基于改进JPEG-LS算法的遥感图像近无损压缩硬件实现方法

摘要

基于改进JPEG-LS算法的遥感图像近无损压缩硬件实现方法，步骤为：(1)通过输入图像的像素实际值直接计算获得像素重构值，计算时采用公式在单个时钟周期内完成计算，式中Rx、Ix分别为像素重构值和实际值，int为取整运算，Near为压缩比控制因子；(2)根据得到的像素重构值计算上下文环境变量Q，若Q等于0则进行游程编码，否则转步骤(3)进行常规编码；(3)根据当前像素及其与临近像素的几何位置关系，利用像素重构值计算当前像素的预测值；(4)计算当前像素的预测值与实际值的残差值；(5)对得到的残差值进行量化处理后进行Golomb编码，同时利用量化处理结果对与上下文环境变量Q相对应的参数变量进行更新。

主权项

1.基于改进JPEG-LS算法的遥感图像近无损压缩硬件实现方法，其特征在于步骤如下：(1)通过输入图像的像素实际值直接计算获得输入图像的像素重构值，计算时采用公式在单个时钟周期内完成计算，式中Rx为像素重构值，Ix为像素实际值，int为取整运算，Near为压缩比控制因子；(2)根据步骤(1)中得到的像素重构值计算上下文环境变量Q，若Q等于0则进行游程编码，否则转步骤(3)进行常规编码；上下文环境变量Q的计算包括Q值计算过程和Q值映射过程，在计算Q值时，采用查找表的方式，查找表的值预先按照标准算法计算出来的值存储起来，根据输入的Rd、Rb、Rc、Ra，分别计算Rd-Rb、Rb-Rc和Rc-Ra，然后以这三个梯度值作为查找表的索引，查得相应的三个梯度值的量化值id1、id2和id3，通过计算id1×81+id2×9+id3得到Q值，Rd、Rb、Rc、Ra为当前像素Ix的四个相邻像素重构值；Q值映射过程完成映射工作，通过映射前的Q值查找映射后的Q值，然后通过Q值确定SIGN的大小，SIGN用来标识映射后Q的符号，若Q小于0，则SIGN为-1，若Q大于0，则SIGN为1；(3)根据当前像素及其与临近像素的几何位置关系，利用步骤(1)中得到的像素重构值计算当前像素的预测值；计算预测值的过程分为两个流水阶段，一个流水阶段为提前一个周期计算Rb-Rc的值，另一个流水阶段为在当前周期计算Ra+Rb-Rc的值，根据以下逻辑条件输出最终的预测值Px；(4)计算当前像素的预测值与实际值的残差值；计算时包括对预测残差的量化、反量化操作，首先根据输入的Ix、Px和修正参数C[Q]，计算预测残差Errval，对预测残差Errval进行量化，得到qErrval，反量化，得到iqErrval；所述量化过程和反量化过程采用查表的方式实现，通过加减运算和移位运算完成qErrval、absErrval和mErrval的计算，absErrval为量化后残差值的绝对值，mErrval为要编码的残差值，通过比较运算得到输出条件控制，从而输出正确的数值，不同的条件分支下的计算并行处理；(5)对步骤(4)中得到的残差值进行量化处理，对量化处理结果进行Golomb编码，同时利用量化处理结果对与上下文环境变量Q相对应的参数变量进行更新；更新时按照JPEG-LS标准算法选取与上下文环境变量Q相对应的参数变量A[Q]、B[Q]、C[Q]、N[Q]以及归一化参数Reset，根据N[Q]及Reset的大小计算得到归一化处理后的N[Q]、-N[Q]、-2N[Q]、A[Q]、B[Q]的值，将归一化处理后B[Q]分别与N[Q]、-N[Q]、-2N[Q]进行比较，根据比较结果计算出更新后的A[Q]、B[Q]和C[Q]；(6)重复步骤(1)～(5)，对下一像素进行处理，从而完成整幅图像的近无损压缩。