高吞吐率JPEG2000編碼器VLSI設(shè)計(jì)

吳長坤，張 為，郝亞喆

(天津大學(xué) 微電子學(xué)院，天津 300072)

隨著光電傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像探測器獲得的圖像分辨率越來越高，原始圖像由8位灰度圖提升為如今的16位灰度圖，圖像信息雖然變得更加精細(xì)，但是每幅圖像的數(shù)據(jù)量也急劇增加[1]。海量的圖像數(shù)據(jù)給存儲(chǔ)系統(tǒng)帶來巨大壓力，同時(shí)有限的傳輸帶寬使得數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回傳變得更加困難。圖像壓縮是一種有效減少數(shù)據(jù)量以便更快處理數(shù)據(jù)的技術(shù)[2]，因此對(duì)圖像做實(shí)時(shí)高質(zhì)量壓縮處理可以有效解決上述問題。

圖像壓縮的方法有很多，但總體上可以分為有損壓縮和無損壓縮兩種[3]。無損壓縮要求圖像還原后信息不能有任何的丟失，但往往圖像壓縮比較??；有損壓縮在滿足實(shí)際應(yīng)用場景要求的前提下允許圖像有一定程度的信息丟失，因此壓縮比較高。對(duì)于旨在減少數(shù)據(jù)量的應(yīng)用來說，高質(zhì)量的有損壓縮無疑是更好的選擇。

針對(duì)圖像的有損壓縮，國內(nèi)外眾多學(xué)者進(jìn)行了大量研究。文獻(xiàn)[4-5]在現(xiàn)場可編程門陣列板卡上完成了JEPG算法的硬件實(shí)現(xiàn)，文獻(xiàn)[4]使用標(biāo)準(zhǔn)測試圖在26倍的壓縮比下得出的峰值信噪比僅為28.89 dB，圖像壓縮質(zhì)量較差。文獻(xiàn)[6-7]都基于現(xiàn)場可編程門陣列實(shí)現(xiàn)了JPEG XR壓縮算法，但是吞吐率較低，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)壓縮處理。ADV212是一款專門用于圖像壓縮的單芯片JPEG2000編解碼器[8]，該芯片支持有損壓縮和無損壓縮，有損壓縮吞吐率最高為65 MB/s，但不易于擴(kuò)展，難以滿足特定的功能需求。為了提高圖像壓縮吞吐率，文獻(xiàn)[9]基于JPEG2000算法，提出了一種在GPU上運(yùn)行的端到端高吞吐率圖像壓縮編碼器架構(gòu)，但是該架構(gòu)體積大功耗高，通常安裝在嵌入式設(shè)備中，應(yīng)用場景較為局限。文獻(xiàn)[10-11]在現(xiàn)場可編程門陣列上實(shí)現(xiàn)了JPEG2000算法的高吞吐率設(shè)計(jì)，其中文獻(xiàn)[10]吞吐率提升到了120 MB/s。通過查閱和對(duì)比國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，目前對(duì)JPEG2000算法的研究大都是對(duì)其各組成模塊進(jìn)行優(yōu)化，例如文獻(xiàn)[12-15]針對(duì)離散小波變換(Discrete Wavelet Transform，DWT)進(jìn)行了優(yōu)化，提高了模塊的處理速度、減少了內(nèi)部存儲(chǔ)器的使用。文獻(xiàn)[16-19]針對(duì)位平面編碼(Bit Plane Coding，BPC)以及MQ算術(shù)編碼進(jìn)行了優(yōu)化，雖然模塊的處理效率得到了改善，但是整體編碼速度還有待提高。

為滿足海量數(shù)據(jù)的壓縮處理需求，參考現(xiàn)有架構(gòu)，筆者設(shè)計(jì)了一種可以兼容處理8位到16位灰度圖的高吞吐率圖像壓縮編碼器，編碼器采用并-串-并架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，可并行處理兩個(gè)8位灰度圖像。針對(duì)16位灰度圖像，將圖像分割成兩幅8位灰度圖并行處理，解決了16位灰度圖像的壓縮問題；針對(duì)大于8位小于16位的灰度圖像，編碼器對(duì)數(shù)據(jù)高位做補(bǔ)零操作，將像素寬度拓寬到16位處理。同時(shí)架構(gòu)采用優(yōu)先編碼器控制并行模塊工作，有效減少了并行處理等待時(shí)間，大大提升了硬件處理效率。筆者所設(shè)計(jì)壓縮編碼器在Xilinx XC7K480T芯片上進(jìn)行驗(yàn)證，數(shù)據(jù)源采用1 024×1 024×16 bit大小的標(biāo)準(zhǔn)測試圖，最終測得編碼器吞吐率最高可達(dá)266.87 MB/s。

1 JPEG2000壓縮算法簡介

JPEG2000是一種基于小波變換的靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，于2001年正式發(fā)布。JPEG2000既支持有損壓縮又支持無損壓縮，與傳統(tǒng)的JPEG壓縮算法相比，壓縮性能提高20%以上，且在壓縮比很大的情況下，仍然有很好的壓縮效果。JPEG2000編碼器硬件架構(gòu)如圖1所示，大致分為圖像預(yù)處理、離散小波變換、量化、最佳截?cái)嗲度氪a塊編碼 (Embedded Block Coding with Optimized Truncation，EBCOT)等幾部分[20]。

圖像預(yù)處理包含圖像分塊、直流電平位移以及分量變換3部分，其中最重要的就是圖像分塊。在JPEG算法中，圖像需要被分割成8×8大小的切片來處理；JPEG2000算法雖然沒有規(guī)定是否分塊，但是為了降低內(nèi)存消耗以及方便后續(xù)編碼處理，一般也會(huì)把圖像分割成若干個(gè)小的矩形塊，各個(gè)矩陣塊之間相互獨(dú)立，這也是本次架構(gòu)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。此外由于矩陣塊之間存在邊界效應(yīng)，會(huì)直接影響圖像的重構(gòu)質(zhì)量，因此對(duì)圖像進(jìn)行合理分塊處理意義重大。直流電平位移的作用是去除信號(hào)中的直流分量，同時(shí)把無符號(hào)數(shù)據(jù)變換成有符號(hào)數(shù)據(jù)，用于后續(xù)處理；分量變換是將傳統(tǒng)的RGB色域轉(zhuǎn)換到其他的色彩空間，對(duì)于灰度圖來說，這一步可以省略。

離散小波變換是將圖像的有效信息集中到低頻子帶，子帶一般具有統(tǒng)計(jì)特性，在進(jìn)行編碼時(shí)會(huì)有更高的編碼效率，更加利于后續(xù)的EBCOT處理；量化是將離散小波變換處理后的小波系數(shù)進(jìn)行處理，把系數(shù)控制在較高的范圍之內(nèi)，有助于提高整體壓縮質(zhì)量；EBCOT是編碼器中最主要的部分，分為Tier1編碼和Tier2編碼。Tier1編碼又分為位平面編碼和算術(shù)編碼，Tier1編碼的作用是將量化后的子帶信息劃分成獨(dú)立的編碼塊，之后對(duì)每個(gè)編碼塊進(jìn)行獨(dú)立的嵌入式編碼掃描，再將掃描的結(jié)果繼續(xù)做基于上下文的算術(shù)編碼，然后得到嵌入式碼流；Tier2編碼根據(jù)設(shè)計(jì)壓縮比，先對(duì)碼流進(jìn)行截?cái)啵缓笞龃虬幚?，最終得到符合JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)的碼流數(shù)據(jù)。

2 編碼器整體架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)壓縮編碼器各模塊之間是串行工作模式，前后級(jí)有嚴(yán)格的使能控制邏輯。在處理典型圖像時(shí)，EBCOT模塊通常是整個(gè)編碼器中消耗時(shí)間最長的模塊，消耗時(shí)間大約占整體編碼消耗時(shí)間的80%以上[9]，同時(shí)在EBCOT模塊工作過程中，其他模塊均處于等待狀態(tài)，大大降低了編碼器的工作效率。在處理高分辨率、高幀率圖像時(shí)，如果是簡單對(duì)整體架構(gòu)做并行操作來提升編碼速度，效率只會(huì)進(jìn)一步降低。通過對(duì)典型16位灰度圖像的分析，筆者提出了一種兼容處理8位～16位灰度圖像的壓縮編碼器硬件架構(gòu)，如圖2所示。

處理16位灰度圖時(shí)，預(yù)處理完成后把圖像分成高8位和低8位兩幅圖像獨(dú)立并行處理，根據(jù)EBCOT模塊處理時(shí)間與DWT模塊處理時(shí)間的差異，高低位處理均采用DWT串行、EBCOT并行的架構(gòu)進(jìn)行處理。由于高低位數(shù)據(jù)包含的數(shù)據(jù)信息不同，因此高低位處理時(shí)EBCOT模塊的并行度也不同，高位并行度為m，低位并行度為n。一般情況下m要比n小得多，具體數(shù)值由DWT處理效率以及圖像矩形塊的平均復(fù)雜度決定。

合理控制多路并行模塊的工作順序，可以有效提高整體架構(gòu)的工作效率。當(dāng)并行度較小時(shí)，采用多路選擇器控制效率較高；當(dāng)并行度較大時(shí)，多路選擇器設(shè)計(jì)會(huì)變得比較復(fù)雜，而采用順序執(zhí)行方式雖然會(huì)降低復(fù)雜度，但也會(huì)增加未知的等待時(shí)間，從而降低編碼效率。綜合上述分析，當(dāng)并行度較高時(shí)，采用優(yōu)先編碼器對(duì)并行模塊進(jìn)行控制。表1是以并行度為10為例的優(yōu)先編碼器真值表。圖3為優(yōu)先編碼器結(jié)構(gòu)圖。表1中1～10代表10路并行模塊。當(dāng)該路模塊空閑時(shí)，對(duì)應(yīng)數(shù)字為1。本次設(shè)計(jì)的優(yōu)先編碼器以編號(hào)小的編碼器優(yōu)先，即當(dāng)有多路EBCOT模塊空閑時(shí)，編號(hào)小的模塊優(yōu)先工作。由于圖像是按照矩形塊的形式處理，因此編碼結(jié)束后需要對(duì)碼流按順序重新組織，組織完成后按高位和低位的順序依次輸出，完成整個(gè)壓縮過程。同時(shí)為進(jìn)一步加快編碼器處理效率，高位處理和低位處理的EBCOT模塊可以相互調(diào)用，當(dāng)圖像的低位/高位處理完成后，空閑的低位/高位EBCOT模塊可以繼續(xù)對(duì)高位/低位圖像進(jìn)行編碼處理，輸出后的碼流緩存到高位/低位處理的存儲(chǔ)器中即可。

表1 優(yōu)先編碼器真值表(并行度為10)

3 結(jié)果對(duì)比與分析

3.1 硬件資源消耗

壓縮編碼器最終在Xilinx XC7K480T芯片上進(jìn)行設(shè)計(jì)，表2給出了不同并行度下編碼器硬件資源消耗。

表2 不同并行度編碼器硬件資源消耗

3.2 性能對(duì)比分析

為了測試壓縮編碼器性能，選取了4幀典型樣例圖來進(jìn)行測試，樣例圖如圖4所示。

測試圖像大小均為1 024×1 024×16 bit，圖中顯示的是對(duì)16位原始灰度圖像做量化處理后的8位灰度圖像。通過對(duì)典型樣例圖進(jìn)行處理得出，當(dāng)m=11時(shí)，高位圖像達(dá)到最快處理速度；當(dāng)n=12時(shí)，低位圖像達(dá)到最快處理速度。對(duì)于高位圖像來說，當(dāng)并行度超過4時(shí)，一路EBCOT模塊硬件開銷增加的比例，遠(yuǎn)高于架構(gòu)處理速度提升的比例。綜合分析得出當(dāng)m=4、n=11時(shí)，16位灰度圖像的壓縮性能與資源消耗最優(yōu)。

表3給出了在壓縮比為5∶1和50∶1情況下，編碼器壓縮高位圖像以及低位圖像所消耗的時(shí)鐘周期數(shù)，根據(jù)圖像大小以及工作時(shí)鐘頻率，計(jì)算出編碼器的吞吐率。從表中可以看出，同一幅圖像在不同壓縮比下的吞吐率基本相同。

表3 典型樣例圖壓縮性能(8 bit圖像)

壓縮完成后使用jasper軟件將得到的圖像碼流數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重構(gòu)，最后利用MATLAB軟件計(jì)算原始圖像與重構(gòu)后圖像的峰值信噪比(PSNR)。峰值信噪比的計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

其中，EMSE代表原始圖像與重構(gòu)后圖像之間的均方誤差，m和n分別代表圖像的長和寬，I(i，j)和K(i，j)分別代表重構(gòu)后圖像和原始圖像。IMAX代表圖像中像素點(diǎn)的最大值，對(duì)于8位灰度圖來說，最大值為255。通過表3中結(jié)果可以看出，在5∶1的壓縮比條件下，典型樣例圖的高位子圖峰值信噪比在66 dB以上，低位子圖峰值信噪比在41 dB以上；在50∶1的壓縮比條件下，典型樣例圖的高位子圖峰值信噪比在47 dB以上，低位子圖峰值信噪比在32 dB以上。為進(jìn)一步驗(yàn)證壓縮質(zhì)量，將重構(gòu)后的高低位圖像重新整合成16位灰度圖像，計(jì)算與原始16位灰度圖像的峰值信噪比。對(duì)于16位灰度圖來說，式(2)中的IMAX最大值為65 535，計(jì)算結(jié)果如表4所示。通過表中結(jié)果可以看出，在5∶1的壓縮比條件下，16位典型樣例圖的峰值信噪比在56 dB以上；在50∶1的壓縮比條件下，16位典型樣例圖的峰值信噪比在35 dB以上。

表4 典型樣例圖高低位整合后PSNR值(16 bit圖像)dB

為了更直觀地對(duì)比原始圖像與重構(gòu)后圖像的像素差異，使用MATLAB軟件將兩幅圖像各點(diǎn)像素差值進(jìn)行分析。表5結(jié)果表明，在5∶1壓縮比條件下，4幅典型樣例圖高位子圖平均99.22%的像素與原圖像數(shù)值一致，所有像素?cái)?shù)值差異不超過5；低位子圖平均64.13%的像素與原圖像數(shù)值一致，97.77%的像素?cái)?shù)值差異不超過5。在50∶1壓縮比條件下，高位子圖平均97.70%的像素與原圖像數(shù)值一致，99.18%的像素?cái)?shù)值差異不超過5；低位子圖平均53.86%的像素與原圖像數(shù)值一致，74.31%的像素?cái)?shù)值差異不超過5。

表5 原始圖像與重構(gòu)后圖像對(duì)應(yīng)像素差值%

JPEG、JPEG XR以及JPEG2000是目前常用的幾種壓縮算法，表6給出了基于上述3種壓縮算法設(shè)計(jì)的編碼器與筆者所設(shè)計(jì)編碼器的性能對(duì)比。

表6 多種壓縮編碼器性能對(duì)比

文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[21]對(duì)這3種壓縮算法的壓縮質(zhì)量進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，對(duì)同一圖像做壓縮時(shí)，JPEG XR算法與JPEG2000算法的壓縮質(zhì)量大致相同，均好于JPEG壓縮算法。基于Xilinx XC7K480T芯片設(shè)計(jì)的編碼器與文獻(xiàn)[5]相比，相似時(shí)鐘頻率下，吞吐率提高了72%以上；與文獻(xiàn)[6]相比，最大時(shí)鐘頻率提高了47%以上，吞吐率提高了4倍；與文獻(xiàn)[10]相比，筆者設(shè)計(jì)的編碼器并行度為12的架構(gòu)LUT使用減少了4%，BRAM使用減少約27%，吞吐率提高了40%以上；與文獻(xiàn)[11]相比，最大時(shí)鐘頻率提高2.7倍的情況下，吞吐率提高了10.4倍以上。

為避免不同工藝、不同器件對(duì)架構(gòu)效率產(chǎn)生影響，采用文獻(xiàn)[15]中的EPI(Energy Per Image)參數(shù)比較編碼器的硬件效率。EEPI表示處理一幅圖像所需要的能耗，計(jì)算公式為

EEPI=PPowerTCT，

(3)

其中，PPower代表編碼器整體功耗，TCT代表一幅圖像的處理時(shí)間，EEPI數(shù)值越小代表架構(gòu)性能越好。表6給出了處理一幅1 024×1 024圖像各架構(gòu)的EEPI值，以8位灰度圖像為例，與文獻(xiàn)[5]相比，EEPI提升了14%以上；文獻(xiàn)[11]所提架構(gòu)EEPI數(shù)值與壓縮比有關(guān)，與其均值相比，性能提高65%以上。

4 結(jié)束語

基于JPEG2000算法，筆者提出了一種兼容處理8位～16位灰度圖像的高吞吐率壓縮編碼器，通過各模塊間的并-串-并連接設(shè)計(jì)，使用優(yōu)先編碼器對(duì)并行模塊進(jìn)行控制，最終實(shí)現(xiàn)了圖像的高倍率、高質(zhì)量快速壓縮，有效緩解了海量數(shù)據(jù)對(duì)于傳輸帶寬和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的壓力；同時(shí)編碼器支持多種分辨率圖像處理，可根據(jù)實(shí)際需求靈活調(diào)整并行模塊并行度。對(duì)比已有壓縮編碼器，吞吐率至少提高了40%以上，有著重要的實(shí)用價(jià)值。