快速高效无损图像压缩系统的低功耗硬件实现

薛金勇，黑勇，陈黎明

(中国科学院 微电子研究所，北京100029)

数字图像传感器广泛应用在各种视频应用领域，由于图像的数据量很大，所以在图像传输前要对图像进行有损或无损压缩，有损压缩一般应用在对图像质量要求不高的应用领域，但是医学图像等一些高端应用领域要求图像必须采用无损压缩。快速高效无损图像压缩系统是一个快速高效的无损图像压缩算法，比工作在无损模式下的JPEG快5倍，且能够达到相同的压缩比［1］，同时快速高效无损图像压缩系统(fast and efficient lossless image compression system，FELICS)算法复杂度低，因此非常适合应用于医疗内窥镜系统［2］。但是算法中Golomb-Rice编码［3］的k参数选取需要一块大容量的存储器，更新存储器的过程更是消耗大量功耗与时钟周期，不定长编码也限制了系统的吞吐量。本文据此提出了一种更加易于超大规模集成电路(very large scale integration，VLSI)实现的低功耗 VLSI-oriented FELICS算法，简化了k参数的选取，降低了系统的设计复杂度，提高了系统吞吐率。

1 FELICS算法

编码一帧图像，FELICS算法不进行任何编码直接输出前2个像素，然后按照光栅扫描顺序依次编码像素，编码步骤如下［1］:

1)选取当前像素P和2个相邻像素N1、N2。N1与N2已知，且已编码，为P提供相关信息，其选取规则如图1。

2)计算预测区间下界L=min{N1，N2}，上界H=max{N1，N2}，预测上下文 Δ=H-L。

3)如果L≤P≤H，像素P落在预测区间［L，H］，编码1 bit的0，表示像素P落在预测区间内，然后对P-L在［0，Δ］内进行修正的二元编码;如果L＞P，则像素P低于预测区间，编码1 bit的1，表示像素P落在预测区间外，再用1 bit的0表示低于预测区间，然后计算出P点与预测区间边界的差值D=L-P-1，对该差值D进行Golomb-Rice编码。……