[发明专利]基于改进JPEG-LS算法的遥感图像近无损压缩硬件实现方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像压缩方法，特别是一种基于改进JPEG-LS算法的图像数据近无损压缩硬件实现方法。 

背景技术

JPEG-LS(Information Technology-Lossless/near-losslesscompression standard for continuous-tone still images)算法是联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group)制定的一种图像压缩标准，相比于其它的压缩算法，JPEG-LS在无损和近无损压缩领域具有更高的压缩性能。JPEG-LS是在LOCO-l算法基础上发展来的，LOCO-l算法通过对预测残差值进行基于上下文的编码达到压缩的目的。JPEG-LS标准算法采用两种模式对像素进行编码-游程模式和常规模式，常规模式对预测残差进行Golomb编码，而游程模式对游程长度进行编码，从而对平滑图像可以进行大倍率的压缩。Golomb编码是一种特殊的Huffman编码，对服从近似几何分布的预测残差有较好的压缩效果。 

JPEG-LS近无损压缩编码标准过程如下：第一，对当前要编码像素，通过其临近的四个像素点的重构值(分别为Rb、Rc、Ra、Rd)计算上下文环境变量Q；第二，通过上下文环境变量Q，判断对当前像素进行常规编码还是游程编码，若Q等于0，则进行游程编码，否则，进行常规编码；第三，对常规编码，首先通过当前像素的三个临近像素重构值(分别为Rb、Rc、Ra)对当前像素进行非线性预测，得到当前像素的预测值Px，然后计算当前像素实际值lx跟预测值Px之间的预测残差，然后对预测残差进行量化和反量化，并对量化后的残差进行Golomb编码。当前像素的预测值Px以及预测残差的反量化值计算得到当前像素的重构值Rx，并将Rx缓存起来用于下一个像素的编码(计 算上下文Q、非线性预测等)，常规编码的最后一步是参数更新操作。在进行Golomb编码过程中，用到四个上下文参数变量A[Q]、B[Q]、C[Q]、N[Q]，其中N[Q]为已编码像素中与当前像素上下文环境Q相同的像素个数计数值，B[Q]为当前上下文环境Q下前N[Q]个像素的预测残差的和，A[Q]为当前上下文环境Q下前N[Q]个像素预测残差绝对值的和，C[Q]为当前上下文环境Q下的偏差补偿值，用于补偿采用非线性预测带来的偏差；第四，对游程编码，包括游程扫描和游程中断两部分。首先判断当前象素值Ix跟临近像素值Ra的预测残差值是否在[-NEAR，+NRAR](NEAR为压缩质量控制参数)的范围内，若是，则继续扫描下一个像素，同时游程长度计数值加1；否则，进入游程中断部分，对当前象素值lx跟临近像素值Ra的差值进行Golomb编码。 

采用JPEG-LS标准算法进行近无损压缩硬件实现时存在以下不足之处： 

(1)由于编码时需要重构值而不是实际值来预测后面的像素，而采用标准算法获得重构值需要占用几个时钟周期，因此，采用该方法对图像难以进行适时快速的压缩处理； 

(2)在计算上下文Q时，需要多步串行计算才能计算得到Q值，关键路径较长，难以满足实时处理的需求； 

(3)计算预测值时，采用标准算法需要单周期内完成关键路径最长的Ra+Rb-Rc计算，不利于速度的提升； 

(4)在计算残差值时，采用标准算法在量化和反量化时用到浮点乘法，计算精度不能保证，计算复杂度较高，难以满足快速处理的需求； 

(5)参数变量更新时，标准算法涉及较多的加减运算和逻辑判断，且很多操作是串行运算，计算复杂度较高，影响了整个系统运行速度的提升。 

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种高速的基于改进JPEG-LS标准算法的对遥感图像进行实时近无损压缩的硬件实现方法。 

本发明的技术解决方案是：基于改进JPEG-LS算法的遥感图像近无损压 缩硬件实现方法，步骤如下： 

(1)通过输入图像的像素实际值直接计算获得输入图像的像素重构值，计算时采用公式 在单个时钟周期内完成计算，式中Rx为像素重构值，Ix为像素实际值，int为取整运算，Near为压缩比控制因子；