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文檔簡介
精品文檔-下載后可編輯基于DSP設計開發(fā)的航空圖像壓縮系統(tǒng)-設計應用航空圖像由于可以提供大量豐富的直觀信息,因而在軍事偵察、搶險救災、氣象探測等領域得到了廣泛應用。
航空圖像由于是遠距離成像,所以分辨率較低且數(shù)據(jù)量很大。如果要把拍攝的航空圖像實時回傳,就必須對其進行壓縮編碼。由于圖像壓縮算法復雜,因此決定了回傳系統(tǒng)必須采用高速數(shù)字信號處理芯片來實現(xiàn)。DSP作為當前運算性能的信號處理芯片,成為實現(xiàn)系統(tǒng)方案的選擇。
目前進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)絡編碼等幾個領域。其中小波變換編碼憑借其優(yōu)良的時頻特性和多分辨率特性成為熱門的研究方向之一,并在圖像壓縮領域占據(jù)了主導地位。但傳統(tǒng)的小波變換計算復雜,且都是在頻域進行。1994年,W.Sweldens提出了一種新的小波構造方案——提升小波。它可以進行原位運算,硬件實現(xiàn)時較為容易,且可以節(jié)省內(nèi)存空間,這一點對于提高系統(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,它可以把計算復雜度減小一半,運算速度非常快;此外,提升方案適合用SIMD(單指令多數(shù)據(jù)流)來實現(xiàn),這和DSP的多總線讀寫結構是一致的[1]。鑒于提升方案的諸多優(yōu)點,本系統(tǒng)在具體實現(xiàn)時其小波變換部分采用提升算法來實現(xiàn)。
Shaprio于1992年提出了零樹編碼方案,它采用全新的零樹結構來表征小波系數(shù),使小波變換應用于圖像壓縮的優(yōu)越性得到了充分的體現(xiàn)[2]。由于零樹法高效的性能,人們在其基礎上又提出了各種改進方法。1996年,Said和Pearlman提出了基于等級樹集合分割的算法——SPIHT算法[3]。該算法也是基于零樹思想,但采用集合劃分來進行編碼,在系數(shù)組織方面更有效,壓縮效率也更高。SPIHT算法已經(jīng)成為公認的編碼效率的算法之一,即使不采用算術編碼進行熵編碼,編碼效率仍然很高,優(yōu)于前面的零樹編碼。因此,本系統(tǒng)在具體實現(xiàn)時采用SPIHT算法對小波系數(shù)進行編碼。
1軟件實現(xiàn)
1.1提升小波的實現(xiàn)
由于圖像的非平穩(wěn)統(tǒng)計特性,任何一組小波基都不可能同時地刻畫所有的圖像特征,因此存在小波基的選取問題。從熵、峰-峰比PPR、廣義編碼增益、抗誤差性能分析等幾個方面綜合比較,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現(xiàn)過程如下:
Antini9/7的分析濾波器為:
首先對圖像進行行變換,然后進行列變換,對圖像系數(shù)按圖1所示的規(guī)則進行重新排列。
1.2邊界處理問題
在圖像壓縮的工程應用時,邊界處理問題是關鍵技術之一。如果處理不好,信號將不能完全重構,會直接影響重構圖像的質(zhì)量。對此,提升方案原文中介紹的做法是采用插值細分算法,在邊界點重新計算濾波器的系數(shù)值,這樣就無需對信號進行邊界處理[5]。但通過對插值細分算法實現(xiàn)過程的深入研究發(fā)現(xiàn),這樣會帶來浮點計算等額外的計算量,并且破壞了提升方案原本多讀單寫的結構特點,使邊界處理問題變得非常復雜。此外,對于二維圖像處理而言,無需考慮不規(guī)則面的情況,在邊界點的處理上可以采用相對簡單的邊界延拓法。經(jīng)過比較發(fā)現(xiàn),采用邊界延拓法處理問題更為簡單,不僅計算量大大減少,而且保留了多讀單寫的結構,效果也不錯。因此,本系統(tǒng)在具體實現(xiàn)時用邊界延拓法代替提升方案原文中的插值細分算法,實際使用的是全對稱延拓方式。
1.3SPIHT算法的具體實現(xiàn)
對SPIHT算法進行編程實現(xiàn)時,為了提高執(zhí)行效率,對具體實現(xiàn)過程做了部分改進。
假設LIS為非顯著點集鏈表,每個鏈表的元素為坐標值(i,j)和類型標志;LIP為非顯著點鏈表,每個鏈表的元素為坐標值(i,j);LSP為顯著點鏈表,每個鏈表的元素為坐標值(i,j)。
用C語言對該算法進行實現(xiàn)時,LIP和LSP結構存儲了像素點在圖像中的坐標位置,根據(jù)它可從圖像中檢索出相應的像素值。對于C6xDSP,這樣做需要用多條取數(shù)指令輾轉訪問內(nèi)存才能獲得像素值。但經(jīng)過分析知道,在編碼程序中,僅當對LIS鏈表中元素進行零樹判斷和子節(jié)點處理時才需要根據(jù)坐標進行像素點訪問,像素點被放入LIP或者LSP后,只需對像素值進行訪問、修改,沒有必要再通過坐標進行像素值的訪問,可直接在LIP和LSP結構中存儲像素值,從而提高編碼速度。
在解碼時,因為在LIP和LSP的掃描過程中需根據(jù)輸入位流的0、1值對像素值進行更新,所以必須存儲像素點的坐標,由于圖像可以改為用一維線性數(shù)組存儲,故只需在LIP和LSP中存儲像素點在圖像中的偏移。
1.4試驗結果
采用標準圖像Zelda對本系統(tǒng)算法和Shaprio的零樹法(EZW)進行測試比較。小波變換分解級數(shù)采用六級,試驗結果見表1。
從表1可以看出,本系統(tǒng)算法重構圖像的信噪比比零樹法平均高0.3dB,其性能的優(yōu)越性是顯而易見的。
2軟件優(yōu)化
本系統(tǒng)算法采用C語言編程實現(xiàn)后,首先在ATEME公司的NVDK6416開發(fā)板上進行算法調(diào)試和代碼優(yōu)化,主要采用如下優(yōu)化手段。
2.1基于C語言環(huán)境的優(yōu)化
為了提高程序的執(zhí)行效率,在編程實現(xiàn)算法時,應采用一些具體的優(yōu)化手段。在SPIHT編解碼中門限值的初始化和逐步降階中,對于2次冪整數(shù)的乘除運算可采用比特的移位操作來代替;盡量少使用局部變量,多使用全局變量和static變量;對于多次重復訪問的變量,如for循環(huán)中的變量,可設置為register變量;函數(shù)調(diào)用時,盡量避免傳遞結構參數(shù),一般用結構指針代替,如果結構是不可修改的,可用常量結構指針代替。
2.2基于CCS的優(yōu)化
CCS集成開發(fā)環(huán)境提供了很多現(xiàn)成的優(yōu)化方法,可以直接為開發(fā)人員所用,常用的有編譯器法、使用字訪問短型數(shù)據(jù)、合理采用Const關鍵字、使用內(nèi)聯(lián)函數(shù)、循環(huán)展開以及編寫線性匯編等。
2.3基于TMS320C6416硬件特征的優(yōu)化
TMS320C6416的片內(nèi)存儲器容量較小,總共為1Mbit,采用了兩級緩存結構。在編制程序和存儲數(shù)據(jù)時,在內(nèi)存滿足的情況下,應使用片內(nèi)RAM和高速緩存,將代碼存儲在片內(nèi)的高速緩存或RAM內(nèi);若片內(nèi)內(nèi)存容量不足,則把使用次數(shù)較少的數(shù)據(jù)放在片外RAM中進行存儲。
采用DMA/EDMA傳輸數(shù)據(jù)是系統(tǒng)高速采集數(shù)據(jù)的一個重要手段,在圖像實時采集中應用非常廣泛。TMS320C6416的EDMA有多種地址生成方式,通過設置各個控制寄存器,可以方便地實現(xiàn)數(shù)據(jù)重排、一對多和多對一的數(shù)據(jù)交換等操作,利用這些操作可以大大提高程序效率。
對算法的關鍵代碼部分綜合采用上面的各種優(yōu)化措施,經(jīng)過反復實驗、測試、優(yōu)化,算法的執(zhí)行效率得到了明顯的提高。優(yōu)化前后的時間結果比較見表2。
從表中可以看出,優(yōu)化后系統(tǒng)的執(zhí)行效率提高了近20倍,較好地滿足了系統(tǒng)的實時性要求。
3硬件實現(xiàn)
本系統(tǒng)采用TI公司的定點芯片TMS320C6416作為處理器。此芯片采用了VelociTI.2TM甚長指令字(VLIW)結構,工作頻率達到720MHz,運算能力達5760MIPS,是目前性能的DSP芯片,特別適合圖像壓縮等具有較大運算量的場合。由于數(shù)據(jù)的輸入速率和輸入量都非常大,因此將高速FIFO用于圖像數(shù)據(jù)緩存非常適合。FIFO只需數(shù)據(jù)總線和控制信號就可以對其進行讀寫,開發(fā)十分方便;并且可以與TMS320C6416DSP的同步FIFO進行無縫接口。
從CCD高分辨率相機送出的數(shù)據(jù),經(jīng)過預處理后由時鐘信號控制存儲在同步FIFO中,當FIFO出現(xiàn)半滿標志時立即以中斷方式通知DSP到FIFO中讀取數(shù)據(jù),同時在FIFO的另一端繼續(xù)存儲原圖像數(shù)據(jù),并一直以這種方式存取數(shù)據(jù)。DSP收到中斷后立即從FIFO中讀取數(shù)據(jù),然后對圖像進行壓縮處理,處理完畢后送到雙口RAM(DPRAM)中,進行調(diào)制處理后由發(fā)射機發(fā)射出去。
接收端首先利用接收機接收信號,然后進行信號解調(diào)、小波反變換和SPIHT解碼,這可以通過PC機或地面工作站來進行,這時只需相應的解壓縮軟件即可實現(xiàn)。
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