航空?qǐng)D像壓縮系統(tǒng)的DSP設(shè)計(jì)方案解析
資料介紹
目前進(jìn)行圖像壓縮的方法很多,主要集中在小波變換、分形壓縮、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼等幾個(gè)領(lǐng)域。其中小波變換編碼憑借其優(yōu)良的時(shí)頻特性和多分辨率特性成為最熱門(mén)的研究方向之一,并在圖像壓縮領(lǐng)域占據(jù)了主導(dǎo)地位。但傳統(tǒng)的小波變換計(jì)算復(fù)雜,且都是在頻域進(jìn)行。1994年,W.Sweldens提出了一種新的小波構(gòu)造方案——提升小波。它可以進(jìn)行原位運(yùn)算,硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)較為容易,且可以節(jié)省內(nèi)存空間,這一點(diǎn)對(duì)于提高系統(tǒng)性能、降低系統(tǒng)成本非常重要;和傳統(tǒng)的小波變換相比,它可以把計(jì)算復(fù)雜度減小一半,運(yùn)算速度非常快;此外,提升方案適合用SIMD(單指令多數(shù)據(jù)流)來(lái)實(shí)現(xiàn),這和DSP的多總線(xiàn)讀寫(xiě)結(jié)構(gòu)是一致的[1]。鑒于提升方案的諸多優(yōu)點(diǎn),本系統(tǒng)在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)其小波變換部分采用提升算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。
Shaprio于1992年提出了零樹(shù)編碼方案,它采用全新的零樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)表征小波系數(shù),使小波變換應(yīng)用于圖像壓縮的優(yōu)越性得到了充分的體現(xiàn)[2]。由于零樹(shù)法高效的性能,人們?cè)谄浠A(chǔ)上又提出了各種改進(jìn)方法。1996年,Said和Pearlman提出了基于等級(jí)樹(shù)集合分割的算法——SPIHT算法[3]。該算法也是基于零樹(shù)思想,但采用集合劃分來(lái)進(jìn)行編碼,在系數(shù)組織方面更有效,壓縮效率也更高。SPIHT算法已經(jīng)成為公認(rèn)的編碼效率最高的算法之一,即使不采用算術(shù)編碼進(jìn)行熵編碼,編碼效率仍然很高,優(yōu)于前面的零樹(shù)編碼。因此,本系統(tǒng)在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)采用SPIHT算法對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行編碼。
1 軟件實(shí)現(xiàn)
1.1提升小波的實(shí)現(xiàn)
由于圖像的非平穩(wěn)統(tǒng)計(jì)特性,任何一組小波基都不可能同時(shí)最優(yōu)地刻畫(huà)所有的圖像特征,因此存在小波基的選取問(wèn)題。從熵、峰-峰比PPR、廣義編碼增益、抗誤差性能分析等幾個(gè)方面綜合比較,本系統(tǒng)采用Antini9/7作為提升方案的小波基[4]。該小波提升方案的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下:
Antini9/7的分析濾波器為:

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