CCSDS图像压缩编码算法研究与DSP优化实现

摘要

随着空间科学技术的快速发展，人们对太空不断探索。遥感图像数据为人类探索提供了大量的空间信息，而遥感图像与一般图像相比具有纹理多、分辨率高、相关性差，其信息熵更大、冗余度更小。因此，在传输带宽有限的条件下，必须采用图像压缩的方法来减少传输数据量。
　　 国际空间数据系统咨询委员会(CCSDS)在2005年发布了其推荐标准，其压缩算法在压缩效率和算法复杂度上都经过谨慎考虑。CCSDS图像压缩算法采用离散小波变换(DWT)对图像数据进行去相关处理，并结合位平面扫描技术和熵编码技术对小波变换系数进行压缩编码。支持有损和无损两种压缩方式，能够实现码率可调和图像质量可控，该算法兼顾了压缩效率和算法复杂度，支持高速低功耗的硬件实现。另一方面，BIackfin533作为新一代嵌入式16位处理器，具有高度的并行处理和强大的DMA能力，简洁的RISC式微处理器指令集的优点，以及单指令多数据(SIMD)图像处理能力，提供了高效的程序效率。
　　 本文的工作就是在Blackfin上优化实现CCSDS压缩算法。首先对于CCSDS算法进行深入理解之后，对算法进行必要的调整，实现了PC到DSP平台的移植；其次，在Blackfin处理器上进行一系列优化措施：包括对算法的裁剪，对小波变换进行了汇编优化改进、调整数据存储结构、计算表格化、DMA传输等，并给出最后优化结果。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1空间图像压缩的必要性

1.2图像压缩编码的理论依据和发展

1.3编码系统的实现平台

1.4论文主要内容

第二章CCSDS图像压缩算法

2.1小波变换

2.1.1一维9/7浮点小波变换

2.1.2一维9/7整数小波变换

2.1.3二维小波变换

2.1.4二维多级整数小波变换

2.1.5小波变换后的系数特点

2.2位平面编码(BPE)

2.2.1小波变换后图像系数结构

2.2.2 DC系数的初始编码

2.2.3量化直流系数编码

2.2.4附加位平面DC系数编码

2.2.5交流系数的位深度编码

2.2.6位平面扫描和熵编码

2.3 BPE数据流及段码流结构

2.4本章小结

第三章DSP硬件开发环境

3.1 Blackfin533主要特点

3.1.1 Blackfin533处理器结构

3.1.2存储器

3.1.3 DSP主要外设接口

3.1.4 Blackfin533的指令集特点

3.2 Blackfin533的开发环境

3.3本章小结

第四章CCSDS图像压缩算法的移植和优化

4.1算法初步移植和裁剪

4.1.1算法初步移植

4.1.2算法裁剪

4.1.3优化前的运行结果

4.2系统级优化

4.3程序级优化

4.3.1内核优化

4.3.2循环和并行优化

4.3.3条件分支优化

4.4详述3个优化的例子

4.4.1用查表法代替复杂逻辑的实现

4.4.2比特输出函数的优化

4.4.3 DMA的实现

4.5优化结果

4.6本章小结

第五章实验结果及分析

5.1优化结果比较

5.2本章小结

第六章结束语

致谢

参考文献

在读期间研究成果