基于tilera平臺(tái)的ccsds高光譜圖像無(wú)損壓縮算法實(shí)現(xiàn)

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1、■Ｉ：爲(wèi)麥毛謂似者圍碩±學(xué)位論文Ｉ．雜Ｉ基于ＴＵｅｒａ平臺(tái)的ＣＣＳＤＳ高光譜圖像無(wú)損壓霸法實(shí)現(xiàn)３作者姓名何淑資＾＾９學(xué)校導(dǎo)師姓名、職賴王柯伊副教授５＾企業(yè)導(dǎo)師姓名Ｖ職敵李部偉髙工申請(qǐng)學(xué)位類別工程碩±０１１２０５６６學(xué)校代碼１０７０１學(xué)號(hào)１３分類號(hào)ＴＮＭ９密級(jí)公開(kāi)西安電子科技大學(xué)碩±學(xué)位論文基于Ｔｉｌｅｒａ平臺(tái)的ＣＣＳＤＳ髙光譜圖像無(wú)損壓縮算法實(shí)現(xiàn)作者姓名：何淑賢領(lǐng)域：電子與通信工程學(xué)位類別；工程碩±學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：王柯ｒ副教授

2、企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：李部偉高工學(xué)院：通信工程學(xué)院提交日期：２０１５年１２月ImplementationofCCSDSHyperspetralImageLosslessCompressionBasedonTileraProcessorAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByHeShuxianSu

3、pervisor:WangKeyanAssociateProfessorLiGaoweiSeniorEngineerDecember2015西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研巧成果。盡我所知，除了文中特別加標(biāo)注和致謝ｉ中所羅列的內(nèi)容Ｕ■外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研巧成果；也不包含一為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我同工作的同事對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已

4、在論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實(shí)之處一，本人承擔(dān)切法律責(zé)任。本人簽名：係如督日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明：本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文，允許查闊、借閱論文的復(fù)印件；學(xué)?？桑坠颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時(shí)本人保證，結(jié)合學(xué)位論文研究成果完成的論文、發(fā)明專利等成果，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位

5、論文在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。心疫：導(dǎo)師簽名：本人簽名例：日期；日期摘要摘要高光譜圖像廣泛應(yīng)用于土地、環(huán)境、資源和城市等方面，隨著高光譜圖像空間分辨率和光譜分辨率的不斷提高，數(shù)據(jù)量急劇增加，為解決龐大的數(shù)據(jù)量對(duì)圖像傳輸和存儲(chǔ)帶來(lái)的巨大壓力，必須對(duì)高光譜圖像進(jìn)行有效壓縮。但由于高光譜圖像的很多應(yīng)用對(duì)圖像質(zhì)量要求很高，需要盡可能無(wú)失真地保持原有光譜信息，因此，無(wú)損壓縮成為首選方案。在目前的高光譜圖像壓縮方法中，CCSDS123.0-B-1算法是CCSDS組織制定的多/高光譜圖像無(wú)損壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。壓縮比和壓縮速率是評(píng)

6、估圖像壓縮算法的兩個(gè)主要性能指標(biāo)，無(wú)損壓縮不允許信息失真，壓縮比難以大幅提高，可通過(guò)提高算法的壓縮速率來(lái)提高算法的整體性能。傳統(tǒng)的圖像壓縮算法都是在單核處理器上實(shí)現(xiàn)的，但單核處理器的性能已發(fā)展到極致，僅僅改進(jìn)單核處理器難以帶來(lái)性能上的大幅提升，而多核處理器能極大地提高了處理器的計(jì)算性能，因此用多核處理器對(duì)高光譜圖像進(jìn)行無(wú)損壓縮，能大大加快壓縮速率。針對(duì)上述問(wèn)題，本文主要研究CCSDS123.0-B-1算法，本文的創(chuàng)新性工作包括：（1）對(duì)CCSDS123.0-B-1算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于邊緣檢測(cè)的預(yù)測(cè)算法，以提高算法的壓縮比；（2）

7、基于Tilera公司的TILE-Gx36多核處理器實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)后的CCSDS123.0-B-1算法，以提高算法的壓縮效率。本文提出的基于邊緣檢測(cè)的預(yù)測(cè)算法，利用了圖像中的局部邊緣信息，通過(guò)動(dòng)態(tài)更新的判決門限值，檢測(cè)圖像中不同方向的邊緣，并且根據(jù)檢測(cè)到的邊緣方向，對(duì)位于不同方向的相鄰像素點(diǎn)賦予不同的預(yù)測(cè)權(quán)值，從而使得預(yù)測(cè)值更加接近原始像素值。仿真數(shù)據(jù)表明本文改進(jìn)的算法在壓縮時(shí)間沒(méi)有顯著增加的情況下，測(cè)試的所有高光譜圖像的壓縮比與原算法相比均有提高，提高幅度約為1.5%-11.2%。本文基于多核平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的壓縮算法，該并行程序主要包括

8、高光譜圖像分割和內(nèi)存管理等模塊，由于該算法的串行特點(diǎn)，本文將圖像分割成尺寸較小的圖像，實(shí)現(xiàn)的是小圖間的并行，由于切割圖像會(huì)帶來(lái)信息丟失，因此需要在信息丟失和并行度降低之間選取合適的折中。由于頻繁的申請(qǐng)和釋放內(nèi)存會(huì)帶來(lái)性能的損失，本文一