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基于DSP的超光谱图像压缩技术的研究及实现

作　者: 李耀辉
导　师: 吴冬梅
学　校: 西安科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 超光谱图像 DSP 图像压缩 DPCM 小波变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


超光谱图像在军事和民用领域中的目标分类、目标识别、目标跟踪等方面具有重要的研究价值和应用意义。随着光谱成像技术的发展,光谱成像仪分辨率的提高,超光谱图像作为一种重要的数据源,其数据量日益庞大,给存储和传输都带来了巨大的压力。而到目前为止,一直没有形成一套成熟或标准的超光谱图像压缩技术。因此,对超光谱图像压缩编码的研究具有重要的应用价值。由于超光谱图像具有细节丰富,容量大的特点,采用传统的压缩方法都存在不同的局限性,而要实现超光谱图像这样的大数据量的快速无损压缩就更难了,目前以实现近无损压缩的研究居多。本文选用以推扫形式获得的超光谱序列图作为研究对象,依据特殊的图像获取手段带来的独特的图像特征,建立了简单DPCM谱间预测模型。在处理预测后得到的残差图像时选用LeGall5/3整数小波基对其作基于提升的整数小波变换。该运算只涉及加减法和移位运算,且可以获得完全还原的小波变换系数,能满足易于硬件实现和无损压缩的要求。本文用C语言编写了超光谱图像数据读取模块、谱间预测模块、整数小波变换模块、嵌入式零树编码模块的相关程序,并利用CCS开发环境和闻亭公司的TDS642EVM开发板对所设计编写的算法进行了成功的实测。最后结合CCS集成开发环境和TDS642EVM开发板,采取编译器优化、软件流水线技术、数据打包处理、DMA技术搬移数据、改进配置和存储空间等方法对算法进行了优化,大大提高了硬件资源的利用率和系统的实用性。实验表明使用本系统对512×512×8bit的超光谱图像进行压缩时,平均压缩比达到1.878,大于JPEG-LS算法和基于K-L变换的压缩比。解码后得到的重构图像的峰值信噪比为无穷大,满足超光谱图像无损压缩的要求。在TMS320DM642 EVM开发板上,使用本系统处理一幅512×512×8bit的超光谱图像,在算法优化前平均耗时为13.274s,优化后的平均耗时为7.563s,处理速度提高了43.44%,优化效果明显。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
1 绪论  9-17
  1.1 研究超光谱图像压缩的意义  9
  1.2 超光谱图像  9-10
    1.2.1 成像光谱技术  9-10
    1.2.2 超光谱图像  10
  1.3 图像压缩编码技术  10-13
    1.3.1 图像压缩编码技术分类  10-12
    1.3.2 图像压缩编码的发展  12-13
  1.4 超光谱图像压缩编码技术  13-16
    1.4.1 超光谱图像压缩编码技术特点  13-14
    1.4.2 超光谱图像压缩编码技术的发展现状  14-16
  1.5 论文工作简介  16-17
    1.5.1 研究目标  16
    1.5.2 论文内容  16-17
2 压缩系统算法原理  17-24
  2.1 预测编码  17
  2.2 DPCM 基本原理  17-18
  2.3 小波变换图像压缩技术  18-20
    2.3.1 小波变换的基本概念  18-19
    2.3.2 基于提升的小波变换  19
    2.3.3 基于提升算法的整数小波（IWT）  19-20
  2.4 小波变换在图像编码中的应用  20-24
    2.4.1 小波图像压缩编码  20-21
    2.4.2 图像的小波分解  21-22
    2.4.3 基于小波变换的图像压缩算法  22-24
3 基于DPCM 预测编码和整数小波变换的超光谱图像压缩算法  24-39
  3.1 实验对象  24-25
  3.2 系统算法模型  25
  3.3 谱间压缩系统  25-28
    3.3.1 预测器的选择  25-26
    3.3.2 预测算法步骤  26
    3.3.3 实验结果及分析  26-28
  3.4 谱内压缩系统  28-38
    3.4.1 LeGall5/3 小波  28-31
    3.4.2 嵌入式编码  31-32
    3.4.3 嵌入式零树小波编码  32-37
    3.4.4 实验结果及分析  37-38
  3.5 本章小结  38-39
4 算法在DSP 上的实现与优化  39-62
  4.1 DSP 软件开发流程  39-40
  4.2 软硬件开发平台简介  40-44
    4.2.1 CCS 介绍  40-42
    4.2.2 DM642 芯片简介  42-44
  4.3 算法在DM642 上的实现与优化  44-56
    4.3.1 算法实现  44-49
    4.3.2 算法优化  49-56
  4.4 测试结果与分析  56-61
    4.4.1 压缩质量评估  57-58
    4.4.2 主观保真度评估  58-61
  4.5 本章小结  61-62
5 结论  62-63
  5.1 全文总结  62
  5.2 课题展望  62-63
致谢  63-64
参考文献  64-67
附录  67-68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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