CCSDS图像无损压缩标准在恒速信道中的应用研究

在CCSDS建议的无损数据压缩的基本原理上 ,结合基于局域纹理特征的处理方法 ,给出数据输入输出在恒速信道条件下一种有效的面向空间应用的遥感图像无损压缩方案。该方案包括去相关处理、熵编码以及压缩缓存控制三部分。去相关操作是在局域纹理分析方法的基础上 ,通过提取两种有效的预测模型并自适应选择最佳的模型进行处理 ;然后采用快速有效的CCSDS熵编码器对最佳去相关模型的预测误差编码。在压缩方案中充分考虑了输入输出恒速信道条件下应用的特殊性 ,设计了相应的压缩码流控制方法 ,从而给出了一套有效的针对恒速输入输出信道条件下的图像无损压缩的应用方案     

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.      

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.      

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.      

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。     

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...     

基于BoF模型的多特征融合纹理图像分类

针对特征词袋（BoF）模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵（GGCM）和尺度不变特征转换（SIFT）融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别能量分析进行最优参数特征选择,并用BoF量化纹理特征,使用支持向量机对图像进行训练和预测,得出分类结果。实验结果表明,本文算法对有旋转扭曲的纹理、边缘模糊纹理、有光照变化的纹理及杂乱纹理等均能取得较好的分类效果,相对于传统BoF模型及凹凸划分（CCP）方法等算法在UIUC纹理库上的分类正确率均有不同程度的提高,平均分类正确率分别提高12.8%和7.9%,说明本文算法针对纹理图像分类具有较高的精度和较好的鲁棒性。      

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。     

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。     

基于模板匹配整帧屏幕视频帧内无损编码方法

当前主流的视频压缩标准,如H.264、HEVC等,主要是针对摄像机拍摄的视频而设计的.而屏幕内容(SC)的视频是由计算机生成的,无噪声,要求更高的压缩效率,同时与摄像机拍摄的视频相比包含更多的结构相似性.提出了一种利用屏幕视频中相似性的模板匹配帧内编码方法,采用由21个像素点组成的模板,以像素点为最小单位对整帧进行模板匹配,并使用哈希函数实现高效的模板查找,最后对残差图像进行熵编码.实验结果显示,与标准的HEVC扩展方法相比,该方法在无损编码上压缩率可以提高一倍,编码时间减小了近一半.      

一种适用于遥感图像的可逆信息隐藏算法

可逆信息隐藏技术，可用于实现遥感图像重要目标区域的无损传输。通过对现有可逆信息隐藏算法进行研究，发现现有算法的单次嵌入容量不足，且需要额外的无损二值压缩处理附加信息，无法满足遥感图像处理的有效性和实时性要求。借助给定门限对载体图像不重叠子块的平滑性进行划分，通过编码平滑子块内基准像素与其余像素之差，并结合比特替换，实现秘密信息的可逆隐藏。对于512×512像素的灰度遥感图像，单次嵌入容量可达5×105 bit以上。试验结果表明，该算法可实现单次高嵌入容量的可逆隐藏，并不需要任何额外无损二值压缩来处理辅助信息。