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深空探测中多光谱图像压缩的算法设计及FPGA实现

作者：朱建伟 Publish: 2006-11-14 Hits:-

【中文题名】

深空探测中多光谱图像压缩的算法设计及FPGA实现

【英文题名】

Multi-Spectral Image Compress Arithmetic Design and the Implement with FPGA

【学科专业】

计算机科学与技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-11-14

【中关键词】

多光谱,数据冗余,熵编码,数据流水,FPGA,

【英关键词】

multi-spectral,data redundancy,entropy coding,data pipelining,FPGA,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法>

【论文摘要】

随着我国航天事业的进步和深空探测活动的开展,深空探测器中大量的数据传输需求与有限的信道容量之间的冲突亟待解决。为了在有限的信道容量下能够传输更多的信息,各个航天大国也都越来越重视空间数据压缩技术的研究。其中,多光谱图像由于其信息量大而成为空间数据压缩的主要研究内容。本论文的主要研究内容是设计并实现一种多光谱图像压缩算法。在预处理阶段,本论文分析了多光谱图像的数据特点,将多光谱图像数据中存在的数据冗余分为两大类:空间冗余和谱间冗余,再针对每种冗余使用相应的预测模型消除数据相关性。改进了JPEG-LS(Lossless and near-lossless compression Standard of JPEG)的基于上下文的预测模型来处理空间冗余;为了处理谱间冗余,本论文开发了一种谱间预测模型。通过两种模型相结合,能够很好的消除多光谱图像中的空间冗余和谱间冗余。在编码阶段,本论文开发了一种“并行固定编码”,定义了九种固定的编码模式。该编码的特点是自适应性强,不经过复杂计算,而是采用查表的方式对预测误差进行编码。经测试,该编码方式有很高的编码效率和很好的速度性能。在数据处理...

【论文题纲】

摘要	4-5
Abstract	5-9
第1章绪论	9-15
1.1 课题背景	9-10
1.2 多光谱图像压缩的研究现状	10-12
1.2.1 基于变换的压缩技术	10-11
1.2.2 基于矢量量化的压缩技术	11
1.2.3 基于预测的压缩技术	11-12
1.3 可重构计算技术	12-13
1.3.1 可重构计算的概念	13
1.3.2 可重构体系结构在本课题中的意义	13
1.4 本论文的内容及使用的软硬件平台	13-15
第2章多光谱图像无损压缩的研究	15-27
2.1 压缩原理	15-23
2.1.1 数据冗余	16-18
2.1.2 编码技术	18-23
2.2 RICE算法	23-25
2.3 本章小结	25-27
第3章压缩算法和软件的设计	27-45
3.1 本课题的研究目标	27
3.2 本课题的技术指标	27-28
3.3 多光谱图像的压缩算法设计	28-39
3.3.1 压缩过程	28-36
3.3.2 解压过程	36-38
3.3.3 存储格式	38-39
3.4 软件设计	39-44
3.4.1 输入输出	39-40
3.4.2 分块传输	40-41
3.4.3 串口通信	41-42
3.4.4 多线程编程	42-43
3.4.5 压缩文件存储	43
3.4.6 软件流程	43-44
3.5 本章小结	44-45
第4章串口通信和FPGA压缩卡的设计	45-57
4.1 串口通信	45-49
4.1.1 串口连接	45-46
4.1.2 串口设置	46-49
4.2 FPGA图像压缩的设计	49-56
4.2.1 输入输出模块	49-51
4.2.2 压缩模块	51-53
4.2.3 数据流水	53-54
4.2.4 FPGA的配置	54-55
4.2.5 BlockRAM	55-56
4.3 本章小结	56-57
第5章算法性能测试和与其它算法的比较	57-69
5.1 算法性能测试	57-65
5.1.1 预测性能	57-61
5.1.2 编码效率	61-62
5.1.3 压缩比	62-63
5.1.4 压缩速度	63-64
5.1.5 存储空间	64-65
5.1.6 误码扩散	65
5.2 算法性能比较	65-68
5.2.1 与JPEG压缩效果的比较	65-66
5.2.2 一些其他算法	66-67
5.2.3 性能比较分析	67-68
5.3 本章小结	68-69
结论	69-70
参考文献	70-74
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明	74
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书	74
哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理	74-75
致谢	75

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389400



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