小波提升变换边缘检测算法的DSP实现

提出了基于小波提升变换的改进图像边缘检测算法的DSP实现过程。本算法对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取;基于高速DSP的实现克服了传统小波变换存在的问题,很好地满足了实时性要求。实验结果表明,该方法具有运算速度快、能有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘检测实现方式。     

基于小波变换的电网谐波电流检测研究

电网谐波电流检测是电力系统质量分析和谐波补偿的关键技术,对小波变换在电网中的谐波电流检测原理进行了研究.根据小波变换的多分辨率分析,采用Mallat算法对电网谐波电流检测进行实现,将电网电流中的基波电流和谐波电流分离,并对小波变换谐波检测小波基的选取原则进行了分析,在基于TMs320F2812DSP的实验装置上进行了小波变换谐波检测实验.实验结果表明,该方法具有较高的检测精度.     

基于DSP的嵌入式零树编码算法设计

本文结合TI公司DM642的结构特点及EZW算法原理,提出了运用DSP实现图像压缩系统的设计方案。为了提高算法效率,文中用提升小波算法代替原EZW算法中的传统小波（mallat）变换算法。实验结果表明达到较为满意的效果。     

5/3提升小波变换的仿真与FPGA实现

介绍了5／3提升小波变换相对于传统小波变换的优点,设计了一种基于FPGA技术的图像小波变换方法。相对于传统的小坡变换,提升算法不依赖于傅立叶变换,降低了运算复杂度,非常适合硬件实现。采用基于Matlab和Simulmk的设计工具DSP Builder,设计5／3提升小波变换Model,并在Quartus Ⅱ工具下进行综合、仿真和下载,在Altera CycloneⅡ系列FPGA（型号为EP2C35F484C8）上实现了5／3提升小波变换的功能。     

电能质量短时扰动检测及其DSP实现

工业生产中对电能质量短时扰动精确检测的需求日益增长,设计了基于DSP的电能质量短时扰动检测装置。分析了Teager能量算子检测短时扰动的原理,针对高频扰动的情况使用了小波变换优化算法,并给出了Teager算法在DSP上的具体实现。实验结果证明该方法是可行而且高效的。     

基于小波编码的巡航导弹图像压缩方法研究

弹栽图像压缩系统要求压缩算法在保证图像质量的前提下对图像实现大压缩比实时压缩.针对这些要求,提出了采用小波编码算法作为图像压缩系统的实现算法和DSP作为算法的实现平台.小渡压缩算法分为两个部分,即先对图像进行整型提升小波变换,再利用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对变换结果进行编码.对小渡编码过程中存在重复运算和存储量大的缺点进行了改进,使之适合于DSP并行处理.实验结果表明,改进的算法与原算法相比,重构图像的峰值信噪比相当,大于28dB,满足图像质量要求;图像压缩速度达到20帧/s,完全满足实时性要求.     

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。     

提升的M通道小波变换在图像压缩中的应用

针对M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,利用基于空间域的小波提升方案,实现了M通道小波变换的提升分解。这种提升分解是不唯一的,可以利用这种分解的不唯一性,使变换具有所需的性质。为此给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。该方法只要有分解算法,立即可以得到合成算法,而且将运算结果取为最接近的整数,就可实现整数到整数的小波变换。实验结果表明了该方法对图像压缩的有效性。     

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。     

基于自适应提升小波变换的电能质量检测节点

利用自适应提升小波变换和支持向量机进行电能质量扰动识别,将无线传感网络技术应用于电能质量无线检测系统。介绍了自适应提升小波变换算法和系统的软硬件架构,设计了以DSP和ARM为核心的电能质量检测节点,说明了TinyOS的移植和系统任务的设计过程。     

基于提升小波变换的信号降噪及其工程应用

为了解决炮膛检测中的噪声抑制问题,在讨论提升小波变换基本原理及其特点的基础上,采用提升小波变换的方法构造小波,介绍了基于插值细分法的提升小波,讨论了其降噪原理。通过实验对比研究了不同类型的经典提升小波和插值细分小波的降噪效果以及小波支集与降噪效果之间的关系,为选择降噪小波提供了理论依据。将该结论应用于炮膛检测系统中身管内径测量信号的降噪处理,取得了满意的效果。     

基于9_7提升小波和区域生长的目标检测算法

针对图像中的快速移动目标检测,提出了一种9_7提升小波和区域生长相结合的检测算法。该算法首先对图像进行9_7提升小波变换,扩大目标与背景间的照度差异,对歧义目标进行筛选;然后利用区域生长算法找到图像中的可疑目标区进行目标粗判;最后根据目标几何特征,结合背景光强来确定单帧图像中的目标位置。该算法不仅简化了传统算法,减少了代码量,提高了检测准确率,而且留有大量图像处理接口,适用性强。     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

基于自适应二进小波变换的人脸检测方法

提出一种基于提升二进小波变换的检测人脸部位（如鼻子、眼睛和嘴唇等）的快速算法。在提升二进小波滤波器中的自由参数是学习的,从便使两个向量（其中一个向量的分量是提升二进小波滤波器系数,另一个向量的分量是人脸某部位像素）之间的夹角的余弦值最大化。学习得到的滤波器应用到测试图像中,可以检测人脸某些部位。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够很好地解决复杂背景下的人脸检测问题。由于该方法实现的简单性,并容易由硬件实现,使得检测速度进一步提高,因此该方法在可视电话等领域有着广阔的应用前景。     

一种新的M通道提升小波变换的图像处理算法

本文利用M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点，实现了M通道小波变换的提升分解，并给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。此算法只要有分解算法，立即可以得到合成算法，而且将运算结果取为最接近的整数，就可实现整数到整数的小波变换。数值实验结果表明，该方法对图像压缩行之有效。     

一种基于提升小波变换的快速图像融合方法

目前，多尺度分解的方法已开始应用于图像融合．针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大，不适于实时应用的局限性，提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法．多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到复合图像，实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于静态小波变换的提升框架分解

静态小波变换的最大优点是具有平移不变性。该文基于小波变换的多相表示,利用多采样率滤波器理论中上(下)采样算子与滤波器的等效易位关系,提出了将传统的静态小波变换由懒惰小波变换经过有限步交替的提升和对偶提升结构来实现的方法。由于提升框架容易实现逆变换,故在处理边界中具有更大的灵活性。分析表明,与标准算法相比,通过提升分解,可减少一半计算量。     

一种基于提升小波分解图像融合方法

提出一种新的基于自适应提升小波变换的图像融合方法。基于信号局部结构特征的相关性和方向性，采用自适应提升策略构造小波；利用提升小波对图像的低频和高频分量进行分解，在两幅图像配准的前提下，将小波系数合并，进行小波逆变换，得到融合后的图像；引入融合对称度来判断融合方法的性能。比较融合后图像的熵、相关函数和融合对称度性能指标，提升小波变换方法优于直接平均法和Symmlets小波变换方法。     

基于PDF417和提升小波的数字图像水印算法

根据PDF417与提升小波变换的特点,提出一种基于PDF417和提升小波变换的数字图像水印算法。首先将水印信息进行PDF417编码,并在密钥控制下进行混沌序列置乱后得到二值水印图像;最后使用小波提升技术对原始图像进行小波三级变换,在小波变换域低频子带中嵌入二值水印图像。实验结果证明：该算法能很好地保持图像质量,对常见的图像处理具有很强的鲁棒性,同时不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。     

第二代小波变换及其遥感图象应用

主要探讨了第二代小波变换的基本原理。通过上升型算法，所有变换都在空间域进行，能够进行本位运算，既提高了效率，又节省了内存开销。以经典的ＣＤＦ双正交小波为例，介绍了利用上升型模式构造第二代小波的实现过程。针对遥感图象处理的具体应用，用第二代小波变换与滤波相结合的方法进行遥感图象的增强和模糊，取得了很好的效果。