본 논문에서는 블록 효과(blocking effect)가 없고, 압축성능 또한 높아 영상압축을 포함한 여러 응용 분야에서 널리 사용되고 있는 2차원 이산 웨이블렛 변환(DWT, Discrete Wavelet Transform) 필터를 설계하였다. 필터로는 4개의 필터 탭을 갖는 Two-channel QMF(Quadrature Mirror Filter) PR(Perfect Reconstruction) Lattice 필터를 사용하였다. 제안된 DWT 아키텍쳐는 단순하지만 효과적인 스케줄링 기법을 이용하여 설계되어 최소의 하드웨어(곱셈기, 덧셈기, 레지스터 등)로 구성되었고, 이 아키텍쳐에 두 개의 연속적인 입력이 동시에 제공되면 효율적으로 2차원 DWT를 수행함을 보였다. 제안된 아키텍쳐는 RTL 레벨 시뮬레이션을 통해 검증되었고, 100% 하드웨어 이용도(utilization)를 나타낸다. 다른 연구 결과들과 비교하였을 때 최소의 하드웨어를 사용하여 상대적으로 높은 수행능력을 보였다. 효과적인 메모리 매핑 방법과 그를 위한 주소 발생 방법이 제안되었으며, 고정 소수점 연산 시에 발생하는 에러를 분석하여 적절한 양자화 비트를 결정하기 위한 다양한 시뮬레이션과 성능이 분석되었다.
In this paper, we design the two-dimensional Discrete Wavelet Transform (2D DWT) filter that is widely used in various applications such as image compression because it has no blocking effects and relatively high compression rate. The filter that we used here is two-channel four-taps QMF(Quadrature Mirror Filter) Lattice filter with PR (Perfect Reconstruction) property. The proposed DWT architecture, with two consecutive inputs shows an efficient performance with a minimum of such hardware resources as multipliers, adders, and registers due to a simple scheduling. The proposed architecture was verified by the RTL simulation, and utilizes the hardware 100%. Our architecture shows a relatively high performance with a minimum hardware when compared with other approaches. An efficient memory mapping and address generation techniques are introduced and the fixed-point arithmetic analysis for minimizing the PSNR degradation due to quantization is discussed.
