專利名稱：：基于gpgpu的高真實(shí)感圖像的傳輸方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于GPGPU實(shí)現(xiàn)的高動(dòng)態(tài)圖像傳輸方法。
背景技術(shù)：
：具有高度真實(shí)感光照的高動(dòng)態(tài)范圍圖像(HDR)的使用已經(jīng)徹底改變了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域，成為虛擬漫游領(lǐng)域中不可缺少的部分。以前，我們只能使用低動(dòng)態(tài)范圍的圖像，這種圖像格式通常只是每個(gè)顏色通道存儲(chǔ)8位，即每個(gè)像素24位。這些圖像只能代表真實(shí)世界場(chǎng)景中一些很有限的信息，因此為了能夠很好地再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)生活中豐富的亮度級(jí)別，產(chǎn)生逼真的效果，高動(dòng)態(tài)范圍圖像通過(guò)一系列不同曝光度的照片生成，每個(gè)顏色通道有16位，這樣每個(gè)像素便增大到48倍。但是數(shù)據(jù)冗余浪費(fèi)了許多字節(jié)，使得原始的HDR圖片大小令人吃驚，為了減輕存儲(chǔ)和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，數(shù)據(jù)壓縮是必要的，這也是本發(fā)明的目的之一。目前，對(duì)于HDR圖片還沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的壓縮技術(shù)。一些早期的研究已經(jīng)提出了一些解決辦法，如RLE、LZW等。這些壓縮算法基本上只提供了大約50%的壓縮量，而且他們并沒(méi)有采用在標(biāo)準(zhǔn)圖像壓縮中所通用的有損壓縮技術(shù)。RGBE是目前一種很流行的HDR圖片表示格式。它用四個(gè)字節(jié)表示一個(gè)HDR圖像像素?cái)?shù)據(jù)，同時(shí)使用RLE方法獲得了50%的壓縮量。ILM的OpenEXR(http:〃www.openexr.org/.2004.)是最近很流行的一種HDR圖片格式。它支持每個(gè)通道16位的使用，其中一位表示符號(hào)，五位表示指數(shù)，十位表示尾數(shù)。同時(shí)，它支持PIZ、RLE等壓縮技術(shù)，獲得最多35%的壓縮量。在HDR有損壓縮技術(shù)中存在的主要問(wèn)題是HDR圖像中視覺(jué)無(wú)關(guān)信息的識(shí)別和提取，這方面的工作目前還進(jìn)展緩慢。JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)(Rabbanietat.，AnOverviewoftheJPEG2000StillImageCompressionStandard.InSignalProcessing:ImageCommunication,17(3)(2002),pages3-48).可以說(shuō)綜合了圖像方面所有的現(xiàn)代技術(shù)，可在JPEG基礎(chǔ)上再提高30%，而且壓縮后的圖像顯得更加細(xì)^l平滑，而且JPEG2000在碼率下降的同時(shí)率失真(Rate-Distortion)性能仍能保持最優(yōu)，這樣在同樣的網(wǎng)絡(luò)帶寬下，我們的對(duì)于圖片下載的等待時(shí)間將大大縮短。JPEG2000的另外一個(gè)重要特征是漸進(jìn)傳輸，即它在同一影像文件中融合不同質(zhì)量級(jí)別的數(shù)據(jù)，這一特性允許圖像重建根據(jù)目標(biāo)設(shè)備的需求進(jìn)行，從而在傳輸和帶寬利用上具有更大的靈活性。也就是說(shuō)，它先傳輸圖像的大體輪廓，然后逐步傳輸其他數(shù)據(jù)，不斷地提高圖像質(zhì)量。這樣圖像就由朦朧到清晰顯示出來(lái)，從而節(jié)約、充分利用有限的帶寬。而傳統(tǒng)的JPEG無(wú)法做到這一點(diǎn)，只能是從上到下逐行顯示。
發(fā)明內(nèi)容隨著G80顯卡架構(gòu)的出現(xiàn)，GPU圖形處理器(GraphicProcessingUnit)在存儲(chǔ)訪問(wèn)以及并行計(jì)算能力方面都得到了巨大的改進(jìn)，出現(xiàn)了通用GPU(GPGPU)的編程思想，得到了廣泛的應(yīng)用。GPU在并行計(jì)算方面的出色表現(xiàn)使其成為圖像處理領(lǐng)域的新熱點(diǎn)，許多新的算法已經(jīng)被提出。CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)為GPU編程提供了一種類C語(yǔ)言的編程接口，并且為編程者提供了一些針對(duì)數(shù)據(jù)并行計(jì)算的新的硬件特性。本發(fā)明提供了一種基于GPGPU的高并行度圖像處理方法，從而加快了圖像處理的速度。本發(fā)明的傳輸方法便是在利用GPU新性能和編程思想的基礎(chǔ)上提出的，在保證圖像質(zhì)量的前提下，進(jìn)一步壓縮了圖像的大小，加快了圖像壓縮和解壓的速度，從而使得基于WEB的高動(dòng)態(tài)范圍圖像的傳輸效率得到了極大的提高。一種基于GPGPU的高真實(shí)感圖像的傳輸方法包括以下步驟像素編碼器首先通過(guò)公式(1)將原始較大的HDR圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)域形式，并且將對(duì)數(shù)域形式的數(shù)值轉(zhuǎn)換成n位無(wú)符號(hào)整數(shù)。);:W)=[(X-Ul-&-l)〗；這里，r,g，b代表著在RGB顏色空間中原始的32位浮點(diǎn)數(shù)顏色值；r,g,b'分別代表r,g,b的對(duì)數(shù)域形式；F，f;代表著n位無(wú)符號(hào)整數(shù)的顏色；工min和^max代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的最小值和最大值；:r代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的數(shù)值；n代表無(wú)符號(hào)整數(shù)的位數(shù)。需要說(shuō)明的是，在對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中使用了浮點(diǎn)數(shù)，因此在轉(zhuǎn)換過(guò)程中，會(huì)有一些量化損失，但是這對(duì)于單純的HDR編解碼要求是可以接受的，并且能夠通過(guò)GPU改善性能。這個(gè)量化損失的值&可以用公式(2)來(lái)計(jì)算。4=(x謹(jǐn)—.^J/(2"+l-2)公式(2)工min和a:薩代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的最小值和最大值；n代表無(wú)符號(hào)整數(shù)的位數(shù)；^代表量化損失的值；^代表量化損失的極限。通過(guò)設(shè)定n的數(shù)值，來(lái)限制對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中產(chǎn)生的最大量化損失值。這里，使用者可以通過(guò)n手工來(lái)控制量化損失&，通過(guò)使用n來(lái)限制對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中產(chǎn)生的最大量化損失值，計(jì)算n值的公式如公式(3)所示。^「1og2((x鵬-x』e+2)-l，公式(3)像素編碼器一個(gè)很重要的作用就是通過(guò)公式(1)將原始的三個(gè)32位浮點(diǎn)數(shù)形式的像素值映射到三個(gè)n位整型值形式，很好的保留了色飽和度和原始HDR圖像的動(dòng)態(tài)范圍，同時(shí)只在對(duì)數(shù)域形式轉(zhuǎn)換的過(guò)程中引進(jìn)了一些數(shù)據(jù)損失。同時(shí)，本發(fā)明使用了非負(fù)形式的RGB顏色空間，其色飽和度已經(jīng)覆蓋了常用的顏色，在當(dāng)前的計(jì)算機(jī)圖形硬件上很容易實(shí)現(xiàn)。在像素編碼器將以浮點(diǎn)型格式存儲(chǔ)的原始HDR圖像轉(zhuǎn)換成以無(wú)符號(hào)整數(shù)形式存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)后，將得到的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到圖像編碼器。圖像編碼器釆用優(yōu)化的JPEG2000的圖像壓縮編碼方式，與標(biāo)準(zhǔn)的JPEG2000壓縮方法不同的是，利用了顏色去相關(guān)性的方法，將顏色值線性地從對(duì)數(shù)形式的RGB空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間。因?yàn)槿绻蔷€性地轉(zhuǎn)換對(duì)數(shù)形式RGB空間，很可能會(huì)導(dǎo)致色度和亮度某種程度上的混合，從而無(wú)法采用在LDR圖像編碼中常用的色度次采樣方法，這種方法依賴于色度和亮度的分離程度。YCbCr空間的圖像數(shù)據(jù)然后被轉(zhuǎn)換到小波空間，使用一個(gè)量化因子△b(使用公式(4)計(jì)算得出)，量化小波中的每個(gè)子帶b。脈=^7^公式(4)這里，n代表子帶b的能量權(quán)因子，乙^代表所有子帶的最大能量權(quán)因子。這種量化方法不同于JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)所推薦的量化方法，它通過(guò)移除一些視覺(jué)相關(guān)因子維持了顯示畫面和注視角度的獨(dú)立性。在解碼階段，壓縮的HDR圖像數(shù)據(jù)首先使用圖像解碼器解碼(即上述圖像編碼算法的逆過(guò)程)，然后再將結(jié)果送到像素解碼器，通過(guò)公式(5)進(jìn)行解碼，最終轉(zhuǎn)成原始的HDR圖像數(shù)據(jù)。一，fJ^/,'U'I:")公式(5)在這里，[—''^Wl-e^fr7,!^])/'(x:y)=-!)-(s^-x幽)公式(5)中的參數(shù)Xmin和O;隱均和公式(1)中的參數(shù)意義一樣。在當(dāng)前具有最新性能的G80系列GPU上實(shí)現(xiàn)本算法，通過(guò)將圖像塊并行分割，利用CUDA在GPU上并行處理，同時(shí)按照貪婪算法思想，通過(guò)設(shè)立信號(hào)量，盡可能使GPU各處理核盡可能處于工作狀態(tài)，極大地提高了其并行單元的利用率，同時(shí)通過(guò)設(shè)置鎖，解決了處理核訪問(wèn)沖突的問(wèn)題。本發(fā)明中各公式中，相同的參數(shù)表示的意義相同。本發(fā)明的基于GPGPU實(shí)現(xiàn)的高動(dòng)態(tài)范圍圖像傳輸方法，有別于傳統(tǒng)的高動(dòng)態(tài)范圍圖^f象傳輸方法，本發(fā)明是在利用GPU新性能和編程思想的基礎(chǔ)上提出的，通過(guò)這種傳輸方法，快速而高質(zhì)量地完成了HDR圖像的壓縮，同時(shí)壓縮后的HDR圖像盡可能的保留色飽和度和原始HDR圖像的動(dòng)態(tài)范圍，另外本發(fā)明通過(guò)漸進(jìn)式的傳輸方式極大地降低了系統(tǒng)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)帶寬的要求，進(jìn)一步提高高動(dòng)態(tài)范圍圖像的網(wǎng)絡(luò)傳輸效率和傳輸質(zhì)量。本發(fā)明通過(guò)利用具有高度并行特性和強(qiáng)計(jì)算能力的GPU，通過(guò)像素編解碼器、圖像編解碼器，向廣泛的普通用戶提供快速便捷精美的高真實(shí)感效果展示，同時(shí)解決了在有限帶寬、狀況復(fù)雜的因特網(wǎng)環(huán)境下大多數(shù)用戶都可以快速便捷地通過(guò)網(wǎng)絡(luò)查看高真實(shí)感圖像展示，其有益效果主要表現(xiàn)在1、在高真實(shí)感圖像數(shù)據(jù)高效合理的壓縮之后，極大減輕了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，對(duì)于提高用戶使用時(shí)的實(shí)時(shí)性有較大幫助。2、由于客戶端只需要渲染二維圖像，因此對(duì)于用戶客戶端的計(jì)算機(jī)性能要求并不高，降低了使用系統(tǒng)的門檻。采用基于瀏覽器的JavaApplet作為客戶端，使得系統(tǒng)具有較高的可移植性和通用性。3、較低的帶寬占用和硬件要求使得目前越來(lái)越普及的移動(dòng)設(shè)備作為終端成為可能，這一點(diǎn)對(duì)野外或者運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的參觀瀏覽提供了方便。4、整個(gè)傳輸過(guò)程的構(gòu)架是分單元設(shè)計(jì)的，做到單元內(nèi)的高內(nèi)聚和單元間的低耦合性，各個(gè)單元功能分工相對(duì)獨(dú)立。圖1為本發(fā)明方法的流程圖。圖2為實(shí)施本發(fā)明方法的并行處理架構(gòu)圖。具體實(shí)施例方式參見(jiàn)附圖，為了充分利用G80架構(gòu)的新特性，本發(fā)明方法應(yīng)該盡可能利用并行性。當(dāng)前的G80系列高端GPU(GeForce8800GTX)有16個(gè)處理器，每個(gè)處理器又有8個(gè)SIMD處理核，768MB的顯存，每個(gè)核16kB的共享存儲(chǔ)空間。實(shí)驗(yàn)環(huán)境是IntelXeon3.7GHz，NVIDIAGeForce8800ULTRA(768MB),4G內(nèi)存。首先將圖像劃分成16塊，分送給16個(gè)處理核并行的進(jìn)行處理。為了更快的執(zhí)行壓縮算法，在顯卡的全局存儲(chǔ)空間內(nèi)設(shè)置16個(gè)信號(hào)量，當(dāng)處理核正在執(zhí)行計(jì)算任務(wù)時(shí)置為1，當(dāng)處理核執(zhí)行完當(dāng)前計(jì)算任務(wù)后將信號(hào)量置為0。這樣，按照貪婪算法的思想，要處理核盡可能的處于運(yùn)算狀態(tài)，從而最大限度的開(kāi)發(fā)顯卡的計(jì)算性能。當(dāng)一個(gè)處理核獲取一個(gè)圖像塊時(shí)，根據(jù)核內(nèi)線程數(shù)量的多少，順序地讀取像素，分配到各個(gè)線程中，然后這些線程以SIMD架構(gòu)對(duì)所分配到的像素進(jìn)行處理，G80處理核可以最多執(zhí)行768個(gè)線程。由于處理核在處理圖像塊時(shí)是順序處理的，而HDR圖像有很大的數(shù)據(jù)量，因此處理核并不能通過(guò)一次并行計(jì)算就處理好所分配的圖像塊。這樣，處理核再次處理剩余的圖像塊時(shí)，首先要查詢?nèi)执鎯?chǔ)空間的信號(hào)量，如果發(fā)現(xiàn)空閑的處理核，則將空閑的處理核信號(hào)量置為1,使這些處理核共同處理剩余圖像塊。當(dāng)然，當(dāng)剩余圖像塊已經(jīng)很小時(shí)，沒(méi)有必要再投入很多的處理核，因?yàn)榇藭r(shí)每個(gè)處理核所分配到的圖像塊已經(jīng)無(wú)法充分利用其龐大的并行處理單元，導(dǎo)致很多線程閑置。因此，設(shè)置了一個(gè)閾值E,這里取E二100，當(dāng)?shù)陀谶@個(gè)閾值時(shí)，該圖像塊將只由一個(gè)處理核來(lái)處理。還有一點(diǎn)需要注意的是，當(dāng)多個(gè)處理核同時(shí)向全局存儲(chǔ)空間中的信號(hào)量查詢時(shí)，如果一個(gè)處理核處于空閑狀態(tài)，這樣會(huì)出現(xiàn)分配沖突的情況，因此在全局存儲(chǔ)空間中設(shè)置了一把鎖，每次只允許一個(gè)處理核進(jìn)行查詢，從而避免了訪問(wèn)沖突的發(fā)生，同時(shí)設(shè)置一個(gè)等待隊(duì)列，按照先進(jìn)先出的原則將暫時(shí)被禁止查詢信號(hào)量的處理核編號(hào)記錄在這里，從而避免了處理核不停的發(fā)送查詢信號(hào)，有效地減少了帶寬需求。基于GPGPU的高真實(shí)感圖像的傳輸方法包含以下幾個(gè)步驟(1)首先將原始的HDR圖像發(fā)送到像素編碼器，將其編碼成一種圖像編碼器可以處理的格式。通過(guò)公式(1)將原始較大的HDR圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)域形式，并且將對(duì)數(shù)域形式的數(shù)值轉(zhuǎn)換成n位無(wú)符號(hào)整數(shù)。『，f，F(xiàn)=/([^，r》，")，公式(i)其中，〖"，g，,〗^log(k宏，辦)，:-,-^Vk^認(rèn)■『—1)j這里，r,g,b代表著在RGB顏色空間中原始的32位浮點(diǎn)數(shù)顏色值，r，g，b'分別代表r，g，b的對(duì)數(shù)域形式/，f^代表著n位無(wú)符號(hào)整數(shù)的顏色，工min和Xmax代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的最小值和最大值。這里取n=16,使用JPEG2000中的R-D優(yōu)化技術(shù)來(lái)自動(dòng)將壓縮的數(shù)據(jù)規(guī)約到一個(gè)合理的比特率。需要注意的是，一些原始像素值很可能是零，這給將原始圖像向?qū)?shù)域形式轉(zhuǎn)換提出了一個(gè)問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)用最小的非零通道值替換這些像素值來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。需要說(shuō)明的是，在對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中使用了浮點(diǎn)數(shù)，因此在轉(zhuǎn)換過(guò)程中，會(huì)有一些量化損失，但是這對(duì)于單純的HDR編解碼要求是可以接受的，并且能夠通過(guò)GPU改善性能。這個(gè)量化損失的值^可以用^^式(2)來(lái)計(jì)算。&—^aV(2"—2)公式(2)這里，使用者可以通過(guò)n手工來(lái)控制量化損失&。通過(guò)使用n來(lái)限制對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中產(chǎn)生的最大量化損失值，計(jì)算n值的公式如公式(3)所示。"-rtofel—^iJ/g十2)-l1公式(3)因此當(dāng)動(dòng)態(tài)范圍區(qū)間是12,n值為16,由公式(5)所得的量化損失值為l試f樹(shù)-2H)i)淺，這個(gè)值要比在OpenEXR中使用的16位數(shù)據(jù)類型所產(chǎn)生的精度0.1%小得多。本發(fā)明的像素編碼器之所以能獲得比OpenEXR更高的精度，原因在于我們使用了實(shí)際的動(dòng)態(tài)范圍，而不是16位數(shù)據(jù)類型表面上的動(dòng)態(tài)范圍。在像素編碼器將以浮點(diǎn)型格式存儲(chǔ)的原始HDR圖像轉(zhuǎn)換成以無(wú)符號(hào)整數(shù)形式存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)后，將得到的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到圖像編碼器。采用優(yōu)化的JPEG2000的圖像壓縮編碼方式，與標(biāo)準(zhǔn)的JPEG2000壓縮方法不同的是，本發(fā)明利用了顏色去相關(guān)性的方法，將顏色值線性地從對(duì)數(shù)形式的RGB空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間。由于人眼在注視HDR圖像時(shí)并不是處于一個(gè)固定的適應(yīng)度級(jí)別，因此對(duì)于小波系數(shù)應(yīng)該有一個(gè)自適應(yīng)性的量化。本發(fā)明在圖像編碼器中考慮了這一細(xì)節(jié)，在將YCbCr空間的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到小波空間后，我們使用一個(gè)量化因子Ab(使用公式(4)計(jì)算得出)，量化小波中的每個(gè)子帶b。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>公式(4)這里，A代表子帶b的能量權(quán)因子，^皿代表所有子帶的最大能量權(quán)因子。這種量化方法不同于JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)所推薦的量化方法，它通過(guò)移除一些視覺(jué)相關(guān)因子維持了顯示畫面和人眼適應(yīng)度的獨(dú)立性。在解碼階段，壓縮的HDR圖像數(shù)據(jù)首先使用圖像解碼器解碼，然后再將結(jié)果送到像素解碼器，通過(guò)公式(5)進(jìn)行解碼，最終轉(zhuǎn)成原始的HDR圖像數(shù)據(jù)。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>公式(5)其中<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>，，f,F代表著在RGB顏色空間中原始的32位浮點(diǎn)數(shù)顏色值；,'，g'W分別代表r,g，b的對(duì)數(shù)域形式；^，gJ代表著n位無(wú)符號(hào)整數(shù)的顏色值；工min和:Tn^代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的最小值和最大值；工代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的數(shù)值；n代表無(wú)符號(hào)整數(shù)的位數(shù)。本發(fā)明的方法相比于現(xiàn)有的其他壓縮方法，有著明顯的優(yōu)勢(shì)，具體的比較結(jié)果見(jiàn)對(duì)比例。以上列舉的僅是本發(fā)明的具體實(shí)施例。顯然，本發(fā)明不限于以上實(shí)施例，還可以有許多變形。本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員能從本發(fā)明公開(kāi)的內(nèi)容直接導(dǎo)出或聯(lián)想到的所有變形，均應(yīng)認(rèn)為是本發(fā)明的保護(hù)范圍。至此，本發(fā)明HDR圖像壓縮方法通過(guò)丟棄一些視覺(jué)無(wú)關(guān)信息節(jié)省了大量的存儲(chǔ)空間，同時(shí)利用當(dāng)前最新GPU架構(gòu)所帶來(lái)的編程思想和性能提升，極大的加快了圖^f象壓縮和解壓的速度，同時(shí)本發(fā)明還具有漸進(jìn)傳輸?shù)奶匦?，使得在有限帶寬、狀況復(fù)雜的因特網(wǎng)環(huán)境下大多數(shù)用戶都可以快速便捷地通過(guò)網(wǎng)絡(luò)查看高真實(shí)感圖像展示，從而使基于WEB的高動(dòng)態(tài)范圍圖像的傳輸效率得到了極大的提高。對(duì)比例利用本發(fā)明方法與現(xiàn)有技術(shù)中Ward的子帶方法以及Mantiuk的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理效果對(duì)比，結(jié)果如下表<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>表中可見(jiàn)相比Ward子帶方法和Mantiuk的方法，本發(fā)明方法高質(zhì)量的完成了圖像的壓縮，壓縮率比ward方法提高20%，比Mantiuk方法提高13;VDP也證實(shí)了當(dāng)圖像壓縮到同樣大小的時(shí)候，我們的方法可以獲得最好的效果；同時(shí)，由于本發(fā)明方法還具有漸進(jìn)傳輸?shù)奶匦裕?吏得網(wǎng)絡(luò)傳輸性能進(jìn)一步得到加強(qiáng)。Ward子帶方法Ward,G.andSimmons,M.,SubbandEncodingofHighDynamicRangeImagery.InAPGV，04:Proceedingsofthe1stSymposiumonAppliedPerceptioninGraphicsandVisualization,ACMPress,2004，pages83-90.2004b.Mantiuk的方法Mantiuk,R.,Krawczyk，G"Myszkowski，K.,andSeidel，H.-P"Perception-MotivatedHigh-Dynamic-RangeVideoEncoding.InProceedingsofACMSIGGRAPH，pages733-741.2004.VDP值Lubin，J.A.,VisualDiscriminationModelforImagingSystemDesignandEvaluation.InVisualModelsforTargetDetectionandRecognition:WorldScientificPublishers,Peli,E.(ed.)，pages245-283.1995.權(quán)利要求1.一種基于GPGPU的高真實(shí)感圖像的傳輸方法，包括如下步驟(A)采用像素編碼器將原始HDR圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)域形式，再利用公式(1)將對(duì)數(shù)域形式的數(shù)值轉(zhuǎn)換成n位無(wú)符號(hào)整數(shù)，得到的無(wú)符號(hào)整數(shù)形式存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)；[<overscore>r</overscore>，<overscore>g</overscore>，<overscore>b</overscore>]＝f([r′，g′，b′]n)，公式(1)其中[r′，g′，b′]＝log([r，g，b])；f(xn)＝[(x-xmin)/(xmax-xmin)·(2n-1)]；r，g，b代表著在RGB顏色空間中原始的32位浮點(diǎn)數(shù)顏色值；r`，g`，b`分別代表r，g，b的對(duì)數(shù)域形式；<overscore>r</overscore>，<overscore>g</overscore>，<overscore>b</overscore>代表著n位無(wú)符號(hào)整數(shù)的顏色值；xmin和xmax代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的最小值和最大值；x代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的數(shù)值；n代表無(wú)符號(hào)整數(shù)的位數(shù)；(B)將無(wú)符號(hào)整數(shù)形式存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到圖像編碼器進(jìn)行圖像壓縮編碼得到壓縮的HDR圖像數(shù)據(jù)；(C)解碼時(shí)將壓縮的HDR圖像數(shù)據(jù)用圖像解碼器解碼，然后再將結(jié)果送到像素解碼器，通過(guò)公式(5)進(jìn)行解碼，轉(zhuǎn)換成原始的HDR圖像數(shù)據(jù)；公式(5)；其中[r＂，g＂，b＂]＝exp([<overscore>r</overscore>，<overscore>g</overscore>，<overscore>b</overscore>])；f′(xy)＝x/(2y-1)·(xmax-xmin)+xmin；代表著在RGB顏色空間中原始的32位浮點(diǎn)數(shù)顏色值；r＂，g＂，b＂分別代表r，g，b的對(duì)數(shù)域形式；<overscore>r</overscore>，<overscore>g</overscore>，<overscore>b</overscore>代表著n位無(wú)符號(hào)整數(shù)的顏色值；xmin和xmax代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的最小值和最大值；x代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的數(shù)值；n代表無(wú)符號(hào)整數(shù)的位數(shù)。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的傳輸方法，其特征在于步驟(A)的將原始HDR圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)域形式時(shí)量化損失的值^用公式(2)來(lái)計(jì)算；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>公式(2);其中Xmin和Xmax代表著對(duì)數(shù)域空間里每個(gè)通道的最小值和最大值；n代表無(wú)符號(hào)整數(shù)的位數(shù)；^e代表量化損失的值；S代表量化損失的極限；通過(guò)設(shè)定n的數(shù)值，來(lái)限制對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中產(chǎn)生的最大量化損失值。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的傳輸方法，其特征在于步驟(B)的圖像壓縮編碼時(shí)將顏色值線性地從對(duì)數(shù)形式的RGB空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間，YCbCr空間的圖像數(shù)據(jù)再轉(zhuǎn)換到小波空間，使用公式(4)計(jì)算得出量化因子Ab，量化因子Ab用來(lái)量化小波中的每個(gè)子帶b;<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>公式(4)公式(4)中&代表子帶b的能量權(quán)因子；^代表所有子帶的最大能量權(quán)因子。全文摘要本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GPGPU的高真實(shí)感圖像的傳輸方法，包括如下步驟(A)采用像素編碼器將原始HDR圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)域形式，再對(duì)數(shù)域形式的數(shù)值轉(zhuǎn)換成n位無(wú)符號(hào)整數(shù)，得到的無(wú)符號(hào)整數(shù)形式存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)；(B)將無(wú)符號(hào)整數(shù)形式存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到圖像編碼器進(jìn)行圖像壓縮編碼得到壓縮的HDR圖像數(shù)據(jù)；(C)解碼時(shí)將壓縮的HDR圖像數(shù)據(jù)先用圖像解碼器解碼，然后再將結(jié)果送到像素解碼器進(jìn)行解碼，轉(zhuǎn)換成原始的HDR圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過(guò)利用具有高度并行特性和強(qiáng)計(jì)算能力的GPU，在有限帶寬、狀況復(fù)雜的因特網(wǎng)環(huán)境下大多數(shù)用戶都可以快速便捷地通過(guò)網(wǎng)絡(luò)查看高真實(shí)感圖像展示。文檔編號(hào)H04N7/26GK101415117SQ20081012231公開(kāi)日2009年4月22日申請(qǐng)日期2008年11月18日優(yōu)先權(quán)日2008年11月18日發(fā)明者鑫楊,王婉飛,許端清,磊趙申請(qǐng)人:浙江大學(xué)