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.      

空间液滴蒸发实验中液滴图像的无损压缩算法

为了提高空间液滴蒸发实验中图像无损压缩率, 根据连续采集到的液滴图像之间相关性很大的特点, 提出了一种基于JPEG-LS和帧间预测误差编码的图像序列无损压缩算法. 该算法对图像序列第一帧采用JPEG-LS算法编码, 对帧间预测误差帧进行Golomb编码, 从而实现对连续采集到的液滴图像序列进行无损压缩. 实验结果表明, 该算法比单纯采用JPEG-LS算法的压缩率有明显提高, 编解码过程更简单, 编码需要时间更少.      

基于局域纹理特征的图像无损压缩

局域纹理是识别图像的基本要素,因此在图像压缩处理中分析局域纹理特征是达到去相关的有效途径,在此原理基础上提出了一种新的基于局域纹理特征的无损压缩方法,该算法由去相关处理和熵编码两部分组成,去相关操作是通过一组预测模型自适应选择最佳的模型进行处理,然后使用快速有效的CCSDS编码器对最佳去相关模型的预测误差进行编码,最后给出了该算法与JPEG2000及JPEG-LS的无损压缩结果的比较,实验结果显示,该算法的压缩结果明显优于JPEG2000及JPEG-LS的无损压缩结果.      

基于优先级和率失真模型的CCSDS-IDC码率分配算法

为了解决遥感图像采集与空间网络传输能力之间的矛盾,迫切需要具有码率控制功能的图像压缩算法。文章面向军事目标监测领域图像目标区域局部高质量需求,针对CCSDS-IDC（TheConsultativeCommitteeforSpaceDataSystems ImageDataCompressionStandard）图像压缩标准,提出了一种码率分配算法。新算法改进了原算法的分段方式,设置了段优先级,并根据优先段覆盖的比例及率失真模型设计了码率分配方案。结果表明新算法在局部峰值信噪比和局部视觉效果上较原算法有明显的提高,当优先段覆盖率低于压缩比倒数时,新算法的整体峰值信噪比与原算法接近。     

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.      

高效多码率LDPC码译码器结构设计

设计了一种高效的多码率LDPC(Low Density Parity Check)码译码器结构,提出了一种校验节点更新单元(CNU,Check Node Updating Units)与变量节点更新单元(VNU,Variable Node Updating Units)的设计方法.按照"化整为零"的思想,将CNU与VNU分成若干小的运算单元,在不同码率下对这些运算单元进行动态组合构成新的CNU与VNU,从而减少不同码率下硬件资源的冗余,提高了译码速率.最后,按照本文提出的译码器结构,使用Altera公司Stratix系列的FPGA EP1S80实现了中国数字电视地面广播传输标准中使用的0.4,0.6和0.8三种码率LDPC码的译码器.实现结果表明:该结构的多码率译码器仅比单码率译码器多耗用12％的硬件逻辑资源,存储器相当;而相对于传统的多码率译码器结构,本结构在不增加硬件资源的情况下,将0.4码率码字的译码速率提高了100％,将0.6码率码字的译码速率提高了50％.      

探空火箭图像压缩算法研究

结合探空火箭图像系统需求, 提出了一种基于小波变换编码, 即基于MSPIHT的自适应差分算术编码(MSPIHT Adaptive Differential Arithmetic Coding for image, MADAC)的图像压缩算法. 该算法对经过量化编码之后的数据 进行熵编码. 实验结果表明, MADAC算法具备探空火箭图像系统所要求的分辨 率、帧速率及压缩率可调的功能, 且易于硬件实现.      

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。      

基于深度强化学习的软件定义卫星姿态控制算法

深度强化学习（DRL）作为一种新型的基于机器学习的控制算法,在机器人和无人机等智能控制领域展现出了优异的性能,而卫星姿态控制领域仍然在广泛使用传统的PID控制算法。随着卫星的小型化、智能化以至软件定义卫星的出现,传统控制算法越来越难以满足姿态控制系统对适应性、自主性、鲁棒性的需求。因此对基于深度强化学习的姿态控制算法进行了研究,该算法使用基于模型的算法,比非基于模型的算法拥有更快的收敛速度。与传统控制策略相比,该算法无需对卫星的物理参数和轨道参数等先验知识,具有较强的适应能力和自主控制能力,可以满足软件定义卫星适应不同硬件环境,进行快速研发和部署的需求。此外,该算法通过引入目标网络和并行化启发式搜索算法之后,在网络精度和计算速度方面进行了优化,并且通过仿真实验进行了验证。      

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     

面向空间天文观测的序列图像无损压缩算法

空间天文观测任务会获得大量天文图像.对定点天体连续观测得到的序列天文图像具有时间及空间冗余较高的特点.为了减少序列天文图像的存储与传输的数据量，保证序列天文图像的完整性，满足科学目标的任务需求，需要对其进行无损压缩.本文提出了一种利用帧内压缩与改进的帧间压缩相结合的无损压缩算法，将序列天文图像的第一帧进行JPEG-LS帧内无损压缩编码，其余帧进行改进的帧间无损压缩编码，从而有效去除序列天文图像的时间及空间冗余，提高序列天文图像的压缩比.经过试验测试，改进后的帧间压缩效果优于帧内压缩效果，改进后的帧间压缩时间少于帧内压缩时间.结果表明，该算法简单且高效，适用于对序列天文图像的无损压缩.      

基于截断重排的小波图像无损压缩算法

针对图像小波系数的能量聚集特性,提出一种基于截断重排的小波图像无损压缩算法。该算法在离散小波变换的基础上,对图像低频子带的小波系数先后按照大津法和希尔伯特曲线进行分类和重排,对图像各高频子带的小波系数分别根据信息熵代价函数进行自适应的奇异值截断变换,然后对截断重排后的所有小波系数进行熵编码,以实现图像无损压缩。实验结果表明,该算法实现简单,有效地降低了图像的编码比特率,提升了图像无损压缩的压缩比。     

The study of enhanced earth observations on a satellite image chain

The Multi-Spectral Camera (MSC) on the KOrea Multi-Propose SATellite (KOMPSAT)-2 was developed and launched as a main payload to provide a One(1) m panchromatic image and four(4) band four(4) m multi-spectral images at an altitude of 685 km covering a swath width of 15 km. These images, archived around the world, are a useful resource for space applications in agriculture, cartography, geology, forestry, regional planning, surveillance, and national security. The image quality of KOMPSAT-2 depends upon its image chain, which is comprised of an on-board system in the satellite and a processing system at the ground station. Therefore, in this study we determine the factors that have a major impact on the image quality through an investigation of the entire image chain. Consequently, two methods, involving a compression algorithm and a deconvolution technique, were determined as having a significant influence on the KOMPSAT-2 image quality. The compression algorithm of KOMPSAT-2 is rate-controlled JPEG-like algorithm that controls the mismatch between the input and output data rate. The ability to control the input/output data rate may be useful during the operation of the satellite but can also lower the overall image quality. The deconvolution technique may increase the sharpness of images, but it can also amplify the image noise level. Therefore, we propose methods of wavelet-based compression and denoising as an alternative to currently existing algorithms. Satisfactory results were obtained through experimentation with these two algorithms, and they are expected to be successfully implemented into the future KOMPSAT series to yield high-quality images for enhanced earth observation.     

变码长图像编码数据实时解码器的设计与实现

给出了基于空间得采样图像压缩方法实时解码器的设计与实现。解码器的设计针对压缩编码算法的多模式处理及变码长的特点，找到一套简单有效的措施，实现了有非匀速环节的解码算法，设计中通过灵活的数据并串相互转换很好的控制了解码过程的变码长、非匀速问题，同时精细的并行流水线结构和高效的算术运算设计为提高解码器的速度性能，为高速下实现实时解码提供了保证。最终基于FPGA实现的解码器工作速度可达264Mbit/s。     

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。     

基于混合编码的天文序列图像无损压缩算法

提出了一种将时间和空间双维度预测与混合熵编码结合的图像无损压缩算法，应用于星体定点成像的天文序列图像.时间与空间双维度预测可以消除天文序列图像的时间相关性和空间相关性.混合熵编码融合了高熵编码与低熵编码算法，充分利用预测误差分布的稀疏性，进一步提升压缩效率.针对星体的天文序列图像，该算法首先在时间维度上进行帧间预测，去除时间相关性，再对帧间预测后的图像在空间维度上进行直方图滤波和上下文预测，去除空间相关性，最后将预测误差送入熵编码器进行编码.实验结果表明，本文所提出算法的压缩效果优于JPEG-LS，平均压缩比提升约15%.该算法结构简单，计算复杂度较低，易于硬件实现，适合星载天文图像的无损压缩.      

基于FPGA的CCSDS星载数据无损压缩系统设计

星载数据的无损压缩对星载数据的存储和传输具有重要意义.CCSDS推荐的RICE算法对于实现数据的无损压缩具有很好的效果.本文针对RICE算法中k值选择算法计算量大的缺点,利用预处理样本最大值优化k值的方法,使优化后的算法计算复杂度更低,资源占用率更小,运行时间更短,但压缩比相近.利用FPGA进行硬件实现并通过仿真和试验测试,使星载数据的压缩比达到1.5以上,可以满足星载系统对数据压缩的要求,为星上其他载荷提供更多资源.