| 摘要 |
一种面向向量处理器的去块滤波向量化实现方法，其步骤为：S1：数据准备；输入n×m的被滤波视频数据块到向量存储体中，并进行系向量化；S2：水平滤波操作；S3：结果存储；根据步骤S2的结果为每个PE选择出(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的最终结果以及p3和q3的值(p3,p2′,p1′,p0′,q0′,q1′,q2′,q3)，存入矩阵寄存器文件；S4：重复步骤S2和步骤S3，直到水平方向所有边界滤波完毕；S5：垂直滤波；S6：结果存储；根据步骤S5的结果为每个PE选择出(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的最终结果以及p3和q3的值(p3,p2′,p1′,p0′,q0′,q1′,q2′,q3)，直接存入向量存储体；S7：重复步骤5和步骤6，直到垂直方向所有边界滤波完毕。本发明具有能够高效计算、充分发挥向量处理器多PE协作、缩短运算时间等优点。 |
| 主权项 |
一种面向向量处理器的去块滤波向量化实现方法，其特征在于，步骤为：S1：数据准备；输入n×m的被滤波视频数据块到向量存储体中，并进行系向量化；S2：水平滤波操作；选择当前需要滤波的水平边界，每个PE从向量存储体中读取需要滤波的图像数据(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)；使用图像数据(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)和常量计算判决条件，并存储在向量条件寄存器中；根据去块效应滤波算法的规则计算(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的所有结果，分别存入局部向量寄存器中；S3：结果存储；根据步骤S2的结果为每个PE选择出(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的最终结果以及p3和q3的值(p3,p2′,p1′,p0′,q0′,q1′,q2′,q3)，存入矩阵寄存器文件；S4：重复步骤S2和步骤S3，直到水平方向所有边界滤波完毕；S5：垂直滤波；选择当前需要滤波的边界，每个PE从矩阵寄存器文件中读取需要滤波的图像数据(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)，使用矩阵寄存器文件中经过了水平滤波的数据作为原始数据，选择垂直方向的图像数据(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)和常量计算判决条件，并存储在向量条件寄存器中；根据去块效应滤波算法的规则计算(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的所有结果，分别存入局部向量寄存器中；S6：结果存储；根据步骤S5的结果为每个PE选择出(p3,p2,p1,p0,q0,q1,q2,q3)的最终结果以及p3和q3的值(p3,p2′,p1′,p0′,q0′,q1′,q2′,q3)，直接存入向量存储体；S7：重复步骤5和步骤6，直到垂直方向所有边界滤波完毕。 |
