JPEG-LS码率控制算法改进及硬件实现

JPEG-LS码率控制算法是一种基于上下文建模的无损/近无损图像压缩标准,具有实现方法简单、占用资源少等优点,适用于卫星图像压缩等硬件资源有限的场合.该算法在近无损压缩模式下码率不可控制.在对JPEG-LS算法进行分析的基础上,提出一种新的基于动态码率表的JPEG-LS码率控制算法,并将新算法应用于硬件设计中.测试结果表明,新算法比现有算法码率控制精度更高,压缩后恢复图像信噪比及结构相似比更高.将该算法在Xilinx Virtex4平台上实现,最高运行频率达60MHz,可以满足星载系统对图像压缩的需求.      

基于CCSDS的低码率图像压缩优化算法

为了提高空间数据系统咨询委员会（CCSDS）采用的图像压缩算法的编码效率,提出了一种二维预测模型。通过利用图像像素之间的空间相关性对直流系数的预测模式及其熵编码算法进行改进和优化,该算法在有效地提高了直流系数的压缩比的同时,也增强了其抗误码性能。试验结果表明,该算法在低码率条件下能获得更好的图像编码质量,与CCSDS原有算法相比,峰值信噪比值提高了0.1~0.3dB。算法可极大地满足星载图像压缩数据在低码率下传输的要求。     

基于三维Saab变换的高光谱图像压缩方法

高光谱图像中存储了丰富的光谱信息,具有极大的应用价值,但现有大部分高光谱图像压缩方法难以同时兼顾图像中的空间冗余与谱间冗余,导致压缩性能受到局限。针对该问题,提出了一种基于三维修正偏置的子空间(Saab)变换的高光谱图像压缩方法。采用三维Saab变换对高光谱图像的分块进行空间光谱信息融合的降维操作,同时去除谱间冗余和局部空间冗余;利用高效率视频编码(HEVC)中的帧内编码模块进一步去除空间冗余和统计冗余;实现低失真、高比率的高光谱图像压缩。在多个高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提方法在同码率下重建图像的信噪比(SNR)比采用主成分分析(PCA)降维的方法至少提高0.62 dB,在高码率的情况下性能优于张量分解的压缩方法。同时,验证了不同降维方法对分类任务的性能影响,结果表明,所提方法更好地保留了图像中的重要特征,在低码率的情况下仍可以保持较高的分类精度。      

最新CCSDS图像压缩算法研究与实现

2005年CCSDS(空间数据系统咨询委员会)推出了一项新的图像数据压缩算法标准,制定算法标准的目的是为了解决有效载荷设备的数据压缩以及如何分段压缩能使地面更好地接收图像数据和解压缩.算法的应用能够减少静态图像的数据量,这样不仅可以降低传输带宽,减少数据存储,而且在给定码率情况下能缩短传输时间,这对空间数据压缩具有重要意义.针对CCSDS最新推出的图像压缩算法进行了研究并对其性能进行了阐述,分析了算法硬件实现的可行性,并将算法软件实现的结果与其他图像压缩算法的实现结果进行了测试比较,结果表明在低码率下压缩性能与JPEG 2000,SPIHT相当,甚至更好,完全符合星载图像压缩在低码率下传输的要求.      

自适应立方卷积图像插值算法

图像插值是图像处理的一项重要技术,可适用于多个领域,近年来多使用该技术进行图像缩放.针对传统图像缩放算法边缘处理效果较差、边缘检测插值算法复杂度高的问题,提出一种有效增强边缘轮廓的自适应立方卷积插值算法.该算法结合边缘梯度变化和立方卷积插值的特点,使得图像在平坦和纹理区域均能取得理想效果.实验结果表明,与基于边缘检测的插值算法相比,该算法具有较低的复杂度,平均运算时间降低了3.19 s;与立方卷积算法相比,图像峰值信噪比有较大的提高,峰值信噪比增加了0.89 dB.     

面向星载应用的空间域四叉树层次化图像压缩算法

为满足卫星应用领域对高分辨率遥感图像实时传输与存储的要求，针对该类图像特征，提出基于空间域四叉树数据结构的图像数据亚采样与多模式自适应预测编码相结合的压缩算法。该算法使用四叉树数据结构与三种预测编码模式，针对图像块纹理差别，自适应地选取相应的亚采样与量化编码方式，通过采样方式与量化方式的变化，达到保存高分辨率遥感图像细节与小目标绝不丢失的要求，实现了对遥感图像中目标边缘和变化剧烈的细节的高保真效果，同JPEG相比，恢复图像峰值信噪更高、图像纹理细节保持能力更强。利用具有可编程序门阵列器件物理实现上述算法，获得高速图像压缩专用芯片，该芯片数据处理速度达到288Mbit／s，功耗低于1W。     

抑制复原图像振铃波纹的频域循环边界算法

提出了一种基于Wiener滤波的频域循环边界复原算法,并给出了有效的规整化表达式和信噪比估算方法.复原算法首先将原观测图像按反射对称的方式延拓,形成一个新的观测图像(称为延拓图像);然后,用Wiener滤波算法复原延拓图像,并取延拓图像的复原图像的主值序列作为原观测图像的复原图像.对延拓图像在频域进行复原处理时,需要使用FFT(Fast Fourier Transform)技术,将延拓图像进行周期延拓,因其结合边界在垂直方向上的梯度为零,且边界平滑满足微分条件,抑制了复原图像的振铃波纹.复原过程中,将噪声与原始图像的功率谱之比规整化为原观测图像信噪比的函数.实验结果表明,该算法对周边区域梯度变化较大的观测图像复原效果较好.      

基于Logistic回归麻雀算法的图像分割

针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对安全阈值进行动态控制,平衡所提算法的全局搜索与局部开发的能力。通过与其他算法在6个基准函数上进行仿真对比,结果表明：所提算法的收敛精度与速度均优于其他算法。在工程应用上,用所提算法优化K-means聚类算法进行图像分割,峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）及特征相似性（FSIM）3种度量指标验证了其良好的分割性能。     

深度学习机制与小波融合的超分辨率重建算法

深度学习技术在超分辨率重建领域中发展迅速。为了进一步提升重建图像的质量和视觉效果，针对基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率重建算法重建图像的纹理放大后不自然的问题，提出了一种结合小波变换和生成对抗网络的超分辨率重建算法。所提算法在生成对抗网络中将小波分解的每个分量在各自独立的子网中进行训练，实现网络对小波系数的预测，有效地重建出具有丰富的全局信息和局部纹理细节信息的高分辨率图像。实验结果表明，对比基于生成对抗网络的算法，所提算法重建图像的客观评价指标峰值信噪比（PSNR）和结构相似性分别能提高至少0.99 dB和0.031。      

基于结构描述的图像压缩方法研究

目前在遥感图像压缩领域,应用最为广泛的是以SPIHT算法为代表的基于小波变换的压缩技术,但是遥感图像含有极为丰富的高频信息,而变换域压缩编码的压缩原理是保留低频信息删减高频信息,这种矛盾导致了变换域编码对遥感图像进行高倍率压缩时,图像会有较大失真。为了减小压缩过程中高频信息的失真,从对图像空间结构描述入手,提出了一个基于空域的图像压缩算法,并与SPIHT算法进行了对比试验,证明了该算法的压缩质量明显好于SPIHT算法,具有一定的应用前景。     

基于Memetic算法的超视距协同空战火力分配

针对超视距多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,采用一种新的火力分配数学模型.该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标杀伤概率相对较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源.在此基础上,提出采用以离散粒子群算法为全局搜索策略,以贪婪算法为局部搜索策略的Memetics算法求解协同空战火力分配问题,有效地提高了算法收敛速度、精度.仿真算例验证了模型的优点及Memetic算法的有效性.     

基于模式特征的图像压缩算法

从人眼视觉特征与空域模式特征的角度出发,提出了一种基于模式特征的图像压缩算法。经过对一组遥感图像的对比试验,可以看出本算法在对纹理信息丰富的遥感图像进行压缩时明显优于SPIHT算法。     

机载图像无损/近无损压缩方案及其FPGA实现

根据机载图像压缩和传输的特点,在改进JPEG-LS算法基础上,设计了一种有效的图像无损/近无损压缩方案.该方案由去相关处理、熵编码及压缩位率控制三部分组成.去相关处理部分解决了JPEG-LS预测模型本身的误码扩散问题,熵编码部分使用快速有效的Golomb熵编码器完成对预测误差的编码,同时解决了机载应用中数据传输率恒定条件下压缩码率的控制问题.对压缩算法现场可编程门阵列(FPGA)设计中的一些关键问题也给出了有效的解决途径,从而形成了一套完整、可行的机载图像压缩解决方案.最后通过FPGA实现和验证了压缩方案及逻辑设计的正确性和可行性.      

受限控制直接分配新算法

对于三维目标的受限控制量分配问题,给出了直接控制分配方案的一种新的算法--相邻面搜索算法.直接控制分配方法的关键是找到期望目标向量与目标可达集合外表面的交点.该算法不需要确定目标可达集的所有表面,而是由目标可达集表面一个面出发,逐步确定相邻的面,直到找到与期望向量相交的面.算法放宽了原算法中控制效率矩阵任意三列线性无关的条件,并且能够在各种情况下得到最优分配结果.经验证,算法满足精确性与实时性要求.该算法的有效性在某多操纵面飞机的飞行控制系统仿真中得到了验证.     

鲁棒的红外小目标视觉显著性检测方法

鲁棒的红外(IR)小目标检测是自动目标检测的关键技术,低信噪比条件下的红外小目标检测一直是业内研究热点.为了能有效地检测红外小目标,对红外小目标若干表观特征及其视觉显著性进行了分析,提出一种基于多尺度图像块统计序对比度(MOCIP)的红外小目标视觉显著性鲁棒检测方法,采用两步级联多尺度图像块统计序对比度算法抑制背景和噪声,提升目标强度,获得红外小目标显著性图,并利用自适应阈值实现目标检测.本文详细给出了红外小目标视觉显著性的检测算法,使用红外小目标图像对检测性能进行了实验验证,并与其他检测方法进行了对比.实验结果表明,所提出的方法能够在低信噪比条件下克服噪声和复杂背景的影响,有效地对红外小目标视觉显著性进行检测.      

非标准参数的CCSDS Turbo码译码器性能仿真

实现了一款具有通用性的Turbo码编译码器,对CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)规范中的信息数据帧长度进行扩展,不仅支持原有的5种帧长,而且能实现16384bit内255bit的任意整数倍帧长的信息序列的编译码.针对标准外的编码参数,分别对不同译码算法(MAP,SW-MAP,log-MAP算法)的译码性能进行了仿真,并与标准参数的译码器进行比较.将算法程序以C++动态链接库的形式实现,编写Python测试程序,产生待仿真码长的随机信号,编译码后计算误码率,绘制出信噪比和误码率的关系曲线图.通过相应的仿真发现,所设计的编译码器具有所需的通用性;同时对不同算法的性能进行了分析比较;研究各项参数对于译码性能的影响,包括信息序列长度、码率、迭代次数等.     

多分辨率重采样压缩算法硬件系统体系结构研究

主要介绍基于多分辨率重采样算法的图像实时压缩系统体系结构设计。文章首先简要描述多分辨率重采样图像压缩算法 ,然后探讨以硬件系统实现该算法所可能采取的多种不同体系结构。在分析比较各种体系结构特点基础上 ,重点阐述以大规模专用集成电路作为系统核心的体系结构 ;为完成多分辨率重采样图像压缩专用集成电路设计 ,对压缩算法进行了并行化、模块化、层次化处理 ,提出实现多分辨率重采样图像压缩算法的超大规模集成电路结构 ,并且以可编程序门阵列实现。实验结果表明 ,以该结构实现的硬件压缩系统 ,在保证恢复图像质量前提下 ,体积小、质量轻、功耗低、数据处理速度快 ,在原理上 ,满足星载环境对图像压缩系统的质量与处理速度要求     

卫星干涉高光谱遥感图像序列差值压缩编码

根据干涉高光谱图像的成像特点和卫星遥感图像压缩编码系统要求，提出了一种新的卫星干涉高光谱图像序列压缩算法．新算法利用干涉成像光谱仪推扫成像特点提出了一种低存储量，帧间小波域匹配的图像序列压缩方案，提高图像质量3—4dB．算法首先通过小波域匹配算法检测出相邻图像之间的推扫位移量并移位求得两帧的最佳差值图像，然后对差值图像进行静止图像EBCOT压缩编码，从而提高总体编码效率．该算法具有与单帧图像编码算法相当的复杂度，只需要对当前图像与模板的差值图像进行基于小波变换的编码，避免了目前基于三维小波变换的编码算法对系统大存储量要求以及编码延时大的缺陷．仿真结果表明，本算法针对干涉高光谱图像编码，可获得比基于三维小波变换的算法相当甚至更好的效果，并且大大降低了编码延时．     

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。