基于contourlet变换的图像处理

本文提出了一种基于contourlet变换合的图像处理新方法,利用contourlet变换分解的特征,对于模糊的图像,为了在去噪声的同时更多地保留弱边缘信息,又利用循环平移的方法.仿真实验结果表明,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像,本方法突破了图像边缘的处理局限.     

基于新的形态学梯度参数的DTI图像分割算法

为了解决传统DTI图像分割中更细致边缘信息的丢失问题,提出了新的张量形态学梯度参数,并基于张量相似性形态学梯度和各向异性形态学梯度,采用标记的分水岭算法对DTI图像进行分割.通过对人脑胼胝体图像的分割实验表明,利用新参数TMG-l2和TMG-RA能够更加快速、准确地对DTI图像进行细致边缘轮廓的定位和分割,保护了重要分割区域的边缘信息.     

一种保留图像边缘信息的图像复原方法

针对图像复原的同时要求保留图像边缘信息的矛盾,利用图像的梯度模,提出了一种保留图像边缘信息的图像复原方法。本方法对图像修复的同时,具有保护图像边缘的作用。实验表明本方法在去除噪声和信噪比上取得了较好的效果。     

图像子波／分类矢量量化及其在指纹识别中的应用

提出了适用于子波变换系数的矢量量化方法－－子波／分类矢量量化（Ｗ／ＣＶＱ）。以子波变换系数中对应于图像边缘信息的零交叉片段的具体情况为依据，将子波变换图像矢量分为不同的类别，然后为各类矢量建立码本。初步实验结果表明，该方法能克服传统矢量量化编码子波交换系数不能准确恢复有关边缘信息的缺点，此结果在光学实时指纹识别系统中的应用表明，它能够充分保留原因图像的信息，保证识别系统的准确识别。     

基于边缘检测的图像提升小波降噪方法

图像边缘是图像最有用的高频信息。因此,在图像降噪的过程中,能否较好地保存图像的边缘信息,直接决定了降噪处理的成败。鉴于这一思想,提出了基于边缘检测的图像提升小波降噪方法。该方法在图像降噪之前,先通过提升小波边缘检测的方法确定图像的边缘信息,然后将图像的边缘信息与噪声信息进行区分,有针对性地对含噪图像进行降噪,这样便可有效地保护图像的边缘信息,达到预期降噪的效果。提升小波以计算速度快,能形成整数到整数的可逆变换的优势在数字图像处理领域有着广泛的应用。     

基于变分的SAR图像目标特征增强方法

研究了SAR图像目标特征增强的变分方法.通过分析P-M扩散方程中的扩散系数,得出梯度(Canny)边缘检测算子对SAR图像的非恒虚警性使得滤波后图像的边缘变得模糊.而ROA算子能有效地检测出图像中的边缘,但较难检测出图像中的强散射点目标.基于SAR幅度图像中相干斑噪声的Rayle igh分布,从最大后验概率估计出发,结合ROA边缘检测图像以及SAR幅度信息来构造扩散系数,建立SAR图像目标特征增强的变分模型.实测SAR图像处理结果显示该方法在充分抑制均匀区域的相干斑噪声的同时能较好地保护并增强图像的边缘和强散射区域.     

基于边缘融合的图像非真实感特效渲染算法

针对传统的图像非真实感渲染制作受场所、设备的限制以及依赖人工绘制的周期长、效率低的不足,研究了彩色图像的非真实感渲染方法.提出了一种基于边缘融合的彩色图像非真实感渲染方法.根据非真实感图像的特殊性质,在进行渲染时必须考虑边缘和颜色两个重要因素.方法首先将RGB彩色图像转换为Lab彩色图像,并对L通道进行梯度滤波,获取边缘梯度图.然后对L通道进行灰度量化,并合并量化后的L、a、b三个通道,将其转换为RGB图像,最后将边缘梯度图和量化后的RGB图像融合,得到非真实感渲染后的图像.实验结果表明,与前人提出的基于扫描线的非真实感渲染算法相比,方法能克服扫描出现的颜色突兀跳变与虚假条纹,有一定的实用意义.     

结合隐写的JPEG2000码流非均等差错保护

提出一种结合隐写技术的JPEG2000压缩码流非均等差错保护方法.依据JPEG2000码流的特点设计容错信息,然后对量化前的小波系数进行非线性处理,估算出量化以后各个小波系数上存在冗余的相对大小,根据估算的冗余对各个嵌入点处的嵌入强度进行图像自适应调整,最后将容错信息嵌入到图像的高频分量中,实现对码流的非均等差错保护.     

边缘信息引导学习的改进SAR-CNN相干斑抑制算法

为提升传统CNN网络在抑制SAR图像乘性相干斑时的边缘保护性能,提出了一种改进的CNN抑斑算法SARICNN。该方法首先利用一阶均值比与二阶均值比联合构建的图像强度信息,改善受乘性相干斑影响的边缘检测性能,并经阈值化处理获取图像的边缘区域与同质区;其次,对不同区域给予不同的权重,生成突出边缘信息的边缘强调图,并将边缘强调图与含斑图像一起送入CNN卷积神经网络,引导网络更精确地学习图像边缘信息,从而在抑斑的同时更好保护边缘。实验结果表明,与SAR-CNN等五种算法相比,SAR-ICNN算法获得的抑斑图像具有更清晰的边缘视觉效果与更高的参数指标,其中对Set12数据集形成的仿真SAR图像,PNSR、SSIM、EPI三类指标分别平均提升了1.30%、1.16%、4.51%;对真实SAR图像,ENL、EPI两类指标分别提升了116.93%与23.24%。     

荧光图像定位肿瘤方法的图像配准和评价

量化不同时刻代表肿瘤病灶信息的荧光图像灰度及肿瘤边缘像素点灰度等重要参数,配准肿瘤组织和荧光像素点,客观反映肿瘤荧光图像的质量.在不同时刻采集受激荧光标记的肿瘤荧光图像,对所采集到的肿瘤荧光图像做归一化处理,计算图像灰度的均值和方差,通过灰度变化趋势确定肿瘤荧光图像边缘提取的灰度域值,结果表明,光敏剂注射后14 h采集的昆明种小鼠腹部S180肿瘤图像荧光强度最强,但是图像配准度最高却出现在18h.     

H.264解码器的ASIC解决方案及其FPGA验证平台

论述了H.264解码器的ASIC(专用芯片)解决方案及其FPGA验证平台.该方案比常见DSP解决方案有更快的解码速度和更低的能耗,解决了H.264解码器由于算法复杂性增大带来的速度和能耗问题.鉴于大规模SoC芯片验证的复杂性,还比较详细地介绍了该芯片基于FPGA的验证平台.     

H.264/AVC硬件解码器设计及其验证策略

提出了一种H.264/AVC硬件解码器的SOC/ASIC设计方案,并在实现电路的基础上,重点分析了基于文中的硬件设计方案的验证策略。该设计方案已经在基于FPGA的验证平台上通过功能原型验证,结果证明,这是一个完全可行的H.264/AVC硬件解码设计方案。     

视频解码器验证板的DDR SDRAM控制器的实现

DDR SDRAM是一种大容量,高速度的同步动态存储器,但是由于其对同步性的要求以及需要由控制字来控制的特点使得他与系统之间必须有一个接口来实现时钟同步和对DDR SDRAM进行控制.介绍了在用硬件实现H.264协议解码部分的FPGA验证中的DDR SDRAM控制器的实现.提出了一种适用于多用户访问的DDR SDRAM控制器的设计方案,为快速访问大容量存储器的电路设计提供了新的思路.     

一种切分H．264视频序列的方案

系统地介绍了H.264/AVC视频序列的结构,针对采用大序列验证H.264解码器时往往出现的重复性验证的问题,提出了合理切分视频序列并分别验证各个子序列的方案.实现了验证H.264解码器的灵活性,提高了验证的效率.     

基于Blackfin DSP的H.264解码显示

在简要介绍BF533 DSP开发平台的基础上,着重描述如何对BF533的PPI,DMA等硬件资源进行配置,以及如何将解码器输出的YUV数据按照ITU-R 656帧格式配置成帧后传送到监视器进行显示,实现H.264解码器输出的视频播放。测试结果表明,视频显示播放可以达到实时要求,完成了一个基于低功耗DSP的实时H.264解码器系统,为移动和无线视频的接收终端的实现打下良好的基础。     

基于SOC的VC-1解码器软硬件协同设计及验证

提出了一种VC-1硬件解码器的SOC／ASIC设计方案,并在具体实现电路的基础上,重点讨论了软硬件协同设计方案及其验证策略的设计考虑。该设计方案已经通过基于FPGA的系统级验证。结果证明,设计方案完全可行。     

基于SoC平台设计的H.264/AVC CAVLC解码器

提出了一种基于SoC平台的CAVLC解码器.在尽量减少时钟消耗的前提下,此解码器可以解码每个变换块中变换系数的熵编码码流,并将结果按照块扫描顺序并行输出.通过在XILJNX的ISE6.0 FPGA开发软件下仿真及分析表明,在120MHz时钟时可以满足10 Mb/s码率下H.264标准中Level3.0的性能要求.     

基于H．264的全高清解码器解决方案的研究

首先简要地叙述了H．264与其他标准相比所具有的优越性,接着系统地阐述了实现H．264全高清解码器的解决方案,并用JM平台对全高清的视频序列进行了解码测试,验证了软解码器方案不具备实时性,采用硬件解码器才是解决全高清视频解码的途径。     

H.264指数哥伦布码解码部件的硬件设计和实现

提出了一种针对H.264视频编码标准的变长码-指数哥伦布码解码的硬件设计结构,对传统的桶形移位器进行优化,主要采用基于PLA的并行解码算法以达到实时解码,同时辅助使用串行解码算法降低硬件资源消耗,保证在能够对符合H.264标准baseline Profile的码流实时解码的基础上优化了电路资源,给出实现该硬件结构对应的FPGA仿真结果及其ASIC硬件规模.     

A generic,comprehensive and granular decoder complexity model for the H.264/AVC standard

With recent advances in computing and communication technologies, ubiquitous access to high quality multimedia content such as high definition video using smartphones, netbooks, or tablets is a fact of our daily life. However, power consumption is still a major concern for portable devices. One approach to address this concern is to control and optimize power consumption using a power model for each multimedia application, such as a video decoder. In this paper, a generic, comprehensive and granular decoder complexity model for the baseline profile of H.264/AVC decoder has been proposed. The modeling methodology was designed to ensure a platform and implementation independent complexity model. Simulation results indicate that the proposed model estimates decoder complexity with an average accuracy of 92.15% for a wide range of test sequences using both the JM reference software and the x264 software implementation of H.264/AVC, and 89.61% for a dedicated hardware implementation of the motion compensation module. It should be noted that in addition to power consumption control, the proposed model can be used for designing a receiver-aware H.264/AVC encoder, where the complexity constraints of the receiver side are taken into account during compression. To further evaluate the proposed model, a receiver-aware encoder has been designed and implemented. Our simulation results indicate that using the proposed model the designed receiver aware encoder performs similar to the original encoder, while still being able to satisfy the complexity constraints of various decoders.