基于提升算法JPEG2000小波变换的硬件实现

提出了一种基于提升算法的高效JPEG2000二维离散小波变换(2D-DWT)硬件结构,将边界延拓内嵌于离散小波变换过程中,减少了所需的内存空间和功耗。采用W扫描输入方式和行列并行处理结构,加快了变换速度,大大提高了小波变换的效率。整个二维离散小波变换结构已经通过FPGA硬件仿真验证。     

有效的JPEG2000小波变换VLSI结构设计

基于提升的小波变换算法,提出了一种有效的JPEG2000小波变换的VLSI实现结构。采用了时分复用技术优化结构设计,实现了数据变换的细节分量和近似分量交替输出,以及有效减少了所用乘法器、加法器运算单元和寄存器单元数量,从而有效减少系统占用面积和功耗。该结构实现简单、规则,具有很好的扩展性,非常适合于VLSI设计实现。     

基于提升算法的图像小波特征提取分析

讨论小波变换以及提升小波变换的基本原理和变换过程。利用2种变换分别实现了对同一图像库的特征提取,并利用支持向量机（SYM）进行分类。结果表明,与传统的小波变换相比,提升小波变换对于图像特征的提取同样是有效的,另外由于其独特的变换构造,使得计算量大大降低,计算时间显著减少,具有很大的实用价值。     

新一代静态图像压缩标准JPEG2000

本文阐述了新一代静态图像压缩标准JPEG2000核心部分的主要特征及其编码系统，并在文末简要介绍了JPEG2000与JPEG的各自应用领域。     

基于纹理的自适应提升小波框架的图像增强

经典二维小波变换仅在图像的水平和垂直方向进行变换,对图像的纹理信息表示能力不足,基于小波变换的图像增强的效果还不尽人意。为了更好地表示图像的纹理信息,提出一种基于纹理的自适应提升小波的图像增强方法,根据图像的局部特征预测图像的纹理方向,沿纹理方向应用小波变换,使图像的纹理信息表示更准确,而且小波变换法在抑制噪声方面性能优良,将其应用于图像增强,仿真及实验结果表明该方法具有有效性和实用性。     

JPEG2000小波提升在DSP上的缓存管理

提出一种采用高效的内存管理实现的基于块的小波提升方案。该方法通过减少缓存失败增强缓存性能。实验结果表明该方法比现有的快速方法要快两倍多。     

基于Davinci平台的JPEG2000提升小波算法优化

随着JPEG2000压缩算法越来越广泛地应用到各个领域,提高算法的编码速度成为亟待解决的问题。为提高JPEG2000算法的编码速度,针对JPEG2000编码的小波变换部分,提出了一套基于Davinci平台的优化体系。该体系利用Davinci平台的特点采用数据延拓、DMA乒乓缓存、并行流水等策略减少了运算量,大大加快了算法的执行速度。实验证明算法的速度比传统算法提高11倍以上,并且不存在图像质量下降的问题。     

基于Bayer图像的CDF9/7提升小波变换设计

根据彩色CMOS图像传感器和Bayer CFA格式图像的特点,提出了一种基于Bayer图像的压缩方法,实现对RGB三分量的分裂和并行小波变换.提升小波结构采用分时复用和流水结构,充分利用FPGA片内存储资源,实现了行列变换的并行执行.同时通过乒乓操作完成FPGA和片外SDRAM间数据的无缝缓冲处理,从而达到各级小波系数的快速并行输出.系统经验证完全满足图像实时处理的要求,为后续实时压缩编码和传输提供了有利条件.     

JPEG2000压缩标准中小波基的选择

从数字图像压缩编码系统中小波基选择的几个指标出发,对这些选择指标进行了详细的讨论,阐述了这些选择指标之问的关系和对数字图像压缩性能的影响。基于这些选择指标对基于人眼视觉特性构造的新型小波基(V9／3)和Daubechies9／7小波基进行比较,结果表明前者的压缩性能要优于后者,采用前者进行数字图像压缩时,重建图像具有更好的视觉效果,而且可以显著减少小波变换的计算复杂性。     

基于改进的提升小波变换的图像融合算法

研究图像融合精度问题,由于光学传感器的光谱分辨率不同,在图像融合中易丢失信息,影响图像质量。传统的图像融合算法计算量大、实时性差的缺点,同时没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对融合的影响,因而得到的融合效果不理想。为了解决上述问题,提出了一种改进的提升小波变换图像融合新算法,算法引进了图像对称概念策略,仿真结果表明,改进的图像融合算法计算量明显减少,实时性也明显提高,与传统的标准小波变换图像融合算法以及拉普拉斯金字塔融合算法相比,较有效地提高了图像融合的精确度。     

基于提升机制小波变换的SAR与多光谱图像融合算法

在对提升机制小波变换的原理和特点研究的基础上，结合SAR图像与多光谱图像不同成像特性，提出了一种基于提升小波变换区域融合的SAR与多光谱图像融合方法。对于小波变换后的高频子图像，选择区域标准差大的作为融合后的子图像；对于低频子图像，定义区域均值的平均相对偏差作为阈值，融合子图像区域均值偏差大干阈值时，采用逻辑滤波方法融合，反之采用基于像素值加权、平均的融合规则。实验证明，该算法能够有效融合SAR与多光谱图像之间的互补信息，与其它用于图像融合的小波变换方法相比，运筹速度较快，易于DSP实现。     

Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究

在介绍了一般小波理论和小波图像去噪的基础上,重点阐述了提升小波算法(lifting scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的普遍实现方法,按照提升小波的一般理论,对Daubechies(9/7)小波进行提升格式处理,并将Dau-bechies(9/7)提升格式小波应用到二维图像去噪研究中.计算机仿真试验结果表明,在去掉噪声后图像信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单,编程容易,速度快.     

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。     

基于非线性提升小波变换的图像去噪

基于提升方案的小波变换结构简单 ,不需要额外的存储空间 ,易于实现。同时 ,提升方案中的预测和更新算子既可以是线性的 ,也可以是非线性的 ,这就为我们构造非线性小波提供了一条有效的途径。该文利用一些简单的非线性算子 ,如求中位数和最大值等 ,构造出基于整数的非线性提升小波 ,并将该方法应用于阈值去噪处理中 ,得到了较好的效果 ,明显提高了图像的信噪比     

双正交小波变换的算子矩阵及去相关性能分析

利用基于推选体制（Lifting Scheme)的小波变换实现算法,构造出了与具有紧支集的双正交小波滤波器对应的小波变换和逆小波变换的算子矩阵,这些矩阵是大小与信号长度相等的可逆常数矩阵。这些矩阵为从理论的角度研究双正交小波滤波器的性能提供了一个工具。利用这些矩阵,从理论的角度对不同的双正交小波滤波器的去相关性能进行了分析比较研究,并和其他常用的正交变换,如DCT、DFT进行比较,给出了定量的比较结果。比较结果表明,在高压缩比的情况下,（9,7）滤波器具有好的性能,而在中等压缩比下,（5,3）滤波器有比较好的性能。     

JPEG2000中多分辨率小波变换的参数研究

JPEG2000编码标准以多分辨率小波变换为基础,其编码参数的取值对图像压缩的性能和质量有重要的影响,同时也关系到实时编解码器的复杂性及其架构设计.图像压缩的参数研究,对于实时图像编码软硬件系统的开发,有着重要的指导意义和工程应用价值.在分析小波变换的多分辨率特性与提升方案的基础上,实验研究其参数取值对编码性能和图像质量的影响,提出不同码率下主要编码参数的适宜取值范围,为特定应用环境下实时编码系统的构建与参数选择提供依据.     

图像处理中小波提升方案和Mallat算法的比较

离散小波变换(DWT)的快速算法是近几年小波变换领域研究的热点。Swedlen提出一种不依赖于傅立叶变换的新的小波构造方案——提升方案(LIFTING SCHEME)，其计算速度是传统Mallat算法的两倍左右，因而成为计算离散小波变换的主流方法。提升方案为第一代小波变换提供了一种新的更快的实现方法，同时，大大降低了第一代小波的难度，并且已经证明提升方案可以实现所有的第一代小波变换。     

提升小波变换的通用和可扩展编程实现

提升方案是小波研究的新热点,该文给出一个实现提升小波变换的通用和可扩展程序.首先从小波变换的计算讨论了提升方案的基本步骤,分析了用提升格式构造已有小波和设计新小波的方法,并以面向对象的编程手段实现了提升小波变换;该程序以提升方案的基本过程为核心并加以抽象,设计提升小波变换的基类,提供缺省的Lazy变换和反变换过程,模板的应用使程序支持抽象数据类型,虚函数使程序能通过派生新类方便地实现特定的提升小波;该程序具有可重用、可扩展、易理解、易使用等优点;将该程序应用到一幅通过用中子辐射照相技术获得的图像进行测试分析,实验结果显示了它的高效性,其计算速度明显优于Mallat算法,能满足在线处理的需要.     

基于行的小波变换及其在图像压缩中的应用

由于基于行的小波变换编码是以累进方式来完成列向的小波变换，其可在不影响小波变换结果的前提下，降低对存储容量的需求，为此提出用改进的提升格式进行小波变换来替代原算法中的Mallat算法。以加快算法的执行速度。该提升格式是以三项加法单元的形式实现，进而把三项加法单元分成两个两项加法单元，以进一步节省存储空间，但是，对于每个单元，却增加了一个乘法运算，从而计算量增大了。相对于三项加法单元采用一个模式即可求出一组低通滤波结果和高通滤波结果来说，两项加法单元对于低通滤波和高通滤波则由于要采用不同的计算步骤，因而实现时更复杂一些。