JPEG-LS近無損圖像編碼器VLSI結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

聶永康,雷 杰,李云松,宋長(zhǎng)賀,吳憲云

(西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710071)

JPEG-LS近無損圖像編碼器VLSI結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

聶永康,雷 杰,李云松,宋長(zhǎng)賀,吳憲云

(西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710071)

標(biāo)準(zhǔn)JPEG-LS圖像壓縮算法性能優(yōu)越、算法復(fù)雜度低,因而被廣泛應(yīng)用于空間通信、醫(yī)療等領(lǐng)域.但是,該算法工作在近無損壓縮模式時(shí),計(jì)算當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)值需要使用前一像素的重建值,而重建值需要復(fù)雜運(yùn)算才能得到,導(dǎo)致編碼器存在大延時(shí)的反饋電路,這給編碼器的高速硬件實(shí)現(xiàn)帶來困難.在對(duì)JPEG-LS算法的深入研究的基礎(chǔ)上,采用重建值的前向預(yù)測(cè)方法,提出一種全新的JPEG-LS近無損圖像編碼器超大規(guī)模集成電路結(jié)構(gòu),能夠有效避免編碼過程中的反饋延時(shí).與現(xiàn)有方案相比,提出的超大規(guī)模集成電路結(jié)構(gòu)具有編碼速率高、不需要片外緩存、系統(tǒng)功耗低等優(yōu)點(diǎn),適用于資源受限的星載圖像壓縮.

圖像壓縮;近無損;JPEG-LS;前向預(yù)測(cè);現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列

JPEG-LS是ISO/ITU標(biāo)準(zhǔn)中用于靜態(tài)連續(xù)色調(diào)圖像無損/近無損壓縮的一種圖像編碼算法[1].JPEG2000、SPIHT等算法由于需要進(jìn)行小波變換等復(fù)雜運(yùn)算,在硬件實(shí)現(xiàn)上往往需要片外存儲(chǔ),因而具有較高的算法復(fù)雜度[2-5].然而,JPEG-LS在無損/近無損壓縮時(shí)性能優(yōu)異[6],算法復(fù)雜度低[7-8],對(duì)各類圖像均具有良好的適用性[9],因而被廣泛應(yīng)用于空間通信、醫(yī)療等領(lǐng)域的圖像壓縮和加密[10-12].國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)JPEG-LS編碼器的超大規(guī)模集成電路(Very Large Scale Integration,VLSI)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)做了很多研究,但大多是關(guān)于無損壓縮模式的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)[10,12,15].盡管JPEG-LS算法簡(jiǎn)單且壓縮性能優(yōu)越,但其工作在無損壓縮模式下的輸出碼率波動(dòng)較大而且不可控[13],應(yīng)用場(chǎng)景較為局限.與無損模式相比,JPEG-LS近無損模式在低壓縮比下具有接近于無損的圖像壓縮性能,而且可通過碼率控制技術(shù)[14]較為精確地控制編碼器輸出碼率.但是,對(duì)于近無損壓縮模式的VLSI結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),目前國(guó)內(nèi)外的研究尚未給出較好的解決方案.文獻(xiàn)[12]提出一種JPEG-LS無損圖像編碼器VLSI結(jié)構(gòu),但未解決上下文參數(shù)更新的反饋延時(shí)問題,處理速度較低;文獻(xiàn)[15-17]提出了一種上下文參數(shù)的前向預(yù)測(cè)方法,但未能解決近無損壓縮模式中的像素重建值反饋延時(shí)問題,因而該方法僅適用于無損壓縮模式;文獻(xiàn)[18]提出一種兼容無損/近無損的編碼器硬件結(jié)構(gòu),但仍未解決像素重建值反饋延時(shí)問題,導(dǎo)致其近無損模式下的數(shù)據(jù)處理速率低.為了提高編碼速率,傳統(tǒng)的解決方案大多采用外部存儲(chǔ)器緩存結(jié)合多個(gè)編碼模塊并行的模式.這種方法增加了外部存儲(chǔ)器的訪問控制,所以編碼器體積、功耗較大,導(dǎo)致近無損編碼器的應(yīng)用較為局限,尤其是在對(duì)設(shè)備的體積、功耗有著更高要求的星載圖像壓縮領(lǐng)域.

針對(duì)像素重建值的反饋延時(shí)問題,通過對(duì)JPEG-LS算法的深入研究,筆者提出了像素重建值的前向預(yù)測(cè)方法,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種新的高速JPEG-LS近無損編碼器的VLSI結(jié)構(gòu).對(duì)比傳統(tǒng)的近無損編碼器,文中所提出的編碼器VLSI結(jié)構(gòu)具有更高的編碼速率、優(yōu)良的編碼性能,且無需片外緩存,系統(tǒng)功耗低,適用于資源受限的星載圖像壓縮.

圖1　JPEG-LS的上下文環(huán)境

1　JPEG-LS 近無損編碼的像素重建值反饋延時(shí)問題

標(biāo)準(zhǔn)JPEG-LS算法按照行掃描順序自左向右、從上到下的次序依次對(duì)圖像像素點(diǎn)進(jìn)行編碼,編碼過程主要為:①通過附近點(diǎn)對(duì)當(dāng)前點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè);②用當(dāng)前點(diǎn)的真實(shí)值減去預(yù)測(cè)值得到預(yù)測(cè)殘差;③對(duì)殘差進(jìn)行Golomb編碼.預(yù)測(cè)當(dāng)前像素點(diǎn)時(shí)需使用的附近像素點(diǎn)如圖1所示,其中x表示當(dāng)前點(diǎn),a、b、c、d這4個(gè)點(diǎn)為預(yù)測(cè)時(shí)需使用的點(diǎn).

標(biāo)準(zhǔn)算法支持無損壓縮模式和近無損壓縮模式.對(duì)當(dāng)前點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法是這兩種模式的主要不同點(diǎn).在無損壓縮模式下,像素x的預(yù)測(cè)值由像素點(diǎn)a、b、c、d的真實(shí)值Ia、Ib、Ic、Id來計(jì)算;在近無損壓縮模式下,像素x的預(yù)測(cè)值由這4個(gè)像素點(diǎn)的重建值Ra、Rb、Rc、Rd來計(jì)算.其中,Rb、Rc、Rd是上一行像素編碼中產(chǎn)生的信息,可以通過寄存臨時(shí)存取,而Ra需要等待Ia經(jīng)過邊緣檢測(cè)、梯度計(jì)算、梯度融合、預(yù)測(cè)誤差計(jì)算、殘差量化和重建值計(jì)算等多級(jí)運(yùn)算才能得到.因此,在近無損壓縮模式下,當(dāng)前像素點(diǎn)x的編碼存在較大的重建值反饋延時(shí),如圖2所示,Ix是像素x的真實(shí)值,E是量化后的殘差值.

圖2　JPEG-LS像素重建值反饋延時(shí)示意圖

在JPEG-LS近無損編碼器高速硬件實(shí)現(xiàn)中,如何有效避免像素重建值的反饋延時(shí)是一個(gè)難點(diǎn),如果不能較好地解決這個(gè)問題,近無損編碼器速率就會(huì)過低,從而限制JPEG-LS近無損算法的應(yīng)用.針對(duì)該問題,筆者提出一種重建值的前向預(yù)測(cè)方法,可避免重建值反饋延時(shí),實(shí)現(xiàn)高速的硬件編碼器.

2　結(jié)合重建值前向預(yù)測(cè)的JPEG-LS算法

2.1JPEG-LS的限失真特性

文中所提出的基于前向預(yù)測(cè)模式的JPEG-LS算法是以JPEG-LS的限失真特性為基礎(chǔ)的.在標(biāo)準(zhǔn)JPEG-LS算法的近無損壓縮模式中,當(dāng)前像素x的重建值Rx的計(jì)算過程如下:

首先,根據(jù)式(1)計(jì)算預(yù)測(cè)殘差ε.其中,Px是像素x的預(yù)測(cè)值,s是梯度融合后的上下文標(biāo)識(shí),當(dāng)量化梯度向量[q1,q2,q3]中第1個(gè)非0元素小于0時(shí),s為-1;否則,s為1.

其次,按式(2)計(jì)算量化后的殘差Q(ε),其中,δ是失真量化參數(shù),sign(ε)表示ε的符號(hào).

最后,通過式(3)計(jì)算重建值Rx.

設(shè)重建值Rx和像素真實(shí)值Ix之間的差值為Δ,由式(1)～(3)可得

其中,“/”表示取商,“%”表示取余.由式(4)式知,在JPEG-LS中,像素重建值和真實(shí)值的差值不超過失真量化參數(shù)δ,這就是JPEG-LS的限失真特性.

2.2重建值前向預(yù)測(cè)方法

基于2.1節(jié)所述的限失真特性,提出一種像素重建值的前向預(yù)測(cè)方法來解決反饋延時(shí)問題,如圖3所示,R(a,i)表示像素a的第i個(gè)預(yù)測(cè)重建值,其中,i=1,2,…,2δ+1,在下文中,i的取值范圍不變.首先,根據(jù)限失真特性,將與Ia相差不超過δ的像素值全部作為a的預(yù)測(cè)重建值R(a,i);然后,讓R(a,i)先代替真實(shí)重建值Ra參與像素x的處理,產(chǎn)生x的多個(gè)預(yù)測(cè)殘差值;最后,等Ra計(jì)算得出后,根據(jù)Ra從像素x的多個(gè)量化殘差值εi中選擇出正確的殘差值E繼續(xù)進(jìn)行編碼.采用這種方式,當(dāng)前像素點(diǎn)的處理不需要等到前一個(gè)像素點(diǎn)的重建值計(jì)算出來后才開始進(jìn)行,各模塊是同步工作的,實(shí)現(xiàn)流水線式的高效處理.此外,前向預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)的并行程度與δ相關(guān),δ的取值范圍越大,并行程度就越高.由于并行程度受到硬件資源的限制,因而δ存在一個(gè)受限的取值范圍,在文中實(shí)現(xiàn)的前向預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)中,δ的取值區(qū)間限制為{0,1,2,…,10}.經(jīng)過對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)(1 024×1 024×8 bit)進(jìn)行測(cè)試,當(dāng)δ的取值區(qū)間為{0,1,2,…,10}時(shí),對(duì)自然圖像支持2倍、4倍、6倍壓縮,對(duì)遙感圖像支持2倍、4倍壓縮,具有較好的實(shí)用價(jià)值.

圖3　像素重建值的前向預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)示意圖

文中提出的像素重建值前向預(yù)測(cè)算法的整體流程如圖4所示.

3　JPEG-LS 近無損圖像編碼器的VLSI實(shí)現(xiàn)

整個(gè)編碼器分成3個(gè)部分,包括前端行緩存模塊、中間級(jí)預(yù)測(cè)誤差計(jì)算模塊和后級(jí)Golomb編碼模塊.各模塊的工作過程如下:前端行緩存模塊接收相機(jī)傳來的行同步信號(hào)、幀同步信號(hào)、當(dāng)前像素真實(shí)值Ix和數(shù)據(jù)使能信號(hào),并從片內(nèi)雙端口隨機(jī)訪問內(nèi)存(Random Access Memory,RAM)中取出Rb、Rc、Rd,將其與Ix一起傳給中間級(jí)模塊.中間級(jí)預(yù)測(cè)誤差計(jì)算模塊接收前端模塊傳來的像素值,計(jì)算獲得誤差映射值ME和編碼參數(shù)k,并將其傳給后級(jí)Golomb編碼模塊.同時(shí),計(jì)算獲得Rx,將其傳給前端行緩存模塊進(jìn)行緩存.后端Golomb編碼模塊根據(jù)k對(duì)ME進(jìn)行編碼,輸出碼流及碼流同步信號(hào).中間級(jí)預(yù)測(cè)誤差計(jì)算模塊是整個(gè)編碼器設(shè)計(jì)的核心,其結(jié)構(gòu)圖如圖5所示.

該模塊采用流水線結(jié)構(gòu),接收Rb、Rc、Rd、Ix之后,經(jīng)過7個(gè)時(shí)鐘的處理,計(jì)算得到ME和k.在Stage6中,選擇殘差的工作是根據(jù)Ra從εi、ri中選擇出正確的殘差量化商E以及量化余數(shù)r.參數(shù)更新的工作是根據(jù)E更新上下文參數(shù),并將更新后的上下文參數(shù)Au、Bu、Cu和Nu寫入到RAM相應(yīng)的地址中.重建值計(jì)算的工作是根據(jù)r計(jì)算出重建值Rx,并經(jīng)過一級(jí)寄存后,作為下一個(gè)像素的殘差量化結(jié)果的選擇依據(jù).

圖4　JPEG-LS重建值前向預(yù)測(cè)模式算法流程圖

圖5　中間級(jí)預(yù)測(cè)誤差計(jì)算結(jié)構(gòu)圖

4　性能評(píng)估

筆者提出的JPEG-LS近無損編碼器在Xilinx XC4VSX55器件上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證,編碼器能夠直接接收光電耦合器件(Charge-Coupled Device,CCD)相機(jī)的圖像數(shù)據(jù)(1 024×1 024×8 bit)完成數(shù)據(jù)壓縮并輸出碼流.實(shí)驗(yàn)采用ISE軟件工具自帶的XST綜合器進(jìn)行綜合實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)后的編碼器最高工作時(shí)鐘頻率為66.760 MHz,其邏輯資源開銷如表1所示.由表1的結(jié)果可以看出,文中提出的編碼器占用了比較多的邏輯資源,這是因?yàn)榍跋蝾A(yù)測(cè)方式需要同時(shí)計(jì)算出多個(gè)候選預(yù)測(cè)殘差值.但是,該結(jié)構(gòu)無需使用片外大容量的存儲(chǔ)器,可以接收逐行輸入的圖像數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)完成數(shù)據(jù)的編碼處理.

對(duì)比文獻(xiàn)[10,12,18-19]與文中提出算法的編碼性能,得到結(jié)果如表2所示.表2中的5種算法處理的都是像素精度為8 bit的圖像,其中文獻(xiàn)[12]提出的編碼器對(duì)分辨率為640×480的圖像處理時(shí)間為31 ms,表中的編碼速度由此換算得出.文獻(xiàn)[10]所提出的編碼器僅支持無損壓縮,由于不存在重建值反饋延時(shí)問題且采用了上下文參數(shù)的前向預(yù)測(cè)的方法,故能達(dá)到較高的編碼速度.對(duì)比文獻(xiàn)[18]中同樣支持無損/近無損壓縮模式的編碼器,筆者提出的編碼器在工作時(shí)鐘頻率為66.760 MHz,處理速度能達(dá)到66 Mpixels/s,是前者的5.5倍.由于采用了像素重建值的前向預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)結(jié)合流水線處理,基本實(shí)現(xiàn)一個(gè)時(shí)鐘處理一個(gè)像素點(diǎn),克服了像素重建值的反饋延時(shí)問題.在相同壓縮性能的基礎(chǔ)上,由表2可以看出,文中的算法結(jié)構(gòu)支持無損/近無損壓縮模式,無需片外緩存,同時(shí)編碼速度大幅提升.

表1　JPEG-LS近無損編碼器資源占用情況

表2　5種JPEG-LS編碼器對(duì)比

5　結(jié)束語

通過對(duì)JPEG-LS近無損圖像編碼器的硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行深入研究,筆者提出了一種基于前向預(yù)測(cè)模式的JPEG-LS近無損編碼器VLSI結(jié)構(gòu),克服了JPEG-LS在近無損壓縮模式下硬件實(shí)現(xiàn)的難點(diǎn)即像素重建值反饋延時(shí)問題.相比于現(xiàn)有的編碼器,文中提出的編碼器VLSI結(jié)構(gòu)不需要片外緩存,具有編碼速率高、實(shí)時(shí)性好、系統(tǒng)功耗低等優(yōu)點(diǎn),適用于資源受限的星載圖像壓縮.另一方面,由于文中提出的編碼器占用較多的片內(nèi)邏輯資源,失真量化參數(shù)δ的取值范圍受限,因而下一步工作的重點(diǎn)是對(duì)占用邏輯資源的優(yōu)化以及擴(kuò)大失真量化參數(shù)δ的取值范圍.

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(編輯:王 瑞)

VLSI design of the JPEG-LS near-lossless image encoder

NIE Yongkang,LEI Jie,LI Yunsong,SONG Changhe,WU Xianyun
(State Key Lab.of Integrated Service Networks,Xidian Univ.,Xi’an 710071,China)

The JPEG-LS image compression standard brings excellent performance and low complexity, which makes it the widely used in space communications,medicine and many other fields.However,the prediction of the current pixel requires the reconstruction value of the previous pixel in the near-lossless mode,which leads to complicated computation and a feedback circuit with long latency in hardware implementations.On the basis of an intensive study of the JPEG-LS algorithm,a forward prediction method of reconstruction value is used and the new VLSI implementation of the JPEG-LS encoder is proposed in this paper,which can avoid the feedback latency.Compared with existing implementations,the proposed one has the advantages of higher encoding speed,no nuse of off-chip storages,and lower power consumption,making it suitable for resource-limited spaceborne image compression.

image compression;near-lossless;JPEG-LS;forward prediction;FPGA

TN919.81

A

1001-2400(2016)04-0075-06

10.3969/j.issn.1001-2400.2016.04.014

2015-04-27 網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2015-10-21

國(guó)家優(yōu)秀青年基金資助項(xiàng)目(61222101);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61301287,61301291);111基地資助項(xiàng)目(B08038);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(K5051301043);中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013M540735)

聶永康(1990-),男,西安電子科技大學(xué)碩士研究生,E-mail:251782250@qq.com.

雷 杰(1981-),男,副教授,E-mail:jielei@mail.xidian.edu.cn

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