CN113301344A - 一种基于fpga的图像压缩与解压方法 - Google Patents

一种基于fpga的图像压缩与解压方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113301344A
CN113301344A CN202110561312.XA CN202110561312A CN113301344A CN 113301344 A CN113301344 A CN 113301344A CN 202110561312 A CN202110561312 A CN 202110561312A CN 113301344 A CN113301344 A CN 113301344A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
image
bits
dct
coding
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110561312.XA
Other languages
English (en)
Inventor
刘贵鹏
钟昕岑
宋家毓
吕秀睿
姜贺亮
谢雨轩
赵桂娟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lanzhou University
Original Assignee
Lanzhou University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lanzhou University filed Critical Lanzhou University
Priority to CN202110561312.XA priority Critical patent/CN113301344A/zh
Publication of CN113301344A publication Critical patent/CN113301344A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/42—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation
    • H04N19/423—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation characterised by memory arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/119—Adaptive subdivision aspects, e.g. subdivision of a picture into rectangular or non-rectangular coding blocks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/129—Scanning of coding units, e.g. zig-zag scan of transform coefficients or flexible macroblock ordering [FMO]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/186—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a colour or a chrominance component
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/625—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using discrete cosine transform [DCT]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/91—Entropy coding, e.g. variable length coding [VLC] or arithmetic coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H04N9/67—Circuits for processing colour signals for matrixing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Discrete Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Color Television Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述压缩过程依次包括：图像格式转化、图像分割、RGB转化YUV、2D‑DCT变换、量化和ZIGZAG、DC系数差分预测编码、行程长度编码、Huffman编码；解压过程包括：熵编码对应的解码、反量化、反ZIGZAG编码、反2D‑DCT变换、YUV转化为RGB。本发明通过引入条带法分割图像，以及优化2D‑DCT变换，实现只用单个FPGA无需外加存储器就可以对图像进行压缩与解压，图像压缩极大减少了数据量，解压后的图像恢复性良好。

Description

一种基于FPGA的图像压缩与解压方法
技术领域
本发明属于图像压缩领域，具体涉及一种基于的基于FPGA的图像压缩与解压方法。
背景技术
图像压缩作为机器视觉中的重要研究方向，在工业、农业、交通运输、安防监控以及军事等领域均应用广泛，但同时也颇具挑战。图像压缩，需先对目标图像进行处理，提取目标图像的具体数据，对具体数据进行编码压缩和编码解压，最终实现对目标图像的压缩与解压过程。
现有技术中对于图像压缩的研究，主要集中在个人计算机上借助Matlab等软件进行试验，但是由于计算机在某些情境下使用依旧不够方便，使得基于计算机的图像压缩技术在一些领域中的应用同样受到限制。
目前基于JBIG的图像压缩算法只能对二值图像进行直接处理，其应用具有很大的局限性；而现有的基于JPEG的图像压缩算法又很复杂，对内存的需求大，一般要将数据放在其他处理器中，很难仅仅依靠FPGA实现。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于FPGA的图像压缩与解压方法，具体采用JPEG算法进行压缩和解压。
本发明的一种基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述图像压缩方法包括步骤：图像分割、色域变换A、2D-DCT变换、量化与Zigzag、DC系数差分预测编码、行程长度编码以及Huffman编码，所述图像解压方法包括步骤：熵编码对应的解码、反量化与Zigzag、反2D-DCT变换以及色域变换B过程。
进一步所述图像压缩方法，首先输入RGB565或RGB888格式的目标图像；输入图像大小可以是800*600或400*600或者其他大小的图像；
所述图像分割是将图像分割为N行数据输出到下一模块，具体过程为：将目标图像的数据按顺序循环写入两组RAM中；第一步，拉高第一组的读使能信号第二组的读使能信号不变(保持在低电平)，将图像第一个N行的数据按行写入第一组N个RAM中，并对其进行计数，当计数到图像列数减一时，将计数器数据归零，拉低第一组的使能信号并拉高第一组的写使能信号，将存在第一组RAM中的数据传到下一个模块；同时拉高第二组的读使能信号，将目标图像第二个N行数据按行写入第二组N个RAM中，并对其进行计数，同上当计数到图像列数减一时，将计数器数据归零，拉低第二组的使能信号并拉高第二组的写使能信号，将存在第二组RAM中的数据传到下一个模块；同时拉低第一组RAM的写使能信号，拉高其读使能信号，将下一个N行的数据存储到第一组RAM中。循环该过程直到将目标图像分割结束。
所述N为整数；
所述色域变换A过程是指将模块中的RGB格式数据转化YUV，所需公式如下:
Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B-128
U＝-0.1684*R-0.3313*G+0.5*B
V＝0.5*R-0.4187*G-0.0813*B
由于FPGA中小数乘法无法直接运算，所以本发明采用移位的方法，来实现。将RGB格式数据的R、G、B三个通道的8位数据通过一系列的乘法后变为三个16位的数据，取R、G、B所对应结果的高8位数据，即为YUV格式；所述色域变换A的具体步骤采用移位的方法，将系数乘以256(向左移位8位)，再将整数部分通过移位加法，取运算结果的高8位。
所述2D-DCT变换过程包括第一次1D-DCT变换,并依次存入RAM中,组成8*8的数据块，再按行进行第二次1D-DCT变换，再转置一次；
下面给出数学证明：
所述1D-DCT变换如下式：
Figure BDA0003079135780000031
Figure BDA0003079135780000032
将上式做变形，如下：
Figure BDA0003079135780000033
Figure BDA0003079135780000034
改写C(u)中的自变量u为j,如下：
Figure BDA0003079135780000035
Figure BDA0003079135780000036
将常系数矩阵A(i,j)看作以下等式：
Figure BDA0003079135780000037
Figure BDA0003079135780000038
那么1D-DCT可以化简为：
F＝Af
所述常系数矩阵A为8行8列；
同理可得2D-DCT可化简为：
F＝CfCT
由于对于1D-DCT，有Loeffler算法(如图6所示)只需要11个乘法器和29个加法器，大大减少了1D-DCT运算复杂度。而对于2D-DCT想要多次使用Loeffler算法，就要采用以下的公式：
F＝C*f*CT
F＝(C*f)*CT
F＝f'*CT
FT＝(f'*CT)T
FT＝(CT)T*(f')T
FT＝C*(f')T
F＝(FT)T＝(C*(f')T)T
通过上式使第二次1D-DCT也采用Loeffler算法，再转置一次。(具体算法如4所示)
所述量化和Zigzag过程将量化后的数据直接进行Zigzag排列；
熵编码是指DC系数差分预测编码、交流行程长度编码与Huffman编码，所述的Huffman编码是将DC系数差分预测编码的数据与交流行程长度编码的数据分别进行按出现概率大小的编码。所述DC系数差分预测编码是指以2D-DCT变换后的8*8的数据块的第一个数据为直流数据，其余63个数据为交流数据，将第一个直流数据记下，用后一个直流数据与前一个数据块中的直流数据做减法记录下差值，并将差值和第一个直流数据保留在存储器中；
所述行程长度编码是指将Zigzag排列后的数据，将交流数据中出现的多个0进行合并编码；
所述的Huffman编码是指将DC系数差分预测编码后的数据和行程长度编码后的数据按照其出现的概率大小进行编码。
进一步，所述图像解压方法包括的熵编码对应的解码过程，是指对熵编码的数据进行Huffman解码，解码后的数据再按照直流和交流分别进行差分预测解码和反行程长度解码；
所述反量化与Zigzag过程是指对解压出的数据按照Y、U、V三个通道所对应的量化表格先进行对应的移位操作，再将移位后得到的数据反Zigzag进行排列；
所述反2D-DCT变换是指对排列后的数据按行进行1D-DCT变换，再存储，组成8*8的数据块，再按列进行1D-DCT变换；
所述的色域变换B过程，是指将YUV的数据通过移位转化为RGB格式的数据，最后输出RGB565或RGB88格式图像。
进一步，所述色域变换B过程中，由于并行操作使得YUV数据三个通道的数据会按照各自在通道里的顺序对齐，对三个通道的数据做移位和加法后，三个通道的数据变为16位，再取高8位数据依次对应R、G、B的数据。
进一步，所述输入图像为RGB565格式，则将RGB565高5位数据作为R的高5位数据后面补3位0，将低5位数据作为B的高5位数据后面补上3位0，将剩下的6为数据作为G的高6位数据后面补上2个0，再按照R、G、B的顺序排列转化后的数据格式为RGB888；当输入图像为RGB888格式，保持原有数据格式；
进一步，所述的基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述N为整数8。
进一步，所述图像分割过程中的8个RAM，可以根据处理图像的大小改变规模。
进一步，所述输出的RGB888格式图像，则将其R、G、B的数据按顺序排列为24位的数据。
进一步，所述输出的RGB565格式图像，则将其R、G、B的数据分别取高5位数据、高6位数据、高5位数据排列为一个16位的数据。
本发明将图像分为N行输入，将它与常系数矩阵相乘的数据存在RAM中，然后进行色域变换A,并将得到的第一行再去与常系数矩阵的转置矩阵相乘。相比于现有的基于FPGA的JPEG算法中先将图像先全部输入存储器，再进行图像分割，将图像数据分为8*8的数据块，再进行色域变换与2D-DCT，如图1所示的过程，明显减少了对FPGA内存大小的需求。
此外，本发明基于FPGA硬件并行性的特性，对量化后的数据直接进行Zigzag排列。现有算法在二维离散余弦变换后，进行量化，再进行Zigzag。其中，对量化后的数据要有一个存储单元，将数据存储完毕后再进行Zigzag重新排序，再进行存储。本发明所述的方法将大大减少量化后对存储数据的要求，不需要外加其他存储器或者存储设备。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明不需要外加其他存储器或者存储设备，且本发明的压缩率可达8％～10％，明显优于采用现有方法的14％～16％的压缩率。不仅能够克服JBIG算法无法压缩彩色图像的的局限性，又可以大大减少JPEG算法的存储量(以800*600为例，对原有800*600的图像所需的存储空间减小到3％；此外，本发明采用多级运算，利用FPGA并行处理数据的特点，2D-DCT模块能够将运算速度提高约50％。现有2D-DCT模块的算法是采用独立两次的矩阵乘法做运算，而在本发明中，将两次运算分开，在进行第一次运算时同时进行第二次运算，从而提高了运算速度。
附图说明
图1是实现本发明所述方法示意图；
图2是现有JPEG图像分割的方式；
图3是本发明图像分割方式；
图4是本发明2D-DCT优化方案；
图5是实例1的原图和解压后的图像(左侧为原图，右侧为解压后图像)；
图6是Loeffler算法原理图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明。
实施例1：
本发明的基于FPGA的图像压缩与解压方法，具体包括
1)图像的压缩：依次包括图像分割、色域变换A、2D-DCT变换、量化与Zigzag、DC系数差分预测编码、行程长度编码以及Huffman编码，如图1所示。
图像分割；在本实施例中，采用条带法将图像分割分为8行数据输出到下一模块。具体过程如下所述：
发送的目标图像的数据，将分割后的单通道图像中的部分数据存入RAM中，依次进行8行的分割处理，如图3所示。
所述色域变换A包括如下步骤：
对分割后的8行图像数据，通过将RGB565高5位数据作为R的高5位数据后面补3位0，将低5位数据作为B的高5位数据后面补上3位0，将剩下的6为数据作为G的高6位数据后面补上2个0，再按照R、G、B的顺序排列转化后的数据格式为24位的RGB888，然后进行对三个RGB数据的分割处理，通过移位实现将其转化为YUV的色域。为下一步对三个通道的分别压缩提供所需要的数据。
2D-DCT变换；
现有方法如图2所示，本发明的方法是将单个通道8行的数据按列输出，做一次1D-DCT后，再将得到的数据存储为8*8的数据块，按行做第二次1D-DCT，再转置一次，如图4所示。
量化与Zigzag；
根据二维离散余弦变换后得到的数据进行量化和Zigzag的处理。三个通道的数据分别按照各自对应的量化表格进行处理。将量化处理后的数据按照Zigzag的方式进行排列，在数学上形成一个多维的行向量为后续单个通道的熵编码做好数据准备。
熵编码；
将单个通道进行Zigzag排列后的数据分组排列对齐，将每一个数学上的多维行向量的的一个数据单独进行编码，编码方式为直流差分预测编码。对后面的数据进行行程长度编码，最后再将分别对应的两种编码方式的编码结果进行Huffman编码。
2)图像解压：所述图像解压的过程和压缩过程相反，依次包括：(1)反熵编码；(2)反Zigzag与反量化；(3)反2D-DCT变换；(4)色域变换B；(5)输出RGB565或RGB88格式图像，如图1所示。
反熵编码：
对熵编码的数据，按照直流和交流的Huffman解码，Huffman编码解码后的数据再按照直流和交流分别进行差分预测解码和行程解码。
反Zigzag与反量化:
对解压出的数据按照Y、U、V三个通道所对应的量化表格先进行对应的移位操作，再将移位后得到的数据反ZIGZAG进行排列。
反2D-DCT变换：
对排列后的数据按行进行1D-DCT变换，再存储，组成8*8的数据块，按列进行1D-DCT变换。
色域变换B：YUV的数据通过移位实现将其转化为RGB的色域。
解压图像输出：解压图像数据通过三个解压通道后对其，恢复为RGB888数据类型，再在FPGA中转化为RGB565类型。通过VGA连接在上位机上显示。

Claims (9)

1.一种基于FPGA的图像压缩与解压方法，其特征在于，所述图像压缩方法包括步骤：图像分割、为色域变换A、2D-DCT变换、量化与Zigzag、DC系数差分预测编码、行程长度编码以及Huffman编码，所述图像解压方法包括步骤：熵编码对应的解码、反量化与Zigzag、反2D-DCT变换以及色域变换B的过程。
2.一种基于FPGA的图像压缩与解压方法，其特征在于，所述图像压缩方法，首先输入RGB565或RGB888格式的目标图像；
所述图像分割是采用条带法将图像分割分为N行数据输出到下一模块，具体过程为：将目标图像的数据按顺序循环写入两组RAM中，并将另一组未在写入状态下的RAM中的数据传给下一模块，循环该过程直到将目标图像分割结束；
所述N为整数；
所述色域变换A过程是指将模块中的RGB格式数据转化YUV，所需公式如下:
Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B-128
U＝-0.1684*R-0.3313*G+0.5*B
V＝0.5*R-0.4187*G-0.0813*B
具体方法：将RGB格式数据的R、G、B三个通道的8位数据通过一系列的乘法后变为三个16位的数据，取R、G、B所对应结果的高8位数据，即为YUV格式；将YUV形式数据进行2D-DCT变换；
所述2D-DCT变换过程包括第一次1D-DCT变换,并依次存入RAM中,组成8*8的数据块，再按行进行第二次1D-DCT变换；
所述1D-DCT变换如下式：
Figure FDA0003079135770000011
Figure FDA0003079135770000012
将上式做变形，那么1D-DCT可以化简为：
F＝Af
所述常系数矩阵A为8行8列；
同理可得2D-DCT可化简为：
F＝CfCT
所述量化和Zigzag过程将量化后的数据直接进行Zigzag排列；
所述DC系数差分预测编码是指以2D-DCT变换后的8*8的数据块的第一个数据为直流数据，其余63个数据为交流数据，将第一个直流数据记下，用后一个直流数据与前一个数据块中的直流数据做减法记录下差值，并将这些差值和第一个直流数据保留在存储器中；
所述行程长度编码是指将Zigzag排列后的数据，将交流数据中出现的多个0进行合并编码；
所述的Huffman编码是指将DC系数差分预测编码后的数据和行程长度编码后的数据按照其出现的概率大小进行编码。
3.根据权利要求2所述的基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述图像解压方法包括的熵编码对应的解码过程，是指对熵编码的数据进行Huffman编码的解码，解码后的数据再按照直流和交流分别进行差分预测解码和行程长度解码；
所述反量化与Zigzag过程是指对解压出的数据按照Y、U、V三个通道所对应的量化表格先进行对应的移位操作，再将移位后得到的数据反Zigzag进行排列；
所述反2D-DCT变换是指对排列后的数据按行进行1D-DCT变换，再存储，组成8*8的数据块，再按列进行1D-DCT变换；
所述的色域变换B过程，是指将YUV的数据通过移位转化为RGB格式的数据，最后输出RGB565或RGB88格式图像。
4.根据权利要求3所述的基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述输入图像为RGB565格式，则将RGB565高5位数据作为R的高5位数据后面补3位0，将低5位数据作为B的高5位数据后面补上3位0，将剩下的6为数据作为G的高6位数据后面补上2个0，再按照R、G、B的顺序排列转化后的数据格式为RGB888。
5.根据权利要求4所述的基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述色域变换A的具体步骤：采用移位的方法，将系数乘以256(向左移位8位)，再将整数部分通过移位加法，取运算结果的高8位。
6.根据权利要求5所述的基于FPGA的图像压缩与解压方法，其特征在于，所述色域变换B过程中，YUV数据三个通道的数据会按照各自在通道里的顺序对齐，对三个通道的数据做移位和加法后，三个通道的数据变为16位，再取高8位数据依次对应R、G、B的数据。
7.根据权利要求2-6中任一所述的基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述N为整数8。
8.根据权利要求7所述的基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述输出的RGB888格式图像，则将其R、G、B的数据按顺序排列为24位的数据。
9.根据权利要求8所述的基于FPGA的图像压缩与解压方法，所述输出的RGB565格式图像，则将其R、G、B的数据分别取高5位数据、高6位数据、高5位数据排列为一个16位的数据。
CN202110561312.XA 2021-05-22 2021-05-22 一种基于fpga的图像压缩与解压方法 Pending CN113301344A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110561312.XA CN113301344A (zh) 2021-05-22 2021-05-22 一种基于fpga的图像压缩与解压方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110561312.XA CN113301344A (zh) 2021-05-22 2021-05-22 一种基于fpga的图像压缩与解压方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113301344A true CN113301344A (zh) 2021-08-24

Family

ID=77324009

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110561312.XA Pending CN113301344A (zh) 2021-05-22 2021-05-22 一种基于fpga的图像压缩与解压方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113301344A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116055743A (zh) * 2023-03-29 2023-05-02 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 一种图像压缩方法、系统、电子设备及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101951524A (zh) * 2009-07-10 2011-01-19 比亚迪股份有限公司 彩色数字图像的jpeg压缩方法和装置
CN111726634A (zh) * 2020-07-01 2020-09-29 成都傅立叶电子科技有限公司 基于fpga的高分辨率视频图像压缩传输方法及系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101951524A (zh) * 2009-07-10 2011-01-19 比亚迪股份有限公司 彩色数字图像的jpeg压缩方法和装置
CN111726634A (zh) * 2020-07-01 2020-09-29 成都傅立叶电子科技有限公司 基于fpga的高分辨率视频图像压缩传输方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李达辉: "《数字图像处理核心技术及应用》", 31 March 2019 *
牛金海: "《TI C66X多核软件开发（MCSDK）技术 基于CCSV5_SYS _BIOS的高级应用与实例精解》", 30 July 2015 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116055743A (zh) * 2023-03-29 2023-05-02 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 一种图像压缩方法、系统、电子设备及存储介质
WO2024198887A1 (zh) * 2023-03-29 2024-10-03 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 一种图像压缩方法、系统、电子设备及非易失性可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5341442A (en) Method and apparatus for compression data by generating base image data from luminance and chrominance components and detail image data from luminance component
US5572236A (en) Digital image processor for color image compression
Starosolski New simple and efficient color space transformations for lossless image compression
KR101775522B1 (ko) 차동 전송을 이용한 무손실 이미지 압축
US20090052772A1 (en) Compression format and apparatus using the new compression format for temporarily storing image data in a frame memory
US5523847A (en) Digital image processor for color image compression
US7778477B2 (en) Image display encoding and/or decoding system, medium, and method
EP1917813A2 (en) Image data processing
US20180160129A1 (en) Encoder, decoder and method employing palette utilization and compression
JP3014896B2 (ja) カラー・イメージ伝送のためのデジタル・イメージ・プロセッサ
WO1996007986A2 (en) Vlsi circuit structure for implementing jpeg image compression standard
Mounika et al. SVD based image compression
AU2002259268C1 (en) Apparatus and method for encoding and computing a discrete cosine transform using a butterfly processor
US11153586B2 (en) Image processing device and frame buffer compressor
CN113301344A (zh) 一种基于fpga的图像压缩与解压方法
US8600181B2 (en) Method for compressing images and a format for compressed images
CN104869426A (zh) 在低压缩码率下降低图像方块效应的jpeg编码方法
US6766341B1 (en) Faster transforms using scaled terms
US10432937B2 (en) Adaptive precision and quantification of a wavelet transformed matrix
Charles et al. The application of selective image compression techniques
CN106296754B (zh) 显示数据压缩方法及显示数据处理系统
Huilgol et al. Lossless Image Compression using Proposed Equations and JPEG-LS Prediction
Beevi et al. Lossless color image compression using double level RCT in BBWCA
Millares et al. Automatic Video System For Computer Animation Using A High Performance Vector Processor
Rammohan et al. Image compression using fusion technique and quantization

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210824