Последние новости
Лучшие тарифы
Реклама
Она представляет собой крайне гибкую и перенастраиваемую+++
Она представляет собой крайне гибкую и перенастраиваемую+++
ТЕОРИЯ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ - М. Актер
16 
В 2003 г. Н. Исмаилоглу и др. [12] разработали подсистему для обработки изображений в реальном времени под названием GEZGIN. Она представляет собой крайне гибкую и перенастраиваемую спутниковую подсистему для обработки сигналов, в которой используется алгоритм сжатия
JPEG2000. Система GEZGIN была разработана для использования в научных целях на первом турецком микроспутнике для наблюдения Земли BILSAT-1, который был выведен на 650-км сол- нечносинхронную орбиту 27 сентября 2003 г. GEZGIN обеспечивает значительное увеличение объема сохраняемых данных, пропускной способности канала связи с землей и устойчивости в за- шумленных каналах при существенной экономичности, что было достигнуто за счет высокой степени параллелизма в модулях обработки изображений. Для обеспечения выполнения операций в режиме реального времени алгоритм JPEG2000, требующий большого объема вычислений, был реализован на специализированном аппаратном обеспечении. Для реализации алгоритма использовалось устройство XCV300E производства компании Xilinx. Время сжатия изображений было сокращено за счет динамического качества или мер по измерению качества, улучшенных за счет времени сжатия или плотности изображения.
В 2003 г. Ч. Лиань и др. [13] представили подробный анализ и архитектуру специализированного аппаратного обеспечения механизма блочного кодирования, предназначенного для эффективной реализации алгоритма EBCOT. Для определения характеристики операции был проанализирован процесс формирования контекста в EBCOT. Затем для генерации контекста были предложены архитектура на основе столбцов и два метода ускорения - пропуск сэмплов (sample skipping, SS) и пропуск группы столбцов (group-of- column skipping, GOCS). Для ускорения работы механизма арифметического кодировщика используются метод конвейера и предварительного просмотра. Достигнуто сокращение времени на 60% по сравнению с обычной реализацией на основе сэмплов. Был разработан тестовый чип, и пробное моделирование показало, что в течение 1 с он может обрабатывать изображение размером 4.6 млн пикселей, соответствующее изображению размером 2400 х 1800.