1 引言
    JPEG2000是新一代靜止圖像壓縮國際標準，具有優越的圖像壓縮性能和高的圖像質量，不僅克服了傳統JPEG靜止圖像壓縮標準在高壓縮時出現方塊效應的缺點，還提供了圖像漸進傳輸、圖像質量可伸縮及感興趣區域編碼等特性，可以應用于數碼相機、醫療圖像、網絡傳輸等方面。
2  JPEG2000標準基本原理
2.1 JPEG2000編解碼框架
    JPEG2000編碼器編碼主要有預處理、小波變換、量化和熵編碼等步驟，相對于編碼過程，該系統的解碼過程比較簡單[1]。JPEG2000編解碼器框圖如圖1和圖2所示。

圖1  JPEG2000編碼器框圖

圖2  JPEG2000解碼器框圖
2.2  JPEG2000編碼的核心算法
    1） DWT變換
    通過離散小波變換多級小波分解，小波系數既能表示圖像片中局部區域的高頻信息也能表示圖像片中的低頻信息。這樣，即使在低比特率的情況下，也能保持較多的圖像細節，另外，下一級分解得到的系數所表示圖像在水平和垂直方向的分辨率只有上一級小波系數所表示的圖像的一半，所以通過對圖像的不同級進行解碼，就可以得到具有不同空間分辨率的圖像。
    2） EBCOT算法
    EBCOT算法的基本思想是將小波變換以后的子帶劃分為大小固定的碼塊，對碼塊系數量化，按照二進制位分層的方法，從高有效位平面開始，依次對每個位平面上的所有小波系數位進行三個通道掃描建模（重要性傳播編碼通道、幅度精煉編碼通道、清除編碼通道），即位平面編碼，生成上下文和0、1符號對，然后對這些上下文和符號對進行上下文算術編碼，形成碼塊碼流，完成第一階段編碼塊編碼；最后根據一定參數指標如碼率、失真度，按率失真最優原則在每個獨立碼塊碼流中截取合適的位流組裝成最終的圖像壓縮碼流，完成第二階段碼流組裝過程[2]。
2.3  EBCOT算法中塊編碼算法的改進研究及實現
    在JPEG2000編解碼系統中，EBCOT算法是其重要的組成部分。而EBCOT算法中的第一階段塊編碼又是整個算法的核心，它占用了大量的編碼時間，無論是無損壓縮還是有損壓縮，EBCOT算法中的位平面編碼時間都占到整個編碼耗時的50%以上[3][4]。所以，自從EBCOT算法提出后，由于第一階段塊編碼的運算量比較大、編碼速度較慢，針對這種情況的優化改進研究很有必要。
    圖3為barbara圖像（256×256）在位平面編碼時三個通道系數編碼數量變化示意圖。圖中通道1表示重要性通道，通道2表示幅度精練通道，通道3表示清除通道。由圖可以看出，在最高位平面MSB，所有系數都只在清除通道進行編碼。重要性傳播通道中編碼的系數數量先是增加，然后由于在重要性傳播通道中的系數已變為重要的，所以在重要性傳播通道中編碼的系數數量又逐漸減少。在低位平面（0、1、2）大部分系數在幅度精練通道中編碼，只有一少部分在重要通道中編碼，沒有系數在清除通道中編碼。在整個掃描編碼過程中，三次掃描要形成三次上下文并判斷其所屬編碼通道，這樣就會使編碼時間大幅度增加。
    根據對圖3的數據分析研究，本文給出兩種針對于位平面編碼的改進方法[5]。
    （1）位平面0、1、2清除通道編碼省略法。由圖3可以看出在較低位平面（即位平面0、1、2）上清除通道實際編碼的像素是很少的，幾乎為零。所以花費時間對較低位平面上的清除通道進行掃描編碼是無意義的。本論文就此給出一種改進方案即省略較低位平面的清除通道編碼，達到改進標準算法的目的。該編碼模塊與標準算法此部分代碼相近，只是對編碼條件進行了改變。
    （2）位平面6、7一次掃描法。由圖3可以看出在高位平面（位平面6和位平面7）重要性傳播通道和幅度精練通道的編碼量都很低，趨近于零，而清除編碼通道編碼的像素量相反卻很高。在標準算法的掃描機制下，對圖像質量影響很小的高頻子帶像素編碼，掃描算法必須從最高平面由高向低分三次完整的掃描。本文給出一次掃描法對較高位平面進行改進，即在一次掃描過程中對最高位平面和次高位平面所有系數進行編碼。在一次編碼一個系數時，通過上下文的形成，先確定此系數屬于哪個通道。然后，此系數按所屬通道馬上進行相應編碼。這樣就能減少兩次掃描，節約了編碼時間，從而能夠提高編碼效率。本文處理的對象主要是8比特的灰度圖像。有損壓縮采用9/7小波變換。

圖3  位平面編碼三個通道系數編碼數量變化示意圖
    通過對壓縮性能研究發現，在壓縮比較小時本文改進算法比標準算法的壓縮性能約低0.4db左右，在壓縮比較大時兩者的壓縮性能相一致，保留了JPEG2000優異的壓縮性能；從編解碼時間來看，在有損壓縮編碼執行時間上，本文所給出的改進算法比標準算法時間縮短8%到12%，解碼時間縮短2%到5%，提高了編碼效率，達到了改進的目的。
3  JPEG2000標準中改進算法的DSP實現
3.1 DSP硬件開發平臺
    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?；谝陨峡紤]，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?？紤]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。
    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。

圖6  barbara圖像編碼圖
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。