DSP上的静态图像压缩实现：JPEG与JPEG 2000对比与优化

"这篇文章是浙江大学李洁冰硕士的学位论文，主题是静态图像压缩技术在数字信号处理器（DSP）上的实现，重点研究JPEG和JPEG 2000两种压缩技术，并详细介绍了基于DSP的JPEG 2000压缩模块系统的实现。论文中，作者讨论了JPEG算法的基本原理，包括离散余弦变换（DCT）、量化和熵编码，并对JPEG 2000的主旨目标、基本结构以及其特有的小波变换和位平面编码技术进行了深入解析。此外，还对比了JPEG和JPEG 2000的性能，选择了TI公司的TMSC320C6711 DSP芯片作为编码器件，并对DSP上的程序进行了优化，以提高编码速度和满足系统需求。关键词包括C6711 DSP、静态图像压缩、JPEG 2000、小波变换和算术编码。" 在图像处理领域，静态图像压缩是至关重要的技术，它旨在减小图像数据的存储空间和传输带宽。本论文关注的是如何在数字信号处理器（DSP）上实现这一技术。DSP是一种专门用于快速执行数字信号处理任务的微处理器，因其高效能和低功耗特性，在图像处理中广泛应用。 JPEG（Joint Photographic Experts Group）是最常见的静态图像压缩标准之一，其核心算法包括离散余弦变换（DCT），它将图像转换为频率域，然后通过量化减少数据量，熵编码进一步压缩信息。JPEG算法虽然简单且广泛使用，但在图像质量与压缩比之间可能存在权衡。 相比之下，JPEG 2000引入了小波变换，相比DCT，小波变换提供了多分辨率分析，允许更精细的局部压缩，同时支持无损和有损压缩，图像质量通常优于JPEG。此外，JPEG 2000采用了位平面编码，这是一种更高效的编码方式，可以实现渐进式传输，即图像可以逐步加载，优先显示基本信息。 在实际系统实现中，论文选择了TI的TMSC320C6711 DSP芯片，这是一款性价比高的处理器，适合于实时图像处理。为了优化性能，作者进行了算法选择和调整，优化了内存分配、使用手工汇编代码和改进总线读写操作，从而提高了编译器性能并缓解了总线瓶颈，确保在保持压缩率和图像质量的同时，提升了编码速度。 该论文不仅探讨了静态图像压缩的理论基础，还详细展示了在DSP上实现这些技术的具体步骤，对于理解JPEG和JPEG 2000的差异以及如何在硬件平台上实现它们具有重要价值。对于那些从事图像处理和嵌入式系统设计的工程师来说，这样的研究提供了一个实用的参考框架。