JPEG XS的并行化改造方案与实现

背景介绍

JPEG XS是一种低延迟、视觉无损的图像压缩标准，广泛应用于实时视频传输和高质量图像处理。其参考软件实现了编码和解码功能，但目前的实现是串行的，存在性能优化的空间。本次任务旨在分析其并行化的可能性，并给出详尽的并行化思路、方案与代码。

编解码过程分析

编码过程

输入图像预处理：支持PNM、PGX、YUV等格式。
配置编码参数：包括配置文件、比特率等。
小波变换：分解图像为多个频率子带。
量化：减少数据冗余。
熵编码：压缩量化后的数据。
码流生成：生成符合ISO标准的JPEG XS码流。

解码过程

读取码流：解析JPEG XS码流结构。
熵解码：恢复量化数据。
逆量化：还原小波系数。
逆小波变换：重建图像像素数据。
色彩空间转换：还原RGB或YUV格式。

并行化改造思路

串行与并行分析

现状：编码和解码过程是串行的。
优化可能性：编码过程的每一列是独立的，具有并行化潜力。

并行化方案

1. 并行化列处理

现状：列的初始化是通过循环逐列完成的。
改造思路：使用OpenMP将列的初始化并行化。

代码实现：

#pragma omp parallel for
for (int column = 0; column < ctx->ids.npx; column++) {
    ctx->rc[column] = rate_control_open(xs_config, &ctx->ids, column);
    ctx->precinct[column] = precinct_open_column(&ctx->ids, ctx->xs_config->p.N_g, column);
}

2. 并行化小波变换

现状：小波变换是逐行逐列处理的。
改造思路：将小波变换的行处理并行化。

代码实现：

#pragma omp parallel for
for (int y = 0; y < height; y++) {
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        output[y][x] = perform_wavelet_transform(input, y, x);
    }
}

3. GPU加速

现状：当前实现基于CPU。
改造思路：使用CUDA或OpenCL将小波变换、量化和熵编码移植到GPU。
优势：GPU擅长处理大规模并行任务，适合图像分块处理。

编译支持OpenMP

修改`CMakeLists.txt`

添加以下内容以支持OpenMP：

find_package(OpenMP REQUIRED)
if (OpenMP_CXX_FOUND)
    target_link_libraries(jxs PRIVATE OpenMP::OpenMP_CXX)
endif()

使用`gcc`编译

添加-fopenmp选项：

gcc -fopenmp -o jxs_encoder xs_enc.c -lm

总结

通过上述并行化改造，可以显著提升JPEG XS参考软件的编解码性能。主要改动包括：

使用OpenMP并行化列处理和小波变换。
修改编译配置以支持多线程。
考虑使用GPU加速核心计算。

如果需要进一步优化或测试并行化效果，可以继续探索具体模块的实现。