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基于提升小波的超光谱图像压缩技术研究及DSP实现

作　者: 黄少武
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: 超光谱图像无损压缩提升小波变换嵌入式零树编码算术编码 DM642 DSP优化
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

遥感超光谱图像是三维立体图像,即在谱段内的二维图像的基础上又多了一维谱间信息,因此遥感超光谱图像的数据量庞大,难以直接传输和存储,必须对图像进行压缩,对遥感超光谱图像数据的压缩是图像压缩中的一个难点。与常规静止图像相比,遥感图像的相关性较弱,图像信息熵值高,冗余度小,图像的数据结构和直方图随地面景物的不同而发生巨大的变化,有明显的不可预测性。由于遥感图像空间分辨率较低(一般大于10m×10m),其空间相关性较小,同时大部分超光谱图像谱间分辨率较低,谱间相关性也比较小,因此遥感图像压缩比比较低。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,对遥感超光谱图像压缩编码的研究具有重要的应用价值。提出了基于提升小波变换的编码方法,用于对遥感超光谱二维图像的压缩。考虑到遥感超光谱图像压缩技术的硬件实现,采用的算法相对简洁。对遥感超光谱二维图像先采用LeGall5/3小波变换,获得能完全还原的小波变换系数。提升小波变换的优点是简单的移位和加法操作,速度很快,占用内存少,而且比一般小波变换更适于消除超光谱遥感数据冗余,特别适合于需要实时、高速编码或无损压缩的场合,并利于硬件的实现。图像经过小波分解后,嵌入式零树编码(EZW)就在当前阈值条件下,建立频带间小波稀疏的关系。通过这种新建立的关系,来去除小波系数的冗余信息,从而以新的方式组织成为数据流。再通过算术编码器来完成最终的编码,将数据流压缩为带宽极小的压缩数据流。EZW编码可以在任何一个阈值时停止,而当前编码过的比特流仍可重建相应保真度的图像,随着解码码流中质量层的逐渐增加,解压出来的图像峰值信噪比也逐渐增大,图像越来越清晰,直至无失真解码图像。这为遥感超光谱图像提供了很好的压缩解决方案。当对图像质量要求不高时,可以只传压缩码流中的较低层,当对图像质量要求较高时,可以继续传输较高层,实现了真正意义上的按需传输,有效的节省了宝贵的链路资源,同时又保留了所有原始图像数据信息。实验证明,在同等条件下,应用LeGall5/3小波变换与二进制算术编码结合的算法,无损条件下压缩比约为2,比JPEG-JS的压缩效率高10%以上。采用了可编程的DSP芯片(TMS320DM642)来实现提升小波变换的图像压缩,实验通过CCS和TMS320DM642EVM板的结合使用,将已开发的算法移植到DM642平台,并对主要耗时部分EZW模块做了初步优化,在无损条件下,处理一幅512*512的超光谱图约需11s,时间比优化前缩短约40%,证明本文采用的基于LeGall5/3提升小波变换的编码方法可以在DSP上实现对遥感超光谱图像的完全无损压缩。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-11
1 绪论  11-21
  1.1 遥感超光谱图像的背景  11-14
    1.1.1 遥感图像简介  11-12
    1.1.2 遥感超光谱图像的特性  12-14
  1.2 遥感超光谱图像压缩技术的发展现状  14-15
  1.3 图像压缩编码的分类和标准  15-17
    1.3.1 图像压缩编码分类  15
    1.3.2 静态图像编码标准  15-17
  1.4 图像压缩编码的性能指标  17-18
    1.4.1 客观保真度准则  17-18
    1.4.2 主观保真度准则  18
    1.4.3 压缩比  18
  1.5 基于DSP 图像压缩技术的发展现状  18-19
  1.6 本文工作简介  19-21
2 小波变换在图像压缩编码中的应用  21-29
  2.1 小波变换的定义  21-23
    2.1.1 连续小波变换  21-22
    2.1.2 离散小波变换  22
    2.1.3 二维小波变换  22-23
  2.2 小波变换用于图像编码的特点和优势  23
  2.3 第二代小波分析  23-26
    2.3.1 提升算法的基本原理  24
    2.3.2 提升算法的分解与重建  24-25
    2.3.3 小波提升的特点  25-26
  2.4 基于提升算法的整数小波变换  26-27
  2.5 小波变换在图像压缩编码中的应用  27-29
    2.5.1 小波变换实现图像数据压缩的基本思想  27-28
    2.5.2 小波变换图像压缩常见算法  28-29
3 基于整数提升小波变换的超光谱图像压缩算法  29-45
  3.1 LeGall5/3 小波  29-33
    3.1.1 JPEG2000 标准中的 Daubechies9/7 小波  29-30
    3.1.2 JPEG2000 标准中的 LeGall5/3 小波  30-31
    3.1.3 LeGall5/3 小波变换仿真结果及其分析  31-33
  3.2 嵌入式零树小波编码  33-41
    3.2.1 整数小波变换与嵌入式编码  33-34
    3.2.2 嵌入式零树小波编码原理  34-36
    3.2.3 嵌入式零树小波编码核心技术—逐次逼近量化  36-38
    3.2.4 嵌入式零树小波编码的实现  38-41
  3.3 算术编码  41-45
    3.3.1 算术编码的基本算法  41-43
    3.3.2 算术编码的优缺点  43
    3.3.3 二进制算术编码  43-45
4 算法分析及性能仿真  45-53
  4.1 选取有效算法对超光谱图像编码  45
  4.2 图像预处理及后处理  45-47
    4.2.1 贴片分割  46
    4.2.2 直流电平平移  46-47
  4.3 LeGall5/3 小波变换与 EZW 编码  47-50
    4.3.1 小波算法复杂度与小波基的选择  47
    4.3.2 小波分解层数  47-49
    4.3.3 数据边界的扩展  49-50
    4.3.4 EZW 编码  50
  4.4 二进制算术编码  50-51
  4.5 基于 LeGall5/3 小波的压缩算法与 JPEG-JS 算法的对比  51-52
  4.6 小结  52-53
5 算法的DSP 实现  53-71
  5.1 DSP 软件开发过程  53-57
    5.1.1 DSP 芯片的选取  53-54
    5.1.2 CCS 介绍  54-55
    5.1.3 TMS320DM642 芯片介绍  55-57
  5.2 算法在DSP 的实现  57-61
    5.2.1 系统模块的主要任务  57-58
    5.2.2 算法的CCS 仿真  58-59
    5.2.3 算法在DSP 上的运算流程  59-61
  5.3 算法在DSP 的优化  61-68
    5.3.1 核心算法优化  62-64
    5.3.2 数据传输优化  64-65
    5.3.3 处理链的概念  65
    5.3.4 内存分配方法  65-68
  5.4 实验结果分析  68-70
  5.5 本章小结  70-71
6 总结  71-73
  6.1 全文总结  71
  6.2 课题展望  71-73
致谢  73-74
参考文献  74-77
附录  77

基于提升小波的超光谱图像压缩技术研究及DSP实现

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