当前位置:易博PCB抄板工作室 >> 技术文档 >> 深圳pcb抄板DSP的JPEG图像压缩设计方案

深圳pcb抄板DSP的JPEG图像压缩设计方案

    考虑到系统的二次开发性本系统采用DSP开发方案,选用TMS320C6713芯片作为系统主处理器,该嵌入式系统能完成视频图像信号的采集、处理、压缩、编码、显示、存储等一系列功能。
    本图像处理系统由底板与子板两部分组成,底板主要由DSP处理器TMS320C6713、一片256K×16bit Flash,四片4M×16bitSDRAM、外部存储器接口EMIF(External Memory InteRFace)和其他通用外设接口如RS-232,音频接口等组成。子板是在底板的EMIF上扩展出来的,主要由视频解码A/D芯片、采集和显示时序控制芯片CPLD等。
    (一)CCD摄像头用来采集模拟视频图像数据。
    (二)视频解码A/D芯片Philips SAA7113将模拟视频电视信号(本系统PAL制)数字化。输出为符合CCIR.601标准的数字视频码流。
    (三)FIFOAL422B作为A/D与C6713DSP之间的数据缓冲,使A/D的转换速度与DSP读取A/D数据的速度匹配。
    (四)TMS320C6713DSP为主处理器,实现对视频数据的压缩编码处理。在存储FIFO,存储SDRAM和压缩码流输出SDRAM采用DMA方式进行数据传输,可以提高数据传输的速率。
    (五)SDRAM作为DSP的片外扩展存储器,用于存储A/D的图像数据,中间过程的部分数据以及压缩后的图像数据。选用了4片ISSI公司的4M×16bit SDRAM芯片IS42S16400,构成了一个8M×32bit的外部存储器。映射到DSP的CE0存储空间。
    (六)Flash 采用芯片256K×16bit的AM29LV400B,用于DSP上电或复位后的程序加载。
    (七)CPLD采用Laitiice公司的LC4821V,作为视频A/D对FIFO进行写操作,DSP对FIFO进行读操作的时序控制。图像采集与存储关键问题与解决方法#e#
    图像采集与存储关键问题与解决方法:
    本设计中解码CCD摄像头的模拟视频信号是采用专用的模拟视频信号解码器SAA71113, SAA71l13视频解码器是双通道模拟预处理电路、自动钳位和增益控制电路、时钟产生电路、数字多标准解码器、亮度/对比度/饱和度控制电路、彩色空间矩阵的组合,电路板克隆是一款功能完善的视频处理器。SAA711l3只需要单一的3.3V电源供电,与C6713的I/O电压一致。
    SAA7113A接收CVBS(复合视频)或S-video模拟视频输入,可以自动将PAL、SECAM、NTSC模式的彩色视频信号解码为CCIR-60l/656兼容的彩色数字分量值,器件功能通过I2C接口控制。图像采集过程可以全部在后台完成,基本上不需要CPU的干预,可以节约大量的CPU时间。但是这样设计有一个难点:由模拟视频信号解码得出的数字视频信号数据量非常大,而且由于是实时视频信号,所以数据输出速率也非常高;但是相反,DSP外部存储器接口的读出速率却比较慢。为了解决这个问题,本设计采取是高速FIFO,对数据进行暂存以缓解速度上的差异,即采用FIFO来暂存10行图像数据,视频解码器直接向FIF0中写入图像数据。当FIFO中写入了10行图像数据后,由CPLD向DSP发出中断INT4请求;同时,DSP接到中断请求后,启动DMA方式将10行图像数据从FIFO中读入到其外部RAM中存放。这样在采集的同时,pcb抄板DSP就可以读取已采集的10行数据,而不必等待一帧图像数据采集完成。这样提高DSP的处理效率。CPLD主要控制解码器向FIFO中写入数据以及DSP从FIFO中读出数据。
    系统可以采集到一帧图像的尺寸为320点/行*240行,从SA71113输出的是4:2:2的YcrCb数据格式,一个像素用2个字节表示,一个字节表示Y,另一个字节为Cb和Cr,那么总的数据量为320×240×2=150KB。对于亮度信号,每个像素Y占一个字节,一行共320个字节,用320个存储单元存储一行的Y数据,对于色度信号Cb,一行共320点,每两个像素共用一个色度信号Cb,占一个字节,共160个字节,用160个字节单元存放一行的数据,对于色度信号Cr,存储格式与Cb一样。这样一帧图像数据需要的缓冲区大小为:320×240+160×240×2=150KB。对此选用了8M×32bit的SDRAM,而且选取用了具有3Mbit缓冲的FIFO。
    三、JPEG压缩编码算法原理与实现
    JPEG压缩编码主要由预处理、DCT变换、量化、Huffman编码等流程构成。
    JPEG压缩编码时,需先将原始YcbCr空间的二维图像分成8×8的数据块,然后将各数据块按从左到右,从上到下的顺序分别进行DCT变换、量化、“之”字型(Zig-Zag)扫描和Huffman编码(量化和Huffman编码分别需要量化表和Huffman表的支持)。
    DCT优化的实现
    DCT变换的快慢决定了整个JPEG算法的速度。因此,采用了行列法来减少计算量。将8×8数据块的DCT转换为16次一维8点DCT变换,只要提高一维DCT的速度就可以提高二维DCT的速度。因此将DCT算法分成两级运算,即第一级蝶形运算,第二级乘法累加运算,减少了运算级数,这样利用DSP的专用指令乘累加运算大大优化了DCT算法。
    四、结束语
    本文以上述算法和流程为基础,设计以DSP的开发环境,实现JPEG的编码算法,并进行了优化。与基于ASIC的方法相比,具有通用性强、灵活高效的特点。图3为在dsp的CCS调试环境下,采用C和汇编混合编程,对采集的320*240*8位的灰度视频图像进行JPEG标准压缩后复原的图像。