Аннотация.

В работе оценивается возможность применения специализированного массивно-параллельного SIMD-сопроцессора вещественной и комплексной арифметики CP2, разработанного и поддерживаемого в некоторых решениях ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН, в задачах сжатия цифровых изображений. На примере стандарта сжатия цифровых изображений JPEG проведен анализ алгоритма декодирования JPEG-изображений с целью его дальнейшей реализации на CP2.

Ключевые слова:

КОМДИВ, CP2, JPEG, JFIF, ДКП, libjpeg-turbo.

Стр. 3-16.

DOI 10.14357/20718632190101

Полная версия статьи в формате pdf. 

Литература

1. Сударева О.Ю. Эффективная реализация алгоритмов быстрого преобразования Фурье и свёртки на микро-процессоре КОМДИВ128-РИО. М.: НИИСИ РАН, 2014. 266 с.
2. Райко Г.О., Павловский Ю.А., Мельканович В.С. Технология программирования многопроцессорной обработки гидроакустических сигналов на вычислительных устройствах семейства «КОМДИВ». Гидроакустика. Вып. 20 (2). СПб.: ОАО «Концерн "Океанприбор"», 2014. 118 с.
3. Богданов П.Б., Сударева О.Ю. Применение отечественных специализированных процессоров семейства КОМДИВ в научных расчётах // Информационные технологии и вычислительные системы, 2016. №3. С. 45–65.
4. Богданов П.Б., Сударева О.Ю. Производительность процессоров КОМДИВ на ряде типовых расчётных задач // Информационные технологии и вычислительные системы, 2017. №4. С. 104–111.
5. International Standard ISO/IEC 10918-1:1993(E). CCITT Rec. T.81 (1992 E). Information technology — Digital compression and coding of continuous-tone still images — Requirements and Guidelines.
6. International Standard ISO/IEC 10918-5:2012(E). Rec. ITU-T T.871 (05/2011). Information technology — Digital compression and coding of continuous-tone still images — JPEG File Interchange Format (JFIF).
7. libjpeg-turbo — домашняя страница. Размещена по адресу: https://libjpeg-tur-bo.org/ (дата обращения 23 декабря 2018).
8. Зубковский П.С. Описание векторного сопроцессора процессора К64-М, версия 2.7. М.: НИИСИ РАН. 2013.
9. Wallace, G.K. The JPEG Still Image Compression Standard. 1992. IEEE Transactions on Consumer Electronics. 38(1):18–34. doi: 10.1109/30.125072.
10. Milleson, J. 2014. Partial Image Decoding On The GPU For Mobile Web Browsers. Master’s Thesis. Chalmers University of Technology, University of Gothenburg. 53 p.
11. Huffman, D.A. 1952. A method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes. Proceedings of the IRE. 40(9):1098–1101. doi: 10.1109/JRPROC.1952.273898.
12. Ahmed, N., T. Natarajan, and K.R. Rao. 1974. Discrete Cosine Transform. IEEE Transactions on Computers. C-23(1):90–93. doi: 10.1109/T-C.1974.223784.
13. Kerr, D.A. 2012. Chrominance Subsampling in Digital Images. Issue 3. Available at: http://dougkerr.net/Pumpkin/articles/Subsampling.pdf  (accessed December 23, 2018).
14. Klein, S.T., and Y. Wiseman. 2003. Parallel Huffman Decoding with Applications to JPEG Files. The Computer Journal. 46(5):487–497.
15. Plumadore, K. 2018. GPU Parallel Huffman Decoding. U.S. Patent No. 9906239. Available at: http://www.freepatentsonline.com/9906239.html  (accessed December 23, 2018).
16. Singh, S.P., A. Bhasin, and K. Saha. 2011. Parallelization of Variable Length Decoding. U.S. Patent No. 2011/0150351. Available at: https://patents.google.com/patent/US20110150351 (accessed December 23, 2018).
17. Chieppe, P. 2017. JPEG decoding using «end of block» markers to concurrently partition channels on a GPU. Australian National University, COMP4560. Available at: http://courses.cecs.anu.edu.au/courses/CSPROJECTS/17S1/Re-ports/Patrick_Chieppe_Report.pdf (accessed December 23, 2018).
18. Makhoul, J. 1980. A Fast Cosine Transform in One and Two Dimensions. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. 28(1):27–34. doi: 10.1109/12.895848.
19. Chen, W.-H., C. Smith, and S. Fralick. 1977. A Fast Computational Algorithm for the Discrete Cosine Transform. IEEE Transactions on Communications. 25(9):1004–1009. doi: 10.1109/TC.1982.1676108.
20. Loeffler, C., A. Ligtenberg, and G.S. Moschytz. 1989. Practical Fast 1-D DCT Algorithms with 11 Multiplications. Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 2:988–991. doi: 10.1109/ICASSP.1989.266596.
21. Duhamel, P., and H. H'Mida. 1987, New 2n DCT Algorithms Suitable for VLSI Implementation. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 12:1805–1809. doi: 10.1109/ICASSP.1987.1169491.
22. Arai, Y., T. Agui, and M. Nakajima. 1987. A fast DCT-SQ scheme for images. Transactions of the IEICE. E-71(11):1095‒1097.
23. Popović, M., and T. Stojić. 1998. The Fast Computation of DCT in JPEG Algorithm. 9th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 1998). 1‒4.