The Parallel-Pipelined Implementation of the Fractal Image Compression and Decompression for Reconfigurable Computing Systems

Abstract

Фрактальные алгоритмы находят все большее количество областей примененияот компьютерной графики до моделирования сложных физических процессов, но для их программной реализации требуются значительные вычислительные мощности. Фрактальное сжатие изображений отличается высокой степенью компрессии данных при хорошем качестве восстановленного изображения. Целью данной работы является повышение производительности реконфигурируемых вычислительных систем (РВС) при реализации фрактального сжатия и декомпрессии изображений. В работе описаны разработанные методы фрактального сжатия и последующей декомпрессии изображений, реализованные параллельно-конвейерным способом для РВС. Основная идея параллельной реализации фрактального сжатия изображений сводится к параллельному выполнению попарного сравнения доменных и ранговых блоков. Для достижения наилучшей производительности необходимо одновременно сравнивать максимальное количество пар. При практической реализации фрактального сжатия изображений на РВС учитываются такие критические ресурсы, как количество входных каналов и количество логических ячеек ПЛИС. Для задачи фрактального сжатия изображения критическим ресурсом являются каналы данных, поэтому параллельная организация вычислений заменяется параллельно-конвейерной после выполнения редукцию производительности параллельной вычислительной структуры. Подача каждого операнда в вычислительную структуру осуществляется последовательно (побитово), что экономит вычислительный ресурс и уменьшает простой оборудования. Для хранения коэффициентов системы итерируемых функций, кодирующих изображение, введена структура данных, задающая отношения между номерами ранговых и доменных блоков и соответствующими параметрами. Для удобства последующей декомпрессии элементы массива, кодирующего сжатое изображение, упорядочены по номерам ранговых блоков, что позволяет избежать двойной косвенной адресации в вычислительной структуре. Представленный подход позволяет масштабировать параллельно-конвейерную программу на любое количество программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). Практическая реализация фрактального сжатия изображений, выполненная на реконфигурируемом компьютере Терциус-2, содержащем восемь ПЛИС, обеспечивает ускорение в 15000 раз по сравнению с универсальным многоядерным процессором и в 18-25 раз по сравнению с существующими решениями для ПЛИС. Реализация декомпрессии изображения на реконфигурируемом компьютере показывает ускорение в 380 раз по сравнению с аналогичной реализацией для многоядерного универсального процессора. Фракталы; фрактальное сжатие изображений; ПЛИС; реконфигурируемые вычислительные системы. M.D. Chekina THE PARALLEL-PIPELINED IMPLEMENTATION OF THE FRACTAL IMAGE COMPRESSION AND DECOMPRESSION FOR RECONFIGURABLE COMPUTING SYSTEMS Fractal algorithms find an increasing number of areas of application-from computer graphics to modeling complex physical processes, but their software implementation requires significant computing power. Fractal image compression is characterized by a high degree of data compression wi...