一般的9-7小波滤波器及其图像压缩性能研究

通过构造一个包含Cohen和Daubechies等人的著名9-7小波滤波器(CDF97)的超小波滤波器族,获得了新的9-7小波滤波器,它们不仅有很好的压缩性能,也有很好的计算性能,有利于ASIC的设计.试验结果表明,新的小波滤波器几乎具有CDF97的客观压缩性能,并且能保留更多的图像细节.因此,在标准化图像压缩系统中,本文的滤波器是CDF97理想的替代者.     

基于FPGA的快速9/7整形离散小波变换系统设计

CCSDS图像数据压缩标准中采用9/7整形离散小波变换为核心算法,该算法结构简单,易于硬件设计实现。文中基于FPGA设计实现了9/7整数离散小波变换系统,设计中使用内部RAM存储方式,减小了对存储器的需求量,同时采用基于行的列变换方式,行、列变换同时进行,提高了运行速度,仿真和综合结果显示该设计需要的硬件资源少,运行速度快。     

基于CDF9-7小波和自适应Otsu算法的视频字幕分割

提出了一种基于CDF9-7小波和自适应Otsu算法的视频图像字幕分割算法。首先从视频中截取视频图像,并对其进行灰度化等预处理,其次对预处理后的图像进行CDF9-7小波变换,获取其水平和垂直的高频分量HH,然后使用自适应Otsu算法分割出该高频分量图像中的字幕区域。实验表明,该算法分割效果良好,具有一定的鲁棒性和自适应性。以这些区域为基础,可以进一步完成诸如视频字幕识别等图像分析、理解和识别操作。     

JPEG2000算法中基于有界输入有界输出(BIBO)增益控制的小波变换定点实现技术

该文提出一种在JPEG2000算法中兼容5/3小波变换和9/7小波变换高效硬件定点实现技术。所提出的技术使用9/7提升小波变换的有界输入有界输出(Bounded Input Bounded Output, BIBO)增益来确定小波变换中间值的存储位深,使用5/3提升小波变换的BIBO增益来确定9/7提升小波变换中量化参数的选择方式和量化的实现方式,最终使用同一存储空间来存放定点5/3提升小波变换和定点9/7提升小波变换系数。该文提出的技术不仅大大节省了JPEG2000算法中小波实现模块中的硬件存储资源和算法计算量,而且也节省了后续基于上下文的位平面算术编码模块和率失真优化截取模块的存储资源和算法计算量。     

提升小波高速分解的系统设计与实现

为了解决小波变换在图像实时处理系统中的瓶颈问题,提出了一种硬件实现9/7整形小波高速变换的方法。该方法使用新的小波变换结构和小波变换基,采用一种基于行列同时变换的多级同时变换方式,即进行多级同时变换,且每一级的行列变换也同时进行。使用现场可编程逻辑门阵列（FPGA,Field Programmable Gate Array）的IP核实现片内缓存,降低了设计的复杂度,实现了图像的高速分解。整个设计采用VHDL对算法完成建模和实现,综合和仿真结果表明,该系统占用的资源少,分解速度很快,实现了高速的图像数据流输出,可应用到图像压缩的很多领域。     

新型9/7小波基构造及快速实现

CDF9/7小波的复杂系数是限制其快速实现的主要因素。该文构造了新的含参双正交提升小波模型,并利用能量集中性法则和迭代搜索算法提出一种压缩性能与此相当适合移位操作的有理数小波基。新小波基在硬件实现时可用一次移位和加法运算代替乘法运算,运算量仅为原来的25%,且无需考虑位长对精度的影响。一维小波4级流水架构已通过FPGA验证,与同类设计相比,减少一半的资源消耗量,并且大幅提高系统的工作频率。     

JPEG2000中小波滤波器的定点分析及其VLSI实现

对JPEG2 0 0 0中推荐的 5 /3整数滤波器和 9/7实数滤波器进行了硬件实现时所需要的有限精度分析 ;确定了小波变换过程中各个参数的最佳数据宽度 ,还确定了整个变换系统的数据通路的数据宽度。基于lifting的小波变换的特点结合嵌入式延拓算法提出了两种小波变换———折叠结构和长流水线结构 ;对两种结构进行了分析比较。最后 ,对折叠结构和相关的其它结构在所需存储单元的数量、存储单元的访问次数、处理能力以及功耗等方面进行了分析比较 ,可以看出文中提出的结构在性能上有明显优点。     

一种低存储需求的二维DWT VLSI结构设计方法

为了减少基于提升的二维离散小波变换(DWT)VLSI结构设计中的片内存储需求,采用了一种新颖的调度方法,通过读取少量数据进行行滤波操作,并实现和列滤波的并行处理,有效地减少了片内存储容量.此外,行滤波和列滤波变换内部结构采用流水线设计方法,加快了运算速度,提高了硬件资源利用率,减小了电路的规模,并且这种基于提升的9/7离散小波变换二维结构很方便兼容5/3滤波器.经过Verilog HDL仿真验证,结果表明,在50MHz系统时钟下,采用9/7滤波器经3级分解,每秒钟可处理21帧大小为1280×1024×8bit的灰白图像.     

一种快速高效的二维一级小波变换的硬件实现

提出了一种针对9/7小波滤波器的二维一级小波变换的硬件平台,整体结构采用流水方式实现,数据分组输入,列变换采用多个小波变换单元,行变换模块为可重构硬件结构,行列变换之间不需要片上存储器。与已有结构相比,该结构可以通过更少的硬件资源消耗获得更高的处理速度。     

提升格式的小波变换及在视频压缩中的应用

提升方法是计算离散小波变换的有效手段，将提升三维小波变换用于视频信号压缩。时间方向小渡变换选用Haar滤波器组，空间小波变换则在常规的图像编码所常用的D9/7滤波器组基础上，对其参数进行调整，进一步减少运算量。实验表明这种调整取得了与D9/7双正交小波基本一致图像编码效果，但提高了运算速度。     

图像过完备稀疏表示理论及应用综述

超完备字典稀疏表示作为一种有效表示模型,广泛应用于各种信号和图像处理任务中。介绍了稀疏表示的理论框架以及主要研究方向,分别从稀疏表示的可重构性和区分性两方面对其在图像处理及图像分析领域的应用进行综述。     

小波分析在图像处理中的应用

小波分析应用在图像处理中是小波分析较常见的应用之一，在小波分析的理论基础上。简要介绍了小波分析在图像处理中应用，重点介绍了在图像压缩中的应用。结果表明，小波分析应用在图像压缩中，压缩效果较好。     

The past, present, and future of image and multidimensional signalprocessing

The field of image and multidimensional signal processing began as a field of strong theoretical framework based on mathematics, statistics, and physics. Later, with advances in computing, memory, and image-sensing technology, techniques developed for image enhancement, still and moving image compression, image understanding gave this field a solid base of practical applications. Furthermore, the exploding growth of the Internet and the ubiquity of images and video, the field of image and multidimensional signal processing is becoming more and more exciting. Topics covered in the article include: multidimensional signal-processing theory, image acquisition, image transforms, image modeling, image enhancement and restoration, image and video analysis, processing, coding, hardware and software implementation issues, and computed imaging     

脉冲耦合神经网络在图像处理中的参数确定

脉冲耦合神经网络(PCNN)模型可有效地应用于图像处理领域.但目前在PCNN模型理论方面的研究较少,参数的确定仍停留在经验阶段,这很大程度上限制了PCNN模型的发展.本文对PCNN模型进行理论上的推导,特别是模型各参数对PCNN特性的影响,给出了PCNN模型应用于图像处理中各参数确定的准则.在将其应用于眼底图像处理中,取得与人工参数选取相似的效果,表现出较好的鲁棒性.     

一种改进的医学图像边缘检测算法

医学图像边缘检测是医学图像处理领域的核心技术之一,寻求既能精确定位图像边缘,又能有效抑制图像噪声的算法一直都是医学图像处理领域的热点和难点。结合小波分析理论,在经典边缘检测算法的基础上提出了一种改进的基于小波分解的医学图像边缘检测算法。算法的实质就是在图像边缘检测前利用小波分析理论对图像进行特定的预处理。实验结果证明,此算法的性能要优于经典边缘检测算法的性能。     

数字图像处理中的偏微分方程方法

图像是获取信息的重要媒介,图像处理技术广泛用于人类生活及社会生产中.偏微分方程是一种数学分析方法,并且它的特性由扩散方向和扩散项决定,这一点对图像处理大为有利.本文综述了近年来受到广泛重视的数字图像处理中的偏微分方程方法.给出了偏微分方程在图像去噪、图像放大、图像分割、图像修复中主要算法的优势及不足,同时给出了我们的改进算法,并展示了实验结果.     

改进的分水岭算法在图像分割中的研究

图像分割作为图像处理中最基础的研究领域之一,占有很重要的地位,是大多数图像分析和处理的不可替代并且是首要步骤的一个基础环节,在理论研究和实际应用中都得到了人们广泛指重视,目前已提出了多种不同的图像分割方法,总体上来说这些算法主要建立在基于图像本身的相似性上,在许多应用领域都获得了成功,但是没有一种方法适用于所有的图像。分水岭算法近年来得到比较广泛的应用,此次研究中用基于形态学的分水岭分割方法对图像处理,进行仿真,与其他方法相比可以较好的分割对象。     

图像增强算法及其实现

图像增强是对数字图像的预处理,对图像整体或局部特征能进行有效地改善。如何有效地增强图像是图像分析中的一个难点。针对图像灰暗、边缘轮廓模糊不清这一问题,提出了用直方图均衡化、规定化方法增强图像,且明显地增强了图像的细节部分的理论。分析和仿真结果均表明,该算法能够充分提高图像的灰度级、对比度、及动态范围。     

灰色系统理论在图像处理中的应用

为了给灰色系统理论在图像处理中的应用提供依据。提出了应用算法。论证了灰色系统理论作为一种在一维空间提出的长期预测理论，通过适当的算法同样可以应用于二维空间的图像处理。该算法把灰色系统理论有效地应用于椒盐噪声的去除，并且在理论分析的基础上引入修正的灰色系统模型进一步提高去噪效果。这对图像处理的各方向的研究提供了新的工具。     

BSP模型下最大互信息医学图像配准研究

文中研究了在医学图像处理中基于最大互信息的图像配准的理论和实现的算法,并在此基础上给出了并行模型BSP下的实现算法。通过实验数据可以分析得出,文中提出的算法可以很好地解决医学图像处理中的图像配准的速度。