全相位沃尔什双正交变换及其在图像压缩中的应用

本文提出了全相位沃尔什双正交变换和对偶双正交基向量的新概念,并提出了一种基于这种变换的、新的图像压缩算法.与JPEG压缩编码算法中的DCT变换做比较,在相同码率下,采用全相位沃尔什双正交变换的重建图像峰值信噪比与DCT变换的大致相同,而该方法最大的优点是量化简单,能对变换系数进行均一量化,从而大大缩短运算时间,且便于硬件实现.     

新一代视频编码标准HEVC变换方法的研究

高性能视频编码( HEVC)将成为国际最新的视频编解码标准.该标准主要针对目前应用日益广泛的高清甚至超高清视频而开发,其编码的性能目标是在保持原来H.264/AVC的视频质量的同时,将比特率再降低一半.与原有标准一样,HEVC对帧内或帧间的残差信号进行正交变换以集中能量至矩阵左上角,然而H.264/AVC标准中的传统DCT方法对于高清视频的处理已不能有较好效果.讨论研究目前针对HEVC正交变换提出的变换方法,包括基于模式的方向变换MDDT、自适应离散余弦/正弦变换(DCT/DST)、旋转变换(ROT)、IDCT修剪和变换跳过模式(TSM)等方法.实验结果显示了上述几种方法在比特率降低、编码时间缩短、软硬件实现复杂度降低和客观视频质量等方面的改进.最后,提出了对HEVC正交变换的进一步研究方向.     

心电图的数据压缩及其高速硬件实现

本文针对心电图这种特殊的波形,比较了三种常用正交变换DFT(离散傅氏变换),DCT(离散余弦变换),DWT(离散沃尔什变换)的数据压缩性能;并根据数据压缩中所出现的特点和规律,提出了一种分段压缩和自适应压缩心电图数据的方法;同时,我们用一种新型国产器件——连续逻辑器件,实现了八点DCT高速变换,从速度和性能价格比上都为心电图实时处理的硬件实现提供了较好的方法和手段。     

图像处理中的正交变换探讨

正交变换是一类非常重要的变换,其具有使变换前后图像能量保持不变的特性.图像的正交变换是图像处理技术的重要工具,被广泛地运用于图像特征提取、图像增强、图像复原、图像压缩和图像识别等领域.首先,论述了正交变换的定义及编码原理;其次,对正交变换中的傅立时变换和离散余弦变换的基本概念、性质、算法以及在图像处理中的应用等进行了详细的叙述;最后,利用Madab和C++编程,实现了快速离散傅立叶变换和离散余弦变换,并对两种变换结果的优劣作了全面的比较.     

基于重叠正交变换的自适应图像水印

本文提出了一种基于重叠正交变换（LOT）的自适应图像水印算法,给出了水印嵌簇检测的详细算法设计,数字图像水印是最近发展起来的一项新技术,它为图像的版权保护问题提供了一种新的解决思路,本文首次在水印算法中采用了LOT以代替传统的离散余弦变换（DCT),从而有效地避免了DCT的块效应,同时,本文还利用人的视觉系统（HVS）特性,在对图像块进行分类的基础上完成水印的自适应嵌入,实验结果表明,本文所提出的图像水印算法有效地提高了水印的鲁棒性和透明性。     

基于PR—QMF理论的判决反馈均衡器

根据完全重构正交镜像滤波器（PR-QMF）的理论,我们构造了一类正交变换并且用于交换域判决反馈均衡器（OFE）的设计。在此基础上我们进一步讨论了该类DFE的优化设计。通过与卡胡南一洛也夫变换（KLT）和离散余弦变换（DCT）比较得出这样的结论：经过最优化设计,本文提出的算法具有更快的收敛速度,同时,它还具有复杂程度低和设计灵活的优点。     

基于自适应重迭正交变换的音频信号编码

本文提出了一种基于自适应重迭正交变换的音频信号编码算法，讨论了变换系数的量化及自比特分配问题。实验结果表明该方法的编码质量优于传统的离散余弦变换，没有分块效应，而计算量则相当。     

二维DCT算法及其精简的VLSI设计

采用了快速算法,并通过矩阵的变化,得到了一维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的一种快速实现,并由此提出一种精简的超大规模集成电路(Very-large-scale integration,VLSI)设计架构.使用了一维DCT的复用技术,带符号数的乘法器设计等技术,实现了二维DCT算法的精简的VLSI设计.实验结果表明,所设计的二维DCT设计有效,并能够获得非常精简的电路设计.     

矩阵直积的推广及其在构造正交变换中的应用

王中德(1989)推广了矩阵直积,给出了矩阵第二类直积和第三类直积运算,并将此运算应用于正交变换的构造。本文进一步推广了王中德(1989)的结果,提出了一种矩阵分块直积运算,并以此来构造正交变换。     

基于视觉感知的高效视频编码标准帧内量化矩阵优化方法

该文使用一种基于离散余弦变换(DCT)的调制传递函数(MTF)改进高效视频编码标准(HEVC)帧内量化矩阵,并在计算过程中采用一种新的空间频率计算方法。HEVC整数DCT变换是在DCT变换的基础上经过伸缩扩展以及微调后得到的,与DCT变换有所区别,因此针对这种差别进一步优化校正量化矩阵。仿真过程中设计一种基于结构相似性(SSIM)的Bjontegaard比特率差值(BDBR)方法来测试量化矩阵的编码性能,结果表明在相同的视频质量下,该文设计的量化矩阵能进一步降低码率。该方法在编码过程中只需要简单地改变量化矩阵,没有影响编码模型的算法结构,也不会增加编码的复杂度。     

双正交重叠变换的整数实现算法与图像压缩

本文利用提升原理,以二进制整数DCT为基础,提出了双正交重叠变换的整数实现算法,其计算只需要少量的移位和加法运算,因而软件实现和硬件实现都非常简单.实验结果表明,它是一种有效的图像压缩变换,压缩质量大大超过了运算量更多的近似二进制整数小波变换和DCT,与Daubechies 9/7小波也非常接近.     

一种改进的零树结构编码算法研究

现在大部分图像压缩技术都利用了小波变换后图像不同分辨率反相同方向子带之间的相关性。采用双正交提升小波将图像变换到小波域,通过增加熵编码的符号集,提出了一种基于正交小波变换的增广零树压缩编码算法,在整个编译码过程中仅使用一个系数列表,况且不进行任何排序操作。通过相关实验,证实该方法能有效进行图像压缩,提高了压缩率。     

基于双正交小波变换的航空图像压缩研究

提出一种基于提升方案的双正交小波变换结合SPIHT编码的图像压缩方法.小波提升方案是继多分辨分析之后,另一种非常有效的构造小波滤波器的方法,在双正交条件下按所需的小波性能自由构造双正交小波基,并能加快小波变换的执行速度.分析了应用提升方案构造双正交小波的算法,选用性能优良的双正交小波,结合SPIHT编码,进行图像压缩.实验表明,通过该方法进行图像压缩,图像重建质量较高.     

基于双正交小波域的SAR图像滤波方法

将E-lee、E-Kuan、GammaMap、wiener等经典滤波算法和双正交小波变换相结合,提出了基于双正交小波变换域的局部统计特性SAR图像滤波方法,同时提出了一个运算量少,且是归一化的对数变换,它将乘性的Speckle噪声转为加性噪声。在小波域内建立了局部统计特性SAR图像滤波算法,使用多分辨率的手段,因为在每个方向上的小波系数都具有相同的特征,可以很好地处理图像的一些特性,使得图像边缘被模糊的相对少些。实验结果表明,此方法比经典算法的效果要好。     

基于双小波系数测量有效值

从双正交小波出发，得出利用双正交小波及正交小波系数求电压、电流有效值的公式，并进行了离散化，同时对一电压信号进行了数字仿真，最后对结果进行了分析和研究。     

小波提升格式的研究

小波提升格式以计算快速、能形成整数到整数的可逆变换的优势在数字图像压缩领域得到了广泛应用,而如何把适合于图像压缩的第一代小波映射成整数提升格式也成为一个研究问题。本文应用双正交滤波的多相矩阵的多步三角分解,提出不同多相矩阵表示时寻求提升系数的方法,并利用这种方法给出了多相矩阵的行列式不为1的滤波器组的提升格式。     

基于PCNN和BWT的图像融合算法

提出了一种新型图像融合算法.首先,对待融合的两幅图像进行双正交小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度融合图像;然后,对它们进行双正交小波重构得到每次迭代的融合结果,并计算每次迭代结果的信息熵,取信息熵值最大的融合图像作为最终结果.大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明了本文算法的有效性和优越性.     

基于双正交小波和边缘加权的图像去噪算法

文中针对现有去噪算法存在的问题,提出了一种基于双正交小波和边缘加权的新的图像去噪算法.该算法对图像进行基于图像移位相关性的自适应二叉分解,研究了白高斯噪声在双正交小波分解下的功率谱,并结合图像的边缘信息,对不同区域的去噪阈值以不同权重加权.实验结果表明,文中算法去噪所得图像的MSE优于小波变换全局阈值去噪,视觉效果明显优于维纳滤波去噪.     

多尺度对称变换及其应用于定位人脸特征点

提出了一种在图像的反对称双正交小波分解数据域中,实现多尺度对称变换的方法,并将它应用于脸部图像中主要特征点的定位.这种方法与直接在原始图像数据域中的同类方法相比,能大幅度减少计算量、加快定位速度,并明显提高定位准确度.除此之外,由于它是在小波分解数据域上实现的,这就为在图像数据压缩域中提取人脸图像特征奠定了基础.