GPU平台上ADL算法的实现

自适应方向提升小波变换(ADL)利用图像纹理特征进行变换编码,从而获得更高的编码质量,但同时也增加了计算复杂度.为了提高图像编码速率,在统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)上,提出一种并行实现ADL中的插值和方向变换计算的新方案,对插值部分同时采用粗粒度和细粒度的并行,即把图像数据分成若干个块进行粗粒度的并行,而对块中的每个像素点采用细粒度的并行.对变换部分中的9个变换方向采用粗粒度的并行.实验表明,在GPU上并行实现ADL变换是CPU实现的4倍左右,CPU-GPU整体架构下的ADL变换编码的速度是CPU平台下的3倍左右.     

一种自适应的方向提升小波压缩算法

提出一种自适应方向提升小波变换算法.该算法将压缩的图像分成许多大小相等的子块.对每个子块,根据图像的统计特性(瞬时方差系数),自适应地选择提升方向和提升小波的类型.对方向信息较少的块,直接采用普通的水平和垂直提升.对方向信息较多的块,采用方向提升小波.实验结果表明;同DA-DWT算法相比,该算法能够显著降低方向小波变换的时闻,同时在低码率下,PSNR有所提高.     

基于纹理的自适应提升小波变换图像压缩

经典二维小波变换仅在图像的水平和竖直方向应用小波滤波,不能提供灵活的方向信息,对纹理信息丰富的自然图像稀疏化效果不理想,在基于小波变换的图像压缩中还需改进.为了实现更有效的图像的稀疏表示,文中提出一种新型的基于图像纹理的自适应提升小波变换:根据局部特征将图像自适应分块,预先判断局部图像纹理方向,保持正交性质不变;沿纹理方向应用小波滤波,结合提升变换格式实现即位运算;沿纹理方向插值获取分数像素值,保护纹理信息不被破坏,总体变换对图像纹理描述更有效;结合JPEG2000中的编码方法EBCOT,对变换系数和方向信息分别编码,应用于图像压缩.仿真实验是在数值结果和视觉效果上将文中方法和JPEG2000方法作比较,以体现文中方法的优越性.     

基于小波-Contourlet变换的图像压缩算法

利用小波-Contourlet变换对图像分解具有多尺度和多方向性的特点,提出一种结合小波-Contourlet变换和无链表集合分裂嵌入块编码的图像压缩算法.小波-Contourlet通过方向滤波器组把小波分解的高频予带进一步分解为多个方向子带,从而更稀疏地表示图像的边缘和纹理.无链表集合分裂嵌入块算法充分利用系数子带内的相关性,具有复杂度低、编码效率高的优点.实验结果表明,与基于小波变换的SPIHT算法和SPECK算法相比,新算法对纹理丰富的图像有很好的压缩效果和视觉效果.     

一种应用Radon变换的H.264/AVC帧内预测算法

在H.264/AVC视频编码过程中,编码时间受诸多因素影响,如帧间/帧内模式选择、率失真优化(RDO)等.JVT(Joint Video Team)提供的参考软件采用全搜索算法进行帧内预测,其算法复杂度很高.为此,提出一种基于Radon变换的快速预测算法,通过对4 ×4块进行Radon变换求取其纹理方向,根据求取的纹理方向减少4×4块的预测模式,有效的降低了预测时间.实验结果表明本算法在信噪比和码率变化极小的情况下,编码速度有显著提高.     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

图像编码方向自适应提升小波变换

提出一种基于分块的图像编码方向自适应提升小波变换( DA-LWT),在每级变换中采用固定的方向块大小,仅保留一、二级变换所产生的方向信息,更高级别的方向由其前两级预测获得,从而减少边信息的开销。根据图像块的最小预测残差能量自适应选择滤波器的滤波方向,有效消除图像相邻像素间的冗余,降低高频系数能量。采用基于分数像素插值方案,提高方向分辨率。实验表明,DA-LWT的变换系数具有更好的“零树”特性,可取得比传统提升小波变换更好的编码效率和视觉效果。     

一种基于分形的图像编码改进算法

本文提出了一种新的基于分形的图像编码改进算法,该算法结合小波变换多分辨率分析的特点,对分解后的高层子图像进行基本分形编码,根据不同层子图像之间的相似性,由高层分形编码构造低层子图像分形编码,同时根据不同方向子图的纹理特征不同,采用不同形状的块进行分形预测,实现图像压缩。实验证明,这种改进算法能够大大缩短分形编码的时间,并取得较高的压缩比。     

基于多小波变换的矢量量化图象快速编码算法

提出了一种基于多小波变换的矢量量化编码算法,图象的多小波变换优于普通小波变换,此算法又加快了编码速度。实验表明：计算时间有所减少,峰值信噪比有所提高,且图象无明显块效应。     

一种基于小波变换与自适应混合量化的新图象压缩算法

本文提出了基于小波变换与自适应混合量化的图象压缩算法，该算法首先将小波变换后的图象高频子带划分为扫描块，然后依据图象的纹理复杂度和重要性程度将这些扫描块划分为4类（平坦，过渡，弱纹理和强纹理）；最后对各类扫描块分别进行向量和标量量化混合编码，实验结果表明，试图象压缩算法在压缩速度，图象复原质量等方面均优于FVQ编码算法和JPEG方法。     

多核环境下的图像分割并行算法研究

对多核环境下的图像分割并行算法进行研究,在基于正交小波分解的多分辨率图像锥中引入模糊C-均值(FCM)算法,采用OpenMP语言设计P-FCM多核并行模型,并给出该模型的算法实现步骤。在对初始图像数据预处理时,采用矩形块数据分割法进行图像分块,将分块后的子图像数据作为并行运算时的输入数据由主线程分给不同的处理器。实验结果表明,在处理较大图像时,该算法效率较高。     

基于IWT和广义差值扩展的可逆水印算法

针对传统差值扩展可逆水印算法的缺陷,提出了一种基于整数小波变换（IWT）和广义差值扩展的可逆水印算法。它将原始图像划分成4×4大小的互不重叠的像素块;计算各分块的近似平滑度值,该值在水印嵌入前后保持不变;将所有分块按平滑度值进行排序;根据水印信息量,依序选取适当数目的分块;对所选取分块进行整数小波变换,在变换后的低频部分利用广义差值扩展法嵌入水印信息,在高频部分通过数据压缩嵌入水印辅助信息。实验结果表明,该算法在减小图像失真的同时,提高了信息嵌入量,另外在同等水印嵌入量下,该算法的[PNSR]高于常见的一些算法。     

自适应PCNN的形态小波多聚焦图像融合方法

为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提出一种自适应的PCNN,用分解系数的改进拉普拉斯能量和（SML）作为PCNN对应神经元的反馈输入,用图像的清晰度作为对应神经元的连接强度,经过PCNN点火获得参与融合系数的点火映射图,通过判决选择算子指导系数的融合;经过形态小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像具有良好的视觉效果及较高客观评价指标。     

Lipschitz指数与平稳小波变换在CT图像去噪中的应用

针对CT切片图像噪声特点以及应用需求,提出了基于Lipschitz指数和平稳小波的CT图像去噪算法。利用改进的中值滤波器滤除图像的脉冲噪声,然后根据图像阶梯边缘的Lipschitz指数与小波系数之间的关系,在更好地保护图像边缘细节的前提下,利用平稳小波变换的阈值去噪方法滤除高斯噪声。实验结果表明,该方法无论是在视觉效果上,还是在最小均方差意义和信噪比增益上,以及保护图像边缘细节上都有很大提高。     

基于改进SIFT的时间序列图像拼接方法研究

针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法计算复杂度高,运行时间长的问题,提出了一种改进的SIFT算法。通过扩大极值点取值范围,减少极值点数量,提高运算速度;采用12环的圆形窗口代替传统的方形窗口,简化了特征描述符的构造方法,生成78维SIFT特征描述符,进一步提高了算法的运算速度;将BBF（Best Bin First）运用到特征点对之间初次配准的搜索中,并用RANSAC（Random Sample Consensus）算法对特征点配准对进行二次处理,以消除错误配准。将改进的SIFT算法与渐入渐出融合算法相结合,实现对时间序列图像的拼接融合处理。针对拼接融合后的图像,采用局部分块检测的方法评价其效果。实验结果表明,该算法运算速度快,具有较高的鲁棒性,且拼接融合效果好。     

一种基于改进弹性束图匹配的人脸识别

针对基于弹性束图匹配（EBGM）算法的正面人脸识别,提出了一种新的优化理论。在EBGM算法中,在抽取脸部图像特征之前,需要首先预设好Gabor小波的波长。为了对EBGM算法进行优化,提出了采用遗传算法（GA）对Gabor小波波长进行最佳选择。为了对改进的算法进行评估,实验对300个FERET人脸数据库类进行了测试。在训练阶段,每个类中只取出一幅图像用来训练。经过优化后的EBGM算法匹配运算大幅度减少,识别率大约为90％,运行速度提高至原EBGM算法的115倍。     

A robust digital image watermarking technique using lifting wavelet transform and firefly algorithm

In this paper, an optimized and robust digital image watermarking technique based on lifting wavelet transform (LWT) and firefly algorithm is proposed. LWT is newer and faster generation of former wavelet transforms and firefly algorithm is an efficient optimizing algorithms. In current technique, base image decomposed by LWT into 4 sub bands then the first sub band separated into non overlapping blocks. After that blocks are sorted in order of descending based on standard derivation of each block. Selecting suitable blocks for special embedding process seems to be an optimization problem due to existence of a trade-off between imperceptibility and robustness. Firefly algorithm used to solve this trade-off while selecting primary blocks causes high robustness and low imperceptibility and vice versa. For improving security, Arnold transform applied to watermark and achieved scrambled image bits used as condition for embedding process. The proposed technique evaluated by variety of attacks like additive noise, average filter, median filter, sharpening filter and some other geometric and non-geometric attacks and experimental results showed its good imperceptibility and high robustness.     

融合小波变换与改进PCNN的图像增强算法研究

为了解决方向对纹理图像细节增强的限制问题,提出一种融合小波变换与改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像增强算法。该算法首先对图像进行二维离散小波变换,提取图像的高频分量图。然后将图像像素的局部梯度值作为链接强度系数,在动态阈值函数中加入侧抑制信号来改进脉冲耦合神经网络;并用改进的脉冲耦合神经网络对高频分量图进行增强。最后使用中值滤波对小波重构后的图像进行非线性平滑,实现纹理图像细节的增强。实验结果表明,该算法能够有效地减少图像细节增强时方向的限制。增强后,纹理图像的细节更加丰富,整体对比度也有一定的提高。     

基于HMM与SVM的语音活动检测

工程机械强噪音环境下的噪声源较多,导致电话语音通话无法进行,且强噪声造成无效数据占用带宽。为此,提出基于隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的语音活动检测算法。该算法将提取的美尔频率倒谱系数特征向量输入到HMM识别器中,并通过Viterbi算法得到N维最佳识别结果,将其转换为SVM特征向量输入到SVM分类器中进行分类判别,得到判决结果。实验结果表明,该算法在机械工作噪音的情况下,语音检测率较静态统计类算法平均提高9%,比小波支持向量机方法提高11%,在驾驶室噪音的情况下比小波SVM方法有较小幅度的提高,但其增长速度较快,且比传统的统计类算法提高9%。     

基于混沌加密和SVD的数字图像水印算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性,提出一种基于混沌加密和奇异值分解的水印算法.采用Chebyshev混沌映射产生的混沌序列加密水印图像,将加密后的水印图像与原始图像进行分块,再对每一块进行奇异值分解,从而实现水印的嵌入.仿真实验结果证明,该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、滤波等具有较高的鲁棒性,同时能较好地抵抗剪切攻击.