[发明专利]基于JPEG-LS帧间扩展的遥感图像压缩算法硬件实现方法

说明书

本发明公开了一种基于JPEG‑LS帧间扩展的遥感图像压缩算法硬件实现方法，属于图像压缩技术领域。本发明方法包括步骤：(1)压缩模式控制；(2)编码帧和参考帧图像分块；(3)运动估计，获取最佳匹配块；(4)多预测器并行计算，选择最佳预测器；(5)多支路建模与预测，得到残差；(6)对残差进行哥伦布限长编码，输出压缩码流；本发明方法支持分块存取的多通道数据缓存、全搜索运动估计、多预测器并行计算的高效帧间扩展结构，采用流水线与模板滑窗的思想，提高了像素吞吐率；在JPEG‑LS帧内压缩的基础上引入帧间信息，采用运动补偿的帧间预测技术，同时消除图像空间冗余和时间冗余，压缩效率较高。

技术领域

本发明属于图像压缩技术领域，更具体地，涉及一种基于JPEG-LS帧间扩展的遥感图像压缩算法硬件实现方法。

背景技术

随着我国卫星遥感技术的迅速发展，星载成像类载荷产生的数据量日益增大。巨大的遥感图像数据量，给有限的星上存储与星地链路带宽带来极大的压力，进行星载遥感图像压缩是解决这一问题的有效措施。JPEG-LS是针对连续色调图像无损压缩的ISO/ITU标准，具备优异的压缩性能，并且对计算复杂度控制较好，基于JPEG-LS帧间扩展的图像无损/近无损压缩算法，采用运动补偿与多预测器，在空间二维的基础上引入图像时间维的信息，可同时降低序列图像在空间和时间上的像素相关性，从而获得更高的压缩比。

卫星遥感成像代价较高，数据极其宝贵，因此在对图像压缩编码时，需确保关注区域重要信息高度保真，但高保真压缩算法的压缩效率通常较低，给星地链路传输带宽带来了极大的压力。此外，星上平台计算资源和存储资源匮乏，无法长时间存储相机和码流数据，因此星载系统必须在有限资源约束下实现强实时压缩功能。综上，星载遥感图像压缩系统面临高保真、强实时技术难题，需解决压缩比与保真度、实时压缩资源需求与星上资源有限两大矛盾。

针对高保真压缩难题，专利“防误码扩散的JPEG-LS图像无损/近无损压缩方法”(专利申请号：CN201610165800.8，公开号：CN105828070A)在JPEG-LS基础上引入分区压缩的方法，在确保感兴趣目标不丢失的前提下，对不同区域采用不同的微损度参数，提升了图像的整体压缩比。但这种方法只考虑图像空间相关性，不能去除序列图像时间上的冗余，导致压缩比仍然较低。

针对强实时压缩难题，专利“JPEG-LS常规编码硬件实现方法”(专利申请号：CN201210198818.X，公开号：CN102724506A)致力于解决JPEG-LS压缩算法中参数更新与误差值计算结构复杂、处理速率缓慢的问题。但这种方法仅实现了标准中的无损压缩功能，回避了像素重建反馈回路的实时实现问题，导致丧失了近无损压缩功能。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于JPEG-LS帧间扩展的遥感图像压缩方法，其目的在于实现持分块存取的多通道数据缓存、全搜索运动估计、多预测器并行计算的高效帧间扩展结构，采用流水线与模板滑窗的思想，由此解决星载遥感图像数据压缩系统中高保真压缩下压缩比较低、有限资源约束下压缩算法实时实现难度较大的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于JPEG-LS帧间扩展的遥感图像压缩算法硬件实现方法，所述方法包括以下步骤：

(1)使用片外存储器缓存编码帧和参考帧图像数据，按照不同的分块行列参数，分别得到编码块和搜索块数据；

(2)在参考帧形成的运动搜索块中，基于SAD准则进行全搜索，得到编码块的最佳匹配块，并将编码块和匹配块输出至下一级；

(3)生成编码块和匹配块图像同步因果模板，多个预测器并行计算，块内残差绝对值之和最小的为最佳预测器；

(4)使用最佳预测器进行固定预测，结合自适应修正器，计算预测残差，并根据上下文建模参数得到哥伦布编码参数；

(5)计算编码参数，完成哥伦布限长编码，压缩码流与解码辅助信息组帧输出。