基于并行流水线结构的高速图像压缩技术研究

发布时间：2020-08-24 15:19

【摘要】：在航空测绘等领域,高分辨率相机能够有效提高空间精度;而在光电跟踪测量系统中,高帧频相机则可以提高运动目标的测量和定位精度。高分辨率相机和高帧频相机都会产生庞大的数据量,给系统的实时传输和记录带来极大的挑战。对此,本文围绕高性能图像编码算法及其高速实现技术展开深入研究。小波分析以其良好的时频特性和多分辨率分析能力而成为新一代图像压缩方案的主要变换工具。二维离散小波变换可以对图像的水平和垂直方向进行最优稀疏表示,但对其它方向的几何特征就无法获得最优的效果。为了弥补小波变换在图像稀疏表示中的不足,本文提出了自适应方向块哈达码变换方法。通过寻找组成图像的各个块的最优方向哈达码变换而获得图像的最优稀疏表示。该变换方法计算复杂度较低、额外信息存储代价小,对于几何特征丰富的图像能够取得更好的稀疏效果。随后,本文对当今的小波图像编码方法进行了研究。这些算法通常以提高编码性能为主要目的,导致了算法计算量的急剧上升。复杂的编码模型和数据的紧密相关是这些算法难于高速实现的主要原因。为了能够在硬件中实现图像的高速编码,本文先后提出了一种高效的基于自适应指数哥伦布编码的图像编码方法和基于父辈的块等级索引编码方法。这些编码方法计算复杂度低,易于硬件实现。以自适应指数哥伦布编码方法为基础,文中将多个位平面当作一个编码通道,设计了基于多位平面通道的嵌入式编码方法,能够编码得到嵌入式码流。图像码流在无线信道或其它不稳定的信道中传输,容易出现差错而影响解码图像质量。对此,文中按照小波变换在硬件实现时输出各个子带的次序进行打包,设计了基于变长包的抗误码图像编码方法。实验表明,该方法能够抵抗1%-2%的随机比特误码,且计算复杂度低,能够用硬件实现。在研究了VLSI计算的流水线技术和并行计算技术的基础上,本文设计了一维5/3小波变换结构、二维5/3小波变换结构、多级二维5/3小波变换结构、二维低频预测模块、零游程编码模块以及任意阶指数哥伦布编码结构等多个关键计算结构,充分利用并行流水线技术进行优化,并在FPGA上实现,获得了较高的综合性能,为高速图像编码算法的硬件实现奠定了硬件基础。最后,文中利用设计好的基本计算模块,从编码速度、资源开销和不使用外部存储单元三方面进行综合考虑,在FPGA上实现了一种子带交织图像编码器和一种具有抗误码能力的图像编码器。这两个编码器都是基于同一个时钟进行设计的,图像的大小、位宽、量化步长等参数都可以由用户设定,接口使用简单,易于芯片间的移植。此外,文中的编码器无论资源开销,还是编码速度与当今其它同类设计相比均有明显优势。在工程应用中,采用的子带交织编码器完成了对高分辨率图像(10K×10K×2.0fps)的实时压缩。压缩比可达10倍~30倍左右,有效降低了图像的数据量,且解码图像质量良好,各个方面均满足工程需要。本文对图像二维变换以及基于小波变换的图像压缩算法进行了深入的研究,并提出了多种低复杂度图像编码算法。在研究了VLSI计算的流水线技术和并行计算技术基础上,设计了子带交织图像编码器和抗误码图像编码器,最终应用于工程实践中,取得了良好的效果,有效缓解了高速图像数据带来的传输和记录压力。
【学位授予单位】：中国科学院研究生院（光电技术研究所）
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.8

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本文编号：2802623