Arquitecturas eficientes para la transformada discreta coseno utilizando el sistema numérico de residuos

Resum

La transformada que más comúnmente se tulliza en aplicaciones basadas en Procesamiento Digital de Imágenes es la Transformada Discreta Coseno (DCT: Discrete Cosine Transform). En general la DCT se considera la mejor herramienta para la codificación digital de una imagen. El cálculo de la transformada DCT puede efectuarse computando producjtos matriz-vector, conlo que la complejidad, para secuencias de datos de tamaño fijo puede cuantificarse en un cierto número de productos y otro de sumas. El Sistema Numérico de Residuos (RNS: Residue Number System) se ha convertido en los últimos años en una alternativa a los esquemas aritméticos convencionales para el procesamiento paralelo de datos enteros. Por su propia naturales, este sistema de numeración implica la posibilidad de realizar sumas, restas y multiplicaciones de manera paralela y lebre de acarreos; de este modo, el RNS permite una implementación paralela y extremadamente sencilla de los algoritmos más usuales de procesamiento digital de señales. En consecuencia, la presente Tesis Doctoral aborda la implementación de estructuras para la realización de la DCT utilizando el RNS sobre dispositivos programables. La utilización del RNS para la implementación eficiente de algorimos de procesamiento de señal ha sido un tema de investigación en los últimos 25 años, dadas las ventajas que se derivan del uso de la aritmética de residuos para algoritmos basados en un gran número de sumas y productos. Por otra parte, la aparición de las nuevas familias de dispositivos programables ha hecho posible la inclusión en un solo chip de aplicaciones completas de procesamiento de señal conprestaciones muy elevadas. La utilizaciónde estas tecnologías para laimpolementaciónd e la DCT es un brillante idea que, como se demuestra en esta tesisim puede conducir a resultados muys satisfactorios y congran aplicabilidad práctica. Resulta esencial indagar en arquitecturas de computa