结合环形纹理与比特池的帧存储器压缩算法

发布时间：2019-11-08 18:20

【摘要】：当前高分辨率平板显示器的帧存储器压缩算法存在图像失真率较高的缺点。为此,提出一种基于图像环形纹理和比特池技术的帧存储器压缩算法。基于环形纹理的帧内预测模式能够更好地适应图像中大量存在的点状结构,从而去除环形纹理像素间的空间相关性。在限定图像与帧存储器容量压缩比的前提下,利用比特池技术动态分配各个图像块压缩码流所需的比特空间,从而提高帧存储器存储空间的利用率。测试结果表明,该算法能显著提高图像峰值信噪比并减小图像失真。
【图文】：

间的纹理特性和空间域像素间的相关性进行预测［3］。H．264/AVC亮度编码模块有2种划分模式，，16×16模式和4×4模式［1］。针对16×16模式设定了水平(V)、垂直(H)、均值(DC)和平面(Plane)4种预测方向。对于细节较多、变化剧烈的宏块，则用4×4模式，以减少预测误差［3］。文中主要应用4×4模式进行处理。H．264/AVC中定义4×4模式共有9种(0，1，…，8)，如图1和图2所示。图1表示了帧内预测方向。方向2是均值预测，没有在图中表示。图2表示根据预测方向得到的8种图像块扫描模式，用于像素间去相关计算。图1H．264/AVC编码器帧内预测方向图2基于H．264/AVC编码器帧内预测方法的扫描模式在图1和图2中，扫描模式5～扫描模式8分别表示“垂直向右”、“水平向下”、“垂直向左”、“水平向上”4个方向的帧内预测模式，但它们并不能很好地表达图像内这4种方向的纹理。在实际应用中，大量测试表明，这4种扫描模式被选为最优扫描模式的概率较低，被选中次数的总和所占比例低于20%。因此，这4种扫描模式的采用降低了算法的压缩编码效率，最终使图像失真变大。1．2基于图像环形纹理的扫描模式图像块扫描模式应符合图像的结构特征。除了线状结构外，图像中还存在大量点状结构，如沙粒、星星、雪花等。图3列举了一些具有点状结构的典型图片。在4×4图像块区域内这些点状结构形成了环形纹理。图4显示了环形纹理在4×4图像块中4种典型的位置及环形帧内预测模式。相应地，图5显示了适应环形纹理，编号分别为9～12的4种图像块扫描模式，用以取代原5～8这4种扫描模式。图3具有点状结构的典型图片285

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本文编号：2557978