一種靈活可靠的星載圖像壓縮編碼技術

張喜明，張耀宗，顏露新，張天序

(1．中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊050081; 2．華中科技大學 圖像識別與人工智能研究所，湖北 武漢430074)

一種靈活可靠的星載圖像壓縮編碼技術

張喜明1，張耀宗2，顏露新2，張天序2

(1．中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊050081; 2．華中科技大學 圖像識別與人工智能研究所，湖北 武漢430074)

針對星上圖像數據量大、傳輸帶寬有限、關鍵信息不能丟失、星地傳輸鏈路存在干擾和碼流存在誤碼等問題，提出了一種分塊可調的JPEG-LS壓縮算法及滿足一定誤碼率的信源檢糾錯編碼方式。壓縮算法對圖像進行分塊的同時通過在分塊邊緣使用梯度填充的方法避免了壓縮比降低的問題。算法能夠有效地控制誤碼的擴散，通過對不同分塊采用無損/微損壓縮模式組合的方式，既能保留敏感數據不丟失，又能獲得較高的壓縮比。通過實驗分析對比3種典型的檢糾錯編碼方法，從而得出適合星上應用環境的信源檢糾錯編碼方式。

衛星;壓縮;檢糾錯;誤碼

0 引言

近年來，我國處于航天航空事業高速發展的階段。高性能、高空間分辨率的遙感傳感器得到了應用，隨之而來的是很高的原始碼速率和巨量的原始數據。隨著遙感數據的日益龐大，使得有限的信道帶寬和數據存儲容量與傳輸大量遙感數據之間的矛盾日益突出，數據壓縮編碼成為了星上數據處理的重要組成部分［1］。而衛星遙感圖像與常規靜止圖像相比，具有圖像相關性差、信息熵值高和冗余度小等特征，并且衛星通信帶寬有限，通信環境復雜多變［2－3］，所以星載壓縮編碼技術相比普通的圖像壓縮技術更加困難。為了提高星地傳輸中壓縮編碼的編碼效率，降低通信環境引入的誤碼擴散問題，在JPEG-LS壓縮算法的基礎上引入了信源編碼和分塊編碼算法，經理論分析和試驗測試，達到了設計效果。

1 壓縮編碼技術進展及星上應用分析

現有的壓縮技術可大體分為無損壓縮和有損壓縮。傳統的無損壓縮技術，如Huffman編碼［4］、Rice編碼和 JPEG-LS［5］編碼等;有損壓縮技術，如基于離散余弦變換(Discreate Cosine Transform，DCT)的壓縮;基于小波變換的壓縮，如 JPEG 和JPEG2000［6－7］算法等都已經在各種類型的星上壓縮中得到實際應用。對于面向民用(如地球環境研究等)的衛星，使用有損壓縮技術可以以數據的部分損失為代價換取很高的壓縮比，大大緩解了衛星通信數據傳輸帶寬的緊張，但是對于其他應用需求的衛星，由于衛星遙感數據的高度敏感性和重要性，要求壓縮過程不能損失數據中的重要信息。因此，星上數據壓縮仍然主要以無損壓縮為主。

在星地傳輸通信過程中，壓縮碼流受到外界環境的干擾，導致壓縮碼流傳輸過程中出現誤碼和丟包現象。一般在數據傳輸通信中，可以采用重傳協議來保證數據的可靠傳輸［8］。然而，對于衛星通信，重傳并不可行。一方面是由于衛星通信有實時性要求;另一方面衛星圖像編碼后的數據量大，反復重傳會導致信道堵塞。通常的解決方法是在衛星圖像編碼的過程中保留一定的冗余，引入檢糾錯編碼技術，如:EDC檢錯編碼、2D-ECC糾錯編碼和RS糾錯編碼［9－12］等，從而較好地解決誤碼和丟包的問題。

在軍事領域中，實時性和無損度是衛星遙感圖像數據處理的首要指標。實時性要求壓縮算法的復雜度不能過高，壓縮比盡量得大;無損度要求壓縮算法對圖像進行壓縮的時候不能損失重要的信息，同時算法具備一定的抗誤碼性能。這2個指標往往是相互矛盾的，因此，星上數據壓縮算法設計如何有效權衡二者的關系，綜合考慮各種因素是研究的重點。

2 適應于星上應用的壓縮編碼算法

2．1 本文壓縮編碼總體流程

本文提出的壓縮編碼主要分為2個部分:壓縮和信源檢糾錯編碼，如圖1所示。

圖1 本文壓縮編碼總體流程

2．2 JPEG-LS算法原理

目前，無損壓縮領域比較活躍的方法有JPEGLS［1 3－1 4］和 CALIC［15］等。星上壓縮方案要求實時和硬件復雜度低(功耗小)，所以常選擇預測效果其次的 JPEG-LS算法，而不是預測效果最好的CALIC。JPEG-LS本身也包含微損壓縮模式。JPEG-LS主要包括3個部分:預測器、建模器和編碼器。JPEG-LS壓縮編碼算法的框圖如圖2所示，該編碼算法考察當前像素的幾個已出現的近鄰，用其作為當前像素的上下文［1 6］，用上下文來預測像素，從幾個這樣的概率分布中選擇一個，并根據該分布采用Golomb碼字來編碼預測誤差。

圖2 JPEG-LS壓縮編碼框圖

圖2中，建模器表示當前編碼的像素x的上下文模板，預測器利用上下文像素a、b、c的值預測x，而后從 x中減去預測值得到預測誤差 Errval，再通過建模器得到統計信息進行Golomb編碼，從而得到該像素的壓縮碼流。

2．3 針對星上應用的壓縮算法改進

如果對圖像直接使用 JPEG-LS算法進行壓縮編碼，一方面在無損模式下無法達到星上應用對于壓縮比的要求;另一方面，由于算法對整幅圖像采用同一個預測鏈編碼，在星地傳輸鏈路出現誤碼后，誤碼將擴散至該誤碼位置以后的整幅圖像。鑒于以上2個原因，需要考慮對圖像進行壓縮時，使用分塊策略。一方面，將圖像分成不同的子區域，則對于那些不感興趣的區域塊，可以采用具有高壓縮比的微損壓縮模式，而僅對感興趣區域采用無損壓縮模式;另一方面，分塊編碼把整個預測鏈分成多個獨立的預測鏈，從而將誤碼造成的解碼錯誤限制在局部子塊內，有效減少了誤碼擴散帶來的影響。算法中典型的分塊大小可以設置為以下幾種:8×32，8×64，16× 32，16×64。

如果只是簡單地將圖像分塊并應用 JPEG-LS算法，則由于邊界處理問題會導致單個塊的壓縮比反而下降，從而有可能導致整個圖像的壓縮比降低。以分塊大小為8*32為例，根據JPEG-LS壓縮編碼中殘差預測算法的思想，對于讀入的分塊像素，需要補齊1行2列，即補齊為9*34的空間大小，為接下來的上下文預測做準備。對補齊的第1行和第2行第1列初始化為0，示意圖如圖3(a)所示。從圖3中可以看出，對于邊界像素(第1行、第2行第1列)進行編碼時，如果像素值偏大，那么會導致梯度值很大，編碼長度也很長;不僅如此，由于邊界像素會形成一個相對穩定的編碼序列，當編碼進行到非邊界像素(第2行第1列)時，該像素的梯度值與邊界像素的梯度值會有很大不同，這樣又會形成一個不一樣的序列，與前面的像素沒有任何關聯性。以上幾點原因都會導致單個分塊的壓縮比下降，那么如果在掃描圖像進行編碼時，由于累計，壓縮比則會很低。

鑒于原算法中存在不足，本文提出基于梯度的邊界填充方法。在原算法中，各個分塊的邊界填充的值均為固定的值0，這樣損壞了圖像序列。在改進算法中，對各個分塊的邊界填充不同的值，填充的依據，是使邊緣盡量的平滑，即在邊界填充的像素不在統一填充第1個像素 x，而是填充與它最臨近的像素，對第1個像素進行編碼需要先填充4個值，那么將第1個像素x填充到第1行前3列和第1列第2行;之后的填充值，依照其左下角的像素值進行填充。如圖3(b)所示。

圖3 原始算法和改進算法的邊界處理

使用梯度填充法的邊界像素具有很好的平滑性，殘差的值會很小，進而全圖的壓縮比會有一定的改善，實驗數據證明了此推論。實驗數據選取MODIS圖像和另外3幅單值圖像作為測試圖像，測試結果如表1和表2所示。

表1 測試結果1

表2 測試結果2

測試實驗可以得出以下結論:

① 改進算法與原算法相比，對于大部分圖像而言，可以很大程度地提高壓縮比;

② 改進算法增加了碼流冗余，對于像素為全0的圖像或者圖像中大部分像素為0的圖像，改進算法的壓縮比不及原算法，但是此時壓縮比本身就很高。

2．4 信源檢糾錯編碼算法選取

在當前星地無線信號傳輸過程中，信道一般存在誤碼，這將影響星上壓縮單元輸出的碼流中的一些比特位。為此，要求在對星上數據進行壓縮的同時進行信源檢糾錯編碼，編碼算法具有如下性能: ① 糾錯，即能糾正碼流中錯誤的一些比特位;② 檢錯，即在無法糾正碼流中錯誤的比特位時，可以檢測出錯誤碼流出現的位置。

目前常用的檢糾錯編碼主要有EDC檢錯編碼、2D-ECC糾錯編碼和 RS糾錯編碼。相比其他2種方法，RS算法運算量大，設計的參數與公式比較多，但是具有很強的檢錯和糾錯能力。由于篇幅限制，這里不再敘述各個算法的原理，而是直接對3種算法進行實驗對比分析，從而得出適合星上應用的檢糾錯算法。

本實驗從信源檢/糾錯編碼形式入手，對比EDC+2DECC和EDC+RS兩種檢/糾錯編碼方式，測試了2種誤比特率量級(10－6和10－5)下算法的壓縮比、誤比特率和糾錯能力。測試數據使用的是公開的MODIS圖像(12 bit)，數據量為2 000幀。統計結果如表3所示。

表3 不同檢糾錯編碼方式對比實驗

對表3中的結果分析如下:

① 壓縮比。經過計算，RS檢糾錯編的冗余度為32/(223+32)=12．5%，2DECC檢糾錯的冗余度為32/(256+32)=11．1%，因此在統計EDC+2DECC檢糾錯編碼方式和EDC+RS編碼方式的壓縮比可以看出，二者壓縮比相差不大，但后者的壓縮比略微低于前者。

② 糾錯效率。理論上2DECC檢糾錯編碼只能檢3位糾1位錯誤，實驗也論證了這一點，在10－5和10－6誤碼率條件下，2DECC的糾錯率只有 50%左右。而相比下RS檢糾錯編碼的能力要強很多，在2種誤碼率條件下的糾錯率接近100%。

通過以上分析，綜合壓縮比和抗信道誤碼能力考慮，由于RS檢糾錯編碼具有出色的糾錯能力，但是在高誤碼率條件下(超出RS糾錯能力)，就會出現誤碼擴散。因此，EDC信息也是非常有必要的;因此對星上數據進行檢糾錯編碼時，建議使用EDC +RS檢糾錯處理。

3 結束語

本文通過對衛星應用條件下的數據傳輸環境進行分析，提出了一種組合了分塊尺寸可調無損/微損壓縮及信源檢糾錯的壓縮編碼算法。實驗證明本算法相比原始算法，分塊后壓縮比有所提高且有效緩解了誤碼擴散問題，有利于不同壓縮模式之間進行組合，從而極大地提高了圖像壓縮效率選擇的靈活性。通過對3種典型檢糾錯編碼方法進行實驗對比分析，給出了適合星上應用的檢糾錯編碼方式組合。本文提出的圖像壓縮編碼技術可有效應用于星上圖像數據的壓縮。

［1］ 賈曉光，王 雷．航天遙感圖像壓縮技術的最新發展［J］．中國圖像圖形學報，1997(2):697－700．

［2］ 陳世平．高分辨率衛星遙感數據傳輸技術發展的若干問題［J］．空間電子技術，2003(3):1－5．

［3］ 張 弛，高 杰．低空高速圖像傳輸技術研究［J］．無線電工程，2006(4):29－31．

［4］ HUFFMAN D A．A Method for the Construction of Minimum Redundancy Codes［J］．Proceeding IRE，1952，40(9):1 098－1 101．

［5］ ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1(1997)CD14495．Lossless and Near-lossless Compression of Continuous-tone Still Images(JPEG-LS)［S］．

［6］ SKODRAS A，CHRISTOPOULOS C，EBRAHIMI T．The JPEG 2000 Still Image Compression Standard［C］∥IEEE Signal Processing Magazine，2001:36－58．

［7］ 于開勇，陳順方．一種基于航空遙感圖像的壓縮算法及其實現方案［J］．無線電通信技術，2002，28(3):39－41．

［8］ 范 晨．視頻容錯編碼與傳輸技術的研究［D］．北京:清華大學，2003．

［9］ 王新梅，肖國鎮．糾錯碼原理與方法［M］．西安:西安電子科技大學出版社，2001．

［10］SWEENEY P．差錯控制編碼［M］．北京:清華大學出版社，2004．

［11］吳樂南．數據壓縮的原理與應用［M］．北京:電子工業出版社，1986．

［12］姜 丹．信息理論與編碼［M］．北京:中國科技大學出版社，1995．

［13］WEINBERGER M J，SEROUSSI G，SAPZRO G．LOCO-I: A Low Complexity，Context-based，Lossless Image Compression Algorithm［C］∥Int．Conf．on Data Compression，1996:140－149．

［14］WEINBERGER M J，SEROUSSIG，SAPZROG．The LOCO-I Lossless Image Compression Algorithm: Principles and Standardization into JPEG-LS［J］．IEEE Trans．on Image Processing，2000(9):1 309－1 324．

［15］WU X L，MEMON N．Context-based，Adaptive，Lossless Image Coding［J］．IEEE Transactions on Communications，1997(45):437－444．

［16］MARTUCCI S A．Reversible Compression ofHDTV Images Using Median Adaptive Prediction and Arithmetic Coding［J］．In Proc．IEEE International Symposium on Circuits and Systems，1990(2):1 310－1 313．

A Novel Image Compression Coding Scheme Designed for Satellite Application

ZHANG Xi-ming1，ZHANG Yao-zong2，YAN Lu-xin2，ZHANG Tian-xu2

(1．The 54th Research Institute of CETC，Shijiazhuang Hebei 050081，China; 2．IPRAI，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan Hubei 430074，China)

In satellite application，the volume of image data is large，the transmission bandwidth is limited，key information cannot be lost，there is interference to the transmission link and errors exist in the code stream．To address these issues，an improved block adjustable JPEG-LS compression algorithm and a suitable source error detection/correction coding method are designed．During image partitioning，the compression algorithm uses gradient filling method at each block edge to avoid reducing the compression ratio．The algorithm can effectively control the spreading of the errors，and by using lossless/little-loss compression mode in different blocks，it not only keeps the sensitive data lossless，but also achieves the high compression ratio．By comparing and analyzing three kinds of typical error detection/correction coding methods，the most suitable method for satellite application is obtained．

satellite;compression;error detection/correction;bit error

TN911

A

1003－3106(2017)02－0041－04

10．3969/j．issn．1003－3106．2017．02．10

張喜明，張耀宗，顏露新，等．一種靈活可靠的星載圖像壓縮編碼技術［J］．無線電工程，2017，47(2):41－44．

2016-11-08

海洋公益性科研專項基金資助項目(201505002)。

張喜明男，(1972—)，高級工程師。主要研究方向:航天地面應用。

張耀宗男，(1984—)，博士研究生，自動化專業。主要研究方向:圖像處理。