本文详细介绍了如何利用现场可编程门阵列（FPGA）进行高光谱图像数据的预测压缩，重点在于处理快照马赛克面阵高光谱传感器采集到的数据。在高光谱成像技术中，图像数据量庞大，这对实时无线传输提出了挑战，因为实时处理这些数据需要高效的压缩技术。研究团队通过自主开发的Zynq平台微型高光谱仪，对采集到的数据进行无损压缩处理，进而大幅提高无线传输的效率，并扩展了微型高光谱仪的应用范围。
在高光谱成像技术中，通常需要记录场景在多个波长下的光谱信息，这就造成了数据量的巨大增加。传统的无线传输方式难以满足如此大容量数据的实时传输需求，这对数据处理的实时性和效率提出了新的挑战。因此，为了应对这种挑战，研究者们开发了基于FPGA的压缩技术，以解决数据传输瓶颈问题。
FPGA是一种可以通过编程实现硬件功能的集成电路。它具有高度的灵活性和并行处理能力，非常适合用于数据压缩处理。在本研究中，通过利用FPGA的这些特性，实现了对高光谱图像数据的实时压缩。
文章中提到的Zynq平台是Xilinx公司推出的一个集成了ARM处理器和FPGA的可编程系统级芯片（SoC）。这个平台的优点在于它结合了处理器的灵活性和FPGA的高性能处理能力，使得系统可以进行更复杂的算法处理，同时保证了数据处理的速度。
快照马赛克面阵高光谱传感器是一种新型的高光谱成像技术，它可以在单次曝光中捕获大量的空间和光谱信息。相比传统的扫描式高光谱成像技术，这种技术能够更快速地捕获数据，适合于实时高光谱成像应用。在本研究中，通过该传感器采集的特定高光谱图像数据被用于FPGA的预测压缩。
在进行FPGA预测压缩时，研究者们采用了特定的压缩算法。压缩算法的核心在于去除数据中的冗余信息，同时尽量保留重要的光谱信息。压缩比是衡量压缩算法效率的一个重要指标，指的是压缩后的数据大小与原始数据大小的比例。本研究中提到的压缩比在1.7到2之间，意味着压缩后的数据大小约为原始数据的一半左右，这对实时无线传输来说是一个非常理想的结果。
基于Zynq平台和快照马赛克面阵高光谱传感器，采用FPGA进行的无损预测压缩技术可以大幅度提升高光谱图像数据的无线传输能力，显著扩大微型高光谱仪的应用场景。这项研究展示了硬件技术在高光谱成像领域的应用潜力，并为未来相关技术的发展指明了方向。随着技术的进步，这项技术可能会在环境监测、农业分析、医疗成像等多个领域发挥重要作用。
VIP享7折，此内容立减4.47元 
