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『簡體書』视频编解码芯片设计原理

書城自編碼: 3782889
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作 者: 范益波
國際書號(ISBN): 9787030726834
出版社: 科学出版社
出版日期: 2022-08-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 704

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內容簡介:
《视频编解码芯片设计原理》主要介绍视频编解码芯片的设计,以HEVC视频编码标准为基础,介绍编解码芯片的整体硬件架构设计以及各核心模块的算法优化与硬件流水线设计。其中包括帧内预测、整像素运动估计、分像素运动估计、重建环路、环路滤波、熵编码和熵解码等。同时,《视频编解码芯片设计原理》还进一步介绍了参考帧压缩、率失真优化、码率控制、解码错误恢复、图像质量评估等标准未规定但属于编解码芯片设计中需要考虑的重要内容。最后,《视频编解码芯片设计原理》还介绍了面向VR的视频编码技术、基于神经网络的图像与视频编码技术,以及作者所在实验室的开源硬件编码器IP核。
目錄
目录前言第1章 概论 11.1 视频的组成 11.2 色彩空间 31.3 数据冗余与视频编码 41.4 编码单元与编码层次 51.5 视频编码的国际标准 6参考文献 7第2章 视频编码技术框架与标准 82.1 视频编码技术框架 82.1.1 块划分 102.1.2 预测 102.1.3 变换编码 112.1.4 量化 122.1.5 熵编码 132.1.6 重建环路与环路滤波 132.2 H.26x标准 142.2.1 H.261 142.2.2 H.263 162.2.3 H.264/AVC 172.2.4 H.265/HEVC 212.2.5 H.266/VVC 232.3 其他视频编码标准 282.3.1 MPEG-x标准 282.3.2 AVS标准 292.3.3 AV1标准 332.3.4 EVC标准 35参考文献 37第3章 视频编解码芯片架构 393.1 概述 393.1.1 芯片成本 393.1.2 实现流程及等价性检查 403.1.3 软硬件编码器的区别 433.1.4 敏捷架构 443.2 层次结构 453.2.1 X001 CDC P 453.2.2 K001 ENC P 473.2.3 K001 DEC P 483.2.4 敏捷设计策略 493.3 架构优化 513.3.1 RMD 523.3.2 IME 533.3.3 FME 543.4 性能评估 56参考文献 57第4章 帧内预测 584.1 概述 584.1.1 基本原理 584.1.2 现有成果 644.1.3 设计考量 664.2 算法优化 664.2.1 计算失真的优化 674.2.2 计算码率的优化 674.2.3 搜索模式的优化 684.3 VLSI实现 694.3.1 VLSI实现概述 694.3.2 行列存储器 714.3.3 并发存储器 734.3.4 预测引擎 734.3.5 搜索调度器 764.3.6 性能评估 76参考文献 77第5章 整像素运动估计 795.1 概述 795.1.1 基本原理 805.1.2 现有成果 865.1.3 设计考量 875.2 算法优化 895.2.1 搜索起始点 895.2.2 参考窗形状 905.2.3 降采样搜索 915.2.4 基于微代码的整像素运动估计架构 915.3 VLSI实现 925.3.1 寻址控制逻辑 935.3.2 水平垂直参考像素存储器 935.3.3 参考像素阵列更新逻辑 935.3.4 转置寄存器 945.3.5 像素截位 965.3.6 性能评估 96参考文献 102第6章 分像素运动估计 1046.1 概述 1046.1.1 基本原理 1046.1.2 现有成果 1106.2 算法优化 1136.2.1 搜索方法 1136.2.2 粗略运动向量预测 1136.3 VLSI实现 1146.3.1 插值 1156.3.2 代价估计 1166.3.3 性能评估 117参考文献 119第7章 重建环路 1227.1 概述 1227.1.1 基本原理 1237.1.2 现有成果 1297.1.3 设计考量 1307.2 VLSI实现的模块优化 1307.2.1 变换与反变换模块 1307.2.2 转置存储器 1367.2.3 量化与反量化模块 1387.2.4 并发存储器 1397.3 VLSI实现的架构优化 1417.3.1 重建环路周期计算 1417.3.2 TU/PU划分和4×4专用通路 1427.3.3 PU模式判决下的两种结构 1437.4 性能评估 1447.4.1 资源代价分析 1447.4.2 与其他文献的比较 145参考文献 147第8章 环路滤波 1498.1 概述 1498.1.1 算法方程 1498.1.2 现有成果 1568.1.3 设计考量 1578.2 去方块滤波VLSI 实现 1588.2.1 顶层架构 1588.2.2 8×8滤波单元管理 1598.2.3 边界强度计算模块 1608.2.4 时序和流水线设计 1618.2.5 性能评估 1628.3 样点自适应补偿VLSI实现 1628.3.1 顶层架构 1628.3.2 基于位图的参数统计模块 1638.3.3 码率估计算法 1658.3.4 模式判决流水线设计 1658.3.5 性能评估 166参考文献 167第9章 熵编码和熵解码 1699.1 概述 1699.1.1 基本原理 1699.1.2 现有成果 1819.1.3 设计考量 1839.2 熵编码的VLSI设计 1869.2.1 顶层架构 1869.2.2 准备语法元素模块 1879.2.3 二值化模块 1889.2.4 更新上下文模块 1899.2.5 算术编码模块 1909.2.6 性能评估 1929.3 熵解码的VLSI实现 1939.3.1 顶层架构 1939.3.2 输入码流模块 1949.3.3 判断语法元素模块 1949.3.4 更新上下文模块 1959.3.5 算术解码模块 1969.3.6 反二值化模块 1989.3.7 性能评估 198参考文献 199第10章 参考帧压缩 20110.1 概述 20110.1.1 衡量标准 20110.1.2 现有成果 20210.2 参考帧压缩的算法设计 21310.2.1 数据结构 21410.2.2 DPCM预测 21510.2.3 小值优化的半定长编码 21510.2.4 子编码块分组 21710.3 参考帧压缩的VLSI实现 21710.3.1 VLSI实现 21710.3.2 性能评估 218参考文献 220第11章 率失真优化 22111.1 概述 22111.1.1 基本原理 22111.1.2 现有成果 22311.1.3 设计考量 22511.2 算法优化 22711.2.1 变换单元统计 22711.2.2 其他信息统计 22811.2.3 帧间预测可配置模式判决 23011.3 VLSI实现 23111.3.1 顶层架构及时序 23111.3.2 任务发布模块 23211.3.3 预测模块 23311.3.4 重建环路模块 23411.3.5 代价计算模块 23511.3.6 模式判决模块 23711.3.7 性能评估 238参考文献 239第12章 码率控制 24112.1 概述 24112.2 码率控制提案 24212.2.1 AVC的R-Q模型 24212.2.2 HEVC的URQ模型 24612.2.3 HEVC的Q-模型 24712.2.4 HEVC的R-模型 24812.2.5 R-模型的改进 25012.3 码率控制模型的性能评估 25112.3.1 HM的测试条件和测试结果格式 25212.3.2 几种码率控制模型的比较 25412.4 总结与讨论 257参考文献 258第13章 解码错误恢复 25913.1 概述 25913.1.1 基本原理 25913.1.2 现有成果 26113.2 空域差错掩盖算法 26213.2.1 设计考量 26213.2.2 算法优化设计 26613.2.3 实验结果分析 26813.3 时域差错掩盖算法 27013.3.1 设计考量 27013.3.2 算法优化与硬件设计 27313.3.3 实验结果分析 276参考文献 277第14章 图像质量评估 27914.1 概述 27914.1.1 图像质量评估分类 27914.1.2 主观图像质量评估 28014.1.3 客观图像质量评估 28314.1.4 性能指标和评价准则 29114.2 算法优化 29214.2.1 设计考量 29214.2.2 显著性窗口确定策略 29414.2.3 全局分数 29514.2.4 显著性分数 29614.2.5 分数融合指标 29614.3 软件实现与测试 296参考文献 300第15章 虚拟现实与视频编码传输 30215.1 VR视频概述 30215.1.1 360°视频的拍摄采集 30315.1.2 全景视频的投影编码 30515.1.3 全景视频的动态传输 31515.1.4 全景视频的渲染显示 32015.2 新型投影方式ARcube 32015.2.1 ARcube从球面到立方体的投影 32015.2.2 参数D的最佳取值 32215.3 实验测试与结果分析 32315.3.1 角度均匀性 32315.3.2 像素分布均匀性 32415.3.3 综合验证 325参考文献 326第16章 神经网络与视频编码 32816.1 神经网络 32816.1.1 神经网络基础 32816.1.2 反向传播算法 32916.1.3 深度学习简介 33016.1.4 卷积神经网络 33016.1.5 深度学习框架 33216.2 端到端图像编码网络 33216.2.1 框架结构 33316.2.2 量化 33516.2.3 熵估计 33616.2.4 R-D曲线的遍历 33816.3 端到端P帧编码网络 33916.3.1 深度视频压缩框架 33916.3.2 多参考视频压缩框架 34016.3.3 基于学习的视频编码器 34116.3.4 基于率失真自编码器的视频编码器 34316.4 端到端B 帧编码网络 34316.4.1 双向预测插值帧 34316.4.2 全局预测编码 345参考文献 346第17章 开源编码器IP核 34817.1 基于PYNQ的XK264演示方案 34917.1.1 PYNQ简介 34917.1.2 准备工作 35017.1.3 上板

 

 

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