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基于小波变换的数字图像无损压缩系统设计

2022-05-10杜久玲

电脑知识与技术 2022年9期
关键词:小波变换系统设计数字

杜久玲

摘要:随着科技的发展,图像压缩技术也已经由有损压缩逐渐转化成为无损压缩,在数字图像无损压缩的过程中,如何实现实时、高效是目前图像压缩领域的重要问题,为满足压缩需求,解决传统的数字图像无损压缩系统的运行速度慢、压缩效率低的问题,设计了基于小波变换的数字图像无损压缩系统,硬件部分设计DSP数字信号处理器、TMS320C6201芯片和DM642外设接口,软件部分首先优化了数字图像压缩传输数据,然后基于小波变换进行了无损压缩编码,最后设计了数字图像压缩框架,实现了数字图像无损压缩,进行系统测试,结果表明,设计的数字图像无损压缩系统性能良好,运行速度较快,压缩效率较高,有一定的应用价值。

关键词:小波变换;数字;图像;无损;压缩;系统设计

中图分类号:TP3         文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2022)09-0073-02

数字图像信息量大是不可避免的事实,随着大容量存储的出现,对数据存储需求有所缓解,现阶段解决问题的最根本方法就是数据的有效压缩。但是,数据压缩方法取决于要压缩的图像数据特性[1-3]。目前,数据压缩在通信、语音和图像处理、模式识别、信息恢复、信息存储和保密性等多个领域都得到了广泛的应用。小波变换编码具有嵌入渐进式传播优点,可以在任何位置暂停,而传统的数字图像无损压缩系统速度慢,压缩效率低,因此本文设计了基于小波变换的数字图像无损压缩系统。

1硬件设计

1.1 DSP数字信号处理器

DSP数字信号处理器结合了数字处理器特有的超高稳定性、可重复性,可实现大规模数据集成,具有器件可编程性高、用户自定义数据处理的优点,使电子信号数字处理应用手段更多样,功能更全面,应用领域更广阔[4]。因此,在本文设计的压缩系统中,使用了DSP数字信号处理器实时进行数据通信和语音处理。DSP处理器的内核包括8个并行处理时钟运算单元,数据处理频率可达300mhz,当8个并行处理运算单元同时组合运行时,可以直接快速到达速度峰值,数据时钟运算单元的运行最高速度约为2400mips,数据处理频率大约最高可达1.2ghz。

1.2 TMS320C6201芯片

TMS320c6201芯片有几个主要组成部分,接口由中央处理控制单元组成,CPU外部设备和路由存储器由设备接口组成,包括中央控制器的外部电源和中央控制器的串行接口,该芯片还包括一个并行数据接口、一个扩展数据接口、一个主机锁相端口和一个主机锁相环。TMS320c6201芯片内部有32位字节地址线,最大寻址线的空间为16G,字节内部的数据存储器可以实现512kbit的大量数据并行存储,能执行逻辑移位以及数据寻址操作。

1.3 DM642外设接口

DM642外设接口由用户可自行配置的独立双通道端口组成,每个端口又分成a和b两个模拟通道,a、b两个通道端口可分别处理图像传输数据,一个DM642端口可以同时处理6路传输数据[5-7]。将两个DM配置器进行配置,保证信号通道可以进行实时输出,DM642使用的总线接口可以直接控制外围设备,与整个网络中的其他控制器同时进行通信。DM642还同时具有可自由配置的串口,由数据管理系统将数据输入到多通道串口中。因此,DM642外设接口适合在本文设计的系统中应用。

2软件设计

2.1优化数字图像压缩传输数据

数字图像压缩传输数据优化包括SDRAM和L2的优化。EDMA数据传输与CPU操作无关,所有L2缓存与其他外围设备之间的数据通信都使用EDMA增强处理传输。传输通道一共包含64个,每个通道的优先级都可以进行预先配置。可以使用DM642支持的CSL API函数或CSL来直接进行控制。通过这种方式,可以直接分配EDMA。

CSLAPI的DAT模块函数具有简单的程序,用户不需要知道基本细节即可进行操作。但该模块函数具有程序不易调试的缺点,因此需要在程序稳定后使用。在图像压缩数据编码时,需要输入8位精度数字,再根据整数转换变化矩阵特性,分析转换过程中的数字差异。在地址更新中,可以使用起始地址偏移模式,转换模块地址,使其更容易处理。

2.2基于小波变换进行无损压缩编码

优化数字压缩传输数据后需要基于小波变换进行无损压缩编码。为了保证小波信号的有效性需要预先进行信号分解式Ψ(x)如(1)所示。

2.3设计数字图像压缩框架

在设计数字图像压缩框架时,需要根据DSP/BIOS的实时操作内核、DSP外围芯片的兼容性,将压缩框架集成到Code Composer Studio交互式开发环境中,并在压缩任务执行中使用消息机制进行通信,在本文设计的系统中,Task可以完成图像数据存储和文件分配表更新,ProcessTaskIs6J可以完成图像解码和压缩,Input Task和Output Task可以收集和显示图像数据,基于此设计的压缩框架如图1所示。

由图1可知,在配置该压缩框架时,需要注意操作映像与程序需求的变化,保证设计的压缩框架满足系统的压缩需求,提高压缩系统的压缩效率。

2.4实现数字图像无损压缩

本文设计的小波变换算法主要针对无损压缩的编码器进行变换,压缩程序的文件操作、用戶界面的调试信息取决于显示界面程序。第二是要修改不适合CCS环境的函数和变量,CCS与VC环境支持的函数和变量不同。在迁移时,DM642没有浮点表示,仅支持点计算和4种数据类型。CCS环境中的long为40bits,VC环境中的long为32bits。因此,根据实际情况,应适当修改源代码中的数据类型,避免调试出现问题,一旦出现偏差,应及时进行查找替换,避免在CCS中使用功能属性相似的函数。

为了在编码器中正确设置CCS编译选项,某些选项不能使用默认设置。由于编码器涉及动态存储空间分配和函数频繁调用,因此在代码迁移初期,必须将heap和stack设置得尽可能大,在优化时进行调整。保证两者可以在编译选项中修改,实现图像压缩编码的正确输入。

3系统测试

为了验证本文设计的基于小波变换的数字图像无损压缩系统的性能,搭建了测试平台,检测本文设计的压缩系统与传统的压缩系统的性能差异,进行实验。

3.1测试准备

选取标准编程测试平台,进行测试,选取Visual Basic 6.0进行图像分块处理,此时进行压缩,将选定的图像放入压缩系统中,为了保证有效性,需要预先设定压缩的范围,此时压缩的仿真示意图如图2所示。

由图2可知,进行压缩仿真时,首先需要根据仿真01H提示,選取压缩地址,使用该压缩地址进行初次读取,当输入编码转换时,需要利用转换后的地址,重新进行编码匹配,实现压缩,为后续的测试奠定基础。

3.2测试结果与讨论

在上述压缩仿真环境下,选取10组数字图像数据,分别使用本文设计的数字图像压缩系统和传统的数字图像压缩系统进行压缩,记录图像压缩差异,测试结果如表1所示。

由表1可知,本文设计的数字图像无损压缩系统能有效压缩数字图像数据,压缩的文件较小,且具有较小的压缩耗时,证明设计系统的运行速度快,压缩效率高。

4结束语

综上所述,对图像进行无损压缩处理可以增加图像的传输效率,在各个领域都有广泛的应用。因此本文基于小波变换设计了新的数字图像无损压缩系统,进行系统测试,结果表明,设计的系统的压缩耗时较小,运行速度快,压缩效率高,有一定的应用价值,可以作为后续数字图像无损压缩的参考。

参考文献:

[1] 朱福全,王华军,杨丽平,等.自适应波段选择与最佳预测顺序的高光谱图像无损压缩[J].光学精密工程,2020,28(7):1609-1617.

[2] 王兆丽,肖春霞,王梅娟,等.哈夫曼编码在图像无损压缩中的应用[J].计算机工程与科学,2019,41(S1):200-202.

[3] 孙建伟,薛长斌,郑铁,等.面向空间天文观测的序列图像无损压缩算法[J].空间科学学报,2019,39(6):847-852.

[4] 郭媛,敬世伟.基于L-L级联混沌与矢量分解的无损压缩光学图像加密[J].光子学报,2020,49(7):35-45.

[5] 肖绍章,张正伟,李芬芬,等.基于无损压缩和差值扩展的可逆图像水印算法[J].江苏海洋大学学报(自然科学版),2020,29(4):32-38.

[6] 谢云,李志中,唐广花,等.卷积神经网络的舰船图像快速无损压缩算法[J].舰船科学技术,2020,42(10):58-60.

[7] 舒锐,武少林,龚伟,等.星上高光谱图像无损压缩方法[J].上海航天(中英文),2021,38(4):152-160.

【通联编辑:张薇】

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