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[导读]JPEG2000压缩标准与JPEG相比有更高的压缩效率,尽管如此,它在执行时间上还存在一些问题。为缩短执行时间,必须对小波变换编码进行优化。小波提升方案与传统的卷积滤波相比需要更小。

JPEG2000压缩标准与JPEG相比有更高的压缩效率,尽管如此,它在执行时间上还存在一些问题。为缩短执行时间,必须对小波变换编码进行优化。小波提升方案与传统的卷积滤波相比需要更小的内存和计算量。可是,提升方案在执行垂直小波滤滤时仍存在严重的缓存失败问题。

Meerwald曾经提出过行扩展和聚合的方法,Chatterjee和Brooks也提出了条采集和递归数据设计来改善提升方案的缓存处理。尽管这些方法可以降低缓存挫败率,却不能完全消除缓存失败问题。缓存失败问题在一个内存有限的嵌入式系统中变得较为突出,尤其是在DSP中更为严重。为解决这一问题,笔者提出了一种新的方法与DSP相匹配。

主要方法

图1是该方法的内存结构图。它由一个有两个64字节块联合的16KB数据缓冲存储器L1、直接映射到SRAM上的数据存储器L2、直接映射到DRAM上的外部存储器和一个DMA控制器组成。

通常,为执行提升方案,图像的行先在水平方向滤波,然后经水平滤波的图像再进行垂直滤波。提出的新方法采用一个改进的按块执行的提升方案,块大小与L1缓存中的块大小相同。图1描述了该方法。在小波提升变换开始前,在输入图像内存中块1的数据已通过DMA传输到L2,然后L2中块1的第一行被取到L1缓存中在水平方向提升。以相同方式对块1下面的行进行处理。注意在块1的最后一行滤波后,L1缓存中包含输入图像内存中块1的数据;其次,块1的垂直方向的滤波在L1缓存中完成。这样,垂直提升就不需要取数据,因为L1缓存包含块1的数据。因此,块1在水平和垂直方向的滤波只在CPU需要下一水平行时才可能有缓存失败。这就是笔者提出的方法有显著性能的原因所在。

块1完成滤波后,块2被取到L1缓存的1路中;然后,块2的滤波完成后,块3被从L2取到L1的0路中。同时,0路中滤波过的块1一行一行移到L2。因2描述了滤波过的块1的移动,每个子带分别称为LL、LH、HL和HH,已经由小波提升算法形成。每个子带中的数据从L2通过DMA传送到输出图像内存中的恰当位置。

L2与外部存储器之间的数据传递是独立于L1与L2间的数据传递进行的。这意味着通过DMA的块复制不影响CPU的运转。因此,通过小波提升序列的重新排序和控制DMA,在没有额外CPU负载的情况下增大了缓存成功率。

该方法完全去除了缓存失败的问题,但还存在一个问题,因为小滤波在边界需要一些邻近块的系数才能获得正确的滤波结果。而这一方法中,垂直提升处理与这一问题不相关,因为垂直的两个邻近块总是同时装载于L1缓存中。但对于水平提升处理,笔者用下面的方法来解决:区1和区3都取到滤波器区域1,如图3所示。对于滤波器区2,区2和区3都是必需的。然而,当达到改进性能时,重叠处理的开销是可忽略的。
仿真结果

为检验所提出方法的效率,在TMS320C6416 DSP上用Jasper1.700.2版进行了仿真。所有数据都对灰度图像的第一级分解并且所有图像的宽度2倍放大。


其中,在水平滤波上产生的缓存失败是由块重叠引起的。然而,在垂直滤波中,算法完全去除了缓存失败,因此,算法减少了98%的缓存失败率。

对于所有的图像大小,在水平滤波上都没有改进,但是所有三种方法在垂直滤波中,行扩展、聚合及两种方法的联合处理时间减少分别为78%、88%和90%;条采集、递归数据设计与两种方法结合的处理时间减少分别为73%、66%和82%。笔者提出的方法在垂直滤波中减少处理时间为98%。注意,水平滤波的速度与垂直滤波基本相同。这意味着笔者提出的算法在垂直滤波中消除了最多的缓存失败。

笔者已经验证了JPEG 2000的小波提升算法的性能及其在存储系统中的执行。实验结果表明提出的方法与现有的快速方法相比要快2~3.5倍。

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