[논문]JPEG2000 Encoder를 위한 EBCOT Tier-1의 하드웨어 구현

이성목; 장원우; 조성대; 강봉순

JPEG2000 Encoder를 위한 EBCOT Tier-1의 하드웨어 구현
Hardware Implementation of EBCOT TIER-1 for JPEG2000 Encoder 원문보기

信號處理·시스템學會論文誌 = Journal of the institute of signal processing and systems, v.11 no.2, 2010년, pp.125 - 131

이성목 (동아대학교 전자공학과) , 장원우 (동아대학교 전자공학과) , 조성대 ((주)삼성전자 DMC연구소) , 강봉순 (동아대학교 전자공학과)

초록
AI-Helper

본 논문은 JPEG2000 Encoder를 위한 EBCOT Tier-1의 하드웨어 구현에 관한 것이다. 2000년대 초반, JPEG의 단점을 극복하기 위해 차세대 정지영상 압축 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy coding 기술을 기반으로 하고 있다. 이 중 EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 Bit-level 처리를 하기 때문에 JPEG2000 압축 과정 중 절반 정도의 연산 시간을 차지하는 단점을 가지고 있다. 그래서 이에 본 논문은 EBCOT 연산의 효율성을 높이기 위해 수정된 Context 추출 방법과 산술 부호화기 MQ- Coder를 하드웨어 구현하였다. 제안된 시스템은 Verilog-HDL로 구현되었으며 TSMC 0.25um ASIC 라이브러리로 합성한 결과, 게이트 카운트는 30,511개로 구현되었으며, 50MHz의 동작 조건을 만족한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents the implementation of a EBCOT TIER-1 for JPEG2000 Encoder. JPEG2000 is new standard for the compression of still image for overcome the artifact of JPEG. JPEG2000 standard is based on DWT(Discrete Wavelet Transform) and EBCOT Entropy coding technology. EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation) is the most important technology that is compressed the image data in the JPEG2000. However, EBCOT has the artifact because the operations are bit-level processing and occupy the harf of the computation time of JPEG2000 Compression. Therefore, in this paper, we present modified context extraction method for enhance EBCOT computational efficiency and implemented MQ- Coder as arithmetic coder. The proposed system is implemented by Verilog-HDL, under the condition of TSMC 0.25um ASIC library, gate counts are 30,511EA and satisfied the 50MHz operating condition.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

또한 시스템을 고속화하고 효율성을 높이기 위한 수정된 Context 추출방법을 제안한다. JPEG2000 알고리즘에서는 부호 비트 평면을 제외한 크기 비트 평면의 최상위 비트 평면에는 Clean -up pass만이 적용되고 나머지 비트 평면은 일정한 순서로 3가지 코딩패스를 통과하게 된다.
본 논문은 2절에서 언급한 바와 같이 가장 많은 연산시간을 차지하고 있는 EBCOT Tier-1 을 하드웨어 구현하고자 한다. 또한 시스템을 고속화하고 효율성을 높이기 위한 수정된 Context 추출방법을 제안한다.
본 논문은 칼라 영상 압축용 JPEG2000 인코더에 적용하기 위한 EBCOT Tier-1 코더의 하드웨어 구현에 관한 것이다. EBCOT Tier-1 엔트로피 코딩은 JPEG2000 인코딩 과정 중 가장 많은 연산량을 가지고 있다.
Chen이 제안한 방법은 행 단위 연산방법을 제안하여 연산 속도를 높였다. 이에 본 논문은 EBCOT Tier-1 코딩 중 가장 높은 연산량을 가지는 Context 추출의 연산 효율성을 높이기 위한 수정된 방법을 제안하고 이를 하드웨어로 구현하고자 한다. 또한 추출된 Context와 Decision값을 사용하여 산술 부호화기인 MQ- Coder를 하드웨어로 구현하여 JPEG2000 Encoder에 적용하고자 한다.

제안 방법

본 논문에서 제안된 context 추출방법은 엔트로피 코딩의 종류를 결정하는 코딩 패스의 사전판단을 통해 연산 시간의 낭비를 줄일 수 있으며 하드웨어 구현 시 메모리 참조 횟수를 3회에서 2회로 줄여 효율성을 높일 수 있는 장점을 가지고 있다. 구현된 산술 부호화기 MQ- Coder는 상태 다이어그램을 이용한 FSM 방식을 사용하였고 곱셈기 대신 가산기와 쉬프터로 구현하여 하드웨어를 소형화 하였다. 또한 기존에 구현된 Tiling 시스템, DWT 시스템과 연동하여 동작의 적절성 여부를 검증하였다.
JPEG2000은 JPEG에 비해 축약된 19개의 Context와 Decision을 추출하게 되는데 Context를 추출하기 위한 방법으로 4가지 코딩 기법인 ZC(Zero Coding), SC(Sign Coding), RLC(Run Length Coding), MRC(Magnitude refinement Coding)를 사용하여 코딩하게 된다. 그리고 이 코딩 기법을 조합하여 총 3 가지의 코딩패스(Significant Propagation pass, Magnitude Refinement pass, Clean-up Pass)를 사용하여 Context와 Decision을 추출하고 그룹화하게 된다. Significant Propagation Pass는 ZC과 SC을 수행하게 된다.
구현된 산술 부호화기 MQ- Coder는 상태 다이어그램을 이용한 FSM 방식을 사용하였고 곱셈기 대신 가산기와 쉬프터로 구현하여 하드웨어를 소형화 하였다. 또한 기존에 구현된 Tiling 시스템, DWT 시스템과 연동하여 동작의 적절성 여부를 검증하였다. 구현된 시스템은 총 30511개의 게이트 카운트를 가지며 50MHz의 동작 주파수를 만족하였다.
이에 본 논문은 EBCOT Tier-1 코딩 중 가장 높은 연산량을 가지는 Context 추출의 연산 효율성을 높이기 위한 수정된 방법을 제안하고 이를 하드웨어로 구현하고자 한다. 또한 추출된 Context와 Decision값을 사용하여 산술 부호화기인 MQ- Coder를 하드웨어로 구현하여 JPEG2000 Encoder에 적용하고자 한다.
구현된 시스템은 총 30511개의 게이트 카운트를 가지며 50MHz의 동작 주파수를 만족하였다. 본 논문에서 제안한 EBCOT Tier-1 코더는 기존에 구현된 Tiling 시스템, 2-D DWT 시스템과 결합하여 고해상도 영상 압축용 JPEG2000 Hardwiral Encoder에 적용할 수 있다. 하드웨어로 구현된 JPEG 2000 Encoder 는 소프트웨어 JPEU2000 Gdec보다 기능면에서 특성화되고 고속처리가 가능해진다.
대하여 검증하였다. 설계가 완료된 EBCOT Tier-1 시스템은 Synopsys Design Analyzer와 TSMC 0.25um ASIC 라이브러리를 사용하여 합성하였다.
EBCOT Tier-1 엔트로피 코딩은 JPEG2000 인코딩 과정 중 가장 많은 연산량을 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 방법으로 수정된 사전 코딩 패스 결정법을 통한 수정된 Context 추줄 방법을 제안하고 하드웨어 구현을 통해 시스템을 고속화하였다. 본 논문에서 제안된 context 추출방법은 엔트로피 코딩의 종류를 결정하는 코딩 패스의 사전판단을 통해 연산 시간의 낭비를 줄일 수 있으며 하드웨어 구현 시 메모리 참조 횟수를 3회에서 2회로 줄여 효율성을 높일 수 있는 장점을 가지고 있다.
그림 6은 ion 에서 제안된 코딩 방법의 예를 나타낸다[8]. 제안된 알고리즘은 굩림 6에서 보듯이 사전에 코딩할 패스를 결정하는 Pass Decision 과정과 이 정보를 이용하여 샘플의 Contexte DEsion을 출력하는 Coding 과정으로 분류된다. 그림 6의 Coding과정에 나타낸 e 는 Coding 된 결과를 나타낸다.
메모리 참조 횟수를 줄이는 것이 수정된 Context 추출 방법이다. 제안된 패스 결정 방법은 최초 코딩 샘플의 Significant 상태를 체크하게 된다. 현재 샘플이 중요한(Significant State = 1) 상태 값을 가지면 Magnitude Refinement pass로 결정되고, 그렇지 않다면 현재 샘플 주변의 이웃 샘플들의 주변 값을 체크하여 Significant 상태가 하나라도 있다면 Significant Propagation pass, 그렇지 않고 주변 상태 값이 전부 0라면 Clean-up pass로 결정된다.

데이터처리

소프트웨어 시뮬레이션 코드와 그림 10, 그림 11의 하드웨어 시뮬레이션 결과의 비교를 통해 하드웨어 동작의 적절성에 대하여 검증하였다. 설계가 완료된 EBCOT Tier-1 시스템은 Synopsys Design Analyzer와 TSMC 0.
내부에는 확률 계산을 위한 ROM이 설계되어 있으며 내부의 연산은 곱셈기 대신 쉬프터와 가산기를 사용하여 하드웨어 복잡도를 낮추도록 하였다. 제안된 시스템의 처리결과의 적설성을를 확인하기 위하여 그림 9와 같은 Lena Insge를 사용하여 4-lev이 Lossy DWT를 수행한 결과를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다.

이론/모형

제안된 EBCOT Tier-1 시스템은 Verilog-HDL을 이용하여 구현되었다. 아래의 그림 8은 본 논문에서 제안된 시스템의 전체 블록 다이어그램을 나타내고 있다[8].

성능/효과

또한 기존에 구현된 Tiling 시스템, DWT 시스템과 연동하여 동작의 적절성 여부를 검증하였다. 구현된 시스템은 총 30511개의 게이트 카운트를 가지며 50MHz의 동작 주파수를 만족하였다. 본 논문에서 제안한 EBCOT Tier-1 코더는 기존에 구현된 Tiling 시스템, 2-D DWT 시스템과 결합하여 고해상도 영상 압축용 JPEG2000 Hardwiral Encoder에 적용할 수 있다.
총 Gate count는 2-input NAND 게이트를 기준으로 30,511개로 구현되었다. 또한 제안된 시스템은 &)MHz의 동작 조건을 만족하였다.표 3은 다른 시스템과의 gate counts 비교를 위한 것이다.
이를 극복하기 위한 방법으로 수정된 사전 코딩 패스 결정법을 통한 수정된 Context 추줄 방법을 제안하고 하드웨어 구현을 통해 시스템을 고속화하였다. 본 논문에서 제안된 context 추출방법은 엔트로피 코딩의 종류를 결정하는 코딩 패스의 사전판단을 통해 연산 시간의 낭비를 줄일 수 있으며 하드웨어 구현 시 메모리 참조 횟수를 3회에서 2회로 줄여 효율성을 높일 수 있는 장점을 가지고 있다. 구현된 산술 부호화기 MQ- Coder는 상태 다이어그램을 이용한 FSM 방식을 사용하였고 곱셈기 대신 가산기와 쉬프터로 구현하여 하드웨어를 소형화 하였다.
이를 그림 5의 JPEX12000 표준 코딩 방법과 비교하면 Pass 1, Pass 2, Pass 3의 총 3회의 스캔이 필요한 과정을 2회의 스캔으로 동일한 Context와 Decision을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 모든 코딩 패스(Pass 1, Pass 2, Pass 3)의 연산 시간이 모두 동일하다고 가정하였을 경우 기존 방법에 비해 약 33% 정도의 시간을 절약할 수 있게 된다. 이것은 표 1의 설명에도 언급하였듯이 Pass 1, Pass 2, Pass 3의 처리시간은 영상의 특성과, 시뮬레이션 조건에 따라 달라 질수 있으므로 이와 같이 나타낸 것이다.

참고문헌 (13)

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C. Lian, K. Chen, H. Chen and L. Chen, "Analysis and Architecture Design of Block-Coding Engine for EBCOT in JPEG2000," IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology, Vol.13, No. 3, pp. 219-230, March 2003.

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이성목, 조성대, 이민우, 강봉순, "고해상도 JPEG2000 Hardwired Encoder를 위한 EBCOT Tier-1 Coder의 구현", 한국신호처리시스템학회 하계학술대회 논문집, pp.161-164, 2008.6.
이성목, 조성대, 강봉순, "JPEG2000 Hardwired Encoder를 위한 칼라 2D DWT Processor의 구현," 한국신호처리시스템학회논문지, 제9권 4호, pp. 321-328,2008.10

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장원우, 조성대, 강봉순, "JPEG2000을 위한 Tiling 시스템의 구현," 한국신호처리시스템학회 논문지, 제9권 3호, pp. 201-207, 2008.7.

원문보기 상세보기
H. C. Fang, T. C.Wang, C. J. Lian, T. H. Chang, and L. C. Chen, "High speed memory efficient EBCOT architecture for JPEG2000," in Proc. IEEE International Symposium Circuits and System pp. 736-739, May 2003.
Y. Zhang, C. Xu, W. Wang, L. Chen, "Performance Analysis and Architecture Design for Parallel EBCOT Encoder of JPEG2000," IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology, Vol.17, No. 10, pp. 1336-1347, March 2003.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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