近年来,随着大数据时代的到来和飞速发展,图像和视频被广泛应用于通信、电视广播、多媒体传输等领域,是传输数据和人类获得信息的重要媒介。其中的红外视频更是在侦察、监控和安防等重要领域发挥着作用,这是由于红外辐射作用距离远,穿透性强,在能见度低的环境下,红外成像技术仍能通过热辐射能量来获取信息,弥补可见光成像的不足。因此在雨雪、黑夜、雾气环境下,红外视频可以依旧可以捕获实用信息,为侦察、监控和安防的领域发挥重要的作用。在数据发展过程中,红外视频的数据量迅速增加,存储占用大量的内存并且直接传输造成极大的带宽浪费,无论从设备更新速度还是经济发展速度,对红外视频进行有效的编码是最为有效和便捷的解决方法。针对红外视频主要的作用领域和日常安全息息相关的特点,需要保持视频数据在存储和传输过程中保持无失真,否则可能丢失重要的安全信息,因此对于红外视频的无损压缩技术的研究成为大家研究的热点。本文提出了对红外视频进行基于嵌入式系统运行的低复杂度无损压缩算法,针对单帧图像大小为640x512,每像素16bit的红外视频,力求获得压缩比2.0,并提高视频处理时的效率为处理帧频50Hz。我们采用AM5728开发板进行系统的实现,该开发板拥有异构多核ARM Cortex-A15 RISC CPU和双DSP内核,满足现代嵌入式产品对于处理性能的强烈需求。ARM处理器具有高速、低功耗的特点,拥有自己的高效编译和调试环境,还有广泛的第三方合作支持,可以便于系统的移植和开发。DSP处理器拥有自己的完整指令系统,通过运用数字信号来处理信息,具有高效的运算能力,对软件编程的灵活性高,提供了有效方法来参与各种复杂的应用程序,可以快速实时地实现各种信号处理算法。OpenCL作为并行计算语言,核心是分配工作都进行调度来提供一种高速计算方案,对于密集度大以及数据格式相似的大规模数据有着很好的并行计算优势。开发板AM5728支持OpenCL进行程序开发,便于用户利用DSP加速来执行高度计算任务。视频是对帧数据进行处理,帧间帧内存在大量相似像素点,完美契合OpenCL利用双DSP进行并行计算的要求,加快研究算法的运算速度。本文对于红外视频无损压缩的技术研究,在预测步骤有一定的创新。首先分解红外视频为序列帧并对各帧图像分块,通过对时间和空间去相关预测;然后对预测获取的残差进行计算,对于依旧存在相关性的残差进行二次预测,选择最优预测器;最后,对经过处理后的残差进行熵编码,完成红外视频的无损压缩。经过对多个红外视频分别使用本文的算法、通用压缩算法Gzip和图像压缩算法LOCO-I的结果进行比较,表明本文的压缩算法可以获得更高的压缩比,实现压缩比达到2.0的目标。同时利用OpenCL实现双DSP并行计算后压缩效率更高可以获得大约每帧0.02s的处理速度,即实现处理帧频50Hz的目标,并且本编码方法不需要额外的辅助信息,简单便捷。可以有效改善红外视频存储问题,最终实现高效信息的传输。