FPGA实现的AVS帧内预测算法：高效并行与资源共享

本文主要探讨了AVS帧内预测模块在Field-Programmable Gate Array (FPGA)平台上的实现策略，由向红莉和张刚两位作者合作完成。两位作者分别来自太原理工大学信息工程学院，向红莉专注于视频压缩编码的硕士研究，而张刚教授则专长于语音编码和视频编码，以及嵌入式系统的研发。 论文的核心内容是通过资源整合、高并行性和多流水线设计来优化FPGA对AVS帧内预测算法的硬件实现。AVS标准定义了9种不同的帧内预测模式，作者们注意到这些模式之间存在运算的共性，因此他们利用这种共性，设计了一种共享的公共运算单元，实现了多种预测模式的同时执行。这种方法在保持处理速度的同时，降低了硬件成本，提高了效率。 设计的关键在于将预测功能与模式判决集成到一个模块中，这有助于减少硬件资源的占用，并能有效控制电路延迟。经过仿真和综合测试，该设计能够在128.932MHz的最高时钟频率下工作，最大电路延迟仅为6.752ns，足以满足高清（704×576分辨率，30帧每秒）数字视频的实时处理需求。这种高效的设计对于AVS视频编码的实际应用具有重要意义，尤其是在对实时性和硬件资源有限的环境中。 此外，论文的关键词包括AVS（Advanced Video Coding，一种重要的音视频编码标准）、帧内预测、模式判决以及FPGA，这些都突出了研究的重点和应用领域。这篇论文为AVS帧内预测模块在FPGA上的高效实现提供了新的设计思路和技术支持，对于提高视频处理性能和降低硬件成本具有实际价值。