JPEG图像硬件解码低功耗设计
目前，我国正在筹备物联网的建设，这对于传感器技术的发展以及数字图像传感器瞬时产生的海量数据为实时通信系统的存储容量、传输带宽和功耗提出了挑战。在医疗、遥感图像通信等对恢复图像质量要求高的领域，对低功耗、具有良好压缩/解压缩性能及实时处理能力的图像编/解码器的需求也变得日益迫切。JPEG静态图像压缩/解压缩标准，具有优良的压缩/解压缩性能，而且要求低存储量和相对较低的复杂度使其很适合于硬件实现。
为了实现数据的实时处理和低功耗应用，本文提出了一种带有时钟管理机制的并行、全流水结构的JPEG解码器实现方案。
1 JPEG解码算法
JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种适用范围很广的静态图像数据压缩标准。JPEG压缩是一种有损压缩，它利用了人的视觉系统特性，使用量化和无损压缩编码相结合的方式去掉视觉的冗余信息和数据本身的冗余信息。JPEG解码器包括：霍夫曼(Huffman)解码、反量化(IQ)和IDCT变换。在JPEG中，对于图像的解码是分块进行的。整个图像被划分为若干个8×8的数据块(MCU)，每1个块对应于原图像的1个8×8的像素阵列。各行的编解码顺序从上到下，行内的编解码顺序从左到右[1]。
2 并行Huffman解码器
Huffman编码后代码的长度不一致，如果解码器用串行技术实现，由于其代码长度不一致，解1个码字所需的周期数也不一样。对于实时系统，串行技术的效率比较低。另外，如果数据在传播过程中被噪声中断，整组数据就变得没有价值了。针对这两方面的问题，本文提出如下的解决方案。如图1所示为Huffman解码的主要元件和算法流程。
算法流程：从输入端获取32位的压缩图像数据，分析输入的数据流，判断出码长，把输入的数据移位，同时从输入端补充新的数据。输入的数据通过Huffman表翻译成原始数据，提取出数据流中嵌入的符号位，经过一系列的除法、减法运算后得到编码前的频率数据，与之前得到的符号位合并后输送到输出缓存。
本文采用的算法灵活地利用了Huffman表的特点，消除了算法中的乘法运算，完成码长的判断只需要1个周期。把码表的数据按照码长分类从小到大排列，再把码长相同的数据按照码字的大小从小到大排列。每张表按照排列后的顺序把码字对应的解码结果DR(Decoding Results)存入到ROM中。这样既有利于查表，需要的ROM也是最小的，符合低功耗要求。查表的地址发生器由“长度匹配”模块传递到的码长得到1个基地址，码长从输入数据中截取连续的几个与码长相同位数的bit作为偏移地址，2个地址相加就是DR保存的地址[2]。
