（电路与系统专业论文）基于JPEG2000的静态图像压缩算法及VLSI实现的结构研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

摘要 基于j p e g 2 0 0 0 的静态图像压缩算法及 v l s i 实现的结构研究 摘要 本文首先对最近几年来静态图像压缩领域的算法进行分析研究，重点分析 了基于小波变换的一系列静态图像压缩算法。并在遗传树集合分裂算法的基础 上，结合自适应子带分解算法和基于内容模型算术编码，提出了改进的图像编码 算法，该算法进一步提高了图像编码效率。然后，重点研究了最新的静态图像压 缩标准j p e g 2 0 0 0 。着重研究了标准的核心编码部分( p a r t 1 ) ，提出了一个 软硬件协同实现的处理系统；并对提出的系统进行硬件实现。本文提出的系统可 以应用于j p e g 2 0 0 0 的核心处理系统，以及基于小波变换或者基于位平面熵编码 和算术编码的其它多媒体处理系统。 总体上概括起来，本文的主要研究工作和创新点体现在以下几个方面： 1 静态图像压缩算法研究： a 1 分析了近几年来静态图像压缩的一系列算法，重点分析了基于小波变换 的静态图像压缩算法。在遗传树集合分裂算法的基础上，结合自适应子 带分解算法和基于内容模型算术编码，提出了改进的图像压缩算法，进 一步改进了图像的压缩效率。 b 1 分析了最新的静态图像压缩标准- j p e g 2 0 0 0 ( i s o1 5 4 4 4 ) 。重点分析 了标准的第一部分核心编码系统。根据算法分析结果，用c 语言建 立了核心编解码部分的行为级模型，并采用标准测试软件对处理结果进 行验证。 2 j p e g 2 0 0 0 标准核心处理系统的v l s i 实现结构研究： 在j p e g 2 0 0 0 核心编码系统算法的分析基础上，对标准中算法的软件实现流 程进行改进和优化，提出了适合于硬件实现的处理流程。并对小波变换，基于位 平面的熵编码，算术编码等核心单元进行了v l s i 实现结构研究。在这些结构中， 本文提出了改进的减少规整化乘操作次数二维小波变换算法、基于流水线的一维 1 薰于j p e g 2 0 0 0 的静患田像压缩算法av l s i 实现的瞎相研究 摘要 小波变换结构、基于多码通全并行加速方法的位平面编码结构、基于流水线操作 的算术编码结构等多种改进的v l s i 实现结构。和相关结构相比较，本文结构在 功耗，速度和规模方面都有明显的改进。 3 j p e g 2 0 0 0 标准核心处理系统的验证： 根据j p e g 2 0 0 0 核心编码系统的特点，本文采用软硬件协同实现的方式完成 j p e g 2 0 0 0 核心编码系统的设计。在本文系统中，将标准算法的核心处理单元采 用专用硬件电路进行加速处理；对于图像预处理单元和后处理单元则采用计算机 端软件来实现：通过通用异步串行传输端口来传输数据。这样的实现方式具有灵 活的数据组织方式和高效的处理能力。最后，整个系统在x i l i n x 公司的v i r t e x l i f p g a 开发系统上进行实现。 论文最后，给出了本文研究工作的总结，并对未来的研究工作进行了展望。 关键词：小波变换，自适应子带分解，内容模型，零树，j p e g 2 0 0 0 ，e b c o t 算术编码 2 a b s t r a c t s t u d y o ns t i l l i m a g ec o d i n g a n d v l s ia r c h i t e c t u r eb a s e do n j p e g 2 0 0 0 a b s t r a c t t h i st h e s i sf i r s t l yr e s e a r c h e st h ea l g o r i t h m si nt h es t i l l i m a g ec o m p r e s s i o nf i e l d d u r i n gt h ep a s ty e a r s i tc o n c e n t r a t e so ns e v e r a le f f i c i e n tw a v e l e t b a s e da p p r o a c h e s t h e n ，an e w a l g o r i t h mc a l l e d “a d a p t i v e s u b b a n d d e c o m p o s i t i o n a n d c o n t e x t m o d e l i n gb a s e di m a g ec o d i n g i sp r o p o s e di nt h i st h e s i s i th a st h eb e t t e r c o m p r e s s i o n p e r f o r m a n c et h a nt h es p h i t a n ds i m u l t a n e o u s l yp r e s e r v e dt h ep r o p e a y o fe m b e d d e dz e r o t r e ec o d i n g t h e n ，t h i st h e s i sf o c u s e so nt h ea n a l y s i sa n dh a r d w a r e i m p l e m e n t a t i o n o f t h en e w e s ts t i l li m a g ec o m p r e s s i o ns t a n d a r d - - j p e g 2 0 0 0 s e v e r a l e f f i c i e n ta r c h i t e c t u r e sa b o u tt h ec o r ep r o c e s s i n gu n i t si nj p e g 2 0 0 0a r ep r o p o s e d t h e yc a nb e u s e dt ot h ej p e g 2 0 0 0 一b a s e di m a g ec o m p r e s s i o ns y s t e ma n do t h e r w a v e l e t - b a s e do rb i t - p l a n e - c o d i n g - b a s e dm u l t i m e d i as y s t e m n em a i nc o n t r i b u t i o na n de r e a t i v ew o r ka r el i s t e di nt h i st h e s i s ： i r e s e a r c ha b o u tt h es t i l li m a g ec o m p r e s s i o n ： 小a f t e rac a r e f u la n di n - d e p t hs t u d yo nt h ew a v e l e t - b a s e ds t i l li m a g ec o m p r e s s i o n a nn e wm o d i f i e dz e r o t r e e - b a s e d a l g o r i t h m i s p r o p o s e d t o i m p r o v e t h e c o m p r e s s i o ne f f i c i e n c y t h a n k st ot w on e wt e c h n i q u e s a d a p t i v es u b b a n d s d e c o m p o s i t i o n a n dc o n t e x t - m o d e l i n gb a s e da r i t h m e t i cc o d i n g ” b ) a n a l y z e t h en e w e s ts t i l l i m a g ec o m p r e s s i o ns t a n d a r d j p e g 2 0 0 0 r e s e a r c h e s d e v o t et ot h ef i r s tp a r to fs t a n d a r d t h e n ，ab e h a v i o r a lm o d u l eu s i n gcl a n g u a g ei s d e v e l o p e d w h i c h h a sb e e nv e r i f i e db y 也es t a n d a r ds o f t w a r es y s t e m i i r e s e a r c ha b o u tt h ev l s ia r c h i t e c t u r eo fj p e g 2 0 0 0s t a n d a r d a n o p t i m i z e df l o w h a sb e e ni n t r o d u c e db yt h ea n a l y s i so fj p e g 2 0 0 0 t h i sf l o wi s b e r e rs u i t a b l ef o rt h e h a r d w a r e i m p l e m e n t a t i o n t h a nt h es o f t w a r e b a s e df l o w r e c o m m e n d e di nj p e g 2 0 0 0 a c c o r d i n gt o t h e o p t i m i z e df l o w , s e v e r a l e f f i c i e n t a r c h i t e c t u r e sa b o u tt h ec o r e p r o c e s s i o n u n i t so fj p e g 2 0 0 0h a v eb e e np r o p o s e d s t u d yo n s t i l li m a g ec o d i n g a n dv l s ia r c h i t e c t u r eb a s e do l lj p e g 2 0 0 0 i n c l u d i n gt h ed i s c r e t ew a v e l e tt r a n s f o r m a t i o n ( d w t ) u n i t ，b i tp l a n ec o d i n gf b p c ) u n i ta n da r i t h m e t i c c o d i n g ( m q ) u n i t m a n yt e c h n i q u e ss u c ha s ，t h ee m b e d d e d e x t e n s i o na l g o r i t h m ，t h er e d u c i n gs c a i n gc o e f f i c i e n t s m u l t i p l i c a t i o na l g o r i t h m ，t h e p i p e l i n e dd a t a p a t h ，t h e m u l t i c o d i n g - p a s sp a r a l l e l i s m a n ds c a n w i n d o w - b a s e d t e c h n i q u e ，a n dm e m o r yr e u s et e c h n i q u ee t c ，h a v eb e e nu s i n gi no u rp r o p o s e d a r c h i t e c t u r e s c o m p a r e dw i t ho t h e r sa r c h i t e c t u r e s ，t h ep e r f o r m a n c ei np o w e r , s p e e d a n da r e ae t c h a sb e e n i m p r o v e d i i i t h ev e r i f i c a t i o no f j p e g 2 0 0 0 p r o c e s s i n gs y s t e m a c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r so fj p e g 2 0 0 0 ，as o f t w a r ea n dh a r d w a r ec o o p e r a t i n g s y s t e mh a sb e e np r o p o s e d i nt h i ss y s t e m ，t h ec o r ea l g o r i t h m sa r ei m p l e m e n t e di n h a r d w a r et oa c c e l e r a t et h e p r o c e s s i n g t h ep r e a n dp o s t p r o c e s s i n gp a r t s o f j p e g 2 0 0 0a r ei m p l e m e n t e du s i n gt h es o f t w a r ei nt h ec o m p u t e r t h eu a r t p o r ti s u s e dt ot r a n s f e rt h ep r o c e s s i n gd a t a f i n a l l y ，t h es y s t e mi si m p l e m e n t e di nt h ex i l i n x s v i r t e xi if p g a b a s e d d e v e l o p m e n ts y s t e m i nt h ef i n i a l ，t h ec o n c l u s i o na b o u tt h et h e s i sa n dt h ef u t u r ew o r ka r e g i v e n k e y w o r d s ：w a v e l e tt r a n s f o r m ，c o n t e x tm o d e l ，z e r ot r e e ，j p e g 2 0 0 0 ，e b c o t , a r i t h m e t i cc o d i n g i i s t u d y o ns t i l li m a g e c o d i n ga n dv l s i a m h i t e c t u r eb a s e do hj p e g 2 0 0 0 第一章引古 第一章引言 数字图像，作为现代信息社会的一个重要媒介，在通信、生物医学、环境、 地质气象、农林、工业、交通、军事和法律等各个领域中发挥越来越大的作用。 尤其在当今，计算机技术、通信技术以及其它现代科学技术的发展，c t 、m r i 、 可视电话、低码率视频会议、远程多媒体协同工作、无线视频、电子商务等成为 社会关注的热点，可以说，数字图像对人们的生产、生活、经济活动和科学技术 研究越来越重要。但是，图像信息的突出特点是数据量巨大，给存储和传输带来 很大困难。为了减少图像存储时所需的介质和图像通信的信道带宽，实现图像数 据的实时处理和传输，图像压缩编码已成为现代信息社会急待解决的问题。毫无 疑问，图像压缩编码已成为具有巨大商用利益的研究课题。 1 1 图像编码研究现状 图像压缩编码技术可以追溯到1 9 4 8 年提出的电视信号数字化，到今天已经 有五十多年的历史。五十年代和六十年代的图像压缩技术由于受到电路技术等的 制约，仅仅停留在预测编码、亚采样以及内插复原等技术的研究，还很不成熟。 1 9 6 9 年在美国召开的第一届“图像编码会议”标志着图像编码作为- ( u 独立的 学科诞生了。到了7 0 年代和8 0 年代，图像压缩技术的主要成果体现在变换编码 技术上；矢量量化编码技术也有较大发展，有关于图像编码技术的科技成果和科 技论文与日俱增，图像编码技术开始走向繁荣。自8 0 年代后期以后，由于小波 变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，人们开始突破 传统的信源编码理论，例如不再假设图像是平稳的随机场。图像压缩编码向着更 高的压缩比和更好的压缩质量的道路前进，进入了一个崭新的、欣欣向荣的大发 展时期。 数字图像压缩技术可以分为无损压缩技术和有损压缩技术。图像无损压缩 技术主要有：位平面编码、无损预测编码( d p c m ) 以及有损编码与无损编码的 组合编码技术。传统的数字图像有损压缩技术主要有预测( p c m 、d p c m ) 、方 块化( b l o c kt r u n c a t i o nc o d i n g ) 、矢量量化v q ( v e c t o rq u a n t i z a t i o n ) 、层次 ( h i e r a r c h i c a lc o d i n g ) 、子频带( s u b b a n dc o d i n g ) 和变换( t r a n s f o r mc o d i n g ) 等等。近年来，人们又提出了神经网络法、几何模型化、分形和小波变换等编码 技术。通常认为，j b i g 、j p e g 、j p e g 2 0 0 0 、m e p g l 、m p e g 一2 、m e p g - 4 、m p e g 7 以及酝酿中m p e g 一2 1 等图像压缩国际标准是针对不同应用的最佳压缩算法。在 这些标准之中成功地采用了以上的一种或多种混合压缩技术【l j 。 在静态图像压缩领域方面，j b i g 是针对二值图像的压缩标准。j p e g 则是处 纛十j p e g 2 0 0 0 的静志田像l 螂算* av l $ i 实的结构日完 第m ：l t - 3 l 言 理彩色或单色静止图像的压缩标准。利用它可以获得较高的压缩比，并保持较好 的信噪比，从而大大节省图像存储空间，降低通信带宽，但是编码过程会使物体 在景象中的位置略有移动( 即发生几何畸变) 。另外，在高压缩比场合，j p e g 的 重建图像在水平和垂直方向可能有晕圈、幻影，产生“方块”效应。由于j p e g 标准的这些不足，1 9 9 7 年起，联合图片专家小组( j o i n tp i c t u r ee x p e r tg r o u p ) 开始制定新一代静态图像压缩标准j p e g 2 0 0 0 ，并于2 0 0 1 年初，推出了 j p e g 2 0 0 0 标准( 标准号：1 5 4 4 4 ) 。j p e g 2 0 0 0 标准采用小波变换方法改进压缩性 能，可实现甚低比特率( b i t r a t e ) 的压缩；同时提供有损压缩和无损压缩；随 着像素精度或分辨率的提高，实现渐进传输：能够对码流进行随机访问处理；自 定义感兴趣区( r o i ：r e g i o n o f i n t e r e s t ) 并对感兴趣区的图像提供更好的编码质 量；具有良好的抗误码性能；开放灵活的架构，可支持不同的图像类别和应用。 m p e g 即为活动图像专家组( m o v i n gp i c t u r ee x p e r tg r o u p ) ，成立于1 9 8 8 年，这个小组的任务是建立活动图像及相应音频的编码标准。实际上m p e g 是 一个标准系列，包括m p e g 1 ，m p e g 2 ，m p e g 4 ，m p e g 7 和m p e g 2 1 等。 m p e g 的数据流主要包含3 种成分：图像流，伴音流和系统流。图像流仅仅包含 画面信息，伴音流包含声音信息，系统流实现图像和伴音的同步。所有播放m p e g 图像和伴音数据所需的时钟同步信息都包含在系统流中。m p e g 是一种有损的， 非平衡编码。有损意味着为达到低比特率，采用了基于听觉和视觉心理的压缩模 式，一些人眼和人耳最不敏感的图像和伴音信息将丢失；非平衡编码意味着其压 缩编码过程比解码过程慢的多。 表1 1 是1 9 9 0 年来已形成( 或将形成) 的主要图像和语音压缩标准。 1 2 基于小波变换的图像编码发展情况 基于小波变换的图像编码方法是上个世纪9 0 年代左右提出的新方法，它吸 收了变换编码和子带编码的优点，克服了传统d c t 编码在低比特率时会产生方 块效应的缺点，能够更好的利用人的视觉特性。另外，由于小波变换具有非常好 的能量聚集性能，而且能够用于图像变换的小波基非常丰富，因此基于小波变换 的图像编码成为目前图像压缩领域的一个研究热点。 小波变换的“时域一频域”的局部表示优于其它方法单纯的时域或者频域 表示；小波变换系数恰好反映了信号的边缘特征，按倍频程方式的频带划分又与 h v s 特征相吻合，因而受到了广泛的重视。j f r o m e n t 和s m a l l a t 沿着第二代图 像编码的思路，提出先编码小波变换数据的多尺度边缘轮廓，再编码其原始图像 之差( “纹理图像”) 。而更多的研究人员则结合经典手段，尝试了小波变换数据 的标量量化、矢量量化、最佳熵编码、模极值编码和最佳小波包编码等方法，但 2 表1 , 11 9 9 0 年来已形成( 或将形成) 的主要图像和语音压缩标准 2 1 3 l 标准号简称适用范围 应用范围 i t u tt 8 2ii s o i e cj b i g i 二值图像、图形g 4 传真机、计算机图形 1 1 4 4 4 i s o ，i e c1 4 4 9 2j b i g - i i二值图像、图形传真、w w w 图形库，p d a i t u tt 8 1li s o ，i e cj p e g连续色调静止图像图像库、传真、彩色印刷、数码相机等 1 0 9 1 8 i t u - t1 , 8 7ii s o i e cj p e g - l s连续色调静止图像 医学、遥感图像资料无损近似无损压缩 1 4 4 9 4 i s 0 压e c1 5 4 4 4 j p e g 2 0 0 0 连续色调静止图像各种图形、图像( 含计算机生成图像) i t u tg 7 2 3 、g 7 2 8 和语音数字通讯和电话录音等 g 7 2 9 i t u th 2 6 1活动图像i s d n 上的会议电视可视电话 i t u th 2 6 3活动图像p s t n 上的会议电视，可视电话 i s o e c1 1 1 7 2 m p e g 1 活动图像及伴音v c d 、d a b 、多媒体、v o d 等 i t th 2 6 2ii s o ，i e cm p e g 2高质量活动图像及s v c d d v d 、v o d m o d 、对媒体视频 1 3 8 1 8伴音游戏、d v b 、d t v a i d t v 等 l s 0 ，i e c1 4 4 9 6 m p e g 4 多媒体音像数据w w w 上的视频、音频扩展 i s o n e c1 4 9 3 8 m p e ( 打多媒体内容描述图形、图像和声音的检索和交互式处理 i s o ，i e ct r2 1 0 0 0 1 m p e g 2 l 交互式多媒体交互多媒体对象多种业务模型 要么在编码效率方面、要么在实现复杂度上，总是不尽如人意。实践中人们发现， 就图像编码和双正交小波族而言，在很大程度上，压缩效率的提高不是来自小波 系统的选择，而在于对变换系数的处理策略。因为尽管从数学角度看，变换图像 得到的小波系数是稀疏的，有利于码率压缩，可在实际上，这个优点却正好要求 对比特分配有更高的“技巧”【1 4 l ”。 从多分辨率分析的观点看，小波变换图像分解产生的各级子图像分别对应 于原始图像中不同尺度下的边缘信息，原始图像中的突变信号在小波变换域中没 有扩散。小波变换不仅具有频率域能量紧缩特性，而且同时具有空间域能量紧缩 特性。这些特性一方面表现为大部分的图像能量总是集中在最低频率的子图像 中，并从低频到高频呈递减分布趋势；另一方面，各子图像对应相同空间位置的 像素间存在着较强的空间相关性，并且相应的系数从低频到高频呈很好的尺度级 顺序递减。这一独特的数据特性导致了一种新型数据结构“零树”( z e r o t r e e ) 的产生。1 9 9 2 年，a s l e w i s 和gk n o w l e s 最先明确地提出了图像小波变换域 零树的概念：采用单一阈值，把小波系数判决为孤立系数和零树，然后对二者进 行熵编码。几乎与此同时，j m s h a p i r o 提出了嵌入式零树概念，1 9 9 3 年又完整 地发表了基于比特连续逼近的嵌入式零树小波( e z w ：e m b e d d e dz e r o t r e e w a v e l e t ) 编码方法【1 6 】：按位平面分层进行孤立系数和零树的判决和熵编码，而 墓f j p e g 2 0 0 0 的_ 惠田像噩埔算* a v l s i 密现的镕相目究 第一章引言 判决阚值则逐层折半递减，故可称之为多层( 或位平面) 零树编码方法，性能得 以充分提高。正是由于s h a p i r o 的工作，使得零树算法成为基于小波的静止图像 压缩的一个有意义的突破。此后，零树算法受到越来越多的重视，涌现出了一批 基于零树的改进算法，其中改进明显、影响较大的主要是1 9 9 6 年a s a i d 和 w a p e a r l m a n 提出的遗传树集合分裂算法( s p i h t ：s e tp a r t i t i o n i n gi nh i e r a r c h i c a l t r e e s ) d 7 。 在最新的静态图像压缩标准j p e g 2 0 0 0 中采用了一种基于最优截断的嵌 入式块编码算法( e b c o t ：e m b e d d e db l o c k c o d i n g w i t ho p t i m i z e dt r u n c a t i o n ) 0 8 o 它是将图像小波变换后生成的子带进一步分成小的矩形码块。每个码块采用 基于位平面的方式进行独立编码，并采用基于内容模型的算术编码进行压缩生成 压缩码流。位平面为了使编码图像达到目标比特率，对每个码块计算率失真曲线 上的几个分割点，并由此实现对每个码块的比特数最优分配。因此在编码时，首 先对每个码块用较高的比特率编码，然后再根据最优比特率分配计算确定的分割 点来截断每个块的比特流。对应于一个目标比特率集合，可以确定其对应的最优 分割点集。码块的比特流一旦被截断来达到目标比特率，就按通常的比特平面顺 序重新组织形成嵌入式比特流。e b c o t 编码算法得到的比特流具有多分辨率和 多层次质量优化的特征，其率失真性能略优于s p i h t 算法，但复杂程度也高于 s p 珊t 算法。 1 3 最新的静态图像压缩标准j p e g 2 0 0 0 1 3 1j p e g 2 0 0 0 静态图像压缩标准简介 j p e g 2 0 0 0 正式名称为：i s o1 5 4 4 4 f 6 1 ，是由联合图片专家组( p e g ) 负责制 定。该标准是由联合图片专家组于1 9 9 7 年开始征集提案，把它作为现存p e g 标准的一个更新换代标准。它的目标是进一步改进目前压缩算法的性能，以适应 窄带宽、高噪声的环境，以及医疗图像、电子图书馆、传真、i n t e m e t 网上服务 和实时监控等方面的应用。相对于p e g 来说，j p e g 2 0 0 0 标准提供了一套新的 特征，这些特征对于一些新产品( 例如，数码相机) 和应用( 例如，互联网) 是 非常重要的。它把j p e g 的四种模式( 顺序模式，渐进模式，无损模式和分层模 式) 集成在一个标准之中。在编码端以最佳的压缩质量( 包括无失真压缩) 和最 大的图像分辨率压缩图像，在解码端可以从码流中以任意的图像质量和分辨率解 压图像，最大可达到编码时的图像质量和分辨率。p e g 2 0 0 0 应用的领域包括互 联网、彩色传真、打印、扫描、数字摄像、遥感、移动通信、医疗图像和电子商 务等等。它的最主要的特征如下i l 9 j ： 4 | 于j p e g 2 0 0 0 的静意目1 i 蓝埔算法av l s i 蜜目l 的螬构研兜 第一章引言 ( 1 ) 高压缩率：j p e g 2 0 0 0 格式的图像压缩比可在现有的j f e g 基础上再提高 1 0 3 0 ，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑，这一特征在互联网和 遥感等图像传输领域有着广泛的应用。 ( 2 ) 同时支持无损压缩和有损压缩：j p e g 2 0 0 0 提供无损和有损两种压缩方式， 无损压缩在许多领域是必须的，例如医学图像中有时有损压缩是不能容许 的；再如图像档案中为了保存重要的信息，较高的图像质量是必然的要求。 同时j p e g 2 0 0 0 提供的是嵌入式码流，允许从有损到无损的渐进解压。 ( 3 ) 多种渐进传输：现在网络上的j p e g 图像下载时是按“块”传输的，因此 只能一行一行地显示，而采用j p e g 2 0 0 0 格式的图像支持渐进传输 ( p r o g r e s s i v et r a n s m i s s i o n ) 。j p e g 2 0 0 0 提供多种可选的渐进传输模式： 例如，支持基于图像质量的传输模式，即首先传输图像轮廓数据，然后再 逐步传输其它数据，来不断提高图像的质量，直到满足用户要求为止。另 外还支持按图像分辨率、按图像分量等多种传输模式。 ( 4 ) 感兴趣区域编码：在实际应用中，用户可能需要图像中的某些特定区域能 以较其它部分更高的质量进行编码、解码，或者在图像显示过程中对这些 区域实行优先显示，j p e g 2 0 0 0 通过提供一种称为感兴趣区域编码的功能 来满足客户的这种要求。 ( 5 ) 码流的随机访问和处理：这一特征允许用户对压缩生成的码流进行随机的 处理，例如，对图像进行旋转、移动、滤波和特征提取等操作。 ( 6 )良好的容错性：j p e g 2 0 0 0 采用了小波变换、基于位平面熵编码和算术编 码等图像压缩算法，这些算法将图像进行分块单元编码处理，使块内的错 误不会扩展到其它块中，增加了系统的容错性。 ( 7 ) 开放的框架结构：为了在不同的图像类型和应用领域优化编码系统，提供 一个开放的框架结构是必须的。在这种开放的结构中，编码器只实现核心 的处理算法和码流解析。如果需要，解码器可以要求数据源发送未知的处 理算法。 到目前为止，j p e g 2 0 0 0 标准计划分为1 1 个部分，其中p a r t 1 已于2 0 0 1 年 初成为国际标准( i s ：i n t e r n a t i o n a ls t a n d a r d ) ，p a r t 2 p a r t 一6 已制定最终决议草 案( f c d ：f i n a lc o m m i t t e ed r a f t ) 。2 0 0 1 年1 2 月又相继提出了p a r t - 8 p a r t 一1 0 ( p a r t 7 的提议被否决) ，后来又提出了专门针对无线通信应用的p a r t - l l 。其中 p a r t 1 定义了核心压缩算法和“最小文件格式”，其使用可伸缩的文件格式体系， 预计满足8 0 的市场要求。其它部分定义了压缩和文件格式的扩充，基本的文件 格式成为“j p 2 ”。本文重点研究了j p e g 2 0 0 0 标准p a r t 一1 部分的算法和v l s i 实 现结构。因此，下面的研究都是基于j p e g 2 0 0 0 的p a r t - l 部分( 1 5 4 4 4 - 1 ) 。 | - 十j p e g 2 0 0 0 的静态田俸压缩算法鼠v l s i 央目l 的培柏研兜 第一章引言 1 3 2j p e g 2 0 0 0 的基本框架 国际标准1 5 4 4 4 - 1 中给出了j p e g 2 0 0 0 标准核心处理算法的处理流程。这里 根据具体分析，我们给出了详细的编解码流程图( 图1 1 所示) 。在编码过程中， 首先对输入图像进行预处理，分成不同的图像分量和基本的编码单元块( 称为 t i l e ) 。然后，对每个t i l e 进行小波变换，变换后的数据根据要求选择是否进行 标量量化处理。然后将处理后的各个子带数据分成固定尺寸的码块( c o d e b l o c k ) ，每个码块单独进行基于位平面的熵编码和算术编码处理，生成各个码块 的嵌入式码流。然后，按照率失真最优理论分层组织，形成不同质量的层( l a y e r ) 。 对每一层，按照一定的码流格式打包，输出压缩码流。解码过程相对较为简单， 根据压缩码流中存储的参数，对应于编码器各个部分进行逆向操作，输出重构图 像数据【2 。1 。 静臣丑 亘h 夏丑+ 回黼腰圈屯翌 圃器 图1 1j p e g 2 0 0 0 编解码流程图 整个j p e g 2 0 0 0 的编码过程可概括如下： ( 1 ) 对处理图像进行区域划分，分成大小相等的若干区域( 称为t i l e ) ，对每 个区域进行独立压缩处理； ( 2 ) 对每个t i l e 进行降低量级处理，比如对图像进行直流分量( d c ) 位移等； ( 3 ) 对每个t i l e 进行分量变换( i n t e r - c o m p o n e n t t r a n s f o r m ) ，将图像分解成各 个成分( 如：亮度信号和色度信号等) ，具体的变换方法在附录( 一) 中 式( 1 ) 和( 2 ) 给出； ( 4 ) 对每个t i l e 进行小波变换处理，( 对于无损压缩采用l ec a l l5 3 小波变换， 有损压缩建议采用d a u b e c h i e r s9 7 小波变换) ，具体的两个小波变换的计 算过程在附录( 一) 中式( 3 ) ( 5 ) 中给出； ( 5 ) 对分解后的小波系数按要求进行量化处理，这里采用标量量化处理，其原 理如附录( 一) 中的图1 所示。然后，将各个子带进一步分成矩形码块； ( 6 ) 对每个码块分别进行基于位平面的熵编码和算术编码，生成码流。处理过 程示意图由附录( 一) 中的图2 所示； ( 7 ) 按照率失真最优理论分层组织，形成不同质量的层。对每一层，按照一定 的码流格式打包，输出压缩码流； ( 8 ) 采用可选的文件格式来描述图像和它的各个成分的意义。 6 第一章引言 1 3 3j p e g 2 0 0 0 标准的应用和发展情况 2 0 0 1 年初j p e g 2 0 0 0 标准一经推出就得到各个应用领域的厂商的广泛关注， 许多厂商先后更新或推出了相应的图像处理软件。其中最著名的当数德国 l u r a t e c h 公司推出的j p e g 2 0 0 0 软件处理系统。目前，该公司已经完成了 j p e g 2 0 0 0 标准p a r t l 和p a r t - 2 部分的工作。在硬件设计方面，由于标准中的核 心算法都是近几年最新提出的图像压缩算法，因此许多研究机构都在致力于高 效、快速的硬件结构研究。在学术界中，最早开始致力于j p e g 2 0 0 0 实现研究的 是美国亚利桑那州立大学，他们在标准的制定过程中就相应的提出了部分单元的 v l s i 实现结构，但是这些结构缺乏优化处理，实现效率不高。中国台湾大学的 d s p i c 信号处理实验室也进行了大量的研究，提出了多种改进的加速实现结构。 目前，有一些公司已经宣布提供商用的j p e g 2 0 0 0 解决方案，但是还没有大规模 进入商用阶段，还需要进一步结合具体市场需求和应用环境进行优化设计。总体 上来说，目前在图像处理的软件领域，例如p h o t o s h o p 、a c d s e e 等都已经支持 j p e g 2 0 0 0 的文件格式：但是在图像处理的硬件系统方面，例如数码相机类产品 等，还没有采用j p e g 2 0 0 0 标准的产品推出。这主要是因为j p e g 2 0 0 0 的硬件实 现研究还不是十分成熟。因此，研究高性能的、快速j p e g 2 0 0 0 处理结构仍然是 静态图像压缩领域的一个热点，这也是本文的工作的一个重点。 1 4 本文研究的主要内容与取得的主要成果 本文的工作从2 0 0 1 年1 0 月开始，首先研究了近些年来基于小波变换的静 态图像压缩方面的主流算法，重点研究了嵌入式零树算法( e z w ) 和遗传树集 合分裂算法( s p i h t ) 。在s p r i t 算法基础上，结合自适应子带分解算法和基于 内容模型算术编码，提出了改进的图像压缩算法，提高了压缩效率。另外，在静 态图像压缩算法的硬件实现方面，本文在j p e g 2 0 0 0 正式标准一推出就开始进行 其硬件实现的研究，分别完成了j p e g 2 0 0 0 标准p a r t 1 部分的软件和硬件系统设 计，并采用x i l i n x 公司的v i r t e x i if p g a 开发系统对本文提出的硬件系统进行实 现。本文研究工作和国际的学术研究以及商用研究同步进行，因此本文还给出了 和相关结构的详细比较结果。 本文的主要创新性工作主要包括以下几点： ( 1 ) 在s p i h t 算法基础上，结合自适应子带分解算法和基于内容模型算术编 码，提出了改进的图像编码算法。和s p i h t 算法相比较，改进了图像编 码效率。 ( 2 ) 根据9 7 小波变换的特点，提出了减少运算次数的“减少规整化乘操作次 墓于j p e g 2 0 0 0 的静态田1 鼻压缩算涪av l s i 实疆l 的培杓研鼻 第一章引言 数”的改进两维小波变换算法。另外，根据两维小波变换特点，提出了多 块存储单元分离存储子带数据和基于流水线方式数据通路的两维小波变 换结构。该结构结合j p e g 2 0 0 0 的应用，考虑到小波变换单元和后续熵编 码单元的资源共享，具有灵活的配置和数据调度能力。 ( 3 ) 在基于位平面的熵编码单元中，本文提出了码通全并行的加速方法，并研 究了具体的硬件实现结构。和相关结构比较，该结构提高了数据处理能力， 并具有较小的硬件实现规模。 ( 4 )本文改进了标准中基于软件方式的算术编码流程，提出了适合硬件实现的 改进流程。并提出了基于流水线操作的算术编码解码的v l s i 结构，提高 了结构的数据处理能力。 ( 5 ) 本文提出了一种软硬件协同实现的j p e g 2 0 0 0 处理系统，将标准算法中的 核心处理单元采用专用硬件电路进行加速处理；对于图像预处理单元和后 处理单元则采用计算机端软件来实现；通过通用异步串行传输端口来传输 数据。这样的实现方式具有灵活的数据组织方式和高效的数据处理能力。 本文的主要研究内容如下： 第二章中介绍了小波变换的基本理论和多分辨率分析理论。然后，重点介 绍了基于提升算法小波变换的基本原理。接下来，介绍了近年来基于小波变换的 静态图像压缩算法，重点介绍了基于零树结构的压缩算法，和其改进算法遗 传树集合分裂算法( s p i h t ) 。然后，介绍了本文在s p i h t 算法基础上，结合自 适应子带分解算法和基于内容模型算术编码，提出的改进的图像压缩算法。和 s p i h t 相比，该算法在适度增加处理复杂度的基础上改进了图像压缩效率。 第三章给出了本文对j p e g 2 0 0 0 标准实现研究的概缆。总体介绍了本文中提 出的软硬件协同实现的系统架构。重点介绍了系统中硬件处理单元小波变换 单元、基于位平面熵编码单元以及算术编码单元的硬件结构分析。最后并给出了 系统设计的预期目标。 第四章中详细介绍了本文提出的小波变换单元的v l s i 结构。首先，介绍了 本文采用的小波变换硬件实现过程中的有限精度分析方法，确定了硬件实现时数 据通路的宽度。然后，分析了小波变换过程中数据延拓处理的特点，引入了嵌入 式数据延拓算法，并提出了相应的硬件实现结构。另外，又分析了9 7 小波变换 的特点，提出了适用于两维小波变换的减少规整化乘操作次数的小波变换算法。 接下来，论文首先介绍了两种常用的一维小波变换结构。然后，结合本文提出了 优化算法提出了改进的基于长流水线方式的一维小波变换结构。该结构和传统的 结构相比具体灵活的配置性，较高的处理速度。在上面提出的一维小波变换结构 基础上，本文提出了基于多块存储单元分离存储子带数据的两维小波变换结构。 l f j p e g 2 0 0 0 的静态日1 l l 缩算涪av l s i 蜜的嬉相究 第一幸引言 该结构结合j p e g 2 0 0 0 的应用，考虑到小波变换单元和后续熵编码单元的资源共 享，具有灵活的配置和数据调度能力。最后，给出了本文提出结构的硬件实现隋 况，以及和其它结构的比较情况。 第五章中介绍了j p e g 2 0 0 0 中基于位平面熵编码算法的原理及其v l s i 结 构。首先详细分析了j p e g 2 0 0 0 中基于位平面熵编码算法的原理。然后，分析标 准算法实现流程编码效率低下的原因，又详细介绍了目前在硬件实现时所采用的 各种加速处理方法。接下来，详细介绍本文提出的多码通全并行的加速方法，并 详细分析了基于该加速方法的v l s i 结构，并给出了硬件实现结果。根据结果可 以看出，本文的结构因为采用了并行和流水线的处理方式，极大地改进了系统的 处理速度，并具有较少的实现规模。最后又介绍了解码算法的v l s i 结构，给出 了硬件实现结果。 第六章中介绍了j p e g 2 0 0 0 标准中的算术编码解码单元