小波图像编码的VLSI实现

设计了一种模块化的二维离散小波变换(2-D DWT)的VLSI结构.该结构可以实时完成小波变换,且很容易扩展.针对零树编码硬件实现方面的不足,利用一种简单的顺序扫描方式和两个标志阵列,设计了一种适合硬件实现的快速零树编码算法(FZIC)和FZIC硬件实现的VLSI结构,编写了2-D DWT和FZIC硬件结构的Veri log HDL模型,并进行了仿真和逻辑综合.结合2-D DWT和FZIC,实现了小波图像编码系统 ,并用ALTERA CPLD成功进行了验证.     

一种三维小波序列图像编码算法及其FPGA实现

根据序列图像编码的特点。利用Harr小波变换、适合硬件实现的快速二维小波变换和快速零树编码算法，提出了一种适合硬件实现的三维小波变换序列图像编码算法。设计了该算法的VLSI结构，编写了相应的Verilog HDL模型，进行了仿真和逻辑综合，并用FPGA进行了验证。     

9/7提升小波变换图像处理算法的高速FPGA实现

提升结构(Lifting Scheme)是一种新的双正交小波变换构造方法.这种方法使得计算复杂度大大降低,有效地减少了运行时间.介绍了基于FPGA的高速9/7提升小波变换的设计,提出采用多级流水线硬件结构实现一维离散小波变换(1-D DWT).该结构使系统吞吐量提高到原来的3倍,面积仅增加40%.在实现二维离散小波变换(2-D DWT)时采用基于行的结构,可以提高片内资源利用率和运行速度,满足小波变换实时性的要求.     

一种高效的三维DWT VLSI结构设计方法

文中通过深入研究三维离散小波变换(3D DWT)核心算法并根据序列图像编码的特点,设计并实现了一种适合硬件实现的高效的三维小波变换VLSI结构。编写了相应verilog模型,并进行了仿真和逻辑综合。仿真结果表明行列滤波并行处理并采用流水线设计方法,加快了运算速度,有效降低了片内存储容量。     

小波图像编码的硬件实现

设计了二维离散小波变换和快速零树编码的硬件结构,实现了一小波图像编码系统.编写了各个模块的Verilog HDL模型,并进行了仿真和逻辑综合.最后用Altera公司的CPLD对整个编码系统进行了验证.结果表明,设计的硬件结构是正确的,可以用来实现小波图像编码系统.     

二维9/7小波变换VLSI设计

为了提高JPEG2000图像压缩速度,提出一种基于提升算法的二维离散9/7小波变换(DWT)Mesh结构的VLSI设计方案,利用这种Mesh结构的VLSI能够实现并行处理一个图像的所有像素点.这种并行处理的Mesh结构可提高小波变换电路速度,以及图像压缩的速度.     

基于重要图中止符的变树结构的零树嵌入式编码算法

本文提出了一种易于硬件实现的高速优质的零树嵌入式编码算法.通过精简重要图结构,消除结构中的一些冗余、减小一些无用的零树、消除一些不必保留的孤立零点,来提高编重要图的效率,同时也提高了压缩效果、加快了编解码速度.采用提升方案构造双正交9/7小波,不仅进一步提高了小波变换速度,而且为硬件实现提供了保障.经模拟实验表明:此方法加快小波变换速度,缩短了编、解码时间,提高了图像压缩比和恢复图像质量.     

基于小波图像编码的远程监控系统的设计与实现

小波变换由于其多分辨率特性而特别适合图像编码。该文设计了一种基于小波图像编码的远程监控系统。整个系统由本地监控端和远程主控端组成。本地监控端包括图像采集、小波变换图像编码和发送3个模块。小波变换图像编码由二维小波变换和零树编码组成。设计了监控端各个模块的硬件结构,编写了其硬件结构的Verilog HDL模型,进行了仿真和逻辑综合,并用FPGA进行了验证。编写了主控端的远程接收、控制软件,成功实现了基于小波图像编码的远程监控系统。     

小波变换在图像数据压缩中的应用

小波变换的图像编码方法,不仅拥有传统编码的优点,能够消除图像中的统计冗余,并且,其多分辨率的特性提供了消除非统计冗余信息的良好机制。基于离散小波变换(DWT)理论,介绍了DWT在数字图像压缩中的应用,使用零树编码实现了数字图像压缩,并同时保持原图像在各种分辨率下的精细结构,该方法对消除图像中非统计冗余信息提供了有效途径。     

一种基于提升的二维离散小波变换VLSI架构

离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)需要较多的运算量以及较大的存储器空间,为了使之适用于实时的图像处理应用,就需要开发特殊的架构和芯片来提高离散小波变换的运算性能。基于提升的二维DWT提出了一种新型的VLSI结构——LLSP架构,其结合逐级和基于行的架构这两者特点,带来了硬件开销和存储器空间的降低,并可以用于多提升步骤的扩展以及多级二维离散小波变换。     

二维离散小波变换的VLSI实现

小波变换图像编码获得了比传统DCT变换编码更好的图像质量和更高的压缩比,然而,实时二维小波变换需要大量运算,因此,专用小波变换芯片的设计已成为小波图像编码中的关键技术,文章提出了一种高速的二维小波变换的VLSI结构。根据模块化的设计思想,设计出一组二维小波变换的基本模块。通过将这些模块按变换要求适当组装,完成了多级二维小波变换,编写了相应的VerilogHDL模型,并进行了仿真和逻辑综合。     

Image compression using bit-plane coding of wavelet coefficients

The authors propose new simple image coder based on a discrete wavelet transform (DWT). The DWT coefficients are coded in bit-planes. They use an improved version of the JBIG bi-level image compression method to code the DWT coefficient bit-planes. The experimental results are shown, both in distortion measurement and visual comparison, and are very promising     

离散小波变换域非负张量分解的高光谱遥感图像压缩

该文提出一种基于非负张量分解的高光谱图像压缩算法.首先将高光谱图像的每个谱段进行2维离散5/3小波变换,消除高光谱图像的空间冗余.然后将所有谱段的每级小波变换的4个小波子带看作为4个张量.对每个小波子带张量采用改进HALS(Hierarchical Alternating Least Squares)算法进行非负分解,来消除光谱冗余和空间残余冗余,同时保护了光谱信息.最后,将分解的因子矩阵进行熵编码.实验结果表明,该文提出的压缩算法具有良好压缩性能,在压缩比32:1～4:1范围内,平均信噪比高于40 dB,与传统高光谱图像压缩算法比较,平均峰值信噪比提高了1.499 dB.有效地提高了高光谱图像压缩算法的压缩性能和保护了光谱信息.     

Area-efficient high-speed 3D DW processor architecture

An area-efficient high-throughput architecture based on distributed arithmetic is proposed for 3D discrete wavelet transform (DWT). The 3D DWT processor was designed in VHDL and mapped to a Xilinx Virtex-E FPGA. The processor runs up to 85 MHz, which can process the five-level DWT analysis of a 128times128times128 fMRI volume image in 20 ms     

An investigation of wavelet-based image coding using anentropy-constrained quantization framework

Wavelet image decompositions generate a tree-structured set of coefficients, providing an hierarchical data-structure for representing images. A new class of previously proposed image compression algorithms has focused on new ways for exploiting dependencies between this hierarchy of wavelet coefficients using “zero-tree” data structures. This paper presents a new framework for understanding the efficiency of one specific algorithm in this class we introduced previously and dubbed the space-frequency quantization (SFQ)-based coder. It describes, at a higher level, how the SFQ-based image coder of our earlier work can be construed as a simplified attempt to design a global entropy-constrained vector quantizer (ECVQ) with two noteworthy features: (i) it uses an image-sized codebook dimension (departing from conventional small-dimensional codebooks that are applied to small image blocks); and (ii) it uses an on-line image-adaptive application of constrained ECVQ (which typically uses off-line training data in its codebook design phase). The principal insight offered by the new framework is that improved performance is achieved by more accurately characterizing the joint probabilities of arbitrary sets of wavelet coefficients. We also present an empirical statistical study of the distribution of the wavelet coefficients of high-frequency bands, which are responsible for most of the performance gain of the new class of algorithms. This study verifies that the improved performance achieved by the new class of algorithms like the SFQ-based coder can be attributed to its being designed around one conveniently structured and efficient collection of such sets, namely, the zero-tree data structure. The results of this study further inspire the design of alternative, novel data structures based on nonlinear morphological operators     

基于方向性小波子树分形图像编码的改进算法

本文在分析混合分形零树小波图像编码算法(FZW)优缺点的基础上，提出一种新的基于方向性小波子树的分形图像编码算法。该算法结合零树小波编码和分形编码，通过在匹配搜索过程中使用方向性range和domain子树，提高匹配精度，改善了传统分形小波图像压缩中的方块效应，更大限度的保留了图像的边缘信息。实验结果表明，该算法在提高压缩比和去除图像的方块效应方面，均取得了良好的效果。