[发明专利]一种webp压缩处理中像素宏块处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种webp压缩处理中像素宏块处理方法。

背景技术

目前，Webp图像压缩标准是谷歌公司提出的一种基于预测的图像压缩方案，其广泛的应用到网页图片加载，各种即时通信工具的图片处理上，有非常强大的应用前景，图1是在传统CPU结构下的Webp压缩软件的数据处理框图。

图像处理一般是针对于像素块的，像素块的大小有16*16,8*8,4*4等。预测模块的主要功能是根据像素块的边界值(像素块的上边界和左边界的像素等)，根据预测模式计算该预测模式下的与原始的像素的标准差，即通过预测找出一个标准差最小的预测模式，然后经过DCT变化和系数量化大幅度减少了像素块中的冗余信息，最后经过熵编码进一步压缩数据后输出。边界重建的反馈回路是根据系数量化后的值回复出像素数据，用作下一个相邻的宏块的预测用。

在传统的CPU的软件结构下，块之间的处理步骤如下图2所示。图2所示为一副64*48的图像，可以分解为12个16*16的像素宏块，宏块之间的处理顺序为从水平A方向扫描，然后垂直B方向扫描，像素宏块被按照1～12的顺序依次处理。另外，如图2中，像素宏块1处理完毕后得到，该像素宏块的下边界和右边界的值，在图中如虚线所示，下边界和右边界的值会参与到其相邻的右像素宏块2和下像素宏块5的计算中，即像素宏块1产生的下边界会作为像素宏块5的上边界参与运算，像素宏块1产生的右边界会作为像素宏块2的左边界参与运算，因此在传统以CPU为计算中心的软件架构下，需要额外的存储空间来存放迭代更新的边界值。存储两个边界值得内存的大小分别是原始图片的长和宽乘以单位像素的存储空间。

在传统以CPU为核心的计算框架下，Webp的软件压缩流程中，数据块的处理都是串行执行，而且都是内存操作。然而在以FPGA为中心的场景下，即以FPGA为加深核心加速Webp图像处理，传统的软件处理流程存在一些问题：1、在传统的webp软件压缩流程中，像素宏块处理是按照如图2中的宏块数字顺序执行的，如果直接移植到FPGA中，在计算完成宏块1的之前，是无法计算宏块2的，同理在计算完成宏块2之前，宏块3也没办法计算，造成宏块之间的数据依赖性无法解决，无法发挥FPGA的独有的并行流水线的特性；2、需要在FPGA中设计特殊的控制逻辑和内存空间，来存储和分配每个宏块计算完成之后的边界值，也会造成流水线无法完全展开，不能发挥FPGA的并行数据处理特性。

发明内容

本发明的目的是提供一种webp压缩处理中像素宏块处理方法，以实现提高宏块并行流水效率。

为解决上述技术问题，本发明提供一种webp压缩处理中像素宏块处理方法，该方法包括：

在原始图像的像素宏块周边填充虚拟像素宏块，使填充后的像素宏块组成平行四边形；

将位于平行四边形左边长上的一行像素宏块作为宏块处理顺序的第一行，将与位于平行四边形左边长上的一行像素宏块相邻并平行的下一行像素宏块作为宏块处理顺序的第二行，依次类推，直至将位于平行四边形右边长上的一行像素宏块作为宏块处理顺序的最后一行；

按照宏块处理顺序进行像素宏块处理。

优选的，所述在原始图像的像素宏块周边填充虚拟像素宏块，包括：

在原始图像的像素宏块的左边区域和右边区域填充虚拟像素宏块；其中，原始图像中高小于宽。

优选的，原始图像的大小为M*N，M为高的宏块数量，N为宽的宏块数量。

优选的，填充的虚拟像素宏块的数量为min(M,N)*(min(M,N)-1)。

优选的，在整个原始图像处理中，有效数据的占比率δ的表达式如下：

优选的，按照宏块处理顺序进行像素宏块处理之前，还包括：将像素宏块处理移植到FPGA中。

优选的，所述按照宏块处理顺序进行像素宏块处理之后，FPGA中宏块处理的行间完全并行流水。