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提升小波變換不僅具有傳統小波多分辨率的優(yōu)點(diǎn)，而且簡(jiǎn)化了運算，便于硬件實(shí)現，因此在數字圖像編碼中得到廣泛應用。在新的圖像壓縮標準JPEG2000中，采用9/7、5/3提升小波變換作為編碼算法，其中5/3小波變換是一種可逆的整數變換，可以實(shí)現無(wú)損或有損的圖像壓縮。在通用的DSP芯片上實(shí)現該算法具有很好的可擴展性、可升級性與易維護性。用這種方式靈活性強，完全能滿(mǎn)足各種處理需求。 1 提升算法 提升算法是由Sweldens等在Mallat算法的基礎上提出的，也稱(chēng)為第二代小波變換。與Mallat算法相比，提升算法不依賴(lài)傅立葉變換，降低了計算量和復雜度，運行效率相應提高。由于具有整數變換及耗費存儲單元少的特點(diǎn)，提升算法很適合于在定點(diǎn)DSP上實(shí)現。 小波提升算法的基本思想是通過(guò)基本小波逐步構建出一個(gè)具有更加良好性質(zhì)的新小波。其實(shí)現步驟為分解(split)、預測(predict)和更新(update)。 首先按照對原信號進(jìn)行對稱(chēng)延拓得到新的x(n)。 分解是將數據分為偶數序列x(2n)和奇數序列x(2n+1)二個(gè)部分； 預測是用分解的偶數序列預測奇數序列，得到的預測誤差為變換的高頻分量：H(n)=x(2n+1)-{[x(2n)+x(2n+2)]＞＞1} 更新是由預測誤差更新偶數序列，得到變換的低頻分量：L(n)=x(2n)+{[H(n)+H(n-1)+2]＞＞2} 計算過(guò)程如圖1所示。 2 基于DM642的優(yōu)化策略 2.1 DM642的兩級CACHE結構 DM642是一款專(zhuān)門(mén)面向多媒體處理領(lǐng)域應用的處理器，是構建多媒體通信系統的良好平臺。它采用C64xDSP內核，片內RAM采用兩級CACHE結構，分為L(cháng)1P、L1D和L2。L1只能作為CACHE被CPU訪(fǎng)問(wèn)，均為16KB，訪(fǎng)問(wèn)周期與CPU周期一致，其中L1P為直接映射，L1D為兩路成組相關(guān)；L2可以由程序配置為CACHE和SRAM。 2.2 改進(jìn)的算法結構 傳統的小波變換都是對整幅圖像作變換，先對每一行作變換，然后再對每一列作變換。用這種方式在DSP上實(shí)現該算法時(shí)效率比較低。因為DSP的L1D很小，只有16KB，不能緩存整幅圖像，因此原始圖像數據通常保存在速度較低的外部存儲器上。這樣CPU從L1D每讀取一行數據時(shí)必然會(huì )產(chǎn)生缺失，大量缺失會(huì )嚴重阻塞CPU的運行，延長(cháng)程序的執行時(shí)間。為了減少缺失的發(fā)生，必須將傳統的變換進(jìn)行改進(jìn)。將原來(lái)對整幅圖像的變換改為分塊的變換，即每次從圖像中取出一個(gè)塊，先后完成行、列變換后再按照一定的規則保存到系數緩存中，如圖2所示。 在這種方法中，SDRAM中的一個(gè)數據塊首先傳輸到L2中，然后取到L1D中進(jìn)行水平方向的提升，再對該塊進(jìn)行垂直方向的提升。這樣，由于垂直提升所需的數據都在L1D中，避免了此處數據緩存缺失的產(chǎn)生，使總的缺失數大大降低。 2.3 數據傳輸 (1)SDRAM與L2間的數據傳輸 由于EDMA數據傳輸與CPU運行相互獨立，因此在L2中開(kāi)辟兩塊緩存：EDMA在CPU處理InBuffA的同時(shí)將下一塊數據傳輸到InBuffB，解決了CPU讀取低速設備SDRAM引起的時(shí)延，如圖3所示。 (2)L2與L1D間的數據傳輸 CPU首先訪(fǎng)問(wèn)第一級CACHE中的程序和數據，如果沒(méi)有命中則訪(fǎng)問(wèn)第二級CACHE（如果配置L2的一部分為CACHE)，若還沒(méi)有命中就要訪(fǎng)問(wèn)外部存儲空間。在這個(gè)過(guò)程中，CPU一直處于阻塞狀態(tài)，直至讀取的數據有效。所以，在對L2中的數據塊進(jìn)行水平提升時(shí)，CPU讀取每一行都會(huì )產(chǎn)生缺失。針對這種情況，TMS320C64x系列DSP為L(cháng)1D提供了一種高速緩存缺失處理的流水處理機制。若連續多次未命中，CPU等待時(shí)間就會(huì )重疊，總體上減少了平均缺失造成的CPU阻塞時(shí)間。 因此，在CPU對數據進(jìn)行水平提升前，利用缺失流水技術(shù)，將當前數據塊全部讀取到L1D中，隨后再對該數據塊進(jìn)行水平提升，則不會(huì )再發(fā)生缺失，并可提高運算速度。 2.4 L1P與L1D性能優(yōu)化 L1D是兩路成組相關(guān)，每組8KB，總容量16KB。CPU一次處理的數據不應超過(guò)8KB，并且所有的原始數據都連續存儲在同一CACHE組中；程序的中間過(guò)程數據保留在預分配的另一個(gè)CACHE組中。 數據讀取到L1D之后，首先由8位擴展成16位，然后對這些數據進(jìn)行水平提升，只要這些數據能保留在L1D中，隨后進(jìn)行的垂直提升就可以完全避免缺失。因此，數據塊的大小是由中間過(guò)程數據決定的，所有中間過(guò)程數據加起來(lái)不能超過(guò)8KB，選取數據塊是32×32。 當多個(gè)函數映射到L1P的同一個(gè)CACHE行時(shí)就會(huì )引起沖突缺失，所以必須合理放置這些函數。由于實(shí)現提升的全部函數加起來(lái)不超過(guò)16KB，因此，如果能將這些函數安排在一個(gè)連續的存儲空間內，就可以完全避免由沖突引起的L1P缺失�？梢栽赾md文件的SECTIONS中添加一個(gè)GROUP，然后將頻繁調用的函數放到GROUP中： SECTIONS { GROUP ＞ ISRAM { .text：_horz .text：_vert .text：_IMG_pix_pand … }…} 2.5 程序優(yōu)化 由前面的分析可知,對圖像進(jìn)行提升小波變換時(shí),需要對其四個(gè)邊界進(jìn)行延拓。延拓方式采用圖1所示的對稱(chēng)延拓，其中左邊與上邊需要多延拓一個(gè)點(diǎn)。而對圖像中的一個(gè)塊進(jìn)行提升變換時(shí)，其延拓的應該是與該塊相鄰的四個(gè)塊數據的邊界數據，如圖4所示。 邊界延拓主要是用于計算高頻系數。分析發(fā)現，水平提升時(shí)，當前數據塊每一行的最后一個(gè)高頻系數與下一個(gè)塊在該行的第一個(gè)高頻系數相同。所以只要把當前塊的這些系數保存起來(lái)，在對下一塊進(jìn)行水平提升時(shí)第一個(gè)高頻系數就不需要再進(jìn)行計算，因此也就不需要再對其左邊界進(jìn)行延拓了。垂直方向的提升也是同樣的道理。在程序中添加兩個(gè)數組，分別用于存放當前塊的每一行與每一列的最后一個(gè)高頻系數。采用這種方法就可以降低程序的復雜度，提高執行效率，減少缺失的發(fā)生。 像素擴展函數pix_pand是采用TI的IMGLIB算法庫。水平提升與垂直提升函數均由作者用線(xiàn)性匯編語(yǔ)言編寫(xiě)，充分利用64x系列DSP的半字處理指令，采用半字打包技術(shù)，最大限度地提高程序的執行效率。 水平提升時(shí)，將每行的數據重新排序，變成如圖5所示的結構。 使用C64x的ADD2、SHR2和SUB2等半字處理指令，將如下的兩個(gè)運算并行執行： H(1)=B-[(A+C)＞＞1] H(2)=D-[(C+E)＞＞1] 垂直提升時(shí)則可以安排多列的計算并行執行，如圖6所示。 H1(1)=B1-[(A1+C1)＞＞1] H2(1)=B2-[(A2+C2)＞＞1] 3 仿真結果 表1列出了CPU讀取L1D時(shí)產(chǎn)生的缺失數。其中，水平方向的缺失不可避免。由于要對數據塊的右側和底部進(jìn)行邊界延拓，所以在水平方向的缺失數比傳統方法略高；而在垂直方向上，該算法完全避免了缺失的發(fā)生。 表2列出了幾種方法的計算性能。由于本文采用了多種優(yōu)化技術(shù)，運算速度提高了4～10倍。 本文介紹了5/3提升小波變換及其在DM642上的實(shí)現。為了提高其性能提出了多項優(yōu)化技術(shù)，試驗證明這些方法十分有效。 |
