基於噪聲掩蔽的超光譜圖像實時壓縮系統的製作方法
2023-09-18 23:06:05 1
專利名稱：基於噪聲掩蔽的超光譜圖像實時壓縮系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種超光譜圖像實時壓縮系統，特別是一種基於噪聲分析的圖像壓縮系統，通過實時超光譜圖像的信噪比估算，將由壓縮算法所引入的噪聲對圖像信息的影響降低到最小，實現了對超光譜圖像的高保真壓縮，同時也保證了圖像壓縮率的圖像壓縮系統。
背景技術：
對超光譜圖像壓縮的研究成果已有不少報導，不過大多停留在理論研究和軟體處理階段，做到實時硬體應用的不多。究其原因，一是超光譜圖像數據量龐大，對硬體處理能力要求很高，以前很難用硬體電路實時完成；二是對超光譜圖像進行壓縮研究的往往是應用處理單位，其研究工作沒有和成像光譜儀的研製工作緊密結合在一起，很少被實際應用。
隨著大規模集成電路技術的發展，許多高速，高可靠性，低功耗的集成電路晶片被研製出來，數字圖像的硬體實時處理已經成為可能。利用多片高性能處理晶片組成並行處理系統，結合超光譜圖像壓縮算法構成的實時壓縮系統已經可以達到實用階段。而成像光譜儀的小型化要求和大量超光譜圖像數據存儲及傳輸的壓力也使得成像光譜儀的研製部門開始重視這方面的研究工作。如由美國海軍研究實驗室研究設計的NEMO海軍地圖觀測衛星攜帶的近海成像儀(COIS)包括兩臺成像儀，分別包括60和150個寬度為10nm的光譜波段。這兩臺成像儀的數據率達到了145Mb/s。為了達到10倍的數據壓縮率(有損)，減輕超光譜圖像在星上存儲和向地面傳輸時的負擔，美國海軍研究實驗室研製了一個特徵提取和數據壓縮星上實時處理系統，稱為光學實時自適應光譜辨別系統(ORASIS)。在無人駕駛飛機進行的實驗中，ORASIS達到的實際壓縮效果是當壓縮比＝12時，峰值信噪比＝48.0db；當壓縮比＝20時，峰值信噪比＝44.2db。在中國，北京航空航天大學、國防科技大學、清華大學、哈爾濱工業大學等單位也做過相關的研究。由中國清華大學、中國航天機電集團公司與英國薩瑞大學聯合研製的「航天清華一號」微小衛星攜帶的成像光譜儀由綠(0.52-0.6μm)、紅(0.63-0.69μm)、近紅外(0.76-0.94μm)三個波段組成，採用a-MPBTC(Adaptive Moment Preserving Block Truncation Coding)壓縮方法，取得4倍的壓縮率。
但實際的遙感圖像都不可避免地存在隨機噪聲的幹擾，分析這些成像光譜圖像壓縮系統，其不足之處是它們並沒有考慮圖像的噪聲特性，在對圖像進行一定倍數的數據壓縮時，圖像邊緣和過渡帶的原始噪聲被系統放大，並且蔓延、汙染到了圖像的高比特數據，造成圖像信息的損失。簡而言之利用這些壓縮系統對圖像進行壓縮時，圖像信息並不能得到合理的保留。
發明內容
如上所述，如何根據超光譜圖像的噪聲汙染情況，在不增加圖像信息損失的條件下提高圖像的壓縮倍數乃是本發明所要解決的技術問題。因此，本發明的目的在於提供一種超光譜圖像壓縮系統，通過對原始圖像各波段數據的噪聲分析，設計有效的圖像壓縮方法，對超光譜圖像各波段數據進行有針對性的壓縮，建立基於噪聲掩蔽的超光譜圖像實時壓縮系統。
本發明的技術解決方案如下根據本發明的一種基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像實時壓縮系統，包括主機、高速圖像從處理機、以及圖像採集裝置，所述圖像採集裝置經CAB總線接口與高速圖像從處理機連接和經PCI總線與主機連接；該主機經PCI總線與高速圖像從處理機成雙向聯結，並還分別連接圖像顯示器和圖像數據壓縮結果存儲器，特點是a、在所述高速圖像從處理機上設有成雙向數據流聯結的圖像噪聲掩蔽壓縮模塊和主機接口，以便接受來自主機的命令數據和將圖像實時壓縮結果數據傳送給主機；b、在主機上設有主機控制模塊、從處理機接口和顯示模塊及存儲模塊，該控制模塊接受圖像採集裝置送來的原始圖像數據和主機送來的命令而形成系統的數據源，並經從處理機接口向高速圖像從處理機發送命令並接受壓送來的圖像時壓縮結果數據；主機控制模塊將原始圖像數據送顯示模和將圖像實時壓縮結果數據送存儲模形成壓縮文件存放在圖像數據壓縮結果存儲器中。
進一步，所述的主機為可攜式PC機；所述高速圖像從處理機由多個DSP晶片圖像處理板構成；所述的圖像噪聲掩蔽壓縮模塊包括依次連接的原始圖像輸入單元、圖像信噪比估算單元、圖像子塊分割單元、圖像子塊二維量化餘弦變換單元和圖像信噪比重建單元，以及圖像數據編碼壓縮單元，其中，所述的圖像子塊分割單元把原始圖像分割成4×4或5×5或8×8子塊；所述圖像信噪比重建單元其所重建的圖像的信噪比比原始圖像的信噪比大10db。
本發明的基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像壓縮系統，其特點是對於所設計的超光譜圖像壓縮算法，能夠不加修改或儘量少修改地用硬體系統實現，節省重新評估算法所需的工作量。
本發明系統還具有較強的靈活性，系統針對實際應用要求，可以容易地進行算法的改進，而不必重新開發設計整個硬體系統，以及具有可擴展性和可移植性，硬體設計便於系統以後擴展或應用到新的平臺。
本發明由於使用了基於噪聲掩蔽效應的壓縮方法，控制重建圖像信噪比大於原始圖像信噪比10db，使得壓縮算法引入的噪聲被原始圖像噪聲所掩蔽，從而保證在不增加圖像失真的情況下提高了圖像壓縮倍數。
概括地說，本發明充分利用了超光譜圖像的噪聲特性，將由壓縮算法所引入的噪聲對圖像信息的影響降低到最小，實現了對超光譜圖像的高保真壓縮，同時也保證了圖像壓縮率，與傳統的超光譜圖像壓縮系統相比具有明顯的技術進步和實質性意義。
圖1是本發明的硬體體系結構示意圖。
圖2是本發明的軟體體系結構示意圖。
圖3是本發明的圖像處理板上多片DSP分時並行處理方式示意圖。
圖4是本發明的單片DSP兩級雙緩衝流水線工作流程示意圖。
圖5-1是本發明的基於噪聲掩蔽算法中的圖像壓縮模塊結構示意圖。
圖5-2是本發明的基於噪聲掩蔽壓縮方法的壓縮過程流程圖。
圖6是本發明的噪聲掩蔽效應實驗原理示意圖。
圖7是本發明的噪聲掩蔽效應實驗結果曲線圖。
圖8-1和圖8-2分別是本發明的基於噪聲掩蔽的壓縮方法應用實例曲線圖。
具體實施例方式
下面根據圖1～圖8-2給出本發明一個較好實施例，並結合對該實施例的描述進一步給出本發明的技術細節，以使能更好地理解本發明的結構特徵和功能效果。
參閱圖1，本發明硬體體系結構包括系統控制主機10、高速圖像從處理機20、圖像採集板22、CAB總線接口21等。其中系統控制主機10採用可攜式PC機，高速圖像從處理機20採用基於多片TMS320C6201的圖像處理板Python/C6處理板。所述主機10其任務是總控整個系統，利用其友好界面接收用戶命令，啟動/停止從處理機即高速圖像從處理機20的工作，改變從處理板上DSP的工作程序等，並將採集的圖像數據和圖像壓縮的相關信息實時顯示，將壓縮後的數據存儲下來。另外，所述主機10的軟體還負責實時工作結束後，後處理時壓縮結果的解壓回放工作。Python/C6處理板的任務則是接受圖像數據，讓DSP按照主機選擇的程序進行處理，輸出壓縮結果。所述圖像採集板22採集的原始光譜圖像數據分兩路傳輸，一路通過CAB總線接口21直接輸入到Python/C6中進行處理；一路通過計算機PCI總線30傳送到主機10進行實時壓縮並由圖像顯示器12顯示，便於監控。而Python/C6的數據壓縮結果則通過PCI總線30傳給主機10，由存儲器11存儲或進一步處理。
參閱圖2，本發明軟體體系結構分為主機10平臺(Host)和從處理機20平臺(Slave)兩部分。主機10上的主要模塊有主控模塊101、從處理機接口模塊102、圖像顯示模塊103和數據存儲模塊104。其主要功能是提供良好的人機界面，接受用戶命令，控制從處理器機20的運行，接收微處理器板的壓縮結果，利用多線程等技術實現原始圖像的實時顯示和壓縮結果的存儲功能。從處理機20軟體的主要模塊有圖像壓縮算法模塊201和主機接口模塊202。其主要功能則是在DSP平臺上利用多種代碼優化手段，並使用TI公司的高效率代碼編譯器，充分發揮DSP的硬體資源性能，根據用戶的命令完成數據實時壓縮工作並傳給主機。整個軟體以原始圖像和用戶命令作為數據源，以壓縮結果文件結束。
如圖3所示為本發明Python/C6圖像處理板上多片DSP分時並行處理方式示意圖。並行處理方式的每片DSP單獨處理一路數據，完成一個完整的壓縮算法任務，當各路數據都處理完畢後，將所有模塊同時輸出。這種結構的優點是任務分配簡單，各DSP功能、算法相同，易於實現。在本發明的系統中，結合多DSP圖像處理板的特點，採用了分時流水的並行處理方法，即將輸入的超光譜圖像數據，根據每個DSP配置的緩衝存儲器的大小，分成一定大小的幀，按時間順序流水給各個DSP，而各個DSP的處理結果也按時間順序組合起來，通過PCI總線傳輸給主機10。
本實施例中所選用的DSP為TI公司的TMS320C6201晶片，CPU在一個時鐘周期內可以訪問IDRAM兩次，相比要經過EMIF擴展存儲器接口和外部總線的外接存儲器，效率要高得多。為了充分發揮DSP的性能，就要把IDRAM作為數據交換的緩衝區。但對於需要處理大量數據的圖像壓縮來說，IDRAM容量太小，不能滿足快速數據輸入輸出的需要。為此，採用了兩級緩存結構片外存儲器SDRAM(16MB)作為幀緩存，IDRAM(64KB)作為圖像子塊緩存。原始圖像數據先輸入暫存在幀緩存中，再以子塊為單位送入片內子塊緩存給CPU處理。C6201的DMA控制器具有4個相互獨立編程的通道，允許進行4個不同內容的DMA傳送。對於存儲密集型的圖像壓縮系統來說，I/O吞吐量對系統的處理能力和效率至關重要。利用Python/C6上C6201的四個DMA，可以實現兩級I/O緩衝，即圖像數據從總線到C6201相對較慢的SDRAM存儲器的交換，及SDRAM存儲器到C6201的片內高速數據RAM的交換。這樣，數據壓縮處理可以在片內高速數據RAM中進行，數據的吞吐量得到極大的提高。
如圖4所示為單片DSP兩級雙緩衝流水線工作流程示意圖。用DMA2和DMA3分別實現第一級輸入設備到輸入幀緩存BufFrameIn和輸出幀緩存BufFrameOut到輸出設備的操作，用DMA0和DMA1分別實現第二級輸入幀緩存BufFrameIn到片內子塊緩存BufBlockIn和片內子塊緩存BufBlockOut到輸出幀緩存BufFrameOut操作。這兩級都利用了桌球緩存，使用流水線並行處理的方法，使得輸入輸出和數據壓縮處理同時進行。圖中的虛線和實線分別為兩個互斥的操作，不能同時進行，但同一種線表示的操作可以同時進行。虛線和實線表示的操作交替執行形成流水線。具體的流水線並行處理過程如下(設兩級流水線初始化填充已完成)1)啟動DMA2，從輸入設備採集下一幀圖像數據到BufFrameIn1；2)啟動DMA3，將上一幀圖像壓縮結果從BufFrameOut1輸出到PCI總線；3)啟動DMA0，將本幀圖像數據BufFrameIn2中的下一圖像子塊傳送到BufBlockIn2；4)啟動DMA1，將上一圖像子塊壓縮結果從BufBlockOut2傳送到BufFrameOut2；5)壓縮處理BufBlockIn1中的本圖像子塊，結果放入BufBlockOut1；6)等待直到DMA0、DMA1傳送結束，重複步驟3、4、5並交替使用兩個片內子塊緩存，直到本幀全部壓縮完畢7)等待直到DMA2、DMA3傳送結束，重複步驟1、2、3、4、5、6並交替使用外擴幀緩存，開始壓縮後續幀。
這樣的處理過程使得4個DMA通道數據傳輸和DSP內核壓縮工作完全並行，並且保證了主要計算任務在片內高速緩存中進行，充分發揮了系統硬體的性能，提高了數據吞吐能力。
如圖5所示，本實施例中的超光譜圖像壓縮方法充分利用了圖像的噪聲特性，在對圖像進行壓縮前，首先要對圖像的信噪比進行估算。本系統對圖像信噪比估算的基本思想是由於選擇一定大小的均勻區域比較困難，便把圖像分割成一個一個的小區域，這些小區域內基本上可以認為是均勻的；分別計算這些小區域內的LSD(Local Standard Deviation，局部標準差)作為局部噪聲大小，並選擇總數最多的那個區間的LSD作為整個圖像的平均噪聲值。具體的操作步驟如下將圖像分割成4×4，或5×5，……，或8×8的小塊，對於每一個圖像子塊，信號的LM(Local Mean局部均值)由下式得到LM=1Ni=1i=NSi]]>這裡，Si是圖像子塊中第i個象素的灰度值；N是圖像子塊中所有象素的總數。LSD由下式得到LSD=[1N-1i=1i=N(Si-LM)2]1/2]]>對於均勻的圖像子塊，LSD較小，而對不均勻的圖像子塊，如包含圖像邊緣或紋理特徵的子塊，LSD則較大。計算出整幅圖像的LM(記為LMo)、所有圖像子塊的LSD，並找出所有圖像子塊中最大和最小的LSD。
在最小和最大的LSD之間，建立若干個等值間隔的區間。將所有子塊的LSD按照值的大小依次排入相應的區間。對每個區間的LSD的個數進行計數，計數值最大的那個區間的LSD的平均值即為整幅圖像的噪聲，記為LSDo。
由下式可求得整幅圖像的信噪比SNRSNR=20logLMoLSDo]]>即其基本步驟為步驟51，原始圖像輸入到原始圖像輸入單元2011；步驟52，由圖像信噪比估算單元2012對輸入圖像信噪比進行估算；步驟53，圖像子塊分割單元2013將圖像分成一個個8×8圖像子塊；步驟54，圖像子塊二維量化餘弦變換單元2014對各圖像子塊進行二維的離散餘弦變換(2DCT)；步驟55，圖像信噪比重建單元2015根據信噪比估算結果對變換後數據進行量化，使重建圖像信噪比大於原始圖像信噪比10db；步驟56，圖像數據編碼壓縮單元2016對量化後數據進行Huffman編碼，實現對圖像數據的壓縮。
參閱圖6為噪聲掩蔽效應實驗原理示意圖。採用一理想的不受噪聲幹擾的圖像作為原始輸入信號，在其中加入不同方差的零均值高斯白噪聲，作為含噪輸入信號；採用基於DCT的JPEG壓縮算法，對輸入的含噪信號進行CR倍壓縮；對壓縮數據進行解壓縮，又得到重建圖像。參閱圖7為噪聲掩蔽效應實驗結果曲線圖。圖中，橫坐標為σc2/σi2，即量化失真方差與輸入噪聲方差的比值，縱坐標為σ2/σi2，即重建圖像總噪聲方差與輸入噪聲方差的比值，如圖所示，三條曲線分別表示輸入信噪比為50db、35db、20db時關係曲線。由圖可知，當σc2/σi2＜-10db後，三條不同輸入噪聲下的曲線開始同時趨向於0，即σi2≈σ2(重建圖像總噪聲方差約等於輸入噪聲方差)，這表明重建圖像的質量幾乎取決於輸入噪聲的大小，而與壓縮噪聲(量化噪聲)無關。由此，也得出了最佳壓縮噪聲的選取結果只要控制壓縮噪聲(量化噪聲)低於輸入噪聲10db以上，即σc2/σi2＜-10db，就可在不增加重建圖像失真的情況下加大數據壓縮力度。
本發明的基於噪聲掩蔽的壓縮方法就是在σc2/σi2＜-10db的基礎上實現的。舉一OMIS(實用型模塊化成像光譜儀)超光譜圖像壓縮實例。對於含噪的OMIS超光譜圖像，其原始圖像信噪比SNRi為SNRi=10lgPsi2]]>
重建圖像信噪比SNRo為SNRo=101gPsc2]]>由噪聲掩蔽效應實驗結果，令c2=i210]]>代入SNRo，得SNRo=10lg10Psi2=10(lg10+lgPsi2)=10+SNRi]]>因此，對於含噪超光譜圖像的有損壓縮，只要控制重建圖像信噪比SNRo比原始圖像信噪比SNRi大於10db以上，就可以保證在不增加重建圖像失真的情況下提高圖像的壓縮倍數。基於這個思想，對OMIS圖像的各波段數據進行不同程度的有損壓縮，通過改變壓縮算法的量化失真來控制SNRo大小，使每個波段SNRo＝10+SNRi。如圖8-1和圖8-2所示為基於噪聲掩蔽的壓縮方法應用實例曲線圖。其中圖8-1是OMIS各波段原始圖像及重建圖像的信噪比曲線圖；圖8-2是OMIS各波段圖像壓縮比曲線圖。從圖可以看出，任一波段的圖像數據，都根據其噪聲汙染情況得到了最大程度的壓縮，而重建圖像因為其SNRo始終保持比原始圖像的SNRi大10db，圖像信息基本無損失，圖像信息得到了很好的保真。
權利要求
1.一種基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像實時壓縮系統，包括主機(10)、高速圖像從處理機(20)，以及圖像採集裝置(22)，該圖像採集裝置(22)經CAB總線接口(21)與從處理機(20)連接和經PCI總線(30)與主機(10)連接；該主機(10)經PCI總線(30)與從處理機(20)成雙向聯結，以及該主機(10)分別連接圖像顯示器(12)和圖像數據壓縮結果存儲器(11)，其特徵在於a.在從處理機(20)上設有成雙向聯結的圖像噪聲掩蔽壓縮模塊(201)和主機接口(202)，以便接受來自主機(10)的命令數據和將圖像實時壓縮結果數據傳送給主機(10)；b.在主機(10)上設有主機控制模板(101)，從處理機接口(102)和顯示模塊(103)及存儲模塊(104)，該控制模塊(101)接受原始圖像數據和用戶命令而形成系統數據源，並經從處理機接口(102)向從處理機(20)發送命令和接受圖像實時壓縮結果數據；主機控制模塊(101)將原始圖像數據送顯示模塊(103)和將圖像實時壓縮結果送存儲模塊(104)形成壓縮文件。
2.根據權利要求1所述的基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像實時壓縮系統，其特徵在於所述的主機(10)為可攜式PC機。
3.根據權利要求1所述的基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像實時壓縮系統，其特徵在於所述的從處理機(20)由多DSP晶片圖像處理板構成。
4.根據權利要求1或3所述的基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像實時壓縮系統，其特徵在於所述圖像噪聲掩蔽壓縮模塊(201)包括依次連接的原始圖像輸入單元(2011)、圖像信噪比估算單元(2012)、圖像子塊分割單元(2013)、圖像子塊二維量化餘弦變換單元(2014)和圖像信噪比重建單元(2015)以及圖像數據編碼壓縮單元(2016)。
5.根據權利要求4所述的基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像實時壓縮系統，其特徵在於所述的圖像子塊分割單元把原始圖像分割成4×4或5×5或8×8子塊。
6.根據權利要求4所述的基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像實時壓縮系統，其特徵在於所述圖像信噪比重建單元其所重建的圖像信噪比比原始圖像信噪比大10db。
全文摘要
一種基於噪聲掩蔽算法的超光譜圖像實時壓縮系統，包括主機、高速圖像從處理機，以及圖像採集裝置，該圖像採集裝置經CAB總線接口與從處理機連接和經PCI總線與主機連接；該主機經PCI總線與從處理機成雙向聯結，以及該主機分別連接圖像顯示器和圖像數據壓縮結果存儲器，其特徵在於a.在從處理機上設有成雙向聯結的圖像噪聲掩蔽壓縮模塊和主機接口，以便接受來自主機的命令數據和將圖像實時壓縮結果數據傳送給主機；b.在主機上設有主機控制模板，從處理機接口和顯示模塊及存儲模塊，該控制模塊接受原始圖像數據和用戶命令而形成系統數據源，並經從處理機接向從處理機發送命令和接受圖像實時壓縮結果數據；主機控制模塊將原始圖像數據送顯示模塊和將圖像實時壓縮結果送存儲模塊形成壓縮文件。
文檔編號G06T1/00GK1595445SQ20041002569
公開日2005年3月16日 申請日期2004年7月1日 優先權日2004年7月1日
發明者王建宇, 蔣青松, 舒嶸, 薛永祺 申請人:中國科學院上海技術物理研究所