基于双FPGA+ARM架构的图像压缩系统

目前的图像压缩存储方案大都无法支持高分辨率图像。另外，在一些DSP解决方案中，因为DSP接口不灵活以及DSP本身处理能力的限制，很难支持高分辨图像压缩。

本设计开发出了一套基于双FPGA+ARM架构的高速计算机屏幕图像压缩系统。系统通过对图像压缩系统任务的划分，利用FPGA的并行计算能力和灵活的编程方式，完成图像压缩算法。对于压缩后的码流，系统采用ARM管理，基于linux的嵌入式ARM系统能够以文件的形式存储码流，另外，ARM对网络和音频常用设备能方便地管理。系统支持主流接口(VGA，DVI)，压缩后的码流可以存储在本地硬盘，也可以通过网络发送到远端服务器。双FPGA的设计对计算机屏幕图像压缩更为方便，原始图像经过前端预处理FPGA进行帧间检测，以决定该帧图像进入主FPGA的压缩模式，主FPGA为核心压缩引擎，负责完成高速图像压缩算法。

1 系统架构与实现

系统整体架构如图1所示，采用双FPGA+ARM架构，主要包括图像前端预处理、图像压缩模块和码流管理部分。

前面一块FPGA完成前端预处理，如分辨率检测、色彩转换和图像分析等功能;后面一块FPGA用来实现图像实时压缩，其中ARM对系统进行管理，如压缩后码流管理、网络管理和音频录制等。

1.1 预处理模块

本系统同时支持VGA、DVI两种主流显卡接口。采用AD9888[2]作为视频模数转换器，TI公司的TFP403[3]为DVI接收芯片。Xilinx公司Virtex4[4](XC4VLX40)完成图像预处理，主要包括图像数据的采集、色彩空间转换和帧间检测。前端处理模块如图2所示。

1.1.1 图像数据采集

预处理FPGA接收到的图像数据为接口芯片送来的图像数据，包括像素时钟信号(PCLK)、场同步信号(VSYNC)、行同步信号(HSYNC)以及数据信号(R[7:0]，G[7:0]，B[7:0])。图像数据的采集包括判断图像分辨率和提取图像数据两个步骤。

当前的计算机屏幕分辨率很多，工业VGA标准规定了各种分辨率的像素时钟及场、行同步信号时序，根据相邻场同步信号(VSYNC)之间行同步信号(HSYNC)数目，以及相邻行同步信号(HSYNC)之间像素时钟(PCLK)数目识别VGA信号分辨率。根据场同步信号(VSYNC)和行同步信号(HSYNC)提出图像数据。

1.1.2 色彩空间转换

VGA输出为RGB信号，而人眼对图像的亮度分量更为敏感，所以，对图像数据进行色彩空间转换，将RGB信号转换为YUV信号，转换公式：

系统实现时采用4:2:2采样模式，FPGA采用定点化处理后，得到亮度分量Y 和色度分量UV。

1.1.3 帧间检测

帧间检测的核心思想是对比相邻两帧图像，判断每个像素点是否变化。以3×3的块为判断单元，如果有变化则将该像素位置和像素值都存起来;如果没有变化则不传输这些信息。当得到了一个4×4的块以后把这个16个点的信息作为一个整体传给后面的模块，然后统计1帧图像总的码流大小。如果该值低于一个设定的阈值，则认为当前帧没有变化，直接传当前帧变化部分的像素和位置信息到后面的码流整理模块;如果统计后码流的大小大于设定的阈值，则将当前帧送入LX100中进行压缩。

1.2 图像压缩模块

图像压缩为系统核心模块，该压缩引擎包括小波变换和熵编码，算法全部由系统主FPGA完成。该FPGA芯片选用Xilinx公司的Virtex4[4]系列FPGA(XC4VLX160)。图像压缩引擎结构如图3。

在系统算法设计中，图像小波变换采用了基于离散小波变换的空间推举算法(SCLA)[5]。不同于传统的离散小波变换(DWT)，SCLA对行与列同时进行变换，其乘法次数是小波变换算法中最少的，而重建图像质量也很高，PSNR值优于JPEG，接近JPEG2000。编码算法采用了改进的无链表零树编码算法(SLC)，该算法综合了多层次零树编码算法(SPIHT[6])和无链表零树编码(LZC[7])的特点，在性能上优于LZC，逼近SPIHT，而且易于硬件实现。

系统的架构由FPGA和两片外部SDRAM实现。SDRAM用于缓存小波变换后的小波系数。FPGA完成小波变换算法SCLA和熵编码算法SLC。SCLA算法由5个流水线小波滤波器完成，每个滤波器完成一层小波分解，而小波分解运算需要乘法器，在FPGA芯片选型时，根据小波滤波器中需要乘法器的个数选择FPGA。在本系统中，5个流水的小波滤波器包括36个乘法器，对于亮度分量Y和色度分量UV两路数据并行处理，则需要72个乘法器，而在Virtex4系列FPGA(XC4VLX160)中有96个DSP单元。由小波变换得到小波系数，系统设计时采用2片外部SDRAM和FPGA片内SRAM结合的方法缓存小波系数。对于亮度分量Y和色度分量UV两路数据并行处理以提高系统吞吐量，SDRAM1和SDRAM2分量用来缓存Y和UV的小波系数。熵编码算法SLC负责对小波系数编码，该算法以一棵小波树为基本处理单元，即当前端小波