本文關(guān)鍵詞：基于Tilera平臺(tái)的CCSDS高光譜圖像無損壓縮算法實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 高光譜圖像 邊緣預(yù)測(cè) 無損壓縮 多核處理器 內(nèi)存管理

【摘要】：高光譜圖像廣泛應(yīng)用于土地、環(huán)境、資源和城市等方面,隨著高光譜圖像空間分辨率和光譜分辨率的不斷提高,數(shù)據(jù)量急劇增加,為解決龐大的數(shù)據(jù)量對(duì)圖像傳輸和存儲(chǔ)帶來的巨大壓力,必須對(duì)高光譜圖像進(jìn)行有效壓縮。但由于高光譜圖像的很多應(yīng)用對(duì)圖像質(zhì)量要求很高,需要盡可能無失真地保持原有光譜信息,因此,無損壓縮成為首選方案。在目前的高光譜圖像壓縮方法中,CCSDS 123.0-B-1算法是CCSDS組織制定的多/高光譜圖像無損壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。壓縮比和壓縮速率是評(píng)估圖像壓縮算法的兩個(gè)主要性能指標(biāo),無損壓縮不允許信息失真,壓縮比難以大幅提高,可通過提高算法的壓縮速率來提高算法的整體性能。傳統(tǒng)的圖像壓縮算法都是在單核處理器上實(shí)現(xiàn)的,但單核處理器的性能已發(fā)展到極致,僅僅改進(jìn)單核處理器難以帶來性能上的大幅提升,而多核處理器能極大地提高了處理器的計(jì)算性能,因此用多核處理器對(duì)高光譜圖像進(jìn)行無損壓縮,能大大加快壓縮速率。針對(duì)上述問題,本文主要研究CCSDS 123.0-B-1算法,本文的創(chuàng)新性工作包括:(1)對(duì)CCSDS 123.0-B-1算法進(jìn)行改進(jìn),提出了基于邊緣檢測(cè)的預(yù)測(cè)算法,以提高算法的壓縮比;(2)基于Tilera公司的TILE-Gx36多核處理器實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)后的CCSDS 123.0-B-1算法,以提高算法的壓縮效率。本文提出的基于邊緣檢測(cè)的預(yù)測(cè)算法,利用了圖像中的局部邊緣信息,通過動(dòng)態(tài)更新的判決門限值,檢測(cè)圖像中不同方向的邊緣,并且根據(jù)檢測(cè)到的邊緣方向,對(duì)位于不同方向的相鄰像素點(diǎn)賦予不同的預(yù)測(cè)權(quán)值,從而使得預(yù)測(cè)值更加接近原始像素值。仿真數(shù)據(jù)表明本文改進(jìn)的算法在壓縮時(shí)間沒有顯著增加的情況下,測(cè)試的所有高光譜圖像的壓縮比與原算法相比均有提高,提高幅度約為1.5%-11.2%。本文基于多核平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的壓縮算法,該并行程序主要包括高光譜圖像分割和內(nèi)存管理等模塊,由于該算法的串行特點(diǎn),本文將圖像分割成尺寸較小的圖像,實(shí)現(xiàn)的是小圖間的并行,由于切割圖像會(huì)帶來信息丟失,因此需要在信息丟失和并行度降低之間選取合適的折中。由于頻繁的申請(qǐng)和釋放內(nèi)存會(huì)帶來性能的損失,本文一次性申請(qǐng)所有需要的內(nèi)存,并用四個(gè)鏈表進(jìn)行內(nèi)存維護(hù)和管理。仿真數(shù)據(jù)表明,本并行程序所實(shí)現(xiàn)的無損高光譜圖像壓縮算法的壓縮速率遠(yuǎn)高于普通PC上的,約為PC上的13倍。
【關(guān)鍵詞】：高光譜圖像 邊緣預(yù)測(cè) 無損壓縮 多核處理器 內(nèi)存管理
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號(hào)對(duì)照表10-11
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表11-14
• 第一章 緒論14-24
• 1.1 引言14
• 1.2 高光譜圖像壓縮的背景及意義14-18
• 1.2.1 高光譜遙感技術(shù)14-15
• 1.2.2 高光譜圖像的特點(diǎn)和意義15-16
• 1.2.3 高光譜圖像壓縮性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)16-17
• 1.2.4 高光譜圖像壓縮的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 多核處理器18-21
• 1.3.1 多核處理器背景及介紹18-20
• 1.3.2 多核處理器發(fā)展趨勢(shì)20-21
• 1.4 論文主要工作及章節(jié)安排21-24
• 第二章 多核平臺(tái)介紹24-30
• 2.1 引言24
• 2.2 多核處理平臺(tái)簡(jiǎn)介24-26
• 2.3 TILE-Gx36處理器介紹26-29
• 2.3.1 Tilera公司簡(jiǎn)介26
• 2.3.2 TILE-Gx36處理器組成26-28
• 2.3.3 TILE-Gx36處理器性能介紹28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 CCSDS高光譜圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)算法及改進(jìn)30-44
• 3.1 引言30
• 3.2 CCSDS組織介紹30-31
• 3.3 CCSDS 123.0-B-1 標(biāo)準(zhǔn)算法31-35
• 3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)算法介紹31-34
• 3.3.2 算法不足分析34-35
• 3.4 基于邊緣檢測(cè)的預(yù)測(cè)算法35-41
• 3.4.1 相關(guān)預(yù)測(cè)算法簡(jiǎn)介35-38
• 3.4.2 基于邊緣檢測(cè)的預(yù)測(cè)過程38-39
• 3.4.3 邊緣檢測(cè)門限值更新39-41
• 3.5 仿真結(jié)果與分析41-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于多核平臺(tái)的CCSDS 123.0-B-1 算法的并行設(shè)計(jì)44-56
• 4.1 引言44
• 4.2 并行系統(tǒng)總體介紹44-45
• 4.3 并行系統(tǒng)流程45-51
• 4.3.1 圖像發(fā)送程序45-48
• 4.3.2 圖像壓縮程序48-51
• 4.4 動(dòng)態(tài)分配鏈表結(jié)點(diǎn)內(nèi)存51-52
• 4.5 并行系統(tǒng)仿真結(jié)果與分析52-54
• 4.5.1 分塊導(dǎo)致壓縮比降低結(jié)果分析52-53
• 4.5.2 并行系統(tǒng)編碼速率結(jié)果分析53-54
• 4.6 本章小結(jié)54-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 總結(jié)56
• 5.2 展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 致謝60-62
• 作者簡(jiǎn)介62-63

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