基于zynq的dctidct在图像编解码中的硬件加速【字数：11229】
指导教师 王海鹏 摘 要JPEG是联合图像专家组(Joint Picture Expert Group)的英文缩写，它代表了一种名为“ISO 10918-1”的图像压缩标准。该标准制定于1992年，并迄今为止在计算机视觉显示、流式媒体传输、移动便携设备图像存储等方面得到了广泛的应用。早期的JPEG编码全部由软件算法完成，效率上存在不足，难以适用于算力较小的微型嵌入式设备。本设计结合了ARM和FPGA各自在嵌入式开发中各自的优势，利用Zynq平台针对JPEG算法中离散余弦变换（DCT）等大量计算设计基于FPGA的IP核，并挂载到AXI总线上，实现ARM和FPGA IP核的异核融合架构设计，从而完成整体编码的硬件加速。该设计能有效减少JPEG编码时间，提高JPEG编码效率。
目 录
引 言 1
第一章 JPEG原理与实现 3
1. 1JPEG概述 3
1. 2JPEG实现框架 3
1. 3图像预处理 4
1. 4离散余弦变换 5
1. 5量化与熵编码 6
1. 6本章小结 8
第二章 环境搭建与准备 9
2. 1硬件平台简介 9
2. 2设计框架与思路 10
2. 3LINUX环境搭建 12
2. 4LINUX内核烧写 14
2. 5本章小结 15
第三章 ZYNQ的DCT变换IP核实现 16
3. 1软件设计平台 16
3. 2二维DCT的IP核选择 17
3. 3二维DCT的IP核实现 18
3. 4ZYNQ中PS与PL部分的互联 20
3. 5本章小结 22
第四章 平台H/W加速测定与性能分析 23
4. 1程序仿真测试 23
4. 2硬件加速测试 23
4. 3结果分析与总结 26
4. 4本章小结 27
结束语 28
致 谢 29
参考文献 30
附录 2DDCT *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
IP核算法 31
引 言
当今社会已步入信息时代，互联网成为人们日常生活中不可或缺的一部分。自二十一世纪初，随着网络技术的高速发展，基于互联网应用的多媒体技术应运而生。多媒体技术(Multimedia Technology)是一种基于计算机技术的，利用计算机对文字、图像、视频、音乐、动画、数据等信息进行管理以及传输、处理，使得计算机与用户进行多种信息交互的一种新型技术。其中，数字图像处理在多媒体中有着广泛的应用。数字图像处理，是一种利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、提取特征、编码与压缩等处理的技术和方法[1]。由于目前的网络带宽仍然有限，为支撑海量的图像信息数据传输，需要对这些图像信息进行一定的处理，即通过合适的方法进行编码与压缩，从而在容量有限的情况下存储更多的图像信息，而这也是现在专家们不断研究的课题之一。
1992年，联合照片专家组(Joint Photographic Experts Group)制定了一种图形压缩标准JPEG，该标准具有可压缩性，兼容性好，图像质量高等一系列特点，直到目前得到了广泛的使用。正是因为JPEG具有相当多的优良特性，除了传统计算机以外，它还被陆续应用到了PDA、MP4、手机等便携式移动设备。而该类移动设备的计算能力和存储空间有限，需要对JPEG中的算法进行改进，以减少运算次数。为此，有的学者改进了编码规范，提出了JPEG LS、JPEG2000、JPEG XR等新编码规范，力求通过较少的资源换取编码的高压缩率。
移动设备大多数基于嵌入式平台，主要包含ARM公司生产的精简指令集计算机（Reduced Instruction Set Computer, RISC），以及数字图像处理(Digital Signal Processing, DSP)芯片，两者均支持对图像的JPEG编码[6]。其中，ARM由于性能有限，以及指令集缺乏，导致编码效率不高，难以直接运用到实际编码中；而高性能DSP对图像进行加速处理，其开发难度较高，移植可能性差，且也受到其串行运算特性的限制，会对整体的编码效率产生一定影响。
近年来，有的学者发现，利用现场可编程门阵列（FieldProgrammable Gate Array, FPGA）对图像进行处理，能拥有更多的使用优势。在计算效率上，得益于FPGA内部逻辑门的并行特点，可以进行高速有效的并行计算，大大减少了重复单一计算的运算时间。另一方面，相较于DSP成本较高，开发难度较大的特点，FPGA在不断发展的过程中，减少了物料成本，利用最新型的Vivado组合套件，可以进一步减少开发周期，削减开发成本。
本文提出的基于Zynq平台的图像处理，利用了Zynq中包含FPGA的PL模块，对JPEG编码算法中影响效率较大的离散余弦变换/逆变换（Discrete Cosine Transform & Inverse Discrete Cosine Transform, DCT/IDCT）计算进行硬件加速，通过相关仿真对比测试，测定出编码时间，将所测得数据进行分析，验证该设计的加速效果。
JPEG原理与实现
1.1JPEG概述
JEPG是1992年由联合图像专家组所制定的一种图像标准，被命名为“ISO 109181”。随着此后该标准在日常生活中的大量运用，“JPEG”更多作为其俗称而被大多数人所熟知。
JPEG标准是一种有损的图像压缩标准，它能够将原本占用空间动辄几十兆、上百兆的原生图像，压缩至几兆甚至更小的大小，其压缩比高达24：1。得益于如此之高高压缩率，在很多场合，尤其是互联网平台等需要高密集型数据流传输的环境而言，该编码带来的作用不言而喻。
JPEG编码的基本原理，主要是通过滤除图片中不重要的信息，仅保留绝大部分对实际成像表现有用的图像信息来实现的。由于人眼对色彩的敏感度远不及与其对于亮度的敏感度这一特性，为此可以将图像信息由色彩转换为亮度和色差，从此处理完成的图像数据经由一定的算法，将不必要的色彩信息滤除，从而降低了图像的数据大小[2]。
迄今为止，经过数十年的发展，JPEG标准经过不断优化迭代，产生了众多的衍生版本[3]，其主要版本及特性如下图12。
目 录
引 言 1
第一章 JPEG原理与实现 3
1. 1JPEG概述 3
1. 2JPEG实现框架 3
1. 3图像预处理 4
1. 4离散余弦变换 5
1. 5量化与熵编码 6
1. 6本章小结 8
第二章 环境搭建与准备 9
2. 1硬件平台简介 9
2. 2设计框架与思路 10
2. 3LINUX环境搭建 12
2. 4LINUX内核烧写 14
2. 5本章小结 15
第三章 ZYNQ的DCT变换IP核实现 16
3. 1软件设计平台 16
3. 2二维DCT的IP核选择 17
3. 3二维DCT的IP核实现 18
3. 4ZYNQ中PS与PL部分的互联 20
3. 5本章小结 22
第四章 平台H/W加速测定与性能分析 23
4. 1程序仿真测试 23
4. 2硬件加速测试 23
4. 3结果分析与总结 26
4. 4本章小结 27
结束语 28
致 谢 29
参考文献 30
附录 2DDCT *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
IP核算法 31
引 言
当今社会已步入信息时代，互联网成为人们日常生活中不可或缺的一部分。自二十一世纪初，随着网络技术的高速发展，基于互联网应用的多媒体技术应运而生。多媒体技术(Multimedia Technology)是一种基于计算机技术的，利用计算机对文字、图像、视频、音乐、动画、数据等信息进行管理以及传输、处理，使得计算机与用户进行多种信息交互的一种新型技术。其中，数字图像处理在多媒体中有着广泛的应用。数字图像处理，是一种利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、提取特征、编码与压缩等处理的技术和方法[1]。由于目前的网络带宽仍然有限，为支撑海量的图像信息数据传输，需要对这些图像信息进行一定的处理，即通过合适的方法进行编码与压缩，从而在容量有限的情况下存储更多的图像信息，而这也是现在专家们不断研究的课题之一。
1992年，联合照片专家组(Joint Photographic Experts Group)制定了一种图形压缩标准JPEG，该标准具有可压缩性，兼容性好，图像质量高等一系列特点，直到目前得到了广泛的使用。正是因为JPEG具有相当多的优良特性，除了传统计算机以外，它还被陆续应用到了PDA、MP4、手机等便携式移动设备。而该类移动设备的计算能力和存储空间有限，需要对JPEG中的算法进行改进，以减少运算次数。为此，有的学者改进了编码规范，提出了JPEG LS、JPEG2000、JPEG XR等新编码规范，力求通过较少的资源换取编码的高压缩率。
移动设备大多数基于嵌入式平台，主要包含ARM公司生产的精简指令集计算机（Reduced Instruction Set Computer, RISC），以及数字图像处理(Digital Signal Processing, DSP)芯片，两者均支持对图像的JPEG编码[6]。其中，ARM由于性能有限，以及指令集缺乏，导致编码效率不高，难以直接运用到实际编码中；而高性能DSP对图像进行加速处理，其开发难度较高，移植可能性差，且也受到其串行运算特性的限制，会对整体的编码效率产生一定影响。
近年来，有的学者发现，利用现场可编程门阵列（FieldProgrammable Gate Array, FPGA）对图像进行处理，能拥有更多的使用优势。在计算效率上，得益于FPGA内部逻辑门的并行特点，可以进行高速有效的并行计算，大大减少了重复单一计算的运算时间。另一方面，相较于DSP成本较高，开发难度较大的特点，FPGA在不断发展的过程中，减少了物料成本，利用最新型的Vivado组合套件，可以进一步减少开发周期，削减开发成本。
本文提出的基于Zynq平台的图像处理，利用了Zynq中包含FPGA的PL模块，对JPEG编码算法中影响效率较大的离散余弦变换/逆变换（Discrete Cosine Transform & Inverse Discrete Cosine Transform, DCT/IDCT）计算进行硬件加速，通过相关仿真对比测试，测定出编码时间，将所测得数据进行分析，验证该设计的加速效果。
JPEG原理与实现
1.1JPEG概述
JEPG是1992年由联合图像专家组所制定的一种图像标准，被命名为“ISO 109181”。随着此后该标准在日常生活中的大量运用，“JPEG”更多作为其俗称而被大多数人所熟知。
JPEG标准是一种有损的图像压缩标准，它能够将原本占用空间动辄几十兆、上百兆的原生图像，压缩至几兆甚至更小的大小，其压缩比高达24：1。得益于如此之高高压缩率，在很多场合，尤其是互联网平台等需要高密集型数据流传输的环境而言，该编码带来的作用不言而喻。
JPEG编码的基本原理，主要是通过滤除图片中不重要的信息，仅保留绝大部分对实际成像表现有用的图像信息来实现的。由于人眼对色彩的敏感度远不及与其对于亮度的敏感度这一特性，为此可以将图像信息由色彩转换为亮度和色差，从此处理完成的图像数据经由一定的算法，将不必要的色彩信息滤除，从而降低了图像的数据大小[2]。
迄今为止，经过数十年的发展，JPEG标准经过不断优化迭代，产生了众多的衍生版本[3]，其主要版本及特性如下图12。
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