基于FPGA的JPEG2000图像压缩芯片测试平台设计与实现.pdf
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1、西安电子科技大学硕士学位论文基于FPGA的JPEG2000图像压缩芯片测试平台设计与实现姓名:顾晓波申请学位级别:硕士专业:通信与信息系统指导教师:肖嵩20100101摘要近年来,随着电子科学技术的进步,图像数据量日益庞大,有限的信道容量与传输大量图像数据的需求之间的矛盾F 了益突出,给数据的传输和存储带来了极大的困难。图像压缩技术作为解决这一问题的有效途径,受到越来越多的重视。J P E G 2 0 0 0 是目前业界公认最好的静态图像压缩编码标准,然而国内还没有基于该标准的自主知识产权的压缩芯片。为填补这一空白,作者所在课题组自主研发了基于J P E G 2 0 0 0 的图像压缩芯片,并
2、完成了该芯片的系统集成。本文主要研究如何设计合理的硬件平台,从而验证J P E G 2 0 0 0 图像压缩芯片的各项功能的正确性,并测试其所能达到的技术指标。本文首先详细讨论了小波变换的基本原理以及小波变换图像编码系统框架,对基于小波变换的J P E G 2 0 0 0 图像压缩编码理论进行了深入的研究。然后详细具体介绍了J P E G 2 0 0 0 图像压缩芯片测试平台实现所涉及的高速电路设计相关理论,并根据芯片的内部功能和外围接口,设计了J P E G 2 0 0 0 图像压缩芯片的最小系统,并对其不足给出了具备完善测试能力的基于F P G A 的J P E G 2 0 0 0 图像压
3、缩芯片硬件测试平台设计。通过此测试平台,可以方便地对芯片进行图像压缩测试、A R M 核测试、功耗测试、温度测试等一系列测试。关键词:J P E G 2 0 0 0 图像压缩芯片F P G A 测试A b s t r a c tI nr e c e n ty e a r s w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fe l e c t r o n i cs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y,t h ei m a g ed a t av o l u m ei sg r o w i n gl a r g e ra
4、 n dl a r g e r T h ec o n t r a d i c t i o nb e t w e e nl i m i t e dc h a n n e lc a p a c i t ya n dt h el a r g ev o l u m eo fi m a g ed a t ai se x t r e m e l ys o r i o u s I tb r i n g sal o to ft r o u b l et od a t at r a n s m i s s i o na n ds t o r a g e G r e a ta t t e n t i o ni s
5、p a i dt oi m a g ec o m p r e s s i o nt e c h n o l o g ya sa ne f f e c t i v em e t h o dt os o l v et h ep r o b l e m H o w e v e rJ P E G 2 0 0 0s t a n d a r di St h eb e s to n ei ni m a g ec o m p r e s s i o nq u a l i t y,t h e r ei sn oi m a g ec o m p r e s s i o nc h i pb a s e do nt
6、h i ss t a n d a r dw i t hi n d e p e n d e n ti n t e l l e c t u a lp r o p e r t yr i g h t s I no r d e rt of i nt h i sg a p,t h et a s kf o r c ew h i c ht h ea u t h o ri n,d e v e l o p e daJ P E G 2 0 0 0i m a g ec o m p r e s s i o nc h i pb yi t s e l f,w h i c hi n t e g r a t e daJ P E
7、 G 2 0 0 0s y s t e mo nac h i p T h i st h e s i sr e s e a r c h e dh o wt od e s i g nar e a s o n a b l eh a r d w a r ep l a t f o r mi no r d e rt ov e r i f yt h ec o r r e c t n e s so ft h ev a r i o u sf u n c t i o n so ft h ec h i pa n dt e s ts p e c i f i c a t i o n sa v a i l a b l e
8、o ft h ec h i p T h i st h e s i sf i r s td i s c u s s e dt h eb a s i cp r i n c i p l e so fw a v e l e tt r a n s f o F i na n dt h ef r a m e w o r ko fw a v e l e tt r a n s f o r mi m a g ec o d i n gs y s t e m,a n dt h e ng a v ead e e pr e s e a r c ho nt h ei m a g ec o m p r e s s i o n
9、c o d i n gt h e o r yb a s e do nJ P E G 2 0 0 0a n dD W T T h e nd e t a i l e dt h et h e o r yo fh i g h s p e e dc i r c u i td e s i g n B a s e do nt h es y s t e ma r c h i t e c t u r ea n dp e r i p h e r a li n t e r f a c eo ft h ec h i p,w ed e v e l o p e dt h es m a l l e s ts y e t e
10、 mo fJ P E G 2 0 0 0i m a g ec o m p r e s s i o nc h i p T ot h ew e a k n e s so ft h es m a l l e s ts y s t e m,w ed e s i g n e dh a r d w a r et e s t i n gs y s t e mb a s e do nF P G A W i t l lt K St e s tp l a t f o r m,w ec a l le a s i l yd oi m a g ec o m p r e s s i o nt e s t,A R MC O
11、 r et e s t,p o w e rt e s t,t e m p e r a t u r et e s ta n das e r i e so ft e s t s K e y w o r d:J P E G 2 0 0 0I m a g eC o m p r e s s i o nC h i pF P G AT e s t创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同
12、工作的同志所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人签名:关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印、或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本人签名:导师签名:日期:,7 0 l o,留日期:加,o f f g第一章绪论
13、第一章绪论1 1 引言近年来,随着通信技术的不断发展和图像视频应用的不断增长,高分辨率的图像数据量日益庞大,相应的数据规模呈几何级数增长。有限的信道容量与传输大量图像数据的需求之间的矛盾日益突出给数据的传输和存储带来了极大的困难。因此图像数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径,在遥感领域越来越受到重视。然而,J P E G 2 0 0 0 作为当今业内公认性能最好的静止图像压缩算法,很少运用在图像压缩领域。原因是J P E G 2 0 0 0 算法复杂度高,其硬件实现复杂,使得在图像压缩的高端应用领域不得不选择其他复杂度较低的算法,比如C C S D S。如今,随着微电子技术和半导体工业的发展
14、,我们完全有可能设计J P E G 2 0 0 0 的系统集成芯片。经过2 年的刻苦研发,西安电子科技大学图像研究所自主设计的J P E G 2 0 0 0高性能图像芯片获得成功,这也标志着我国完全掌握了J P E G 2 0 0 0 图像压缩编码系统的核心技术,使得我国图像处理能力得到极大提升。1 2 静止图像压缩简介自从计算机诞生之日起,数字化已经成为电子科技发展的趋向。以数字音视频为主要内容的多媒体技术在远程教育、远程医疗、远程会议、图像监控以及卫星资源普查等领域发挥着越来越重要的作用。电视信号早已从模拟信号过渡到了数字信号,由电缆传输向网络传输过渡,数字化的浪潮正在彻底改变我们的生活。
15、数字图像和视频信号有着模拟信号无法比拟的优点【I J:1)抗干扰能力强,无噪声积累。由于在传输的中继节点可以对数字信号进行再生,因而能够确保其后继节点的性能不受前面节点的噪声的影响。2)便于存储、处理和交换。由于采用了数字O 和l 来表示信息,使得我们可以用数学运算对信号进行复杂的处理,从而更加有效的提取所需信息,也方便了存储和交换。3)便于集成化,微型化。大规模集成电路的飞速发展,使得我们可以在微处理器甚至是专用集成电路上实现各种处理算法,而不在需要复杂而笨重的模拟器件。4)便于加密处理。通过对数字信号进行加密,可以使未授权的用户无法获取数字信号中所含有的信息。基-j-F P G A 的J
16、P E G 2 0 0 0 图像压缩芯片测试平台设计与实现不过,任何事情都是两面性的。信号数字化也会带来一些问题,其中最主要的就是采样后的数据量增大。比如,一幅分辨率为1 0 2 4 1 0 2 4 的2 4 位真彩色图像的数据量约为2 4 M B,在容量为1 G B 的硬盘中仅能存放5 0 多幅这样的图像。所以为了能够更有效地利用存储空间和网络带宽,我们很有必要对图像数据进行压缩。静止图像,是相对于运动图像而言的,指观察到的图像内容和状态是不变的。静止图像有两种情况,一种是信源为静止的,如数码相机面对静止物体拍摄的照片;另一种是从运动图像中截取的某一帧图像,例如在某一些实时性不是很强的监控场
17、合,虽然场景是活动的,但间隔较长时间才采集并传送一帧图像,这样的每一帧图像可以看作是独立的。因此,从编码的角度看,静止图像是指不考虑各帧之间相关性的一幅独立的图像。静止图像压缩的基本思想是除去像素数据间的相关性,即数据冗余,从而用尽可能少的数据表示图像中的有效信息。通常情况下,静止图像中存在的以下几种冗余【2 1:1)编码冗余:编码冗余来源于被编码信号的概率分布不均匀。我们可以使用熵编码去除编码冗余。从静止图像的灰度值可以看出,其中一部分灰度出现的概率要比其他灰度大,使用可变长编码,则可以用比较短的码字表示这些大概率的灰度,从而减少信源的平均码长。2)像素域冗余:通常图像内的场景都是缓慢变化的
18、,因此可以通过图像中某点的像素值推断出临近像素的值。我们可以使用预测编码去除像素域冗余。3)心理视觉冗余:因为人眼对不同视觉信息的灵敏程度是不相同的,所以那些人眼不十分敏感的视觉信息成为心理视觉冗余。比如,人眼对图像中的高频分量不敏感,那么我们可以选择丢弃较多的高频信息来换取码字的减少。我们可以使用变换编码去除心理视觉冗余。通常根据图像压缩过程中有无信息损失分为无损压缩和有损压缩两类:1)无损压缩利用数据的编码冗余如数据之间的相关性、可预测性等进行压缩,因而恢复原始数据不会引入任何失真。但压缩效率受到数据统计冗余度的理论限制,通常比较低。往往无损压缩用于对图像质量有特殊要求的领域,比如医学图像
19、、光谱图像、指纹图像等的压缩。2)有损压缩除了利用编码冗余以外,还利用了人的心理视觉冗余进行压缩,因此压缩过程中会允许损失一定的信息。因为所损失的部分信息对理解原始图像的影响较小,即使不能完全恢复原始数据,恢复出的图像不会有明显的视觉失真,却换来了大得多的压缩比。为了比较不同有损压缩算法的性能,我们需要有评价标准对图像的质量进行第一章绪论评价【1 1。在图像压缩编码领域常用均方误差M S E 来度量恢复图像和原始图像间的失真的大小,定义为M S E=上(厂毛。y,MNm-=0 二一n=0 一埘儿”7式(1 1)其中M,N 为图像的宽度和高度,一和 m 一分别表示原始图像和恢复图像的像素。通常人
20、们习惯用峰值信噪比P S N R 来直观表示恢复图像的质量,P S N R 定义为P S N R:1 0 1 9 型M S E式(1 2)用d b 表示。其中B 为图像每个像素的位宽。1 3 常用静止图像压缩算法目前常用的静止图像压缩算法有:J P E G 2 0 0 0、C C S D S、S P I H T。I S O 下属的联合图像专家组J P E G 在1 9 9 1 年制定的J P E G 标准以其良好的性能和相对简单的算法,在短短几年时间中获得了巨大的成功,广泛地应用于数码照片的存储以及网络上图片的发布。然而随着多媒体技术的曰益普及以及网络带宽日益的紧张,原有的J P E G 已经
21、无法满足人们的要求,人们迫切希望提出一种新的压缩算法,以进一步提高性能和降低带宽,提高编码算法的灵活性以及码流的渐进性,使其应用于更广泛的领域如医疗图像、网络图像传输以及多媒体应用等场合。为了适应这种要求,J P E G 组织于2 0 0 0 年公布了下一代静止图像压缩标准J P E G 2 0 0 0。在深空探测过程中,数据压缩能增加收集科学数据的能力并减少宇宙飞船的存储器大小及对遥测带宽的需求,基于上述原因,空间数据系统咨询委员会C C S D S(C o n s u l t a t i v eC o m m i t t e ef o rS p a c eD a t aS y s t e
22、m s)在2 0 0 5 年1 1 月发布的一篇推荐标准:I m a g eD a t aC o m p r e s s i o n R e c o m m e n d a t i o nf o rS p a c eD a t aS y s t e mS t a n d a r d s)中提出了C C S D S 算法,该算法是一种基于小波变换的二维数字图像压缩算法。一方面,作为一种数据压缩算法,C C S D S 算法具有减少传输带宽、降低存储和缓存需求、在给定传输速率下减少传输时间等基本特点;另一方面,作为应用于特殊领域的图像压缩算法,C C S D S 算法具有被明确指定用于航天器上、根
23、据航天应用的侧重点不同,可以从算法的性能和复杂度之间进行均衡、复杂度比较低,有利于快速和低功耗硬件实现、算法的选项很少,在实际应用时不需要很强的背景知识等独有特点。A S a i d 和w A P e a r l m a n 根据S h a p i r o 零树编码的基本思想,提出了一种新的且性能更优的实现方法,即基于分层树集合分割排序的编码算法一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 lT r e e s。该算法是对嵌入式小波零树编码(e m b e d d e d基于F P G A 的J P E G 2
24、0 0 0 图像压缩芯片测试平台设计与实现c o d i n gu s i n gz e r o t r e e so fw a v e l e tc o f f i c i e n t s,E Z W)的扩展,目的是通过方向树最有效地表示重要系数,并通过对树划分,将尽可能多的非重要系数汇集在一个子集中,用一个单位符号表示。它是一种非常实用且有效的高性能的内嵌比特平面图像压缩编码算法,其显著特点是S P I H T 算法具有图像的渐进传输、比较高的P S N R、复杂度比较低、计算量比较少、位速率容易控制等特点。这三种常用静止图像压缩算法中,J P E G 2 0 0 0 是目前业界公认的性能
25、最好的静止图像压缩算法,但是尤其复杂度高的缺点。相对于J P E G 2 0 0 0,C C S D S 的复杂度低,硬件实现简单,而图像压缩性能赶不上J P E G 2 0 0 0。S P I H T 算法性能相对于前两个都要逊色一些。所以,我们主要研究基于J P E G 2 0 0 0 的硬件编码系统。J P E G 2 0 0 0 静止图像压缩算法有如下优点:1)高压缩性能。在高码率条件下,在相同的压缩配置下拥有最好的压缩性能。2)支持无损压缩和有损压缩。3)感兴趣区域R O I 编码。4)码流中包含了丰富的标志信息,如R S 编码,能有效地提高J P E G 2 0 0 0 对于由信道
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- 基于 FPGA JPEG2000 图像 压缩 芯片 测试 平台 设计 实现
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