检测无损压缩在管道漏磁检测数据压缩中的应用

    传统的无损编码方法，如霍夫曼编码、算术编码等嫡编码以及无损预测编码可以实现完全无损的压缩，但压缩比很低;有损预测编码及变换编码具有较大压缩比，但在医学图像压缩等应用中，有损压缩带来的检测信息丢失则是无法接受的。检测无损压缩是一种能够保留所有检测重要信息的有损数据压缩方法。它通过对重要的检测相关数据采用无损压缩而对不能提供检测相关信息的非重要数据进行大压缩比的有损压缩，从而在保证检测精度的同时获得较好的总体压缩效果。美国联邦调查局的数字指纹图像压缩标准采用自适应量化的小波压缩方法，在达到15:1压缩比的同时，保留了满足指纹鉴定需要的重要信息^[1]。在检测应用中，只有某些特殊幅值、频率、纹理或形状所对应的数据才是检测相关的，而其它部分的数据则只具有很小的检测重要性。检测无损压缩的关键就是要根据检测的原理和要求识别出感兴趣区域(Regions of Interest)，从而实现对不同重要程度的数据采用不同的压缩方法。例如，在一维的超声检测数据中，通常只对超过某一阀值的数据感兴趣，因此可以采用较小的比特数表示小于I}值的数据或者只记录这些数据的数目，而对超过I}值的数据则使用较多的比特表示。对于图像或视频检测数据的检测无损压缩则要使用图像分割算法从原数据中分离出感兴趣的区域和感兴趣的帧。英国伯明翰大学的S Woolley教授等对血管造影视频数据采用运动预测、帧间差值和高斯滤波等方法分离检测重要区域，对非重要区域，在小波编码时使用高压缩比的纹理模型进行压缩^[2]。

    笔者对检测无损压缩在管道漏磁检测数据压缩中的应用进行了研究。油气输送管道长时间经受腐蚀和压力等会产生缺陷，必须对管道进行定期检查以防止泄漏事故的发生。漏磁检测器是最主要的管道缺陷检测设备，它通过钢刷导磁磁化管壁，由磁敏探头记录缺陷处的漏磁场，从而实现缺陷的检测^[3]为了给管道的安全评价、寿命预测和管道维护提供可靠依据，需要通过减小空间采样间隔的方法获得漏磁场的精确信息，由此产生的数据量是非常庞大的，如作者正在研制的新型管道漏磁检测器检测一次的数据量已接近70GByte。由于检测器空间尺寸的限制，无法使用普通计算机系统，如此大量的检测数据必须进行数据压缩才能实现实时存储。

    采用无损压缩方法压缩漏磁检测数据的压缩比较低，基于对每个检测通道内相邻数据的差值进行Huffrrian编码的方法可以达到接近3:1的压缩比，文献^[4]提到的对通道内数据差分预测值进行自适应算术编码的方法也只能达到5:1的压缩比。而希望能达到10，1以上的压缩比，就必须采用有损压缩方法。然而，有损压缩的同时又不能造成检测精度的损失，必须保留那些与检测相关的重要信息，即压缩是检测无损的。文献^[2]和^[5]介绍的检测无损压缩方法比较复杂，采用软件实现无法满足实时压缩的要求，也不适合于硬件实现。作者提出一种相对简单，适合于利用FPGA(现场可编程门阵列)器件实现的基于重要区域标识和小波变换编码的漏磁数据检测无损压缩方法。