目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点，设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子，对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间： 2013-10-13
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子波变换理论及其在信号处理中的应用
上传时间： 2013-06-04
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专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 子波变换理论及其在信号处理中的应用-200页-2.7M.pdf
上传时间： 2013-04-24
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抽取子图像: 通过一个随机混沌标签序列从原图像中抽取 对子图像加密:小波变换 ,在高频部分加密 重构原图，把加密好的子图像重新放回到原图像中
上传时间： 2015-10-25
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用b-splines变换的方法实现分数延迟滤波器matlab仿真程序
上传时间： 2016-11-08
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针对静止图像经整数小波变换(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利 于零树编码(embedded zerotree wavelet coding)的缺点,采用“从 1 开始的整数平方”代替“2 的整数次幂”作为零树 编码的量化阈值,缩短了量化阈值间隔.通过减少重要系数在较低量化阈值中出现的机会,增加了编码过程中的 零树数量 同时通过减少参与编码的字符数及对最高频带零树不编码,简化了编码过程.实验结果表明,整数平方 量化阈值下的零树编码(integer square zerotree wavelet coding)解决了整数小波变换中零树编码的低效问题,提 高了静止图像的编码效率.
标签： wavelet transform embedded zerotree
上传时间： 2017-01-29
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数字处理及显示技术专辑 106册 913M子波变换理论及其在信号处理中的应用 200页 2.7M.pdf
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上传时间： 2014-05-05
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小波变换是一种新兴的理论，是数学发展史上的重要成果。它无论对数学还是对工程应用都产生了深远的影响。最新的静态图像压缩标准JPEG2000就以离散小波变换(DWT)作为核心变换算法。 本文首先较为详细地分析了小波变换的理论基础，对多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介绍。然后分析了JPEG2000所采用的小波滤波器，并引入了一个新的LS97小波。该小波系数简单、易于硬件实现，并且与CDF97小波有很好的兼容性，可作为CDF97小波的替代者。使用Matlab对CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真测试，结果表明这两个小波具有几乎相同的性能。在确定所用的小波后，本文设计了二维离散小波变换的硬件结构。设计过程中对标准二维小波变换做了优化，即将行变换和列变换的归一化步骤合并计算，这样可以减少两次乘法操作。另外还使用移位加代替乘法，提取移位加中的公共算子等方式来优化设计。对于边界数据的处理，本文采用了嵌入式对称延拓技术，不需要额外的缓存，节约了硬件资源。为提高硬件利用率，本文将LeGall53小波变换和LS97小波变换统一起来，只要一个控制信号就可实现两者之间的转换。本文所提出的结构采用基于行的变换方式，只需要六行中间数据即可完成全部行数据的小波变换。采用流水线技术提高了整个设计的运行速度。最后也给出了二维离散小波反变换的实现结构。 在完成硬件结构设计的基础上，使用Verilog硬件描述语言对整个设计进行了完全可综合的RTL级描述，采用同步设计，提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA开发软件ISE6.3i中对正反小波变换做了仿真和实现，结果表明，本设计能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波变换，可以满足各种实时性要求。
上传时间： 2013-07-25
上传用户：sn2080395
随着多媒体技术的发展，数字图像处理已经成为众多应用系统的核心和基础。它的发展主要依赖于两个性质不同、自成体系但又紧密相关的研究领域：图像处理算法及其相应的电路实现。图像处理系统的硬件实现—般有三种方式：专用的图像处理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、数字信号处理器(Digital Signal Process)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array)以及相关电路组成。它们可以实时高速完成各种图像处理算法。图像处理中，低层的图像预处理的数据量很大，要求处理速度快，但运算结果相对比较简单。相对于其他两种方式，基于FPGA的图像处理方式的系统更适合于图像的预处理。本文设计了—种基于FPGA的小波域图像去噪系统。首先，阐述了基于小波变换的图像去噪算法原理，重点讨论了小波邻域阈值(NeighShrink)去噪算法，并给出了该算法相应的Matlab 仿真；然后，为了改进邻域阈值去噪算法中对每个分解子带都采用相同邻域和阈值的缺点，本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类的邻域阈值去噪算法和以斯坦无偏估计 (SURE)为准则同时结合小波系数尺度间关系的邻域阈值去噪算法。经Matlab实验表明，相比于其他几种经典算法，本文提出的两种改进算法在滤除噪声的同时能更好地保护图像细节，并在较高噪声情况下能获得更高的峰值信噪比。在此基础上本文将提出的改进小波邻域阈值去噪算法进行了相应的简化，以满足低噪声处理要求且易于在FPGA上实现；最后，给出了基于 FPGA的小波邻域阈值去噪系统的总体结构和FPGA内部各功能模块的具体实现方案，包括二维离散小波变换模块、二维离散小波逆变换模块、SDRAM存储器控制模块、去噪计算模块和系统核心控制模块，并对各个系统模块和整体进行了仿真验证，结果表明本文设计的基于FPGA 的小波邻域阈值去噪系统能满足实际的图像处理要求，具有一定的理论和实际应用价值。关键词：图像处理系统，FPGA，图像去噪算法，小波变换
上传时间： 2013-05-16
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本程序实现任意偶数大小图像第二代双正交97提升小波变换 注1： 采用标准正交方法，对行列采用不同矩阵（和matlab里不同） 注2： 为了保证正交，所有边界处理，全部采用循环处理 注3： 正交性验证，将单位阵带入函数，输出仍是单位阵（matlab不具有此性质） 注4： 此程序是矩阵实现，所以图像水平分量和垂直分量估计被交换位置 注5： 此程序实现的是类小波（wavelet-like）变换，是介于小波包变换与小波变换之间的变换 注6： 此程序每层变换相对原图像矩阵，产生的矩阵都是正交阵，这和小波包一致 注7： 但小波变换每层产生的矩阵，是相对每个待分解子块的正交矩阵，而不是原图像的正交矩阵 注8： 且小波变换产生的正交矩阵维数，随分解层数2分减少 注9: 提升系数可以在MATLAB7.0以上版本，用liftwave( 9.7 )获取，这里直接给出，考虑兼容性 注10：由于MATLAB数组下标从1开始，所以注意奇偶序列的变化 注11：d为对偶上升，即预测；p为原上升，即更新
上传时间： 2016-08-09
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