Técnicas de compresión de imágenes hiperespectrales sobre hardware reconfigurable

Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, leída el 18-12-2020Sensors are nowadays in all aspects of human life. When possible, sensors are used remotely. This is less intrusive, avoids interferces in the measuring process, and more convenient for the scientist. One of the most recurrent concerns in the last decades has been sustainability of the planet, and how the changes it is facing can be monitored. Remote sensing of the earth has seen an explosion in activity, with satellites now being launched on a weekly basis to perform remote analysis of the earth, and planes surveying vast areas for closer analysis...Los sensores aparecen hoy en día en todos los aspectos de nuestra vida. Cuando es posible, de manera remota. Esto es menos intrusivo, evita interferencias en el proceso de medida, y además facilita el trabajo científico. Una de las preocupaciones recurrentes en las últimas décadas ha sido la sotenibilidad del planeta, y cómo menitoirzar los cambios a los que se enfrenta. Los estudios remotos de la tierra han visto un gran crecimiento, con satélites lanzados semanalmente para analizar la superficie, y aviones sobrevolando grades áreas para análisis más precisos...Fac. de InformáticaTRUEunpu

Implementación sobre FPGA de un algoritmo de compresión de imágenes hiperespectrales bajo el estándar CCSDS 123.0-B-1

A lo largo de la historia, nuestro planeta ha atravesado numerosas y diferentes etapas. Sin embargo, desde finales del cretácico no se vivía un cambio tan rápido como el actual. Y a la cabeza del cambio, nosotros, el ser humano. De igual manera que somos la causa, debemos ser también la solución, y el análisis a gran escala de la tierra está siendo un punto de interés para la comunidad científica en los últimos años. Prueba de ello es que, cada vez con más frecuencia, se lanzan gran cantidad de satélites cuya finalidad es el análisis, mediante fotografías, de la superficie terrestre. Una de las técnicas más versátiles para este análisis es la toma de imágenes hiperespectrales, donde no solo se captura el espectro visible, sino numerosas longitudes de onda. Suponen, eso sí un reto tecnológico, pues los sensores consumen más energía y las imágenes más memoria, ambos recursos escasos en el espacio. Dado que el análisis se hace en tierra firme, es importante una transmisión de datos eficaz y rápida. Por ello creemos que la compresión en tiempo real mediante FPGAs es la solución idónea, combinando un bajo consumo con una alta tasa de compresión, posibilitando el análisis ininterrumpido del astro en el que vivimos. En este trabajo de fin de grado se ha realizado una implementación sobre FPGA, utilizando VHDL, del estándar CCSDS 123. Este está diseñado para la compresión sin pérdida de imágenes hiperespectrales, y permite una amplia gama de configuraciones para adaptarse de manera óptima a cualquier tipo de imagen. Se ha comprobado exitosamente la validez de la implementación comparando los resultados obtenidos con otras implementaciones (software) existentes. Las principales ventajas que presentamos aquí es que se posibilita la compresión en tiempo real, obteniendo además un rendimiento energético muy prometedor. Estos resultados mejoran notablemente los de una implementación software del algoritmo, y permitirán la compresión de las imágenes a bordo de los satélites que las toman

Implementación sobre FPGA de un algoritmo de compresión de imágenes hiperespectrales basado en JPEG2000

Las imágenes hiperespectrales son uno de los métodos de análisis disponibles hoy en día para estudios no intrusivos, a distancia, de cualquier elemento. Capturando cientos de longitudes de onda en cada píxel, la información que proporcionan, además de útil y precisa, es pesada. Una sola imagen puede superar el Giga Byte, por lo que la compresión es más una obligación que una opción. Si queremos reducir en una fracción importante el tamaño, debemos ceñirnos a los algoritmos con pérdida. En los últimos años han ido evolucionando, con las técnicas más prometedoras utilizando híbridos entre algoritmos de compresión para imágenes tradicionales, y técnicas que incorporan una decorrelación espectral en cada píxel mediante reductores dimensionales. En este trabajo de fin de máster se ha partido de esa idea, diseñando un compresor con múltiples reductores dimensionales, utilizando como núcleo de la compresión las ideas del estándar JPEG2000, que han sido ampliadas con numerosas opciones. Los resultados muestran niveles de compresión por encima de los obtenidos anteriormente, con la elección de parámetros jugando un papel fundamental en la calidad de las imágenes comprimidas. A partir de ese desarrollo, se realizó un análisis de tiempos del algoritmo, detectando las partes más lentas. Mediante técnicas de submuestreo en la reducción dimensional, los tiempos se mejoraron sin afectar a la precisión. Se vio además la posibilidad de conseguir mejoras adicionales incorporando una FPGA como coprocesador para la codificación de JPEG2000. La implementación VHDL ha dado excelentes resultados, y gracias a sus características es arbitrariamente paralelizable, haciendo que la codificación sea prácticamente instantánea en las FPGA con más capacidad del mercado. Juntando todas estas ideas, se ha conseguido un compresor híbrido capaz de reducir los tiempos de cálculo de varios minutos a meros segundos, posibilitando la compresión con pérdida en tiempo real, a la vez que se mantiene un alto rendimiento de distorsión frente a ratio de compresión

Parallel Implementation of the CCSDS 1.2.3 Standard for Hyperspectral Lossless Compression

Hyperspectral imaging is a technology which, by sensing hundreds of wavelengths per pixel, enables fine studies of the captured objects. This produces great amounts of data that require equally big storage, and compression with algorithms such as the Consultative Committee for Space Data Systems (CCSDS) 1.2.3 standard is a must. However, the speed of this lossless compression algorithm is not enough in some real-time scenarios if we use a single-core processor. This is where architectures such as Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) and Graphics Processing Units (GPUs) can shine best. In this paper, we present both FPGA and OpenCL implementations of the CCSDS 1.2.3 algorithm. The proposed paralellization method has been implemented on the Virtex-7 XC7VX690T, Virtex-5 XQR5VFX130 and Virtex-4 XC2VFX60 FPGAs, and on the GT440 and GT610 GPUs, and tested using hyperspectral data from NASA’s Airborne Visible Infra-Red Imaging Spectrometer (AVIRIS). Both approaches fulfill our real-time requirements. This paper attempts to shed some light on the comparison between both approaches, including other works from existing literature, explaining the trade-offs of each one

Hyperspectral Image Compression Using Vector Quantization, PCA and JPEG2000

Compression of hyperspectral imagery increases the efficiency of image storage and transmission. It is especially useful to alleviate congestion in the downlinks of planes and satellites, where these images are usually taken from. A novel compression algorithm is presented here. It first spectrally decorrelates the image using Vector Quantization and Principal Component Analysis (PCA), and then applies JPEG2000 to the Principal Components (PCs) exploiting spatial correlations for compression. We take advantage of the fact that dimensionality reduction preserves more information in the first components, allocating more depth to the first PCs. We optimize the selection of parameters by maximizing the distortion-ratio performance across the test images. An increase of 1 to 3 dB in Signal Noise Ratio (SNR) for the same compression ratio is found over just using PCA + JPEG2000, while also speeding up compression and decompression by more than 10%. A formula is proposed which determines the configuration of the algorithm, obtaining results that range from heavily compressed-low SNR images to low compressed-near lossless ones

Estudio de la influencia del uso de entrenadores digitales portátiles para introducir a los estudiantes en el mundo y conocimiento de la electrónica digital, que facilite e incentive el aprendizaje autónomo del alumno

En la Facultad de Informática se imparte, en primer curso, la asignatura de Fundamentos de Computadores I, común a todos los Grados que se imparten en dicha Facultad y que cuenta con más de 500 alumnos. Impartida durante el primer cuatrimestre, hay una parte práctica consistente en el diseño digital, para lo que se utilizan entrenadores digitales fijos, de alto coste, disponibles en los laboratorios. Esto conlleva a que los alumnos únicamente pueden desarrollar sus prácticas en dichos laboratorios, la mayor parte del tiempo ocupados por otros grupos o prácticas de otras asignaturas. Asimismo, el curso que viene debido a la pandemia generada a raíz del COVID-19 los accesos a los laboratorios estarán mucho más restringidos. Además, las primeras semanas de curso los laboratorios se encuentran cerrados por mantenimiento y, por lo tanto, los alumnos acuden a la primera práctica sin haber podido comprender ni el entorno de trabajo ni el funcionamiento de los diferentes circuitos integrados. Tras haber desarrollado un entrenador digital portátil en el proyecto anterior, el objetivo global es el estudio de la influencia de la introducción del uso de un entrenador digital portátil, que se entregase individualmente a los alumnos para que realicen sus diseños digitales en lugar de en los entrenadores del laboratorio

Residuos ganaderos I.2

348 pp.Peer reviewe