航空圖像壓縮系統(tǒng)的DSP設計及實現(xiàn)

 　　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作為當前運算性能最高的信號處理芯片，成為實現(xiàn)系統(tǒng)方案的最佳選擇。

　　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最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?？?；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(jié)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(jié)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最高的算法之一，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最優(yōu)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，最后對圖像系數(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(jié)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(jié)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。

　　1.3 SPIHT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(jié)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(zhuǎn)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(jié)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。