KR100628441B1 - Apparatus for lifting discrete wavelet transform of JPEG2000 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 종래의 구조들에 비해 하드웨어의 크기를 적게 하면서도 리프팅 이산 웨이브렛 변환을 실시간으로 처리할 수 있도록 한 JPEG2000의 리프팅 이산 웨이브렛 변환장치에 관한 것으로, 입력되는 영상신호에 대하여 리프팅 이산 웨이브렛 변환의 첫 번째 레벨의 행방향에 대한 필터링을 수행하는 수평 모듈; 및 상기 수평 모듈로부터의 신호에 대하여 첫 번째 레벨의 열방향에 대한 필터링뿐만 아니라 두 번째 레벨 이상의 행방향과 열방향 모두에 대한 필터링을 수행하는 수직 모듈을 구비한다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a JPEG2000 lifting discrete wavelet transform apparatus capable of processing a lifting discrete wavelet transform in real time while reducing the size of hardware compared to conventional structures. A horizontal module for performing filtering on the row direction of the first level of the transform; And a vertical module for performing filtering on the signal from the horizontal module in both the row direction and the column direction of the second level or more, as well as filtering in the column direction of the first level.
리프팅 이산 웨이브렛 변환, 실시간, 수평 필터, 수직 필터, 처리 유닛Lifting Discrete Wavelet Transform, Real Time, Horizontal Filter, Vertical Filter, Processing Unit
Description
도 1은 종래의 리프팅 스텝을 설명하기 위한 도면,1 is a view for explaining a conventional lifting step,
도 2는 종래의 (5,3)필터에 대한 리프팅 스텝을 설명하기 위한 도면,2 is a view for explaining a lifting step for a conventional (5,3) filter,
도 3은 종래의 (9,7)필터에 대한 리프팅 스텝을 설명하기 위한 도면,3 is a view for explaining a lifting step for a conventional (9,7) filter,
도 4는 종래의 리프팅 연산을 위한 처리 유닛의 구성을 설명하기 위한 도면,4 is a view for explaining the configuration of a processing unit for a conventional lifting operation,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 JPEG2000의 리프팅 이산 웨이브렛 변환장치의 구성도,5 is a block diagram of a lifting discrete wavelet converter of JPEG2000 according to an embodiment of the present invention;
도 6은 본 발명에 적용되는 처리 유닛의 개략적인 구성도,6 is a schematic configuration diagram of a processing unit applied to the present invention;
도 7은 도 5에 도시된 수평 필터의 내부 구성도,7 is a diagram illustrating an internal configuration of the horizontal filter illustrated in FIG. 5;
도 8은 본 발명에 적용되는 (9,7)/(5,3)필터에 대한 리프팅 연산을 설명하는 도면,8 is a view for explaining a lifting operation for the (9,7) / (5,3) filter applied to the present invention,
도 9는 도 7에 도시된 수평 필터의 연산 순서를 나타낸 테이블도,9 is a table showing a calculation procedure of the horizontal filter shown in FIG.
도 10은 도 5에 도시된 수직 모듈에서의 연산 스케쥴링을 설명하는 도면,FIG. 10 is a diagram illustrating arithmetic scheduling in the vertical module shown in FIG. 5;
도 11은 도 5에 도시된 수직 모듈의 짝수행에서의 연산 타이밍도,11 is a calculation timing diagram of even rows of the vertical module illustrated in FIG. 5;
도 12는 도 5에 도시된 신호 버퍼의 내부 구성도,12 is an internal configuration diagram of the signal buffer shown in FIG. 5;
도 13은 도 5에 도시된 수직 필터의 내부 구성도,FIG. 13 is a diagram illustrating an internal configuration of the vertical filter illustrated in FIG. 5;
도 14는 도 13에 도시된 수직 필터내의 제 1처리 유닛의 내부 구성도,14 is an internal configuration diagram of the first processing unit in the vertical filter shown in FIG. 13;
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
20 : 수평 모듈 22 : 스플릿터20: horizontal module 22: splitter
24 : 수평 필터 30 : 수직 모듈24: horizontal filter 30: vertical module
32 : 신호 버퍼 34 : 수직 필터32: signal buffer 34: vertical filter
40, 41, 62, 64, 86, 88, 192, 195 : 멀티플렉서40, 41, 62, 64, 86, 88, 192, 195: multiplexer
42, 43, 51, 52, 60, 61, 142, 145, 148, 149, 152, 155, 158, 193 : 파이프라인 레지스터
44, 53, 63, 120, 191, 194 : 곱셈기 44, 53, 63, 120, 191, 194: multiplier
48, 49, 57, 58, 126, 130 : 덧셈기48, 49, 57, 58, 126, 130: adder
50, 59, 128 : 지연 레지스터 70 : 제 1버퍼 50, 59, 128: Delay register 70: First buffer
72, 74, 76, 78 : 제 2버퍼 80, 82 : 제 3버퍼 72, 74, 76, 78:
84 : 레지스터 90, 92, 94, 96 : 처리 유닛 84: register 90, 92, 94, 96: processing unit
본 발명은 JPEG2000의 리프팅 이산 웨이브렛 변환장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 JPEG2000의 쌍직교 (9,7)/(5,3)필터에 대한 리프팅 이산 웨이브렛 변환을 실시간으로 처리할 수 있도록 한 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a lifting discrete wavelet transform apparatus of JPEG2000, and more particularly to a lifting discrete wavelet transform for a bi-orthogonal (9,7) / (5,3) filter of JPEG2000. Relates to a device.
이산 웨이브렛 변환(DWT:Discrete Wavelet Transform)을 기반으로 압축을 수행하는 JPEG2000은 이전의 이산 코사인 변환(DCT:Discrete Cosine Transform)을 기반으로 압축을 수행하는 JPEG에 비해 보다 향상된 기능 및 효율성을 제공하는 반면 실행 시간은 증가되었다. 특히 JPEG2000의 이산 웨이브렛 변환은 필터 뱅크들을 사용하여 구현되기 때문에 방대한 연산들을 요구한다. JPEG2000, which performs compression based on the Discrete Wavelet Transform (DWT), provides greater functionality and efficiency than JPEG, which performs compression based on the Discrete Cosine Transform (DCT). On the other hand, execution time has increased. In particular, the discrete wavelet transform of JPEG2000 requires extensive operations because it is implemented using filter banks.
이와 같은 방대한 연산량을 보다 감소시키기 위해 리프팅 기반의 이산 웨이브렛 변환 방법이 제안되었다. 리프팅 연산은 빠른 계산, 정수 대 정수 변환, 쉬운 역 구현 등 많은 장점들을 포함한다. 이와 같은 장점으로 인해 JPEG2000은 이산 웨이브렛변환 연산을 위해 컨볼루션 방법 이외에 리프팅 필터링 방법을 지원하며, 디폴트(default) 모드로 비가역 변환은 쌍직교(biorthogonal) (9,7)필터를 이용하고 가역 변환을 위해서는 (5,3)필터를 이용한다. 그러나, JPEG2000의 이산 웨이브렛 변환은 행방향과 열방향 모두에 대해 처리해야 하기 때문에 실시간 처리를 위해서는 정교한 하드웨어가 필수적이다.In order to further reduce such a large amount of computation, a lifting based discrete wavelet transform method has been proposed. Lifting operations include many advantages, including fast calculations, integer-to-integer conversion, and easy inverse implementation. Due to these advantages, JPEG2000 supports lifting filtering methods in addition to the convolution method for discrete wavelet transform operations.In the default mode, the irreversible transform uses a biorthogonal (9,7) filter and a reversible transform. To do this, use the (5,3) filter. However, since the discrete wavelet transform of JPEG2000 must be processed in both the row direction and the column direction, sophisticated hardware is essential for real time processing.
Mallet은 1차원 및 2차원 웨이브렛 변환 알고리즘을 개발했는데, 2차원 웨이브렛 변환의 경우 첫번째 분할 레벨에서 입력 영상은 행방향으로의 필터링 및 다운샘플링에 의해 2개의 부밴드(저주파(L), 고주파(H))로 분할되어지며, 이 2개의 부밴드들은 다시 열방향으로의 필터링 및 다운샘플링에 의해 4개의 부밴드(저주파-저주파(LL), 저주파-고주파(LH), 고주파-저주파(HL), 고주파-고주파(HH))로 분할되어진다. 2레벨 이상의 다중 레벨 분할은 입력 영상 대신 저주파-저주파 밴드를 가지고 위와 같은 과정을 반복적으로 수행한다. 결과로서 입력 영상(J=0, J는 웨이브렛 변환의 분할 레벨의 수를 나타냄)은 J 레벨에서 3J +1 부밴드로 분할되어지고, 각 부밴드의 사이즈는 N ×N 입력 영상에 대해 (N ×N)/4J 크기로 감소한다. Mallet has developed one- and two-dimensional wavelet transform algorithms. In the case of two-dimensional wavelet transform, the first image is divided into two subbands (low frequency (L), high frequency) by filtering and downsampling in the row direction. These two subbands are again divided into four subbands (low-low frequency (LL), low-frequency (LH), high-frequency-low frequency (HL) by filtering and downsampling in the column direction. ), And high frequency (HH)). Multilevel segmentation of more than two levels is performed repeatedly with the low frequency-low frequency band instead of the input image. As a result, the input image (J = 0, J represents the number of division levels of the wavelet transform) is divided into 3J +1 subbands at the J level, and the size of each subband is ( N × N) / 4 J decreases in size.
그리고, 리프팅 이론은 필터 뱅크들을 효율적으로 계산하기 위해서 I. Daubeches 와 W. Sweldens에 의해 제안되었으며, 이산 웨이브렛 변환 동작들을 간단한 필터링 스텝들로 분할한다. 리프팅 스텝들은 도 1에서와 같이 분할(split), 예측(predict), 갱신(update) 세 가지의 스텝들로 수행된다.And, lifting theory was proposed by I. Daubeches and W. Sweldens to efficiently calculate filter banks, and split the discrete wavelet transform operations into simple filtering steps. Lifting steps are performed in three steps, as shown in FIG. 1, split, predict, and update.
분할 스텝에서는 입력신호(X)들이 짝수 샘플(Xeven)과 홀수 샘플(Xodd)들로 분할되어진다. 예측 스텝에서는 짝수 샘플(Xeven)들이 홀수 샘플(Xodd)들을 예측하기 위해 사용되며, 홀수 샘플(Xodd)들과 예측값들 사이의 차를 계산하여 고주파 계수를 계산한다. 갱신 스텝에서는 그 예측 스텝에서 제공되는 고주파 계수들을 이용하여 저주파 계수들을 계산한다. In the dividing step, the input signals X are divided into even samples Xeven and odd samples Xodd. In the prediction step, even samples Xeven are used to predict odd samples Xodd, and a high frequency coefficient is calculated by calculating a difference between the odd samples Xodd and the prediction values. In the update step, the low frequency coefficients are calculated using the high frequency coefficients provided in the prediction step.
JPEG2000에서 사용하는 쌍직교(biorthogonal) (9,7)/(5,3) 필터에 대한 리프팅 이산 웨이브렛 변환 계산은 다음의 식 (1)과 같이 나타낼 수 있다.The lifting discrete wavelet transform calculation for the biorthogonal (9,7) / (5,3) filter used in JPEG2000 can be expressed by the following equation (1).
식 (1)Formula (1)
d0(i) = X(2i+1), s0(i) = X(2i)d 0 (i) = X (2i + 1), s 0 (i) = X (2i)
d1(i) = d0(i)+α(s0(i)+s0(i+1)), s1(i) =s0(i)+β(d1(i-1)+d1(i))d 1 (i) = d 0 (i) + α (s 0 (i) + s 0 (i + 1)), s 1 (i) = s 0 (i) + β (d 1 (i-1) + d 1 (i))
d2(i) = d1(i)+γ(s1(i)+s1(i+1)), s2(i) = s1(i)+δ(d2(i-1)+d2(i))d 2 (i) = d 1 (i) + γ (s 1 (i) + s 1 (i + 1)), s 2 (i) = s 1 (i) + δ (d 2 (i-1) + d 2 (i))
H(i) = d(i) = d1(i) L(i) = s(i) = s1(i) for (5,3)filterH (i) = d (i) = d 1 (i) L (i) = s (i) = s 1 (i) for (5,3) filter
= (1/ζ)d2(i) =ζs2(i) for (9,7)filter= (1 / ζ) d 2 (i) = ζs 2 (i) for (9,7) filter
α= -0.5 β= 0.25 for (5,3)filterα = -0.5 β = 0.25 for (5,3) filter
= -1.586134342 = -0.0529811854 for (9,7)filter = -1.586134342 = -0.0529811854 for (9,7) filter
γ= 0.8829110762, δ= 0.4435068522, ζ= 1.149604398γ = 0.8829110762, δ = 0.4435068522, ζ = 1.149604398
상기 식 (1)에서, X(n)는 입력 시퀀스(sequence)를 나타내며 N개의 입력 시퀀스(sequence)에 대해 n=0,1,2,...N 이다. i의 경우는 i=0,1,2,....N/2 이다. 그리고, d(i)는 예측(Predict) 스텝에 의한 고주파 결과를 지칭하며, s(i)는 갱신(Update) 스텝에 의한 저주파 결과들을 나타낸다.In Equation (1), X (n) represents an input sequence and n = 0,1,2, ... N for N input sequences. In the case of i, i = 0, 1, 2, ... N / 2. D (i) denotes a high frequency result by a prediction step, and s (i) denotes a low frequency result by an update step.
그리고, 상기 식 (1)에서, ζ및 1/ζ는 스케일링 인자(Scaling factor)를 나타내며 (5,3)필터의 경우 1이다. (5,3)필터의 경우 도 2와 같이 한번의 예측스텝과 갱신 스텝으로 저주파와 고주파 결과를 계산할 수 있는데 반해, (9,7)필터는 도 3과 같이 예측 스텝과 갱신 스텝을 한번 더 수행함으로써 고주파 결과와 저주파 결과를 계산한다. In Equation (1), ζ and 1 / ζ represent a scaling factor, which is 1 for the (5,3) filter. In the case of the (5,3) filter, as shown in FIG. 2, the low frequency and high frequency results can be calculated using one prediction step and the update step, whereas the (9,7) filter performs the prediction step and the update step once more as shown in FIG. By calculating the high frequency and low frequency results.
짝수 샘플과 홀수 샘플이 매 싸이클마다 동시에 입력된다고 가정할 때 각 리프팅 스텝 계산을 위한 처리 유닛 구조는 도 4와 같다. Assuming that even and odd samples are input simultaneously for each cycle, the processing unit structure for each lifting step calculation is shown in FIG.
리프팅 연산 처리를 위한 상기 도 4의 처리 유닛(PE: Processing Element)은 1개의 곱셈기(10)와 2개의 덧셈기(11, 12)로 구성되어지며, 1개의 곱셈기(10)와 2개의 덧셈기(11, 12)의 임계경로(critical path)를 갖는다. 임계경로란 레지스터와 레지스터 사이의 경로 또는 입력과 출력사이의 경로를 의미한다.The processing element (PE) of FIG. 4 for the lifting operation is composed of one
이와 같이 JPEG2000에서 사용되는 2차원 리프팅 이산 웨이브렛 변환에 대한 종래의 VLSI 구조들은 3가지로 구분된다. As such, the conventional VLSI structures for the two-dimensional lifting discrete wavelet transform used in JPEG2000 are classified into three types.
그 중 첫번째 구조는, 2개의 처리 유닛(PE: Processing Element)으로 구성된 1차원 이산 웨이브렛 모듈 1개를 사용하여 행(열)방향 연산을 수행하여 외부 메모리에 저장하고, 이를 다시 읽어들여 같은 모듈을 사용하여 열(행) 방향 연산을 수행하며, 하나의 레벨 연산이 모두 끝난 후 다음 레벨도 같은 방법으로 수행하는 구조로서 NㅧN 영상에 대해 N2 크기의 외부 메모리를 요구한다. The first structure is a single one-dimensional discrete wavelet module consisting of two processing units (PE) to perform a row (column) operation to store in the external memory, and read it back to the same module It performs column (row) direction operation, and after the one level operation is completed, the next level is also performed in the same way, it requires an external memory of N 2 size for the N ㅧ N image.
두번째 구조는, 2개의 처리유닛으로 구성된 이산 웨이브렛 모듈 2개(행방향, 열방향)를 사용하여 이산 웨이브렛 하나의 레벨에 대한 연산을 행방향과 열방향을 동시에 수행하며, 하나의 레벨에 대한 연산을 모두 수행한 후 다음 레벨 연산들을 수행하는 구조로서 N2/4 크기의 외부 메모리 모듈을 필요로 한다. The second structure uses two discrete wavelet modules consisting of two processing units (row direction and column direction) to perform operations on one level of discrete wavelets simultaneously in the row direction and in the column direction. after performing all of the operations and a structure for performing the following operation level it needs the N 2/4 size of the memory module of the.
세 번째 구조는 각각 4개의 처리 유닛으로 구성된 이산 웨이브렛 모듈 2개(행방향, 열방향)를 사용하여 반복 피라미드 알고리즘(RPA; Recursive Pyramid Algorithm)을 구현하는 구조이다. 그 반복 피라미드 알고리즘 구조는 외부 메모리 없이 단지 라인 메모리들만을 사용하지만 낮은 하드웨어 유용성으로 인해 두번째 구조에 비해 2배의 처리 유닛(즉, 8개의 처리 유닛)을 가진다.The third structure implements the Recursive Pyramid Algorithm (RPA) using two discrete wavelet modules (row and column) each consisting of four processing units. The iterative pyramid algorithm structure uses only line memories without external memory but has twice the processing units (ie eight processing units) compared to the second structure due to the low hardware availability.
본 발명은 상기한 종래의 사정을 감안하여 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 종래의 구조들에 비해 하드웨어의 크기를 적게 하면서도 리프팅 이산 웨이브렛 변환을 실시간으로 처리할 수 있도록 한 JPEG2000의 리프팅 이산 웨이브렛 변환장치를 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been proposed in view of the above-mentioned conventional circumstances, and an object of the present invention is to reduce the discrete discrete wave of JPEG2000 in real time to handle the discrete discrete wavelet transform while reducing the size of hardware compared to the conventional structures. To provide a lett inverter.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 JPEG2000의 리프팅 이산 웨이브렛 변환장치는, 입력되는 영상신호에 대하여 리프팅 이산 웨이브렛 변환의 첫 번째 레벨의 행방향에 대한 필터링을 수행하는 수평 모듈; 및 상기 수평 모듈로부터의 신호에 대하여 첫 번째 레벨의 열방향에 대한 필터링뿐만 아니라 두 번째 레벨 이상의 행방향과 열방향 모두에 대한 필터링을 수행하는 수직 모듈을 구비한다.In order to achieve the above object, a lifting discrete wavelet transform apparatus of JPEG2000 according to a preferred embodiment of the present invention performs filtering on a row direction of a first level of lifting discrete wavelet transform on an input video signal. Horizontal module; And a vertical module for performing filtering on the signal from the horizontal module in both the row direction and the column direction of the second level or more, as well as filtering in the column direction of the first level.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 JPEG2000의 리프팅 이산 웨이브렛 변환장치에 대하여 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a lifting discrete wavelet converter of JPEG2000 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 JPEG2000의 리프팅 이산 웨이브렛 변환장치의 구성도이다. 본 발명의 장치는, 입력되는 영상신호에 대하여 리프팅 이산 웨이 브렛 변환의 첫 번째 레벨의 행방향에 대한 필터링을 수행하는 수평 모듈(20); 및 상기 수평 모듈(20)로부터의 신호에 대하여 첫 번째 레벨의 열방향에 대한 필터링뿐만 아니라 두 번째 레벨 이상의 행방향과 열방향 모두에 대한 필터링을 수행하는 수직 모듈(30)을 구비한다. 5 is a block diagram of a lifting discrete wavelet converter of JPEG2000 according to an embodiment of the present invention. The apparatus of the present invention comprises: a
도 5의 장치는, 영상을 수평 방향으로의 웨이브렛 변환 후 이 결과들을 수직방향으로의 웨이브렛 변환을 수행한다. 수평방향으로의 웨이브렛변환 결과는 L(저주파) 밴드와 H(고주파) 밴드로 나누어지고, 이 L(저주파) 밴드에 대해 수직방향으로의 웨이브렛 변환 결과는 LL(저주파-저주파), LH(저주파-고주파) 밴드로 나누어지고, H(고주파)밴드에 대해 수직방향으로의 웨이브렛 변환 결과는 HL(고주파-저주파), HH(고주파-고주파) 밴드로 나누어진다. 즉, 1레벨(J=1) 웨이블렛 변환의 결과는 LL(저주파-저주파), LH(저주파-고주파), HL(고주파-저주파), HH(고주파-고주파)를 의미한다. 여기서, 저주파 밴드는 영상의 정보를 거의 가지고 있으며, 고주파 결과는 영상의 에지(edeg)와 같이 급격히 변화하는 영역에 대한 정보를 가지고 있다. 예로서, LH 결과는 수평방향으로는 저주파 성분을 가지고 있고 수직 방향으로는 고주파 성분을 가지고 있다. JPEG2000과 같은 웨이브렛변환을 이용하는 압축은 영상정보를 많이 가지는 저주파 영역에는 비트를 많이 할당하고, 에지외에는 영상정보를 거의 가지지 않는 고주파 영역에는 비트를 적게 할당하는 방식으로 압축을 수행한다.The apparatus of FIG. 5 performs wavelet transform of the image in the vertical direction after wavelet transform of the image in the horizontal direction. The wavelet transform results in the horizontal direction are divided into L (low frequency) bands and H (high frequency) bands. The wavelet transform results in the vertical direction with respect to the L (low frequency) bands are LL (low frequency to low frequency) and LH ( The wavelet transform results in the vertical direction with respect to the H (high frequency) band are divided into HL (high frequency-low frequency) bands and HH (high frequency-high frequency) bands. That is, the result of the 1 level (J = 1) wavelet transform means LL (low frequency-low frequency), LH (low frequency-high frequency), HL (high frequency-low frequency), and HH (high frequency-high frequency). Here, the low frequency band has almost image information, and the high frequency result has information about a rapidly changing region such as an edge of the image. As an example, the LH result has a low frequency component in the horizontal direction and a high frequency component in the vertical direction. Compression using a wavelet transform such as JPEG2000 performs compression by allocating a lot of bits in a low frequency region having a lot of image information and a few bits in a high frequency region having almost no image information except an edge.
도 5에서, 수평 모듈(20)은, 직렬로 매 싸이클마다 영상 입력들을 받아 두개 의 병렬 데이터를 2클럭 싸이클에 한번씩 출력하는 스플릿터(22); 및 상기 스플릿터(22)로부터 제공되는 두개의 병렬 데이터를 가지고서 행방향의 이산 웨이브렛 변환 연산을 행하여 저주파 결과값(L) 또는 고주파 결과값(H)을 출력하는 수평 필터(24)를 구비한다.In FIG. 5, the
상기 수평 필터(24)는 리프팅 연산을 위하여 내부적으로 2개의 처리 유닛을 가지게 되는데, 그 처리 유닛은 도 6에서와 같이 기본적으로 1개의 곱셈기(14)와 두개의 덧셈기(15, 16) 및 상태변수 저장용 레지스터(17)로 구성된다. 여기서, 상기 지연 레지스터(17)는 2개의 레지스터들이 직렬로 연결되어 두 싸이클의 전달 지연을 갖는다.
상기 곱셈기(14)는 이전 리프팅 스텝(예측, 갱신)의 짝수번째 출력들을 현재 리프팅 스텝 계산에서 사용되어지는 필터 계수(α 또는 β 또는 γ 또는 δ)와 곱셈하여 출력한다.
상기 덧셈기(15)는 이전 리프팅 스텝(예측, 갱신)의 홀수번째 출력들과 상기 곱셈기(14)의 출력을 덧셈하여 현재 상태변수를 출력하며, 상기 덧셈기(16)는 상기 곱셈기(14)로부터 출력된 데이터값과 상기 지연 레지스터(17)를 통해 입력된 이전 상태변수를 덧셈하여 소정의 출력계산을 한다.
그 도 6의 처리 유닛에서의 임계경로는 짝수번째 입력신호(PE_In(even))에서 곱셈기(14), 덧셈기(16)를 거친 후 출력신호(PE_Out)까지의 경로이기 때문에, 그 도 6의 처리 유닛은 1개의 곱셈기와 1개의 덧셈기의 임계경로를 갖는다. 상기 임계경로는 레지스터와 레지스터 사이의 경로 또는 입력과 출력 사이의 경로중 가장 큰 경로를 의미한다.The
The
The
Since the critical path in the processing unit of FIG. 6 is a path from the even-numbered input signal PE_In (even) to the output signal PE_Out after passing through the
상기 도 6에 도시된 처리 유닛의 경우, 리프팅 스텝 계산을 위하여 다음의 식 (2)가 적용된다.In the case of the processing unit shown in FIG. 6, the following equation (2) is applied to the lifting step calculation.
식 (2)Formula (2)
d0(i) = X(2i+1), s0(i) = X(2i)d 0 (i) = X (2i + 1), s 0 (i) = X (2i)
d1(i) = αs0(i+1)+q0(i-1), s1(i) =βd1(i)+q1(i-1)d 1 (i) = αs 0 (i + 1) + q 0 (i-1), s 1 (i) = βd 1 (i) + q 1 (i-1)
q0(i) = αs0(i+1)+d0(i+1), q1(i) = βd1(i)+s 0(i+1)q 0 (i) = αs 0 (i + 1) + d 0 (i + 1), q 1 (i) = βd 1 (i) + s 0 (i + 1)
d2(i) = γs1(i+1)+q2(i-1), s2(i) = δd2(i)+q3(i-1)d 2 (i) = γs 1 (i + 1) + q 2 (i-1), s 2 (i) = δd 2 (i) + q 3 (i-1)
q2(i) = γs1(i+1)+d1(i+1), q3(i) = δd2(i)+s 1(i+1)q 2 (i) = γs 1 (i + 1) + d 1 (i + 1), q 3 (i) = δd 2 (i) + s 1 (i + 1)
H(i) = d(i) = d1(i) L(i) = s(i) = s1(i) for (5,3)filterH (i) = d (i) = d 1 (i) L (i) = s (i) = s 1 (i) for (5,3) filter
= (1/ζ)d2(i) = ζs2(i) for (9,7)filter= (1 / ζ) d 2 (i) = ζs 2 (i) for (9,7) filter
상기 식 (2)는 상태변수 q(i)를 이용하여 상기 식 (1)을 분해한 것으로서, X(n)는 입력 시퀀스(sequence)를 나타내며 N개의 입력 시퀀스(sequence)에 대해 n=0,1,2,...N 이다. i의 경우는 i=0,1,2,....N/2 이다. 그리고, d(i)는 예측(Predict) 스텝에 의한 고주파 결과를 지칭하며, s(i)는 갱신(Update) 스텝에 의한 저주파 결과들을 나타낸다. 그리고, 상기 식 (2)에서 α, β, γ, δ는 필터 계수이고, ζ및 1/ζ는 스케일링 인자(Scaling factor)를 나타내며 (5,3)필터의 경우 1이다.Equation (2) is obtained by decomposing Equation (1) using the state variable q (i), where X (n) represents an input sequence and n = 0, for N input sequences. 1,2, ... N. In the case of i, i = 0, 1, 2, ... N / 2. D (i) denotes a high frequency result by a prediction step, and s (i) denotes a low frequency result by an update step. In Equation (2), α, β, γ, and δ are filter coefficients, ζ and 1 / ζ represent scaling factors, and (1) for the filter (5, 3).
상술한 수평 모듈(20)은 상기 식 (2)에서와 같이 영상의 두 열(짝수열, 홀수열)을 가지고서 필터링 연산을 수행하고, 라스터(Raster) 스캔의 경우 영상은 순차적으로 들어오기 때문에 영상의 순차적 데이터를 2개의 병렬 데이터로 변환해주는 변환기가 필요하다. 즉, 수평 모듈(20)내 스플릿터(Splitter)(22)는 직렬로 매 싸이클마다 영상 입력들을 받아 2개의 병렬 데이터를 2 클럭 싸이클에 한번씩 수평 필터(24)로 보내준다. 그 스플릿터(22)로부터의 2개의 병렬 데이터는 웨이브렛 변환장치 주파수의 2싸이클마다 갱신 되어지고, 수평 필터(24)는 스플릿터(22)로부터 영상의 두 열(짝수열, 홀수열)을 가지고서 상기 식 (2) 연산을 수행한다. 이산 웨이브렛변환 연산은 고주파 결과와 저주파 결과 모두 요구되기 때문에 상기 수평 필터(24)는 매 싸이클마다 고주파 결과 또는 저주파 결과를 계산한다. Since the
상기 수평 필터(24)의 내부 구성을 보다 상세히 설명하면, 도 7과 같은 파이프라인 구조를 가진다. 즉, 도 7에서 상기 수평 필터(24)는, 상기 스플릿터(22)로부터 제공되는 입력영상(X(n1, 2n2+1))과 제 1피드백 신호(파이프라인 레지스터(60)로부터의 신호)를 입력받아 멀티플렉싱하는 멀티플렉서(40); 상기 스플릿터(22)로부터 제공되는 입력영상(X(n1, 2n2))과 제 2피드백 신호(파이프라인 레지스터(61)로부터의 신호)를 입력받아 멀티플렉싱하는 멀티플렉서(41); 상기 멀티플렉서(40)의 출력단에 설치되어 매 클럭펄스마다 상기 멀티플렉서(40)로부터의 출력신호를 받아들여 보관하는 파이프라인 레지스터(42); 상기 멀티플렉서(41)의 출력단에 설치되어 매 클럭펄스마다 상기 멀티플렉서(41)로부터의 출력신호를 받아들여 보관하는 파이프라인 레지스터(43); 상기 파이프라인 레지스터(42, 43)로부터의 신호를 입력받아 리프팅 예측 스텝의 연산을 수행하는 제 1처리 유닛(100)(PE0); 상기 파이프라인 레지스터(43)의 출력신호를 매 클럭펄스마다 입력받은 후에 출력하는 파이프라인 레지스터(51); 상기 제 1처리 유닛(100)으로부터의 출력신호(out)를 매 클럭펄스마다 입력받은 후에 출력하는 파이프라인 레지스터(52); 상기 파이프라인 레지스터(51, 52)로부터의 신호를 입력받아 리프팅 갱신 스텝의 연산을 수행하는 제 2처리 유닛(110)(PE1); 상기 파이프라인 레지스터(52)의 출력신호를 매 클럭펄스마다 입력받은 후에 출력하되 그 출력되는 신호를 제 1피드백신호로 하여 상기 멀티플렉서(40)에게로 피드백시키는 파이프라인 레지스터(60); 상기 제 2처리 유닛(110)으로부터의 출력신호(out)를 매 클럭펄스마다 입력받은 후에 후단의 멀티플렉서(62)에게로 출력함과 더불어 그 출력되는 신호를 제 2피드백신호로 하여 상기 멀티플렉서(41)에게로 피드백시키는 파이프라인 레지스터(61); 상기 파이프라인 레지스터(52, 61)로부터의 신호를 입력받아 멀티플렉싱하는 멀티플렉서(62); 상기 멀티플렉서(62)의 출력신호에 스케일링 인자(ζ또는 1/ζ)를 곱하여 출력하는 곱셈기(63); 및 상기 멀티플렉서(62)의 출력신호와 상기 곱셈기(63)의 출력신호를 제어신호(9_7sel)에 따라 멀티플렉싱하는 멀티플렉서(64)를 구비한다.The internal configuration of the
도 7에서, X(n1,n2)은 입력영상을 나타내며, N ×N 영상에 대해 n1 = 0,1,...N-1, n2 = 0,1,...N-1이다. 여기서, n1은 행(row)을 의미하고, n2는 열(column)을 의미한다. X(n1, 2n2+1)은 행방향의 홀수열(1, 3, 5, 7, 9, …)을 나타내고, X(n1, 2n2)은 행방향의 짝수열(0, 2, 4, 6, …)을 나타내는데, 이때는 N ×N 영상에 대해 (n1 = 0,1,...N-1, n2 = 0,1,...(N/2)-1)이다. 그리고, 9_7sel은 필터가 (9,7)필터 또는 (5,3)필터로 사용할 것인지에 따른 제어신호로서, 도 7에서 수평 필터가 (9,7)필터로 사용할 경우 9_7sel이 "1"이며, (5,3)필터로 사용할 경우는 9_7sel이 "0"이다.In FIG. 7, X (n 1 , n 2 ) represents an input image, and n 1 = 0,1, ... N-1, n 2 = 0,1, ... N− for an N × N image. 1 Here, n 1 means row and n 2 means column. X (n 1 , 2n 2 +1) represents odd columns (1, 3, 5, 7, 9, ...) in the row direction, and X (n 1 , 2n 2 ) represents even columns (0, 2) in the row direction , 4, 6, ...), where (n 1 = 0,1, ... N-1, n 2 = 0,1, ... (N / 2) -1) to be. 9_7sel is a control signal according to whether the filter is to be used as a (9,7) filter or a (5,3) filter. In FIG. 7, when the horizontal filter is used as the (9,7) filter, 9_7sel is "1". 5,3) 9_7sel is "0" when used as a filter.
또한, 도 7에서 상기 멀티플렉서(64)에서 출력되는 신호(H/L(n1,n2))는 행방향으로의 이산 웨이브렛 변환에 의한 2개의 부밴드(고주파(H), 저주파(L))를 나타내며, 여기서 NㅧN 영상에 대해 n1 = 0,1,...N-1, n2 = 0,1,...(N/2)-1을 나타낸다.
In addition, in FIG. 7, the signals H / L (n 1 , n 2 ) output from the
한편, 상기 제 1처리 유닛(100)은, 상기 파이프라인 레지스터(43)의 출력단에 입력단이 연결되어 입력된 신호에 필터 계수(α또는 γ)를 적용시키는 곱셈기(44); 상기 파이프라인 레지스터(42)의 출력신호와 상기 곱셈기(44)의 출력신호를 더하는 덧셈기(48); 두개의 레지스터로 구성되어 상기 덧셈기(48)의 출력신호(q(i))(상태변수라고도 함)를 2클럭 싸이클 전달 지연시키는 지연 레지스터(50); 상기 곱셈(44)기의 출력신호와 상기 지연 레지스터(50)의 출력신호를 더하여 소정의 출력신호(out)를 내보내는 덧셈기(49)를 구비한다. 여기서, 제 1처리 유닛(100)은 한개의 곱셈기와 1개의 덧셈기의 임계경로를 갖는다고 할 수 있다.On the other hand, the
상기 제 2처리 유닛(110)은 상기 파이프라인 레지스터(52)의 출력단에 입력단이 연결되어 입력된 신호에 필터 계수(β또는 δ)를 적용시키는 곱셈기(53); 상기 파이프라인 레지스터(51)의 출력신호와 상기 곱셈기(53)의 출력신호를 더하는 덧셈기(57); 두개의 레지스터로 구성되어 상기 덧셈기(57)의 출력신호(q)(상태변수라고도 함)를 2클럭 싸이클 전달 지연시키는 지연 레지스터(59); 상기 곱셈기(53)의 출력신호와 상기 지연 레지스터(59)의 출력신호를 더하여 소정의 출력신호(out)를 내보내는 덧셈기(58)를 구비한다. 여기서, 그 제 2처리 유닛(110)은 한개의 곱셈기와 1개의 덧셈기의 임계경로를 갖는다고 할 수 있다.The second processing unit (110) includes: a multiplier (53) for applying a filter coefficient (β or δ) to an input signal having an input terminal connected to an output terminal of the pipeline register (52); An adder (57) for adding the output signal of the pipeline register (51) and the output signal of the multiplier (53); A
따라서, 상술한 수평 필터(24)는 2개의 처리 유닛(100, 110)을 갖추는데, 세부적으로는 3개의 곱셈기(44, 53, 63), 4개의 덧셈기(48, 49, 57, 58), 상태 변수들을 저장하기 위한 4개의 레지스터들(50, 59)을 포함하며, 파이프라인을 위한 6개의 레지스터들(42, 43, 51, 52, 60, 61)을 포함한다.Thus, the above-described
상술한 바와 같이 구성된 수평 필터(24)는 도 8의 리프팅 연산 방식 및 도 9의 연산순서에 따라 동작하게 된다. 즉, 제 1처리 유닛(100)은 리프팅 예측 (Predict) 스텝의 연산을 수행한다. 식 (2)에서 수평 필터(24)가 (5,3)필터로 사용되는 경우 d1(i) 만을 계산하며, 식 (2)에서 수평 필터(24)가 (9,7)필터로 사용되는 경우 d2(i)까지(즉, d1(i) 및 d2(i)) 계산한다. 그리고, 제 2처리 유닛(110)은 리프팅 갱신(Update) 스텝의 연산을 수행한다. 식 (2)에서 수평 필터(24)가 (5,3)필터로 사용되는 경우 s1(i) 만을 계산하며, 식 (2)에서 수평 필터(24)가 (9,7)필터로 사용되는 경우 s2(i)까지(즉, s1(i) 및 s2(i)) 계산한다. The
도 8은 입력 시퀀스 8(n=0,..7)에 대한 쌍직교 (9,7)/(5,3) 필터의 리프팅 연산을 나타내고, 도 9는 영상 행의 크기 8에 대한 수평 필터의 연산 순서를 나타낸다. 본 발명에서는 영상의 경계 영역 처리는 고려하지 않으며, '0' 이라 가정한다. JPEG2000에서 제시하는 영상의 경계영역처리는 점 대칭 확장(Point Symmetric Extension)과 주기적인 확장(Periodic symmetric Extension) 등을 제시하고 있으나 경계영역 처리를 위한 확장 회로는 웨이브렛 변환 장치 외부에서도 가능하기 때문에 본 발명에서는 고려하지 않는다. Fig. 8 shows the lifting operation of the biorthogonal (9,7) / (5,3) filter for input sequence 8 (n = 0, .. 7), and Fig. 9 shows the horizontal filter for
싸이클 5에서, 스플릿터(22)로부터의 입력영상 x(0,4)와 x(0,5)가 수평 필터(24)에 입력될 때 멀티플렉서(40)와 멀티플렉서(41)의 제어신호는 '0'이 되고 멀티플렉서(40)의 출력은 x(0,5)가 되며 멀티플렉서(41)의 출력은 x(0,4)이 된다. In
싸이클 6때는 파이프라인 레지스터(42)의 출력은 x(0,5)가 되고, 파이프라인 레지스터(43)의 출력은 x(0,4)가 된다. 이때, 제 1 처리유닛(100)(PE0) 내 곱셈기(44)는 파이프라인 레지스터(43)의 출력 신호 x(0,4)에 필터계수(α)를 곱하여 α*x(0,4)를 출력한다. 덧셈기(48)는 상기 곱셈기(44)의 출력 신호에 파이프라인 레지스터(42)의 출력 신호(x(0,5))를 합하여 상태변수값 α*x(0,4)+x(0,5) 결과를 계산한다. 이때, 덧셈기(49)는 지연 레지스터(50)로부터의 출력결과인 2싸이클 전에 계산되어 저장된 상태변수값(α*x(0,2)+x(0,3))과 곱셈기(44)의 출력 신호인 α*x(0,4)를 합하여 d1(0,1)=α*x(0,4)+α*x(0,2)+x(0,3)를 계산한다. In
상기 계산되어진 d1(0,1)값은 다음 싸이클 때(즉, 싸이클 7) 파이프라인 레지스터(52)의 출력신호가 되고, 파이프라인 레지스터(43)의 출력신호인 x(0,4)는 다음싸이클(즉, 싸이클 7)때 파이프라인 레지스터(51)의 출력신호가 된다. The calculated value of d 1 (0,1) becomes the output signal of the
싸이클 7때는 제 2처리유닛(110)(PE1)내 곱셈기(53)는 파이프라인 레지스터(52)의 출력 신호 d1(0,1)에 필터계수(β)를 곱하여 β*d1(0,1)를 출력한다. 덧셈기(57)는 곱셈기(53)의 출력 신호에 파이프라인 레지스터(51)의 출력 신호(x(0,4))를 합하여 상태변수값 β*d1(0,1)+x(0,4) 결과를 계산한다. 이때, 덧셈기(58)는 지연 레지스터(59)로부터의 출력결과인 2싸이클 전에 계산되어 저장된 상태변수값(β*d1(0,0)+x(0,2))과 곱셈기(53)의 출력 신호인 β*d1(0,1)를 합하여 s1(0,1)=β*d1(0,1)+β*d1(0,0)+x(0,2)를 계산한다. In the
상기 수평 필터(24)가 (5,3)필터로 동작할 경우(멀티플렉서(64)의 제어신호 9_7sel = '0')에는 파이프라인 레지스터(52)의 출력 (d1(0,1))은 멀티플렉서(62)의 제어신호는 '0'이 되어 H(0,1) 출력값이 되고, 덧셈기(58)의 출력 s1(0,1)은 다음 싸이클(즉, 싸이클 8)때 파이프라인 레지스터(61)의 출력이 되며, 이때 멀티플렉서(62)의 제어신호는 '1'이 되어 L(0,1) 출력값이 된다. When the
상기 수평 필터(24)가 (9,7)필터로 사용될 경우 싸이클 8때 덧셈기(58)의 출력신호인 s1(0,1)값은 파이프라인 레지스터(61)의 출력신호가 되어 상기 멀티플렉서(41)로 피드백되고, 파이프라인(52)의 출력신호인 d1(0,1) 값은 파이프라인 레지스터(60)의 출력신호가 되어 상기 멀티플렉서(40)로 피드백된다. 이때, 멀티플렉서(40)와 멀티플렉서(41)의 제어신호는 '1'이 되고, 멀티플렉서(40)의 출력은 d1(0,1)이 되며, 멀티플렉서(41)의 출력은 s1(0,1) 된다. When the
싸이클 9때는 파이프라인 레지스터(42)의 출력은 d1(0,1)가 되고, 파이프라인 레지스터(43)의 출력은 s1(0,1)가 된다. 이때, 제 1 처리유닛(100)(PE0) 내 곱셈기(44)는 파이프라인 레지스터(43)의 출력 신호 s1(0,1)에 필터계수(γ)를 곱하여 γ*s1(0,1)를 출력한다. 덧셈기(48)는 곱셈기(44)의 출력 신호에 파이프라인 레지스 터(42)의 출력 신호(d1(0,1))를 합하여 상태변수값 γ*s1(0,1)+d1(0,1)결과를 계산한다. 이때, 덧셈기(49)는 지연 레지스터(50)로부터의 출력결과인 2싸이클 전에 계산되어 저장된 상태변수값(γ*s1(0,0)+d1(0,0))과 곱셈기(44)의 출력 신호인 γ*s1(0,1)를 합하여 d2(0,0)=γ*s1(0,1)+γ*s1(0,0)+d1
(0,0)를 계산한다. In
상기 계산되어진 d2(0,0)값은 다음 싸이클(즉, 싸이클 10)때 파이프라인 레지스터(52)의 출력신호가 되고, 파이프라인 레지스터(43)의 출력신호인 s1(0,1)는 다음싸이클(즉, 싸이클 10)때 파이프라인 레지스터(51)의 출력신호가 된다. The calculated value of d 2 (0,0) becomes the output signal of the
싸이클 10때는 제 2 처리유닛(110)(PE1)내 곱셈기(53)는 파이프라인 레지스터(52)의 출력 신호 d2(0,0)에 필터계수(δ)를 곱하여 δ*d2(0,0)를 출력한다. 덧셈기(57)는 곱셈기(53)의 출력 신호에 파이프라인 레지스터(51)의 출력 신호(s1(0,1))를 합하여 상태변수값 δ*d2(0,0)+s1(0,1) 결과를 계산한다. 이때 덧셈기(58)는 지연 레지스터(59)로부터의 출력결과인 2싸이클 전에 계산되어 저장된 상태변수값(s1(0,0))과 곱셈기(53)의 출력 신호인 δ*d2(0,0) 를 합하여 s2(0,0)=δ*d2(0,0)+s1(0,0)를 계산한다. In the
이때 파이프라인 레지스터(52)의 출력 d2(0,0)은 멀티플렉서(62)의 제어신호 가 '0'이 되어 H(0,0) 출력값이 되고, 계산되어진 덧셈기(58)의 출력 s2(0,0)은 다음 싸이클(즉, 싸이클 11)때 파이프라인 레지스터(61)의 출력이 되고, 이때 멀티플렉서(62)의 제어신호가 '1'이 되어 L(0,0) 출력값이 된다. At this time, the output d 2 (0,0) of the
이와 같이 상기 수평 필터(24)는 고주파 결과값(H) 또는 저주파 결과값(L)을 수직 모듈(30)에게로 보내고, 계산되어진 상태 변수들은 다음 계산을 위해 레지스터에 저장되어진다. 즉, 계산되어진 상태변수는 2싸이클 후에 사용되어지기 때문에 각 처리 유닛(100, 110)내 각 상태변수는 2개의 레지스터(50, 59)에 저장된다.As such, the
그리고, 상기 수직 모듈(30)의 경우 행방향 연산은 2 개의 열 데이터를 사용하여 동작하는 반면, 열방향으로의 연산은 2개의 행의 저주파와 고주파 결과들을 이용하여 연산을 수행한다. 즉, 첫번째 레벨의 연산의 경우 영상의 짝수 행에 대한 저주파와 고주파 결과만으로는 열방향으로의 연산을 수행할 수 없으며, 홀수 행의 저주파와 고주파 결과가 유용해야 비로소 열방향으로의 연산을 수행할 수 있다. 이와 같이 첫번째 레벨의 연산이 수행될 수 없는 짝수 번째 행의 주기는 2번째 레벨 이상의 연산을 수행하는데 사용될 수 있다(RPA). 상기 수직 모듈(30)은 수평 모듈(20)과는 달리 매 싸이클 마다 저주파 출력과 고주파 출력을 동시에 계산하여 출력하며 다음과 같은 연산 스케쥴링을 이용한다.In the
1) 수평 모듈(20)이 영상의 홀수행에 대한 L, H 출력 결과를 내보낼 때, 수직 모듈(30)은 첫번째 레벨의 열방향을 수행한다. 1) When the
2) 수평 모듈(20)이 영상의 짝수행에 대한 L, H 출력 결과를 내보낼 때, 수 직 모듈(30)은 2번째 레벨 이상의 행방향과 열방향 연산을 수행한다.2) When the
2a) 수평 모듈(20)이 영상의 2(J-1) k + (2(J-1) -2)행에 대한 출력 결과를 내보낼 때, 수직 모듈(30)은 J번째 레벨 행방향 연산을 수행한다. (J>1)(K= 0,1,2,…)2a) When the
2b) 수평 모듈이 영상의 2J k + (2(J-1) -2)행에 대한 출력 결과를 내보낼 때, 수직 모듈(30)은 J번째 레벨 열방향 연산을 수행한다. (J>1)(K= 0,1,2,…)2b) When the horizontal module exports the output result for 2 J k + (2 (J-1) -2) rows of the image, the
이와 같이 동작하는 수직 모듈(30)의 3레벨 웨이브렛 변환 연산에 대한 연산 스케쥴링은 도 10에 예시된 바와 같으며, 도 10에서 각 심벌은 각 레벨의 하나의 행에 대한 행방향 또는 열방향 연산들을 나타낸다. Operation scheduling for the three-level wavelet transform operation of the
그리고, 상기 수평 모듈(20)이 영상의 짝수번째 행에 대한 출력을 계산할 때, 수직 모듈(30)은 도 11에서와 같은 타이밍으로 2번째 레벨 이상의 연산을 수행한다.When the
상기 수직 모듈(30)은 첫 번째 레벨의 열방향 연산 및 2번째 레벨 이상의 행방향과 열방향 연산에 필요한 신호를 임시적으로 버퍼링하는 신호 버퍼(32); 및 상호 파이프라인 형태로 연결된 네 개의 처리 유닛을 갖추되 제 1처리 유닛은 상기 신호 버퍼(32)로부터의 신호에 대하여 첫 번째 리프팅 예측 스텝의 연산을 수행하고, 제 2처리 유닛은 상기 제 1처리 유닛으로부터의 신호에 대하여 첫 번째 리프팅 갱신 스텝의 연산을 수행하며, 제 3처리 유닛은 상기 제 2처리 유닛으로부터의 신 호에 대하여 두 번째 리프팅 예측 스텝을 수행하고, 제 4처리 유닛은 상기 제 3처리 유닛으로부터의 신호에 대하여 두 번째 리프팅 리프팅 갱신 스텝의 연산을 수행하는 수직 필터(34)를 구비한다.The
상기 신호 버퍼(32)는 중간적인 신호 결과들의 저장 및 이 결과들을 수직 필터(34)에게로 출력하게 되는데, 상기 신호 버퍼(32)의 내부구성은 도 12와 같다.The
도 12의 신호 버퍼(32)는, 입력 영상의 짝수 행에 대한 상기 수평 모듈(20)로부터의 고주파와 저주파 출력 결과들을 저장하는 제 1버퍼(70); 피드백되어 입력되는 2번째 레벨 이상(J>=2)의 행방향으로의 이산 웨이브렛 변환에 의한 2개의 부밴드((LL)J-1H(n1,n2), (LL)J-1L(n1,n2))(J>1)의 짝수 행과 홀수 행을 저장하는 제 2버퍼(72, 74; 76, 78); 피드백되어 입력되는 열방향으로의 이산 웨이브렛 변환에 의한 1개의 부밴드 (LL)J (J>0)한 행의 짝수 열들과 홀수 열들의 결과를 분리적으로 저장하는 제 3버퍼(80, 82); 행방향으로의 이산 웨이브렛 변환에 의한 2개의 부밴드(H/L(n1,n2))의 홀수 행에 대한 상기 수평 모듈(20)로부터의 고주파와 저주파 출력 결과를 일시적으로 저장하는 레지스터(84); 상기 제 2버퍼내의 버퍼(76, 78)에서 출력되는 (LL)J-1L(n1,n2), (LL)J-1H(n1,n2) 밴드의 홀수 행에 대한 신호와 상기 레지스터(84)의 출력신호 및 상기 제 3버퍼내의 버퍼(80)에서 출력되는 (LL)J 한 행의 홀수 열의 신호를 입력받아 멀티플렉싱하는 멀티플렉서(86); 및 상기 제 1버퍼(70)로부터의 출력신호와 상기 제 2버퍼내의 버퍼(72, 74)에서 출력되는 (LL)J-1L(n1,n2), (LL)J-1H(n1,n2) 밴드의 짝수 행에 대한 신호와 상기 제 3버퍼내의 버퍼(82)에서 출력되는 (LL)J 한행의 짝수 열의 신호를 입력받아 멀티플렉싱하는 멀티플렉서(88)로 구성된다. 여기서, 상기 J는 웨이브렛 변환의 분할 레벨의 수를 나타낸다.The
상기 제 2버퍼내의 버퍼(72, 74)는 피드백되어 입력되는 2번째 레벨 이상의 행방향으로의 이산 웨이브렛 변환에 의한 2개의 부밴드((LL)J-1L(n1,n2), (LL)J-1H(n1,n2)) (J>1)의 짝수 행을 저장하고, 상기 제 2버퍼내의 버퍼(76, 78)는 피드백되어 입력되는 2번째 레벨 이상의 행방향으로의 이산 웨이브렛 변환에 의한 2개의 부밴드((LL)J-1L(n1,n2), (LL)J-1H(n1,n2)) (J>1)의 홀수 행을 저장한다.The
그리고, 상기 제 3버퍼내의 버퍼(80)는 피드백되어 입력되는 열방향으로의 이산 웨이브렛 변환에 의한 1개의 부밴드 (LL)J (J>0)한 행의 홀수 열들의 결과를 저장하고, 상기 제 3버퍼내의 버퍼(82)는 피드백되어 입력되는 열방향으로의 이산 웨이브렛 변환에 의한 1개의 부밴드 (LL)J (J>0)한 행의 짝수 열들의 결과를 저장한다.The
도 12에서, 레지스터(84)는 전달지연 레지스터로서, 하나의 레지스터를 나타 낸다. 따라서, 1클럭 싸이클의 전달지연이 생긴다. In Fig. 12, the
도 12에서, 제 1버퍼(70)는 한행에 대한 1레벨의 행방향의 결과인 고주파와 저주파 출력 결과들을 저장하기 때문에 N 크기를 가지며, 제 2버퍼(72, 74; 76, 78)와 제 3버퍼(80, 82)는 2레벨 이상의 웨이브렛 연산에 사용되며 N/2(= N/4+(N/8)+...(N/2J) )(J>1) 크기를 가진다. In FIG. 12, the
만약, 상기 수평 모듈(20)이 영상의 홀수 행에 대한 고주파 결과값(H), 저주파 결과값(L)들을 출력한다면, 상기 수직 필터(34)는 이전 짝수 행의 해당 열의 고주파 또는 저주파 결과를 제 1버퍼(70)((L/H)e행 버퍼)로부터 읽어 들여 고주파-저주파(HL), 고주파-고주파(HH) 또는 저주파-저주파(LL), 저주파-고주파(LH) 결과들을 출력한다. 계산되어진 저주파-저주파 결과는 2번째 레벨의 계산을 위해 제 3버퍼(80, 82)(LL 버퍼)에 저장된다. If the
반면, 만약 상기 수평 모듈(20)이 짝수 행에 대한 고주파 결과값(H), 저주파 결과값(L)들을 출력한다면, 상기 수직 필터(34)는 상술한 연산 스케쥴링에 따라 2번째 레벨 이상의 행방향과 열방향 연산을 수행한다. On the other hand, if the
상기 수직 필터(34)는 도 13과 같은 파이프라인 구조를 가진다. The
도 13의 수직 필터(34)는, 상기 신호 버퍼(32)의 멀티플렉서(86)로부터의 신호(L/H(2n1+1,n2)/LL(n1,2n2+1)) 및 상기 신호 버퍼(32)의 멀티플렉서(88)로부터의 신호(L/H(2n1,n2)/LL(n1,2n2))를 입력받아 첫 번째 리프팅 예측(Predict) 스텝의 연 산을 수행하여 소정의 고주파 결과값(상기 식 (2)에서 d1(i))을 계산해 내는 제 1처리 유닛(90); 상기 제 1처리 유닛(90)으로부터의 신호를 입력받아 첫 번째 리프팅 갱신(Update) 스텝의 연산을 수행하여 소정의 저주파 결과값(상기 식 (2)에서 s1(i))을 계산해 내는 제 2처리 유닛(92); 상기 제 2 처리 유닛(92)으로부터의 신호를 입력받아 두 번째 리프팅 예측(Predict) 스텝의 연산을 수행하여 소정의 고주파 결과값(상기 식 (2)에서 d2(i))을 계산해 내는 제 3처리 유닛(94); 상기 제 3처리 유닛(94)으로부터의 신호를 입력받아 두 번째 리프팅 갱신(Update) 스텝의 연산을 수행하여 소정의 저주파 결과값(상기 식 (2)에서 s2(i))을 계산해 내는 제 4처리 유닛(96); 매 클럭펄스마다 상기 제 1 처리유닛(90)의 제 1 출력단의 신호를 상기 제 2처리 유닛(92)의 제 1입력단으로 제공하는 파이프라인 레지스터(142); 매 클럭펄스마다 상기 제 1 처리유닛(90)의 제 2출력단의 신호를 상기 제 2처리 유닛(92)의 제 2입력단으로 제공하는 파이프라인 레지스터(145); 매 클럭펄스마다 상기 제 2처리유닛(92)의 제 1출력단의 신호를 입력 상기 제 3처리 유닛(92)의 제 1입력단으로 제공하는 파이프라인 레지스터(148); 매 클럭펄스마다 상기 제 2처리 유닛(92)의 제 2출력단에서의 신호를 상기 제 3처리 유닛(94)의 제 2입력단으로 제공하는 파이프라인 레지스터(149); 매 클럭펄스마다 상기 제 2처리유닛(94)의 제 1 출력단의 신호를 상기 제 4처리 유닛(96)의 제 1입력단으로 제공하는 파이프라인 레지스터(152); 상기 제 3 처리유닛(94)의 제 2출력단 신호를 입력받아 상기 제 4처리 유 닛(96)의 제 2입력단으로 제공하는 파이프라인 레지스터(155); 매 클럭펄스마다 상기 제 4 처리유닛의 제 1단 출력 신호를 입력받은 후에 출력하는 파이프라인 레지스터(158); 매 클럭펄스마다 상기 제 4처리 유닛(96)의 제 2출력단에서의 신호를 입력받은 후에 출력하는 파이프라인 레지스터(193); 상기 파이프라인 레지스터(158)의 출력신호에 소정의 스케일링 인자(1/ζ)를 곱하는 곱셈기(191); 상기 파이프라인 레지스터(148)의 출력신호와 상기 곱셈기(191)의 출력신호를 입력받아 제어신호(9_7sel)에 따라 멀티플렉싱하여 고주파 및 저주파 결과값(HH/LH(n1,n2)/(LL)H(n1,n2))을 출력하는 멀티플렉서(192); 상기 파이프라인 레지스터(193)의 출력신호에 소정의 스케일링 인자(ζ)를 곱하는 곱셈기(194); 및 상기 파이프라인 레지스터(149)의 출력신호와 상기 곱셈기(194)의 출력신호를 입력받아 제어신호(9_7sel)에 따라 멀티플렉싱하여 고주파 및 저주파 결과값(HH/LL(n1,n2)/(LL)L(n1,n2))을 출력하는 멀티플렉서(195)를 구비한다.The
그리고, 수직 필터(34)내 처리 유닛들은 각각의 입력에 곱해지는 필터계수(제 1처리 유닛(90)의 경우: α, 제 2처리 유닛(92)의 경우: β, 제 3처리 유닛(94)의 경우: γ, 제 4처리 유닛(96)의 경우: δ)를 제외하고는 동일하다. Then, the processing units in the
상기 제 1처리 유닛(90)의 내부 구조는 도 14에서와 같이, 입력신호(PE_IN(even))(H/L(2n1,n2)/LL(n1,2n2))에 필터 계수(α)를 적용시키는 곱셈기(120); 입력신호(PE_IN(odd))(H/L(2n1+1,n2)/LL(n1,2n2+1))와 상기 곱셈기(120)의 출력신호를 더하는 덧셈기(126); 2N 크기의 라인 버퍼로 구성되어 각 레벨의 열방 향 연산시 상기 덧셈기(126)의 출력신호(qv)(수직 상태변수라고도 함)를 2JN 클럭 싸이클 전달 지연시키는 지연 버퍼(127); 한개의 레지스터로 구성되어 행방향 연산시 상기 덧셈기(126)의 출력신호(qH)(수평 상태변수라고도 함)를 1클럭 싸이클 전달 지연시키는 지연 레지스터(128); 상기 지연 버퍼(127)와 지연 레지스터(128)로부터의 출력신호를 입력받아 멀티플렉싱하는 멀티플렉서(129); 상기 곱셈기(120)의 출력신호와 상기 멀티플렉서(129)의 출력신호를 더하여 소정의 출력신호(out)를 내보내는 덧셈기(130)를 구비한다. As shown in FIG. 14, the internal structure of the
상기의 도 14에서, 지연 버퍼(127)는 N*N영상에 대해 2N 크기의 라인 메모리라고 할 수 있다.In FIG. 14, the
상술한 수직 필터(34)의 제 1처리 유닛(90)은 첫 번째 리프팅 예측 (Predict) 스텝의 연산을 수행하고 식 (2)에서 d1(i)를 계산한다. 제 2처리 유닛(92)은 첫 번째 갱신 (Update) 스텝의 연산을 수행하고 식 (2)에서 s1(i)를 계산한다. The
제 3처리 유닛(94)은 두 번째 리프팅 예측 (Predict) 스텝의 연산을 수행하고 식 (2)에서 d2(i)를 계산하며, 제 4처리 유닛(96)은 두 번째 갱신 (Update) 스텝의 연산을 수행하고 식 (2)에서 s2(i)를 계산한다. (5,3) 필터의 경우는 d1(i)과 s1(i) 만이 요구되어지기 때문에 9_7sel이 '0' 이 되어 d1(i)과 s1(i)의 결과가 H(i)와 L(i) 결과가 되며, (9,7)필터의 경우 d2(i)과 s2(i) 결과가 요구되어지기 때문에 9_7sel이 '1' 이 되어 d2(i)과 s2(i)의 결과에 스케일링 인자(scaling factor)를 곱하여 H(i)와 L(i) 결과가 출력된다.
상기 각 처리 유닛(90, 92, 94, 96)의 임계경로는 짝수번째 입력신호에 필터 계수를 적용시키는 곱셈기(120), 상기 곱셈기(120)의 출력신호와 상기 멀티플렉서(129)의 출력신호를 더하는 덧셈기(130)를 거쳐 출력신호까지의 경로이기 때문에, 1개의 곱셈기와 1개의 덧셈기의 임계경로를 갖는다.The
The critical paths of the
한편, 상기 수직 필터(34)내의 각 처리 유닛(90, 92, 94, 96)은 행방향의 상태변수(qH)들을 위해 1개의 레지스터를 요구하며, 열방향의 상태 변수(qV)를 위해서는 모든 레벨의 하나의 행에 대한 상태변수를 저장해야 하기 때문에 2N(= N+(N/2)+...(N/2J-1) ) 크기의 버퍼를 필요로 한다. 이와 같이 상기 수직 필터(34)는 스케일링 인수를 포함하여 6개의 곱셈기와 8개의 덧셈기, 및 8N 크기의 버퍼들을 포함한다. On the other hand, each processing
이상 상세히 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, JPEG2000의 쌍직교 (9-7)/(5-3) 리프팅 이산 웨이브렛 변환을 본 발명의 VLSI 구조로 구현하였을 경우 N*N 영상에 대해 외부 메모리의 사용 없이 내부의 12N(신호버퍼: 4N, 수직버퍼:8N) 크기의 라인 메모리만을 사용하여 구현할 수 있으며, 쌍직교 (9-7)의 경우 종래의 RPA를 이용한 구조가 행방향 연산을 위한 처리 유닛 4개, 열방향 연산을 위한 처리 유닛 4개를 사용하는 반면 본 발명의 구조는 2번째 레벨 이상의 행방향 연산과 열방향 연산 모두를 첫번째 레벨의 열방향 연산을 수행하는 필터에서 수행하게 함으로써 행방향 연산을 위한 처리 유닛 2개, 열방향 연산을 위한 처리 유닛 4개를 가 진다. As described in detail above, according to the present invention, the use of an external memory for N * N images when the bi-orthogonal (9-7) / (5-3) lifting discrete wavelet transform of JPEG2000 is implemented with the VLSI structure of the present invention. It can be implemented using only 12N (signal buffer: 4N, vertical buffer: 8N) internal line memory, and in the case of bi-orthogonal (9-7), the structure using conventional RPA is processing
결과로서 종래의 RPA 기반 구조가 스케일링 인자(scaling factor)를 포함하여 12개의 곱셈기, 16개의 덧셈기가 필요한 반면, 본 발명의 구조는 9개의 곱셈기와 12개의 덧셈기만을 필요로 하여 하드웨어 양을 적게 차지한다. As a result, the conventional RPA-based architecture requires 12 multipliers and 16 adders, including a scaling factor, while the architecture of the present invention requires only 9 multipliers and 12 adders, which consumes less hardware. .
또한, 본 발명에서의 각 리프팅 스텝을 계산하는 처리 유닛은 1개의 곱셈기와 1개의 덧셈기의 임계경로를 가져, 종래에 제안된 1개의 곱셈기와 2개의 덧셈기의 임계경로에 대해 하나의 덧셈기 전달 지연을 감소시킬 수 있다.In addition, the processing unit for calculating each lifting step in the present invention has a critical path of one multiplier and one adder, so as to add one adder propagation delay to the conventional critical paths of one multiplier and two adders. Can be reduced.
한편, 본 발명은 상술한 실시예로만 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위내에서 수정 및 변형하여 실시할 수 있고, 그러한 수정 및 변형이 가해진 기술사상 역시 이하의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 한다.
On the other hand, the present invention is not limited only to the above-described embodiment, but can be modified and modified within the scope not departing from the gist of the present invention, the technical idea to which such modifications and variations are also applied to the claims Must see
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