CN101841707B - 基于jpeg2000标准的高速实时处理算术熵编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于JPEG2000标准的高速实时处理算术熵编码方法，主要解决现有编码方法复杂度高、编码速度低的问题。其编码过程是：首先判断双上下文符号对类型，根据其类型分别预测概率区间值，并计算编码参数；再对码值进行更新，判断当前归一化类型，并对码值进行归一化；当没有新的上下文符号输入时，对码值进行排空处理；然后将归一化及排空处理产生的码流按字节分类缓存；最后按优先级顺序依次输出分类缓存码流。本发明具有编码速度高、复杂度低的优点，可用于各种高速数字设备的图像压缩编码，特别是高速实时卫星遥感图像编码。

Description

基于JPEG2000标准的高速实时处理算术熵编码方法

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及压缩编码，特别是一种涉及高速实时处理的算术熵编码方法，用于各种数字设备的图像压缩编码，特别是高速实时卫星图像压缩编码。

背景技术

随着多媒体和网络技术的发展及其在医学影像、遥感图像和数字图像/视频传输等方面的应用，已有的静止图像压缩标准JPEG已不能满足当前实际应用的要求，为此国际标准化组织于2000年11月制定了新的静止图像压缩标准JPEG2000。该标准的核心技术之一就是采用算术熵编码方法对小波变换后的数据进行编码，实现图像数据的压缩处理。

JPEG2000的基本编码流程可以简单描述为：首先对输入图像进行离散小波变换，小波变换后的数据称为小波系数；然后以码块为单位对小波系数进行量化、编码，码块的大小通常为32×32或者64×64；在编码过程中，按小波系数位平面顺序建立相应上下文模型，并采用算术熵编码方法对上下文符号对CXD进行编码，从而得到对应码块的编码数据；最后根据预设的压缩比，有选择地输出各个码块对应的编码数据，完成对单幅图像的编码处理。

所述的算术熵编码方法的编码原理叙述如下：

算术熵编码的输入为上下文符号对CXD，包括上下文标号CX和上下文判决D.其中CX表示由当前编码像素生成的上下文标号，取值范围为0-18，D表示对应上下文的判决，取值范围为0-1。对上下文符号对进行算术熵编码的输出是对应的压缩码流。在算术熵编码时，根据输入的上下文标号CX自适应地选择相应判决D的概率，依据判决D的值得出准备进行编码的符号值，即大概率编码符号MPS和小概率编码符号LPS，以及小概率编码符号LPS对应的概率Qe，然后调整相应的概率区间值，并输出编码值到码值寄存器。该概率区间值采用16位无符号整数表示，该码值寄存器为32位，并且划分为5个不同的字段，即第31到28位表示4位零数据，第27位表示“进位”位，第26到19位表示编码输出位，第18到16位表示用于隔断进位传播的3位分割位，第15到0位表示码值的小数位。对于编码符号的概率Qe，算术熵编码器采用一个具有47个索引的数组实现，该数组称为概率估计表PET，表中每一项对应一个16位的LPS符号的Qe值。依据JPEG2000标准的规定，将当前编码符号对应的上下文标号CX作为地址来访问一个大小为19×6的数组，得到概率估计表PET的入口索引Index，然后以Index为地址读取PET表中对应LPS符号概率值Qe，并结合当前概率区间值和码值判定具体编码的过程。如果当前概率区间值小于等于0.75，该值对应于十六进制下为0x8000，为了防止溢出，需要对概率区间值和码值进行归一化处理，通过左移概率区间值和码值使概率区间大于0x8000。在归一化的同时，如果码值中码流组成整字节，则进行码流输出过程，即得到最终的编码输出码流。为了防止进位传递，通过设置特定的比特位填充以截断进位的传递。

尽管在JPEG2000标准中给出了算术熵编码的编码方法描述，但是针对硬件实现方法则没有任何相关说明，因此不少学者和公司致力于高速算术熵编码方法的研究工作，提出了各种算术熵编码器硬件实现方法，其中具有代表性的硬件实现方法包括以下七种：

第一种是美国学者Gupta在2004年Midwest Symp.Circuits Syst.(MWSCAS’04)国际会议上发表的文章“High speed VLSI architecture for bit plane encoder ofJPEG2000”(2004，vol.2，pp.II233-II236)中提出的高速算术熵编码方法，该方法的吞吐率为平均单个时钟处理1.2个上下文符号对。

第二种和第三种是中国台湾学者K.-K.Ong和Jen-Shiun Chiang分别在2002年Int.Conf.Image Process.(ICIP’02)和2004年IEEE Int.Symp.Circuits and Systems国际会议上发表的文章“A high throughput low cost context-based adaptive arithmetic codec formultiple standards”(2002，vol.1，pp.I872-I875)和“High-speeds EBCOT with dualcontext-modeling coding architecture for JPEG2000”(2004，vol.3，pp.865-868.)中提出的高速算术熵编码方法，其吞吐率均为单个时钟处理1个上下文符号对。

第四种是许超在2005年Int.Conf.Image Process.(ICIP’05)国际会议上发表的文章“A Dual-Symbol Coding Arithmetic Coder Architecture Design for High Speed EBCOTCoding Engine in JPEG2000”中给出的算术熵编码方法，该编码方法在不同上下文输入时可达到单个时钟处理2个上下文符号对，但是当相同上下文输入时编码结构则不能同时处理。

第五种是澳大利亚学者M.Dyer在2006年IEEE Transactions on Circuits andSystems-I：Regular Papers期刊发表的文章“Concurrency Techniques for ArithmeticCoding in JPEG2000”(vol.53，no.6，pp.1203-1213，June 2006)中描述的高速算术熵编码方法。虽然该方法可以实现双上下文符号对并行处理，但是该方法中所需存储位较多，对芯片设计造成一定困难，实现复杂度过高。

第六种是国内的一些学者如华林等人在2003年《固体电子学研究与进展》期刊上发表的文章“一种适用于JPEG2000的高速MQ编码器的VLSI实现”(2003年第23卷，第4期，第421-426页)中给出的算术熵编码方法，该方法采用动态流水技术，处理速度为单个时钟处理0.625个上下文符号对，编码速度低。

第七种是梅魁志等人在2007年IEEE Trans.on Circuits and System for VideoTechnology期刊上发表的文章“VLSI Design of a High-Speed and Area-EfficientJPEG2000 Encoder”(2007年第17卷，第8期，第1065-1078页)中给出的算术熵编码方法，该方法采用多输入同步流水技术实现算数熵编码，处理速度为单个时钟处理0.625个上下文符号对，编码速度低。

上述七种高速算术熵编码硬件实现方法具有以下缺陷：若实现复杂度较低，则处理速度也较低，如方法六和七；若提高处理速度，则实现复杂度随之急剧增加，如方法一至五。

发明内容

本发明的目的在于避免上述已有技术的不足，提供了一种基于JPEG2000标准的高速实时处理算术熵编码方法，以实现在保持复杂度不变的条件下提高编码系统的处理速度。

实现本发明目的的技术关键是对算术熵编码的编码符号进行预测处理，采用特定的概率预测表结构实现双上下文符号对的并行编码，以提高编码速度和效率。

为实现上述目的，本发明基于JPEG2000标准的高速实时处理算术熵编码方法，包括如下步骤：

(1)判断双上下文符号对类型步骤：

(1a)根据输入的双上下文标号，确定上下文标号的异同；

(1b)根据输入的双上下文符号对，从编码索引数组中读取该双上下文符号对分别对应的双编码索引，以及双上下文标号分别对应的双大概率符号标识，通过双大概率符号标识和相应的双上下文判决的关系，确定双上下文符号对的概率类型，该概率类型包括双大概率符号、大概率/小概率符号、小概率/大概率符号和双小概率符号；

(1c)由上下文标号的异同和双上下文符号对的概率类型，联合确定双上下文符号对类型，该双上下文符号对类型包括双大概率符号相同、双大概率符号相异、大概率/小概率符号相同、大概率/小概率符号相异、小概率/大概率符号相同、小概率/大概率符号相异、双小概率符号相同和双小概率符号相异；

(2)预测概率区间值步骤：

(2a)根据设定的概率估值表，利用双编码索引从该概率估值表中分别得到对应的小概率符号概率值；

(2b)根据得到的小概率符号概率值，对不同类型的双上下文符号对分别进行概率区间值更新，并计算概率区间值移位计数值和归一化过程标识参数；

(3)归一化处理步骤：

(3a)根据步骤(1c)得到的双上下文符号对类型，对码值进行更新；

(3b)根据概率区间值、归一化过程标识和小概率符号概率值，确定当前归一化类型，该归一化类型包括零次归一化、单次归一化、一类双次归一化和二类双次归一化；

(3c)对归一化类型为单次归一化、一类双次归一化和二类双次归一化的码值分别进行归一化，并产生对应的单次归一化码流、一类双次归一化码流和二类双次归一化码流；

(4)排空处理步骤：当没有新的上下文符号输入时，对码值进行排空处理，并得到相应的排空码流；

(5)分类缓存输出码流步骤：

根据码流的输出字节数，将单次归一化码流、一类双次归一化码流、二类双次归一化码流和排空码流分别进行分类缓存；

(6)码流输出步骤：

根据当前码流可能输出的字节数目，分别选择单字节、双字节、三字节或者四字节方式，对步骤(5)分类缓存的码流按照优先级顺序依次进行输出，形成最终的算术熵编码码流。

上述步骤(5)所述的单次归一化码流、一类双次归一化码流、二类双次归一化码流和排空码流分别进行分类缓存，按照如下规则进行：

(1)对于单字节输出码流，将其缓存到第一字节缓存中；

(2)对于双字节输出码流，将其依次缓存到第一、第二字节缓存中；

(3)对于三字节输出码流，将其依次缓存到第一至第三字节缓存中；

(4)对于四字节输出码流，将其依次缓存到第一至第四字节缓存中。

上述步骤(6)所述的分类缓存的码流按照优先级顺序依次进行输出，其步骤如下：

(6a)如果第一字节缓存不为空，则先读取该第一字节缓存中一个字节的数据并输出，然后进行步骤(6b)；否则，直接进行步骤(6b)；

(6b)如果第二字节缓存不为空，则读取该第二字节缓存中一个字节的数据并输出，然后进行步骤(6c)；否则，直接进行步骤(6c)；

(6c)如果第三字节缓存不为空，则读取该第三字节缓存中一个字节的数据并输出，然后进行步骤(6d)；否则，直接进行步骤(6d)；

(6d)如果第四字节缓存不为空，则读取该第四字节缓存中一个字节的数据并输出，然后返回步骤(6a)；否则，进行步骤(6e)；

(6e)如果已经处理完所有输入的上下文符号对，则结束整个编码过程，否则，返回步骤(6a)。

本发明由于在预测概率区间值时，根据双上下文符号对的8种不同类型，分别采用8种不同的处理方法，以进行有效的双上下文符号预测编码，使得每一种可能出现的双上下文符号的输入情况都逐一枚举，充分利用了双上下文符号处理的并行度，完全避免了由于上下文标号相同而导致的编码停顿；同时由于本发明采用了三种不同类型的归一化处理操作，实现了不同形式归一化操作的并行处理，从而克服了由于不同类型归一化操作带来的复杂运算以及串行化操作。此外由于本发明实现了在单个时钟处理双上下文符号对的算术熵编码，并保证了双上下文符号对不间断的流水处理，因此在实现复杂度没有增长的条件下，编码速度和效率有了显著提高，在高速实时图像编码领域，如高速数码相机、图像检索、高速卫星遥感图像编码、战场监控等多个民用及军用场合具有巨大的应用价值。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明步骤1和步骤2的详细流程图；

图3是本发明步骤3、步骤4和步骤5的详细流程图；

图4是本发明步骤6的详细流程图。

具体实施方式

本发明的编码方法采用Xilinx ISE 9.1集成开发软件和VHDL、Verilog HDL语言，在Xilinx公司的型号为XC2V3000-6BG728的FPGA上实现。

参照图1，本发明提出的基于JPEG2000标准的高速实时处理算术熵编码方法，按如下步骤进行：

步骤1，判断双上下文符号对的类型。

同时读取输入的双上下文符号对，包括双上下文标号和双上下文判决，根据上下文标号的异同和双上下文符号对的概率类型，对双上下文符号对的类型进行判断。

参照图2，本步骤的具体判断过程如下：

1.1读入双上下文标号，判断上下文标号的异同，即如果两个上下文标号相等，则判定为相同，否则，判定为相异；

1.2根据输入的双上下文符号对，从编码索引数组中读取该双上下文符号对分别对应的双编码索引，以及双上下文标号分别对应的双大概率符号标识；

1.3根据双大概率符号标识以及相应的双上下文判决的关系，确定双上下文符号对的概率类型，该概率类型包括双大概率符号、大概率/小概率符号、小概率/大概率符号和双小概率符号；

1.4根据上下文标号的异同和双上下文符号对的概率类型，按如下方法判断双上下文符号对的类型：

(1)如果两个上下文标号相同，且双上下文符号对的概率类型为双大概率符号，则双上下文符号对类型为双大概率符号相同；

(2)如果两个上下文标号相同，且双上下文符号对的概率类型为大概率/小概率符号，则双上下文符号对类型为大概率/小概率符号相同；

(3)如果两个上下文标号相同，且双上下文符号对的概率类型为小概率/大概率符号，则双上下文符号对类型为小概率/大概率符号相同；

(4)如果两个上下文标号相同，且双上下文符号对的概率类型为双小概率符号，则双上下文符号对类型为双小概率符号相同；

(5)如果两个上下文标号相异，且双上下文符号对的概率类型为双大概率符号，则双上下文符号对类型为双大概率符号相异；

(6)如果两个上下文标号相异，且双上下文符号对的概率类型为大概率/小概率符号，则双上下文符号对类型为大概率/小概率符号相异；

(7)如果两个上下文标号相异，且双上下文符号对的概率类型为小概率/大概率符号，则双上下文符号对类型为小概率/大概率符号相异；

(8)如果两个上下文标号相异，且双上下文符号对的概率类型为双小概率符号，则双上下文符号对类型为双小概率符号相异。

步骤2，预测概率区间值，并计算编码参数。

参照图2，本步骤的具体实现如下：

2.1根据步骤(1.2)得到的双编码索引，从设定的概率估值表中，分别读取对应的两个小概率符号概率值；

2.2根据得到的小概率符号概率值，对步骤(1.4)得到的8种类型的双上下文符号对，分别进行概率区间值更新，并计算编码参数，该编码参数包括两个概率区间值移位计数值和归一化过程标识。

步骤3，对码值进行归一化处理。

参照图3，本步骤的具体实现如下：

3.1根据步骤(1.4)得到的双上下文符号对类型，分别对码值进行相应更新；

3.2根据概率区间值、归一化过程标识和小概率符号概率值，确定当前的归一化类型，该归一化类型包括零次归一化、单次归一化、一类双次归一化和二类双次归一化；

3.3对零次归一化类型的码值，不进行归一化处理，没有对应码流输出；对单次归一化、一类双次归一化和二类双次归一化类型的码值，分别进行归一化处理，并产生对应的单次归一化码流、一类双次归一化码流和二类双次归一化码流。

步骤4，对码值进行排空处理。

参照图3，当没有新的上下文符号对输入时，对码值进行排空处理，并得到相应的排空码流。

步骤5，分类缓存输出码流。

参照图3，本步骤的具体实现如下：

根据码流的输出字节数，对得到的单次归一化码流、一类双次归一化码流、二类双次归一化码流和排空码流分别进行分类缓存，具体过程如下：

5.1如果该码流仅输出一个字节，则将该字节写入第一字节缓存中准备输出；

5.2如果该码流输出两个字节，则将第一个字节写入第一字节缓存中，将第二个字节写入第二字节缓存中；

5.3如果该码流输出三个字节，则将第一个字节写入第一字节缓存中，将第二个字节写入第二字节缓存中，将第三个字节写入第三字节缓存中；

5.4如果该码流输出四个字节，则将第一个字节写入第一字节缓存中，将第二个字节写入第二字节缓存中，将第三个字节写入第三字节缓存中，将第四个字节写入第四字节缓存中。

步骤6，输出分类缓存的码流。

参照图4，本步骤的具体实现如下：

按照顺序查询的方式，依次读取第一至第四字节缓存中的码流进行输出，完成对双上下文符号对的算术熵编码，具体过程包括：

6.1如果第一字节缓存不为空状态，则读取该第一字节缓存中一个字节的数据并输出，然后执行步骤(6.2)；否则，直接执行步骤(6.2)；

6.2如果第二字节缓存不为空状态，则读取该第二字节缓存中一个字节的数据并输出，然后执行步骤(6.3)；否则，直接执行步骤(6.3)；

6.3如果第三字节缓存不为空状态，则读取该第三字节缓存中一个字节的数据并输出，然后执行步骤(6.4)；否则，直接执行步骤(6.4)；

6.4如果第四字节缓存不为空状态，则读取该第四字节缓存中一个字节的数据并输出，然后返回步骤(6.1)；否则，直接执行步骤(6.5)；

6.5如果当前已经处理完所有输入的上下文符号对，则结束整个编码过程，否则，直接返回步骤(6.1)。

本发明的效果可以通过以下实验数据进一步说明。

表1给出了本发明分别采用Xilinx的FPGA芯片XC2V3000以及Altera的FPGA芯片STRATIX实现的编码方法的主要技术指标，包括FPGA资源利用情况即Slice和LC使用数目、内部占用的存储位数目以及与处理速度相关的时钟频率和吞吐率。

表1  本发明实现的编码系统的主要技术指标

FPGA型号	Slices资源	LCs资源	存储位	时钟频率(MHz)	吞吐率(MSPS)
						XC2V3000	6974	-	1509	48.30	96.60
STRATIX	-	12649	1509	40.53	81.06

从表1可见，本发明实现了在单个时钟处理双上下文符号对的算术熵编码，编码速度和效率显著提高。

表2给出了本发明与现有技术在编码速度和实现复杂度方面的定性比较。可以看出，就处理速度而言，本发明与现有的第五种编码方法的处理速度最高，均达到了2上下文/时钟，但是就复杂度而言，第五种编码方法的现复杂度明显高于比本发明，该方法内部存储容量为8192位，而本发明的内部存储容量仅为1509位。

表2 本发明与现有技术在编码速度和实现复杂度方面的比较

各种方法

第一种

第二、三种

第四种

第五种

第六种

第七种

本发明

速度(上下文/时钟)

1.2

1

小于2

2

0.625

0.625

2

复杂度

中

中

高

高

低

低

中

从表2可见，本发明显著地改善了编码速度，可进行高速实时编码处理，同时实现复杂度较低。

以上描述仅是本发明的一个具体实例，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修正和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于JPEG2000标准的实时处理算术熵编码方法，包括：

(1)判断双上下文符号对类型步骤：

(1a)根据输入的双上下文标号，确定上下文标号的异同；

(1b)根据输入的双上下文符号对，从编码索引数组中读取该双上下文符号对分别对应的双编码索引，以及双上下文标号分别对应的双大概率符号标识，通过双大概率符号标识和相应的双上下文判决的关系，确定双上下文符号对的概率类型，该概率类型包括双大概率符号、大概率/小概率符号、小概率/大概率符号和双小概率符号；

(1c)由上下文标号的异同和双上下文符号对的概率类型，联合确定双上下文符号对类型，该双上下文符号对类型包括双大概率符号相同、双大概率符号相异、大概率/小概率符号相同、大概率/小概率符号相异、小概率/大概率符号相同、小概率/大概率符号相异、双小概率符号相同和双小概率符号相异；

(2)预测概率区间值步骤：

(2a)根据设定的概率估值表，利用双编码索引从该概率估值表中分别得到对应的小概率符号概率值；

(2b)根据得到的小概率符号概率值，对不同类型的双上下文符号对分别进行概率区间值更新，并计算概率区间值移位计数值和归一化过程标识参数；

(3)归一化处理步骤：

(3a)根据步骤(1c)得到的双上下文符号对类型，对码值进行更新；

(3b)根据概率区间值、归一化过程标识参数和小概率符号概率值，确定当前归一化类型，该归一化类型包括零次归一化、单次归一化、一类双次归一化和二类双次归一化；

(3c)对归一化类型为单次归一化、一类双次归一化和二类双次归一化的码值分别进行归一化，并产生对应的单次归一化码流、一类双次归一化码流和二类双次归一化码流；

(4)排空处理步骤：当没有新的上下文符号输入时，对码值进行排空处理，并得到相应的排空码流；

(5)分类缓存输出码流步骤：根据码流的输出字节数，将单次归一化码流、一类双次归一化码流、二类双次归一化码流和排空码流分别进行分类缓存；

(6)码流输出步骤：根据当前码流输出的字节数目，通过选择单字节或双字节或三字节或四字节的方式，对步骤(5)分类缓存的码流按照优先级顺序依次进行输出，形成最终的算术熵编码码流。

2.根据权利要求1所述的实时处理算术熵编码方法，其特征在于步骤(5)所述的单次归一化码流、一类双次归一化码流、二类双次归一化码流和排空码流分别进行分类缓存，按照如下规则进行：

(1)对于单字节输出码流，将其缓存到第一字节缓存中；

(2)对于双字节输出码流，将其依次缓存到第一、第二字节缓存中；

(3)对于三字节输出码流，将其依次缓存到第一至第三字节缓存中；

(4)对于四字节输出码流，将其依次缓存到第一至第四字节缓存中。

3.根据权利要求1所述的实时处理算术熵编码方法，其特征在于步骤(6)所述的分类缓存的码流按照优先级顺序依次进行输出，其步骤如下：

(6a)如果第一字节缓存不为空，则先读取该第一字节缓存中一个字节的数据并输出，然后进行步骤(6b)；否则，直接进行步骤(6b)；

(6b)如果第二字节缓存不为空，则读取该第二字节缓存中一个字节的数据并输出，然后进行步骤(6c)；否则，直接进行步骤(6c)；

(6c)如果第三字节缓存不为空，则读取该第三字节缓存中一个字节的数据并输出，然后进行步骤(6d)；否则，直接进行步骤(6d)；

(6d)如果第四字节缓存不为空，则读取该第四字节缓存中一个字节的数据并输出，然后返回步骤(6a)；否则，进行步骤(6e)；

(6e)如果已经处理完所有输入的上下文符号对，则结束整个编码过程，否则，返回步骤(6a)。

Images