基于ADV212的光谱数据压缩系统研究

韩亚娟，刘学斌，胡炳樑，陈小来，樊先云

（1.中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室，陕西西安710119；2.中国科学院研究生院北京100049）

成像光谱技术将由物质成分决定的地物光谱与反应地物存在格局的空间影像完整地结合起来，即对每一个空间影像的像元赋予具有其本身特征的光谱信息。成像光谱仪获取的数据包括二维空间信息和一维光谱信息，所有的信息可以视为一个三维数据立方体[1]。不断提高的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率以及不断增加的量化深度使得成像光谱仪的数据量越来越庞大。海量数据的存储和传输已成为制约成像光谱仪应用的瓶颈问题，由此，研究光谱数据压缩技术是很必要的。

对于三维光谱图像，其压缩方法可分成3类：基于预测技术的压缩方法、基于变换技术的压缩方法和基于矢量量化技术的压缩方法。

笔者主要研究基于ADV212的光谱数据图像压缩与解压缩技术。选用最新静态图像压缩标准JPEG2000为压缩标准，设计了一种FPGA搭载AD公司以JPEG2000为压缩标准的专用图像压缩芯片ADV212的方式来实现光谱数据压缩与解压缩的硬件系统。该系统用FPGA内嵌的MicroBlaze软核处理器分别对图像压缩与解压缩部分进行控制，辅以VHDL语言和C语言编程，用单个FPGA实现芯片的控制，进行图像压缩与解压缩；并在基于DMD的哈达玛变换成像光谱仪上进行了验证。

1 光谱数据压缩与解压缩系统设计方案

设计选用JPEG2000作为图像压缩算法，以AD公司的JPEG2000[2]专用芯片ADV212为核心。系统在FPGA上搭载AD公司的JPEG2000专用芯片ADV212构成基于JPEG2000的图像压缩与解压缩系统。用FPGA内嵌的MicroBlaze软核处理器分别对图像压缩与解压缩部分进行控制，辅以语言和C语言编程，用单个FPGA实现芯片的控制，进行图像压缩与解压缩。可提供原始的编码模块和特征数据输出，而JPEG2000编码流的产生和其他诸如比特率控制等的压缩过程则完全由主机软件来控制。设计所得重建图像无论是主观视觉感受还是客观评价（MSE和PSNR）都达到较好的效果。

本系统采用的开发板ADV212-ASD-P160-EB如图1所示：

图1 ADV212-ASD-P160-EB开发板Fig.1 ADV212-ASD-P160-EB development board

1.1 MicroBlaze软核处理器

MicroBlaze软核处理器是一种被优化过的可以在Xilinx FPGA中嵌入的功能强大的32位微处理器。MicroBlaze是具有中等处理能力的CPU核，可用于Spartan-Ⅱ之后的所有Xilinx FPGA。

MicroBlaze软核处理器支持CoreConnect总线的标准外设集合，和其他外设IP核配合，可以完成SOPC的设计。MicroBlaze软核处理器软核内部采用RISC架构和哈佛结构的32位指令和数据总线，可以全速执行存储在片上存储器和外部存储器中的程序和访问其中的数据。MicroBlaze软核处理器内部含有32个通用寄存器R0-R31，2个32位特殊寄存器（PC指针）和处理器状态寄存器（MSR）。MicroBlaze软核处理器还具有指令和数据缓存，可以提高其性能。MicroBlaze指令执行分为3级流水的并行流水线，这3级流水分别是取指、译码和执行。

MicroBlaze作为完整的CPU软核，允许用户根据需要进行配置，但是其中大部分单元是不能够定制的。MicroBlaze结构如图2所示。

图2 MicroBlaze结构图Fig.2 Structure diagram of MicroBlaze

MicroBlaze有3种总线结构[3]：快速单一连接总线结构（Fast Simplex Link，FSL）；高速片内存储器总线结构（Local Memory Bus，LMB）和片上外设总线（On-Chip Peripheral Bus，OPB）。每一种都特点鲜明，有明确的适用外设，只有合理地使用不同的总线访问不同的组建，正确地协调这些总线才能最大程度地发挥MicroBlaze的性能。

MicroBlaze的基本总线结构如图3所示（部分总线没有标出）。

1.2 系统设计框图

图4为本设计的系统框图：采用两片ADV212芯片，一片专门用作图像压缩，另一片用作图像解压缩。SDRAM作为数据缓存；EEPROM用来存储ADV212的固件和固件参数。

图3 MicroBlaze基本总线结构图Fig.3 Structure diagram of MicroBlaze basic bus

图4 图像压缩解压缩系统框图Fig.4 System block diagram of image compression and decompression

USB用作系统与外部数据交换。ADV212专门负责编码（解码）FPGA递交的图像数据（压缩数据）。本系统中图像数据（压缩数据）经USB读入并经FPGA缓冲后，交给ADV212进行编码（解码），编码（解码）后的码流数据（图像数据）经FPGA缓冲后从USB端口输出。整个过程由FPGA来进行控制，不同质量图像的压缩设置通过软件程序修改ADV212内部的寄存器来实现。

1.2.1 A DV212的原理

图5是ADV212芯片功能框图。

图5 ADV212芯片功能框图Fig.5 Block diagram of ADV212 processor

ADV212[4]有两种工作模式，一种是压缩模式，另一种是解压缩模式。一个典型的编码应用，在压缩模式下，首先对从像素接口输入待压缩的视频或静态图像进行去交错处理。然后将去交错后的数据送到小波变换引擎中。通过（5，3）或者（9，7）滤波器处理图像块将其分解成小波子带，小波变换处理器将小波系数存入内部存储器。每个子频带然后再被进一步分割成独立的码块，码块的大小可以由用户自己定义。然后在熵编码器中对每一个完整的码块进行熵编码。随后内部DMA将图像数据在熵编码器中被编码为符合JPEG2000标准的数据通过高速总线传输到专门用于存储编码数据的编码FIFO。压缩数据流最终通过HDATA总线输出。

解压缩模式是压缩模式的一个逆向操作。存储器之间的高带宽传输以及各模块和存储器之间的高性能传输通过内部DMA引擎实现。对内部寄存器的配置，控制和状态传递以及压缩数据流的传输都可以通过主机接口提供的16/32位的控制总线和8/16/32位的数据传输总线来实现。

1.2.2 A DV212工作模式

ADV212有多种工作模式，本设计选取的模式不用VDATA专用视频接口，其视频和静态图像数据的输入和输出可通过HDATA总线实现，称之为HIPI模式或者主机模式。

图6是HIPI的压缩配置图示。

图7是HIPI的解压缩配置图示。

在HIPI压缩模式下，用DREQ0/DACK0来控制读写过程的DMA通道0将由HDATA1[31：0]输入的像素数据存入像素FIFO中，压缩数据通过由DREQ1/DACK1控制读写过程的DMA通道1被送出。采用相同读写控制协议的DMA在解压缩模式时像素数据的输出由通道0实现；压缩数据的输入由通道1实现。

图6 ADV212的HIPI压缩模式Fig.6 ADV212 in HIPI mode-encode

2 图像压缩与解压缩的软件设计

图8给出了系统压缩与解压缩软件设计过程的流程图。整个系统的设计采用基于MicroBlaze软核处理器的嵌入式设计。使用的开发平台是XPS，XPS软件是完备的Xilinx嵌入式系统开发工具。

图7 ADV212的HIPI解压缩模式Fig.7 ADV212 in HIPI mode-decode

图中标签下所显示的就是本系统的软件程序资源。

3 验证系统的正确性

哈达玛变换成像光谱仪[5]是一种色散型成像光谱仪。哈达码变换成像光谱仪是模板调制光学多通道技术与常规光谱仪相结合的产物。哈达玛变换成像光谱仪用按哈达玛矩阵循环码刻制的多条缝模版来取代常规的单狭缝出射模版。常规的色散型光谱仪由于有狭缝的限制，一次只能测量一个通道，哈达码变换成像光谱仪是用哈达码模板取代了狭缝，具有高通量和多通道的双重显著优点。

哈达码成像光谱仪的空间光调制器件此处采用数字微镜器件（Digital Micro-Mirror Device，DMD）[6]。DMD具有极高的填充率、转换速率和稳定的角度控制，关断情况下不产生反射光，使之成为哈达码成像光谱仪首选的空间光调制器件。DMD控制算法选用哈达码变换，具有高能量输入、多通道同时成像能力以及高信噪比等优点

利用本系统对选用一块印有水果的布作为目标，并用钨灯照射目标物增加其亮度采集到的图10中的七阶哈达玛编码图像进行压缩与解压缩处理。

利用本设计的图像压缩与解压缩系统对图10中7幅编码图像（图像格式是256×512×8）进行9/7有损小波变换的压缩与解压缩处理（压缩比是8∶1），计算出解压缩出来的图像与原图像的均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）如表1所示。

MSE和PSNR的计算公式如下：

图8 系统压缩解压缩软件设计流程图Fig.8 Flow chart of system compression and decompression

图9 系统设计的XPS界面Fig.9 XPS interface of system design

表1 PSNR和MSETab.1 PSNR and MSE

其中，图像的长度和宽度用M，N表示，原始数据源和重构数据源在位置（i，j）的灰度值由X（i，j）和Y（i，j）分别表示。

原始数据源的最大灰度值由MAXx表示。8-bit量化的MAXx是255；12-bit量化的MAXx为4 095。此处的哈达玛编码图像，M=288，N=610，图像采用8-bit量化。

采用9/7有损小波变换对7幅编码图像进行8∶1压缩，然后对其解压缩还原出原始图像。原图像和采用9/7有损小波变换压缩后解压缩出来的7幅编码图像如图11所示。

图11 7幅编码图像和解压缩图像Fig.11 The images after 7-order Hadamard encoded and the decompressed ones

图11中的图（a），（b），（c），（d），（e），（f）和（g）是原图像，图（h），（i），（j），（k），（l），（m）和（n）依次是对（a），（b），（c），（d），（e），（f）和（g）进行9/7有损小波变换压缩后解压缩出来的图像。从人眼主观来看解压出来的图像和原图像是没有分别的。

用本压缩与解压缩系统（硬件）对哈达码成像光谱仪得到的7幅编码图像进行了10次9/7有损小波变换压缩与解压缩，计算出的峰值信噪比和均方误差的结果是一样的；证明硬件系统是稳定的。由于软件的JPEG2000算法是不变的，所以做10次压缩与解压缩计算出的峰值信噪比和均方误差是一样的。表2是用硬件和已成熟的JPEG2000压缩的软件Kakadu分别进行10次9/7有损小波变换压缩与解压缩处理后计算出解压缩的图像和原图像的峰值信噪比和均方误差的平均值。表2中PSNR和MSE是硬件压缩解压缩计算出来的峰值信噪比和均方误差，PSNR’和MSE’是软件Kakadu压缩解压缩计算出来的峰值信噪比和均方误差。从表2可看出两者的峰值信噪比之差在0.015 8～0.127 2之间，均方误差之差在0.008 1～0.064 8之间，这一结果符合设计的要求。

表2 硬件和软件PSNR及MSE对比Tab.2 The comparison of PSNR and MSE between software and hardware implementation

图11和表2分别从主观和客观上证明本设计的结果是符合设计要求。

4 结论

成像光谱仪的海量光谱数据的压缩技术已经成为传输和存储过程中一个急需解决的问题。从图像压缩的基础知识可知图像中存在的各种冗余是实现图像压缩的基础。图像压缩标准采用JPEG2000，选取AD公司的JPEG2000专用图像压缩芯片ADV212，设计了一种FPGA搭载ADV212的硬件系统来实现光谱数据的压缩。并在基于DMD的哈达玛变换成像光谱仪上进行了验证，且将其压缩效果与软件Kakadu压缩效果进行了对比。其压缩性能的参数（PSNR，MSE）差异在应用允许的范围内，且硬件压缩大大提高了系统的速度。

[1]张兵.时空信息辅助下的高光谱数据挖掘[D].北京：中国科学院遥感应用研究所，2002.

[2]王成刚.基于JPEG2000的图像处理系统设计及实现[D].成都：电子科技大学，2006.

[3]XILINX.Logicore IP on-chip peripheral bus v2.0 with opb arbiter（v1.00d）[EB/OL]（2010-04-19）[2011-05-24].http：//wenku.baidu.com/view/f3fa5ed5b9f3f90f76c61bff.html

[4]HU Hong-ping，ZHAO Zhong-yuan.A real-time high resolution image compression system based on ADV212[C]//2009.CISP'09.2nd International Congress on Image and signal Processing，2009：1-4.

[5]唐宏武，周锦松，李涛，等.阿达玛变换光谱和成像技术的应用和研究进展[J].分析化学，2005（3）：417-422.

TANG Hong-wu，ZHOU Jin-song，LI Tao，et al.The application and advances of hadamard transform spectroscopy and imaging[J].Chinese Journal of Analytical Chemistry，2005（3）：417-422.

[6]郭欢庆，王肇圻，王金城，等.数字合成全息系统中空间光调制器DMD的研究［J］.光电子·激光，2004，15（1）：9-12.

GUO Huan-qing，WANG Zhao-qi，WANG Jin-cheng，et al.Research of the DMD in a digital synthetic holography system[J].Jurnal of Optoelectronics Lasers，2004，15（1）：9-12.