摘  要： 分析了JPEG標(biāo)準(zhǔn)的壓縮/解壓縮算法，以VLSI方式實(shí)現(xiàn)了基于JPEG標(biāo)準(zhǔn)的解碼流程，在關(guān)鍵模塊——Huffman解碼、IDCT上進(jìn)行了算法級、結(jié)構(gòu)級和電路級等層次的綜合考慮，使其有更好的功耗代價(jià)，使其能夠在圖像傳感器上得到應(yīng)用。通過測試平臺對其VLSI進(jìn)行了RTL級和門級的仿真。結(jié)果表明，功能符合需求。
關(guān)鍵詞： JPEG解碼；Huffman算法；硬件實(shí)現(xiàn)；低功耗設(shè)計(jì)

     目前，我國正在籌備物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)，這對于傳感器技術(shù)的發(fā)展以及數(shù)字圖像傳感器瞬時(shí)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)為實(shí)時(shí)通信系統(tǒng)的存儲容量、傳輸帶寬和功耗提出了挑戰(zhàn)。在醫(yī)療、遙感圖像通信等對恢復(fù)圖像質(zhì)量要求高的領(lǐng)域，對低功耗、具有良好壓縮/解壓縮性能及實(shí)時(shí)處理能力的圖像編/解碼器的需求也變得日益迫切。JPEG靜態(tài)圖像壓縮/解壓縮標(biāo)準(zhǔn)，具有優(yōu)良的壓縮/解壓縮性能，而且要求低存儲量和相對較低的復(fù)雜度使其很適合于硬件實(shí)現(xiàn)。
    為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和低功耗應(yīng)用，本文提出了一種帶有時(shí)鐘管理機(jī)制的并行、全流水結(jié)構(gòu)的JPEG解碼器實(shí)現(xiàn)方案。
1 JPEG解碼算法
    JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一種適用范圍很廣的靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)。JPEG壓縮是一種有損壓縮，它利用了人的視覺系統(tǒng)特性，使用量化和無損壓縮編碼相結(jié)合的方式去掉視覺的冗余信息和數(shù)據(jù)本身的冗余信息。JPEG解碼器包括：霍夫曼(Huffman)解碼、反量化(IQ)和IDCT變換。在JPEG中，對于圖像的解碼是分塊進(jìn)行的。整個(gè)圖像被劃分為若干個(gè)8×8的數(shù)據(jù)塊(MCU)，每1個(gè)塊對應(yīng)于原圖像的1個(gè)8×8的像素陣列。各行的編解碼順序從上到下，行內(nèi)的編解碼順序從左到右[1]。
2 并行Huffman解碼器
    Huffman編碼后代碼的長度不一致，如果解碼器用串行技術(shù)實(shí)現(xiàn)，由于其代碼長度不一致，解1個(gè)碼字所需的周期數(shù)也不一樣。對于實(shí)時(shí)系統(tǒng)，串行技術(shù)的效率比較低。另外，如果數(shù)據(jù)在傳播過程中被噪聲中斷，整組數(shù)據(jù)就變得沒有價(jià)值了。針對這兩方面的問題，本文提出如下的解決方案。如圖1所示為Huffman解碼的主要元件和算法流程。

    算法流程：從輸入端獲取32位的壓縮圖像數(shù)據(jù)，分析輸入的數(shù)據(jù)流，判斷出碼長，把輸入的數(shù)據(jù)移位，同時(shí)從輸入端補(bǔ)充新的數(shù)據(jù)。輸入的數(shù)據(jù)通過Huffman表翻譯成原始數(shù)據(jù)，提取出數(shù)據(jù)流中嵌入的符號位，經(jīng)過一系列的除法、減法運(yùn)算后得到編碼前的頻率數(shù)據(jù)，與之前得到的符號位合并后輸送到輸出緩存。
    本文采用的算法靈活地利用了Huffman表的特點(diǎn)，消除了算法中的乘法運(yùn)算，完成碼長的判斷只需要1個(gè)周期。把碼表的數(shù)據(jù)按照碼長分類從小到大排列，再把碼長相同的數(shù)據(jù)按照碼字的大小從小到大排列。每張表按照排列后的順序把碼字對應(yīng)的解碼結(jié)果DR(Decoding Results)存入到ROM中。這樣既有利于查表，需要的ROM也是最小的，符合低功耗要求。查表的地址發(fā)生器由“長度匹配”模塊傳遞到的碼長得到1個(gè)基地址，碼長從輸入數(shù)據(jù)中截取連續(xù)的幾個(gè)與碼長相同位數(shù)的bit作為偏移地址，2個(gè)地址相加就是DR保存的地址[2]。
    因關(guān)鍵bit出現(xiàn)的位置都是在碼字的最后幾位，因此根據(jù)碼長將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行移位，使關(guān)鍵bit的最后1位出現(xiàn)在第n位，移位的結(jié)果只輸出第n位以前的幾個(gè)bit，這樣的電路只需要1個(gè)只受碼長控制的桶形移位寄存器。另外，再為每張表產(chǎn)生1個(gè)1串0加上1串1的地址修正串，有幾個(gè)關(guān)鍵bit就有幾個(gè)1，這部分電路邏輯簡單且占用的電路不多。用這個(gè)地址修正串和桶形移位寄存器的輸出做一個(gè)“與”邏輯運(yùn)算，得到的就是正確的偏移地址。由于Huffman表需要的最長bit是9位，碼長最大為19位，所以本文設(shè)計(jì)了1個(gè)19位輸入、9位輸出的桶形移位寄存器。改進(jìn)后的電路面積縮小到改進(jìn)前的50％左右。
3 IDCT處理器
    逆向離散余弦變換IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform)電路的總體實(shí)現(xiàn)框圖和其中的2D IDCT框圖如圖2所示。DCT系數(shù)經(jīng)過反量化和反掃描電路處理后輸入到IDCT的緩存器，由全局控制電路控制輸入到2D IDCT單元及將最終變換好的數(shù)據(jù)送到輸出緩存器中，發(fā)送Ready信號到運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償單元，通知該單元可以讀出IDCT數(shù)據(jù)。2D IDCT單元進(jìn)行2次1D IDCT運(yùn)算，首先進(jìn)行基于行的1D IDCT，然后將第1次IDCT的中間結(jié)果經(jīng)轉(zhuǎn)置存儲器進(jìn)行轉(zhuǎn)置處理和緩存，再進(jìn)行基于列的1D IDCT變換，得到最終的IDCT變換結(jié)果[3]。

    IDCT設(shè)計(jì)中使用了零值判斷邏輯電路、門控時(shí)鐘、并行流水線等技術(shù)，使得整個(gè)電路在滿足處理速度和精度要求的基礎(chǔ)上大大降低了功耗。
3.1 零值判斷邏輯電路
    在整個(gè)圖像解碼過程中，每8×8個(gè)數(shù)據(jù)塊中有約90%的數(shù)據(jù)的DCT系數(shù)為零，對這些零值進(jìn)行IDCT變換并無意義。因此，本設(shè)計(jì)添加了零值判斷邏輯來消除不必要的乘法運(yùn)算。零值判斷邏輯電路由8×8累加器陣列、零值判斷邏輯模塊和復(fù)選器MUX構(gòu)成。通過零值邏輯模塊判斷，當(dāng)操作數(shù)不全為零時(shí)，使能信號變成高電平，將操作數(shù)取到寄存器中，然后再進(jìn)行乘法運(yùn)算。如果操作數(shù)全為零，則封鎖累加陣列，直接通過MUX輸出0。零值判斷邏輯能有效地降低功耗，且電路簡單，面積與延遲時(shí)間幾乎可以忽略不計(jì)。
3.2 基于鎖存器的門控時(shí)鐘
    通過控制電路的輸入時(shí)鐘可以使得一部分電路降低工作頻率或者停止工作，從而降低整個(gè)電路的功耗。2D DCT/IDCT的電路主要由3部分組成：1D DCT/IDCT單元、轉(zhuǎn)置存儲器、輸入輸出處理單元。
    轉(zhuǎn)置存儲器部分只有在每次1D DCT/IDCT處理的最后才進(jìn)行更新，而輸入輸出處理單元只有在數(shù)據(jù)輸入輸出的時(shí)候才工作。因此，控制這幾部分電路的輸入時(shí)鐘，使其在大多數(shù)時(shí)間停止工作即可以有效地降低功耗。設(shè)計(jì)結(jié)果表明，在面積僅增加2%的情況下系統(tǒng)功耗可降低13%。
    基于鎖存器的門控時(shí)鐘可以實(shí)現(xiàn)上述功能，它具有不需要數(shù)據(jù)選擇器、面積較小、可以減小時(shí)鐘網(wǎng)絡(luò)上電容、減少門控寄存器的內(nèi)部功耗等優(yōu)點(diǎn)。鎖存器門控時(shí)鐘電路及時(shí)序如圖3所示。

3.3 并行流水線
    本設(shè)計(jì)使用加法和移位運(yùn)算代替IDCT快速算法中的浮點(diǎn)乘法運(yùn)算單元，用高度并行流水線VLSI結(jié)構(gòu)加快數(shù)據(jù)處理速度，其處理數(shù)據(jù)的時(shí)間不到串行結(jié)構(gòu)的1/5。因此，時(shí)鐘頻率可以相應(yīng)地降低到串行結(jié)構(gòu)的1/5左右，從而降低系統(tǒng)的功耗。例如，使用2個(gè)16×8的乘法器同時(shí)并行計(jì)算高位部分和低位部分，分別得到高位部分積和低位部分積，然后進(jìn)行移位相加。實(shí)現(xiàn)電路運(yùn)算時(shí)實(shí)現(xiàn)時(shí)間重疊、資源重復(fù)使用和資源共享，提高了系統(tǒng)的并行性，以此提高了乘法電路的運(yùn)行速度和效率。
4 仿真和綜合結(jié)果
    本文選用1幅1 920×1 080大小的JPEG圖像，Modelsim進(jìn)行RTL級仿真后的波形如圖4所示。圖中JPEG_DATA是碼流數(shù)據(jù)，OutR、OutG、OutB是解碼仿真結(jié)果[4]。在100 MHz的頻率下對解碼核心模塊進(jìn)行綜合[5]，結(jié)果如表1所示。

    本文有別于以往用軟件實(shí)現(xiàn)JPEG解碼，而是在用硬件實(shí)現(xiàn)JPEG解碼的同時(shí)，改進(jìn)硬件結(jié)構(gòu)，通過多種易于操作的方法來降低硬件解碼能耗。通過EDA工具驗(yàn)證，完全可以滿足JPEG圖像硬件解碼的要求。
參考文獻(xiàn)
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