超光譜圖像壓縮與DSP實現(xiàn)技術研究.pdf

1、超光譜成像儀可以獲得波段狹窄且連續(xù)的圖像，通過分析采集到的光譜圖像，可以得到被測物的光譜特征，直接識別被測物，在民用和軍用兩方面都有十分重要的應用價值。但超光譜圖像的海量數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和處理帶來極大的挑戰(zhàn)，因此必須對其進行壓縮編碼。
　　 本文首先研究主元分析(PCA)和小波變換相結合的超光譜圖像壓縮算法。主元分析法能夠有效地消除超光譜圖像的譜間相關性，而整數(shù)小波變換在去除空間相關性方面具有長處。對超光譜圖像的空間進行等

2、份分割，依次進行PCA和小波變換編碼，能夠有效地減少運行時間。通過建立壓縮比與保留主成分個數(shù)之間的非線性關系模型，快速求出任意壓縮比下保留PC的最佳個數(shù)。通過對美國可見光近紅外成像光譜儀(AVIRIS)和課題組研制的超光譜成像儀所獲取的光譜圖像的壓縮結果分析，這種改進的主元分析加小波變換的有損算法在壓縮效果和運行速度方面有明顯提高。
　　 為了利用硬件實現(xiàn)超光譜圖像壓縮，在分析比較現(xiàn)有壓縮算法的基礎上，論文提出一種基于預測加整數(shù)

3、小波變換相結合的混合算法。首先，考慮到隨著光譜分辨率的提高，譜間相關性變得越來越強，設計一個最佳的預測器可以有效的去除光譜圖像的譜間相關性。其次，使用有效的整數(shù)小波變換去除空間相關性，并利用嵌入式零樹編碼(EZW)實現(xiàn)對小波系數(shù)的進一步編碼。針對超光譜圖像壓縮平臺對高速數(shù)據(jù)的傳輸、處理和存儲的要求，采用高性能DSP芯片(TMS320DM642)實現(xiàn)上述超光譜圖像壓縮的混合算法，使用DMA和CACHE解決內存中高速圖像數(shù)據(jù)的交換問題，克服