超大幅面遥感图像的快速压缩算法研究与实现

随着遥感技术的快速发展，卫星上图像传感器的种类也越来越多，并且它们所获取的图像尺寸也越来越大。在这种资源受限的特定场合下，如何对这些图像进行快速有效的存储与传输就成为了一个亟待解决的问题。要解决这一问题，需要三个方面的关键技术作为保障，即：高效的遥感图像压缩算法，可ASIC实现的硬件结构，以及抗误码干扰的措施。目前，图像压缩的主流方法仍是基于小波变换和零树结构的熵编码方案，该项技术的应用虽然较为成熟，但在对超大规模图像压缩时，仍然存在不足：由于算法机制的约束，该方案会令内存消耗过大，不利于其在星上系统的实现；在低比特率情况下对图像的纹理和细节不能做到很好保持；实现对压缩后的码流保护以及抗误码也比较困难。本课题的目的是，针对现行图像压缩方案中上述三方面不足作以深入研究，在最小化输入缓存，低比特率条件下图像细节保持以及码流的保护等方面取得突破，使超大规模图像快速压缩算法能在星上系统中得到应用。

为了解决超大幅面图像的快速压缩问题，课题设计了一套完整的图像压缩硬件系统。该系统采用FPGA+ARM的核心架构，核心算法为空间组合推举小波变换算法以及无链表零树编码算法。实验结果证明了算法的正确性以及系统的稳定性与高效性。. 课题首先研究了目前乘法运算次数最少的二维小波变换方法——空间推举体制算法，着重分析其减少乘法运算量、内存操作次数和小波系数缓存大小的特性，将算法中不利于硬件并行操作的相互依赖关系加以改进。通过对算法进行调整，使得算法硬件实现的理论速度提升了1倍，即将本来需要2个时钟周期完成的运算在1个时钟周期内完成。. 在编码算法的研究中，课题综合了SPIHT算法的零树思想和LZC算法的无链表硬件实现思想，提出了无链表零树编码算法，在保证压缩性能的基础上大幅提升硬件实现速度。同时，为了解决小波变换和编码模块间的缓存随图像尺寸增大而增加的问题，课题又提出了基于最小零树的编码算法，以牺牲一定图像重建质量为代价，作为硬件实现的折中方案。. 为了验证算法的正确性，课题先后设计了两个硬件平台“基于THJ2K的JPEG2000图像压缩系统平台”和“大幅面图像压缩和屏幕信息记录平台”。在课题研究初期，第一个平台主要起到算法验证的作用。随着研究的深入，课题结合项目需求，又专门设计了第二个平台。该平台采用FPGA+ARM的核心架构，目前最大支持4096×4096灰度图像压缩，同时该平台提供了很友好的人机交互界面，在脱机工作时，通过几个按键即可控制图像压缩倍数、图像分辨率的修改等。. 借助于搭建的两个平台，课题实现并验证所提出的压缩算法，构建了完整的超大幅面图像硬件压缩系统。实验结果表明大幅面图像压缩算法在性能上逼近于采用9/7小波滤波器的SPIHT的JPEG2000算法，高于LZC算法和基于DCT的JPEG算法。其硬件实现后，目前在100MHz主频下，压缩一帧1600×1200×24bits的YUV422真彩色图像，耗时约59ms，压缩一幅4032×5344×8的图片，耗时约662ms。