摘　要： 提出一種采用高效的內(nèi)存管理" title="內(nèi)存管理">內(nèi)存管理實現(xiàn)的基于塊的小波提升" title="小波提升">小波提升方案,。該方法通過減少緩存失敗" title="緩存失敗">緩存失敗增強(qiáng)緩存性能,。實驗結(jié)果表明該方法比現(xiàn)有的快速方法要快兩倍多,。
　　關(guān)鍵詞： 內(nèi)存管理 小波提升 緩存失敗

　　JPEG2000" title="JPEG2000">JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)與JPEG相比有更高的壓縮效率，盡管如此,，它在執(zhí)行時間上還存在一些問題,。為縮短執(zhí)行時間，必須對小波變換編碼進(jìn)行優(yōu)化,。小波提升方案與傳統(tǒng)的卷積濾波相比需要更小的內(nèi)存和計算量,。可是,，提升方案在執(zhí)行垂直小波濾波時仍存在嚴(yán)重的緩存失敗問題,。
　　Meerwald 曾經(jīng)提出過行擴(kuò)展和聚合的方法，Chatterjee 和 Brooks也提出了條采集和遞歸數(shù)據(jù)設(shè)計來改善提升方案的緩存處理,。盡管這些方法可以降低緩存失敗率,，卻不能完全消除緩存失敗問題。緩存失敗問題在一個內(nèi)存有限的嵌入式系統(tǒng)中變得較為突出,，尤其是在DSP" title="DSP">DSP中更為嚴(yán)重,。為解決這一問題，筆者提出了一種新的方法與DSP相匹配,。
1 主要方法
　　圖1是該方法的內(nèi)存結(jié)構(gòu)圖,。它由一個有兩個64字節(jié)塊聯(lián)合的16KB數(shù)據(jù)緩沖存儲器L1,、直接映射到SRAM上的數(shù)據(jù)存儲器L2、直接映射到DRAM上的外部存儲器和一個DMA控制器組成,。

　　通常,，為執(zhí)行提升方案，圖像的行先在水平方向濾波,，然后經(jīng)水平濾波的圖像再進(jìn)行垂直濾波,。提出的新方法采用一個改進(jìn)的按塊執(zhí)行的提升方案，塊大小與L1緩存中的塊大小相同,。圖1描述了該方法,。在小波提升變換開始前，在輸入圖像內(nèi)存中塊1的數(shù)據(jù)已通過DMA傳輸?shù)絃2,，然后L2中塊1的第一行被取到L1緩存中在水平方向提升,。以相同方式對塊1下面的行進(jìn)行處理。注意在塊1的最后一行濾波后,，L1緩存中包含輸入圖像內(nèi)存中塊1的數(shù)據(jù),；其次，塊1的垂直方向的濾波在L1緩存中完成,。這樣,，垂直提升就不需要取數(shù)據(jù)，因為L1緩存包含塊1的數(shù)據(jù),。因此,，塊1在水平和垂直方向的濾波只在CPU需要下一水平行時才可能有緩存失敗。這就是筆者提出的方法有顯著性能的原因所在,。
　　塊1完全濾波后,，塊2被取到L1緩存的1路中；然后,，塊2的濾波完成后,，塊3被從L2取到L1的0路中。同時,，0路中濾波過的塊1 一行一行移到L2,。圖2描述了濾波過的塊1的移動，每個子帶分別稱為LL,、 LH,、HL和HH,已經(jīng)由小波提升算法形成。每個子帶中的數(shù)據(jù)從L2通過DMA傳送到輸出圖像內(nèi)存中的恰當(dāng)位置,。

　　L2與外部存儲器之間的數(shù)據(jù)傳遞是獨立于L1與L2間的數(shù)據(jù)傳遞進(jìn)行的,。這意味著通過DMA的塊復(fù)制不影響CPU的運轉(zhuǎn)。因此,，通過小波提升序列的重新排序和控制DMA,，在沒有額外CPU負(fù)載的情況下增大了緩存成功率,。
　　該方法完全去除了緩存失敗的問題， 但還存在一個問題,，因為小波濾波在邊界需要一些鄰近塊的系數(shù)才能獲得正確的濾波結(jié)果,。而這一方法中，垂直提升處理與這一問題不相關(guān),，因為垂直的兩個鄰近塊總是同時裝載于L1緩存中,。但對于水平提升處理，筆者用下面的方法來解決：區(qū)1和區(qū)3都取到濾波器區(qū)域1,，如圖3所示,。對于濾波器區(qū)2，區(qū)2和區(qū)3都是必需的,。然而,，當(dāng)達(dá)到改進(jìn)性能時，重疊處理的開銷是可忽略的,。

2 仿真結(jié)果
　　為檢驗所提出方法的效率,，在TMS320C6416 DSP上用Jasper1.700.2版進(jìn)行了仿真。所有數(shù)據(jù)都對灰度圖像的第一級分解并且所有圖像的寬度2倍放大,。
　　表1顯示了用本文方法產(chǎn)生的緩存失敗數(shù)目,。其中，在水平濾波上產(chǎn)生的緩存失敗是由塊重疊引起的,。然而,，在垂直濾波中，算法完全去除了緩存失敗,，因此,，算法減少了98%的緩存失敗率,。

　　表2顯示了用現(xiàn)有兩種方法與提出方法的DWT處理時間比較,，對于所有的圖像大小，在水平濾波上都沒有改進(jìn),，但是所有三種方法在垂直濾波中是有效的,。在垂直濾波中，行擴(kuò)展,、聚合及兩種方法的聯(lián)合處理時間減少分別為78%,、88%和90%；條采集,、遞歸數(shù)據(jù)設(shè)計與兩種方法結(jié)合的處理時間減少分別為73%,、66%和82%。筆者提出的方法在垂直濾波中減少處理時間為98%,。注意,，水平濾波的速度與垂直濾波基本相同,。這意味著筆者提出的算法在垂直濾波中消除了最多的緩存失敗。

　　筆者已經(jīng)驗證了JPEG 2000的小波提升算法的性能及其在存儲系統(tǒng)中的執(zhí)行,。實驗結(jié)果表明提出的方法與現(xiàn)有的快速方法相比要快2～3.5倍,。
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