基于2D-DCT等效矩阵的压缩成像

压缩感知理论允许人们通过少于采样定理要求的测量值重建信号。受到测量矩阵设计方面的限制,使用快速的贪婪算法重建时需要一个稀疏分解矩阵。目前通常根据一维变换构造稀疏分解矩阵,无法体现图像的结构信息。本文通过构造二维离散余弦变换(2D-DCT)等效矩阵来解决这一问题,通过重建图像二维变换系数的手段达到保护结构信息的目的。该等效矩阵与图像列序向量相乘得到的系数均来自图像2D-DCT变换,所以使用这种等效矩阵作为稀疏分解矩阵可以令贪婪算法重建的结果与图像2D-DCT变换系数相同,进而令基于2D-DCT等效矩阵的压缩成像可以在使用快速贪婪算法的同时保持图像的二维结构信息,并且不增加软硬件成本,实验显示该方法有效改善了图像重建的效果。

基于分块2DDCT和（2D）^2PCA的人脸识别

人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的人脸识别算法.首先,将图像分块,利用2DDCT进行图像压缩,去除冗余信息,并通过逆2DDCT重建图像;其次,通过(2D)2PCA消除图像的行、列相关性,降低特征维数;最后,应用最近邻分类器进行人脸识别,在ORL人脸数据库中的实验证明了本算法的有效性.

基于DCT和2D-PCA的人脸识别算法研究

提出了一种对角DCT和模块2DPCA相结合的人脸识别方法.该算法首先将人脸图像转换成对角图像,提取人脸的行、列与结构信息以求解最优识别向量.然后利用DCT压缩以去掉人眼不敏感的中频分量与高频分量,再由IDCT重建人脸图像,这样有限降低了所需特征的维数,减少了计算量.然后通过模块2DPCA进行特征提取得到人脸识别特征,最后运用最近邻分类器完成人脸的识别.基于ORL及Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性与稳健性.

一种改进的2D-DCT的FPGA实现

DCT是图像处理和视频压缩中很重要的一部分,在JPEG、MPEG、H.26X标准中广泛运用。2D-DCT的FPGA实现广泛采用行列分解法,把8×8的2D-DCT变换分解为两个1D-DCT来做,其中1D-DCT的运算量集中在加法器和乘法器上。本方案将加法器和乘法器数量减少到最小,节省了硬件资源,其中乘法器采用移位求和的方法实现,并结合流水线操作,提高运算速度。实验表明只需要一个1D-DCT模块就可实现2D-DCT变换。

基于2D-DCT变换的NURBS模型数字水印嵌入算法

随着计算机多媒体技术的快速发展,如何保护数字产品不被复制、盗用、篡改已成为信息安全领域中亟待解决的问题,数字水印技术成为解决该问题的一种新方法。基于二维离散余弦变换(2D-DCT)技术和扩频通信技术提出非均匀有理B样条(NURBS)曲面模型鲁棒水印嵌入算法,该算法嵌入的水印信息具有不可见性,能够抵抗节点插入、节点删除、节点细化、次数提升和仿射变换(平移、旋转、缩放)等NURBS模型常见攻击。仿真实验验证了算法的有效性。

2D-DCT的FPGA实现

设计了采用FPGA来实现2D-DCT的方案,对于其中的关键部分——乘加运算,给出了基于查找表的分布式算法。整个设计节省了资源,提高了运算速度。仿真结果表明,经过2D-DCT变换后的数据与期望值总体上是一致的,这对于数字图像和视频压缩的研究有一定的意义。

结合2D Logistic映射与2D-DCT的数字图像隐藏技术

为了应对日益增大的图像安全问题,提出一种结合二维Logistic映射与二维离散余弦变换(2D-DCT)的数字图像隐藏算法.首先,利用二维Logistic映射产生的混沌序列对秘密图像进行像素扩散与置乱,从而达到对秘密图像的加密效果.接着,分块对载体图像进行二维离散余弦变换,然后把扩散与置乱后的图像信息分存在变换后每块的右下角.最后再进行二维离散余弦反变换(2D-IDCT),并得到隐密图像.实验结果也表明,该算法安全可行且隐藏效果良好.

一种基于Loeffler算法的快速实现2D DCT/IDCT的方法

提出了一种基于Loeffler[8]算法的快速实现二维离散余弦变换/反离散余弦变换(2D DCT/IDCT)的方法。采用行列分解的方式,仅使用一个1D DCT/IDCT处理核快速完成8×8的2D DCT/IDCT变换。通过合理安排时钟周期数和简化各周期内的操作,使1D DCT/IDCT模块能在八个时钟周期内快速完成一次变换。仿真试验表明,与目前使用相同FPGA芯片的商业IP核相比,所使用的资源减少了10%,而速度却提高了10%。

基于DCT的2D实值离散Gabor变换

提出了一种在临界抽样条件下基于2DDCT的二维实值离散Gabor变换(2DRDGT),介绍了其快速算法;并比较了该变换与二维复值离散Gabor变换(2DCDGT)的算法复杂性。

EHMM人眼状态识别算法中的2D-DCT IP核设计

EHMM人眼状态识别算法具有较高的识别率但算法复杂,因此利用SOPC开发平台设计了一种基于行列变换快速算法的2D-DCT IP核以提高处理速度;根据眼状态识别只需取2D-DCT后左上角部分子矩阵数据的特点,对其计算过程进一步优化;并引入了转置存储技术,浮点数乘法通过移位后转化为定点乘法器实现,优化了硬件资源,提高了处理速度;实验结果表明该IP核很好地实现了人眼图像灰度值的DCT变换。

并行格型结构实现基于DCT的2D实值离散Gabor变换

虽然2D Gabor变换在图像处理等很多领域认为是非常有用的时频分析的方法,然而实时应用却因其很高的计算复杂性而受到限制。文中回顾了基于DCT的2D的实值离散Gabor变换,为了有效地和快速地计算实值离散Gabor变换,提出了在临界抽样条件下,二维实值Gabor变换系数求解的块时间递归算法以及由变换系数重建原信号的块时间递归算法,研究了该算法使用并行格型结构的实现方法,并讨论和比较了算法的计算复杂性和优越性,证明了基于DCT的2D实值离散Gabor变换块时间递归算法并行格结构在计算复杂性的高性能。

基于二维DCT的TD-LTE系统信道估计方法

在TD-LTE系统中,由于高速移动产生多普勒频偏,使传统的基于DFT插值信道估计算法性能损失严重。为了解决上述问题,提出一种利用TD-LTE系统导频模式的二维离散余弦变换(2D-DCT)信道估计算法,并给出了详细的推导。仿真结果表明,该方法的性能优于2D-DFT算法,可以很好地接近2D维纳滤波估计算法。

基于FPGA的二维DCT变换的实现

二维离散余弦变换(DCT)在图像处理和视频编码中起重要的作用。以MPEG 2全I帧编码为背景,在现场可编程门阵列(FPGA)上实现8×8像素的二维DCT变换。算法首先把8×8像素的二维DCT变换化简成8次一维DCT变换加上适当的蝶形运算和顺序重排操作。试验表明,方案可以只用一个一维DCT模块实现输入采样率为74.25MHz的二维DCT变换。

二维DCT在粗粒度可重构处理器上的实现

针对粗粒度可重构处理器的特点,提出一种二维离散余弦变换的设计方法,该方法在硬件资源受限的条件下,有效地挖掘了算法的并行性,结果证明算法在速度和资源利用率方面均达到了较好的状态,可满足实时图像编解码的要求。

高精度二维DCT的结构优化算法研究及FPGA实现

提出了一种基于5级流水线的高精度向量乘法器的二维DCT VLSI结构。采用一维DCT行处理,转置RAM存储器,一维DCT列处理的流水线结构代替复用一维DCT算法以提高速度,并且在一维DCT算法模块中,对于系数乘法,采用并行乘法的结构,可以进一步提高运算速度。在高精度方面,采用移位的方案,精度精确到小数点后5位,满足高精度的需求。在FPGA平台上仿真结果表明,与传统的2D DCT设计相比,可以减少硬件资源,降低功耗,提高精度。

一种简便快速的DCT算法及其硬件实现

传统的DCT算法是直接采用DCT的定义进行变换,由于大量采用浮点运算,运算量大且精度差。针对DCT运算的复杂性,介绍了一种离散余弦变换(DCT)的快速算法,他采用基于尺度提升结构的矩阵分解法,将原先复杂的浮点运算转变为精度更高的整数运算,同时又将复杂的乘法计算分解为简单的移位和加法计算。因此在近乎无损地表示信息的同时,大幅度的降低了运算量。该方法非常适合于应用在实时性要求严格的场合,如视频压缩和目标跟踪,以及硬件的实时实现。最后用Verilog HDL语言给出了采用此算法的DCT核心计算模块的程序。

基于TBB的二维DCT并行化设计

线程构造块(TBB)能简化并行化设计,支持高效地实现多核并行功能。给出面向多核计算的二维DCT的并行化方法,并利用TBB平台实现;针对高耗时的余弦计算,利用查表和分块计算措施进行优化,并探讨粒度设置方法。在多核环境中的实验结果表明,优化后的并行化方法能有效改善执行性能,获得较好的加速比,且具备可扩展性。

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系数哈希的图像篡改检测算法

随着数字图像处理技术的不断提高,大量的篡改图像充斥互联网和各类媒体,严重影响了人们的日常生活。因此,对图像的真实性和完整性进行判断的数字图像取证技术显得尤其重要。针对数字图像版权中常见的剪切组合篡改问题,文中提出了一种基于DCT系数哈希的图像篡改检测算法。在JPEG压缩过程中,首先提取Y通道的DCT系数矩阵,然后对所提系数矩阵进行DCT以构造出图像哈希,最后将图像哈希嵌入压缩码流的文件头。在篡改检测时,通过篡改图像对应的压缩码流构造出篡改图像哈希,将其与嵌入的源图像哈希进行比较以进行初次检测。为了达到像素级检测的目的,文中在初次检测结果的基础上提出了一种二次检测的算法。实验结果表明,所提算法不仅鲁棒性较好,而且构造的图像哈希长度较短,检测的准确率也提高了10%。

基于二维DCT的医学图象压缩及FPGA实现

本文介绍了一种适用于JPEG医学图象压缩的二维DCT的FPGA设计方案。该设计充分利用了可编程逻辑器件的灵活性以及器件本身所带的硬件资源,如嵌入式乘法器。二维离散余弦变换采用了行列分解的方法,并通过快速算法在很大程度上减少了硬件实现的复杂度,提高了模块的吞吐量,并且具有实时、高精度的优点。