基于FPGA的遥感图像JPEG-LS压缩算法的研究与实现

为有效利用星地传输信道需要研究大幅面卫星图像的编码技术。JPEG-LS编码算法对卫星图像进行压缩处理,可以更有效地使用有限的通信频带,达到对图像数据的无失真传输。本文研究卫星遥感图像的压缩编码在可编程逻辑中的实现技术。

一种新的JPEG-LS压缩算法的低延迟实现方案

JPEG-LS的实现复杂度相对较低,同时拥有较高的压缩率,因而被广泛使用在连续色调图像的无损压缩领域。然而JPEG-LS的算法本身决定了它必须逐像素压缩,这种强依赖关系使得JPEG-LS单幅图像的压缩延迟过大。虽然利用分块的方法可以对JPEG-LS进行有效的加速,但分块压缩法无法降低一个子块内的压缩延迟,同时较小的分块也会造成压缩率的显著损失,因此不适用于对延迟敏感的系统。为了解决这个问题,提出了一种新的降低压缩延迟的方法,即推迟上下文更新法,它打破了JPEG-LS的强像素依赖,大大缩短了压缩延迟,即使不做图像分块,也使得像素间的并行压缩成为可能。

基于FPGA的JPEG-LS无损压缩算法的实现

介绍了JPEG-LS无损压缩算法的基本原理与流程,针对该算法提出了使用VHDL语言编程的基于FPGA的系统结构,并在QuartusⅡ平台上实现了编码器。该硬件实现的编码器具有快速处理高分辨率图像的能力。通过对多种图像的仿真实验,证明了其在不同应用中的可靠性和有效性。

图像无损压缩算法JPEG-LS实现及性能研究

对图像的无损压缩算法进行了研究,讨论了JPEG-LS图像压缩算法,阐述了该算法的基本原理,对其实现的细节及关键技术进行了深入研究,并用C语言实现了该算法。大量图像压缩实验表明,该算法是一种优越的无损压缩算法,对于多数图像,压缩比可以非常接近无损压缩极限,并且算法的运算时间很少,一幅512×512的8比特灰度图像的压缩和解压缩时间是毫秒级的,完全可以满足实时图像处理的要求。

一种易于硬件实现的JPEG-LS无损图像压缩算法

本文针对JPEG-LS无损图像压缩算法展开研究,算法采用C语言实现,并进一步优化,使其适合于硬件实现。分析其中的关键技术,常规模式编码、预测误差编码和游长模式编码,并将这些算法以公式和表格的形式详尽表示,降低了算法的复杂度,便于硬件描述语言编程实现。最后针对不同的图像进行了测试,得出了不同的压缩比,仿真结果表明图像的平滑度对图像的压缩比有较大的影响。

基于JPEG-LS压缩比控制的图像压缩加密算法

针对传统图像压缩比控制不精细及低维混沌系统保密性不高的问题,提出一种基于连续色调静态图像的无损或近无损压缩标准(JPEG-LS)压缩比控制的图像压缩加密算法。在深入分析JPEG-LS中失真控制参数Near对图像压缩比和重建质量的影响的基础上,首先,对光栅扫描的图像数据进行梯度处理;然后,比较梯度值与Near的大小关系以决定进入游程模式进行游长编码或常规模式进行Golomb编码;再次对三维Lorenz混沌系统生成的序列进行随机性处理,采用该序列作为密钥分别对游程模式、常规模式和全模式(游程和常规两种模式)下的压缩码流进行加密;最后,对Near进行实时动态调整,实现了对图像的压缩比精细控制且提高了保密性。仿真结果表明,所提算法能够实现良好的压缩比控制,且重建图像质量比线性压缩比控制算法提高了大约0.5 d B;同时算法安全性高,能够有效抵抗熵攻击、差分攻击、穷举攻击、统计攻击等多种攻击,且加密对压缩效率基本没有影响。

一种最优化的轨迹数据L_(∞)-PLA压缩算法

随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现有轨迹PLA压缩方法不能最优化地在线压缩多维数据的现状,在最大误差限定(maximum error bound,记为L_(∞))下提出多维轨迹数据的最优化PLA压缩问题(记为m DisPLA_(∞)),并给出一种在线MDisPLA算法予以解决.该算法利用“分治-融合”的策略扩展一维最优化PLA算法,以最优化地压缩多维轨迹数据.MDisPLA算法具有线性时间复杂性,可以生成最少的不连续分割,且可以保证生成直线表示的质量,即原始数据点和对应解压缩点之间的同步误差具有上界.通过与基于同步距离锥交(cone intersection using the synchronous Euclidean distance,CISED)的轨迹压缩算法进行理论和实验比较,验证了MDisPLA算法是稳健的,可生成具有保质性的直线表示.MDisPLA算法以更低的内存消耗,较CISED算法提高了14倍左右的处理速度,降低了约48%的分割个数和10.5%的存储个数.MDisPLA算法在保证压缩质量的同时,显著提高了处理速度和降低了存储空间,整体上优于CISED算法.

基于JPEG-LS的遥感图像无损压缩技术

针对遥感相机图像数据传输要求,介绍了一种四通道输出的线阵CCD传感器,通过硬件将四个通道的图像数据整合成完整的图像数据,使用JPEG-LS无损压缩算法对图像数据进行压缩以减小数据的传输量,从而减慢数据传输速度,减小误码率。图像数据整合和压缩都在可编程逻辑器件中完成,通过实验验证了该方法能使传输量减少一半。

一种改进的遥感图象准无损压缩JPEG-LS算法

为适应遥感图象较高倍率准无损压缩的需要 ,改进了 JPEG- L S算法 ,该算法首先通过放宽游程检测门限 ,并通过引入局部梯度控制下的预测来增加平均游程长度 ,以提高压缩比 ;然后通过在游程编码区域附加误差修正编码及通过重构图象平滑滤波来改善重构图象的目视效果和提高 PSN R值 ;最后 ,采用 Golomb- Rice Coding技术来对越界误差进行编码 ,以保持 JPEG- L S算法误差界可控的优点 .综合利用以上措施 ,在相同单像素误差界 (±7)下 ,不仅压缩比略有提高 ,而且重构图象的视觉效果得到明显改善 ,PSN R提高约 1～ 3d B.

一种基于串表改进的压缩算法

在无线传感网络通信中,由于传感器数据传输量的增加,导致无线设备能耗不断增加,使得数据传输效率降低且容易导致设备在复杂环境中过早失效。针对此问题,提出来一种可提高数据压缩效率及降低无线传感网络能耗的改进LZW压缩算法。该算法通过游程编码对数据进行预处理,并利用哈希存储优化字典更新方式,从而减少压缩过程中的操作次数。实验结果表明,本文提出的算法与传统的LZW算法相比,在压缩比、压缩时间等方面都有了显著的提高,时间提升了0.09 s,压缩比提升了61.4%。有效降低了传输过程中的能源消耗,延长了无线设备的使用寿命。

基于JPEG-LS标准的真彩色图像改进无损压缩方法

无损压缩由于其保持信息完整性的特点 ,一直是医学图像和其它某些特殊领域图像的首选压缩方案。目前有相当多的无损压缩方法都集中针对于灰度图像 ,而忽略了彩色图像。并且很多算法都偏复杂 ,不利于真正地实时压缩应用。在此 ,我们以真彩色图对压缩对象 ,在JPEG SL标准的基础上对其无损压缩算法进行改进 ,以线性变换和多通道压缩编码的方式进一步消除了图像内部的信息冗余 。

一种支持ANSI编码的中文文本压缩算法

该文提出了一种高效的中文文本压缩算法CRecode,算法根据中文文本中字词的概率分布特点,对中文字词根据其使用频率,采用8bit、16bit和24bit三种长度的编码重新编码,克服了Huffman编码在压缩中文数据时打乱数据中蕴含的语义信息,致使其压缩数据再压缩性差的缺点。测试中,CRecode在与现有主流压缩软件联合使用时,可提高压缩率4%到30%,最大平均压缩比可达2.86。CRecode作为独立压缩算法,压缩中文文本时可获得优于Huffman编码、接近于LZ系列算法的性能。

一种无失真图像数据压缩算法

提出一种无失真图像数据压缩算法 ,克服了传统数据压缩算法中的一些弊端 ,通过增加相同数据出现的长度和概率 ,达到比RLE更理想的压缩比的目的 ,同时还具有算法简单。

压缩算法在GSM-R分组域数据传输中的应用研究

大量铁路应用业务使用GPRS实现车地之间的数据通信,对GPRS资源的竞争问题十分突出。对游程编码、哈夫曼编码、算术编码、LZSS算法、LZW算法等压缩方法进行研究,通过现场实验,对无线车次号校核信息、调度命令信息、列控动态监测信息等业务数据的压缩效果进行对比分析。

由行程编码改进的一种通用性压缩算法

通过对行程编码(Run Length Encoding)的算法分析,提出了一种改进的无损压缩算法.该算法主要思路是:首先设定一个初始阈值,顺序扫描数据并记下最大值和最小值;当最大值和最小值的差值超过该阈值时,适当增大阈值;当差值不超过限定值时,将数据进行分段,根据实际情况对各分段数据采用本文介绍的差值编码或自然编码.解码过程中,根据包含最小值、起始位置、结束位置和该数据段需要的编码位数的信息文件和包含该段原始数据和最小值之间差值的差值文件还原数据.通过实例的测试和比较,给出了压缩效果公式,证明此算法比传统RLE算法的压缩效果更有效.

基于JPEG-LS的高效掌纹图像安全编码算法

提出一种基于JPEG-LS的对掌纹图像压缩的加密算法,它将JPEG-LS编码系统进行改进,增加了基于前馈反馈非线性动力学滤波器(FFNDF)的安全系统,即针对图像压缩编码最后的熵编码阶段,引入混沌系统,去除图像的空间冗余和相关冗余,以尽可能地降低图像加密对压缩的影响。对算法进行了安全性分析。与其它混沌压缩编码加密算法进行比较的实验结果表明,提出的压缩加密算法不仅具有较高的加密效率和安全性,且计算复杂度低,对压缩性能没有影响。

广域测量系统数据在线无损压缩算法

广域测量系统(wide-area measurement system,WAMS)中,相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)上传数据频率为100Hz,存储占用空间和写入速度对系统要求很高。旋转门(swing door trending,SDT)压缩算法在保留原始数据足够精度的条件下,压缩效率低,Huffman编码压缩计算时间长,难以适应WAMS实时数据的采样速度。文中给出了一种WAMS实时数据在线压缩算法:对原始数据做初等变换,只保存过程数据的增量,浮点(float)型数据分解为单字节存取,用改进的LZW(Lemple-Ziv-Welch)算法实现WAMS过程数据的在线无损压缩。6000个连续实时数据压缩计算时间为16ms,压缩比小于30%,可以满足电力系统分析计算对过程数据的要求。工程实践表明,该算法有效可靠,可满足WAMS实时数据的存储要求。

应用行程编码的航天器分包遥测压缩算法研究

针对航天器延时遥测存储数据量较大的问题,提出了一种应用行程编码(RLE)的分包遥测压缩算法。根据遥测数据的特点,对压缩算法进行改进,使压缩效果得到进一步提升。此外,对压缩数据生成符合空间数据系统咨询委员会(CCSDS)标准的分包遥测机制进行了阐述。对某卫星的试验表明,使用改进后的压缩算法,能够获得6.11倍的遥测压缩比,可提高延时遥测采样频率,增加航天器在境外的可用遥测数据量。

关于Lempel－Ziv 77压缩算法及其实现的研究

本文在研究著名的ＬＺ７７压缩算法的基础上，讨论了对这一算法的种种改进。新的算法同样适用于任何类型的数据文件，而且无论是压缩速度还是压缩效率均好于ＬＺ７７算法。我们的算法所用到的工作缓冲区是一个循环缓冲区，不再包括一个输入符号超前缓冲区；结果，匹配过程是边接收输入边进行，无需等待一组输入数据填满超前缓冲区才开始，同时，最大匹配长度也不再受超前缓冲区大小的限制，而且，避免了大量的平移工作缓冲区的操作。另外，还涉及一些其他方面的改进，主要包括改等长压缩码为变长码和引入匹配位置滑动表技术等。本文详细讨论了各种改进及其对算法性能的影响。