基于3D-LBT的高光譜圖像壓縮方法研究及硬件實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，高光譜傳感器分辨率的不斷提升致使高光譜圖像數(shù)據(jù)量顯著增加，使高光譜圖像壓縮變得越來越關(guān)鍵和必要。其中，基于變換的高光譜圖像壓縮方法是典型方法之一，具有有損無損兼容、有利于硬件實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)。本文研究并改進(jìn)了一種基于3D-LBT（Three Dimension-Lapped Biorthogonal Transform）的無損高光譜壓縮算法并對其進(jìn)行了軟件實(shí)現(xiàn)，并對關(guān)鍵模塊進(jìn)行了硬件實(shí)現(xiàn)。
　　首先，基于3D-LBT設(shè)計(jì)了高光譜

2、壓縮算法，包括3D-LBT、預(yù)測算法以及編碼器部分。針對預(yù)測部分，在研究了3D-LBT變換后高頻系數(shù)、低頻系數(shù)以及直流系數(shù)三種系數(shù)的相關(guān)性的基礎(chǔ)上，有針對性地改進(jìn)了具有三種模式的差分脈沖編碼調(diào)制（Differential Pulse Code Modulation，DPCM）算法。對于熵編碼部分，優(yōu)化設(shè)計(jì)了Range Coder的基本理論以及其技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法，在編碼器之前Histgram Packing以銜接預(yù)測運(yùn)算與編碼器，并且為了進(jìn)一

3、步改善編碼效果在編碼器之前增加了Positive Mapping運(yùn)算，之后對于Range Coder內(nèi)部的累計(jì)頻度統(tǒng)計(jì)的算法進(jìn)行了改進(jìn)。然后在基于Visual Studio2012平臺實(shí)現(xiàn)了該算法，并以Yellowstone calibrated scene0、3、10三幅高光譜圖像進(jìn)行了驗(yàn)證，得到平均壓縮比為3.603。
　　其次，采用超高速集成電路硬件描述語言(VHDL)實(shí)現(xiàn)了壓縮算法中的預(yù)測和編碼模塊，并在其內(nèi)部使用流水線結(jié)

4、構(gòu)將各子模塊組織起來，使用Modelsim10.1d對所編的模塊進(jìn)行寄存器傳輸級（Register-Transfer Level，RTL）仿真，并在對其進(jìn)行綜合之后進(jìn)行門級仿真，以為各模塊之上的流水線結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)做好鋪墊。并按照流水線結(jié)構(gòu)將各模塊組織起來，在利用Quartus II對其進(jìn)行綜合之后，使用Modelsim10.1d對其進(jìn)行RTL以及門級仿真，使用截取后的Yellowstone calibrated scene0、3、10三幅高