基于FPGA的二维DCT／IDCT高速设计与实现

二维离散余弦／反余弦变换是图像处理算法的核心。基于DSP处理器或软件实现速度较低,以及ASIC实现芯片的面积和功耗都较大,本文研究了一种基于行列分解结构的二维DCT／IDCT变换,在两级一维DCT／IDCT变换之间插入双RAM结构,通过乒乓操作保证了前后级DCT／IDCT运算的并行性,提高了运算速度。电路结构在QuartusII中进行了逻辑综合,通过Modelsim编写激励对逻辑功能进行了仿真验证,并将仿真结果与Mat—lab仿真结果进行了比较。结果表明该模块功能正确,能够为图像处理提供良好的处理性能。     

二维离散余弦变换与二维离散Fourier变换的快速算法

文中提出N×M2D—DCT(Ⅱ)的一种快速算法,其需实运算量为:M_u=1/2NMlog_2N+1/4MNlog_2M,A_d=3/2NMlog_2NM—3MN—1/2M~2+M+N(其中N、M为2的幂)。当N=M时,与文[5]的结果一样、这是目前最好的结果。但文[5]算法不稳定,容易产生较大的误差。本文克服了这一缺点。并利用此2D—FCT(Ⅱ)导出了2D—DCT.2D—DST和2D—DCST的快速算法及2D—DFT的一种快速算法。2D—DFT快速算法的运算量与文[1]中用FPT计算2D—DFT相近。     

二维余散余弦变换的快速递归分解算法

本文讨论了二维离散余弦变换（ＤＣＴ）的快速计算。借助于下标分解,我们将一个Ｎ１×Ｎ２点二维ＤＣＴ分解为四个Ｎ１／２×Ｎ２／２点二维ＤＣＴ,从而导出了二维ＤＣＴ的一种快速递归分解算法。对Ｎ１×Ｎ２点二维实ＤＣＴ的计算,其算术复杂性为Ｏ（Ｎ１Ｎ２ｌｏｇ２Ｎ１Ｎ２）。与文［６］提供的混合算法类同,乘法量比行列算法减少约２５％。     

基于快速方向重叠变换的图像压缩

传统二维DCT无法稀疏表示除水平或垂直方向外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(DPDCT)计算复杂度过高.针对这些问题,快速方向重叠变换(FDLT)沿给定的方向模式进行变换,避免了DPDCT中的插值运算,并进一步集中分散在变换块间的能量,可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息.此外,FDLT通过设计块边界提升,保证了算法完全重构.实验表明,FDLT计算复杂度不超过DCT的2倍.采用同样的编码方法,基于FDLT的压缩图像与基于DCT的压缩图像相比,峰值信噪比可提高0.5dB以上,而且图像边缘细节更加清晰、完整.     

一种基于DCT和SVM的人脸识别新方法

文中提出了一种新的人脸识别方法,该方法采用DCT提取人脸特征,并采用SVM对该特征进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率达到97.4%。仿真结果表明,该方法显著地降低了特征维数和计算复杂度,明显提高了特征的可辨别能力,而且,SVM可以有效地提高分类器的分类和推广能力。     

一种新的离散余弦变换LMS自适应滤波算法

通信过程中由于多径效应容易造成码间串扰,为此讨论了一种基于离散余弦变换(DCT)的最小均方(LMS)自适应滤波算法.该算法不依赖于输入信号特性,以一种近似的方式完成对输入向量正交化,实现了高效计算.将该算法运用于码间串扰(ISI)严重的信道均衡仿真实验中,并与传统的LMS和归一化LMS( NLMS)算法进行比较,仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

基于离散余弦变换的数字水印技术

针对当前在开放的网络环境下对数字产品版权保护和认证来源及完整性的需求,在人们寻求办法保护他们在网络上传输的信息时,数字水印变得越来越重要,提出了基于离散余弦变换的数字图像水印方案。利用离散余弦变换嵌入的数字水印具有感官上的不可见性,并且原图像信息丢失量少,根据离散余弦变换抗几何变换的性质,使水印图像能够抵抗缩放和剪切等一系列攻击。具有很好的鲁棒性。并且能使用密钥较高精度地恢复水印。     

一种基于DCT和PSOLA的语音变换方法

文中提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和基音同步叠接相加(PSOLA)的语音变换方法。此方法可以自由调整源语音的基音频率、能量分布和时长,以达到变换要求,并且变换后的语音具有较高的质量。变换方法首先对基音标记过的语音段通过DCT进行基音频率和能量分布的调整,之后再通过PSOLA法进一步对基音频率进行修正。实验表明,此方法在男女声变换中,能够使变换前、后语音的性别感觉明显变化,并且保持了较高的语音质量。     

基于区域的小波变换图像压缩

由于小波变换的全局分解性,因而并不适用于固定形状（或对象）的图像分解。为了解决这个问题,本文提出了基于感兴趣区域的小波变换（RWT）,在计算复杂度上与现有算法相比有所减小。由于RWT算法仅仅处理原始图像中的区域部分,因而与传统的小波变换相比,它的计算复杂度要小的多。实验结果表明,图像中的任何区域都可用RwT算法分解,用R册逆运算完全重构。此外,在压缩比相同的情况下,由于RWT算法产生较少的高频的信息,因而要比形状自适应小波变换实用。     

离散Hartley变换的一种快速递归算法

一些实际应用表明,对实序列数据处理Ｈａｒｔｌｅｙ变换比富反变换更有效更经济。本文首先从代数角度出发,给出离散Ｈａｒｔｌｅｙ变换（ＤＨＴ）系列阵的一种块分解式,籍此导出计算Ｎ＝２＾ｔ点实序列ＤＨＴ的一种快速递归算法,其算术复杂性为Ｍ＝１／２Ｎｌｏｇ２Ｎ＋Ｏ（Ｎ）个实乘和Ａ＝１１／２Ｎｌｏｇ２Ｎ＋Ｏ（Ｎ）个实加。显然该递归算法属目前复杂性最低的一类算法。     

基于整数小波变换的多光谱遥感图像压缩技术

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的3维集合分裂嵌入块编码(3D SPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零树编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,对单波段图像,采用2D SPECK编码,对多波段图像,谱域上构成的小波矢量采用离散余弦变换(DCT)进行变换,对变换后的系数进行3D SPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

整数变换及其在H.263中的应用

针对H.263视频编码标准的DCT变换有运算量大、截尾误差等特点,在提升格式的基础上,采用整数变换代替浮点DCT,并且对相应的量化器加以调整,设计了一种适宜于H.263的整数变换。并将这种整数DCT、浮点DCT和定点DCT在结构和性能上进行比较分析,证实其具有消除浮点运算、减少运算量的特点,并且有很好的压缩效果。     

面向边缘的分类DCT变换在视频编码中的应用

DCT+运动估计与补偿方法是实用的视频编码方法。目前包括甚低速视频编码标准H.263在内的多种视频标准均采用这种方法。考虑到视觉对于边缘信息的敏感性,我们根据边缘特性对编码块进行分类量化,使得边缘附近的量化噪声具有边缘相似性,从而最优地保留对于视觉敏感的DCT系数,在保证编码效率的同时较大地提高了重建图像质量     

二维 DFT 和 DCT 的 Systolic 阵列

超级计算中一个活跃的研究领域是将某些有限和,如离散富里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT),映射到多处理机阵列上。本文首先通过二维DFT的行列分解算法流程图,给出了计算二维DFT的二种Systolic阵列:一种是由N_1个处理器组成的线性阵列,所花时间步为O(N_1N_2)(设二维DFT为N_1×N_2长的),与行列分解算法在单处理机上顺序执行所花时间相比,加速比为O(N)(设N_1=N_2=N)。这一结果无论是在时间消耗,还是在PE数量上都是目前最优的。另一种是由N_1×N_2个处理器组成的矩形阵列,所需时间为O(N_1+N_2),与行列算法在单处理机上顺序运行所花时间相比,加速比为O(N~2)(这里仍假定N_1=N_2=N)。本文还给出了二维DCT的与二维DFT相似的Systoilc阵列结构。不难将上述阵列推广到多维的情况。     

整数线性规划问题的一个新算法

本文给出求解整数线性规划问题的一个算法。基本思想是通过求出其伴随线性规划问题的最优单纯形表,把整数线性规划化成正整数系数的不定方程,然后从不定方程的非负整数解集中选取一组满足整数线性规划的约束条件的解,作为整数线性规划的最优解。     

两种基于 DCT 变换的数字水印算法分析

本文介绍了多媒体数字水印的概念，对当前的技术现状进行了简单的综述，重点研究了两种ＤＣＴ 域上的数字水印算法的检测过程，在此基础上对两者的性能和特点进行了分析，并且进行了实验仿真验证。     

基于DCT、DWT的信息二次隐藏技术的理论分析

信息传送的安全性已成为许多领域所关注的热点和难点,如何在大量的数据载体中嵌入有用的重要信息并将其安全的发送出去是一个值得研究的重要课题。应用DCT和DWT两种变换方式对信息进行二次隐藏,根据相关理论提出隐藏的算法和实现的可能过程,并对实现中可能存在的不足和改进进行了简要分析。结果表明二次隐藏作为一种深度隐藏方式理论上可以实现,在实践技术方面还需进一步完善。二次隐藏技术的发展将在网络安全方面有独特的应用前景。     

一种基于Wallace树的分散式DCT/IDCT体系结构

提出了一种新的基于Wallace树的分散式DCT/IDCT体系结构。它不依赖于ROM和乘法器,用面积开销低的加法器、移位器和4-2压缩器,实现了乘法密集的DCT/IDCT算法。该体系结构在SMIC 0.18μm工艺上进行了设计和综合,可以达到100Mpixels/s的吞吐率,只消耗了36 141个晶体管和1024bits转换存储器,时序—面积性能较已有的体系结构有了显著的改善。     

一种JPDA的快速算法

为使标准JPDA算法能在实际工程中实时应用,着重在JPDA的主要计算环节进行了改进和实时性提升,提出了一种JPDA的快速算法。通过引入"关联目标类",对确认矩阵进行降维,即把一个高维数矩阵分解成若干"相互独立"的低维矩阵。提出了一种互联概率的递归计算方法,减少拆分矩阵巨大的内存占用需求。同时还对相关波门和滤波方差计算进行了改进。仿真结果表明,快速算法比标准JPDA算法的计算时间有显著缩短,在不是"太密集"的多目标环境下具有一定的工程应用价值。     

基于提升的双自适应小波变换算法研究

小波变换的传统提升算法的滤波器固定,不能随输入信号的变化而改变,针对该问题,结合现有的自适应算法,提出一种双自适应小波变换算法,并对该算法的更新和预测过程进行了自适应调整。实验证明,该算法比传统的提升算法和单纯的自适应更新或自适应预测算法具有更优越的性能。