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基于FPGA的Deflate算法核心模块设计 总被引:1,自引:0,他引:1
基于嵌入式设备FPGA,对无损压缩算法Deflate算法进行加速。采用哈希表方法,把Deflate核心算法用在FPGA上,实现了软硬件协同设计。独创性地设计并实现了窗口大小为32K的Deflate算法。主要介绍该设计的哈希表模块部分。 相似文献
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为了提高固定背景视频的压缩比,对JPEG静止图像压缩标准进行改进,提出了一种新的固定背景视频压缩算法.该算法将J PEG编码分解为有损处理和无损处理前后两部分,通过在有损处理后进行帧间异或运算来减小压缩后数据量.经MATLAB仿真和FPGA实现表明,该算法能够有效地提高固定背景视频的压缩比,解压后的视频中不会引入明显的噪声,并且具有硬件可实现性. 相似文献
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设计了一种对遥测大容量速变数据的实时压缩采集方案,通过采用改善无损压缩算法的压缩比、压缩和解压速度以及算法复杂度等多个数据压缩性能,提出了综合性能较好的LZW编码作为数据压缩的核心算法并通过软件仿真确认其效果和压缩算法的执行速度;利用主控芯片FPGA完成对压缩数据的高精度采集,对研制的数据采集压缩系统进行整体测试,测试结果表明,该系统完成了6路速变参数的实时采集与压缩,压缩比达到1.8∶1以上,各项指标满足了设计要求. 相似文献
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对纹理元素透明度alpha的压缩是纹理压缩的重要组成部分.通过分析透明度和颜色的本质差异,提出了具有可变数据格式的透明度压缩——龙芯透明度压缩(LAC)方法.该方法定义了3种alpha压缩数据格式,用聚类算法和线性插值方法将16个输入alpha数据压缩为64比特,并依据压缩数据格式采用灵活的解压方式;实现了LAC的压缩和解压过程,以及DXT5的alpha通道压缩.实验结果表明,与DXT5的alpha压缩相比,LAC方法可使测试图像的平均PSNR值提高0.25 dB,alpha数据的平均压缩时间缩短约18%,硬件实现的平均单元面积减小25%左右,解压功耗降低10%~30%. 相似文献
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在数据库、深度学习、高效存储等数据读取性能敏感的应用场景中,数据解压性能对上层应用的服务质量有着重要影响.LZ4无损数据压缩算法具备高速解压特性,因此被广泛应用在高速解压场景中,但其运行需要消耗大量CPU资源.为减少LZ4数据解压开销,学界和业界提出了基于FPGA的LZ4数据解压加速方法 .但现有方法大多采用逐字节顺序处理的计算模式,导致并行度和吞吐率存在较大不足.因此,设计实现高性能LZ4数据解压加速方法成为当前研究亟需解决的关键问题.以LZ4解压的高性能加速为目标,本文研究从多层次对LZ4解压进行并行加速设计,提出了一种基于FPGA加速的高性能LZ4数据解压方法 .首先,本方法研究对LZ4序列解析过程进行并行化改进,设计实现了一个基于多字段并行解析方法的并行化序列解析器,将吞吐率从每周期单字节扩展到每周期多字节.此外,本方法对序列解析器中的高时延长度字段解析逻辑进行优化改进,设计了基于二分法的最大匹配长度快速解析方法,显著减小序列解析器的关键路径时延,使得改进后的设计时钟频率比改进前提高了约21%.其次,基于并行化序列解析器,本方法设计实现了一个高性能数据解压引擎.该引擎将序列解析... 相似文献
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提出一种基于DSP和FPGA协同设计实现视频图像压缩的控制逻辑方案。由FPGA模块来实现图像采集,DSP模块进行编码压缩,同时针对块匹配算法中搜索精度与计算复杂度相关性问题,介绍了一种基于块匹配的量子行为的微粒群优化算法(Block Match Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,BMQPSO)。在图像的实时压缩算法处理中,先对原始图像序列每一帧的宏块用微粒子进行搜索,再根据收敛性要求对压缩编码进行优化。实验结果表明该算法压缩效果优于经典搜索算法。 相似文献
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为缓解无线胶囊内镜图像在电子设备以及服务器中的存储压力,提出一种自适应不规则纹理的无损压缩算法。在图像块内,利用扩展角度预测模式寻找与待预测像素最邻近的5个参考像素,并给其中3个参考像素分配不同权重,同时根据邻近像素值梯度变化规律,扩大待预测像素在不规则纹理方向上的预测值选择范围,基于图像块的最小信息熵选择最优的预测值,将真实值与预测值作差获得预测残差,以适应不规则纹理图像。利用跨分量预测模式选择最优的预测系数,构建符合图像块内预测残差分布规律的线性关系,从而消除当前编码像素中3个分量的冗余数据。结合Deflate算法对经多角度预测模式与跨分量预测模式预测后的剩余残差进行熵编码。实验结果表明,该算法在Kvasir-Capsule数据集上的无损压缩比平均为5.81,相比WebP、SAP、MDIP等算法,具有较优的压缩性能,能够有效提高图像的冗余消除率,其中相较WebP算法的冗余消除率提高约1.9%。 相似文献
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对基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩方案进行研究,将计算机桌面图像进行自适应块分类,利用颜色聚类算法对块进行颜色聚类,简化颜色总类、节省码流、改善编码性能。再利用HEVC帧内预测编码算法对块进行压缩,为高清分辨率计算机桌面图像网络共享,提供高效的图像压缩方法。 相似文献
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Sherif Saif Hazem M. Abbas Salwa M. Nassar Abdelmonem A. Wahdan 《Microprocessors and Microsystems》2007,31(8):477-486
This paper presents a Field Programmable Gate Array (FPGA) implementation for image/video compression using an improved block truncation coding (BTC) image compression technique. The improvement is achieved by employing a Hopfield neural network (HNN) to calculate a cost function upon which a block is classified as either a high- or a low-detail block. Accordingly, different blocks are coded with different bit rates and thus resulting in better compression ratios. The paper formulates the utilization of HNN within the BTC algorithm in such a way that a viable FPGA implementation is produced. The implementation exploits the inherent parallelism of the BTC/HNN algorithm to provide efficient algorithm-to-architecture mapping. The Xilinx VirtexE BTC implementation has shown to provide a processing speed of about 1.113 × 106 of pixels per second with a compression ratio which varies between 1.25 and 2 bits/pixel, according to the image nature. 相似文献
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We present a compression technique for heterogeneous files, those files which contain multiple types of data such as text, images, binary, audio, or animation. The system uses statistical methods to determine the best algorithm to use in compressing each block of data in a file (possibly a different algorithm for each block). The file is then compressed by applying the appropriate algorithm to each block. We obtain better savings than possible by using a single algorithm for compressing the file. The implementation of a working version of this heterogeneous compressor is described, along with examples of its value toward improving compression both in theoretical and applied contexts. We compare our results with those obtained using four commercially available compression programs, PKZIP, Unix compress, Stufflt, and Compact Pro, and show that our system provides better space savings. 相似文献
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在脑机接口系统中,高通道数神经信号采集是一个核心功能模块。在高通道数神经信号采集中,因其原始数据量巨大,直接传输和处理产生的原始数据会消耗极大的功耗并增加硬件设计上的难度。为解决这个问题,一个有效的方法是在数据传输和处理前对原始数据进行压缩。神经元动作电位信号具有不应期性的特点,文中利用此特点,将多通道神经信号的数字标记输出在一定时间范围内定义为一个稀疏矩阵,并对此稀疏矩阵进行特征提取,根据其特征动态地采用优化算法进行数据压缩。文中的算法在使用FPGA作为中控硬件的32通道神经采集硬件系统上通过实时验证,实验证明文中提出的动态稀疏矩阵压缩算法可实现83.4%的数据压缩率。 相似文献
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通过对分块IFS图象压缩编码过程中匹配误差的分析,提出了广义置信度的概念,并据此提出了对输入图象进行四叉树分块的自适应匹配门限(AT)算法。根据排列块的相对复杂程度,修正了自适应匹配门限的公式,提出了改进的自适应门限(RAT)IFS图象压缩编码算法。在对输入图象进行四叉树分块编码过程中,该方法可以根据当前排列块的统计特征确定匹配门限,从而使分块编码过程自动地适应输入图象。实验结果表明,这种新的编码方法可以自适应地对输入图象进行编码,且压缩比较高,有一定的实用性。 相似文献
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目前心电(ECG)信号压缩是生物医学信号压缩的一个热门研究领域.临床诊断过程中,心电信号的存储与传输是一个有待解决的问题,由于采集到的原始信号数据量巨大,为了便于对大量的心电数据进行存储、分析和传输,对于这些数据的压缩处理是十分必要的.通过对心电数据压缩方法的概述与讨论,在研究国内外有关心电信号数据压缩算法及其研究状况的基础上,采用了离散余弦变换(DCT)算法对心电信号进行压缩,取得了较高的压缩比和保真度,具有一定的应用价值. 相似文献