基于人工智能芯片的图像编解码方法及相关装置制造方法及图纸

本申请涉及人工智能芯片领域，具体公开了一种基于人工智能芯片的图像编解码方法及相关设备，其中，编码方法包括：获取待编码图像中M个图像块；获取M个图像块在待编码图像中的位置信息，对M个图像块进行行列变换，以得到变换后的图像，M个图像块位于变换后的图像中的预设区域，预设区域的尺寸小于待编码图像的尺寸；对变换后的图像和M个图像块在待编码图像中的位置信息进行编码，以得到待编码图像的码流。先对待编码图像进行行列变换，将待编码图像中的主要内容集中到某一区域，进行IBC编码，在相同的搜索范围内能够搜索到更多的重复内容，并且重复内容的位置偏移也变小了，能够大大降低码率和计算复杂度。大降低码率和计算复杂度。大降低码率和计算复杂度。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能芯片的图像编解码方法及相关装置


[0001]本申请涉及人工智能芯片领域，尤其涉及一种基于人工智能芯片的图像编解码方法及相关装置。

技术介绍

[0002]人工智能芯片，也被称为AI加速器或计算卡，是指专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。比如视频编解码领域。
[0003]在VVC视频编码标准中，提供了帧内块拷贝(intra block copy，IBC)技术。该技术可以让当前编码块可以参考当前帧中已编码的块，如果参考已编码的块，则需要将当前块与参考块之间的位置偏移信息进行编码并写入到码流中。由于屏幕内容中常常会出现重复的内容，因此该技术被广泛应用于屏幕编码领域。
[0004]传统的IBC技术有一大弊端：不能有效解决重复内容位置偏移较远的屏幕内容编码。原因有两个方面：一是，在实现IBC技术的时候为了降低复杂度，一般会将搜索范围限制到一定的阈值内，如果重复内容之间的偏移超出了搜索范围，则这样的重复内容不能使用IBC，从而导致码流偏大；二是，如果对重复内容使用了IBC技术进行编码，且本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能芯片的图像编码方法，其特征在于，包括：获取待编码图像中M个图像块，所述M个图像块中的每个图像块包含目标对象，所述M为大于1的整数；获取所述M个图像块在所述待编码图像中的位置信息，所述M个图像块进行行列变换，以得到变换后的图像，所述M个图像块位于所述变换后的图像中的预设区域，所述预设区域的尺寸小于所述待编码图像的尺寸；对所述变换后的图像和所述M个图像块在所述待编码图像中的位置信息进行编码，以得到所述待编码图像的码流。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M个图像块在所述待编码图像中的位置信息包括列变换参数和行变换参数；其中，所述列变换参数包括x
11
，x
12
，x
21
，x
22
……
x
M1
，x
M2
，所述行变换参数包括y
11
，y
12
，y
21
，y
22
……
y
M1
，y
M2
；其中，(x
j1
，y
j1
)和(x
j2
，y
j2
)用于表征所述M个图像块中第j个图像块在所述待编码图像中的位置，所述j大于0且不大于所述M。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M个图像块在所述待编码图像中的位置信息包括M、列变换参数和行变换参数，所述列变换参数包括x
11
，w1，x
21
，w2……
x
M1
，w
M
，所述行变换参数包括y
11
，d1，y
21
，d2……
y
M1
，d
M
；或者，所述列变换参数包括x
11
，w1，x
21
，w2‑
w1……
x
M1
，w
M
‑
w
M
‑1，所述行变换参数包括y
11
，d1，y
21
，d2‑
d1……
y
M1
，d
M
‑
d
M
‑1；其中，所述w
j
和d
j
分别为M个图像块中第j个图像块的宽度和高度，所述(x
j1
，y
j1
)为所述M个图像块中第j个图像块中任一个角在所述待编码图像中的坐标，所述j大于0且不大于所述M。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述M个图像块中，S个图像块的在待编码图像中的横坐标相同，K个图像块的在待编码图像中的横坐标相同，所述S与K之和为M，且所述S和所述K均为大于0的整数，所述M个图像块在所述待编码图像中的位置信息包括第一列变换参数、第二列变换参数和行变换参数，所述第一列变换参数包括S，y
11
，y
12
，y
21
，y
22
……
y
S1
，y
S2
；S所述第二列变换参数包括K，y
’
11
，y
’
12
，y
’
21
，y
’
22
……
y
’
K1
，y
’
K2
；所述行变换参数包括：2，x
11
，x
12
，x
21
，x
22
；其中，(x
11
，y
i1
)和(x
12
，y
i2
)用于表征所述S个图像块中第i个图像块在所述待编码图像中的位置，(x
21
，y
’
t1
)和(x
22
，y
’
t2
)用于表征所述K个图像块中第t个图像块在所述待编码图像中的位置，所述i大于0且不大于所述S，所述t大于0且不大于所述K。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述M个图像块中，S个图像块的在待编码图像中的横坐标相同，K个图像块的在待编码图像中的横坐标相同，所述S与K之和为M，且所述S和所述K均为大于0的整数，所述M个图像块在所述待编码图像中的位置信息包括第一列变换参数、第二列变换参数和行变换参数，所述第一列变换参数包括S，y
11
，d1，y
21
，d2……
y
M1
，d
S
；所述第二列变换参数包括K，y
’
11
，d
’1，y
’
21
，d
’2……
y
’
K1
，d
’
K
；所述行变换参数包括：2，x
11
，w1，x
21
，w2；
或者，所述第一列变换参数包括S，y
11
，d1，y
21
，d2‑
d1……
y
M1
，d
S
‑
d
S
‑1；所述第二列变换参数包括K，y
’
11
，d
’1，y
’
21
，d
’2‑
d
’1……
y
’
K1
，d
’
K
‑
d
’
K
‑1；所述行变换参数包括：2，x
11
，w1，x
21
，w2‑
w1；其中，所述w1为所述S个图像块中每个图像块的宽度，所述w2为所述K个图像块中每个图像块的宽度；d
i
为S个图像块中第i个图像块的高度，d
’
t
为所述K个图像块中第t个图像的高度，(x
11
，y
i1
)为所述S个图像块中第i个图像块中任一个角在所述待编码图像中的坐标，(x
21
，y
’
t1
)为所述K个图像块中第t个图像块中任一个角在所述待编码图像中的坐标，所述i大于0且不大于所述S，所述t大于0且不大于所述K。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述预设区域为所述待编码图像中能够容纳所述M个图像块的最小区域。7.一种基于人工智能芯片的图像解码方法，其特征在于，包括：从待解码图像的码流解码得到变换重建图像及M个图像块在所述待解码图像中的位置信息；所述M为大于1的整数；根据所述M个图像块在所述待解码图像中的位置信息对所述变换重建图像进行行列反变换，以得到所述待解码图像的重建图像。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述M个图像块在所述待解码图像中的位置信息包括列变换参数和行变换参数；其中，所述列变换参数包括x
11
，x
12
，x
21
，x
22
...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：寒武纪昆山信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：