高光谱图像无损压缩算法的dsp优化实现-计算机应用研究

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1、第２５卷第１期计算机应用研究Ｖｏｌ．２５，Ｎｏ．１２００８年１月ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＪａｎ．２００８倡高光谱图像无损压缩算法的DSP优化实现１１，２１何岳，王素玉，沈兰荪（１．北京工业大学信号与信息处理研究室，北京１０００２２；２．河北大学电子信息工程学院，河北保定０７１００２）摘要：基于ＴＩ公司的ＴＭＳ３２０ＤＭ６４２高性能ＤＳＰ芯片，实现了一种新的针对高光谱图像数据特点提出的基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法，并通过对算法在语言和结构上的优化，大大提高了算法的执行效率，为高光谱技术的推广和发展提供了重要的经验。实验结果

2、表明，优化后的代码执行速度是优化前的１８畅７２倍，是ＰＣ机上运行速度的２．２８１倍。关键词：高光谱图像；无损压缩；自适应预测；数字信号处理器中图分类号：ＴＰ３９１　　　文献标志码：Ａ文章编号：１００１唱３６９５（２００８）０１唱０１７８唱０３Ｌｏｓｓｌｅｓｓｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｈｙｐｅｒ唱ｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｒｉｅｓｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒ１１，２１ＨＥＹｕｅ，ＷＡＮＧＳｕ唱ｙｕ，ＳＨＥＮＬａｎ唱ｓｕｎ（１．Signal＆InformationProcessingLab，BeijingUniversityo

3、fTechnology，Beijing１０００２２，China；２．CollegeofElectronic＆InformationEn唱gineering，HebeiUniversity，BaodingHebei０７１００２，China）Abstract：Ａｎｅｗｌｏｓｓｌｅｓｓｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｈｙｐｅｒ唱ｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎ３ＤａｄａｐｔｉｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｗａｓｒｅａｌｉｚｅｄｏｎＴＭＳ３２０ＤＭ６４２，ａｈｉｇｈｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒｏｆＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ

4、ｓＣｏｒｐ．Ｂｙｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｉｔｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃｌａｎｇｕａｇｅａｎｄｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ，ｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｐｒｏｇｒａｍｗａｓｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｍａｄｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔｏｂｏｔｈｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｔｈｅｈｙｐｅｒ唱ｓｐｅｃｔｒａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｐｒｏｍｏｔｉｎｇｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐｒｏ唱ｇｒａｍｃａｎｒｕｎａｔｔｈｅｓｐｅｅｄ１８．７２ｔｉｍ

5、ｅｓｆａｓｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｎｏｎ唱ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｏｎｅｏｎＤＳＰｐｌａｔｆｏｒｍ，ａｎｄ２．２８１ｔｉｍｅｓｆａｓｔｅｒｔｈａｎｔｈｅａｌ唱ｇｏｒｉｔｈｍｏｎｐｅｒｓｏｎａｌｃｏｍｐｕｔｅｒ．Keywords：ｈｙｐｅｒ唱ｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅ；ｌｏｓｓｌｅｓｓｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ；ａｄａｐｔｉｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ＤＳＰ随着具有数百波段的成像光谱仪的迅速发展，其信号采样据样本表示连续变化的自然物理过程。该方法是最古老也是分辨率和光谱分辨率不断提高，记录的遥感数据海量增加，而最成功的压缩方法之一，是无损压缩编码的一个重要方向。传且对于某些应用，常常需

6、要对遥感平台上拍摄的原始图像进行统的预测方法中，预测系数一般是固定的，但是不同图像的特［２］实时计算和处理，这就带来了对遥感图像进行高效和高速无损点不同，不同的相关系数对应不同的最佳预测系数。［１］压缩的双重挑战。因此有必要找到一种适合遥感图像的无本文实现的三维自适应预测算法正是从这点出发，通过具损压缩算法，并将该算法在遥感平台上快速地实现，以满足遥有自学习能力的感知器神经网络模型，在对高光谱图像的编码感技术发展的新需要。过程中，根据预测误差的大小自适应地调整预测系数，从而提［３］在以往的工作中，针对高光谱图像数据特点提出的一种基高压缩效率。此外，由于算法采用如图１所示

7、的预测模型，于三维自适应预测的无损压缩算法具有良好的压缩性能，在压并且在预测前进行了波段排序，对去除高光谱图像的谱间冗余缩效率上相对于国际标准中最优的ＪＰＥＧ唱ＬＳ算法仍有一定的同样有很好的效果。经实验证明，该算法能有效地去除高光谱优势，并且算法复杂度适中，适于硬件实现。ＤＳＰ系统具有极图像的空间和谱间相关性；对１２８波段的ＯＭＩＳ唱Ｉ高光谱图像快的运算速度、惊人的处理能力，能满足对图像进行实时处理进行无损压缩，算法的平均比特率为２．９７ｂｐｐ，与ＪＰＥＧ唱ＬＳ算［４］的要求；并且体积小、功耗低，能实现脱机运行，特别适合遥感法相比，降低了