Материалов:
1 005 021

Репозиториев:
30

Авторов:
761 409

Архитектура процессора вычисления дискретного косинусного преобразования для систем сжатия изображения по схеме losless-to-lossy

Дата публикации: 2021

Дата публикации в реестре: 2022-10-06T16:31:39Z

Аннотация:

Аппаратные реализации блоков дискретного косинусного преобразования на арифметике с фиксированной запятой, известные как IntDCT и BinDCT, требуют решения некоторых вопросов. Один из главных вопросов – выбор между реализацией преобразования на ПЛИС или реализацией на цифровом сигнальном процессоре (Digital Signal Processor, DSP). Каждая из реализаций имеет как свои плюсы, так и минусы. Одним из самых главных достоинств реализации на DSP является наличие специальных инструкций, используемых в DSP, в частности, возможность перемножения двух чисел за один такт. Поэтому с появлением DSP было снято ограничение на количество умножений в алгоритмах. С другой стороны, при реализации блока на ПЛИС можно не ограничивать себя разрядностью данных (в разумных пределах), имеется возможность параллельной обработки всех поступающих данных и реализации специализированных вычислительных ядер для различных задач. По сути, проектирование систем мультимедиа на ПЛИС напоминает проектирование схожих систем на логике малой и средней степени интеграции. Такая реализация имеет те же ограничения: относительно малое количество доступной памяти, необходимость проектировать базовые элементы конструкции (умножители, делители) и т. д. Именно неравнозначность операций сложения и умножения при реализации их на ПЛИС и обусловила поиски алгоритмов ДКП с наименьшим числом множителей. Однако даже этого недостаточно, поскольку структура умножителя во много раз сложнее структуры сумматора, что заставило искать способы преобразования без использования умножений вообще. В статье показано, как на основе целочисленного прямого и обратного ДКП и распределенной арифметики создать новую универсальную архитектуру декоррелирующего преобразования на ПЛИС типа FPGA без операций умножения для систем трансформационного кодирования изображений, которые работают по принципу lossless-to-lossy (L2L), и получить лучшие экспериментальные результаты по аппаратным ресурсам по сравнению с аналогичными системами сжатия.

Тип: Статья


Связанные документы (рекомендация CORE)