[发明专利]一种高效的VP9熵解码prob数据获取方法及设备有效
申请号: | 201510361718.8 | 申请日: | 2015-06-26 |
公开(公告)号: | CN104994391B | 公开(公告)日: | 2017-11-10 |
发明(设计)人: | 陈梅芬;姜明俊 | 申请(专利权)人: | 福州瑞芯微电子股份有限公司 |
主分类号: | H04N19/423 | 分类号: | H04N19/423;H04N19/70;H04N19/91 |
代理公司: | 福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙)35212 | 代理人: | 王美花 |
地址: | 350000 福建省*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高效 vp9 解码 prob 数据 获取 方法 设备 | ||
技术领域
本发明涉及视频解码领域,特别涉及一种高效的VP9熵解码prob数据获取方法及设备。
背景技术
VP9是Google主导开发的下一代开源的视频编解码器,它的压缩效率比编解码器H264高,是私有编解码器H265的竟争对手。VP9解码器中熵解码的关键运算单元的输入为码流数据及prob(prob表示概率)数据。而prob数据需根据上下文来选择,目前在获取prob数据时,都是直接在上下文中选择需要的prob数据,这样做的缺点是:数据量庞大,prob数据获取的速度慢,数据获取实现复杂,这也影响了熵解码器的解码速度。因此,如何从众多的prob原始数据中快速地选取运算单元所需的prob数据成为了VP9熵解码器的设计难点。
发明内容
本发明要解决的技术问题之一,在于提供一种高效的VP9熵解码prob数据获取方法,通过该方法提高prob数据的获取速度,降低prob数据获取实现的复杂性,提高熵解码器的解码效率。
本发明是这样实现技术问题之一的:一种高效的VP9熵解码prob数据获取方法,该方法需要提供数据总线、控制器、概率表寄存器缓存、概率表RAM缓存以及熵解码器;所述数据总线连接至所述概率表RAM缓存,所述控制器分别与所述概率表寄存器缓存和概率表RAM缓存连接,所述熵解码器与所述概率表寄存器缓存连接,所述方法包括如下步骤:
步骤10、通过数据总线将码流中的prob数据信息写入到概率表RAM缓存中,且在写入时不区分信息的语法元素类别;
步骤20、通过控制器从概率表RAM缓存中预取出prob数据,并按照信息的语法元素类别将prob数据分类存储到概率表寄存器缓存所对应的寄存器中;
步骤30、熵解码器从相应的寄存器中取出需要使用的prob数据,并解码出码流中的bin数据;
步骤40、概率表寄存器缓存将需要重复使用的各寄存器的色度分量数据保留下来,以供后续使用,其余数据则全部释放出去;
步骤50、后续码流继续进入时,通过数据总线刷新概率表RAM缓存填充新码流的prob数据信息,且在刷新时不区分信息的语法元素类别;
步骤60、通过控制器从概率表RAM缓存中预取出prob数据,且在预取时不重复读取未释放的色度分量数据,并按照信息的语法元素类别将prob数据分类存储到概率表寄存器缓存所对应的寄存器中;
步骤70、熵解码器从相应的寄存器中取出需要使用的prob数据,并解码出码流中的bin数据,同时返回执行步骤40,直到完成整个视频流的解码。
进一步地,所述prob数据信息包括SBinfo、帧内解码信息、帧间解码信息、系数信息以及系数bin信息。
本发明要解决的技术问题之二,在于提供一种高效的VP9熵解码prob数据获取设备,通过该设备提高prob数据的获取速度,降低prob数据获取实现的复杂性,提高熵解码器的解码效率。
本发明是这样实现技术问题之二的:一种高效的VP9熵解码prob数据获取设备,该设备包括数据总线、控制器、概率表寄存器缓存、概率表RAM缓存以及熵解码器;所述数据总线连接至所述概率表RAM缓存,所述控制器分别与所述概率表寄存器缓存和概率表RAM缓存连接,所述熵解码器与所述概率表寄存器缓存连接;
后续码流继续进入时,通过所述数据总线刷新所述概率表RAM缓存填充新码流的prob数据信息,且在刷新时不区分信息的语法元素类别;
通过所述控制器从所述概率表RAM缓存中预取出prob数据,并按照信息的语法元素类别将prob数据分类存储到所述概率表寄存器缓存所对应的寄存器中;
所述熵解码器从相应的寄存器中取出需要使用的prob数据,并解码出码流中的bin数据;
所述概率表寄存器缓存将需要重复使用的各寄存器的色度分量数据保留下来,以供后续使用,其余数据则全部释放出去;
通过所述数据总线刷新所述概率表RAM缓存填充码流中的prob数据信息,且在刷新时不区分信息的语法元素类别;
通过所述控制器从所述概率表RAM缓存中预取出prob数据,且在预取时不重复读取未释放的色度分量数据,并按照信息的语法元素类别将prob数据分类存储到概率表寄存器缓存所对应的寄存器中;同时,所述熵解码器又会从相应的寄存器中取出需要使用的prob数据,并解码出码流中的bin数据。
进一步地,所述prob数据信息包括SBinfo、帧内解码信息、帧间解码信息、系数信息以及系数bin信息。
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