[发明专利]计算机视觉系统中的图像压缩/解压缩

说明书

一种计算机视觉系统(100)，包括：摄像头捕获部件(110)，其被配置为从摄像头(124)捕获图像；存储器(126)；以及图像压缩解压缩引擎(ICDE)(118)，其耦合至存储器(126)并被配置为接收图像的每一行，并压缩每一行以生成压缩的比特流。为了压缩行，ICDE(118)被配置为将行划分为压缩单元，并且压缩每个压缩单元。为了压缩压缩单元，ICDE(118)被配置为对压缩单元执行增量预测以生成增量预测压缩单元，使用指数哥伦布编码来压缩增量预测压缩单元以生成压缩增量预测压缩单元，并将压缩增量预测压缩单元添加到压缩比特流。

技术领域

本发明大体上涉及计算机视觉系统，并且更具体地涉及这种系统中的图像压缩/解压缩。

背景技术

先进的驾驶员辅助系统(ADAS)被设计为通过提供必要的信息、警告和/或自动干预来提高驾驶员的处境意识和道路安全从而减少事故的可能性/严重程度。根据所支持的安全性方面，此类系统可以基于一个或多个车载传感器系统，诸如雷达、摄像头、光检测和测距(LIDAR)以及基于超声的系统。而且，这样的系统可以集成和使用外部信息源，诸如全球定位系统、汽车数据网络以及车辆到车辆或车辆到基础设施的通信系统，以有效且准确地实现期望的目标。基于摄像头的ADAS已成为原始设备制造商(OEM)的主要差异化因素。基于摄像头的ADAS使用各种计算机视觉(CV)和机器学习(ML)技术来执行实时驾驶情况分析，并最终可以使用此信息，诸如警告驾驶员可能的危险或自主干预以减轻危险。

CV和ML技术以及诸如图像信号处理系统的支持系统具有非常高的数据带宽要求，其中实时需要多次数据传输以满足数据可用性的硬性/软性期限。例如，可能需要在嵌入式片上系统(SOC)上的计算单元之间以及SOC与外部存储器之间每秒存储和传输数十GB的图像和信号数据。需要减少存储器带宽需求的解决方案。

发明内容

各实施例涉及用于计算机视觉系统中的图像压缩和解压缩的方法和装置。在一个方面，一种计算机视觉系统包括：摄像头捕获部件，其被配置为从摄像头捕获图像；存储器；以及图像压缩解压缩引擎(ICDE)，其耦合至存储器并被配置为接收图像的每一行，并压缩每一行以生成压缩比特流。为了压缩行，ICDE被配置为将行划分为压缩单元，并且压缩每个压缩单元。为了压缩压缩单元，ICDE被配置为对压缩单元执行增量(delta)预测以生成增量预测压缩单元，使用指数哥伦布编码来压缩增量预测压缩单元以生成压缩增量预测压缩单元，并将压缩增量预测压缩单元添加到压缩比特流。

在一个方面，一种计算机视觉系统中的图像压缩方法包括：接收图像的行，以及通过以下方式来压缩该行以生成压缩比特流：将行划分为压缩单元，以及通过以下步骤来压缩每个压缩单元：对压缩单元执行增量预测以生成增量预测压缩单元，使用指数哥伦布编码来压缩增量预测压缩单元，以生成压缩增量预测压缩单元，并将压缩增量预测压缩单元添加到压缩比特流。

附图说明

图1为示例多处理器片上系统(SOC)的高级框图。

图2和图3为用于压缩一行图像数据的方法的流程图。

图4、图5、图6和图7为用于存储压缩图像数据的示例格式。

具体实施方式

在附图中，为了一致性，相同的元件由相同的附图标记表示。

各实施例提供了嵌入式计算机视觉系统中的图像压缩和解压缩，其减少了在片上系统(SOC)和外部存储器之间传输图像数据所需的存储器带宽。通常，图像压缩利用图像像素数据在水平方向上的空间冗余来生成像素数据的压缩表示，其减少了SOC上的计算单元与外部存储器之间传输的数据量。在各种实施例中，可以使用增量预测、线性量化、指数哥伦布编码、速率失真优化和/或速率控制技术的组合来执行像素数据压缩。