的特征差异，若当前位 置差异最小则直接划分，否则根据最小值方向确定为边界移动方向。初始化k(表征向左右 移动的步长，以CTU为计数单位）等于0,分别计算k为0、1、-1时的相邻两模块纹理特征 差异|X(i)-X(i+l) |k，具体的计算方法参见S4,比较三者找出最小值，确定边界移动方向。
[0070] S4 :采取类K-means聚类特征，实现并行块之间图像纹理特征差异的评估，完成图 像中并行块的划分。
[0071] 确定图像中第i条边界时，以基本编码单元nXn为单位，向左或者向右分别移动 边界，遍历搜索k步，分别计算出第i和i+1块的纹理表征X(i)和X(i+1)，计算出表征该 相邻两模块的特征差的绝对值|X(i)-X(i+l) |k，当|X(i)-X(i+l) |k小于最小值Min，将该值 赋予给Min，k加1后继续循环判断；否则按当前位置进行图像划分。整个过程还需判断是 否到达图像边界或者左右相邻的i-1和i+1条划分边界，若到达边界停止划分，否则继续循 环。
[0072] 向左和向右移动边界时像素均值y⑴和纹理特征X(i)的计算方法不同，其中向 左的计算准则如下：
[0075] X(i) = 2 |xn，n⑴-ycoJi) |-2 |ynn ⑴-yc〇;^i)
[0076] X(i+1) = 2Ixmn(i+1)-Iicol (i+1) | + 2 |ymjn (i+1) -yc〇i(i+1)
[0077] 向右移动边界时，计算准则如下：
[0080]X(i) = 2 |xn，n⑴-Ucol ⑴ | + 2 |ynn⑴-yc〇1 ⑴
[0081] X(i+1) = 2 |xmn(i+l)-iicol(i+l) |-2 |ymin(i+l)-lic〇i(i+l)
[0082] 其中的\n(i)表示原始均匀划分中第i块的像素，而y^a)表示第i块因边界移 动而变化所在位置的像素，AW变化的宽度。
[0083]S5 :通过i判断是否完成纵向的并行块划分，若i小于M时i加1循环至S3,否则 进行横向边界的确定，其流程同纵向，过程与S3、S4类似。
[0084] 以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定 本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在 不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明由 所提交的权利要求书确定的专利保护范围。
【主权项】
1. 一种图像负载均衡处理方法，其特征是，包括如下步骤： S1，将原始图像f(x，y)沿纵向和横向划分为多个图像块； 52, 计算纵向边界的左右两个图像块的纹理特征，移动所述纵向边界使所述纵向边界 左右两个图像块之间的纹理特征相似度最大； 53, 计算横向边界的上下两个图像块的纹理特征，移动所述横向边界使所述纵向边界 上下两个图像块之间的纹理特征相似度最大； 54, 将确定的最终的横向边界和纵向边界对应的最终图像块分别分配给不同的计算单 元进行并行处理； 其中，在步骤S2和S3中通过如下算法计算图像块的纹理特征X(i): y〇〇i(i) = 5：xn,n(i)/(ffpXHp); X(i) = 2 |xn，n(i)-ycol(i)I; 其中Xn^a)代表第i块图像块中像素点的像素值，Wp表示初始的图像块横向的宽度，Hp表示图像块的纵向高度。2. 如权利要求1所述的图像负载均衡处理方法，其特征是，在步骤S2和S3中，通过如 下步骤确定两个图像块之间的纹理特征相似度最大： S31，计算相邻的第i块图像块的纹理特征X(i)和第i+1块图像块的纹理特征X(i+1); 532, 比较第i块图像块的纹理特征X(i)与第i+1块图像块的纹理特征X(i+1)之间的 大小，若X(i)较大则将第i+1块图像块至第i块图像块的方向作为对应边界的移动方向， 若X(i+1)较大则将第i块图像块至第i+1块图像块的方向作为对应边界的移动方向； 533, 沿移动方向以基本单元为步长移动边界，循环计算边界两侧的两个图像块的纹理 特征差异A，直至纹理特征差异A达到最小值；其中，A= |X(i+l)_X(i)I; 534, 将最小的纹理特征差异A对应的第i块图像块与第i+1块图像块之间的边界作 为最终的边界。3. 如权利要求2所述的图像负载均衡处理方法，其特征是，若边界的移动方向向左，移 动基本单元AW后：X(i) =z|xn，n(i)-yco"i)|-5：|yn，n(i)-yc〇i(i)l; X(i+1) = 2Ixmn (i+1)-Iicol (i+1) | + 2 |ymin(i+l)-lic〇i(i+l) | ； 其中，y_(i)表示第i块图像块因边界移动而变化的所在位置的像素。4. 如权利要求2所述的图像负载均衡处理方法，其特征是，若边界的移动方向向右，移 动基本单元AW后：X(i) =z|xn，n(i)-yco"i)l+ 5：|yn，n(i)-yc〇i(i)l; X(i+1) = 2 |xmn(i+l)-iicol(i+l) |-2 |ymin(i+l)-lic〇i(i+l) | ； 其中，y_(i)表示第i块图像块因边界移动而变化的所在位置的像素。5. -种图像负载均衡处理装置，其特征是，包括如下单元： 第一单元，用于将原始图像f(x，y)沿纵向和横向划分为多个图像块； 第二单元，用于计算纵向边界的左右两个图像块的纹理特征，移动所述纵向边界使所 述纵向边界左右两个图像块之间的纹理特征相似度最大； 第三单元，用于计算横向边界的上下两个图像块的纹理特征，移动所述横向边界使所 述纵向边界上下两个图像块之间的纹理特征相似度最大； 第四单元，用于将确定的最终的横向边界和纵向边界对应的最终图像块分别分配给不 同的计算单元进行并行处理； 其中，在第二单元和第三单元中通过如下算法计算图像块的纹理特征X(i):y〇〇i(i) = 5：xn,n(i)/(ffpXHp); X(i) = 2 |xn，n(i)-ycol(i)I; 其中Xn^a)代表第i块图像块中像素点的像素值，Wp表示初始的图像块横向的宽度，Hp表示图像块的纵向高度。6. 如权利要求5所述的图像负载均衡处理装置，其特征是，在在第二单元和第三单元 中，通过如下步骤确定两个图像块之间的纹理特征相似度最大： 计算相邻的第i块图像块的纹理特征X(i)和第i+1块图像块的纹理特征X(i+1); 比较第i块图像块的纹理特征X(i)与第i+1块图像块的纹理特征X(i+1)之间的大 小，若X(i)较大则将第i+1块图像块至第i块图像块的方向作为对应边界的移动方向，若 X(i+1)较大则将第i块图像块至第i+1块图像块的方向作为对应边界的移动方向； 沿移动方向以基本单元为步长移动边界，循环计算边界两侧的两个图像块的纹理特征 差异A，直至纹理特征差异A达到最小值；其中，A= |X(i+l)_X(i)I; 将最小的纹理特征差异A对应的第i块图像块与第i+1块图像块之间的边界作为最 终的边界。7. 如权利要求6所述的图像负载均衡处理装置，其特征是，若边界的移动方向向左，移 动基本单元AW后：X(i) =z|xn，n(i)-yco"i)|-5：|yn，n(i)-yc〇i(i)l; X(i+1) = 2Ixmn (i+1)-Iicol (i+1) | + 2 |ymin(i+l)-lic〇i(i+l) | ； 其中，y_(i)表示第i块图像块因边界移动而变化的所在位置的像素。8. 如权利要求6所述的图像负载均衡处理装置，其特征是，若边界的移动方向向右，移 动基本单元AW后：X(i) = z|xn，n(i)-yco"i)l + 5：|yn，n(i)-yc〇i(i)l; X(i+1) = 2 |xmn(i+l)-iicol(i+l) |-2 |ymin(i+l)-lic〇i(i+l) |； 其中，y_(i)表示第i块图像块因边界移动而变化的所在位置的像素。
【专利摘要】本发明公开了一种图像负载均衡处理方法及装置，方法包括如下步骤：将原始图像f(x,y)沿纵向和横向划分为多个图像块；计算纵向边界的左右两个图像块的纹理特征，移动纵向边界使纵向边界左右两个图像块之间的纹理特征相似度最大；计算横向边界的上下两个图像块的纹理特征，移动横向边界使纵向边界上下两个图像块之间的纹理特征相似度最大；将确定的最终的横向边界和纵向边界对应的最终图像块分别分配给不同的计算单元进行并行处理；通过如下算法计算图像块的纹理特征X(i)：μcol(i)＝∑xm,n(i)/(Wp×Hp)，X(i)＝∑|xm,n(i)-μcol(i)|。本方法可以实现不同的并行处理单元之间的负载均衡，降低功耗。
【IPC分类】G06F9/38
【公开号】CN105224290
【申请号】CN201510618811
【发明人】金欣, 韩海旭, 戴琼海
【申请人】清华大学深圳研究生院
【公开日】2016年1月6日
【申请日】2015年9月24日