ADV601 点击型号查看芯片规格书
ADV601是一款低成本、单芯片、全数字、专用功能的CMOS VLSI芯片，用于实时压缩和解压数字视频信号。它可以支持高达350:1的压缩率，对自然图像进行基本无损的4:1压缩。ADV601支持所有常见的隔行视频格式(见表1)。该设备针对需要低成本实时压缩的视频应用和广播质量应用进行了优化，如非线性视频编辑、视频捕获系统、远程闭路电视监控、摄像机、高质量电话会议和视频分发系统、视频插入设备、图像和视频存档系统以及数字视频磁带。除了压缩和解压缩之外，ADV601的子带编码架构还提供了对视频缩放和空间滤波的固有支持。
表1 ADV601场率&安培;大小
| 标准 | 活跃的地区 | 场利率 | 像素率 | |
| 水平 | 垂直 | (赫兹) | (MHz) | |
| CCIR-601/525 | 720 | 243 | 59.94 | 13.50 |
| CCIR-601/625 | 720 | 288 | 50.00 | 13.50 |
| 平方。像素/ 525 | 640 | 243 | 59.94 | 12.27 |
| 平方。像素/ 625 | 768 | 288 | 50.00 | 14.75 |
JPEG、H.261、MPEG 1和MPEG 2等具有里程碑意义的标准已经存在，我们还需要一个新的压缩标准吗?简单地说,是的。在许多封闭系统应用程序中，成本、图像质量和灵活性比互操作性(标准的优势)更重要。对于不需要互操作性的应用程序，压缩解决方案的选择应该由这些因素的评估驱动，再加上对称性——编码(压缩)和解码(解压缩)的低成本和复杂性。下面对小波压缩及其在ADV601中的作用的概述应该有助于理解它可以为视频压缩应用带来的价值。
图1
图1显示，在Encode模式下，ADV601通过其video接口接受组件数字视频，并通过Host接口输出压缩的位流。在解码模式下，情况正好相反:ADV601将其主机接口上的压缩比特流转换为视频接口上的分量数字视频。主机可以通过host接口访问所有ADV601的控制寄存器和状态寄存器。
ADV601编解码器的压缩算法基于双正交小波变换，采用7分路高通滤波器和9分路低通滤波器，实现与场无关的子带编码。子带编码器将二维空间视频数据转换为空间频率滤波的子带。然后使用可调整的量化和熵编码过程来提供压缩(参见图2)。
图2
ADV601基于小波理论，这是一种新的数学工具，在20世纪80年代中期Morlet和Grossman的地球物理著作中首次明确介绍([1])，该理论迅速在理论物理和应用数学中流行起来;80年代末和90年代，小波在信号和图像处理中的应用得到了显著的发展。
理解小波核是理解小波在视频应用中的优势的关键。该装置的这一部分包含在水平和垂直方向上处理图像的滤波器和抽取器。滤波器基于精心选择的分段小波基函数，如图3所示。这些基函数有3个关键的好处:与傅里叶变换的正弦波相比，它们能更好地与图像的宽带特性相关联;ADV601可以通过简单，紧凑的7和9分接FIR滤波器(低成本硅的关键)实现这些功能;这些功能提供了全图像滤波，消除了压缩图像中出现的块形伪影，当图像被分解成较小的区域单独压缩时(JPEG和MPEG*在某些应用中都可能受到这种伪影的影响)。
图3
*压缩基于联合摄影专家组和电影专家组的标准。
过滤器树包括二维(x和y)数据的连续高通和低通滤波，每一步抽取2(图4a)，产生连续较小的数据块，在Mallat图(4b)中组合显示。彩色的视频信号场的三个分量(如Y、C(b)、C(r))交替通过滤波树，共生成42张新图像(Y 14张，C(r) 14张，C(b) 14张)。
图4 a
图4 b
图5显示了对黑白图像(仅限亮度)进行转换的示例。在这种情况下，设备总部图像被转换成14个新图像，每个图像包含一组关于原始图像的不同信息。可以清楚地看到A块中高通x滤波产生的垂直边缘，D块中高通y滤波产生的水平边缘，以及n块中抽取和低通滤波产生的减小尺寸的原始图像。用于描述所示的14个块的数据点总数与原始图像中使用的数量相同。但是现在图像已经被转换了，我们可以做一些有用的事情:1)实现几乎无损的压缩，2)在恒定质量或恒定比特率下实现有损压缩，3)在没有计算开销的情况下创建高质量的缩放图像，4)创建一个容错的压缩比特流，因为每个块包含有关整个图像的信息。
图5 a
图5 b
图6显示了在无损模式下使用ADV601的方案。在这种情况下，42转换块被发送到2种类型的无损熵编码器。熵编码器受益于在转换块中发现的增加的相关性。在这种操作模式下，压缩性能与原始文件的复杂程度有关。如果原始图像是一个简单的斜坡，除了左上角最小的块(N)之外，所有块都将包含零。这将产生超过300:1的无损压缩(对于4:2:2编码的CCIR601分辨率视频，要求低于0.5M bits/s，每秒60个字段)。但如果图像是白噪声，则没有相关机会，压缩必须接近1:1(大约需要168M bits/s)。在典型的真实视频应用程序中，压缩范围从2:1 (84Mb/s)到5:1 (16Mb/s)，具体取决于每个字段的复杂程度。在要求近乎无损压缩的应用中，如果允许比特率的大波动，ADV601可以在这种模式下使用。
图6
图7显示了如何在有损压缩模式下使用ADV601。在对图像进行变换时，对所有42个块提取一组统计数据，包括每个块的平方和(或能量)、最小像素值和最大像素值。这些信息进入量化器，并与人类视觉模型相结合，该模型将每个块与人类视觉系统的重要性联系起来。量化算法接受所有这些信息，加上用户编程的比特率，并为每个字段计算42个值“bin宽度”;它们可以被认为是每个区块的精度预算。当轻量子化(即许多小量子化)时，这个数字将很大。重量子化(很少的大量子)，导致更小的数字。下面两个例子有助于说明这是如何工作的。实际的量化器在ADV601上，但主机或外部DSP执行二进制宽度计算。
图7
第一种情况是要求视觉无损压缩的高质量应用程序，同时保持准确的比特率。在这种情况下，所有低频带(较小的块)将被赋予最大的bin宽度，以确保完美的重建。高频频带(最大的块)将根据图像的复杂性获得尽可能大的存储宽度。在这种情况下，为了保持理想的比特率，放弃了高频信息的少量精度。这并不构成一个难题，因为人类视觉系统无法将高空间频率分辨到与低空间频率相同的水平。已经证明，具有光量化的频率块无法被人眼检测到(即使使用广播质量的视频播放设备)。
在第二种情况下，需要极高的压缩(超过100比1)。这意味着必须消除每个字段中99%的位!在这里，只有最小的块获得较大的存储宽度。根据bin宽度分配器的决定，剩余的比特预算分散在其余的块上。典型的仅基于每个字段内信息的压缩方案通常在高压缩时失败;因此，ADV601保持有关图像的足够信息的能力是显着的。当该算法以350:1的比例对足球序列进行测试时，它可以清楚地识别动作，甚至可以读取球员制服上的数字。如此高的压缩比下的视频质量并不适合所有应用，但对于视频序列识别和监控来说已经足够了。
那么，当压缩比过高而无法准确渲染图像时，使用小波的伪影是什么样子的呢?随着压缩比的增大，越来越多的噪声被注入到高空间频率;由于描述高频的准确度较低，这些频带中的噪声就会增加。因此，小波视频压缩像传统的广播视频一样退化。虽然视频中的人工制品从来都不讨人喜欢，但人类已经高度习惯于接受这种类型的人工制品。由于ADV601允许控制每个子带的增益，因此可以通过使图像“柔和”来减少噪声。大多数其他压缩方案将图像分成更小的块，每个块单独处理。随着压缩的增加，出现的第一个伪影是放置在图像顶部的固定块网格。人们普遍认为，这种阻塞伪影比高频噪声或图像软化对人类视觉系统更不利。
图8
图8是ADV601的功能框图，图9显示了如何在典型的基于主机的ADV601应用程序中使用它。ADV601视频接口设计用于所有流行的视频解码器和编码器，包括来自Devices, Philips, Brooktree和Raytheon的解码器和编码器。视频接口也能够直接连接到所有并行ccir656兼容设备(也称为“D1”)。表1显示了ADV601支持的字段速率和图像大小。该DRAM管理器为编码和解码模式下支持ADV601所需的256Kx16快速页模式DRAM提供无胶接口。通用主机接口可以配置为8位、16位和32位的宽度。主机接口还包括一个512x32位FIFO，以帮助实现压缩视频数据的平滑传输。
图9
一个基于主机的软件驱动程序，是一个完整的Video for Windows驱动程序包Devices的一部分，已经开发出来支持ADV601，它帮助ADV601计算每个字段的42个bin宽度值。Devices还为Windows 95创建了一个即插即用的PCI板，名为Videolab，用于评估ADV601的视频质量。
ADV601也可用于独立应用，在adsp21xx级DSP的帮助下计算每个字段的bin宽度值。ADV601 DSP串行接口支持与所有Devices DSP的无胶接口。
ADV601JS采用160引脚PQFP封装，工作温度范围为0至+70°C。请与Devices或您当地的销售办事处联系以获取更多信息。预算定价是35美元/ 10000美元。
[1]王志刚，“二阶可积小波的分解”。SIAM J. Math。分析的科学通报，15(4)，1984年7月:723-736。
[2]王晓明，王晓明，王晓明，“基于小波变换的图像编码”。图像处理学报，2(2)，1992年4月
[3]张晓明，张晓明，张晓明，“基于小波变换的图像压缩技术”。信息学报，38(2)，1992:719-746
[4]李志强，“基于小波变换的信号处理”。信号处理学报，8(4)，1991:14-38
[5]李建平，“基于小波变换的滤波器组设计”。IEEE Transactions on ASSP, 1992年9月，2207-2232页
