MPEG-4视频解码器中IDCT模块的MMA前端设计

面向移动多媒体终端SOC设计了一种二维IDCT硬件加速器,基于快速LLM算法实现了8点IDCT运算,使用单RAM转置存储器进行行列分解,采用流水线技术,提高了处理速度,同时降低了芯片面积。     

一种基于离散余弦变换的图像放大算法

图像放大算法众多,有的算法简单但是效果不好,放大效果较好的算法又比较复杂。根据尺度变换原理,信号在时域扩展对应于频域的压缩,使信息能量集中于低频部分。本文提出了一种基于离散余弦变换的图像放大算法,保留图像的低频并与相应的增强系数相组合,在频域实现放大操作。本文还从一维数据仿真试验确定增强系数的取值。将放大后图像与利用插值算法放大的图像进行比较,结果表明使用本文算法放大效果优于插值算法,有较好的清晰度．该方法可仅在频域操作,较其他放大方法易于实现,效果较好。     

基于XvMC的MPEG-2硬件解码的研究与实现

研究了如何利用GPU来加速视频解码,概述了MPEG-2视频解码的系统框架,论述了MPEG-2视频解码在Linux下以XvMC(X video motion compensation)为API并基于通用可编程GPU的实现过程,重点讨论了MPEG-2视频解码中IDCT(inverse discrete cosine transform)和运动补偿的实现,提出了新的优化算法.MPEG-2视频解码算法具有一定的通用性,实验结果表明,与传统的解码方式相比,该解码器不仅能加速视频解码,还能有效降低CPU的利用率和电脑的功耗.     

一种基于Loeffler算法的快速实现2D DCT/IDCT的方法*

提出了一种基于Loeffler[8]算法的快速实现二维离散余弦变换/反离散余弦变换（2D DCT/IDCT）的方法。采用行列分解的方式,仅使用一个1D DCT/IDCT处理核快速完成8×8的2D DCT/IDCT变换。通过合理安排时钟周期数和简化各周期内的操作,使1D DCT/IDCT模块能在八个时钟周期内快速完成一次变换。仿真试验表明,与目前使用相同FPGA芯片的商业IP核相比,所使用的资源减少了10％,而速度却提高了10％。     

MPEG2视频芯片IDCT的一种VLSI实现方案

介绍了一种2-D × 8 8 IDCT处理器系统的ASIC架构,采用分布算法、并行结构、流水线设计。对于常用的ROM查找表实现方案,该文提出了一种以寄存器、加法器构建的替代电路的新方案,同样省去了乘法器,避免了使用ROM,且硬件代价与使用ROM相比还略有减小,最终提高了数据的吞吐量,达到2.4GB/s,满足了MP@HL标准的HDTV的108MHz的频率要求,而同样工艺条件下采用ROM查找表则只能达到90MHz的频率。     

一种适用于高清视频解码的反离散余弦变换的VLSI实现

提出了一种面向视频处理应用的二维8X8IDCT(反离散余弦变换)处理器结构.该处理器设计利用了IDCT算法中的对称性,采用基于并行的乘累加器的结构加快处理速度.设计过程中对于有限位宽对运算结果误差及精度的影响进行了仿真与分析,并根据要求确定了运算位宽的优化值,在满足精度的条件下使芯片的面积开销最小.该处理器核的面积为48K逻辑门,能够在0.64μs内完成对一个数据块的运算,可以满足对高清晰度视频实时解码的性能需求.     

一种新型面积优化的二维IDCT处理器

本文提出了一种基于行列分解算法的8×8二维反向离散余弦变换(IDCT)处理器。不再需要传统的为保持输入列向量的输入寄存器和并串转换寄存器,这既减小了芯片面积又减小了处理延时。其中的一维离散余弦变换采用查找表实现,作为查找表的ROM比传统的分布式算法的ROM也小的多。我们提出的二维IDCT处理器不仅具有面积优化、低延时、高吞吐率的特点,并且具有规整的、全流水结构,因此非常适合VLSI和FPGA实现。     

一种基于FPGA的二维DCT和IDCT的新算法

提出了一种新的二维DCT和IDCT的FPGA实现结构,采用行列快速算法将二维算法分解为两个一维算法实现,其中每个一维算法采用并行的流水线结构,每一个时钟处理8个数据,大大提高电路的数据吞吐率和运算速度。通过Modelsim仿真工具对该设计进行仿真,证明该算法的功能的正确性,进行一次8*8的分块二维DCT变换仅仅需要16个时钟,满足图像以及视频实时性的要求。     

Adaptive reconstruction technique for the lost information of the rectangular image area

The adaptive reconstruction for the lost information of the rectangular image area is very important for the robust transmission and restoration of the image. In this paper, a new reconstruction method based on the Discrete Cosine Transform (DCT) domain has been put forward. According to the low pass character of the human visual system and the energy distribution of the DCT coefficients on the rectangular boundary, the DCT coefficients of the rectangular image area are adaptively selected and recovered. After the Inverse Discrete Cosine Transform (IDCT), the lost information of the rectangular image area can be reconstructed. The experiments have demonstrated that the subjective and objective qualities of the reconstructed images are enhanced greatly than before.