CCSDS星載圖像壓縮模塊的FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-

1、收稿日期:2008-11-27.基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60805030.光電技術(shù)應(yīng)用CCSDS 星載圖像壓縮模塊的FPGA 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)張學(xué)全1,2,顧曉東1,孫輝先1(1.中國(guó)科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心,北京100080;2.中國(guó)科學(xué)院研究生院,北京100080摘要:根據(jù)航天應(yīng)用的需要,采用CCSDS122.02B 21推薦的新一代空間圖像壓縮算法,基于FP GA 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了高速星載圖像壓縮模塊。針對(duì)算法的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了整體架構(gòu)。圖像采用分塊編碼的方法,對(duì)小波變換,采用了邊界補(bǔ)償?shù)娜哂喾謮K算法,提高了信噪比,位平面編碼各模塊采用并行與流水結(jié)合的方法,提高了掃描和編碼速率。通過(guò)測(cè)試,系

2、統(tǒng)性能指標(biāo)達(dá)到了航天任務(wù)需求。關(guān)鍵詞:CCSDS ;圖像壓縮;小波變換;位平面編碼;FP GA 中圖分類號(hào):V447文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-5868(200906-0935-05Design and Implementation of CCSDS 2based Onboard Image Compression U nit Using FPG AZHAN G Xue 2quan 1,2,GU Xiao 2dong 1,SUN Hui 2xian 1(1.C enter for Space Science and Applied R esearch ,Chinese Academy

3、of Sciences ,B eijing 100080,CHN;2.G radu ate School of Chinese Academy of Sciences ,B eijing 100190,CHN Abstract :Based on CCSDS122.02B 21algorit hm ,a high speed o nboard image compression module is designed and implemented on FP GA.The f unctional f ramework is p roposed after analyzing t he char

4、acteristics of t he algorit hm.The images are processed by blocking and ext ra pixels are compensated for wavelet t ransform ,from which t he compression performance is imp roved.Test result s verify t he applicability of t his designed module in space applications.K ey w ords :CCSDS ;image compress

5、ion ;wavelet ;bit plane encoding ;FP GA0引言星載圖像壓縮歷來(lái)是衛(wèi)星在軌數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著國(guó)際國(guó)內(nèi)空間探索活動(dòng)日益頻繁,星上圖像采集設(shè)備分辨率不斷提高,目前高分辨率星載遙感的原始數(shù)據(jù)率達(dá)到數(shù)個(gè)Gbit/s ,給數(shù)據(jù)緩存和傳輸帶來(lái)巨大的壓力。由于大容量存儲(chǔ)器擴(kuò)展能力和數(shù)據(jù)下行帶寬有限,高速低比特率圖像壓縮就成為解決這一困難的有效途徑。以通用處理器為核心的壓縮方案通常需要較高的時(shí)鐘輸入(大于100M Hz 才能滿足高速需求,不符合空間環(huán)境對(duì)星上電磁兼容的約束;而圖像壓縮專用ASIC 又不能靈活滿足任務(wù)需要,無(wú)法進(jìn)行功能裁剪,且不能保證供貨;采用FP

6、GA 實(shí)現(xiàn)壓縮算法雖然較為復(fù)雜,但能夠克服上述缺點(diǎn),且保密性好,成為壓縮系統(tǒng)研制方案的合理選擇。CCSDS (Consultative Committee for Space Data Systems ,空間數(shù)據(jù)系統(tǒng)咨詢委員會(huì)2005年正式推出了新一代空間圖像壓縮推薦標(biāo)準(zhǔn)CCSDS122.02B 211,它針對(duì)空間圖像處理的特點(diǎn),協(xié)調(diào)了算法性能與硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度的矛盾,兼容CCD 相機(jī)的幀格式輸出和推掃格式輸出,適用于從紅外,可見(jiàn)光到紫外等譜段的二維數(shù)字圖像壓縮。本文基于Xilinx FP GA ,采用CCSDS 的推薦算法,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了空間圖像壓縮模塊。文章在第二部分對(duì)CCSDS 算法原理和小波

7、分塊算法做簡(jiǎn)要介紹,第三部分闡述基于FP GA 的算法整體架構(gòu)及各個(gè)模塊結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,第四部分介紹實(shí)驗(yàn)結(jié)果,最后給出結(jié)論。5391壓縮算法分析CCSDS 算法采用了一種廣泛應(yīng)用的變換+編碼模型,如圖1所示。輸入圖像數(shù)據(jù)首先利用離散小波變換(DW T ,Discrete Wavelet Transform 進(jìn)行頻帶分解,以達(dá)到能量聚焦和去除相關(guān)性的目的,之后模塊對(duì)變換得到的小波系數(shù)進(jìn)行位平面掃描和熵編碼,最后拼接成輸出碼流。由于采用了位平面編碼(B PE ,Bit Plane Encoding ,可對(duì)嵌入式碼流隨機(jī)截?cái)?使得圖像可以漸進(jìn)傳輸,壓縮比/壓縮質(zhì)量可以連續(xù)調(diào)節(jié)。 圖1CCSDS

8、 壓縮算法模型1.1離散小波變換DW T 能夠?qū)?shù)據(jù)高頻成分在由粗到細(xì)漸進(jìn)的空頻域上正交分解,像顯微鏡一樣處理任意局部特征,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量壓縮。CCSDS 推薦了9/7浮點(diǎn)和整數(shù)兩種雙正交小波變換方法,整數(shù)變換可采用定點(diǎn)運(yùn)算,節(jié)省資源,運(yùn)算量小,適合于FP GA 實(shí)現(xiàn),且能夠?qū)崿F(xiàn)完全重構(gòu),故本文算法采用整數(shù)小波變換,一維提升公式如式(1、(21。由于二維變換是一維變換的張量積,等效于將圖像沿水平和垂直方向順次進(jìn)行一維分解。分解得到LL 1、HL 1、L H 1和H H 1子帶,其中LL 1為能量聚集的低子帶,可繼續(xù)進(jìn)行同樣的分解。根據(jù)協(xié)議規(guī)定,將原始圖像進(jìn)行三級(jí)二維分解,得到10個(gè)子帶,如圖2所示

9、,子帶加權(quán)后,即可進(jìn)行位平面編碼。 圖2小波變換系數(shù)位置分布圖D j =x 2j +1-916(x 2j +x 2j +2-116(x 2j -2+x 2j +4+12(1C j =x 2j -D j -1+D j2+12(21.2位平面編碼三級(jí)小波變換后的空頻圖像,如圖2,不同頻帶的系數(shù)形成了樹(shù)狀關(guān)系,每個(gè)DC 系數(shù)對(duì)應(yīng)3個(gè)四叉樹(shù),共64個(gè)成員組成一個(gè)家族。位平面編碼模塊首先根據(jù)位置關(guān)系,將同一家族成員聚集成8×8的數(shù)據(jù)塊,作為一個(gè)單元,并按照相應(yīng)DC 在LL 3中的排列順序,將各單元依次排列,然后開(kāi)始掃描和編碼。掃描前首先設(shè)定S 個(gè)連續(xù)排列的單元為一個(gè)段,每次掃描編碼只針對(duì)一個(gè)段

10、。段與段之間相互獨(dú)立掃描編碼,以防止空間信道傳輸中數(shù)據(jù)丟失的情況下,造成解碼端誤碼擴(kuò)散。編碼分交、直流系數(shù)分別進(jìn)行。在直流系數(shù)編碼中,DC 系數(shù),AC 深度先按照協(xié)議中給定的量化表進(jìn)行量化,然后對(duì)量化系數(shù)進(jìn)行Rice 編碼。交流編碼分位平面掃描和熵編碼兩部分。位平面掃描針對(duì)交流系數(shù)深度設(shè)定一系列閾值,按重要性由高到低,每次得到小波系數(shù)在一個(gè)位平面的有效值,對(duì)這些有效值按照1中的掃描算法分5階段順序進(jìn)行,形成轉(zhuǎn)義字,類型值等中間符號(hào),再對(duì)這些符號(hào)進(jìn)行熵編碼,編碼采用查表的方法。1.3圖像分塊算法通常,空間遙感圖像的尺寸都很大(行列通常都大于500像素,如果對(duì)整幅像進(jìn)行變換及編碼處理,從時(shí)間延遲和

11、資源占用上考慮都是不合理,甚至難于實(shí)現(xiàn)的。面對(duì)FP GA 有限的片內(nèi)邏輯和存儲(chǔ)資源,為了實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)壓縮,本文采取分了塊的方法,將整幅圖像分成小塊,對(duì)每一塊分別進(jìn)行處理,塊間進(jìn)行流水操作,在接收端可以分別解碼重構(gòu)合成圖像。這種方法,壓縮核只對(duì)分塊圖像進(jìn)行處理,與整幅圖像大小無(wú)關(guān),大大提高了壓縮效率和壓縮模塊的適用性。但直接將圖像獨(dú)立分塊的方法,一般采用延拓來(lái)彌補(bǔ)邊界數(shù)據(jù)的不足,在有損壓縮的情況下,會(huì)丟失塊間像素的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性,造成解碼重構(gòu)圖像的塊效應(yīng)。本文對(duì)9/7整數(shù)小波采用補(bǔ)償邊界的冗余分塊方法2,以較小的代價(jià)解決了邊界信息丟失的問(wèn)題。具體方法如下:以長(zhǎng)度為32的一維數(shù)據(jù)為例。由9/7小波變換

12、公式(1、(2可知,每進(jìn)行一級(jí)小波變換,需要在639前一級(jí)數(shù)據(jù)邊界左側(cè)補(bǔ)充4個(gè)數(shù)據(jù),右側(cè)補(bǔ)充3個(gè)數(shù)據(jù),以此類推,可得三級(jí)變換所依賴的原始數(shù)據(jù)范圍如圖3,其中雙豎線為邊界線。由圖可見(jiàn),最終得到4個(gè)直流分量,需要在左側(cè)補(bǔ)充28個(gè)數(shù)據(jù),在右側(cè)補(bǔ)充21個(gè)數(shù)據(jù),才能完成運(yùn)算。因此在本文中,我們每次送入圖像塊時(shí),將其三級(jí)變換所依賴范圍的像素?cái)?shù)據(jù)全部送入,則變換所得到的結(jié)果就與整幅圖像小波變換所得結(jié)果完全一致,避免額外引入塊效應(yīng)。采用此種方法的代價(jià)是增加了約5.4倍的片內(nèi)存儲(chǔ),和3.7倍計(jì)算量,但因?yàn)樗謭D像塊較小,并不會(huì)對(duì)硬件資源造成過(guò)大壓力,相對(duì)于整幅圖像的計(jì)算仍具有較大優(yōu)勢(shì) 。圖3三級(jí)小波變換邊界補(bǔ)充

13、數(shù)據(jù)范圍2算法的FP GA 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)采用自頂向下的方法,首先設(shè)計(jì)總體框架,再分別設(shè)計(jì)功能模塊。2.1算法實(shí)現(xiàn)的總體框架如圖4所示,由于壓縮速率和外部數(shù)據(jù)輸入速率存在差異,所以原始圖像數(shù)據(jù)首先輸入緩存,再將緩存內(nèi)容切分成小塊圖像送入小波變換模塊,變換的中間結(jié)果送入小波系數(shù)緩存,當(dāng)變換完成后,BPE 模塊接到控制指令,從小波系數(shù)緩存中讀取數(shù)據(jù),先進(jìn)行家族數(shù)據(jù)集合,加權(quán),掃描系數(shù)深度,直流系數(shù)量化等預(yù)處理,之后對(duì)DC 系數(shù),AC 深度進(jìn)行Rice 編碼,對(duì)交流系數(shù)進(jìn)行位平面掃描和編碼。直流和交流處理相互獨(dú)立,可并行執(zhí)行,以減少壓縮時(shí)間,所得到的結(jié)果送入碼字拼接模塊,形成連續(xù)的碼流送入輸出緩存。由于

14、DW T 模塊與B PE 模塊是兩個(gè)功能獨(dú)立的模塊,因此兩模塊間工作為流水模式,如圖5,使得壓縮周期由t DWT +t BPE 變?yōu)閙axt DWT ,t BPE ,因此可以減少時(shí)間延遲,提高壓縮效率 。圖4 算法實(shí)現(xiàn)整體框架圖5整體流水結(jié)構(gòu)示意圖2.2DWT 模塊的電路結(jié)構(gòu)DW T 模塊包含分塊和小波變換兩部分內(nèi)容。分塊按照1.3所述方法,每次從緩存讀取67×67大小圖像數(shù)據(jù)塊送入小波變換模塊計(jì)算,相鄰讀取的圖像塊會(huì)有重疊。對(duì)小波變換來(lái)說(shuō),變換速率和資源占用情況直接影響到整體性能。關(guān)于小波變換的硬件實(shí)現(xiàn)方法,已有許多相關(guān)文獻(xiàn)324作了報(bào)道。本文中,因?yàn)閴嚎s速率的瓶頸取決于周期最長(zhǎng)的

15、流水環(huán)節(jié),即B PE 環(huán)節(jié),所以從算法整體框架出發(fā),可以適當(dāng)放寬對(duì)小波變換速率的要求,轉(zhuǎn)而面向資源節(jié)省考慮問(wèn)題。因此,本文采取復(fù)用一維變換的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)三級(jí)二維變換。結(jié)構(gòu)如圖6。為降低存儲(chǔ)控制的復(fù)雜性和保持?jǐn)?shù)據(jù)同時(shí)讀取和存儲(chǔ),分配兩塊同等大小的片內(nèi)緩存。輸入數(shù)據(jù)經(jīng)接口控制模塊進(jìn)入一維小波變換,行變換后的結(jié)果送入緩存2,經(jīng)緩存2讀取數(shù)據(jù)繼續(xù)送入一維小波變換,列變換的結(jié)果送入緩存1,此時(shí)完成一級(jí)變換。接下來(lái)由緩存1讀取相應(yīng)位置的數(shù)據(jù),重復(fù)上述過(guò)程進(jìn)行第二級(jí)和第三級(jí)變換,最終變換結(jié)果存放在緩存1中,由接口控制模塊控制結(jié)果輸出 。圖6小波變換實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)一維小波變換采取提升格式,將乘法轉(zhuǎn)換成加法和移位操作,

16、方法如下:由式(1、(2可以得到其等效表達(dá)式(3、(4:D j =x 2j +1-116(x 2j +x 2j +2-x 2j -2-x 2j +4+8(x 2j +x 2j +2+1(3739C j =x 2j -1-D j -1-D j2(4由式(3、(4可得到計(jì)算步驟,描述如下:step1:temp1<=x 2j +x 2j +2-x 2j -2-x 2j -4;temp2<=(x 2j +x 2j +2+1<<<3;step2:D j <=x 2j +1-(temp1+temp2>>>4;step3:C j <=x 2j -(

17、2-D j -1-D j >>>2;step 之間采用流水操作,保證每個(gè)周期輸出一個(gè)結(jié)果,以此保持輸出緊湊連續(xù)。2.3BPE 模塊的電路結(jié)構(gòu)BPE 模塊針對(duì)一個(gè)段的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括預(yù) 處理,DC ,ACDept h 編碼,塊內(nèi)掃描,AC 熵編碼及碼字拼接五個(gè)部分。2.3.1預(yù)處理首先進(jìn)行編碼前的預(yù)處理。當(dāng)B PE 模塊從總體控制模塊得到DW T 模塊完成信號(hào)時(shí),即開(kāi)始從小波系數(shù)緩存中讀取數(shù)據(jù),根據(jù)讀取數(shù)據(jù)的地址,可以判斷小波系數(shù)的頻帶位置及家族歸屬情況,以此對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行加權(quán)和家族聚合,形成掃描單元,同時(shí)對(duì)讀取的小波系數(shù)測(cè)量數(shù)據(jù)深度,最終得到整個(gè)段內(nèi)各掃描單元的DC 深度和

18、AC 深度(ACDept h ,加權(quán)表見(jiàn)1。段內(nèi)全部數(shù)據(jù)讀取之后,暫存于寄存器中,然后對(duì)DC 進(jìn)行量化,量化表見(jiàn)1。2.3.2直流編碼預(yù)處理之后,編碼分兩路并行進(jìn)行。一路是針對(duì)DC 量化值和ACDept h 的Rice 編碼,另一路是針對(duì)DC 的量化余數(shù)和AC 系數(shù)的位平面編碼。在Rice 編碼中,包括差分,映射,編碼參數(shù)選擇,和變長(zhǎng)編碼幾個(gè)步驟。其中,編碼參數(shù)的選擇有遍歷尋優(yōu)和次優(yōu)公式兩種方法,為節(jié)省運(yùn)算,本文采用次優(yōu)公式計(jì)算編碼參數(shù)。由于Rice 編碼實(shí)現(xiàn)方法較為成熟,本文不作詳細(xì)闡述。2.3.3位平面掃描與編碼AC 系數(shù)和DC 量化余數(shù)的位平面編碼,是算法的核心部分,由塊內(nèi)掃描和AC 熵

19、編碼兩個(gè)模塊完成。如圖7所示,bp 表示位平面,B 表示塊,N 為AC 深度,S 為段內(nèi)所含掃描單元的數(shù)目。輸入數(shù)據(jù)首先存放在寄存器中,AC 系數(shù)按照位平面從高到低逐層掃描,一個(gè)位平面包含S 個(gè)掃描單元,在一個(gè)掃描單元中,系數(shù)掃描的次序如圖8所示,分為五個(gè)stage 。stage0為DC 余數(shù)掃描,stage1,stage2,stage3為掃描AC 系數(shù)并形成轉(zhuǎn)義符號(hào),對(duì)上層位平面已掃描中的像素在本平面中由stage4直接記錄剩余數(shù)值而不做符號(hào)轉(zhuǎn)換。掃描的過(guò)程中,下一層的掃描結(jié)果與上一層的掃描結(jié)果緊密相關(guān),因此要記錄掃面歷史信息,在生成新掃描字時(shí)進(jìn)行參考。由于掃描單元間無(wú)交叉信息,所以在本文的

20、設(shè)計(jì)中,采用S 個(gè)單元并行掃描以提高編碼效率。掃描中位平面間存在順序關(guān)系,但各位平面編碼是相互獨(dú)立的,所以多個(gè)位平面間掃描與編碼可以采用流水結(jié)構(gòu)處理。掃描模塊對(duì)一個(gè)位平面進(jìn)行掃描,掃描過(guò)后即送入編碼模塊進(jìn)行編碼。在編碼的過(guò)程中,首先要計(jì)算編碼選項(xiàng),方法是遍歷所有選項(xiàng)的碼字長(zhǎng)度,累加比較,挑選使碼長(zhǎng)最小的選項(xiàng),之后,即可根據(jù)選項(xiàng)查表映射碼字。映射表見(jiàn)1。2.3.4碼字拼接與隨機(jī)截?cái)嘤捎诖a流以8位或16位字節(jié)為輸出單位,必須將編碼輸出的零散變長(zhǎng)碼字拼接成以字或字節(jié)為單位的碼流。本文實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)如圖9。當(dāng)讀信號(hào)有效,則讀取輸入碼字,截取有效位,與剩余位拼接,如果湊足了新的單位碼流則輸出,并將剩余位右移;

21、若不足以形成新的單位碼流,則拼接后一同作為剩余位暫存。同時(shí),為了對(duì)壓縮比進(jìn)行靈活控制,要求可以隨時(shí)截?cái)啻a流,在碼字拼接并輸出的環(huán)節(jié)添加位計(jì)數(shù),一旦計(jì)數(shù)器滿足了壓縮比,將立刻輸出停止編碼信號(hào)。這樣可以省去不必要的計(jì)算。為了防止碼流不足的情況發(fā)生,當(dāng)讀信號(hào)無(wú)效而補(bǔ)0信號(hào)有效時(shí),將不輸入碼字,輸入8位0,用0補(bǔ)充不足的碼流。839 圖9碼字拼接及數(shù)據(jù)截?cái)喙δ芙Y(jié)構(gòu)3測(cè)試及結(jié)果分析本文采用Xilinx 的XC2V6000 器件作為設(shè)計(jì)驗(yàn)證平臺(tái),以此器件為核心搭建了驗(yàn)證系統(tǒng)。上層為驗(yàn)證板,FP GA 芯片外圍配有4片RAM ,下面有一層基于U SB 的接口板,兩個(gè)U SB 口與PC 機(jī)相連,分別為上行和下

22、行數(shù)據(jù)傳輸通道,由PC 機(jī)作為圖像源和接受方,可對(duì)不同大小的圖像以可變的發(fā)送速率進(jìn)行測(cè)試本文選取一系列512×512的8bit 遙感灰度圖進(jìn)行測(cè)試,采用40M Hz 時(shí)鐘,進(jìn)行8倍壓縮,耗時(shí)均為35ms 左右,峰值信噪比均大于30dB ,資源占用率約為60%,能夠滿足某些航天應(yīng)用的需求。圖10是其中三幅圖像的原圖和解壓圖對(duì)比,壓縮時(shí)間和效果如表1。5為SST (Space Solar telescope 應(yīng)用的壓縮實(shí)現(xiàn)方法,與之相比,本設(shè)計(jì)更具有適合航天應(yīng)用的功能優(yōu)勢(shì),對(duì)比如表2。圖10所得火星及月球表面圖像的原圖及解壓圖表1實(shí)測(cè)壓縮性能壓縮比CR峰值信噪比PSNR時(shí)間/ms火星表面

23、833.6337.74月面1839.9537.04月面2838.9238.58表2兩種設(shè)計(jì)壓縮功能對(duì)比算法變換實(shí)現(xiàn)平臺(tái)處理模式壓縮效果5EZW 5/3整數(shù)FP GA +DSP 不分塊,不抗誤碼參考項(xiàng)設(shè)計(jì)CCSDS 9/7整數(shù)FP GA 分塊,抗誤碼擴(kuò)散更優(yōu)64結(jié)論本文基于CCSDS 圖像壓縮協(xié)議,采用邊界補(bǔ)償?shù)娜哂喾謮K方法,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了高效的星載圖像壓縮模塊。通過(guò)采用并行結(jié)合流水的功能結(jié)構(gòu),提高了在軌壓縮的效率,實(shí)驗(yàn)表明,能夠滿足某些航天應(yīng)用的需求,說(shuō)明了設(shè)計(jì)方法的合理性,也為進(jìn)一步的改進(jìn)優(yōu)化提供了經(jīng)驗(yàn)。參考文獻(xiàn):1CCSDS.Image Data Compression.CCSDS122.02B 21S.2005,11.2Ritter J ,Moli