题目：小波变换与自适应量化在硬件平台的优化实现研究

随着图像分辨率的不断提高，海量图像数据给存储和传输带来巨大的压力，有限的存储空间、通信带宽与需要存储传输大量图像数据之间的矛盾日益突出，必须研究高倍高保真的图像压缩技术。由于高倍高保真图像压缩算法复杂度高，需要同时研究其高效硬件实现技术。本文针对图像压缩算法中核心的小波变换和自适应量化模块在硬件平台上进行优化实现研究，在FPGA上对小波变换和小波系数存储进行了优化设计，在DSP上对自适应量化进行了优化实现。图像压缩算法中需要对原始图像数据进行多级小波变换，其结果可以通过多次一级变换得到。一级小波变换由行变换和列变换组成，在FPGA上如何让行列变换流水进行以达到较高的处理速度是一个重要的问题。本文提出了一种包括延拓、行变换、行缓存阵列、列变换组成的设计方式，能够在仅保存八行小波系数的条件下以流水方式高速完成一级小波变换。作为小波变换和预测编码模块的枢纽，小波系数存储在系统中起着重要的作用。本文提出一种在FPGA上以行为单位乒乓存储的小波系数存储结构，并且对高频系数采用较低比特位深存储，在能够高速进行小波系数读写的同时节省了存储空间。通过FPGA上综合报告以及实际在自行研制的压缩板上测试，整体速度达到700Mbps以上。自适应量化模块中亮度值和标准差计算复杂，并且有着大量耗时的除法运算。根据DSP的硬件结构和特点，本文将自适应量化模块在DSP上分别在算法级、流水级和指令级进行了优化实现，提出查找表计算亮度值、优化亮度值存储、采样计算标准差和减少除法运算的优化方式。经过优化，在课题组自行研制的4-DSP开发板上，自适应量化模块的速度达到384.6Mbps。