离散余弦变换对图象信号有近似最优的去相关能力, 但多维的变换公式一直没有给出. 为此深入研究了 三维离散余弦变换, 提出了任意尺寸的三维函数f (x , y , z ) 的正交离散余弦变换公式, 克服了以前系数的取值必须 相等的缺点, 并将之应用于彩色静止图象的压缩编码中, 使得彩色图象的R、G、B 3 帧可以作为一个整体同时进行 变换, 极大地去除了图象R, G,B 3 帧间的相关性. 理论分析和实验结果表明, 在大幅度地增加压缩比的同时, 峰峰 信噪比也有明显提高, 并且与国际标准JPEG,M PEG 有很好的兼容性.
上传时间： 2014-01-26
上传用户：tb_6877751
为有效地去除Y, U , V 3 帧之间内在的相关性, 提出了一种基于四维离散余弦变换理论的彩色视频 压缩编码方法。该方法将彩色视频放在四维数学模型中考虑, 将彩色视频的图象宽度、图象高度、彩色空间 的3 帧(Y, U , V ) , 以及视频序列的连续3 帧分别看作四维数学模型中的“四维”, 利用四维离散余弦变换 去除彩色视频中图象的相邻像素之间、Y, U , V 3 帧之间、以及视频序列相邻帧之间的相关性, 并结合矢量 量化进行压缩。实验结果表明, 利用该方法对“M issAmerica”彩色视频进行压缩编码, 在同等信噪比的条 件下, 可获得比标准M PEG22 压缩编码方法高约4 倍的压缩比。 关键
上传时间： 2017-07-08
上传用户：thesk123
P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波 P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310：图像的高通滤波和掩模处理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理
上传时间： 2017-07-12
上传用户：ikemada
用 FPGA实现了二维离散余弦变换和逆变换，结构设计采用行列分解法，乘法器采用移位求和的方法实现，并且采用流水线结构设计，提高处理核的性能
上传时间： 2017-07-17
上传用户：leixinzhuo
离散余弦变换及小波变换的图像压缩，基于离散余弦变换的图像压缩的程序设计，及小波变换的图像压缩的程序设计
标签： 图像压缩
上传时间： 2015-04-20
上传用户：13936645273
图像DCT离散余弦变换源代码，并举例matlabsinsin图像，结果精确。
上传时间： 2015-05-10
上传用户：chenmo
相对于JPEG中二维离散余弦变换(2DDCT)来说，在JPEG2000标准中，二维离散小波变换(2DDWT)是其图像压缩系统的核心变换。在很多需要进行实时处理图像的系统中，如数码相机、遥感遥测、卫星通信、多媒体通信、便携式摄像机、移动通信等系统，需要用芯片实现图像的编解码压缩过程。虽然有许多研究工作者对图像处理的小波变换进行了研究，但大都只偏重算法研究，对算法硬件实现时的复杂性考虑较少，对图像处理的小波变换硬件实现的研究也较少。 本文针对图像处理的小波变换算法及其硬件实现进行了研究。对文献[13]提出的“内嵌延拓提升小波变换”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法进行仔细分析，提出一种基于提升方式的5/3小波变换适合硬件实现的算法，在MATLAB中仿真验证了该算法，证明其是正确的。并设计了该算法的硬件结构，在MATLAT的Simulink中进行仿真，对该结构进行VHDL语言的寄存器传输级(RTL)描述与仿真，成功综合到Altera公司的FPGA器件中进行验证通过。本算法与传统的小波变换的边界处理方法比较：由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中，使该硬件结构无需额外的边界延拓过程，减少小波变换过程中对内存的读写量，从而达到减少内存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和运算速度的特点。本算法与文献[13]提出的算法相比较：无需增加额外的硬件计算模块，又具有在硬件实现时不改变原来的提升小波算法的规则性结构的特点。这种小波变换硬件芯片的实现不仅适用于JPEG2000的5/3无损小波变换，当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统。
上传时间： 2013-06-13
上传用户：jhksyghr
近年来，语音识别研究大部分集中在算法设计和改进等方面，而随着半导体技术的高速发展，集成电路规模的不断增大与各种研发技术水平的不断提高，新的硬件平台的推出，语音识别实现平台有了更多的选择。语音识别技术在与DSP、FPGA、ASIC等器件为平台的嵌入式系统结合后，逐渐向实用化、小型化方向发展。 本课题通过对现有各种语音特征参数与孤立词语音识别模型进行研究的基础上，重点探索基于动态时间规整算法的DTW模型在孤立词语音识别领域的应用，并结合基于FPGA的SOPC系统，在嵌入式平台上实现具有较好精度与速度的孤立词语音识别系统。 本系统整体设计基于DE2开发平台,采用基于Nios II的SOPC技术。采用这种解决方案的优点是实现了片上系统，减少了系统的物理体积和总体功耗；同时系统控制核心都在FPGA内部实现，可以极为方便地更新和升级系统，大大地提高了系统的通用性和可维护性。 此外，由于本系统需要大量的高速数据运算，在设计中作者充分利用了Cyclone II芯片的丰富的硬件乘法器，实现了语音信号的端点检测模块，FFT快速傅立叶变换模块，DCT离散余弦变换模块等硬件设计模块。为了提高系统的整体性能，作者充分利用了FPGA的高速并行的优势，以及配套开发环境中的Avalon总线自定义硬件外设，使系统处理数字信号的能力大大提高，其性能优于传统的微控制器和普通DSP芯片。 本论文主要包含了以下几个方面： （1）结合ALTERA CYCLONE II芯片的特点，确定了基于FPGA语音识别系统的总体设计，在此基础上进行了系统的软硬件的选择和设计。 （2）自主设计了纯硬件描述语言的驱动电路设计，完成了高速语音采集的工作，并且对存储数据芯片SRAM中的原始语音数据进行提取导入MATLAB平台测试数据的正确性。整个程序测试的方式对系统的模块测试起到重要的作用。 （3）完成高速定点256点的FFT模块的设计，此模块是系统成败的关键，实现高速实时的运算。 （4）结合SOPC的特性，设计了人机友好接口，如LCD显示屏的提示反馈信息等等，以及利用ALTERA提供的一些驱动接口设计完成用户定制的系统。 （5）进行了整体系统测试，系统可以较稳定地实现实时处理的目的，具有一定的市场潜在价值。
上传时间： 2013-05-23
上传用户：ABCD_ABCD
近年来，随着多媒体技术的迅猛发展，电子、计算机、通讯和娱乐之间的相互融合、渗透越来越多，而数字音频技术则是应用最为广泛的技术之一。MP3(MPEG-1 Audio LayerⅢ)编解码算法作为数字音频的解决方案，在便携式多媒体产品中得到了广泛流行。 在已有的便携式MP3系统实现方案中，低速处理器与专用硬件结合的SOC设计方案结合了硬件实现方式和软件实现方式的优点，具有成本低、升级容易、功能丰富等特点。IMDCT(反向改进离散余弦变换)是编解码算法中一个运算量大调用频率高的运算步骤，因此适于硬件实现，以降低处理器的开销和功耗，来提高整个系统的性能。 本文首先阐述了MP3音频编解码标准和流程，以及IMDCT常用的各种实现算法。在此基础上选择了适于硬件实现的递归循环实现方法，并在已有算法的基础上进行了改进，减小了所需硬件资源需求并保持了运算速度。接着提出了模块总体设计方案，结合算法进行了实现结构的优化，并在EDA环境下具体实现，用硬件描述语言设计、综合、仿真，且下载到Xilinx公司的VirtexⅡ系列xc2v1000FPGA器件中，在减小硬件资源的同时快速地实现了IMDCT，经验证功能正确。
上传时间： 2013-05-31
上传用户：Minly
离散余弦变换(DCT)及其反变换(IDCT)在图像编解码方面应用十分广泛，至今已被JPEG、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4和H.26x等国际标准所采用。由于其计算量较大，软件实现往往难以满足实时处理的要求，因而在很多实际应用中需要采用硬件设计的DCT/IDCT处理电路来满足我们对处理速度的要求。本文所研究的内容就是针对图像处理应用的8×8二维DCT/IDCT处理核的硬件实现。 本文首先介绍了DCT和IDCT在图像处理中的作用和原理，详细说明了DCT变换实现图像压缩的过程，并与其它变换比较说明了用DCT变换实现图像压缩的优势。接着，分析研究了DCT的各种快速算法，总结了前人对DCT快速算法及其实现所做的研究。本文给出了两种性能、资源上有一定差异的二维DCT/IDCT的FPGA设计方案。两种方案均利用DCT的行列分离特性，采用流水线设计技术，将二维DCT/IDCT实现转化为两个一维DCT/IDCT实现。在一维DCT/IDCT设计中，根据图像处理的特点对Loeffler算法的数据流进行了优化，通过合理安排时钟周期数和简化各周期内的操作，大大缩短了关键路径的执行时间，从而提高了流水线的执行速度。最后，对所设计的DCT/IDCT处理核进行了综合和时序仿真。 结果表明，当使用Altera公司的MERCURY系列FPGA器件时，本文设计的方案一能够在116M时钟频率下正确完成8×8的二维DCT或IDCT的逻辑运算，消耗2827个逻辑单元；方案二能够在74M时钟频率下正常工作，消耗1629个逻辑单元。
上传时间： 2013-07-14
上传用户：3291976780
