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JPEG2000壓縮標準與JPEG相比有更高的壓縮效率，盡管如此，它在執行時間上還存在一些問題。為縮短執行時間，必須對小波變換編碼進行優化。小波提升方案與傳統的卷積濾波相比需要更小的內存和計算量。可是，提升方案在執行垂直小波濾濾時仍存在嚴重的緩存失敗問題。 Meerwald曾經提出過行擴展和聚合的方法，Chatterjee和Brooks也提出了條采集和遞歸數據設計來改善提升方案的緩存處理。盡管這些方法可以降低緩存挫敗率，卻不能完全消除緩存失敗問題。緩存失敗問題在一個內存有限的嵌入式系統中變得較為突出，尤其是在DSP中更為嚴重。為解決這一問題，筆者提出了一種新的方法與DSP相匹配。 主要方法 圖1是該方法的內存結構圖。它由一個有兩個64字節塊聯合的16KB數據緩沖存儲器L1、直接映射到SRAM上的數據存儲器L2、直接映射到DRAM上的外部存儲器和一個DMA控制器組成。 通常，為執行提升方案，圖像的行先在水平方向濾波，然后經水平濾波的圖像再進行垂直濾波。提出的新方法采用一個改進的按塊執行的提升方案，塊大小與L1緩存中的塊大小相同。圖1描述了該方法。在小波提升變換開始前，在輸入圖像內存中塊1的數據已通過DMA傳輸到L2，然后L2中塊1的第一行被取到L1緩存中在水平方向提升。以相同方式對塊1下面的行進行處理。注意在塊1的最后一行濾波后，L1緩存中包含輸入圖像內存中塊1的數據；其次，塊1的垂直方向的濾波在L1緩存中完成。這樣，垂直提升就不需要取數據，因為L1緩存包含塊1的數據。因此，塊1在水平和垂直方向的濾波只在CPU需要下一水平行時才可能有緩存失敗。這就是筆者提出的方法有顯著性能的原因所在。 塊1完成濾波后，塊2被取到L1緩存的1路中；然后，塊2的濾波完成后，塊3被從L2取到L1的0路中。同時，0路中濾波過的塊1一行一行移到L2。因2描述了濾波過的塊1的移動，每個子帶分別稱為LL、LH、HL和HH，已經由小波提升算法形成。每個子帶中的數據從L2通過DMA傳送到輸出圖像內存中的恰當位置。 L2與外部存儲器之間的數據傳遞是獨立于L1與L2間的數據傳遞進行的。這意味著通過DMA的塊復制不影響CPU的運轉。因此，通過小波提升序列的重新排序和控制DMA，在沒有額外CPU負載的情況下增大了緩存成功率。 該方法完全去除了緩存失敗的問題，但還存在一個問題，因為小濾波在邊界需要一些鄰近塊的系數才能獲得正確的濾波結果。而這一方法中，垂直提升處理與這一問題不相關，因為垂直的兩個鄰近塊總是同時裝載于L1緩存中。但對于水平提升處理，筆者用下面的方法來解決：區1和區3都取到濾波器區域1，如圖3所示。對于濾波器區2，區2和區3都是必需的。然而，當達到改進性能時，重疊處理的開銷是可忽略的。 仿真結果 為檢驗所提出方法的效率，在TMS320C6416 DSP上用Jasper1.700.2版進行了仿真。所有數據都對灰度圖像的第一級分解并且所有圖像的寬度2倍放大。 其中，在水平濾波上產生的緩存失敗是由塊重疊引起的。然而，在垂直濾波中，算法完全去除了緩存失敗，因此，算法減少了98%的緩存失敗率。 對于所有的圖像大小，在水平濾波上都沒有改進，但是所有三種方法在垂直濾波中，行擴展、聚合及兩種方法的聯合處理時間減少分別為78%、88%和90%；條采集、遞歸數據設計與兩種方法結合的處理時間減少分別為73%、66%和82%。筆者提出的方法在垂直濾波中減少處理時間為98%。注意，水平濾波的速度與垂直濾波基本相同。這意味著筆者提出的算法在垂直濾波中消除了最多的緩存失敗。 筆者已經驗證了JPEG 2000的小波提升算法的性能及其在存儲系統中的執行。實驗結果表明提出的方法與現有的快速方法相比要快2～3.5倍。 |
