一种易于硬件实现的CCSDS图像数据压缩算法

文章提出了一种易于硬件实现的CCSDS图像数据无损压缩算法。图像数据经过小波变换后,统计规律不尽相同。为了有效进行数据压缩,该标准针对不同的统计规律,采用不同的熵编码。针对不同的图像,讨论了直流系数(DC)量化编码和块交流系数比特深度编码中的参数k、熵编码中长度为3比特码字的编码方式参数choice1和choice3以及长度为4比特码字的编码方式参数choice2和choice4等参数的最优化选择。仿真结果表明,该算法有较低复杂度,易于硬件实现,而且能够有效优化,使输出码率最短。

基于FPGA的CCSDS图像数据压缩系统的设计

针对CCSDS图像数据压缩(IDC)标准,提出了一种基于FPGA的CCSDS IDC并行实现方案.该方案包括离散小波变换(DWT)、直流系数量化编码、位平面编码(BPE)、码字拼接等4个模块.位平面编码模块采用了并行扫描、并行编码的快速算法,以提高编码速度.仿真结果表明了本方案的可行性和有效性,处理时间比现有的CCSDS IDC串行编码改进方法减少了13.6%,适用于空间通信的图像数据压缩编码.

基于FPGA的CCSDS图像数据压缩系统的设计

随着现代科学技术快速发展,人类关注的目光已经由地球本身延伸到了外太空,对宇宙空间探索脚步正在不断加快。然而受制于图像数据压缩技术限制,导致大量的空间探索数据和图片无法及时有效地传输回地面,在很大程度上阻碍了科研工作开展,产生的影响较为深远。因此本文基于FPGA基础上研发设计CCSDS图像数据压缩系统,以推动科研工作有效展开,为数据传输提供帮助与支持,从而加快我国探索宇宙脚步,缩小与世界先进水平之间差距,具有重要的促进作用和现实意义。

基于数据压缩的超快速区域生长的图像分割算法

介绍了一种基于数据压缩的超快速区域生长图像分割算法,旨在显著提高图像分割的效率和准确性。传统的区域生长算法在处理大规模图像时通常受计算复杂度和时间方面的限制。为解决该问题,引入数据压缩策略,通过降低数据维度来实现更快速的区域生长。首先,采用先进的数据压缩算法处理图像数据,在有效减小数据体积的同时保持图像质量,为后续的区域生长提供了高效的数据基础。随后,设计了一种快速而准确的整合区域生长算法,考虑了图像特征和邻域关系,实现了对目标区域的迅速和精准识别。实验证明,该方法在提高处理速度的同时保持了分割准确性,尤其在大规模图像处理方面表现显著。基于数据压缩的超快速区域生长方法具有广泛的应用潜力,特别在半导体检测领域,为图像分析和处理提供了高效可行的解决方案,进而为图像分割技术的进一步发展提供了宝贵的见解和方法。

一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法

电磁频谱数据是刻画电磁频谱态势的量化数字集合,频谱数据具有空间相关性、时间相关性以及频率相关性,在局部范围内的频谱数据和相邻频率上的数据存在冗余。针对上述问题,提出了一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法,首先将未经处理的无线电频谱监测数据经过数据转换模块转换成可便于后续压缩的频谱子图,然后采用传统编码方法压缩最高有效字节(HSB)频谱子图,最后设计了一种自回归熵模型来实现最低有效字节(LSB)频谱子图的高性能压缩并引入波前并行操作来加快解码速率。实验结果表明,其压缩率为39.05%,与已有的HUffman等传统无损压缩方法和无损图像压缩方法相比,所提出的方法在保证数据准确性的同时有着更好的压缩性能。

CCSDS无损数据压缩算法在分包遥测中的应用及其FPGA实现

对CCSDS推荐的无损数据压缩算法（Rice算法）进行研究,介绍Rice算法的基本原理与编码方法以及如何应用到航天测控分包遥测体制中.通过优化Rice算法的FPGA实现,对实际某卫星遥测数据进行压缩试验,压缩比在1.4～2.1之间,对后续研制型号设计遥测存储、传输方案有一定指导意义.

关于CCSDS无损数据压缩建议的初步研究

无损数据压缩是航天空间任务的重要业务 ,在商用和计算机通信中也占有越来越重要的地位。对 CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)建议的无损数据压缩的基本原理、编解码方法、系统实现、压缩性能进行了分析研究。对 CCSDS的无损数据压缩建议在空间及其它领域的应用提出了初步看法 ,并指出了扩展和进一步研究的建议。

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.

基于图像平滑算法的电能质量数据压缩方法

为满足电能质量数据存储与传输的需要,基于图像平滑算法、二维离散小波变换以及图像多级树集合分裂编码算法提出了一种电能质量数据压缩新方法。将一维电能质量数据转换为二维矩阵以挖掘电能质量数据的循环间冗余性;应用数字图像平滑技术对二维变换后所得到的电能质量图像矩阵进行平滑处理以有利于二维小波变换编码;结合二维离散小波变换、图像多级树集合分裂编码以及DEFLATE编码算法对电能质量数据进行压缩。仿真实验结果表明,相对现有的电能质量数据压缩方法,所提出的方案不仅能更有效地压缩电能质量数据(同等压缩比的情况下,信噪比更高),而且还可以根据实际需求通过对压缩码率的控制灵活调节电能质量数据压缩性能。

数据压缩字典与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码压缩时间太长、以至于该算法很难达到实用的缺点 ,提出了对图像进行分级预处理 ,即根据被压缩图像的实际情况建立一个数据压缩字典 ,使得被压缩图像的匹配块仅在数据压缩字典指定的块中进行 ,从而大大减少图像压缩过程中的搜索范围和压缩时间·此外 ,给出了建立数据压缩字典的理论基础 ,并根据此思想给出了一个新的实现分形编码算法·实验表明 ,在提高压缩比的同时 。

CCSDS星载图像压缩模块的FPGA设计与实现

根据航天应用的需要,采用CCSDS122.0-B-1推荐的新一代空间图像压缩算法,基于FPGA设计实现了高速星载图像压缩模块。针对算法的特点,设计了整体架构。图像采用分块编码的方法,对小波变换,采用了边界补偿的冗余分块算法,提高了信噪比,位平面编码各模块采用并行与流水结合的方法,提高了扫描和编码速率。通过测试,系统性能指标达到了航天任务需求。

遥感图像压缩中CCSDS标准的应用及VLSI实现

针对遥感图像的无损压缩应用,基于国际空间数据系统咨询委员会(CCSDS)犤1犦建议的无损数据压缩标准,结合局域纹理特征分析的处理方法犤2犦,设计了一种有效的遥感图像无损压缩方案。压缩方案由基于局域纹理分析的去相关处理、CCSDS建议的熵编码两部分组成,去相关操作是通过提取出两种有效的预测模型并自适应选择最佳的模型进行处理,然后使用快速有效的CCSDS熵编码器对最佳去相关模型的预测误差进行编码,同时算法中考虑面向空间应用的特殊性,设计了输入输出数据率恒定条件下的压缩码率控制方法,从而给出了一套完整的针对遥感图像压缩的具有可行性的解决方案,同时解决了压缩方案中VLSI实现的一些关键技术。

用光学方法实现图像数据压缩时对滤波器的精度要求

为了使光学滤波器在空间频域进行小波变换时,能满足图像压缩的精度要求,通过利用光学滤波器在空间频域进行小波变换(或其他变换)来实现图像数据压缩时对滤波器的特殊要求的研究,结合人眼视觉特性(HVS)及视觉感知图像质量评价方法,推导并得出了用光学滤波器来实现图像数据压缩时的精度误差上限的估计值,从而为设计用于高质量图像数据压缩的此类光学滤波器提供了依据,仿真实验证实,光学滤波器能满足图像数据压缩的精度要求。

向量小波在活动图像数据压缩中的应用

研究了向量小波在活动图像数据压缩中的应用．利用序列图像中相邻两帧之间数据无多大变化的特点，改进了重复行预滤波方法，采取相邻两帧重复行方法，获得了较高的分解、重构速度；由于采取了适当的量化与编码，在图像质量主观评价好的情况下，序列图像压缩比可达到１４６．２．

多光谱图像的信息分析及数据压缩

首先利用条件熵对成像光谱仪多光谱图像在空间维和光谱维方向的信息冗余度进行了分析 ,结果表明成像光谱图像在空间维具有很强的相关性 ,而在光谱维方向 ,图像信息不平稳 ,相关性略小。然后对标准的基于JPEG量化表进行改进 ,提出了一种既能有效保真图像边缘信息 ,又能提高压缩倍数的改进JPEG压缩算法—I JPEG。随后又提出了I JPEG/DPCM压缩算法。这种方法在I JPEG基础上 ,利用局部化特性较好的无损DPCM方法去除图像在光谱维的相关性 。

小波变换与图像数据压缩评价

小波变换与JPEG国际标准所采用的DCT相比,DCT在高频主低频段具有空间分辩率。

地图图像数据压缩的设计与实现

本文针对地图图像数据的特点,综合利用游程编码的原理,结合计算机技术,设计出一种通用的地图图像数据压缩及解码方法,并给出具体实现步骤.最后讨论游程长度同压缩效率的关系.

基于张量Tucker分解的配电网红外图像监测数据压缩

对于配电网设备在线监测,逐渐增多的红外图像数据在远程传输时会对信道带宽产生极大压力。为解决这一问题,提升传输效率,以张量Tucker分解为基础,结合同一配电室内设备间的温度信息相关性提出一种红外图像监测数据压缩方法。将现场采集的配电室内多设备红外图像数据,根据其宽、高、颜色空间及设备编号建立四阶张量模型,并进行压缩和性能分析。通过压缩比、峰值信噪比和均方差3个指标评价所提出图像数据压缩方法的性能,该压缩方法能够利用设备间温度数据相关性,保留多设备红外图像数据的空间本征结构,降低了压缩图像的信息丢失。在与单幅图像压缩以及奇异值分解方法的对比结果表明,所提出的方法具有高压缩比和低图像压缩失真的优点,可以有效缓解在线红外图像监测数据传输过程中对信道带宽的压力。

采用小波与神经网络的高效图像数据压缩方案

通过构造特别的映射、整函数和BP神经网络,获得一套基于神经网络的无损数据压缩方案。由于该方案能压缩已被小波编码压缩过的数据,因此将其嵌套入一好的小波编码系统就可以获得一种基于小波与神经网络的高效图像数据压缩方案。实验证明,该高效方案对于Lenna图像的压缩比为43∶1, 并且恢复的图像有较好的视觉效果。

CCSDS压缩算法在红外导引头图像传输中的应用

针对军用探测中红外导引头得到的红外图像需要快速、安全、高效地传输的问题,研究了红外图像的压缩问题。通过各种算法比较,发现空间数据系统咨询委员会(CCSDS)推荐的基于小波变换的图像压缩算法有更易于硬件实现的特点。并且当图像压缩比大于30倍时,图像的失真也是能够接受的。并根据红外图像及其小波变换后系数的各子带直方图分布的特点,提出了一种改进的压缩算法。该算法是基于CCSDS推荐的压缩算法,并通过重新分配小波变换后各子带重要性因子及选择RICE中的预测器使其更适合于红外图像的压缩。同时对该算法产生的压缩数据流在无线传输过程中的容错性问题,提出了的建议及方法。经过仿真,该算法压缩效果同JPEG2000相近,且经过改进后的算法与原算法相比,PSNR提高了0.2 dB。