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公开(公告)号：CN118158427A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410446677.1
申请日：2024-04-15
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江省经济信息中心(浙江省价格研究所)
IPC: H04N19/42 , H04N19/174 , H04N19/182
Abstract: 本发明属于视频编码领域，公开了一种面向AV1调色板编码模式的高效k‑means聚类硬件架构及方法，本发明提出三条k‑means电路并行的架构，k‑means电路包括calc_indices和calc_centroids两个模块。calc_indices模块根据像素和簇中心的距离，来计算像素的索引，其中距离采用曼哈顿距离，索引值为像素和簇中心距离最小的簇编号。calc_centroids模块执行簇中心的更新，将索引值相同的像素累加并求平均值，作为下一次迭代的簇中心存储在C‑RAM中，本发明将不同块、同一块的k的聚类计算过程进行交织，从而提高硬件的利用率并减少取数次数。
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公开(公告)号：CN117319654A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311392255.2
申请日：2023-10-25
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江省经济信息中心(浙江省价格研究所)
IPC: H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/19 , H04N19/70
Abstract: 本发明属于视频编码领域，公开了一种基于扫描线并行RDOQ算法优化的硬件及流水实现方法，本发明在算法上将最优系数决策的之字形扫描线拆解成多个单向扫描线，以实现并行计算。在最优非零位置决策阶段，将迭代计算拆分成单条扫描线的并行计算，最后对各个扫描线上的最优位置进行RD cost的比较，在保证实时效果良好的前提下，减少迭代的周期，以满足视频编码处理的实时需求。本发明优化了传统的RD cost计算算法。Rate的强数据依赖使得运算须在单周期内完成，减少了硬件设计中运算的操作数量，节省了资源消耗。本发明充分利用Distortion无数据依赖的特性将运算拆分到多个流水线中，有效了提高硬件设计的时序表现。
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公开(公告)号：CN118018877A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410142890.3
申请日：2024-02-01
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江省经济信息中心(浙江省价格研究所)
Abstract: 本发明属于脉冲数据处理技术领域，涉及一种面向脉冲相机的高效数据流处理方法，其编码端的数据压缩过程包括：步骤一，通过脉冲流分块模块将获取的原始脉冲流切割分块，得到原始脉冲块；步骤二，通过脉冲流凝聚模块压缩所述的原始脉冲块，得到压缩脉冲流；步骤三，将原始脉冲块和压缩脉冲流输入脉冲损失像素标记器，分析压缩造成的脉冲损失来进行信息补偿，后经像素级分类器输出量化二进制信息帧；步骤四，通过压缩脉冲‑信息整合器将压缩脉冲流、量化二进制信息帧和解码端的提示信息进行整合，生成最终的二进制数据流。相较于传统的脉冲压缩方案，本发明可以大大降低整个过程的复杂度，具有省时高效的优点。
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公开(公告)号：CN117041565A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310887654.X
申请日：2023-07-19
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江省经济信息中心(浙江省价格研究所)
IPC: H04N19/11 , H04N19/186 , H04N19/176 , H04N19/593
Abstract: 本发明公开了一种AV1视频帧内粗模式决策优化及硬件架构方法，基于AV1对帧内模式决策优化，粗模式决策减少了计算时间，而计算复杂度上，将原来的61种决策情况分为两次进行，第一次选择13种模式进行；第二次选择6种模式进行决策；此外，不对矩形块的预测代价值做哈达玛变换，而是选择用基于4x4方块SATD值的叠加；在预测代价排序的选择上，选用双调排序，以适合发明所设计的并行架构；系统级优化方面，在每个方块处理流程上，采用流水线设计，缩小了硬件所需的面积资源，也加快了硬件实现的速度。
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公开(公告)号：CN116527910A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310422535.7
申请日：2023-04-11
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江省经济信息中心(浙江省价格研究所)
IPC: H04N19/147 , H04N19/149 , H04N19/19 , H04N19/70
Abstract: 本发明属于AVS3视频编码领域，具体涉及一种基于扫描线并行的率失真优化量化方法，在完成预量化过程之后，采用列扫描顺序对预量化系数进行并行计算；每次计算多组预量化系数数据，在多组数据比较下确定最优量化系数；之后对非零位置进行并行决策，确定扫描线上最优非零位置。最后进行移位末位系数置零操作。本发明的方法在RDOQ中，提出了通过局部性优化，在符合zig‑zag扫描模式的情况下，可以进行并行处理，同时保留局部依赖。本发明在保证效果良好的前提下，减小了编码损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118573890A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410705678.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江省经济信息中心(浙江省价格研究所)
IPC: H04N19/436 , H04N19/159 , H04N19/59 , H04N19/20
Abstract: 本发明公开了一种AV1帧内粗略模式决策的硬件友好型架构，像素样本管理单元负责向帧内预测单元、辅助方向预测单元和残差单元提供假重建像素和原始像素。帧内预测单元接收假重建像素，并在非方向模式和主方向模式下进行预测，生成预测像素，然后传递给残差和SATD单元。辅助方向单元接收假重建像素，并利用排序单元确定的最小成本主方向来进行辅助方向模式的预测。生成的预测像素也被转发到残差和SATD单元。残差单元和SATD单元都从像素样本管理单元接收原始像素，并接收预测像素，以计算SATD成本，然后发送到排序单元，排序单元将它们进行排序，以确定最优的模式。本发明提高数据吞吐量，提高硬件架构所能支持的视频分辨率。
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公开(公告)号：CN115131209B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210740614.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/4038 , G06T5/50 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/75
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种基于DSP的实时视频拼接方法，采用select操作方式定向选择数据，借助gather和scatter指令将不连续RAM地址中的数据加载到向量寄存器中；图像配准算法部分：在匹配前设定阈值预筛选特征点，基于汉明距离进行特征点匹配。算法均使用SIMD指令集并行处理多数据，提高计算效率；采用PING‑PONG方式传输数据，旨在隐藏视频拼接过程中外部存储器访问的周期，从而有效提高数据吞吐量。最后，基于DAG生成算法调度表，在双DSP平台上并行执行ORB特征提取算法。本发明减少了计算复杂度；并为计算机视觉相关的算法在DSP平台上研究提供了参考。
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公开(公告)号：CN115442620A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211095417.1
申请日：2022-09-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/52 , H04N19/149 , H04N19/159 , H04N19/29 , H04N19/48
Abstract: 本发明属于视频编码领域，公开了一种AME低复杂度仿射运动估计方法，包括如下步骤：步骤1：基于划分深度的最优帧间模式的提前预测：根据父CU最优帧间模式来预测子CU最优帧间模式；步骤2：AME内部的低复杂度算法：在AME算法内部，通过CPMV平行与否、迭代过程的提前终止以及有无必要进行细粒度调整优化来加速AME算法；步骤3：AME外部的低复杂度算法：对于需要在传统Inter和AME之间进行模式决策的CU提取相关特征，基于决策树对这样的CU进行提前预测其最优帧间模式，以此跳过RDO决策及次优模式的遍历过程。本发明大大减少了VVC帧间模式决策复杂度。
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公开(公告)号：CN115442620B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211095417.1
申请日：2022-09-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/52 , H04N19/149 , H04N19/159 , H04N19/29 , H04N19/48
Abstract: 本发明属于视频编码领域，公开了一种AME低复杂度仿射运动估计方法，包括如下步骤：步骤1：基于划分深度的最优帧间模式的提前预测：根据父CU最优帧间模式来预测子CU最优帧间模式；步骤2：AME内部的低复杂度算法：在AME算法内部，通过CPMV平行与否、迭代过程的提前终止以及有无必要进行细粒度调整优化来加速AME算法；步骤3：AME外部的低复杂度算法：对于需要在传统Inter和AME之间进行模式决策的CU提取相关特征，基于决策树对这样的CU进行提前预测其最优帧间模式，以此跳过RDO决策及次优模式的遍历过程。本发明大大减少了VVC帧间模式决策复杂度。
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公开(公告)号：CN116528061A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310169232.9
申请日：2023-02-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种脉冲视频信号可视化FPGA硬件及重建方法，包括Capture模块、SNN_IP算法模块和MIPI_OUT模块，所述Capture模块用于存储相机捕捉的脉冲信号并对其进行预处理；所述SNN_IP算法模块用于对预处理的脉冲数据采用TFP算法重构出灰度像素数据；所述MIPI_OUT模块用于将重构像素数据并行输出。本发明分别算法优化和系统级优化两部分来解决。一、算法优化方面：在重构算法上，我们运用TFP算法对视频脉冲流进行处理，实现了脉冲像素的快速重构。二、硬件级优化方面：采用pipeline结构，在限制资源的前提下，大大减少了运行时间。
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