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超大幅面遥感图像的快速压缩算法研究与实现结题摘要

2022/07/16104 作者:佚名
导读:为了解决超大幅面图像的快速压缩问题,课题设计了一套完整的图像压缩硬件系统。该系统采用FPGA ARM的核心架构,核心算法为空间组合推举小波变换算法以及无链表零树编码算法。实验结果证明了算法的正确性以及系统的稳定性与高效性。 课题首先研究了目前乘法运算次数最少的二维小波变换方法——空间推举体制算法,着重分析其减少乘法运算量、内存操作次数和小波系数缓存大小的特性,将算法中不利于硬件并行操作的相互依赖关

为了解决超大幅面图像的快速压缩问题,课题设计了一套完整的图像压缩硬件系统。该系统采用FPGA ARM的核心架构,核心算法为空间组合推举小波变换算法以及无链表零树编码算法。实验结果证明了算法的正确性以及系统的稳定性与高效性。 课题首先研究了目前乘法运算次数最少的二维小波变换方法——空间推举体制算法,着重分析其减少乘法运算量、内存操作次数和小波系数缓存大小的特性,将算法中不利于硬件并行操作的相互依赖关系加以改进。通过对算法进行调整,使得算法硬件实现的理论速度提升了1倍,即将本来需要2个时钟周期完成的运算在1个时钟周期内完成。 在编码算法的研究中,课题综合了SPIHT算法的零树思想和LZC算法的无链表硬件实现思想,提出了无链表零树编码算法,在保证压缩性能的基础上大幅提升硬件实现速度。同时,为了解决小波变换和编码模块间的缓存随图像尺寸增大而增加的问题,课题又提出了基于最小零树的编码算法,以牺牲一定图像重建质量为代价,作为硬件实现的折中方案。 为了验证算法的正确性,课题先后设计了两个硬件平台“基于THJ2K的JPEG2000图像压缩系统平台”和“大幅面图像压缩和屏幕信息记录平台”。在课题研究初期,第一个平台主要起到算法验证的作用。随着研究的深入,课题结合项目需求,又专门设计了第二个平台。该平台采用FPGA ARM的核心架构,目前最大支持4096×4096灰度图像压缩,同时该平台提供了很友好的人机交互界面,在脱机工作时,通过几个按键即可控制图像压缩倍数、图像分辨率的修改等。 借助于搭建的两个平台,课题实现并验证所提出的压缩算法,构建了完整的超大幅面图像硬件压缩系统。实验结果表明大幅面图像压缩算法在性能上逼近于采用9/7小波滤波器的SPIHT的JPEG2000算法,高于LZC算法和基于DCT的JPEG算法。其硬件实现后,目前在100MHz主频下,压缩一帧1600×1200×24bits的YUV422真彩色图像,耗时约59ms,压缩一幅4032×5344×8的图片,耗时约662ms。 2100433B

*文章为作者独立观点,不代表造价通立场,除来源是“造价通”外。
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