基于MPSoC平台小波变换并行算法研究

快速小波变换是数字信号处理面临的一个重要问题,针对并行小波算法展开研究,缩减小波变换中卷积运算的规模,提高小波变换过程中的并行效能,以实现小波变换的快速并行计算。通过FFT矩阵代入计算,消去了并行计算过程中的同步通信,降低了乘法运算次数。对算法思想进行了理论分析,说明新算法在短小数据分段情况下能够减少50%~75%的乘法操作;通过搭建两种不同平台进行了对比测试,证明了算法的先进性与有效性。基于FFT矩阵的并行小波变换算法是一种稳定有效的经典小波并行算法。     

基于提升的二维离散小波变换优化算法与DSP实现

二维离散小波变换是小波处理图像的关键算法。随着人们对多媒体信息需求的日益增长,处理速度正变得越来越重要,传统的先行后列式的二维离散小波变换计算方法具有变换速度慢,不能充分利用硬件设备的缺点。讨论了一种基于小波提升算法的、行列并行的二维离散小波变换改进算法,该算法具有运算速度快、占用内存少的特点,特别适用于嵌入式系统的需求。同时,基于TMS320C6000 DSP平台讨论了它的软件实现方法,经比较可比传统计算方法提高效率20%左右。     

基于提升的二维离散小波变换优化算法与DSP实现

二维离散小波变换是小波处理图像的关键算法。随着人们对多媒体信息需求的日益增长，处理速度正变得越来越重要，传统的先行后列式的二维离散小波变换计算方法具有变换速度慢，不能充分利用硬件设备的缺点。讨论了一种基于小波提升算法的、行列并行的二维离散小波变换改进算法，该算法具有运算速度快、占用内存少的特点，特别适用于嵌入式系统的需求。同时，基于TMS320C6000 DSP平台讨论了它的软件实现方法，经比较可比传统计算方法提高效率20％左右。     

并行DSP小波图象压缩的实现研究

小波图象压缩逄法是基于多分辨率分析上的一种压缩方法,它能够根据人们的视觉效应对图象信息进行针对性的处理,达到高效压缩图象的目的。小波变换算法的工程实现需要高性能处理器的支持,并行DSP（Digital Signal Processor)处理器TMS320C80就具有强大的图象处理功能,研究了在并行DSPTMS320C80上实现小波变换图象压缩的快速算法、优化程序设计及并行处理方式,并加以实现。     

一种新的并行离散小波变换算法

小波变换在信号处理、图象处理、模式识别、信息融合等方面得到了越来越广泛的应用。但是,时至今日,还缺乏对基于计算机网络的并行小波算法的研究。本文基于这方面的研究,提出了一种算法,仿真实验表明,本算法能很好地实现计算时间、占用空间、变换效果等方面的辨证统一。     

基于并行小波算法的DEM数据多分辨率模型构建

由于离散小波的多分辨率分析特性和DEM数据多分辨率模型的一致性,可以采用离散小波算法来构建DEM多分辨率模型,同时针对现有的基于小波的DEM数据多分辨率模型构建中运算量过大的问题,采用了基于并行的小波算法来进行多分辨率模型构建.由于DEM数据等价于二维的灰度图像,可以作为二维信号来进行处理.首先给出了二维离散信号小波变换的Mallat算法,进行了算法的可并行性分析;然后描述了各处理机中的局部数组的数据结构并讨论了并行算法中多处理机逻辑拓扑间的数据传递.实验结果证明,小波算法适宜于并行,且将其应用于DEM数据多分辨率模型构建时能获得理想的加速比,基于并行的小波算法能极大地加速多分辨率模型的构建速度.     

海量数据流的提升小波变换并行算法研究

提升小波变换算法在图像去噪中有广泛的应用,但是对于海量数据流该算法计算速度缓慢无法达到实时性.为了提高计算速度,提出一种基于图形处理器(GPU)的并行计算策略,把传统提升小波变换算法映射到CUDA编程模型,利用具有大规模并行计算特征的GPU作为计算设备,结合GPU存储器的优势实现了基于滑动窗口的提升小波变换并行算法.实验的测试结果表明,在现有的实验条件下,随着图像的增加,提升小波变换并行算法可以把计算速度提高50倍,效率提高明显.本文提出的方法也可以用其他图像处理算法的并行化.     

医学图像融合的并行实现

基于小波变换的并行医学图像融合方法有良好的效果且能进行快速实时融合。在介绍双正交小波变换图像融合方法的基础上分析了该方法的时间复杂度,提出了基于小波变换的多模图像融合的并行算法,并在配置了并行机群环境下实现了单幅和序列医学图像的并行融合,针对不同大小结果图像和不同机群规模进行测试,对并行效率的分析证实了该并行融合方法具有较好的并行性能和可扩展性。     

航天器图像压缩小波变换的FPGA设计

为了实现基于FPGA的CCSDS图像压缩算法,在提升小波变换结构的基础上,提出了一种改进的基于行的并行3级2-D整数9/7小波变换实现结构.结构充分利用流水线设计技术,对于每一级2-D DWT,结构包含2个行处理器同时处理2行数据,借助10个行缓存存储变换的中间数据,实现了行、列变换的并行运算.同时对于3级小波变换,也采用了流水线结构,减少了存储器的使用量和对其访问造成的时间延迟,提高了变换速度.本结构完成分辨率为N×N灰度图像的3级小波分解所用的时钟周期约为O(N2/ 2).采用Altera的Stratix II FPGA实验,结果表明,本整数小波变换结构具有较高的吞吐率和变换速度,可以工作在86.5MHz的频率下,实现1024×1024灰度图像100fps的图像实时变换.     

一种可并行的二维小波变换算法

基于对并行小波的研究，提出一种可并行实现的算法，实验结果表明，该算法能将计算时间，占用空间，变换效果等很好地统一起来，它不仅适用于信号的检测，而且适合于信号融合的自动处理。     

整数5/3小波变换的VLSI结构优化设计

小波变换已被广泛应用于各种工业控制系统的信号处理部分.对基于提升算法的整数5/3小波变换算法进行了研究,并提出一种优化VLSI结构,该结构内嵌边界数据处理部分,利用有限状态机技术控制各个模块的运行.体现了提升算法的优势,较大的提高了硬件效率和运算速度.     

基于分形图像编码的小波补偿算法

提出了一种对图像进行分形“粗略”（概貌）编码,“细节”（边缘）信息通过小波变换提取图像高频信息进行补偿的编码算法。该编码算法中,小波变换产生的高频小波系数根据系数重要性采用类似嵌入式小波零树编码方式进行编码,从而具有比特率可控等特点。通过实验表明,新编码算法的编码效果优于分形自适应四叉树编码算法和小波变换编码算法。     

基于提升方法的SPECK算法的研究

集合分裂嵌入块编码算法(SPECK)是基于小波变换的采用块状结构的图像编码算法.对SPECK算法的排序过程进行了详细的分析,针对离散小波变换(DWT)在相同压缩比下,SPECK算法重建的图像质量有时比SPIHT算法差的情况,提出基于9-7整数小波变换的改进的SPECK.先对图像整数小波分解,然后通过完善集合分配策略、合理分配比特等处理.实验结果表明,该算法在相同的输出码率情况下不仅得到了更好的恢复效果,而且缩短了编码时间.     

小波空间的视图变形合成

该文提出一种新的基于2D离散小波变换和图像变形技术的视图合成方法.该方法完全依赖于已知的一对视图来合成期间的变换视图,无需相机标定或其他几何信息.其基本思想是：首先,采用立体视觉技术找出图像对间的基本矩阵,将两个图像变换到一个规范的模式定义下,即使得其图像平面平行,并且对应像素位于同一条扫描线上.然后,给出一种小波空间的图像变形方法,可以快速地生成期间的变换视图,而且还便于进一步对小波系数进行量化编码.绘制时,先作必要的解码,再通过小波逆变换将合成的小波系数恢复到图像空间.最后,经过一个后置变换,将期间视     

基于小波变换的图像变形

提出了一种基于小波变换的图像变形技术.首先,利用小波变换对源图像和目标图像进行多分辨率分解,得到对应的低频近似信号分量和高频细节信号分量;然后,通过基于时变权函数的多分辨率插值,得到各变形结果图像的小波系数;最后,通过小波重构得到各变形图像.实验结果表明,利用本算法可以方便地实现自然的图像变形.     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

Skeletonization of Ribbon-like shapes based on a new wavelet function

A wavelet-based scheme to extract skeleton of Ribbon-like shape is proposed in this paper, where a novel wavelet function plays a key role in this scheme, which possesses three significant characteristics, namely, 1) the position of the local maximum moduli of the wavelet transform with respect to the Ribbon-like shape is independent of the gray-levels of the image. 2) When the appropriate scale of the wavelet transform is selected, the local maximum moduli of the wavelet transform of the Ribbon-like shape produce two new parallel contours, which are located symmetrically at two sides of the original one and have the same topological and geometric properties as that of the original shape. 3) The distance between these two parallel contours equals to the scale of the wavelet transform, which is independent of the width of the shape. This new scheme consists of two phases: 1) Generation of wavelet skeleton-based on the desirable properties of the new wavelet function, symmetry analyses of the maximum moduli of the wavelet transform is described. Midpoints of all pairs of contour elements can be connected to generate a skeleton of the shape, which is defined as wavelet skeleton. 2) Modification of the wavelet skeleton. Thereafter, a set of techniques are utilized for modifying the artifacts of the primary wavelet skeleton. The corresponding algorithm is also developed in this paper. Experimental results show that the proposed scheme is capable of extracting exactly the skeleton of the Ribbon-like shape with different width as well as different gray-levels. The skeleton representation is robust against noise and affine transformation.     

Parallel Wavelet Transform over Distributed Computer Network for Real–Time Applications

This paper presents an approach to parallel implementation of wavelet transforms in a distributed computing environment. To achieve robustness and efficiency, we proposed a parallel algorithm for wavelet transform which can be implemented in SIMD, MIMD and pipeline architectures on the configured system. Our experimental results show that our proposed algorithm will speed up the wavelet-based image processing tasks on a network of computer workstation clusters.