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【Word版本下載可任意編輯】面向遙感圖像高速壓縮的多FPGA處理器設計（一）隨著遙感技術的飛速發展及空間傳感器分辨率的不斷提高，遙感數據量成倍增加，已到達Gbit級甚至更高的計量單位；此外，遙感設備在空間環境溫度、氣壓、宇宙射線等因素的影響下，故障率較高。針對上述應用條件，遙感圖像壓縮處理系統應具備高效處理、可靠運行、高速通信3個基本要求。目前實現圖像壓縮的硬件處理系統可分為3類：①采用全定制專用集成電路（ASIC,ApplicationSpecificIntegratedCircuit）,它對算法開展單獨硬件處理，具有外部RAM和外圍接口，能獲得良好的處理效果，滿足高速通信的要求，現有圖像處理ASIC芯片（如AD公司的ADV212）得到了很好的應用,但無軍品級和宇航級，可靠性方面存在隱患，不適合用于遙感設備；②采用通用數字信號處理（DSP,DigitalSignalProcessing）,DSP具有先進的哈佛和流水構造，適于計算的乘加單元和優化的內部構造設計，使其得到了優異的處理性能，是遙感壓縮中較好的解決方案,但由于DSP外圍接口性能的限制，DSP間的數據交互以及任務分配協調困難，難以滿足高速通信的要求；③采用半定制現場可編程門陣列（FPGA,Field-ProgrammableGateArray）,FPGA相當于可編程ASIC,又比DSP內部資源豐富，可以到達較大的數據吞吐量，且保密性好，適合于遙感壓縮設備，但現有的FPGA方案多為特定的構造，只解決了中低數據量的快速壓縮，無法滿足海量遙感圖像的高速壓縮應用要求。

因此，本文提出一種基于多FPGA的壓縮處理器構造，包括4片Virtex-5FPGA和2片Spartan-3FPGA,針對該構造分別給出了高并行壓縮處理機制、容錯性設計以及高速通信策略。并將此構造應用于遙感圖像高速壓縮系統中，壓縮性能到達1.6Gbit/s以上。

1遙感圖像壓縮任務概述

海量遙感圖像壓縮任務需采用高速高保真的壓縮算法。壓縮算法應盡可能地保持圖像細節，保證弱小目標不丟失，同時應構造簡單、易于硬件流水和并行處理，具體采用基于小波變換和基于上下文的位平面預測編碼并算術編碼的壓縮算法。該算法一方面利用基于小波域中紋理失真敏感性模型的視覺量化方法，不均勻量化各頻帶各系數塊，提升了恢復圖像的主觀質量；另一方面通過改良位平面預測模型，利用系數塊內及塊間的多維相關性，進一步提升了熵編碼的效率。因此，在高倍壓縮條件下與JPEG2000相比，該算法能夠實現目標無畸變、無明顯失真、小目標不丟失，能將PSNR值提高0.5~0.7dB.另外，由于采用了定點化的小波變換和無乘操作的熵編碼，該算法僅有簡單的整數運算和移位操作，壓縮速度快、易于數字邏輯電路高速實現。

基于上述算法的遙感圖像壓縮任務從功能上可劃分為數據獲取、壓縮處理和碼流輸出3個模塊，壓縮處理模塊又可分為小波變換、量化、預測、位平面編碼和算術編碼5個單元，如圖1所示。

由圖1可得知，該遙感圖像壓縮

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