基于DSP和LBT的遥感图像压缩系统设计

"本文介绍了一种基于DSP和LBT（可能是Local Binary Pattern，局部二值模式）的遥感图像数据压缩系统设计方法，该方法旨在降低当前基于FPGA的压缩系统的成本，解决FPGA的单粒子翻转效应问题。设计中，DSP用于执行核心算法，而FPGA仅用于管理和控制，降低了整体硬件成本。该系统应用于卫星数传分系统，接收并压缩由星载CCD相机捕获的图像数据，压缩率可设定为1:1、4:1和8:1，以满足不同的数据传输需求。" 在当前的遥感图像压缩技术中，FPGA常被用于构建高性能的硬件解决方案。然而，FPGA的高成本和单粒子翻转效应成为其应用的限制因素。为了解决这些问题，作者提出了一个创新的硬件设计架构，即利用多个数字信号处理器（DSP）配合一个FPGA。在这个设计中，DSP负责执行关键的图像压缩算法，而FPGA则承担管理和控制任务，这样既能保证系统的高效运行，又能有效地降低成本。 遥感图像数据压缩系统是卫星数传系统的关键组成部分，它接收来自星载CCD相机的图像数据，并进行压缩处理。举例来说，如果一颗卫星搭载了多个线阵CCD相机，这些相机以50MHz的时钟频率工作，帧周期为0.77毫秒，每帧图像数据量为4096字节，那么总的比特传输速率将达到725Mbps。系统需要支持三种压缩模式，分别是无损的1:1模式，以及有损的4:1和8:1模式。在8:1压缩模式下，输出码率需控制在100Mbps以下；在4:1模式下，码率应低于200Mbps。此外，系统还需满足接口数据单中规定的机械、热和电气性能要求。 为了实现高效且低复杂度的图像压缩，文章提到了一种基于双正交叠式变换的方法。双正交重叠变换是图像压缩中的一个关键步骤，它有助于能量的集中和稀疏表示，从而减少数据量。这里采用的LBT（可能是指局部二值模式的某种变形）变换，是一种快速整数实现的双正交重叠变换，其特点是使用分母为2的幂的整数分数近似来代替浮点运算，仅需进行整数加法和位移操作。图1展示了该变换的一维实现流程，二维变换则通过先行后列的一维变换序列完成。 另外，文章还提及了零树编码作为压缩过程中的优化手段，但具体的细节没有在此展开。零树编码是一种常用的熵编码技术，它利用图像数据的统计特性，尤其是零值的聚集性，进一步压缩数据，尤其适用于有大量零值的图像数据。 本文提出的基于DSP和LBT的遥感图像数据压缩系统设计，结合了DSP的计算能力和FPGA的控制功能，降低了硬件成本，提高了系统的可靠性和效率。同时，利用双正交重叠变换和零树编码等技术，实现了高效的图像压缩，满足了卫星遥感数据传输的高要求。这种方法对于降低遥感数据处理的系统成本和提高数据传输效率具有重要的实践意义。