[发明专利]包括静态场景确定、阻塞检测、帧率变换和调整压缩率的视频运动处理

说明书

本申请提供了包括静态场景确定、阻塞检测、帧率变换和调整压缩率的视频运动处理。系统和方法可提供帧率变换中的阻塞检测。检测阻塞允许更准确地执行帧率变换。在一些实施例中，可使用一个或多个立体深度相机来确定移动物体的深度，从而更准确地确定阻塞。在一些实施例中，可调整压缩率来平衡帧率和功率以帮助确保符合功率预算。在至少一些实施例中，将相机的运动可从3D渲染管传递到编码器以避免运动计算并由此节省功率。

相关申请的交叉引用

本申请是2017年4月1日提交的题为“VIDEO MOTION PROCESSING INCLUDINGSTATIC SCENE DETERMINATION,OCCLUSION DETECTION,FRAME RATE CONVERSION,ANDADJUSTING COMPRESSION RATIO(包括静态场景确定、阻塞检测、帧率变换和调整压缩率的视频运动处理)”的美国专利申请第15/477000号的部分接续并要求其优先权。

技术领域

实施例总体上涉及视频运动处理，并更具体地涉及确定静态场景、检测移动物体的遮挡、转换帧率和调整压缩率。

背景技术

先进的视频处理技术已经启用了包括例如三维(3D)和虚拟内容的许多新的、令人激动视频应用。可能涉及向用户递送3D、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和其他浸入式观看环境的这些应用会需要在维持高准确度的同时快速处理。而且，运动检测和处理会倾向于涉及复杂的编码和处理，并聚有高功率要求。

附图说明

实施例的各种优点将通过阅读以下说明和所附权利要求以及通过参考以下附图而变得为本领域技术人员所显而易见，在附图中：

图1是展示计算机系统的框图，所述计算机系统被配置成实现本文描述的实施例的一个或多个方面；

图2A到图2D展示了根据实施例的并行处理器部件；

图3A到图3B是根据实施例的图形多处理器的框图；

图4A到图4F展示了示例性架构，其中多个GPU通信地耦合至多个多核处理器；

图5展示根据实施例的图形处理流水线；

图6是根据各种实施例的视频处理系统的示例的图；

图7A根据实施例的运动检测过程的示例的流程图；

图7B是根据实施例的检测视频中的运动的过程的示例；

图8A-B是根据实施例的阻塞检测过程的示例的图；

图8C是根据实施例的用于检测视频中的移动物体的阻塞的过程的示例；

图9A是根据实施例的阻塞深度检测系统的示例的图；

图9B是根据实施例的用于确定移动阻塞的深度的过程的示例；

图10A是根据实施例的视频压缩系统的示例；

图10B是根据实施例的用于压缩视频的过程的示例；

图11是根据实施例的具有本地背光能力的显示器的示例的框图；

图12A是根据实施例的数据处理装置的示例的框图；

图12B是根据实施例的距离确定的示例的展示；

图13是根据实施例的分层显示架构的示例的框图；

图14是根据实施例的显示架构的示例的框图，所述显示架构包括多个显示单元；

图15是根据实施例的云辅助的媒体递送架构的示例的框图；