FPGA实现高光谱图像无损预测压缩技术研究

高光谱图像数据量大，难以实现实时无线传输，这严重制约了高光谱图像数据传输处理的实时性。为了解决这个问题，我们自主研制了Zynq台型光仪对照赛面高谱感采到特高谱像据行平台微型高光谱仪，对快照马赛克面阵高光谱传感器采集到的特定高光谱图像数据进行无预压，用损预测压缩。我们利用FPGA实现了这种压缩方式，其压缩比为1.7至2之间。这种方法增加了光图数无传的力，扩展了高光谱图像数据无线传输的能力，也扩展了微型高光谱仪的应用范围。 一、FPGA及其在图像压缩中的应用 现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，简称FPGA）是一种可以通过编程来实现特定功能的集成电路。由于其具有高度的可编程性和并行处理能力，FPGA在图像处理和压缩中得到了广泛的应用。在图像压缩领域，FPGA可以通过硬件描述语言（如VHDL或Verilog）来编程实现各种压缩算法，从而提高压缩处理的速度和效率。 二、高光谱图像及其数据处理挑战 高光谱图像是一种包含丰富的光谱信息的图像，其每个像素点都可以提供从可见光到红外线范围内的光谱响应数据。这种图像可以用于遥感、医学成像、生物识别等多个领域。然而，高光谱图像的数据量极大，这对数据存储和传输提出了很高的要求。为了实现实时处理和传输，需要对高光谱图像数据进行有效的压缩。 三、预测压缩技术 预测压缩是一种无损压缩技术，它利用数据之间的相关性来减少需要存储的数据量。在高光谱图像压缩中，可以利用相邻像素之间的光谱相似性，通过预测模型来压缩数据。这种压缩方法不会丢失任何信息，因此能够确保图像质量不会因为压缩而下降。 四、基于快照拼接区域阵列的压缩方法 本研究采用了基于快照拼接区域阵列的压缩方法。快照是指在相同位置连续拍摄的图像序列，而区域阵列则是指将多个快照拼接成一个大的图像。这种方法可以有效提高图像数据的压缩比，但同时也带来了更大的数据量，对计算和存储资源提出了更高的要求。 五、Zynq平台及其实现 Zynq是一种集成了ARM处理器和FPGA的可编程SoC平台。它结合了软件的灵活性和硬件的高性能，使得复杂算法的实现成为可能。在本研究中，我们利用Zynq平台的高性能FPGA部分来实现预测压缩算法，将算法转换为硬件逻辑，从而大幅提高了压缩效率。 六、应用前景 随着微型高光谱仪的开发和预测压缩技术的应用，高光谱图像数据的无线传输能力得到了显著提升。这不仅提高了数据处理的实时性，也扩大了微型高光谱仪的应用范围。例如，在遥感领域，可以实时传输高光谱图像数据进行分析和监控；在医疗领域，可以用于疾病的早期检测和诊断；在军事领域，可以用于目标检测和识别等。 总结，基于快照拼接区域阵列高光谱图像的FPGA预测压缩技术不仅解决了高光谱图像数据实时无线传输的问题，还拓展了微型高光谱仪的应用前景。通过FPGA的高效并行处理能力，实现了高效率的图像压缩，这对于推动高光谱图像技术的发展具有重要意义。"