图像检索的算法的研究-图像检索中小波变换的FPGA实现.rar

基于内容的图像检索(CBIR)技术是当前研究的热点问题。它主要是利用图像的视觉特征，如图像的颜色、纹理、形状等特征来进行检索。它突破了传统的基于文本检索技术的局限，直接对图像内容进行分析并抽取特征，然后利用这些内容特征建立索引并进行检索。 本文对一种常用的纹理分析方法小波变换做了研究，它是一种可达到时(空)域或频率域局部化的时频域或空频域的分析方法，其多尺度分解特性符合人类的视觉机制，更加适用于图像信息的处理。而提升小波变换又是一类不采用傅立叶变换作为主要分析工具的小波变换新方法，它的提出大大简化了小波变换的计算，使其在实时信号处理领域得到广泛的应用。通过提升的方法很容易构造一般的整数小波变换，由于图像一般用位数较低的整数表示，整数小波变换可以将整数序列的图像矩阵映射成整数小波系数矩阵，这就大大简化了小波变换的硬件电路设计。在当今数字化和信息化时代背景下，研究具有高速硬件处理功能的可编程逻辑器件在图像处理算法领域的应用已经成为当今研究的热点。 本文采用Altera公司的CycloneⅡ系列芯片，根据提升小波算法设计图像检索的小波变换模块。文章最核心的算法-提升格式小波变换的一维变换模块设计和二维变换模块设计是我们研究的重点。一维提升小波变换模块采用流水线电路结构，即把提升小波的分解、预测和更新等计算过程分成各个模块独立实现以提高运算效率。同样，二维小波变换模块在一维提升小波的基础上实现的，针对周期镜像边界延拓的运算特点，采用了“内嵌边界延拓’’的电路结构，无需对输入数据进行预处理，并且在对电路时序进行详细分析的基础上，在关键路径上加入流水寄存器，提高了器件运行的速度。 文章对提升小波变换的FPGA实现中的大量细节问题进行了讨论，给出了提升小波变换模块的电路原理图，并对原理图进行了仿真测试，仿真测试结果不仅表明了模块功能的正确性，而且表明小波模块可以满足相应领域的实际要求。

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