申请/专利权人：福州时芯科技有限公司

申请日：2024-02-09

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117956196A

主分类号：H04N19/91

分类号：H04N19/91;H04N19/70;H04N19/176;H04N19/186;H04N19/88;H04N19/46

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本专利为一种面向硬件并行计算的浅压缩熵编码改进算法，首先进行获取语法元素；然后经过二值化得到相应的编码比特信息，并且在编码所有语法元素之前引入一个标志码长的语法元素，该语法元素的二值化方案为，通过预遍历当前宏块，如果当前宏块存在码长小于4比特的情况，标志码长符置0用于表示当前的残差都用2比特进行编码，否则，标志码长符置1用于表示当前的残差都用4比特进行编码；在此基础上，本专利进一步通过改变语法元素的交织方式，设计了一种新型的码流交织算法，按照先语法元素后颜色通道的顺序进行交织。本专利通过引入新的语法元素，用于提前获取语法元素码长所需的编码比特位数，并且通过设计新型码流交织算法，以达到减少硬件运行时钟数的优势。

主权项：1.本专利为一种面向硬件并行计算的浅压缩熵编码改进算法，包括如下步骤：步骤S10：获取熵编码模块的关键信息形成所需要的语法元素；在这个步骤中，获取一系列语法元素是熵编码模块进行编码所需的关键信息，语法元素包括复杂度、预测模式、分组方式、码长、残差和边界残差修正符，这些元素描述了视频帧的特性和编码信息，获取这些信息后，可以将其传递给熵编码模块，以便对视频帧进行有效的编码；其步骤具体为：首先从码率控制模块获取复杂度，复杂度是用来描述视频帧编码的复杂程度，对于熵编码的过程有着重要的影响；然后，根据帧内预测模式传递的最佳预测模式作为当前的预测模式，预测模式是用来描述视频帧的预测方式，对于帧的编码和解码有着重要的影响；接着，依次获取当前预测模式下的分组方式、码长、残差和边界残差修正符，这些元素都包含了关于视频帧的重要信息，对于后续的熵编码过程有着直接的影响；步骤S20：根据获取语法元素，进行二值化；为能够使语法元素值唯一映射到二进制符号串，故需要进行二值化，在获取了语法元素后，将对其进行二值化处理，二值化是一种常见的图像处理技术，它将灰度图像或彩色图像转换为只有两个符号0和1表示的二值图像，在本实施例中，二值化处理主要是为了简化后续的熵编码过程，将复杂的图像数据转换为简单的二进制数据，便于进行压缩和传输；具体的二值化处理过程会根据不同的应用场景和需求而有所不同，但一般来说都会涉及到阈值选择和二值化操作两个步骤，首先，需要选择一个合适的阈值，将像素值小于该阈值的像素设置为0，大于或等于该阈值的像素设置为1，然后，根据这个阈值对所有的像素进行二值化操作，将原始的图像数据转换为二值图像数据；通过这个步骤，将原始的图像数据转换为简单的二进制数据，便于进行后续的熵编码过程；其中，在编码所有语法元素之前引入一个标志码长的语法元素，该语法元素的二值化方案为，通过预遍历当前宏块，如果当前宏块存在码长小于4比特的情况，标志码长符置0用于表示当前的残差都用2比特进行编码，否则，标志码长符置1用于表示当前的残差都用4比特进行编码；步骤S30：根据二值化的结果进行码流交织；在完成二值化处理后，将根据二值化的结果进行码流交织，码流交织是一种常用的数据排序技术，具体的码流交织过程会根据不同的应用场景和需求而有所不同，但都会涉及到对二值化后的图像数据进行重排和重组操作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福州时芯科技有限公司 一种面向硬件并行计算的浅压缩熵编码改进算法

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