Abstract-Predictive kodning är attraktiv för komprimering ombord på rymdfarkoster tack vare sin låga computational komplexitet, blygsamma minneskrav och förmågan att noggrant kontrollera kvalitet på en pixel-för-pixel basis. Traditionellt, prediktiv komprimering fokuserad på de förlustfria och nära-förlustlösa driftlägen där det maximala felet kan begränsas men hastigheten på den komprimerade bilden är variabel. Rate control anses vara ett utmanande problem för prediktiva kodare på grund av beroenden mellan kvantisering och förutsägelse i återkoppling slingan, och bristen på en signal representation som packar signalens energi i få koefficienter. I detta dokument visar vi att det är möjligt att utforma ett system för hastighetskontroll som är avsett för genomförandet ombord. I synnerhet föreslår vi en allmän ram för att välja kvantizers i varje rumslig och spektral region av en bild för att uppnå önskad målhastighet samtidigt minimera snedvridning. Hastighetskontrollalgoritmen gör det möjligt att uppnå förlustfri, nära-förlustfri komprimering, och varje mellantyp av komprimering, t.ex., förlustkompression med en nästan förlustfri begränsning. Även om denna ram är oberoende av den specifika prediktor som används, för att visa sin prestanda, i detta dokument skräddarsyr vi den till den prediktor som antagits av CCSDS-123 förlustfri komprimering standard, få en förlängning som gör det möjligt att utföra förlustfri, nära-lossless och förlustfri komprimering i ett enda paket. Vi visar att hastighetsregulatorn har utmärkt prestanda i fråga om noggrannhet i utdatahastighet, hastighetsförvrängning egenskaper och är extremt konkurrenskraftig med avseende på state-of-the-art transform kodning.
Algoritmen i REF väljer kvantizers som fungerar på förutsägelsefel i fördefinierade rumsliga och spektrala regioner.
A Novel Rate Control Algorithm for Onboard Predictive Coding of Multispectral and Hyperspectral Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}