張喜明，張耀宗，鐘 勝，張?zhí)煨?/p>

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

星地鏈路中抗誤碼實(shí)時(shí)圖像解壓縮技術(shù)

張喜明1，張耀宗2，鐘 勝2，張?zhí)煨?

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

針對(duì)星地傳輸鏈路存在干擾導(dǎo)致壓縮碼流出現(xiàn)誤碼，進(jìn)而導(dǎo)致解壓縮無(wú)法正常工作、數(shù)據(jù)無(wú)法正確恢復(fù)的問(wèn)題，提出了一種抗誤碼的實(shí)時(shí)圖像解壓縮算法。該解壓縮算法是星上壓縮編碼算法的逆向過(guò)程，該壓縮編碼算法組合了分塊JPEG-LS和EDC+RS信源檢糾錯(cuò)編碼。解壓縮算法通過(guò)充分利用壓縮碼流中解壓參數(shù)的多個(gè)備份信息，極大降低了使用錯(cuò)誤解壓參數(shù)進(jìn)行解壓的可能；通過(guò)使用幀內(nèi)碼流重定位技術(shù)，使得解壓出錯(cuò)時(shí)所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)控制在有限的分塊內(nèi)，極大地保障了誤碼條件下原始星載數(shù)據(jù)的恢復(fù)。

衛(wèi)星；干擾；誤碼；分塊JPEG-LS；解壓縮；檢糾錯(cuò)

0 引言

近年來(lái)，隨著我國(guó)的航天航空事業(yè)高速發(fā)展，為了解決有限的信道帶寬和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量與傳輸大量遙感數(shù)據(jù)之間的矛盾，各種各樣的壓縮編碼技術(shù)被應(yīng)用于星載數(shù)據(jù)。由于衛(wèi)星通信環(huán)境復(fù)雜多變[1-3]，在星地傳輸通信過(guò)程中，數(shù)據(jù)碼流極易受到外界環(huán)境的干擾，導(dǎo)致碼流在傳輸過(guò)程中出現(xiàn)誤碼和丟包現(xiàn)象。壓縮碼流中最重要的信息就是解壓縮參數(shù)，其一旦受到誤碼的影響，將直接導(dǎo)致解壓得到的碼流不正確。對(duì)于一般的應(yīng)用，可以在數(shù)據(jù)傳輸通信中，采用重傳協(xié)議來(lái)保證數(shù)據(jù)的可靠傳輸[4]。然而，對(duì)于衛(wèi)星通信，重傳并不可行。這對(duì)基于星上數(shù)據(jù)壓縮碼流解壓縮算法的可靠性和抗誤碼性設(shè)計(jì)是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)。

1 星上壓縮編碼技術(shù)概述

現(xiàn)有的壓縮技術(shù)可大體分為無(wú)損壓縮和有損壓縮。傳統(tǒng)的無(wú)損壓縮技術(shù)如Huffman編碼[5]、Rice編碼及JPEG-LS[6]編碼等；有損壓縮技術(shù)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[7]算法等都已經(jīng)在各種類型的星上壓縮中得到實(shí)際應(yīng)用。對(duì)于預(yù)警衛(wèi)星，要求壓縮過(guò)程不能損失數(shù)據(jù)中的重要信息，因此星上數(shù)據(jù)壓縮[8-10]仍然主要以無(wú)損壓縮為主。

在星地傳輸通信過(guò)程中，壓縮碼流受到外界環(huán)境的干擾，導(dǎo)致壓縮碼流傳輸過(guò)程中出現(xiàn)誤碼和丟包現(xiàn)象。通常的解決方法是在衛(wèi)星圖像編碼的過(guò)程中保留一定的冗余，引入檢糾錯(cuò)編碼技術(shù)[11-12],如EDC檢錯(cuò)編碼、2D-ECC糾錯(cuò)編碼以及RS糾錯(cuò)編碼[13-14]等，從而較好地解決誤碼和丟包的問(wèn)題。EDC塊檢錯(cuò)算法對(duì)差錯(cuò)控制解碼后的碼流進(jìn)行二次檢錯(cuò)，檢測(cè)碼流中未糾正的錯(cuò)誤比特，算法分為EDC塊檢錯(cuò)校驗(yàn)信息生成和EDC塊檢錯(cuò)2個(gè)過(guò)程。EDC塊檢錯(cuò)校驗(yàn)信息生成過(guò)程根據(jù)熵編碼得到每一個(gè)分塊的熵編碼后碼流長(zhǎng)度，而在EDC塊檢錯(cuò)過(guò)程，根據(jù)EDC塊校驗(yàn)信息，可以實(shí)現(xiàn)分塊同步和錯(cuò)誤塊定位；由每一分塊的碼流段長(zhǎng)度信息，實(shí)現(xiàn)塊同步校驗(yàn)，防止誤碼擴(kuò)散到相鄰分塊，此校驗(yàn)過(guò)程在熵解碼中完成，如圖1所示。

圖1 EDC塊檢錯(cuò)示意圖

RS編碼又稱為里德-所羅門碼，它的原理比較復(fù)雜，運(yùn)算量大，設(shè)計(jì)的參數(shù)與公式比較多，但是具有很強(qiáng)的檢錯(cuò)和糾錯(cuò)能力。

在文獻(xiàn)[15]中，提出一種組合了分塊尺寸可調(diào)無(wú)損/微損壓縮及信源檢糾錯(cuò)的壓縮編碼算法。算法的壓縮部分基于JPEG-LS進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行分塊，能夠有效控制誤碼的擴(kuò)散，通過(guò)對(duì)不同分塊采用無(wú)損/微損壓縮模式組合的方式，即能保留敏感數(shù)據(jù)不丟失，又能獲得較高的壓縮比。算法的檢糾錯(cuò)編碼部分使用了EDC+RS編碼，通過(guò)對(duì)圖像數(shù)據(jù)在壓縮的同時(shí)進(jìn)行信源檢糾錯(cuò)，使得壓縮編碼后的碼流具有了滿足星地傳輸時(shí)抗誤碼要求的能力。本文針對(duì)文獻(xiàn)[15]的壓縮編碼算法，給出其逆向過(guò)程，并主要分析如何利用壓縮碼流中重要信息的多重備份，有效降低使用錯(cuò)誤解壓縮信息進(jìn)行數(shù)據(jù)解壓和解碼的風(fēng)險(xiǎn)。

2 解壓縮算法中的抗誤碼設(shè)計(jì)

2.1 解壓縮算法具體過(guò)程

解壓縮算法的整體流程如圖2所示。

圖2 本文解壓縮算法總體流程圖

算法首先需要將幀分離，即將幀中的純碼流、解壓縮參數(shù)信息和校驗(yàn)信息、直傳輔助信息分離出來(lái)。以掃描中波壓縮碼流為例，整個(gè)解幀過(guò)程具體為5個(gè)步驟：

① 對(duì)碼流分別進(jìn)行輔助信息分離和左右路分離得到輔助信息、左路碼流和右路碼流；

② 分別對(duì)掃描中波的左路碼流、右路碼流進(jìn)行定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)的分離，得到對(duì)應(yīng)的解壓縮參數(shù)信息和左右路碼流；

③ 分別對(duì)掃描中波的左路碼流和右路碼流進(jìn)行RS解碼；

④ 分別對(duì)掃描中波的左路碼流和右路碼流進(jìn)行EDC檢錯(cuò)信息分離；

⑤ 完成掃描中波的解壓縮。

2.2 解壓縮參數(shù)的保護(hù)

2.2.1 7個(gè)定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)

在上小節(jié)定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)的分離中，解壓縮參數(shù)是包含在定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)內(nèi)的。考慮到誤碼的干擾，需要對(duì)定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)存放多個(gè)備份，存放的份數(shù)越多，其抗誤碼的效果越明顯，但是冗余也越大。文獻(xiàn)[10]中將定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)存放了7份備份，在對(duì)壓縮碼流進(jìn)行解壓所時(shí)，按照7選4的仲裁算法確定。以7/8LDPC誤碼分布模型為例，其中以7 154 bits為一個(gè)塊，塊內(nèi)單bit出錯(cuò)的概率為90/7 154，假設(shè)誤碼出現(xiàn)在7份定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)上。

定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)保存3份的正確概率：

定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)保存5份的正確概率：

定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)保存7份的正確概率：

可以看出保存7份后，定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)參數(shù)提取錯(cuò)誤的概率只有0.01‰。而且這是以誤碼出現(xiàn)在7份定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)上為前提的，實(shí)際定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)參數(shù)提取錯(cuò)誤的概率應(yīng)該遠(yuǎn)小于0.01‰。

2.2.2 最大相似度判別法

在此基礎(chǔ)上，還可以根據(jù)定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)的具體參數(shù)字段進(jìn)行二重防護(hù)。如在定長(zhǎng)數(shù)據(jù)區(qū)中，最重要的是分塊大小、Near和編碼方式字段。以分塊大小字段為例，其格式定義為高位3 bits代表行數(shù) (其中000代表8，111代表16)；低位3 bits代表列數(shù) (其中000代表32，111代表64)。由此可見(jiàn)，行數(shù)的確定僅由3 bits確定，但3 bits所有可能共有8種，所用到的種類僅有2種。因此，可用實(shí)際碼流字段與000或111的相似度相比較，取相似度最大的作為最優(yōu)選擇。例如，代表行數(shù)的3 bits由于受到誤碼的破壞，由000變?yōu)?10，010與000的相似度為2，與111的相似度為1，故000應(yīng)是正確的，表示當(dāng)前分塊行數(shù)應(yīng)該是8行。

2.3 左右路碼流頭的設(shè)計(jì)

為從碼流中準(zhǔn)確地辨識(shí)出左路信息頭(LHead)、右路信息頭(RHead)和行輔助信息頭(RowAss)(行輔助信息頭RowAss固定為0x53、0x34、0x81和0x85)。二者距離R定義為：

式中，aij和bij分別表示第i碼流的第j位的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。根據(jù)漢明距離最大化原則[13]，設(shè)計(jì)出左路信息頭為：0x85、0xd9、0xf6和0xe8;右路信息頭為0x28、0x6f、0x2b和0x3b;得到：左路信息頭與右路信息頭的距離為22；左路信息頭與行輔助信息頭的距離為21；右路信息頭與行輔助信息頭的距離為21。

從上面分析結(jié)果可知設(shè)計(jì)的左路信息頭、右路信息頭和行輔助信息頭三者相互之間的漢明距離達(dá)到可以量化的最大值(三者距離R總和為64)。然后計(jì)算待判定字段與左路信息頭、右路信息頭和行輔助信息頭之間的相似度，即可判定當(dāng)前碼流段屬于何種信息。

2.4 EDC塊檢錯(cuò)解碼

由EDC信息可以將碼流分塊進(jìn)行解壓縮，EDC信息實(shí)際存放的是碼流的長(zhǎng)度。但受信道誤碼的影響，如果EDC信息出錯(cuò)，將產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。為此在解壓縮過(guò)程中采取2個(gè)方面的機(jī)制將此風(fēng)險(xiǎn)控制到最小。

2.4.1 3份EDC信息重復(fù)校驗(yàn)

為保證EDC信息的正確性，文獻(xiàn)[13]中算法在壓縮編碼過(guò)程中，將EDC存放了3份，且3份分開(kāi)存放。對(duì)壓縮碼流進(jìn)行解壓縮時(shí)，先將EDC信息提取出來(lái)，如圖3所示。根據(jù)圖3的分組方式，按照3選2的仲裁邏輯選出EDC信息。

圖3 EDC信息的校驗(yàn)

2.4.2 幀內(nèi)碼流重定位

當(dāng)誤碼比較集中時(shí)，考慮到3選2的仲裁邏輯可能會(huì)選出錯(cuò)誤的EDC信息時(shí)，完全依靠EDC信息會(huì)導(dǎo)致余下部分發(fā)生誤碼擴(kuò)散的情況。為此，必須隔段進(jìn)行幀內(nèi)碼流重定位，如圖 4所示。相鄰2個(gè)17個(gè)塊的Golomb碼流由EDC信息分開(kāi)，解壓縮時(shí)根據(jù)搜索的EDC頭信息就可以將前后2個(gè)17個(gè)塊的碼流段分隔開(kāi)來(lái)。這樣即使EDC信息出錯(cuò)，影響的也只是17個(gè)塊，并不會(huì)擴(kuò)散到下一個(gè)17個(gè)塊。

圖4 碼流重定位示意圖

2.5 算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比

圖5 (a) 為無(wú)誤碼情形下的解碼圖像，為了模擬信道傳輸出現(xiàn)誤碼的情況，在壓縮碼流的0x10000位置處反轉(zhuǎn)1 bit。圖5 (b)所示為不采用任何分塊模式下的普通解壓算法得到的解碼圖像。

從圖5中可以明顯地看出，由于誤碼的發(fā)生，在誤比特位后的圖像因誤碼擴(kuò)散而全部接錯(cuò)，這種情形將隨著圖像尺寸的增大而加重，也將隨著誤比特位置的不同而不同，這樣造成的像素?fù)p失也是不可估量。圖5 (c) 為采用分塊大小為8×32，使用本文解壓縮算法得到的解碼圖像。從圖中可以看出由于誤碼而造成的解碼錯(cuò)誤圖像僅僅局限在有限個(gè)分塊內(nèi)(圖中使用矩形框標(biāo)出)，而全圖并未受到很大的影響。這種情形下，誤碼帶來(lái)的影響和損失被降低到最低。由此可以通過(guò)圖像分塊編碼，降低了圖像編碼塊之間的關(guān)聯(lián)，保證每個(gè)分塊預(yù)測(cè)、編碼及其碼流傳輸?shù)莫?dú)立性，即可以很好地把誤碼擴(kuò)散局限在有限的范圍內(nèi)。

(a) 無(wú)誤碼

(b) 有誤碼，普通解壓縮結(jié)果

(c) 有誤碼，本文解壓縮結(jié)果

3 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)文獻(xiàn)[16]中提出的壓縮編碼算法，給出了與其對(duì)應(yīng)的解壓縮算法。算法在解壓縮過(guò)程中，通過(guò)對(duì)壓縮碼流中解壓參數(shù)的多個(gè)備份信息進(jìn)行辨識(shí)和選取，極大降低了使用錯(cuò)誤解壓參數(shù)進(jìn)行解壓的風(fēng)險(xiǎn)。算法通過(guò)使用幀內(nèi)碼流重定位技術(shù)，使得解壓過(guò)程中由解壓參數(shù)出錯(cuò)所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)僅發(fā)生在有限分塊內(nèi)，從而有效保障了壓縮數(shù)據(jù)受損時(shí)原始數(shù)據(jù)的恢復(fù)。本文提出的圖像解壓縮技術(shù)具有很強(qiáng)的抗誤碼性能，可有效應(yīng)用于衛(wèi)星圖像壓縮碼流的實(shí)時(shí)恢復(fù)。

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Error Resilient Real-time Image Decompression for Satellite-ground Links

ZHANG Xi-ming1,ZHANG Yao-zong2,ZHONG Sheng2,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)

There is often interference in the transmission link between satellite and ground,which results in the errors in the compression code stream and leads to the failure of decompression process.To address this issue,a new real-time image decompression algorithm with strong error resilience is proposed.The method is the reverse process of on-board compression algorithm,which combines blocked JPEG-LS and EDC+RS source error detection/correction coding.By using the multiple backups of decompression information in compressed code stream,the algorithm greatly reduces the probability of using wrong parameters in decompression.By relocating the code stream in one frame,the risk of decompression error is controlled within the limited block,which ensures the satellite data recovery under the condition of error.

satellite;interference;error;blocked JPEG-LS;decompression;error detection/correction

10.3969/j.issn.1003-3114.2017.02.09

張喜明，張耀宗，鐘 勝，等.星地鏈路中抗誤碼實(shí)時(shí)圖像解壓縮技術(shù)[J].無(wú)線電通信技術(shù),2017,43(2)：38-40,70.

2016-12-18

海洋公益性科研專項(xiàng)資助項(xiàng)目(201505002)

張喜明，男，(1972—)，高級(jí)工程師，主要研究方向：航天地面應(yīng)用。張?zhí)煨?，男?1947—)，教授，主要研究方向：圖像分析與智能系統(tǒng)。

TN911

A

1003-3114(2017)02-38-3