基于TMS320CDSC21的MPEG4编码器二维DCT变换的实现

首先介绍了二维DCT变换算法,然后描述了实现该算法的TI公司的TMS320CDSC21芯片的结构特点。最后给出了一种程序编写简单、结构清晰、执行效率高的实现二维DCT变换的设计方法。

基于移动多核GPU的并行二维DCT变换实现方法

传统的基于CPU的串行程序所实现的二维DCT变换算法时间复杂度高变换效率低,难以满足许多应用的实时要求。特别是在当代以嵌入式处理器为核心的移动端信息处理终端,有限的CPU性能更加难以实现快速的DCT变换。值得欣慰的是新一代嵌入式处理器提供了支持GPGPU技术的GPU,为解决复杂的移动计算问题提供了高效的并行化解决途径。基于最新的ARM Cortex-A15内嵌GPU Mali-T604及Open CL框架设计实现了一种针对二维DCT变换的并行化加速方案并实测了优化效果,实验结果表明文中的并行方案能够提高二维DCT变换的效率,在输入数据量足够大的条件下能够达到近20倍的加速比。

一种用于实时视频处理的高速二维DCT的电路设计和实现

绝大多数的国际图像和视频压缩标准都采用DCT(离散余弦变换 )进行传输编码。本文介绍了一种基于矩阵分解算法的高速实时二维DCT处理器。为了满足视频处理的实时性 ,整个电路设计中广泛采用了流水线技术 ,文中详细介绍了二维DCT处理器的电路结构 ,最后给出了它的FPGA实现。

基于FPGA快速二维DCT图像编码结构

本文提出了一种二维DCT快速算法的FPGA实现结构,采用行列分解算法将二维DCT分解成两个一维DCT和一个转置缓冲器组成的结构,其中一维DCT借鉴Arai DCT算法,并采取了FPGA特有的并行的流水线技术,该结构极大减少了加法器和乘法器的数量,节省了计算时间。该结构的特点是高数据吞吐率、硬件资源消耗少,功耗低。实验结果证明了二维DCT核设计的正确性,适合图像的实时处理。

基于JPEG标准的图像压缩DCT变换

图像DCT变换是图像压缩的一项重要技术,如何准确、快速地进行图像压缩一直是国内外研究的热点。现研究了两种二维离散余弦变换(DCT)的方法。在DCT算法结构上利用了变换的可分离性和行列的可分解性,并采用行列分解的方法将二维DCT转换为2个串行的一维DCT实现。

数字图像DCT变换的FPGA实现

图像DCT变换由于计算量大,软件实现往往难以满足实时处理的要求,基于FPGA在硬件上实现了图像的DCT变换。设计采用了2D-DCT的行列分解结构,在两级1D-DCT之间引入双RAM结构,通过乒乓操作保证了前后级DCT运算的并行性,提高了运算速度。整个模块使用Verilog HDL建模,通过ModelSim编写激励对逻辑功能进行了验证,最后在Quartus Ⅱ上通过了综合编译,设计优化后下载到Altera EP2C70F896C6芯片上进行实现。结果显示,该模块功能结构正确,可作为一个独立单元集成在图像的实时处理系统中。

基于DCT和分块2D2PCA的人脸识别

为了解决人脸识别算法双向二维主元分析(2D2PCA)表征的信息不全面,鲁棒性差、识别速率较慢的问题,提出了一种结合二维离散余弦变换(DCT)算法和改进的双向二维主成分分析算法(模块(2D)2PCA)的新的人脸图像识别算法,该算法首先利用二维离散余弦逆变换(DCT)对人脸图像进行压缩,利用二维离散余弦逆变换(IDCT)对图像进行重建,可以去除了人脸图像中的干扰冗余信息。然后通过改进的2D2PCA算法即分块2D2PCA提取重建人脸图像中的特征。最后,用最近邻法对人脸图像进行识别,并定义了人脸图像相似度的概念。本文对ORL人脸图像数据库进行了实验。实验表明,本文算法有效的增强了识别的鲁棒性,缩短了识别的时间。

时频降噪在图像序列事件检测中的应用

针对图像序列分析中事件检测在强背景噪声的野外应用场景下经常出现'假事件'检测的问题,利用Kalman滤波器与二维DCT滤波思想,提出了基于图像序列时频降噪的事件检测方法。该方法基于Kalman滤波器对图像序列进行背景模型的时域多帧降噪,并结合变化前景区域实现背景模型的自适应重构,对单帧前景图像应用二维DCT变换实现低通降噪,最后由自适应分割方法实现事件前景的分割。通过对实际采集的野外图像序列的仿真分析表明,该方法较好地克服了'假事件'检测的问题,并更好地保持了真实事件信息,其F-measure达0.9423,具有很好的实用性与鲁棒性。

一种改进的基于关系的视频数字水印算法

随着网络的繁荣和通信技术的不断发展，多媒体日益成为一种重要的信息载体。由图像发展而来的视频技术与图像有相似之处，但也有其独特的性质，现实生活中，多媒体技术在给人们生活带来方便的同时，也在信息安全和版权所有等方面给人们带来了困扰。数字视频水印技术正是为解决这些难题应运而生，它为数字视频产品的安全流通和版权保护提供了有效的解决方案。本文研究了一种改进的基于关系的数字视频水印算法。该算法结合视频处理以及视频编码压缩原理，采用改进的Arnold置乱变换算法和分块技术，对视频帧YCbCr空间亮度Y分量的DCT系数对进行一系列的置换处理，并将信息水印进行图像分割，采用信息水印和标志水印双重嵌入的处理方法，提高了水印嵌入的信息量和算法的运算速度。仿真实验结果表明：该算法能够保持水印良好的不可见性，对视频编码压缩处理和特殊视频攻击都具有较好的鲁棒性，且能够实现水印的盲提取和随机检测。

基于Radon-TVAR的多分量Chirp信号检测

基于基函数向量矩阵的二维离散余弦变换(2D-DCT),本文提出了一种改进的时变自回归(TVAR)模型辨识算法。然后用改进的TVAR模型对多分量Chirp信号进行建模,结合Radon变换和逐次消去技术,提出一种称为Radon-TVAR的新算法,用于多分量Chirp信号的检测和参数估计。仿真结果表明新算法能有效检测多分量Chirp信号,性能优越于传统方法。