JPEG 2000是为适应不断发展的图像压缩应用而出现的新的静止图像压缩标准,小波变换是JEPG 2000核心算法之一。小波变换是一种可达到时(空)域或频率域局部化的时频域或空频域分析方法,其多尺度分解特性符合人类的视觉机制,更加适用于图像信息的处理。提升小波变换是一类不采用傅立叶变换做为主要分析工具的小波变换新方法,提升小波变换的提出大大简化了小波变换的计算,使其在实时信号处理领域得到广泛的应用。通过提升的方法很容易构造一般的整数小波变换,由于图像一般用位数较低的整数表示,整数小波变换可以将为整数序列的图像矩阵映射成整数小波系数矩阵,这就大大简化了小波变换的硬件电路设计。在当今数字化和信息化时代背景下,研究具有高速硬件处理功能的可变程逻辑器件在图像压缩算法领域的应用已经成为当今研究的热点。 本文旨在探讨和研制基于FPGA的小波变换模块的可能性和方法。本文采用Xilinx公司的Spartan-Ⅲ系列芯片,根据JPEG 2000推荐无损提升小波算法和有损提升小波算法,设计图像压缩系统的小波变换模块。主要工作如下: 第一部分介绍了传统小波分析理论和提升小波分析理论。包括连续小波时频局域性的特征,离散小波变换系数的意义,多分辨分析引出的构造小波基的系统方法和计算离散小波的快速算法等。重点放在介绍正交小波和双正交小波的构造方法,并介绍了数字图像在小波域的特点。讨论了提升小波变换的基本思想,讨论了用提升方法构造小波基以及传统小波变换的提升实现,讨论了整数小波变换。 第二部分介绍了FPGA结构及其设计流程。介绍了FPGA/CPLD器件的特征、发展趋势及FPGA/CPLD基本结构,然后重点介绍了本文用到的Xilinx公司Spartan-Ⅲ系列芯片的结构特点,以及Xilinx的FPGA开发软件ISE,最后介绍了硬件描述语言VHDL语言的特点。 最后一部分是本论文研究的主要内容,即JPEG 2000中最核心的算法-提升格式小波变换的一维变换模块设计和二维变换模块设计。一维提升小波变换模块采用两种不同的电路结构进行设计-低速低功耗的串行流水线结构和高速高功耗的并行阵列结构。同样,二维小波变换模块也采用了两种不同的电路结构进行设计-低速低功耗的折叠结构和高速高功耗的串行结构。 文章对提升小波变换的FPGA实现中的大量细节问题进行了讨论,给出了每种结构提升小波变换模块的电路原理图,并对原理图进行了仿真测试,仿真测试结果不仅表明了模块功能的正确性,而且表明不同小波模块可以满足相应领域的实际要求。
上传时间: 2013-06-08
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由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点,模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量,在多类别支持向量机的基础上,设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型,实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。
上传时间: 2013-10-31
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本文是关于小波分析在图像处理压缩方面的应用,是word格式的,文档中有详细的程序和文字分析说明,对学习的人很有帮助。 在小波方法的实际应用中,可以利用尺度方程系数构造得到小波和小波包变换算法即金字塔算法。利用张量积方法可以从一维多分辨分析直接得到二维的多分辨分析,从而方便地构造得到二维小波和小波包以及相应的分解和合成算法。在图象处理和二维数据分析研究中广泛使用的就是二维形式的小波和小波包算法。
上传时间: 2016-01-17
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采用墨西哥帽子小波函数,构造一维连续小波变换的程序
标签: 函数
上传时间: 2013-12-16
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MATLAB小波分析 是张德丰 编著的那本黄色书上的源代码
上传时间: 2013-06-01
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针对目前光照补偿后人脸图像的识别率仍不够理想这一问题,提出了一种基于模糊增强和小波包变换相结合的非均匀光照下人脸识别方法。将人脸图像在对数域中计算二维小波包变换,通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸
上传时间: 2013-04-24
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本课题设计和完成了一套基于DSP+FPGA结构的小波变换实时图像处理系统。采用小波算法对图像进行边缘提取、图像增强、图像融合等处理,并在ADSP-BF535上实现了小波算法,分析了其运行小波算法的性能。图像处理的数据量比较大,而且运算比较复杂,DSP的特殊结构和性能很好地满足了系统实现的需要,而FPGA的高速性和灵活性也满足了系统实时性和稳定性的需要,所以采用DSP+FPGA来实现图像处理系统是可靠的,也是可行的。系统的硬件设计以DSP和FPGA为平台,DSP实现算法、管理系统运行、并实现了系统的自启动;FPGA实现一些接口、时序控制等,简化了外围电路,提高了系统的可靠性。结果表明,在ADSP-BF535上实现小波算法,效果良好,而且满足系统实时性的要求。最后,总结了系统的设计和调试经验,对调试时遇到的一些问题进行了分析。
上传时间: 2013-04-24
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相对于JPEG中二维离散余弦变换(2DDCT)来说,在JPEG2000标准中,二维离散小波变换(2DDWT)是其图像压缩系统的核心变换。在很多需要进行实时处理图像的系统中,如数码相机、遥感遥测、卫星通信、多媒体通信、便携式摄像机、移动通信等系统,需要用芯片实现图像的编解码压缩过程。虽然有许多研究工作者对图像处理的小波变换进行了研究,但大都只偏重算法研究,对算法硬件实现时的复杂性考虑较少,对图像处理的小波变换硬件实现的研究也较少。 本文针对图像处理的小波变换算法及其硬件实现进行了研究。对文献[13]提出的“内嵌延拓提升小波变换”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法进行仔细分析,提出一种基于提升方式的5/3小波变换适合硬件实现的算法,在MATLAB中仿真验证了该算法,证明其是正确的。并设计了该算法的硬件结构,在MATLAT的Simulink中进行仿真,对该结构进行VHDL语言的寄存器传输级(RTL)描述与仿真,成功综合到Altera公司的FPGA器件中进行验证通过。本算法与传统的小波变换的边界处理方法比较:由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中,使该硬件结构无需额外的边界延拓过程,减少小波变换过程中对内存的读写量,从而达到减少内存使用量,降低功耗,提高硬件利用率和运算速度的特点。本算法与文献[13]提出的算法相比较:无需增加额外的硬件计算模块,又具有在硬件实现时不改变原来的提升小波算法的规则性结构的特点。这种小波变换硬件芯片的实现不仅适用于JPEG2000的5/3无损小波变换,当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统。
上传时间: 2013-06-13
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在卫星遥感设备中,随着遥感技术的发展和对传输式观测卫星遥感图像质量要求的不断提高,航天遥感图像的分辨率和采样率也越来越高,由此引起高分辨率遥感图像数据存储量和传输数据量的急剧增长,然而卫星信道带宽有限。为了尽量保持高分辨率遥感图像所具有的信息,必须解决输入数据码率和传输信道带宽之间的矛盾。所以星载高分辨率遥感图像数据的高保真、实时、大压缩比压缩技术就成了解决这一矛盾的关键技术。FPGA器件为实现数据压缩提供了一种压缩算法的硬件实现的一个理想的平台。FPGA器件集成度高,体积小,通过用户编程实现专门应用的功能。它允许电路设计者利用基于计算机的开发平台,经过设计输入,仿真,测试和校验,直到达到预期的结果,减少了开发周期。小波变换能够适应现代图像压缩所需要的如多分辨率、多层质量控制等要求,在较大压缩比下,小波图像压缩质量明显好于DCT变换,因此小波变换成为新一代压缩标准JPEG2000的核心算法。同时,小波变换的提升算法结构简单,能够实现快速算法,有利于硬件实现,因此提升小波变换对于采用FPGA或ASIC来实现图像变换来说是很好的选择。本文针对卫星遥感图像的数据流,主要研究可以对卫星图像进行实时二维小波变换的方案。针对提升小波变换的VLSI结构和FPGA设计中的关键技术,从边界延拓、滤波器结构、整数小波、定点运算、原位运算等方面进行了研究和讨论,并且完成了针对卫星遥感图像的分块二维9/7提升小波变换的FPGA实现。采用VerIlog语言对设计进行了仿真验证,并将仿真结果同matlab仿真结果进行了比较,比较结果表明该方案能实现对卫星遥感图像数据流的二维提升小波变换的功能。同时QuartusII综合结果也表明,系统时钟能够工作在很高的频率,可以满足高速实时对卫星图像的小波变换处理。
上传时间: 2013-06-15
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磁共振成像(MRI)由于自身独特的成像特点,使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的,该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先,该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点,提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点,首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模,然后利用最大似然估计来进行参数估计,同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级,以便获得最佳萎缩函数,进一步提高图像的质量,最终取得了一定的效果.与此同时,该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究,提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点,同时考虑邻域对分割结果的影响,对目标函数加以改进,用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响,达到鲁棒分割的目的,为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验,我们发现,无论是针对模拟图像还是实际图像,该文所提出的两个算法都取得了较好的效果,达到了预期的目的.
上传时间: 2013-04-24
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