基于信噪比门限判断和小波变换的SAR干涉图滤波法

该文首先研究了一种基于离散小波变换(DWT)的干涉图滤波算法,对该算法的噪声模型和处理流程进行了详细的分析,并在其基础上做了基于静态小波变换(SWT)的改进。接着利用实测数据对这两种方法做了实验,通过对实验结果的分析,提出了一种高噪声环境下,在保证残点数降低率的同时,还能提高干涉条纹质量的滤波方法。在此滤波方法的基础上, 进一步提出了基于信噪比门限判断的干涉图两级处理滤波法,并对其处理流程做了详细的讨论。利用实测数据对该方法进行了仿真,实验结果验证了该方法的有效性。     

网络业务量的一种稳定多分形模型及其检验

目前网络业务量研究中有自相似和多分形两种主要的先验模型。自相似模型简洁,运用单一的H 指数来描述业务量特性,但它并不能完全表达业务量的信息;多分形模型更准确,但它运用函数形式的多分形谱来刻画信号,不便于实际分析。本文在无穷可分层叠的理论框架下提出了网络业务量的一种稳定多分形模型。运用小波变换方法,通过多个业务量记录的检验,证实此模型从尺度行为和边缘分布两方面都能准确刻画业务量。作为一般多分形过程的特例,该模型把多分形指数的表达式确定下来,并归结为4个参数的估计。     

一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的数字水印算法。该算法将原始图像的小波子图进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold变换以及扰乱加密,再进行分块离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT),将变换后的系数分类嵌入到相应的奇异值中。实验仿真表明,这种方法能抗大多数图像处理攻击,具有良好的鲁棒性。     

17/11双正交小波的优化设计及其对图像压缩性能的分析

许多适合于图像编码的小波,如CDF-9/7,Winger-17/11(W-17/11),Villasenor-6/10和10/18(V-6/10和V-10/18)小波,其滤波器系数是无理数,需要用无限的计算精度实现对应的离散小波变换(DWT)。该文给出了一种参数化构造17/11双正交小波组的简便方法：首先把小波合成滤波器表示为用两个自由参数表达的三角多项式,然后把双正交小波的精确重构条件归结为一个线性方程组,最后求解此方程组得到对应的小波分解滤波器,从而得到了17/11双正交小波滤波器的参数表达式。通过调整表达式中的自由参数,可以随意构造具有所需特征的17/11线性相位小波滤波器。作为构造实例,构造出一种新的有理系数17/11双正交小波滤波器,它具有优化的编码增益。实验表明：其压缩性能与W-17/11和V-10/18小波滤波器相当,优于CDF-9/7和V-6/10小波滤波器。     

基于混沌加密的dwt域数字水印算法

提出了一种将二维混沌系统应用到水印图像预处理中,对水印图像进行混沌加密。然后对载体图像进行三级小波分解,选择在水平和垂直子带中根据分块能量的大小,选择能量块较大的块系数嵌入水印,该算法在水印提取过程中需要原始载体图像。实验结果表明:该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,同时对叠加噪声、平滑滤波等攻击具有很好的鲁棒性。     

小波编码图像联合信源信道解码算法的研究

为提高图像在噪声信道中传输的可靠性,该文提出了一种图像联合信源信道解码方案。信源图像首先经离散小波变换,压缩编码。编码数据经RCPC(率兼容删余卷积码)信道编码保护,通过噪声信道传输。在接收端的改进的APRI-SOVA (先验信息软输出维特比算法)在信道解码时,不仅利用了信道输出的软判决,而且进一步利用了信源解码器提供的当前解码的比特的可靠性信息。仿真结果显示,有效利用信源数据中遗留的相关性,能够实现图像解码质量的提高。     

基于盲源分离的小波域多重音频水印方法

该文利用盲源分离理论,提出一种小波域的多重音频水印方法。为了解决多水印嵌入过程中经常需要考虑的嵌入顺序问题,同时增强水印方法的安全性,本文将两路水印信号与一路等长的混沌序列进行混合,得到嵌入水印信号。然后,利用线性混合方法,将嵌入水印信号与选定的小波系数进行混合,得到隐秘信号。水印提取时,利用独立分量分析算法,提取嵌入水印信号,再经过后处理过程,得到原始水印。该水印方案是一种盲水印方法,可以将多个作者信息同时嵌入到音频作品中,而不需要考虑水印的嵌入顺序。实验结果表明,该方法对常规的信号处理操作具有良好的鲁棒性,以及良好的抵抗时间轴同步攻击的能力。     

一种基才DWT-DCT变换强鲁棒性的数字水印算法

提出一种基于DWT-DCT的新的数字图像水印算法。该算法充分利用离散小波变换多分辨率特性和离散余弦变换能量压缩特性．综合两种变换的优点。在嵌入时,先对宿主图像进行DWT变换,得到4个子带。选择HL子带进行DCT变换．然后将加密后的水印嵌入DCT变换后得到子带中频系数。为获得较强的安全性,在嵌入前先对水印进行混沌加密。试验结果表明基于DWT-DCT联合的水印算法具有较强的不可见性,对常见的攻击具有较强的鲁棒性。     

Error Analysis and Efficient Realization of the Multiplier-Less FFT-Like Transformation (ML-FFT) and Related Sinusoidal Transformations

This paper studies the round-off analysis, design and implementation, and applications of the multiplier-less Fast Fourier Transform-like (ML-FFT) transformation proposed by Chan et al. [1, 2]. The ML-FFT parameterizes the twiddle factors in the conventional FFT algorithm as certain rotation-like matrices and approximates the associated parameters inside these matrices by the sum-of-power-of-two (SOPOT) or canonical signed digits representations, hence avoiding expensive multiplications. The error due to the SOPOT approximation is called the coefficient round-off error and it has been studied in [1, 2]. This paper studies the signal round-off error arising from internal rounding and develops a recursive noise model for ML-FFT. Using this model, a random search algorithm is proposed to minimize the hardware resources for realizing the ML-FFT subject to a prescribed output bit accuracy. To address the irregular structure of the ML-FFT due to the varying number of SOPOT terms used, a framework for its software implementation is also developed. The resulting algorithm has a regular implementation structure and is shown to offer a good performance similar to their floating-point counterpart. Finally, a new ML-FFT for real-valued input, called the ML-RFFT, is proposed. Because of the symmetry in the algorithm, it only requires about half the number of additions as required by the ML-FFT. Using the mappings between the DFT and the DCTs and DWTs, new ML-FFT-based transformations called ML-DCTs and ML-DWTs are derived. Design examples are given to demonstrate the usefulness of the proposed methods. Part of this work was presented at ISCAS’2003 [19] and ISCAS’2004 [20]. K. M. Tsui received his B.Eng. and M.Phil. degrees in electrical and electronic engineering from The University of Hong Kong in 2001 and 2004, respectively. He is currently pursuing the degree of Ph.D. at the department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong. His main research interests are in digital signal processing, multirate filter-banks and wavelets, digital filter design, realization and application. S. C. Chan (S87–M92) received his B.Sc. (Eng) and Ph.D. degrees from the University of Hong Kong in 1986 and 1992, respectively. He joined City Polytechnic of Hong Kong in 1990 as an assistant Lecturer and later as a University Lecturer. Since 1994, he has been with the department of electrical and electronic engineering, the University of Hong Kong, and is now an associate Professor. He was a visiting researcher in Microsoft Corporation, Redmond, USA and Microsoft China at 1998 and 1999, respectively. His research interests include fast transform algorithms, filter design and realization, multirate signal processing, communications signal processing, and image-based rendering. Dr. Chan is currently a member of the Digital Signal Processing Technical Committee of the IEEE Circuits and Systems Society. He was Chairman of the IEEE Hong Kong Chapter of Signal Processing from 2000 to 2002.     

加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法

针对传统LMMSE算法需要知道信道特性的问题,提出了一种加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法.运用离散小波变换对LS初始估计和预滤波处理后的信号实行阈值量化去噪处理,然后结合时域信道能量分布的稀疏性特征,利用加权系数平均法求出各子载波的频域响应,从而克服了传统LMMSE算法需要预先知晓信道统计特性的缺陷.对算法的BER和MSE性能进行实验仿真,结果表明:文中所提改进算法的信道估计整体性能显然会更优于LS、SVD-LMMSE以及加权平均改进后的LMMSE算法.另外,在信噪比较低且信道统计特性未可知的状况下,文中算法要优于传统的LMMSE算法,并能够较好地降低噪声的影响,有效提升信道估计的精确度.     

基于小波压缩域的字符自动定位

本文提出一种基于小波压缩域的图像/视频字符自动检测定位方法.对于基于小波变换的压缩格式图像/视频,仅部分解压即可实现具有复杂背景的字符区域定位.与其他定位方法相比,明显降低计算复杂度,对字符尺寸的鲁棒性,检测精度显著提高.初步实验结果验证了该方法的有效性和快速性.     

二维DWT／IDWT处理器的VLSI设计

在本文中，我们设计了基于多分辨分析，适合于硬件实现的二维ＤＷＴ和ＩＤＷＴ实时系统，采用了ｔｏｐ－ｄｏｗｎ的ＶＬＳＩ设计方法，用硬件描述语言ＶＨＤＬ，在Ｓｙｎｏｐｓｙｓ系统中进行了验证和综合，综合结果表明：系统的规模为７１４０单元面积，对于四层信小波变换，数据处理速度约可达到４Ｍｐｉｘｅｌ／ｓ。     

一种快速高效的二维一级小波变换的硬件实现

提出了一种针对9/7小波滤波器的二维一级小波变换的硬件平台,整体结构采用流水方式实现,数据分组输入,列变换采用多个小波变换单元,行变换模块为可重构硬件结构,行列变换之间不需要片上存储器。与已有结构相比,该结构可以通过更少的硬件资源消耗获得更高的处理速度。     

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.