分离矢量基二维哈脱莱变换新算法

本文提出一种分离矢量基二维哈脱莱变换新算法,它将(N×N)点二维哈脱莱变换(2D-HART)分解为一个(N/2×N/2)点基2 2D HART和12个(N/4×N/4)点基4 2D HART外加一些实乘和实加,运算量比现有分离矢量基2D HART进一步减少。     

多维离散Hartley变换的四种类型及其快速算法

本文将一维Hartley变换的四种类型(即W变换)推广至多维,并以二维为例导出了行、列分解及矢量基快速算法。     

哈脱莱变换的一种新快速算法

本文采用时域分解和频域分解方法导出哈脱莱变换的一种新快速算法——分离基算法。利用离散哈脱莱变换和DFT之间的关系得出同样的结果。该算法所需乘法和加法次数在现有长度为N=2~m的算法中是最少的。文中给出了算法流图,并与其他算法作了运算量的比较。     

矢量基二维离散余弦变换

本文提出一种频率抽取(DIF)矢量基二维离散余弦变换(2D DCT)快速算法。该算法将H.S.HOU的一维离散余弦变换(ID DCT)递归快速算法推广到二维,利用三角恒等式cos(α+β)=2cosαcosβ—cos(α—β),得出数值稳定的二维离散余弦变换快速矢量基算法。其数值稳定性比Haque提出的矢量基2D DCT算法要好,和常用的行列算法相比节省25%乘法运算量。文中给出了算法流图。     

二维Tchebichef 正交矩反变换的快速算法

提出了一种二维Tchebichef矩反变换的快速算法.借助Clenshaw递推公式,推导了一维Tchebichef矩反变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef正交矩反变换的计算.与以迭代方式计算Tchebichef多项式进而计算二维Tchebichef矩反变换的方法相比,文中提出的算法有效地减少了算术运算的次数,大幅提高了计算速度.实验结果表明了该方法的有效性.     

解决数据二维平衡的数组变换遍历算法

解决了数据二维平衡的一个新的算法--二维数组变换遍历算法,给出了该算法的数学基础、方法步骤、算法描述及算法分析。     

一种新的基于分水岭变换的聚类分析算法

提出了一种基于分水岭变换的聚类分析算法。该算法首先根据数据的密度信息把二维数据样本集转化成数字灰度图像,然后对该灰度图像进行分水岭变换,根据变换结果得到聚类结果。实验结果表明,该算法在准确度方面与传统的K-means算法相当,是一种完全无监督的聚类算法。     

计算q1^l×q2^l二维DCT的快速算法

离散余弦变换(DCT)广泛应用于信号处理的许多领域,多维DCT(MD-DCT)是图像处理和视频信号处理的重要工具.通常,多维DCT采用行列法用一维算法实现,实现效率较低.近年来虽然出现了一些多维DCT直接实现算法,但大多要求变换为2n×2n,限制了适用范围.该文研究较一般的二维DCT快速算法,将ql1×ql2(q为奇素数;l1,l2分别为两个不同的整数)二维DCT转化为多项式变换和一维简化余弦变换,通过特别设计的快速多项式变换算法和1D-RDCT递归分解算法,提出了一种计算复杂性较低且具有规则运算结构的ql1×ql2二维DCT算法.本算法的设计方法可以方便地推广到多维(>2)的情况.     

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。     

基于复数小波域的图形水印方法

提出了一种基于复数小波域的2维矢量图形的水印算法，用于2维矢量图形的版权保护。该算法利用了Dual Tree复数小波变换的优点，将水印嵌人相对坐标线(relative coordinates line)的复数小波域中。经初步实验结果验证，该算法对于通常的图形几何变换，如平移、旋转、缩放以及局部修改攻击，均有令人满意的鲁棒性。     

频域抽取多维向量基快速傅里叶变换

给出了频域抽取(DIF)多维向量基快速傅里叶变换(FFT)算法。对多维频域信号的每一维,采用向量基2频域抽取法,导出了快速算法蝶形运算的一般形式。该FFT算法适合于维数为任意整数的情况,当维数为1时,算法退化为著名的频域抽取向量基2 FFT算法。为了便于编程实现,以频域抽取3维向量基FFT算法为例,给出了快速算法实现流程,该流程易于向任意整数维推广。计算量比较结果显示,频域抽取多维向量基FFT算法比多维分离式FFT算法计算量低。     

基于VQ和LBG的移动AdHoc网络中分簇算法

应用信息论与数据压缩中的矢量量化理论和LBG算法,在簇和Voronoi胞腔、簇首和码矢、节点和矢量之间建立起——对应的关系,把分簇的过程转换成二维矢量量化中胞腔的分裂过程。设计一个以簇结构稳定性高和负载均衡度好为目标的移动自组网分簇算法,仿真结果显示,分簇算法能够迅速地进行分簇,并且簇的结构具有较高的稳定性。     

基于小波包变换的图像多尺度数据融合

在二维小波变换的基础上,给出了图像的二维小波包变换的分析方法,并对已有的几种基于小波和小波包变换的图像融合算法进行了重新组合和改进,提出了一种基于小波包变换的多尺度数据融合方法,给出了一个融合实例。通过对实验的观察和分析,结果表明该算法具有较好的融合效果。     

正交U变换及其快速算法

采用递推方法构造一种正交变换,称之为U变换,该变换含有分段常数基向量、分段一次多项式基向量以及分段二次多项式基向量,是对Walsh变换、斜变换的推广。根据递推方式,可以得到相应的快速算法。利用平移复制算子和Kronecher积的性质,推导基于Kronecher积的快速算法和正交U变换的直接分解算法。将该变换应用于图像压缩中,构造基于人类视觉系统的量化表,实验结果表明,正交U变换的图像压缩性能明显优于斜变换的图像压缩性能,与DCT变换的图像压缩性能相当,为图像压缩提供了一种新的选择。     

基于小波变换的医学图像压缩技术

分析了医学图像压缩的必要性,简要介绍了二维离散小波变换和Mallat算法,在此基础上探讨了基于小波变换的医学图像压缩技术。实验结果表明,小波变换算法具有较高的压缩比和较好的图像恢复质量。     

适用于嵌入式系统的二维DCT算法

提出一种简单、快速的二维DCT算法,即将二维DCT的变换系数和图像的像素值事先 乘好,形成查找表,在实现直接二维DCT变换时,把表调入内存,乘积的结果就能通过寻址的方式得 到而无需乘法器,速度很快,非常适合嵌入式系统的设计。在设计查找表时,优化了其结构,减小了存 储空间。实验结果表明了算法的有效性。     

基于DWT-DCT-SVM的人脸表情识别

提出了一种基于二维离散小波一离散余弦变换-支持向量机（DWT-DCT-SVM）面部表情识别算法。该算法先利用DWT在不明显损失图像信息的基础上对表情图像进行变换，变换后的图像数据量大大减少。再利用DCT提取代表原图像绝大部分能量的数据作为表情特征矢量，最后利用SVM来识别。实验表明：本算法提取的500个数据长度的表情矢量在一定条件下能较准确地识别出通用的6种表情，但是泛化性能较差。     

基于混沌映射和离散变换的盲水印算法

盲水印由于在检验过程中不需要使用原始的水印图像,因此在具有较高的鲁棒性和不可见性的同时,增加了检验的方便性。该文提出了一种基于混沌映射和二维离散小波变换的盲水印的算法。该算法是首先将二值图像经过混沌映射处理,将置乱之后的二值图像作为水印图像,将作为载体的二维矢量图形,进行二维离散小波变换,之后将水印信息嵌入到待保护的图像中。由于将水印图像进行了混沌映射处理,故提高了抗裁剪和压缩攻击的能力;而对原始载体图像使用了二维离散小波变换,在没有密钥的情况下,是无法恢复原始水印图像的,故提高了水印信息的安全性。     

针对二维矢量图形数据的盲水印算法

矢量数字水印是图形数字产品和二维矢量地图知识产权保护的重要手段之一。提出了一种针对二维矢量图形和二维矢量地图数据的盲水印算法。首先通过遍历矢量图形数据,动态获取容差值,并利用道格拉斯-普克算法提取出二维矢量图形数据中曲线的所有特征点,然后在容差值范围内对特征点嵌入水印信息。提取水印时,通过算法的逆变换过程,可以获得嵌入的水印信息。通过对嵌入水印后的矢量图形进行随机增加、删除坐标点,以及矢量图形的裁剪、坐标点的压缩攻击实验,分析提取出的水印图像的相关系数,结果证明所提的算法具有较强的鲁棒性。