一个PE，pi的最终结果一定存在于R0～Rk‑1中；把R0～Rk‑1根据PE的个数展开可写为根据去块效应滤波算法中相应的判决条件获得条件操作的条件矩阵其中S200：根据条件矩阵，通过k次向量条件MOV操作，可得pi的最终结果Pi；即，Pi＝ΣRi·Ci_；S300：重复步骤S100、S200，直到p2,p1,p0,q0,q1,q2的结果选择完毕。