基于TMS320C5409 图像压缩系统的实现.docx
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基于TMS320C5409图像压缩系统的实现
DSP课程结课论文
基于TMS320C28335信号检测系统的实现
学号：
2014282120167
姓名：
熊正强
专业：
电子与通信工程
指导老师：
谭莹
2014年12月
基于TMS320C5409图像压缩系统的实现
摘要：
该文基于DSP芯片的特点和JPEG图像压缩的原理，重点描述了一个基于TMS320VC5409DSP芯片的图像压缩系统。
其中对传统的JPEG算法的DCT变换和量化过程作了一些改进，使本系统压缩速度更快，在压缩率相同的情况下图像的质量更高。
关键词：
DSP；图像压缩；JPEG算法；快速DCT变换
1引言
随着多媒体和网络技术的发展和应用，数字图像大信息量的特点使得图像压缩技术的要求也越来越高，因此，专用高速数字信息的处理技术成为发展的方向。
其中，在硬件技术中，TI推出的C5000系列DSP将数字信号处理器的处理能力提高到了一个新的境界，使信号处理系统的研究重点又回到软件算法上。
在压缩算法研究上，DCT，小波等多个算法因为其高可靠性和高效性也越来越受到青睐。
2系统硬件设计
2.1TMS320C549作为主处理器可行性分析
TMS320C5409是TI公司生产的新一代定点DSP芯片，时钟频率100MHz，性价比极高。
采用围绕1组程序总线、3组数据总线和4组地址总线建立的改进型哈佛结构，取址和读数可同时进行。
有独立的硬件乘法器，有利于实现优化卷积、数字滤波、FFT，矩阵运算等算法中的大量重复乘法运算。
具有循环寻址、位倒序等特殊指令，这些指令使FFT、卷积等运算中的寻址、排序及计算速度大大提高。
有一组或多组独立的DMA总线，与CPU的程序、数据总线并行工作。
还有独特的乘法指令和方便的立即数寻址方式。
在本系统中，TMS320C5409作为主处理器，任务是实现JPEG压缩编码。
文献[4]指出，以运算速度为100MHz的TMS320C5409作为主处理器，并以8X8的数据块作JPEG压缩编码时，所需要的机器周期为62Cycles，内存空间为6.3KB。
如表2-1所示
通过分析不难得到，当处理一帧大小为640*480的图像时，作JPEG压缩编码所需要的时间为：
T=62*10（ns）*640*480=0.9866s当所处理的图像分辨率更小时，则压缩每帧所花的时间则更少，这对于应用在对实时性要求不是很高的场合是完全可行的。
表2-1TMS320C54X性能和内存需要
TMS320C54xPerformance
Task
Cycle/Pixel
Preprocessing
22
Interpolation
41
0thers
27
4：
1：
1DecimationJPEG&encoding
62
Total
152
TMS320C54xMemoryrequirement
Memory
Kbyte
Program
1.7
Data
4.6
2.2硬件设计框图
图2—1是基于TMS320C5409的图像处理系统的结构图。
5409为中央处理器；SRAM为DSP片外扩展数据存储器；EPROM为脱机工作时的程序存储器，用于存储系统的引导程序和其他应用程序；A/D部分负责把转换为数字信号的图像存入帧存储器中}地址译码、图像采集系统控制电路产生本系统各部分的地址译码信号，使之映射到不同的地址区域，并控制图像A/D芯片进行图像采集，这部分由CPLD实现控制；图像采集芯片的寄存器控制由51单片机完成。
2.3存储空间的扩展方案
经过模数转换的原始图像数据是非常大的，TMS320C5409的内部仅有32KW的随机存储器和16KW的只读存储器不能满足需要，因此必须扩展存储器来存放原始图像数据和应用程序。
我们考虑外接64KW的RAM和512KB的FLASH，RAM使用CYPRESS公司的CY7C1021V33，FLASH采用SST公司的SST39VF512。
由于C5409的数据空间仅为64KW，因此采用内存页扩展技术。
C5409的扩展输出口1Q和2Q作为扩展内存的页选择信号。
用C5409的A15引脚和XF引脚通过3/8译码器来控制扩展存储器片选信号的产生，当A15=1。
时选择片内RAM；当A15=1，XF=o时选择片外SRAM；当A15=1，XF=l时选择片外FLASH；存储器的扩展如图2—2所示。
我们将外部扩展RAM的64KW中的48KW用于存放原始图像数据，16KW用于存放压缩后的图像和程序以及暂存的数据。
图2-1图像处理系统结构框图
图2-2存储器扩展示意图
2.4DSP芯片电源电路设计
电源设计中需要考虑的主要问题是功率和散热问题。
功率要求：
电流的消耗主要取决于器件的激活度，即CPU的激活度，外设功耗主要取决于正在工作的外设及其速度，与CPU相比，外设功耗是比较小的。
以TMS320C5409为例，其进行FFT运算时，需要的电源电流最大。
因此在设计电源时，必须考虑在电源电流和实际需用电流之间留有一定裕量，因为峰值电流会更大，裕量至少是20％。
C5409采用了双电源供电机制，其工作电压为3.3V和1.8V。
其中，1.8V主要为DSP的内部逻辑提供电压，包括CPU和其它所有的外设逻辑。
外部接口引脚采用3.3V电压。
本系统中电源采用了TI公司的两路输出电源芯片TPS73HD318，它是一种双输出稳压器。
输出电压一路3.3V、一路1.8V，每路电源的最大输出电流为750mA。
3JPEG图像压缩算法
3.1JPEG图像压缩
图3-1JPEG图像压缩框图
传统的JPEG图像压缩算法过程为
（1）离散余弦变换（DCT）
（2）量化（3）行程编码和烯编码（如图3-1）。
其中二维DCT变换公式为：
当u，v=0，CU，CV=
否则CU，CV=1（3-1）
量化主要通过原始数据除以量化表得到。
量化表值可以根据需要自定，其值规定了其所对应DCT系数的量化步长。
编码根据直流和交流数据分别采取不同的编码方式。
对DC系数，采用DCPM编码，前子块的DC系数被用来预测当前子块的DC系数进行差值无失真编码。
对于AC系数，先按照Zig-Zag序列扫描，再进行游程编码。
最后将所有码值进行熵编码，由此形成JPEG图像格式。
3.2JPEG算法的优化
尽管JPEG基本系统能够对图像进行低压缩比压缩，但是DCT和IDCT在软件实现的过程中，是最耗费时问的运算，而且，由于没有考虑图像本身的频谱特性，JPEG量化表对于所有图像压缩并不一定最优。
采用快速DCT算法可提高软件的速度，增强软件的实时性。
同时，根据图像本身的频谱特性，自适应改进JPEG推荐的量化表。
3.2.1快速DCT算法
如果将一幅图像分成许多8*8的小块后直接进行2D-DCT变换，运算量将会十分巨大。
因此需要将8*8二维DCT变换转换成为两次8点的一维DCT的复合运算。
具体做法是对每一个8*8块，先做列方向上的DCT，得到一个中问矩阵，再对该矩阵各行进行DCT。
可以看到，8*8矩阵的2维DCT可以转换成16次一维8点DCT。
目前，针对一维DCT运算，很多不同的DCT快速算法已经提出。
其中LoeffIer算法[6]需要的计算量最小。
图3-2给出了Loeffler算法的流程图。
Loeffler算法将8点的一维DCT运算分为4级运算，由于各级之间的输入输出的依存关系，4级操作必须串行进行，而各级内部的运算可并行处理。
图3-3三种运算因子
流程图中有三种运算因子：
蝶形因子、旋转因子和倍乘因子，分别如图3-3中的a，b，c所示。
蝶形因子的运算关系为：
O0=I0+I1
O1=I0-I1
需要2次加法完成；倍乘因子的输入输出关系比较简单：
，只需1次乘法；旋转因子的运算关系为：
需4次乘法2次加法完成。
如果对其输入输出关系式做以下变换：
只需要3次乘法3次加法。
其中
和
以及它们的和差都是已知系数，通过查表获得。
由此计算，可知，一个8点DCT的Loeffner算法共需要11次乘法29次加法。
从DSP汇编语言编程的角度来看，一个代数运算应包括取操作数、运算、存操作数三个步骤。
因此，该算法大约需要120条指令。
C5409的运算能力很强，支持单周期加/减法和单周期乘法运算，并且能够在单周期完成两个16位数的加/减法运算，再加上DSP中有3组数据总线，因而可以利用长操作数（32位）进行长字运算。
在长字指令中，给出的地址存取的总是高16位操作数，因而只需5条长字指令即可计算2个蝶形运算。
加上采取其它的一些优化措施，大约90条指令完成Loeffler算法。
虽然Loeffler算法运算量最小，但是运用于本文系统并不是最优。
因为该算法是为高级语言设计，没有利用汇编语言的特点和DSP硬件的特点。
本文提出了基于DSP乘法累加单元的D（、T快速算法。
DSP的乘法累加单元能在单周期内完成一次乘法和一次累加运算。
如汇编指令（表3～1所示）运用于DCT运算，将大大简化程序的复杂度并减少计算的时间。
表3-1C5409双操作数乘法累加指令
指令
表达式
字数
周期
MAC
Xmen，Ymen，Src，[dst]
Dst=Src+Xmen*Ymen．
T=Xmen
1
1
MACR
Xmen，Ymen，Src，[dst]
Dst—Rnd（Src+Xmen*Ymen）,
T=Xmen
1
1
具体算法如下：
利用蝶形运算：
S0=X（0）+X（7）;S7=x（0）-x（7）
S1=X
（1）+X（6）;S6=x
（1）-x（6）
S2=X（Z）+X（5）;S5=x
（2）-x（5）
S3=X（3）+X（4）;S4=x（3）-x（4）
展开一维DCT公式：
当K≠0（3-2）
经过化简合并后结果如下：
y（0）=aS0+aSl+aS2+aS3
y
（2）=fS0+gSl-gS2-fS3
y（4）=aS0-aSl-aS2+aS3
y（6）=gS0-fS1+fS2-fS3
y
（1）=eS4+dS5+cS6+bS7
y（3）=-dS4-bS5-eS6+cS7
y（5）=cS4+eS5-bS6+dS7
y（7）=-bS4+cS5-dS6+eS7
其中：
从上面表达式可以看出，y（o）-y（7）都是乘法累加运算，而So-7可由x（O）⋯x（7）经过蝶形运算得到，因此DCT算法由原来的四级运算变成两级，即第一级蝶形运算和第二级乘法累加运算，第一级蝶形运算共要10+4—14（10次计算操作和4次辅助操作）条指令．第二级运算每个输出要4+1+1=6条指令（做4次乘法累加运算、1次读取操作和1次存储操作），一共48条指令，这样计算一个8点DCT要62条指令。
这样大大缩减了运算的时间，提高了CPU的工作效率，增强系统的实时性。
3.2.2量化运算优化
在JPEG图像压缩技术中，传统量化的核心是量化表。
所谓标量量化就是对8*8图像块的DCT变换系数使用量化表组逐个相除并四舍五入。
JPEG推荐了色度与亮度两个最化表，它按照自然图像进行高频与低频部分压缩量的比率分配。
但是如果图像信号频率分布不均，如高频分量很多或低频分量很多，这个量化表就不是最优的了。
因此如果按照图像高频低频的具体情形对量化表调整，就可以在质量相同的情况下获得更高的压缩率，或者在压缩率相同的情况下获得更高的图像质量。
本文提出的根据事实情况自适应量化方法，即量化阶段采用二次计算的方法，其算法过程主要为两步：
（1）对变换后的图像系数进行自适应处理。
（2）构造新的量化表。
具体方法如下：
首先求出亮度分量和两个色度分量在频率域中所有8*8子块的63个交流系数绝对值的平均值P（u，v），其中u，v=o⋯7为位置信息。
接下来求出63个交流系数平均值中的最大值，Z1（u，v）=MAX[P1（u，v）]，最后将63个交流系数平均值进行归一化处理，同时加入频率位置信息，分别得出亮度和色度量化表中63个交流分量的矫正系数，计算过程如式：
（3-3）
由此可以得到量化表的矫正式Qp1（u，v）=Q1（u，v）/X1（u，v）对JPEG量化表进行矫正，作为最终的量化表进行量化。
将上述矫正后的量化表作为最终的量化表，对图像进行标准JPEG压缩形成完全符合JPEG格式的压缩文件。
本算法的解码过程与标准JPEG解码过程完全相同，可以看出它也是标准JPEG编码过程的逆过程。
4实验结果
4.1快速DCT运算
表4-1三种算法比较
Loeffler算法
Loeffler算法用于DSP
本文算法
单周期指令条数
120
88
62
测试时间
1243ns
885ns
628ns
将本文提出的算法，Loeffler的DSP优化算法和纯Loeffler算法分别进行测试。
结果如表4-1，我们可以看到本文算法较Loeffler的DSP优化算法大约节省了1/4的时间，较纯Loeffler算法大约节省了一半的时间，其效果是十分明显的。
（5409时钟频率100M）
4.2自适应量化
表4-2同压缩比下峰值信噪比的比较
StandardJPEGMethod
CompressionratePSNR/dB
AdaptivequantizationJPEG
CompressionratePSNR/dB
3.419
34.925607
3.422
35.411581
4.389
34.968248
4.483
33.417525
5.027
31.913288
5.190
32.361502
8.321
28.730976
8.446
29.916548
16.022
21.996012
16.309
23.425712
就自适应量化器进行了微机仿真。
本文采用中等复杂度的标准图像作为测试图，与基本JPEG系统进行性能比较。
（基于峰值信噪比（PSNR））。
只将JPEG标准方法中的量化表更改为3．2．2修正的量化表，就可以在同等压缩比下，提高恢复图像的质量。
表4—2为不同压缩比下，采用JPEG量化表和自适应量化表两种方法的峰值信噪比的比较。
从压缩比和峰值信噪比的对比结果可看出，自适应量化JPEG方法在压缩比略高于标准JPEG方法。
5结论
本文以TI的TMS320VC5409作为开发平台，实现了一种新的JPEG图像压缩系统。
该系统的优点是提高了JPEG的运行速度，增强了图像的压缩率和质量，并且易于硬件实现。
这一实现方案可应用于需要对视频图像进行实时采集、压缩及存储的绝大部分场合。
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