TMS320C5409實現(xiàn)JPEG圖像壓縮系統(tǒng)設計

引言

　　隨著多媒體和網絡技術的發(fā)展，數(shù)字圖像大信息量的特點對圖像壓縮技術的要求越來越高，因此，專用高速數(shù)字信息處理技術成為發(fā)展的方向。TI推出的C5000系列DSP將數(shù)字信號處理器使信號處理系統(tǒng)的研究重點又回到軟件算法上。在壓縮算法研究方面，DCT、小波等多個算法因為其高可靠性和高效性也越來越受到青睞。

系統(tǒng)硬件設計

　　TMS320C5409作為主處理器的可行性分析

　　TMS320C5409時鐘頻率為100MHz，性價比極高。采用圍繞1組程序總線、3組數(shù)據(jù)總線和4組地址總線建立的改進型哈佛結構，取址和讀數(shù)可同時進行。有獨立的硬件乘法器，有利于實現(xiàn)優(yōu)化卷積、數(shù)字濾波、FFT、矩陣運算等算法中的大量重復乘法運算。具有循環(huán)尋址、位倒序等特殊指令，這些指令使FFT、卷積等運算中的尋址、排序及計算速度大大提高。有一組或多組獨立的DMA總線，與CPU的程序、數(shù)據(jù)總線并行工作。

　　在本系統(tǒng)中，TMS320C5409作為主處理器，任務是實現(xiàn)JPEG壓縮編碼。

　　通過分析不難得到，當處理一幀大小為640×480的圖像時，作JPEG壓縮編碼所需要的時間為：T=62×10(ns)×640×480=0.19866s，當所處理的圖像分辨率更小時，則壓縮每幀所花的時間更少，這對于應用在對實時性要求不是很高的場合是完全可行的。

　　硬件設計框圖

　　圖1是基于TMS320C5409的圖像處理系統(tǒng)結構圖。C5409為中央處理器，SRAM為DSP片外擴展數(shù)據(jù)存儲器，EEPROM為脫機工作時的程序存儲器，用于存儲系統(tǒng)的引導程序和其它應用程序，A/D轉換部分負責把轉換為數(shù)字信號的圖像存入幀存儲器中。地址譯碼、圖像采集系統(tǒng)控制電路產生本系統(tǒng)各部分的地址譯碼信號，使之映射到不同的地址區(qū)域，并控制ADC進行圖像采集，這部分由CPLD控制;圖像采集芯片的寄存器控制由51單片機完成。

　　存儲空間的擴展方案

　　經過A/D轉換的原始圖像數(shù)據(jù)是非常大的，TMS320C5409的內部僅有32KB的RAM和16KB的ROM，不能滿足需要，因此，必須擴展存儲器來存放原始圖像數(shù)據(jù)和應用程序。本文考慮外接64KB的RAM和512KB的Flash，RAM使用Cypress公司的CY7C1021V33，F(xiàn)lash采用SST公司的SST39VF512。由于C5409的數(shù)據(jù)空間僅為64KB，因此采用內存頁擴展技術。C5409的擴展輸出口1Q和2Q作為擴展內存的頁選擇信號。用C5409的A15引腳和XF引腳通過3/8譯碼器來控制擴展存儲器片選信號的產生，當A15=0時，選擇片內RAM;當A15=1，XF=0時選擇片外SRAM;當A15=1，XF=1時選擇片外Flash;存儲器的擴展如圖2所示。將外部擴展RAM的64KB中的48KB用于存放原始圖像數(shù)據(jù)，16KB用于存放壓縮后的圖像和程序以及暫存的數(shù)據(jù)。

　　DSP芯片電源電路設計

　　電源設計中需要考慮的主要問題是功率和散熱。功率要求：電流的消耗主要取決于器件的激活度，即CPU的激活度，外設功耗主要取決于正在工作的外設及其速度，與CPU相比，外設功耗是比較小的。以TMS320C5409為例，進行FFT運算時，需要的電源電流最大。因此在設計電源時，必須考慮在電源電流和實際需用電流之間留有一定裕量，因為峰值電流會更大，裕量至少是20%。

　　C5409采用了雙電源供電機制，工作電壓為3.3V和1.8V。其中，1.8V主要為DSP的內部邏輯提供電壓，包括CPU和其它所有外設邏輯。外部接口引腳采用3.3V電壓。本系統(tǒng)的電源采用了TI公司的兩路輸出電源芯片TPS73HD318，它是一種雙輸出穩(wěn)壓器。輸出電壓一路為3.3V、一路為1.8V，每路電源的最大輸出電流為750mA。

　　JPEG圖像壓縮算法

　　JPEG算法的優(yōu)化

　　盡管JPEG基本系統(tǒng)能夠對圖像進行低壓縮比壓縮，但是DCT和IDCT在軟件實現(xiàn)的過程中，是最耗費時間的運算，而且，由于沒有考慮圖像本身的頻譜特性，JPEG量化表對于所有圖像壓縮并不一定最優(yōu)。采用快速DCT算法可提高軟件的速度，增強軟件的實時性。同時，根據(jù)圖像本身的頻譜特性，自適應改進JPEG推薦的量化表。

　　快速DET算法

　　如果將一幅圖像分成許多8×8的小塊后直接進行2D—DCT變換，運算量將會十分巨大。因此，需要將8×8二維DCT變換轉換成兩次8點的一維DCT復合運算。具體做法是對每一個8×8塊先做列方向上的DCT變換，得到一個中間矩陣，再對該矩陣各行進行DCT變換。可以看到，8×8矩陣的2維DCT可以轉換成16次一維8點DCT。

　　目前，很多針對一維DCT運算的DCT快速算法已經提出。其中，Loeffler算法所需要的計算量最小。Loeffler算法將8點一維DCT運算分為4級，由于各級之間的輸入/輸出存在依存關系，4級操作必須串行進行，而各級內部的運算可并行處理。

　　流程圖中有三種運算因子：蝶形因子、旋轉因子和倍乘因子，分別如圖3中的a，b，c所示。蝶形因子的運算關系為：

　　D0=I0+I1

　　O1=I0-I1

　　需要2次加法完成，倍乘因子的輸入/輸出關系比較簡單：，只需1次乘法，旋轉因子的運算關系為：

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