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为何图像和FPGA更配?揭秘背后的技术要素
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“No PP,No WAY”这是个眼见为实的世界,这是个视觉构成的信息洪流的世界。大脑处理视觉内容的速度比文字内容快6万倍,而随着智能手机的普及,图片、视频的产生和分享已经是人们在社交平台上的基本交流方式。用户通过手机、平板、电脑上传和分享自己的图片,而且这个趋势是每年都在增长(参见图1)。: v, A0 c3 c% F+ g; H
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图1. 2016年KPCB统计报告[1] 8 l/ X0 b( Y( A* f. @, S+ N3 l" g
& {/ w) A7 W- ^! v/ }; \; s0 w; d每天QQ相册、微信朋友圈上,用户上传的图片数量有上亿张,这些图片被后台服务器存储下来,再通过网络分发出去。如果每张图片可以进行压缩,使得图片存储和传输分发的数据量越少,既节省了用户带宽,也提高了用户下载图片的速度,用户体验更好。那么图片是可以进行压缩的么?1948年,信息论学说的奠基人香农曾经论证:不论是语音或者图片,由于其信号中包含很多的冗余信息,所以可以对其进行压缩。图像压缩算法有:JPEG、WEBP、H264(帧内压缩)、HEVC(帧内压缩),压缩能力是:JPEG < WEBP/H264(帧内压缩) < HEVC(帧内压缩), 这个压缩能力是通过计算复杂度的提高来实现,其中WEBP、HEVC的计算复杂度是 JPEG 压缩的 10 倍以上。 目前在社交平台上用户上传的大量图片是JPEG格式,通过后台服务器用更加复杂的算法如WEBP、HEVC(帧内压缩),进一步压缩以节省存储和带宽, 所以对图像的压缩,从本质上是通过提高计算算力来降低存储和带宽。同时更加复杂的算法也带来计算算力的大量消耗和处理延时的增加。
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