【摘 要】
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在卫星遥感领域,由于星地传输带宽有限,图像往往需要先经过压缩再下传,然后在地面进行解码恢复。因此,如何提高图像压缩比是一个非常值得研究的课题。本文采用一种保目标图像压缩的思路,在压缩前对图像进行目标检测,以此为依据对图像不同区域采用不同的压缩模式。含有目标的区域采用能够确保信息不丢失的无损压缩;背景区域采用压缩比高,但解码图像可能出现少量失真的微损压缩。本文以一种基于卷积神经网络的红外小目标检测算
【基金项目】
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航天科技集团某卫星的图像压缩项目；
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在卫星遥感领域,由于星地传输带宽有限,图像往往需要先经过压缩再下传,然后在地面进行解码恢复。因此,如何提高图像压缩比是一个非常值得研究的课题。本文采用一种保目标图像压缩的思路,在压缩前对图像进行目标检测,以此为依据对图像不同区域采用不同的压缩模式。含有目标的区域采用能够确保信息不丢失的无损压缩;背景区域采用压缩比高,但解码图像可能出现少量失真的微损压缩。本文以一种基于卷积神经网络的红外小目标检测算法为基础,针对空间红外图像压缩,从确保目标信息不丢失的角度出发,对网络结构进行优化,以虚警率为代价,在提高检测率的同时减小了网络复杂度,将网络模型大小减小到约为原来的1/3,更有利于算法的部署。本文算法相比基础算法检测率有一定的提升。虽然虚警增多,但无损压缩区域在整幅图中占比的上升在5%以内。在算法部署方面,对图像去中值滤波进行FPGA硬件实现,完成对图像的预处理。使用HLS（高层次综合）工具进行卷积前向推理FPGA部署,通过卷积归一化层融合、流水线并行、乒乓缓存等优化方式,其在FPGA上的计算速度相比ARM核CPU提升了87倍,检测率下降在1%以内,功耗仅为2.737 W,证明了硬件部署的可行性。但对于压缩系统,计算时延仍然较高,因此本文对基于RTL（寄存器传输级）的卷积推理关键模块和计算方案进行了设计,为避免对片外内存的频繁读写,使用卷积层间的流水计算,大大降低了时延。进一步的,使用按列计算的方式,将流水线启动时延缩短为按行计算的1/4。最终推理时延仅为0.28 ms,具有较好的实时性。最后,本文对保目标压缩系统的整体架构进行设计,对保目标压缩模式下压缩比的提升进行了实验分析,相比全域无损压缩,压缩比获得了2.1倍以上的提升。另外,提出一种自适应阈值调节策略;设计了一种滑动抠块压缩策略,在不额外增加带宽的情况下完成对大幅面图像的压缩下传;针对空间环境中存在的单粒子翻转情况,设计了系统定时自检机制,错误感知机制,使系统具备一定的故障感知和自动恢复能力。
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