基于DSP的图像压缩系统设计与算法研究

提出一种基于DSP和FPGA协同设计实现视频图像压缩的控制逻辑方案。由FPGA模块来实现图像采集,DSP模块进行编码压缩,同时针对块匹配算法中搜索精度与计算复杂度相关性问题,介绍了一种基于块匹配的量子行为的微粒群优化算法（Block Match Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,BMQPSO）。在图像的实时压缩算法处理中,先对原始图像序列每一帧的宏块用微粒子进行搜索,再根据收敛性要求对压缩编码进行优化。实验结果表明该算法压缩效果优于经典搜索算法。     

多核并行DSP光场偏振图像快速处理技术

提出了一种基于光场的偏振图像快速提取及实时处理方法。以多核DSP TMS320C6678为核心处理器,实现了从光场图像的采集到偏振图像的提取以及处理等一系列连续过程。对系统硬件以及软件设计进行了详细介绍。系统采用DSP+FPGA的方式,其中FPGA模块实现cameralink相机接口以及图像采集,DSP模块实现图像的快速处理算法。光场图像采集、偏振图像提取及偏振信息反演及融合算法和软件的优化是保证系统高效工作的关键部分,并且进行了重点讨论,提出了相应的解决方案。实验结果表明,系统实现了多核DSP并行运算处理,比单核DSP运算速度提高4倍左右。     

基于DSP的数字图像采集、压缩系统的设计与实现

一种基于高速数字信号处理器TMS320VC5410DSP和CPLD的图像采集、压缩系统,分析了系统设计时的各个关键技术环节,介绍了JPEG图像编码算法的DSP的实现,讨论了图像编码中DCT变换的实现和优化,利用DSP的乘法累加指令和双字加/减法指令快速实现DCT。     

多维矩阵视频压缩算法的实时性研究

该文讨论并实时实现了多维矩阵视频压缩算法。结合多维矩阵视频压缩算法的特点,在以TMS320C6201为处理核心的并行DSP系统上进行了压缩算法的实时性研究。采用流水线的工作方式,在编码和解码端均有两片DSP并行来完成编码和解码。对于实时的仿真实验给出了重建图像,并将实验数据与MPEG进行了比较。实验结果证明,该算法及结构可实时实现视频图像的压缩,并具有高压缩比、高信噪比的特点,具有广阔的应用前景。     

基于小波编码的巡航导弹图像压缩方法研究

弹栽图像压缩系统要求压缩算法在保证图像质量的前提下对图像实现大压缩比实时压缩.针对这些要求,提出了采用小波编码算法作为图像压缩系统的实现算法和DSP作为算法的实现平台.小渡压缩算法分为两个部分,即先对图像进行整型提升小波变换,再利用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对变换结果进行编码.对小渡编码过程中存在重复运算和存储量大的缺点进行了改进,使之适合于DSP并行处理.实验结果表明,改进的算法与原算法相比,重构图像的峰值信噪比相当,大于28dB,满足图像质量要求;图像压缩速度达到20帧/s,完全满足实时性要求.     

基于DSP的航空图像压缩卡的设计及实现

根据航空图像压缩系统的特点和要求,选择提升小波＋SPIHT算法作为系统的实现方案;为了提高算法效率,对边界处理问题进行了合理简化,同时对SPIHT算法的实现进行了改进,实验结果表明该方案比Shaprio的小波变换＋EZW编码的压缩效率平均要高0.3dB;选择TI公司的TMS320C6416DSP芯片作为系统的实现内核,对关键代码进行了优化,实验结果表明算法效率比优化前提高了大约20倍;最后对压缩卡进行了设计和调试,并且在某航空图像回传系统中得到了实际应用。     

基于DSP和USB2.0的高速偏振图像采集处理系统

论述了基于 DSP 和 USB2.0接口的高速偏振图像采集处理系统的设计,详细介绍了偏振图像采集处理的实现方法和原理。利用 TMS320VC5509和 USB2.0接口芯片,实现了偏振图像的高速采集与处理,完成了图像的压缩传输。     

基于多C6455电视图像处理平台

设计了一种多DSP电视图像处理系统,该系统利用SRIO作为系统内部互联总线,以TI TMS320C6455为核心处理器。满足了电视图像处理实时性的要求。FPGA实现低层处理算法,DSP实现高层处理算法,实验结果证明该设计具有可行性。     

基于DSP和binLBT的卫星遥感图像数据压缩系统设计

卫星数据压缩要求实时压缩、低比特率和良好的图像质量,系统压缩算法选择基于定点叠式变换的低复杂度图像压缩方法,给出了定点叠式变换的实现流程和一种改进的零数编码的思路;在综合考虑成本、功耗、数据接口和处理能力的基础上,提出了多DSP FPGA的硬件方案,主要由DSP完成压缩运算,型号选取TMS320C6416,对压缩算法的DSP实现中的一些关键问题,如数据溢出、代码优化、并行计算等技术进行了研究,以一组遥感灰度图像为样本,分4:1和8:1两种压缩比对数据压缩模块进行了测试;在CCD相机时钟频率为50 MHz、帧频为1.3 K、每帧4096字节的输出条件下,每个DSP可以处理两路图像数据,压缩图像质量良好.     

基于CCD的图像采集处理系统的研究

以CCD作为图像传感器,以CPLD作为图像采集系统的控制核心,以DSP作为基本图像处理单元,实现了图像自动采集处理系统,完成了图像的快速采集、存储及数据处理。不仅对系统的硬件设计和软件设计进行了讨论,而且对应用的算法也进行了简单的介绍。     

基于高频子带自适应扫描的改进零树图像编码算法

提出了一种基于高频子带自适应扫描的新图像编码算法，该算法以EZW编码方案为基础，能够通过单独编码最低频子带、自适应扫描高频子带内小波系数、采纳复杂关联模型等措施，在一定程度上克服EZW编码算法存在的编解码速度慢、峰值信噪比（PSNR）有待进一步提高等不足。对比实验表明：算法在编解码速度、图像复原质量等方面均优于EZW算法。     

基于人眼视觉系统的自适应小波图像编码算法

本文提出了一种基于自适应小波分解与人眼视觉系统的低比特率图像压缩编码算法,该算法具有以下特点：（1）以子带能量为判别标准,能够根据图像内容进行自适应形式的小波分解;（2）建立了人眼视觉系统的掩蔽模型,并据此给出了全新的小波系数自适应量化策略.仿真实验表明：本文算法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于JPEG2000、EZW、FWP等小波域图像压缩算法（特别是低比特率下）,而且可广泛适用于不同特征的数字图像.     

一种高保真的图像压缩算法

针对工业测量、卫星遥感等许多领域里都需要存储与传统高保真的图像这一应用背景,提出一种新的算法,该算法采用一种向量变换,这种向量变换满足针对向量量化的信息处理过程的最优属性。该算法还采用了多套多层结构的码书和动态位分配的向量量化技术,利用该算法较好地提高了高保真的有损图像压缩的压缩比。实验表明,该压缩算法具有较高的、较稳定的压缩比率,较强的鲁棒性和较高的信噪比。     

一种小波变换域彩色图像压缩编码方案

提出了一种基于人眼视觉特性与局部相关的小波域彩色图像编码方案．该方案以嵌入零树小波（EZW）编码思想为基础,通过建立可逆彩色空间变换,丢弃部分高频细节子带、单独编码最低频子带、高频子带自适应EZW编码及多关联预测算术编码等措施,实现彩色图像的自适应压缩编码．实验结果表明,文中算法具有较好的压缩效果和较强的通用性．     

均值与矢量量化复合快速图像编码算法

矢量量化是一种有效的数据压缩技术,由于其算法简单,具有较高的压缩率,因而被广泛应用于数据压缩编码领域。通过对图像块灰度特征的研究,根据图像的平滑与否,提出了对图像进行均值和矢量量化复合编码算法,该算法对平滑图像块采用均值编码,对非平滑块采用矢量量化编码。这不仅节省了平滑码字的存储空间,提高了码书存储效率,并且编码速度大大提高。同时采用码字旋转反色（2R）压缩算法将码书的存储容量减少到1/8,并结合最近邻块扩展搜索算法（EBNNS）对搜索算法进行优化。在保证图像画质的前提下,整个系统的图像编码速度比全搜索的普通矢量量化平均提高约7.7倍。     

一种用于智能卡的人像信息压缩算法

为了提高现今被广泛使用的智能卡的安全性，本文提出了在智能卡中加入持卡人人像信息的方案，并且针对方案中由于智能卡容量的限制而引起的彩色人像信息的压缩问题提出了一种基于人像特征的分级压缩算法。该算法把无损压缩与有损压缩统一在小波变换的框架下，首先在图像中检测出人脸区域，然后对该区域采用无损压缩或低压缩比有损压缩，而对其它区域则采用高压缩比有损压缩。实验证明，该算法在压缩比和重建图像质量上取得了较好的效果。     

一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩算法

鉴于用神经网络实现图象压缩是一种非常有效的方法,为此提出了一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩编码算法,并对SOFM网络学习参数的优化进行了探讨.实验证明,与PCA SOFM连续编码算法和基本SOFM算法相比,这种混合编码算法,由于占用存储空间少,因而降低了码书设计的计算量,并改善了码书的性能.     

基于分块自适应预测的超声测井图象无损压缩编码

针对超声测井图象数据量较大,且要求实时传输的问题,提出了一种基于分块自适应预测的无损压缩编码方法,该方法首先对原图象分块;然后在每一子块内自适应选择预测方案,并进行DPCM编码;最后采用改进的LZW算法对差值进行编码输出。经过实验表明,该算法比较符号超声测井图象特点,其压缩倍数较现有无损压缩算法有很大提高,而算法复杂度没有明显增加,同时所需内存开销较小,因而特别适用于实时遥测系统。     

小波零树与霍夫曼相结合的图像编码

在总结以前有关嵌入式小波零树(EZW)图像压缩编码算法的基础上，提出了一种基于半自适应霍夫曼的增强型嵌入式小波零树图像编码算法(HAEZW)。该算法扩充了空间方向树的表示符号，然后根据各符号出现的概率，按位平面采用半自适应霍夫曼编码。实践证明，这种基于半自适应霍夫曼的增强型EZW算法对提高图像数据的压缩比是十分有效的。     

基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法

提出一种基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法，该算法通过以下4项措施提高EZW算法的工作效率：（1）对最低频子带进行单独编码；（2）定义多阈值以完善逐次逼近量化过程；（3）个性嵌入编码策略以消除编码冗余；（4）采纳关联模型以提高算术编码效率。实验结果表明，该算法是一种高效的图像压缩算法，其编解码速度、图像复原质量等关键技术指标均优于EZW和SPIHT等编码算法。