KR100677077B1 - Method for approximating fast discrete cosine transform - Google Patents
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Abstract
본 발명은 이산 여현 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 방법에 관한 것으로서, 특히 Lee 알고리즘을 근사화시켜 DCT 계산량을 감소시키기 위한 고속 이산 여현 변환 근사화 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a Discrete Cosine Transform (DCT) method, and more particularly, to a fast discrete cosine transform approximation method for approximating the Lee algorithm to reduce the DCT calculation amount.
본 발명에 의한 고속 이산 여현 변환 근사화 방법은 이산 여현 변환(DCT) 연산식에서의 홀수항과 짝수항을 각각 분리하여 연산하는 패스트 코사인 변환인 Lee DCT 알고리즘 근사화 방법에 있어서, (a) 상기 DCT 연산식에 있어서, cosine 항을 근사화시키기 위한 단계 및 (b) 상기 근사화된 값을 상기 Lee DCT 알고리즘에 적용하여, 소정의 저주파 계수를 연산하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.A fast discrete cosine transform approximation method according to the present invention is a fast cosine transform for calculating odd cosine and even terms separately in a discrete cosine transform (DCT) equation, wherein (a) the DCT arithmetic equation A method for approximating a cosine term, and (b) applying the approximated value to the Lee DCT algorithm to calculate a predetermined low frequency coefficient.
이로 인하여, 하드웨어 감소 및 연산 시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.As a result, hardware reduction and operation time can be shortened.
Description
도 1은 종래의 기술에 의한 Chen 근사화 DCT 알고리즘에 따른 DCT 플로우 그래프이다.1 is a DCT flow graph according to a Chen approximation DCT algorithm according to the related art.
도 2는 2-D DCT를 설명하기 위한 DCT 블록 설정도이다.2 is a DCT block configuration diagram for describing 2-D DCT.
도 3은 본 발명에 의한 고속 이산 여현 변환 근사화 방법을 적용한 DCT 플로우 그래프이다.3 is a DCT flow graph to which the fast discrete cosine transform approximation method according to the present invention is applied.
도 4는 본 발명에 적용되는 Lee DCT 알고리즘에 의한 DCT 플로우 그래프이다.4 is a DCT flow graph by Lee DCT algorithm applied to the present invention.
본 발명은 이산 여현 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 방법에 관한 것으로서, 특히 Lee 알고리즘을 근사화시켜 DCT 계산량을 감소시키기 위한 고속 이산 여현 변환 근사화 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a Discrete Cosine Transform (DCT) method, and more particularly, to a fast discrete cosine transform approximation method for approximating the Lee algorithm to reduce the DCT calculation amount.
2차원 영상 정보의 변환은 공간영역의 데이터를 주파수 영역으로 변환하는 것을 의미하고, 이는 계수들간의 상관 관계를 줄여서 데이터 압축을 가능하게 하는 것이다. 상관 관계를 제거하는 직교 변환은 가능한 최소의 계수들에 최대의 에너지를 집중시키는 성질을 가지고 있다. Conversion of 2D image information means conversion of data in a spatial domain to a frequency domain, which enables data compression by reducing correlation between coefficients. The orthogonal transformation, which removes the correlation, has the property of concentrating the maximum energy to the smallest possible coefficients.
이러한 직교 변환의 하나가 DCT이다. 그리고, 1차원 표준 8-포인트 DCT식은 수학식 1과 같다.One such orthogonal transform is DCT. And, the one-dimensional standard 8-point DCT equation is the same as
수학식 1에 의하여 근사화를 시키지 않은 Chen DCT를 적용하면 연산 횟수 특히, 곱셈 연산 횟수가 많아 시스템 전체 성능에 큰 영향을 미치게 되었다. Applying Chen DCT, which is not approximated by
이에 따라서, 연산 횟수를 줄이기 위하여 위의 수학식 1을 Chen DCT 방식에 의하여 다음과 같이 근사화시키는 방안이 고안되었다. Accordingly, in order to reduce the number of operations, a scheme of approximating
cos(pi/16), cos(3pi/16) → cos(2pi/16)cos (pi / 16), cos (3pi / 16) → cos (2pi / 16)
cos(5pi/16), cos(7pi/16) → cos(6pi/16)cos (5pi / 16), cos (7pi / 16) → cos (6pi / 16)
,...., ....
위와 같은 근사화를 수학식 1에 적용하면 수학식 2와 같이 표현된다.Applying the above approximation to
여기에서, 는 최대 정수 ≤ x 이다.From here, Is a maximum integer ≤ x.
위의 같은 근사화로 DCT 버터플라이(butterfly) 계수 근사화가 가능해지고, 이를 DCT 플로우 그래프로 도 1에 도시하였다.The above approximation enables DCT butterfly coefficient approximation, which is shown in FIG. 1 as a DCT flow graph.
이와 같은 근사화를 통해서 연산 횟수가 줄어들기는 했으나, 아직도 덧셈 연산을 12회, 곱셈 연산을 6회 실행하여야 하므로 DCT 연산 횟수의 과다로 인하여 시스템에 부담주는 문제점이 있었다. Although the number of operations is reduced through this approximation, there are still problems that burden the system due to the excessive number of DCT operations because the addition operation must be performed 12 times and the
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 Chen DCT 근사화 알고리즘을 Lee DCT 알고리즘에 적용하고, 정수 연산을 위하여 스케일링을 실행하여 DCT 연산 횟수를 줄이기 위한 고속 이산 여현 변환 근사화 방법을 제공하는데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a fast discrete cosine transform approximation method for reducing the number of DCT operations by applying the Chen DCT approximation algorithm to the Lee DCT algorithm and performing scaling for integer operations to solve the above problems. have.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 의한 고속 이산 여현 변환 근사화 방법은 이산 여현 변환(DCT) 연산식에서의 홀수항과 짝수항을 각각 분리하여 연산하는 패스트 코사인 변환인 Lee DCT 알고리즘 근사화 방법에 있어서, (a) 상기 DCT 연산식에 있어서, cosine 항을 근사화시키기 위한 단계 및 (b) 상기 근사화된 값을 상기 Lee DCT 알고리즘에 적용하여, 소정의 저주파 계수를 연산하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.In order to achieve the above technical problem, the fast discrete cosine transform approximation method according to the present invention is a fast cosine transform for calculating odd cosine and even terms separately in a discrete cosine transform (DCT) equation. (a) in the DCT equation, comprising: approximating a cosine term; and (b) applying the approximated value to the Lee DCT algorithm to calculate a predetermined low frequency coefficient.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
우선, Lee DCT 알고리즘에 대하여 살펴보면 다음과 같다.First, the Lee DCT algorithm is as follows.
일반적인 DCT 식은 수학식 3과 같다. A general DCT equation is shown in
u=0, 1, ..., N-1u = 0, 1, ..., N-1
여기에서, c(u) = , if u=0Where c (u) = , if u = 0
= 1, 이외의 경우 = 1, other than
e2N (2m+1)u = cos[(2m+1)uπ/2N], X'(u)= c(u)X(u) 이라 정의하자.e 2N (2m + 1) u = cos [(2m + 1) uπ / 2N], X '(u) = c (u) X (u)
u의 계수를 홀수항과 짝수항으로 분리하면 다음과 같다.The coefficient of u is divided into odd and even terms as follows.
수학식 4,5에서 In
g(m) = e2N (2m+1)u g (m) = e 2N (2m + 1) u
h'(m) = e2N (2m+1)(2u+1) h '(m) = e 2N (2m + 1) (2u + 1)
이다.to be.
그리고, e2N (2m+1)2u = eN (2m+1)u = e2(N/2) (2m+1)u And e 2N (2m + 1) 2u = e N (2m + 1) u = e 2 (N / 2) (2m + 1) u
이며, X'(2u-1)│u=0 = 0으로 정의하여 IDCT 연산을 실행하면 다음과 같다.If X '(2u-1) │ u = 0 = 0, IDCT operation is as follows.
여기에서, k = 0, 1, ..., (N/2)-1.Where k = 0, 1, ..., (N / 2) -1.
이와 같은 결과를 이용하여 8 포인트 Lee DCT 플로우 그래프를 표시하면 도 4에 도시된 바와 같다.The 8-point Lee DCT flow graph is displayed using the results as shown in FIG. 4.
이러한 Lee DCT 알고리즘 연산에 있어서, 항을 , (여기서는 최대 정수 ≤ x) 항으로 변환시켜 근사화시키고, 일 예로 8 포인트 DCT 연산에서 저주파 계수를 4차 계수항까지만 연산시키는 DCT 플로우 그래프로 표시하면 도 3과 같다.In this Lee DCT algorithm operation, Terms, (here 3 is approximated by converting to a maximum integer ≤ x) term, and is represented as a DCT flow graph that calculates low frequency coefficients up to 4th order coefficient terms in an 8-point DCT operation as shown in FIG. 3.
이에 따라서, 곱셈 연산은 4회, 덧셈 연산은 13회 필요하게 되었다. Accordingly, four multiplication operations and 13 addition operations are required.
그리고, 8 포인트 DCT 계수 근사화에 의해 4 포인트 DCT로 1차원 DCT를 수행한데다, 도 2에 도시된 바와 같이, 횡방향과 열방향으로 4개의 픽셀을 묶어 2차원 DCT를 실행하는 경우에도 본 발명을 적용할 수 있음은 당연하다.In addition, a one-dimensional DCT is performed by a four-point DCT by an eight-point DCT coefficient approximation, and as shown in FIG. Naturally, it can be applied.
종래의 기술에 의한 Chen 근사화 DCT 알고리즘에 의한 DCT 연산량과 본 발명에 의한 Lee 근사화 DCT 알고리즘에 의한 DCT 연산량을 표 1에 정리하였다.Table 1 summarizes the DCT computation amount by the Chen approximation DCT algorithm according to the prior art and the DCT computation amount by the Lee approximation DCT algorithm according to the present invention.
표 1에 나타난 바와 같이, 본 발명에 의하면 종래의 기술에 의한 Chen DCT 근사화 방법에 비하여 저주파 계수를 4차 계수까지만 고려하였을 경우에 곱셈 연산이 2회 줄어들었으며, 덧셈은 1회 증가되었음을 알 수 있다. 또한 전 계수를 연산하는 경우에는 8 포인트 DCT에서 본 발명이 종래의 기술에 비하여 곱셈 연산량이 4회 감소하고, 덧셈 연산이 3회 증가되었다는 것을 알 수 있다. 연산에 있어서, 곱셈은 덧셈에 비하여 상대적으로 많은 연산량을 필요로 하므로 비록 덧셈 연산은 증가되었으나, 곱셈 연산이 2회 이상 감소되어 전체적으로 연산량이 줄어들었음을 알 수 있다.As shown in Table 1, the present invention shows that the multiplication operation is reduced twice and the addition is increased once when the low frequency coefficient is considered only up to the fourth order, compared to the conventional method of Chen DCT approximation. . In addition, in the case of calculating all coefficients, it can be seen that the multiplication operation amount is decreased four times and the addition operation is increased three times in comparison with the conventional technology in the eight-point DCT. In the operation, since multiplication requires a relatively large amount of computation compared to addition, although the addition operation is increased, it can be seen that the multiplication operation is reduced two or more times, thereby reducing the overall operation amount.
그리고, 실제 코드에 있어서는 정수 연산을 위하여 스케일링하므로 Lee 알고리즘에서 3차 단계에서 곱해지는 (1/2)cos(π/4)는 곱해지지 않고 계산 과정에서 비트 쉬프트를 사용하므로 곱셈 연산이 2회 줄어들게 된다. 이에 대한 DCT 연산량을 표 2에 정리하였다.In the actual code, the multiplication operation is reduced twice because (1/2) cos (π / 4) multiplied in the 3rd step in the Lee algorithm is not multiplied. do. The amount of DCT calculation for this is summarized in Table 2.
따라서, 근사화 및 스케일링을 함께 고려했을 경우에도 본 발명은 종래의 기술에 의한 Chen 알고리즘보다도 연산량이 감소되었음을 알 수 있다.Therefore, even when both approximation and scaling are considered, it can be seen that the present invention reduces the computation amount compared to the conventional Chen algorithm.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 DCT 근사화 알고리즘을 Lee DCT 알고리즘에 적용하여 곱셈 연산 횟수를 감소시킴으로써, 하드웨어 감소 및 연산 시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, by applying the DCT approximation algorithm to the Lee DCT algorithm to reduce the number of multiplication operations, there is an effect that can reduce hardware and shorten the computation time.
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