基于CDF9-7小波和自适应Otsu算法的视频字幕分割

提出了一种基于CDF9-7小波和自适应Otsu算法的视频图像字幕分割算法。首先从视频中截取视频图像,并对其进行灰度化等预处理,其次对预处理后的图像进行CDF9-7小波变换,获取其水平和垂直的高频分量HH,然后使用自适应Otsu算法分割出该高频分量图像中的字幕区域。实验表明,该算法分割效果良好,具有一定的鲁棒性和自适应性。以这些区域为基础,可以进一步完成诸如视频字幕识别等图像分析、理解和识别操作。

LS9/7小波定点实现

JPEG2000压缩算法在卫星遥感图像压缩领域有着广阔的应用前景,但由于JPEG2000中的CDF9/7小波提升系数是一组无理数,其直接用于提升算法存在计算复杂度高、存储量急剧增加的问题,因此,需要对其进行定点实现。CDF9/7定点实现方法虽可以解决上述问题,但存在恢复图像质量下降的缺点。为了解决这一矛盾,在构造LS9/7小波的基础上,结合后拉伸算法,提出了一种LS9/7小波定点实现方法。与CDF9/7的两种定点实现方法相比,其计算复杂度分别降低了34%和28.3%,而恢复图像的质量(信噪比)却提高了3dB以上,与CDF9/7浮点实现方法的性能相当。

一种感兴趣区图像压缩编码算法

提出了一种感兴趣区图像压缩编码算法,该算法采用不同的小波和比特率对感兴趣区和背景区分开进行小波变换和编解码,结合SPIHT,该算法可灵活地控制感兴趣区和背景区之间的相对压缩质量,由于小波变换时采用了BNC17/11小波和CDF9/7小波,该算法进一步提高了感兴趣区图像压缩编码算法的压缩性能。同时该算法无需计算感兴趣区掩膜。

32bit定点定值小数乘法器的算法优化及实现

小波理论和分析方法极大地促进了应用科学研究。应用领域包括:数学领域的许多学科;信号分析、图像处理;量子力学、理论物理;军事电子对抗与武器的智能化;计算机分类与识别;音乐与语言的人工合成;医学成像与诊断;地震勘探数据处理;大型机械的故障诊断等方面。CDF9/7小波更是图像编解码的首选变换核。它使用到了大量的小数乘法器,然而传统的滤波器结构都是把乘法器看成一个整体来设计,导致流水线不够深,以至于处理速度达不到很高的层次。文章首先对CDF9/7小波变换式进行变换,得到一个并行结构,并且对每一个乘法器使用Wallace Tree和CLA相结合的实现方法进行设计。最后通过仿真、功能验证和逻辑综合,证明该设计功能稳定,并且在速度上有很大的提升。