楊 雪，陳凡勝

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基于預(yù)測(cè)和JPEG2000的紅外圖像無(wú)損壓縮方法

楊 雪，陳凡勝

（中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所，上海 200083）

為了解決空間遙感凝視型探測(cè)器獲取的數(shù)據(jù)量巨大的問(wèn)題，研究了紅外圖像的無(wú)損壓縮。經(jīng)比較，JPEG2000國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)壓縮算法具有較好的壓縮性能且有相應(yīng)的ASIC（Application Specific Integrated Circuit）芯片易于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。本文對(duì)連續(xù)的紅外圖像序列的空間和時(shí)間相關(guān)性進(jìn)行了分析，以此為基礎(chǔ)提出了一種基于預(yù)測(cè)和JPEG2000算法相結(jié)合的無(wú)損壓縮方案，并以ASIC和FPGA為平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)復(fù)雜度低、性能高的實(shí)時(shí)無(wú)損壓縮系統(tǒng)。對(duì)不同復(fù)雜程度的源圖像進(jìn)行的壓縮實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)紅外圖像平均無(wú)損壓縮比4.516，與JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)算法相比，無(wú)損壓縮比提高了59%以上。

紅外圖像；空間相關(guān)性；時(shí)間相關(guān)性；線性預(yù)測(cè)；JPEG2000；無(wú)損壓縮

0 引言

非制冷紅外焦平面陣列（IRFPA）是紅外探測(cè)系統(tǒng)獲取紅外圖像信息的核心光電器件，隨著應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大以及半導(dǎo)體工藝的提升，IRFPA正朝著大陣列規(guī)模、高轉(zhuǎn)換精度、高幀頻探測(cè)的方向發(fā)展[1]。這些發(fā)展都帶來(lái)了同一個(gè)問(wèn)題——探測(cè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)。由于衛(wèi)星存儲(chǔ)容量和傳輸帶寬有限，紅外圖像壓縮技術(shù)成為紅外探測(cè)應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)。在空間紅外弱小目標(biāo)探測(cè)應(yīng)用中，要求傳輸過(guò)程中完全保留圖像信息以免損失的信息對(duì)后續(xù)目標(biāo)檢測(cè)和圖像處理造成影響，所以需要進(jìn)行無(wú)損壓縮。

基本的圖像無(wú)損壓縮方法有3種：去除圖像統(tǒng)計(jì)冗余的熵編碼算法、去除像素間冗余信息的預(yù)測(cè)壓縮算法和去除圖像全局相關(guān)性的變換編碼算法。第一代圖像編碼方法是基于Shannon信息論的熵編碼，代表方法包括Huffman編碼、算術(shù)編碼、Lempel-Ziv字典編碼等，這類(lèi)方法壓縮效率有限，壓縮比普遍不高；隨后，人們認(rèn)識(shí)到圖像像素之間有一定相關(guān)性，可以通過(guò)預(yù)測(cè)的方法去除信息冗余，提出了以差分脈碼調(diào)制（DPCM）為代表的各種預(yù)測(cè)編碼方法，靜態(tài)圖像無(wú)損壓縮新標(biāo)準(zhǔn)JPEG-LS[2]就是采用基于上下文預(yù)測(cè)編碼的思想，這類(lèi)方法硬件實(shí)現(xiàn)容易，壓縮比相對(duì)較高，但適用范圍較窄；20世紀(jì)90年代，小波變換被用于圖像編碼領(lǐng)域，它通過(guò)將圖像信號(hào)分解成不同空間分辨率、不同頻率特征和方向特征的子圖像，有效地去除了圖像的全局相關(guān)性[3]。1996年，Sweldens提出的小波提升方案，實(shí)現(xiàn)從整數(shù)到整數(shù)的小波變換[4]，被目前公認(rèn)的具有最好壓縮性能的JPEG2000[5]標(biāo)準(zhǔn)算法納入到核心無(wú)損壓縮框架中，這類(lèi)方法的壓縮比相對(duì)最高，算法相對(duì)復(fù)雜。還有一些新型壓縮算法，例如基于矢量量化[6]、分形理論[7]以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論[8]等壓縮方法，復(fù)雜度太高，很少用于紅外圖像壓縮。

1 紅外圖像特性分析

為了深入認(rèn)識(shí)連續(xù)紅外圖像[9]的相關(guān)性，本文用高德紅外相機(jī)在外灘對(duì)著江面上緩慢行駛的游輪進(jìn)行拍攝，對(duì)其中45幀連續(xù)的圖像進(jìn)行了分析。圖像尺寸為256×320，采樣精度為14bit，用16bit存儲(chǔ)，原圖像大小為160KB。下面我們來(lái)看看它的相關(guān)性。

1.1 空間相關(guān)性分析

空間相關(guān)性是指圖像內(nèi)某像素與相鄰像素間的相似性，用自相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量，定義式為：

式中：(1,)為圖像像素水平垂直方向的間距；(,)是圖像灰度函數(shù)；(,)為空間坐標(biāo)；為圖像尺寸；f為圖像灰度的平均值，即：

取不同的、值的組合，得到不同空間位置像素之間的相關(guān)性大小(,)。對(duì)45幅連續(xù)的紅外圖像，分別計(jì)算＝0、＝1（左右相鄰）、＝0、＝1（上下相鄰）和＝＝1（45°角）的自相關(guān)系數(shù)以及＝＝1, 2, 4（相同方向不同間距）的自相關(guān)系數(shù)，結(jié)果分別如圖1所示。

圖1 自相關(guān)性系數(shù)曲線

由圖1(a)可知，相鄰像素相關(guān)性較高，都在0.9以上，左右相鄰的像素的相關(guān)性最高，這是由于我們的探測(cè)器在垂直方向上有比較大的非均勻性。由圖1(b)可知，隨著像素之間距離變大，自相關(guān)系數(shù)快速減小。由此可知，紅外圖像具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性，其中左右相鄰的像素之間的相關(guān)性最大，像素間的間距越大，相關(guān)性越小。

1.2 時(shí)間相關(guān)性分析

連續(xù)的幀序列像素間的相關(guān)性（也稱(chēng)時(shí)間相關(guān)性）是指兩幀圖像在同一空間位置上的像素間的相似性，用互相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量，定義式為：

用同樣的思路，我們對(duì)緩慢進(jìn)站的列車(chē)、天空中緩慢移動(dòng)的云以及樓頂飛過(guò)的飛機(jī)等連續(xù)紅外圖像做了相關(guān)性分析。得到統(tǒng)一的結(jié)論：?jiǎn)螏瑘D像具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性，其中左右相鄰的像素之間的相關(guān)性最強(qiáng)；連續(xù)幀序列具有極強(qiáng)的時(shí)間相關(guān)性，互相關(guān)系數(shù)都在0.9以上。

2 紅外圖像無(wú)損壓縮系統(tǒng)

經(jīng)比較分析，同時(shí)綜合考慮實(shí)際應(yīng)用的需求，本設(shè)計(jì)采用西安電子科技大學(xué)開(kāi)發(fā)的一款高速圖像壓縮ASIC芯片（雅芯天圖）與Xilinx公司的VIRTEX-5系列的FPGA來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像壓縮系統(tǒng)。系統(tǒng)框圖如圖3所示。

圖2 互相關(guān)系數(shù)曲線

圖3 壓縮系統(tǒng)框架

數(shù)據(jù)采集板對(duì)相機(jī)拍攝的圖像按照一定的格式打包并通過(guò)LVDS接口送到轉(zhuǎn)接板，在轉(zhuǎn)接板中將數(shù)據(jù)解包緩存于SDRAM中，對(duì)要壓縮的圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)去相關(guān)并將預(yù)測(cè)殘差轉(zhuǎn)化成壓縮芯片要求的數(shù)據(jù)格式，通過(guò)LVDS接口（LVDS25電平，最高傳輸速率達(dá)200MHz）送到壓縮板經(jīng)雅芯天圖芯片壓縮，壓縮碼流經(jīng)LVDS接口送回轉(zhuǎn)接板再通過(guò)RS422串口送到PC機(jī)通過(guò)解壓縮軟件解壓重構(gòu)圖像，同時(shí)PC機(jī)還可以通過(guò)USB對(duì)壓縮芯片進(jìn)行配置。

2.1 設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)器

預(yù)測(cè)器去相關(guān)的基本思想是建立在圖像具有一定相關(guān)性的基礎(chǔ)之上，選擇相關(guān)像素對(duì)當(dāng)前像素進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后用真實(shí)值減去預(yù)測(cè)值得到數(shù)據(jù)量較小的預(yù)測(cè)殘差可以實(shí)現(xiàn)壓縮。預(yù)測(cè)器的性能越好，預(yù)測(cè)值越接近真實(shí)值，預(yù)測(cè)殘差就越小，壓縮效果也越好。無(wú)損壓縮中，預(yù)測(cè)編碼是去除圖像相關(guān)性的重要手段，常用的預(yù)測(cè)器主要有線性預(yù)測(cè)器和非線性預(yù)測(cè)器兩種。非線性預(yù)測(cè)器可以將圖像分成小塊，根據(jù)鄰域像素模板的平坦程度設(shè)計(jì)不同的預(yù)測(cè)函數(shù)，因而其預(yù)測(cè)效果比線性預(yù)測(cè)器好，但算法復(fù)雜度也相對(duì)較高。本系統(tǒng)可以通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)接板上的FPGA編程來(lái)設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)器，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)去相關(guān)。項(xiàng)目要求壓縮系統(tǒng)的整體算法復(fù)雜度低，因此我們選用線性預(yù)測(cè)器?？紤]到系統(tǒng)的普適性，并結(jié)合前面對(duì)圖像相關(guān)性的分析，針對(duì)圖像的空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性，我們?cè)O(shè)計(jì)了兩個(gè)簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)器。對(duì)于第一幀參考圖像，我們進(jìn)行幀內(nèi)預(yù)測(cè)。由于圖像左右相鄰的像素之間相關(guān)性最大，以第一列為參考，之后每一個(gè)像素用它左邊的像素來(lái)預(yù)測(cè)。圖像的幀間預(yù)測(cè)最簡(jiǎn)單的方法是直接用當(dāng)前幀的像素灰度值減去前一幀圖像的灰度值，即選擇前一幀圖像對(duì)應(yīng)位置的灰度值作為當(dāng)前處理幀的預(yù)測(cè)值，該方法也稱(chēng)為幀間差分編碼。本項(xiàng)目的紅外弱小目標(biāo)圖像中，目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)量很小并且空間細(xì)節(jié)少，所以幀間差分編碼的效率很高。因此對(duì)于相鄰幀的圖像，我們以第一幀為參考，之后每一幀圖像的像灰度值直接用前一幀同一空間位置上的灰度值來(lái)預(yù)測(cè)。用實(shí)際圖像的灰度值減去預(yù)測(cè)值得到預(yù)測(cè)誤差。對(duì)以上預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行了分布統(tǒng)計(jì)，如圖4所示，圖4(a)是幀內(nèi)預(yù)測(cè)誤差分布情況，圖4(b)是幀間預(yù)測(cè)誤差分布情況。

圖4 預(yù)測(cè)誤差的分布

可以看出，預(yù)測(cè)誤差以0為中心對(duì)稱(chēng)分布。原圖像的灰度值范圍是（3, 2155），幀內(nèi)預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)值范圍是（0, 659），幀間預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)值范圍是（0, 189），灰度值的動(dòng)態(tài)范圍大大降低。

由于我們的專(zhuān)用壓縮芯片只支持無(wú)符號(hào)數(shù)輸入，所以對(duì)得到的誤差值需要將負(fù)數(shù)映射為正數(shù)，我們對(duì)預(yù)測(cè)殘差進(jìn)行直流平移，即將誤差值整體加上一個(gè)值，使最小值變?yōu)?。

2.2 高速圖像壓縮芯片

雅芯天圖是西電面向航天遙感應(yīng)用開(kāi)發(fā)的一款基于JPEG2000國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)壓縮算法的專(zhuān)用壓縮芯片，主要功能是完成高速圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)壓縮編碼處理。它支持四級(jí)9/7或5/3小波變換，支持的圖像像素位深為8～16bit，支持從無(wú)損到有損任意碼率的壓縮。相比于ADI公司的具有較好性能的圖像壓縮芯片ADV212，該芯片的數(shù)據(jù)處理能力（120MSPS）提高了近兩倍（ADV212最高數(shù)據(jù)處理能力為65MSPS[10]）。圖5為雅芯天圖芯片的接口關(guān)系，通過(guò)配置接口，將芯片工作所需各個(gè)參數(shù)傳輸給芯片內(nèi)部的壓縮模塊，實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮。

圖5 專(zhuān)用壓縮芯片的內(nèi)部接口關(guān)系

2.3 JPEG2000算法

JPEG2000作為新一代靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，2000年，由國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）和國(guó)家電信聯(lián)盟（ITU）正式出臺(tái)。其杰出的圖像編碼性能和眾多吸引人的特性使其被廣泛應(yīng)用于移動(dòng)通信，醫(yī)學(xué)圖像，衛(wèi)星遙感等多個(gè)領(lǐng)域。圖6為JPEG2000編碼的基本結(jié)構(gòu)。

編碼器假定輸入數(shù)據(jù)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的動(dòng)態(tài)范圍，并且以零為中心，預(yù)處理過(guò)程就是讓這個(gè)假設(shè)能夠?qū)崿F(xiàn)。預(yù)處理主要是將源圖像劃分為較小的矩形區(qū)域，稱(chēng)為拼接塊，作為獨(dú)立的圖像用于壓縮。目的是為了降低壓縮過(guò)程所需的內(nèi)存資源。降低量級(jí)可以使樣本的動(dòng)態(tài)范圍基本關(guān)于零對(duì)稱(chēng)，使在進(jìn)行離散小波變換后的系數(shù)的動(dòng)態(tài)范圍不會(huì)過(guò)大，有利于編碼[11]。比如一個(gè)像素位深為的無(wú)符號(hào)灰度圖像，其輸出動(dòng)態(tài)范圍是[0, 2－1]，如果將每一個(gè)像素值減去2－1，就能得到動(dòng)態(tài)范圍以零為中心的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)態(tài)范圍。對(duì)每個(gè)拼接塊做離散小波變換，變換的目的是去除圖像的全局相關(guān)性，有利于后面的編碼從而大幅提高壓縮效率。為了實(shí)現(xiàn)無(wú)損壓縮，小波變換選用可逆的整數(shù)-整數(shù)的5/3變換。變換后的系數(shù)不能進(jìn)行量化，所以無(wú)損模式?jīng)]有量化操作。為了對(duì)小波變換后的系數(shù)進(jìn)行編碼，這里采用優(yōu)化截?cái)嗲度雺K編碼（EBCOT）[12]。第一級(jí)編碼按照位平面編碼的次序經(jīng)過(guò)三個(gè)通道進(jìn)行基于上下文的自適應(yīng)二進(jìn)制算術(shù)編碼。第二級(jí)編碼即分層打包形成碼流，壓縮后的碼流結(jié)構(gòu)和JPEG標(biāo)準(zhǔn)大體上一致。

2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了說(shuō)明本方案的壓縮效果，我們對(duì)不同復(fù)雜度的連續(xù)紅外圖像采用直接通過(guò)專(zhuān)用壓縮芯片壓縮和基于預(yù)測(cè)和JPEG2000相結(jié)合的方法壓縮，比較壓縮效果如表1所示。從表1可知，對(duì)于不同復(fù)雜度的紅外圖像，本文提出的壓縮方案均比直接用JPEG2000算法的壓縮比高，壓縮比最高可達(dá)7.2094。相比于單純用JPEG2000壓縮算法，本方案能有效提高壓縮比59%倍以上。

表1 兩種壓縮方案的比較

通過(guò)線性預(yù)測(cè)有效去除了圖像像素之間的相關(guān)性，對(duì)獲得的殘差圖像進(jìn)行JPEG2000壓縮，壓縮效果得到了很大的提高。對(duì)于實(shí)際紅外圖像序列，選擇第一幀圖像為參考圖像進(jìn)行幀內(nèi)預(yù)測(cè)，其后每一幀以前一幀為參考進(jìn)行幀間預(yù)測(cè)。為了控制壓縮的出錯(cuò)率，將每15幀圖像作為一組，即第16幀圖像作為新的第一幀參考圖像重復(fù)上述預(yù)測(cè)，如此循環(huán)，可以實(shí)現(xiàn)較好的壓縮效果，滿(mǎn)足實(shí)際工程的應(yīng)用要求。

圖6 JPEG2000算法基本框圖

3 紅外圖像重構(gòu)

為了方便后續(xù)對(duì)原圖像進(jìn)行處理和分析，我們需要對(duì)采集的壓縮碼流進(jìn)行解壓縮。本系統(tǒng)是在PC機(jī)上用與雅芯天圖壓縮芯片配套的解壓縮軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的解壓縮。解壓縮是壓縮的逆過(guò)程，如圖7所示。

圖7 解壓縮過(guò)程

3.1 JPEG2000解碼

本實(shí)驗(yàn)是將壓縮碼流傳送到PC機(jī)端，用與專(zhuān)用高速圖像壓縮芯片配套的解壓縮軟件對(duì)碼流進(jìn)行解壓縮，得到解碼后的殘差圖像來(lái)重構(gòu)原圖像。由于殘差圖像進(jìn)行平移處理之后才進(jìn)行JPEG2000壓縮，所以解碼出來(lái)的殘差圖像要減去一個(gè)平移量。這個(gè)平移量我們會(huì)通過(guò)轉(zhuǎn)接板送到PC端。

3.2 線性逆預(yù)測(cè)

由于專(zhuān)用高速壓縮芯片支持有損，無(wú)損和直通三種壓縮模式。為了實(shí)現(xiàn)逆預(yù)測(cè)，我們需要將第一幀參考圖像的第一列像素值通過(guò)直通模式發(fā)送到解壓端，結(jié)合第一幀殘差圖像我們可以還原第一幀參考圖像，再通過(guò)其他殘差圖像可以依次重構(gòu)其他的圖像。

理論上，無(wú)損壓縮是完全無(wú)失真的壓縮，重構(gòu)圖像應(yīng)該跟原始圖像完全一樣。為了準(zhǔn)確驗(yàn)證重構(gòu)效果，以原始圖像和重構(gòu)圖像之間的均方誤差（MSE）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。MSE的定義式如下：

分別計(jì)算每一幀重構(gòu)圖像和原始圖像間均方誤差，結(jié)果都為0，說(shuō)明該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的壓縮過(guò)程確實(shí)是無(wú)損壓縮。

4 結(jié)論

紅外圖像壓縮是紅外探測(cè)應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)。為滿(mǎn)足項(xiàng)目對(duì)壓縮系統(tǒng)小體積、高性能、低復(fù)雜度的要求，提出用FPGA＋ASIC作為硬件平臺(tái)來(lái)搭建無(wú)損壓縮系統(tǒng)，在兼顧系統(tǒng)低復(fù)雜度的情況下采用集成了性能較好的JPEG2000算法的高速圖像壓縮芯片，為提高系統(tǒng)壓縮性能提供了基礎(chǔ)。針對(duì)紅外圖像序列有很強(qiáng)相關(guān)性的特點(diǎn)，提出了基于預(yù)測(cè)和JPEG2000相結(jié)合的無(wú)損壓縮方案，并在硬件平臺(tái)上取得了較好的壓縮效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與JPEG2000壓縮方法相比，本文提出的基于預(yù)測(cè)和JPEG2000相結(jié)合的紅外圖像無(wú)損壓縮方法利用簡(jiǎn)單的線性預(yù)測(cè)去除紅外圖像的空間和時(shí)間相關(guān)性，使壓縮比提高了59%以上。在其他紅外探測(cè)應(yīng)用中，根據(jù)獲取的紅外圖像的相關(guān)性特性，可以設(shè)計(jì)相對(duì)復(fù)雜、更有針對(duì)性的預(yù)測(cè)器對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)去相關(guān)，這樣可以取得更好的壓縮效果。

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Lossless Compression of Infrared Image Based on Prediction and JPEG2000

YANG Xue，CHEN Fansheng

(Shanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of Science, Shanghai 200083, China)

Among the various IR image compression methods, the standard compression algorithm JPEG2000 has better compression effect. A new compression scheme based on prediction and JPEG2000 is presented by analyzing the correlation of continuous IR image sequences. A low-complexity, high-performance, real-time compression system is realized based on FPGA and ASIC. The experimental results show that the average lossless compression ratio of continuous IR image sequences is 4.516, which is improved by more than 59% compared with JPEG2000.

infrared image，spatial correlation，inter-frame correlation，linear prediction，JPEG2000，lossless compression

TN216，V443＋.1

A

1001-8891(2016)02-0144-05

2015-10-22；

2015-11-23.

楊雪（1991-），女，湖北武漢人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榭臻g大面陣紅外探測(cè)數(shù)據(jù)的壓縮。E-mail：angelayx@mail.ustc.edu.cn。

陳凡勝（1978-），男，山東鄒城人，研究員，主要研究方向空間紅外弱小目標(biāo)探測(cè)。E-mail：cfs@mail.sitp.ac.cn。

國(guó)家863項(xiàng)目（2015AA7031089D）。