[发明专利]一种快速JPEG2000图像压缩系统

说明书

技术领域

本发明属于计算机应用领域，尤其属于图像处理领域。

背景技术

随着多媒体技术在计算机科学领域应用的广泛普及，图像压缩技术成为现代数字图像传输、处理、存储中的关键技术。不论是在网络传输等方面，还是在移动通信等领域都有着重要的意义和用途。JPEG2000是在JPEG基础上提出的一项新的静态图像压缩标准，由Joint Photographic Experts Group组织创建和维护。同JPEG压缩标准相比，不但在压缩性能上做了优化，能够以更高的压缩比率压缩图像数据。而且也具有同时支持有损压缩和无损压缩的优势。由于图像像素可以看成二维数组，而计算二维数组则相当于计算大量不相关的数据，特别是质量较高的原始位图，利用传统CPU串行的结构特点处理会消耗大量时间，无法满足图像压缩在现代多媒体技术应用方面的实时性要求。在硬件实现方面，传统的图像压缩一般采用DSP和FPGA等硬件平台来实现，但是DSP和FPGA等硬件的实现，要求研究人员需要对硬件内部结构有深入的研究，并且在移植性方面也存在着一定的困难。然而通用计算图形处理器General Purpose Graphic Process Unit (简称GPGPU)的推出，除了传统GPU所拥有的图形处理架构以外，GPGPU还增加了并行计算架构，该架构为计算密集型处理和高强度并行加速计算提供了可能。NVIDIA公司（纳斯达克代码：NVDA）为其GPGPU提供了全新的软硬件开发平台CUDA(Compute Unifie Compute Unified Device Architecture，计算统一设备架构)，利用CUDA技术在GPGPU上优化JPEG2000图像压缩核心算法同在CPU上实现其算法相比较，在计算速度上有了显著的提升，很大程度上提高了图像压缩的效率。

JPEG2000图像压缩标准同JPEG压缩标准相比，最大的不同是在算法方面做了进一步的改进。首先，它摒弃了JPEG采用的以离散余弦变换（DCT）为主的区块编码方式，而是选择了以离散小波变换（DWT）为主的全帧多解析编码方式，以此来减少图像中包含的数据冗余信息，避免了在低比特率的情况下JPEG压缩标准会产生方块噪声的缺点。其次，在熵编码算法方面，JPEG2000图像压缩标准采用优化截断的嵌入式块编码（EBCOT）算法，取代了JPEG的哈夫曼编码算法。

JPEG2000图像压缩标准的核心编码系统主要包括7个模块，如图1所示，首先对预处理后的原始图像进行正向小波变换得到小波系数，然后根据具体需要对变换后的小波系数进行量化；接着将量化后的小波系数划分成码块，对每一个码块进行独立的嵌入式编码，得到的所有码流按照率失真最优原则分层组织，最后按照一定的码流格式对这些不同质量的层打包后输出压缩码流，即完成了整个图像的压缩过程。

随着3D时代的到来，庞大的3D图形计算量已经远远超出了传统CPU的计算能力范围。为此，图形处理器GPU随之产生，GPU是专门为图形计算而设计的，同CPU相比，GPU有高浮点运算性能，高带宽、高效并行计算的诸多优势。但如此强大的计算能力仅用于图形渲染，这对于计算资源来说无疑是一种浪费。为了充分利用GPU强大的计算能力，同时满足除图形计算以外的其他科学计算领域的需求，通用计算图形处理器GPGPU（General Purpose GPU）应运而生，并且已经取得了巨大的成果。GPGPU的硬件是采用单指令多数据SIMD（Single Instruction Multiple Data）的结构，同时将图形处理架构和并行计算架构完美结合，这使得GPGPU不仅能够作为图形显示卡用于图形渲染的本职工作，同时更大程度上涉足其他非图形的科学计算领域，充分发挥其强大的并行计算能力。如图2所示，一个硬件GPGPU芯片是由流多处理器SM（Stream Multiprocessor）组成，每个流多处理器包含8个流处理器SP（Stream Processor）和两个特殊功能单元SFU（Special Function Unit）以及一些片内存储器资源，例如共享存储器（shared memory）和寄存器（Register）等。

图3为GPGPU硬件SM结构。其中寄存器是高速存储器，与硬件结构对应，每个流处理器SP拥有一个私有的32bit寄存器。共享存储器的访问速度几乎同寄存器一样快，但是存储空间较小，按照当前硬件支持，其默认大小为16K，可被同一个线程块中的所有线程读写访问。在利用GPGPU并行加速计算时需要根据不同存储器的访问速度和功能特点对存储器进行合理分配，这是提高GPGPU计算性能的关键。

发明内容