JPEG 2000标准下二维离散小波变换高速VLSI结构设计

提出一种基于JPEG 2000标准下的二维离散小波变换高速VLSI结构,实现了提升离散小波变换.VLSI结构包含2个行滤波器、2个列滤波器和3个存储器模块;每个滤波器包含2个加法器和1个右移位除法器.行和列滤波器并行工作,整个结构的流水线设计方法增加了硬件资源利用率,加快了变换速度.二维离散小波变换结构已经过VHDL行为级仿真验证,并可作为单独的JPEG 2000 IP核应用于各种实时图像/视频芯片中.     

一种二维离散子波变换的滤波器结构

子波变换具有良好的时间（空间）频率局部化性能，在图象子带编码中，二维离散子波变换是一种接近理想的子带分析／综合子系统。本文提出一种利用一维离散子波变换实现二维有限长离散子波变换的方法，同时给出了二维离散子波正变换（ＤＷＴ）和反变换（ＩＤＷＴ）的滤波器实现结构。     

光学小波变换中的Mexican—hat小波母函数特性

分析了一种可以用于光学小波滤波器的Mexican-hat小波母函数（墨西哥帽状小波），讨论了其时－频局部化特性、容许性条件（重建条件）、正则性阶数、正交性等性质，纠正了许多文献中关于二维母小波非张量积形式由一维母小波函数直接旋转得到的错误，证明了Mexican-hat小波不能用作传统的计算机离散小波变换母函数，但用于采用光学方法实现二维小波变换则有很好的能量集中特性。     

基于量化的小波域数字音频水印算法

提出了一种基于量化的小波域数字音频水印算法，该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列，再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制，最后对数字音频信号作分段离散小波变换，调制信号通过量化处理过程嵌入到离散小波变换后的系数中，提取水印信号无需使用原始数字音频信号，仿真实验表明水印是不可察觉的，经过mp3有损压缩，低通滤波，重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

离散信号的二进小波分解与重构

讨论了由一维二进小波构造的二维二进小波的性质,并应用二维二进小波变换导出二维离散信号的分解和重构。     

基于Mallat算法的一维离散小波变换的实现

目的研究信号的局部化特征。方法应用Mallat算法,实现了信号一维离散小波变换的逐级抽取过程。结果信号经过离散小波变换后,将平滑分量和细节分量分离开来。结论应用该算法能够由粗到细的分析信号,同时也能通过滤波器组实现原始信号的重构。     

小波过零点方法在手纹特征提取中的应用研究

提出了一种新的掌纹特征提取方法,分别定位手指一维区域和掌纹的二维区域来提取手掌信号,并通过二进小波变换的过零点和Gabor滤波器分别对其进行编码,以此为基础进行掌纹识别。     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

基于小波变换的医学图像压缩方法

简要说明离散小波变换(ＤＷＴ)的Ｍａｌａｔ算法·分析了一维离散小波变换ＤＷＴ不能完全重构信号的原因·对二维离散小波变换ＤＷＴ的重构性进行了讨论·在此基础上提出改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法·压缩实验表明改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法对提高图像压缩及重建质量是有效的·     

多小波图像编码中前置滤波器的设计

本文研究多小波图像编码中前置滤波器的设计,多小波变换涉及矢量滤波,普通的信号（即标量信号）要通过一个前置滤波器转化为矢量信号,才能进行多小波变换,本文根据图像信号的特点,结合现有的二种前置滤波器,提出了一种新的前置滤波方法,实验数据表明,这种新的前置滤波器优于现有的二种前置滤波器,因而为提高图像压缩比创造了条件。     

Fusion of multispectral and panchromatic images using multirate filter banks

In this paper, an image fusion method based on the filter banks is proposed for merging a high-resolution panchromatic image and a low-resolution multispectral image. Firstly, the filter banks are designed to merge different signals with minimum distortion by using cosine modulation. Then, the filter banks-based image fusion is adopted to obtain a high-resolution multispectral image that combines the spectral characteristic of low-resolution data with the spatial resolution of the panchromatic image. Finally, two different experiments and corresponding performance analysis are presented. Experimental results indicate that the proposed approach outperforms the HIS transform, discrete wavelet transform and discrete wavelet frame.     

二维光学子波变换中输入图像与子波匹配滤波器大小的研究

在应用计算全息制作子波匹配滤波器实现二维光学子波变换的研究中 ,输入图像与子波匹配滤波器的大小 ,对于实验结果有较大的影响。给出了简要的理论分析和实验结果 ,实验结果与计算机模拟完全一致。     

二维各向同性不可分小波变换特性分析

从滤波器设计、采样方面与标准二维可分小波变换的比较、分析二维各向同性不可分小波变换在图像处理中表现出来的特性,并针对不可分小波提出了新的父子关系定义和改进型零树结构.二维不可分小波变换相对标准可分小波变换而言,尺度函数和小波函数不可分且各向同性,具有更细的渐进尺度,更好的紧支撑特性,各个子带有清晰的频率特征及重建特性.本文通过实验统计分析了二维不可分各向同性小波特性,利用改进型零树结构大大提升了其在图像压缩中的性能;对不可分小波变换在图像处理中的应用具有指导性的意义.     

多孔小波和非下采样滤波器组去除遥感图像的多种噪声

结合àtrous小波变换和非下采样轮廓波变换的优点,提出一种基于àtrous 非下采样轮廓波变换的遥感图像去噪方法.该方法用非抽取离散小波变换的àtrous算法对图像进行多尺度分解,然后用非下采样的多方向滤波器组对得到的细节分量进行多方向分解.对含有多种噪声的遥感图像,àtrous 非下采样轮廓波变换将图像中不同种类的噪声分解到不同的小波系数分量中,使得可以根据噪声特性选择最合适的去噪方法,比用一种方法去除所有类型的噪声更科学且去噪效果更好.     

一种可重构的离散和连续小波变换结构

提出了一种基于提升算法的连续和离散统一的小波变换算法，给出可重构的计算结构，包括可重构的提升节点阵列和地址发生器．为了验证该结构的正确性，在现场可编程门阵列平台上测试了离散的二维5/3和9／7变换（JPEG2000标准中采用）及连续的二维Hart变换，结果证明该设计具有普遍的兼容性．     

基于小波分析的傅里叶变换轮廓术应用研究

采用一种基于小波分析的傅里叶变换轮廓术测量了物体三维形貌。利用小波变化的时频特性,对测量光栅图像进行了处理,提取了有用的频率分量,获得了光栅图像的相位信息,抑制了频率混叠。计算机模拟结果验证了该方法的可行性,并在有噪声和无噪声的情况下与一般数字滤波器处理结果进行了比较,无论从测量精度还是测量范围都得到了提高。     

巴特沃斯小波变换算法在故障诊断中的应用

提出了一种基于巴特沃斯滤波器的离散小波变换快速算法 ,通过控制巴特沃斯滤波器的频率截止特性来抑制小波变换中的频率混迭现象 ,还可通过控制各小波函数对应的巴特沃斯滤波器的截止频率位置来改变离散小波变换的频率分辨率 ,实现 1 / 1频程 (二进小波变换 )、1 / 3频程、1 / 6频程等高频率分析精度的离散小波变换     

一种适合于多分辨率静止图像的编码方法

多分辨率图像编码是一种有发展前途的图像压缩编码方法。本文提出了一种经子波变换后多分辨率图像的编码方法，该编码方法利用了各子像特点。实践证明了该方法适合于多分辨率的静止图像编码，具有编码计算一小，便于软硬件实现的优点。     

一种DTT域的二维线性卷积算法

提出了一种在二维离散三角变换(DTT)域进行线性卷积的算法.首先推导出N1×N2的二维离散余弦变换Ⅱ型(DCT-Ⅱ)与2N1×2N2的二维离散傅里叶变换(DFT)之间的关系武,并将二维DFT的卷积乘积表达式转换成在对应的二维DTT域表示;然后给出了线性滤波器下输出信号的DCT-Ⅱ与输入信号的DTT之间关系的显式表达式;最后,分析了该算法的复杂度.结果表明,当滤波器大干5×5时,该算法计算复杂度远低于常见的空间域滤波算法.另外,在已知二维信号平移后的DCT-Ⅱ系数情况下,该算法比DFT域滤波算法具有更高的计算效率.