关键字 |
| SPIHT,算术编码器,PSNR,广度优先搜索 |
介绍 |
| 近年来,多媒体产品的需求增长迅速,butconsume大量的存储空间。因此压缩的理论变得更重要的信息理论为减少传输带宽和内存。压缩的过程中使用更少的编码数据位。图像压缩是一种数据压缩中的应用。它减少了所需的数据量来表示图像。图像压缩的目的是减少冗余的图像和存储或传输图像的有效形式。有三个类型的冗余,1。编码冗余2。空间冗余,3。无关的信息。 In an image, neighboring pixels are correlated and contain redundant information. This type of redundancy is known as special redundancy. Pixel intensity can be predicted from neighboring pixels. This type of redundancy can be reduced by coding the difference between the neighboring pixels. |
| 在本文中,我们是在FPGA中实现图像压缩技术。DWT和SPIHT算法用于图像压缩。设置分区分层树(SPIHT)是一个基于小波的图像压缩方法,该方法提供了良好的图像质量,快速编码,和高的PSNR值。它是用于无损图像压缩。实现更高的性能,高speedarchitecture算术编码器的设计。 |
SPIHT图像压缩 |
| 一个简单的方法来符合会议论文格式要求是使用本文档模板,只需输入你的文本。 |
| 答:SPIHT(设置分区分层树) |
| SPIHT是一个基于小波的图像压缩算法,最终提出并在1996年说。它提供了各种各样的良好特性 |
| 良好的图像质量 |
| •高PSNR值 |
| •快速编码和解码 |
| •用于无损图像压缩 |
| •一个完全进步的位流 |
| 在SPIHT算法,图像首先转化为小波系数。之后,SPIHT小波变换分为空间方向树。这是图1所示。每个节点代表单个像素。每一个像素都是2 x2与其相邻的像素块的一部分。有两种类型的SPIHT架构。 |
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| 1)SPIHT和列表 |
| 2)SPIHT没有列表 |
| SPIHT列表需要动态操作和为高速应用程序是很困难的。SPIHT没有列表用于实时应用程序。该体系结构通过像素节点使用固定的订单处理。它提供了快速操作。在本文中,我们实现了SPIHT没有与广度优先搜索架构列表顺序。 |
| 与列表1)SPIHT:它使用3种不同的列表存储重要信息的小波系数。三个are1列表。无关紧要的组列表(LIS) 2。无关紧要的像素(唇)3的列表。明显的像素(LSP)的列表。嘴唇和LSP代表单个像素和LIS代表一组像素。最初LIS包含定义的所有小波系数的空间方向树。通过旅行每个树节点,是重要的国家切块和测试。下面的函数是用于测试的重要国家。 |
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| 阈值τ,第一位平面n等于2 |
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| Ci, j值系数在小波域(i, j)。如果节点集的大小是小于预定义的阈值,那么无关紧要。如果大于阈值然后移动到列表显著像素。无关紧要的集留在李家;重要的集划分为若干个子集,以同样的方式处理在同一分辨率,直到每个重要子集有一个系数。最后,每个像素的LSP是精致一点。然后重复上述过程的后续解决。 |
| 2)SPIHT广度优先搜索: |
| 基于SPIHT编码的顺序系数树列表有不同的订单不同的形象。它是一组分区策略使SPIHT有效率。但对于硬件实现我们需要一个固定的路径,这是一个近似的秩序。所以我们定义一个订单处理加速树系数处理时间和减少内存大小。有两种搜索顺序。一种方法是深度优先搜索(DFS),另一个是广度优先搜索(BFS)如图3所示。 |
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| 从先前的结果SPIHT BFS比SPIHT和DFS更有效率。PSNR(峰值信噪比)BFS是略高于DFS的性能。BFS可以比DFS代码更重要的信息。同样的顺序BFS接近SPIHT的列表。从这些特征BFS是硬件实现的好方法。有两种类型的符号编码部分。第一种是地图符号意义(地图)符号位和位置的重要系数。另一种是逐次逼近量化符号(SAQ)大小的重要系数[]。SPIHT的输出顺序是地图,然后SAQsymbols。像素在甲状旁腺素的重要国家——飞机由以下公式定义: |
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| Sigp (i, j)是重要的像素在甲状旁腺素(i, j)位平面,Magp (i, j)是相应的大小。从这个公式我们可以获得每个系数的意义和大小之间的关系。显著的系数在甲状旁腺素位平面获得从逻辑或操作。 |
系统架构和实现 |
| 图4说明了简单和BFS SPIHT方法的体系结构。系统的输入原始图像像素和先提供到变换模块。即。,Discrete Wavelet Transform(DWT).After that wavelet coefficients are arranged in a tree structure through Tree Generation Module, which reads each node from wavelet memory by the BFS way. The state information also generated by the same module. |
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| 答:算术编码器 |
| 算术编码是一种熵编码。它是用于无损压缩。它不同于其他熵编码,如哈夫曼编码。因为在霍夫曼编码每个符号编码。,but in arithmetic coding the entire message coded into a single number, a fraction of n(0.0 ≤ n ≤ 1.0). |
| 让我的符号,每一个符号我∈L,概率 |
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| 码字的符号序列XM = {X1, X2, .............XM}还有数量。 |
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| 在p (XM)序列的概率是XM和q (XM)是XM的累积频率。算术编码器的设计是基于三个v-size寄存器:低,高和范围。累积计数符号我用cum_freq[我],即: |
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| 象征我的时间间隔(cum_freq(张),cum_freq[我]]。 |
| 如果当前概率区间[低、高),然后更新可以通过以下公式: |
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| 精密寄存器随着M增量。下面的正常化过程解释。 |
| 1)如果高<一半:“0”位写进输出。= 0.5 X 2 v一半在哪里 |
| 2)如果低≥一半:“1”位写进输出 |
| 3)否则,输出没有定义。在这种情况下bit_to_follows计数器增加。如果满足条件1是那么一个“0”bit_to_follows的写进输出。如果满足条件2,那么一个“1”位和bit_to_follows 0写进输出。之后,为了避免下溢寄存器高低了。算术编码器编码长度短。如果输入符号的概率很高,然后收缩的编码区间将是缓慢的。句话说,如果有一些罕见的符号缩小的速度就会快。 |
| SPIHT编码和算术编码器的详细架构图所示。基于原始图像喂线提升小波引擎。基于提升小波的小波系数行引擎小波系数写入缓冲区。处理器调度程序接收这些缓冲系数的小波系数在广度优先搜索方法。这些系数分配一个算术编码的8个处理器阵列通过内部总线。并行体系结构提供了一个广泛的精度和压缩比范围。算术编码器的输出发送到对应的代码FIFO代码FIFO调度程序通过内部总线。读取FIFO和截断模块生成最终的代码,从上到下阅读每个代码FIFO和截断根据比特率要求的代码。电源管理部分降低系统的功耗。它会停止的时钟输入未使用的一点——飞机算术编码器基于最大位平面寄存器文件。 The configuration and control part responsible for the settings of parameters like image resolution, wavetype, decomposition and target bit rate. |
| 算术编码器主要包括三个部分,树案子,位平面上下文fifo数组和编码的核心。树生成空间方向树结构部分和它访问小波系数的广度优先搜索顺序。位平面上下文阵列由十二个fifo、存储上下文值的十二位平面。通过使用这种高速算术编码器可以提高PSNR值约为0.5分贝。 |
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| b . FPGA实现 |
| fpga逻辑门的数组,可以用于执行各种各样的任务。FPGA提供了一个低成本、高速度和灵活的解决方案在asic。单个FPGA可用于许多任务,是制造更高的体积,降低制造成本。我们也可以重新编程,它允许设计修改和bug修复而不需要构造一个新的硬件系统。重编程只需要几毫秒。 |
| 斯巴达式的3 e FPGA用于我们的项目。主要优势是高速连接,高性能DSP和低成本的解决方案。该软件用于Xilinx FPGA实现伊势10.1。有微处理器(MicroBlaze)和嵌入式处理器核心风潮(PowerPC)。MicroBlaze包含以下属性是一个虚拟处理器。 |
| •30——两个32位通用寄存器 |
| •32位地址线 |
| •单管道问题 |
| •独立的32位指令和数据总线。 |
结果 |
| SPIHT图像压缩在matlab模拟。被认为是512 x 512图像输入图像。应用一层小波变换后,输入图像分为四个频率分解。小波变换系数压缩采用SPIHT算法,我们得到了一个结果PSNR值= 56.5583和MSE = 0.1436。Matlab R2010a用于仿真。 |
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| FPGA implementationa8位/像素和尺寸是64 x 64的图像。结果低于figure8和图9所示。从夏天的设备利用率,利用4输入附近地区是77%。这是表二所示。 |
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结论 |
| 提出了一个高效的VLSI实现图像压缩。SPIHT和算术编码提高了峰值信噪比。该系统的另一个亮点是SPIHT没有列表。广度优先搜索是一个固定的顺序的方法,减少了时间的要求。算术编码本身是一个标准技术因其效率高。SPIHT与算术编码体系结构提供了一个高吞吐量的记忆效率的设计。 |
引用 |
- 刘凯,EvgeniyBelyaev JieGuo,“算术编码器用于SPIHT VLSI架构”,IEEE超大规模集成(VLSI)系统,体积20日问题4,pp。2012年4月697 - 710。
- 刘凯杰Lei &YunSongLi”小说SPIHT的VLSI架构使用广度优先搜索实时应用程序”,《信号处理系统(2012)68:113-8 125 DOI 10.1007 / s11265 - 011 - 0581 - 2
- W.-B。黄,a . w . y . Su,中州。郭”,修改的VLSI实现高效的SPIHT编码”,IEICE Transaaction基本面,E89-A, 12卷,第3622 - 3613页,2006年12月
- A和w·A·普尔曼说,“一个新的、快速和高效的图像编解码器基于分层树”设置分区,IEEE事务在电路系统视频技术,卷6,不。3,第249 - 243页,1996年3月
- y怀斯曼,“准算术编码芯片管道”,IEICE事务基本面,卷E84-A问题4,1034 - 1041页,2001年4月。
- t·w·弗莱和s a·豪“fpga SPIHT图像压缩”,IEEE事务电路系统视频技术,体积15,不。9日,页1138 - 1147,September2005。
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