AI 기반 8x8 2D DCT 행렬 병렬 아키텍처
** 본 논문은 대수정수(AI) 인코딩을 이용해 행‑열 변환 사이에 중간 재구성 단계 없이 8×8 2차원 DCT를 정확히 구현하는 행렬 병렬(Time‑Multiplexed) 아키텍처를 제안한다. 사용자 지정 정밀도를 각 계수별로 독립적으로 설정할 수 있으며, 두 가지 최종 재구성(FRS) 방법(최적화된 Dempster‑Macleod 승산기와 확장 계수 스케일링)을 통해 FPGA 상에서 307 MHz 이상의 클럭과 38 MHz 블록 레이트를 …
저자: A. Madanayake, R. J. Cintra, D. Onen
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본 논문은 디지털 영상 처리에서 핵심적인 역할을 하는 8×8 2차원 이산코사인변환(DCT)을 대수정수(Algebraic Integer, AI) 기반으로 구현하는 새로운 하드웨어 아키텍처를 제시한다. 기존 AI‑기반 DCT 설계는 행‑열 변환 사이에 중간 재구성 단계(Final Reconstruction Step, FRS)를 삽입해 AI 표현을 다시 고정소수점으로 변환한 뒤 다음 단계에 입력하는 방식을 사용하였다. 이러한 구조는 중간 단계에서 양자화 오차가 발생하고, 오차가 다른 계수로 전파되는 문제를 야기한다.
저자들은 이러한 문제점을 해결하기 위해 “이중 AI 인코딩”(bivariate AI encoding) 방식을 도입하였다. 1‑D Arai 알고리즘에 필요한 코사인 상수(c
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