纯二维5/3小波变换及其在CT图像无损压缩中的应用

小波变换在数字图像处理领域有着广泛的应用,其对图像的处理常采用行列分离处理方式,这种方式不能完全吻合人眼视觉特性。针对这一情况,构造了一种与人眼视觉特性更加吻合的纯二维小波变换处理方式。首先,由一维5/3小波滤波器组通过Mc Clellan变换构造纯二维5/3小波滤波器组,并用提升格式实现;然后,用该提升格式与纯二维Lazy小波滤波器组相嵌套的形式实现图像的纯二维5/3小波变换。为了便于工程应用,给出了其变换规程。将纯二维5/3小波变换用于CT图像的无损压缩,实验证明:对于512 dpi×512 dpi尺寸的CT图像,纯二维5/3小波变换无损压缩效果高于二维可分离5/3小波变换,每幅图像可平均节省1 989.9 byte。

二维离散5/3小波变换并行VLSI结构设计

提出了一种基于提升算法的二维离散5/3小波变换(DWT)高效并行VLSI结构设计方法。该方法使得行和列滤波器同时进行滤波,采用流水线设计方法处理,在保证同样的精度下,大大减少了运算量,提高了变换速度,节约了硬件资源。该方法已通过了VerilogHDL行为级仿真验证,可作为单独的IP核应用在JPEG2000图像编、解码芯片中。该结构可推广到9/7小波提升结构。

纯二维5/3小波滤波器组的构造及其实现

如今比较通用的小波处理方式大都是一维的处理方式,二维小波的处理大部分也采用了行列分别处理,即转换成两个一维数据进行处理,这种对二维图像数据的处理方式不能完全符合人眼视觉特性的情况.因此,利用已有的5/3小波滤波器组,构造了基于5/3小波的纯二维5/3小波滤波器组.通过McClellan变换,从一维5/3小波滤波器演算出纯二维变换的滤波器系数,为使运算量降低,对其采取提升格式进行优化,最后给出其构造及实现过程和验证结果.

基于周期延拓的纯二维小波变换

研究了周期延拓在纯二维小波变换中的应用,给出了原始像块最大分解级数和各级像块支撑区的确定方法.原始像块的行数和列数不拘泥于2n,可以是任意整数,其左上角行列坐标可以是奇数或偶数的任意组合,小波分解域数据量等于或略大于原始像块的数据量,若忽略有限精度问题,可以实现数据的完全重构.以纯二维5/3小波变换为例,给出了小波分解与重构规程.

应用于JPEG2000的5/3提升小波的VLSI结构设计

提出一种基于提升算法(lifting scheme)实现JPEG2000编码系统中的二维离散小波变换(Discrete WaveletTransform)的并行阵列式的VLSI结构设计方法.该结构由一个行处理器和一个列处理器组成,行、列处理器通过时分复用同时进行滤波,用优化的移位加操作替代乘法操作,采用嵌入式数据延拓算法处理边界延拓.整个结构采用流水线设计方法,减少了运算量,提高了硬件资源利用率,该结构可应用于JPEG2000图像编码芯片中.

传感器网络中图像小波处理的低存储硬件实现

为了适应当前传感器网络中越来越多的图像压缩处理,提出了一种片上低存储离散小波变换(DWT)的超大规模集成电路(VLSI)结构。现今人们周围遍布各种图像采集设备,包括监视器、电脑、手机视频摄像头等,并且人们对图像精度的需求越来越高,使得传统软件处理图像压缩的速度逐渐无法满足人们的需求,这就需要考虑使用硬件处理来进行加速。小波变换常被用于图像的压缩,而采用5/3提升小波技术来进行硬件实现相对比较方便。为减少硬件的片上存储,通过特殊的调度运算方式进行行列并行运算有效降低片上存储需求。该设计进行RTL级仿真并使用SMIC的0.18μm工艺进行综合,结果表明:该调度方法可以大大节省缓存单元,并且在100 MHz时钟下就可以保证对高清图像的快速处理,可以满足当前传感器网络中图像压缩解码的需求。