基于CCSDS的低码率图像压缩优化算法

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1、2011年4月第2期中国空间科学技术ChineseSpaceScienceandTechnology基于CCSDS的低码率图像压缩优化算法高玉娥苏建(中国科学院光电研究院，北京100190)摘要为了提高空间数据系统咨询委员会(CCSDS)采用的图像压缩算法的编码效率，提出了一种二维预测模型。通过利用图像像素之间的空间相关性对直流系数的预测模式及其熵编码算法进行改进和优化，该算法在有效地提高了直流系数的压缩比的同时，也增强了其抗误码性能。试验结果表明，该算法在低码率条件下能获得更好的图像编码质量，与CCSDS原有算法相比，峰值信噪比值提高了o．1～o．3d

2、B。算法可极大地满足星载图像压缩数据在低码率下传输的要求。关键词差分脉冲编码调制熵编码二维预测模型直流系数遥感图像DOI：10．3780／j．issn．1000—758X．2011．02．0131引言随着航天技术的飞速发展，采集空间图像的需求日益增长，各种成像设备采样分辨率的不断提高使得单位时间内采集的图像数据量急剧增加，给星载存储器和下行通信链路带来极大压力。目前星载图像压缩技术的主流是基于小波变换的图像压缩算法，比较典型的有JPEG2000、SPIHT和CCSDS122．O—G一1[1一(以下简称CCSDS)。其中JPEG2000虽然压缩性能和图像质

3、量略好于CCSDS，但是由于其实现复杂度高影响了它在空间领域的应用[21；由wheelerFW等人提出的NLS(NoListSPIHT)图像编码算法，虽然弥补了SPIHT存储空间大的缺点，但降低了压缩性能o]。而CCSDS算法是空间数据系统咨询委员会针对空间应用开发的图像压缩标准，算法充分考虑了空间应用的特殊性，复杂度低，同时压缩性能高，在低码率下的压缩性能和JPEG2000、SPIHT相当甚至更好，符合星载图像压缩在低码率下传输的要求[4]。本文在研究CCSDS图像压缩算法的基础上，针对直流(DC)系数预测模式和熵编码进行重点研究并提出优化算法，试验表

4、明低码率条件下相对于CCSDS原有算法在压缩性能和质量上有显著提高。2CCSDS算法中DC系数预测编码CCSDS图像压缩系统结构主要由两部分组成，如图1所示。其中，离散小波变换(DWT)模块用来对输入图像进行去相关处理；位平面编码模块(BPE)用来对变换后的小波系数进行扫描和编码。收稿R期：2010—07—13。收修改稿日期：2010—12—3080中国空间科学技术塑△堕堡．．恢复图像离散小波变换位平面编码器离散小波逆变换卜．卜一位平面解码器压缩后码流图1CCSDS系统结构Fig．1SystemstructureofCCSDS位平面编码包括直流(DC)系

5、数编码和交流(AC)系数编码两部分。BPE以64个系数组成数据块，包括1个DC系数和63个AC系数，并且将相邻的S(取值6～220)个块组成一个段(segment)进行独立编码，从而有效抑制误码扩散。在一个段中，BPE首先对直流系数的高比特平面进行RICE编码，编码后的比特流成为嵌入式码流中最重要的部分。CCSDS图像压缩算法中对DC系数的编码分两个部分：第一部分是DC系数的初始编码，这一部分对DC系数超出AC系数最大位深的部分编码；第二部分是DC系数的更新编码，这一部分是和AC系数的编码在最后的位平面编码过程中一起编码。此处重点介绍的是DC系数的初始编

6、码。DC系数初始编码是按照组(gaggle，1个gaggle包含16个块，在Segment的最后允许gaggle中块的个数小于16)为最小编码单元，依次完成Segment中所有gaggle的DC系数初始编码。其过程包括两个处理阶段，即差分脉冲编码调制(DPCM)预测和自适应熵编码。5J，如图2所示。图2DC系数初始编码结构图Fig．2InitialcodingarchitectureofDCcoefficients预处理器的功能是将原始数据转换为熵编码器能够更有效压缩的样本。为保证压缩是无损的，预处理必须是可逆的。CCSDS标准推荐处理器由预测器和预测误

7、差变换器组成。预测器采用单位延迟预测器，预测误差变换器公式为：如一2△。，0≤△。≤以1如=2I△。I一1，一如≤△。(1)如=曰。+I△。I，其他J式中△。一C7。一C7。一l；以一min(C7。一1—280一口～，2％一。一1一C’。一1一1)。其中C’。一E(C。／口)，C’。一，一E(C。一。／q)；C。、C。一-表示图像像素值；q表示量化参数；BD表示量化后直流系数的位平面数。CCSDS算法推荐的熵编码是RICE自适应熵编码，熵编码器由一系列变长编码器组成，对于每一个单元自适应选定一种编码效率最高的编码器，然后将其编码结果与编码器的标识符

8、一起传输来完成单元的熵编码。由于每一个块单元均可自适应的选择最有效的熵编码方法，