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　　本文使用評估板是北京聞亭公司的TDS642，板上的DSP芯片是TMX DM642，BGA548封裝，內部工作時鐘為600M，外部總線時鐘為100M，計算能力高達4.8億指令每秒。

　　該平臺提供了豐富的外圍接口。板上有兩個復合視頻（PAL/NTSC/SECAMS）輸入和1個復合視頻輸出端口；立體聲輸入/出或單一麥克風輸入端口；提供兩個UART、以太網接口、子板接口、PC104接口和JTAG接口[6][7]。板上還提供了4M Bytes的Flash存儲器，位于DM642的CE1地址空間，寬度為8bits，FPGA擴展了3根地址線，把Flash分成8頁，Flash 的第0頁的前半頁存放用戶的自啟動程序，后半頁存放FPGA程序，第1頁尾用戶存放數據空間，第2頁至第8頁用于存放用戶程序。

　　3.2 核心算法的DSP實現

　　（1）算法總體框架。本文算法基于DM642EVM實現時主要分為兩個大的模塊（如圖4），第一部分為DWT變換模塊，它將輸入圖像數據變換為一系列的小波系數；第二部分為EBCOT算法模塊，將量化后的的小波系數編碼生成壓縮碼流。硬件開發平臺結構框圖如圖5所示。

圖4 算法框架圖

圖5 算法硬件開發平臺結構框圖

　　（2）內存分配。對于圖像數據的處理，往往涉及到大量的復雜的數據尋址計算，對于復雜的尋址計算，其耗費CPU的計算量可能比實際數據操作的計算量還大。所以要加快CPU對數據的訪問速度，不但要求存儲器本身的速度快，而且還需要一個合理的數據結構來簡化CPU對地址的計算。另外，DM642對數據的訪問技術，如Cache、EDMA和寬bit數據直接讀寫等，都是基于存儲地址的連續性。基于以上考慮，本文在內存分配及定位時，依據以下大的原則：第一，在滿足精度要求的情況下，使用較短的數據類型；第二、大的數據塊，如原始圖像、重構圖像存儲在片外SDRAM；第三、關鍵數據、小的數據塊，比如運算時的系數、系統堆棧、三個通道掃描都需要頻繁的訪問數據區和上下文標志區等，存放到片內存儲器；第四、對L2級配置足夠的Cache以便CPU對數據的快速讀寫；第五、對于具有運算相關性的數據，應在內存中按序連續排放。當涉及到片內外數據塊的搬移操作時，可由DM642的EDMA單元去完成，它可與CPU并行工作，不占用CPU的計算周期[8]。

　　（3）圖像數據的讀寫。由于本文工作主要完成針對圖像的壓縮功能，不涉及圖像采集，所以在圖像數據的輸入輸出上做了適當的處理。考慮到CCS的Simulator完全支持C/C++語言，因此原始圖像數據的輸入采用C語言中的頭文件形式，小波變換模塊，EBCOT算法模塊采用存放在PC機的數據文件形式。本文主要采用頭文件和二進制數據文件的形式，將圖像的非文件頭部分的所有數據通過“fprintf（fp，“%3d，”，image_in [i][j]）”語句寫到.h文件中。

　　（4）DWT的實現。由于DM642為定點處理器，不適合于浮點運算，所以本文選擇LeGall（5，3）整數濾波器完成JPEG2000中的小波變換。在進行小波變換時，首先定義兩個與圖像塊大小相等的存儲緩沖器，一個是圖像片數據的輸入緩存Buf，一個是用來臨時存放圖像片數據經小波變換后的結果緩存TempBuf。每經過一級小波變換，圖像片數據都要先后兩次經過integer（5，3）的低通和高通濾波。TempBuf中保存的高通濾波數據經integer（5，3）濾波器處理后，得到HL子帶和HH子帶的小波變換系數。最后將變換結果存放到輸入緩存Buf中。若要進行下一級分解，只需對Buf中LL子帶進行同樣處理。

　　（5）EBCOT算法的實現。EBCOT算法是JPEG2000編碼系統中耗時最大的一個部分，因此對這一部分進行優化實現對整個系統的性能提高很有意義。在PC機上，EBCOT編碼中的每個通道都是被獨立處理的。因此，在DM642上實現的時候，本文采用并行性技術來優化代碼，加快程序的執行速度，比如在取位平面數據的時候可以和構造上下文模型并行處理，但是并不是簡單的并行處理，當要形成通道二的上下文模型時，其鄰域的數據在處理通道一的時候己經被改變。這樣做可以增加DM642功能單元的利用率，充分發揮出它的并行計算能力。

　　3.3 實驗結果

　　本文實驗基于Windows XP操作系統、CPU Intel Pentium（R）4 2.4GHz、512M內存、CCS編譯環境，程序通過USB仿真器下載到DM642EVM開發板上進行，采用LeGall（5，3）小波，處理圖像為512×512的lena和barbara圖像。經測試，壓縮比為16：1時編碼器編碼相應耗時如表1所示。

　　實驗給出了lena圖像在8：1、16：1、32：1三種壓縮比下的重構圖像，并分別給出了與原始圖像的峰值信噪比，如圖6所示。

圖6  barbara圖像編碼圖

　　表1數據表明，編碼器基于DSP的編碼耗時相比基于PC的耗時有所增加，是因為代碼在DM642EVM硬件平臺上運行時需要持續的通過USB仿真器和PC機交換數據，從而增加了時間的開銷。從圖6中的PSNR值可知，lena圖像在較高壓縮比下的重構圖像仍具有較高的圖像質量。就主觀評價來講，壓縮比為8：1和16：1的重構圖像與原始圖像差別細微，視覺效果好；壓縮比為32：1的重構圖像略有失真。實驗結果表明，移植到DSP上的JPEG2000編碼算法代碼仍具有良好的壓縮性能。

　　4  結束語

　　為了實現對圖像的高效壓縮，在這里使用了DWT變換和EBCOT算法，并給出兩點改進方法。通過將改進的算法移植到DSP開發板上，可以看出圖像在高壓縮比的重構圖像仍具有較高的圖像質量，結果表明移植到DSP上的JPEG2000編碼算法代碼仍具有良好的壓縮性能，在圖像壓縮處理中有較好的嘗試應用。