本课题设计和完成了一套基于DSP+FPGA结构的小波变换实时图像处理系统。采用小波算法对图像进行边缘提取、图像增强、图像融合等处理，并在ADSP-BF535上实现了小波算法，分析了其运行小波算法的性能。图像处理的数据量比较大，而且运算比较复杂，DSP的特殊结构和性能很好地满足了系统实现的需要，而FPGA的高速性和灵活性也满足了系统实时性和稳定性的需要，所以采用DSP+FPGA来实现图像处理系统是可靠的，也是可行的。系统的硬件设计以DSP和FPGA为平台，DSP实现算法、管理系统运行、并实现了系统的自启动；FPGA实现一些接口、时序控制等，简化了外围电路，提高了系统的可靠性。结果表明，在ADSP-BF535上实现小波算法，效果良好，而且满足系统实时性的要求。最后，总结了系统的设计和调试经验，对调试时遇到的一些问题进行了分析。
上传时间： 2013-04-24
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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
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傅里叶变换是信号处理领域中较完善、应用较广泛的一种分析手段.但傅里叶变换只是一种时域或频域的分析方法,它要求信号具有统计平稳,即时不变的特性.但是实际应用中存在很多非平稳信号,它们并不能很好的用傅立叶变换来处理.小波变换的出现解决了这个问题,它在处理非平稳信号方面具有傅立叶变换无法比拟的优越性.小波变换在通信技术、信号处理、地球物理、水利电力、医疗等领域中获得了日益广泛的应用.小波变换的研究成为了当今学术界的一个热点.随着现代数字信号处理朝着高速实时的方向发展,纯软件的程序式信号处理方法越来越不能满足实际应用的需求,因此人们希望用硬件电路来实现高速信号处理问题.基于以上原因,该文在研究了小波变换的基本理论和特点的基础上,重点研究了小波变换的VLSI电路构架,并用FPGA实现了它的功能.毫无疑问,该文所做的具体工作在理论和实践上都有参考价值.论文中,在简单介绍了小波变换的基本理论、特点和应用;对信号小波变换分解,重构的MATLAB算法进行了分析,为硬件实现奠定了理论基础.论文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基础上,以直观的图形方式描述了算法的流程图;并由此提出了基于VLSI的电路模块架构.根据上述模块结构,对相关模块进行了硬件描述语言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平台上(ACTIVE-HDL)进行了仿真.在仿真正确的前提下,该文选用了EP20K100BC356-1V芯片作为目标器件进行了综合和后仿真,并且将仿真结果通过MATLAB与理论参数进行了比较,结果表明设计是正确的.对设计中存在的误差和部分模块的进一步优化,该文也作了分析和说明,为下一步实现通用IP核设计奠定了基础.
上传时间： 2013-06-27
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小波变换是一种新兴的理论，是数学发展史上的重要成果。它无论对数学还是对工程应用都产生了深远的影响。最新的静态图像压缩标准JPEG2000就以离散小波变换(DWT)作为核心变换算法。 本文首先较为详细地分析了小波变换的理论基础，对多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介绍。然后分析了JPEG2000所采用的小波滤波器，并引入了一个新的LS97小波。该小波系数简单、易于硬件实现，并且与CDF97小波有很好的兼容性，可作为CDF97小波的替代者。使用Matlab对CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真测试，结果表明这两个小波具有几乎相同的性能。在确定所用的小波后，本文设计了二维离散小波变换的硬件结构。设计过程中对标准二维小波变换做了优化，即将行变换和列变换的归一化步骤合并计算，这样可以减少两次乘法操作。另外还使用移位加代替乘法，提取移位加中的公共算子等方式来优化设计。对于边界数据的处理，本文采用了嵌入式对称延拓技术，不需要额外的缓存，节约了硬件资源。为提高硬件利用率，本文将LeGall53小波变换和LS97小波变换统一起来，只要一个控制信号就可实现两者之间的转换。本文所提出的结构采用基于行的变换方式，只需要六行中间数据即可完成全部行数据的小波变换。采用流水线技术提高了整个设计的运行速度。最后也给出了二维离散小波反变换的实现结构。 在完成硬件结构设计的基础上，使用Verilog硬件描述语言对整个设计进行了完全可综合的RTL级描述，采用同步设计，提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA开发软件ISE6.3i中对正反小波变换做了仿真和实现，结果表明，本设计能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波变换，可以满足各种实时性要求。
上传时间： 2013-07-24
上传用户：sn2080395
随着多媒体技术的发展，数字图像处理已经成为众多应用系统的核心和基础。它的发展主要依赖于两个性质不同、自成体系但又紧密相关的研究领域：图像处理算法及其相应的电路实现。图像处理系统的硬件实现—般有三种方式：专用的图像处理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、数字信号处理器(Digital Signal Process)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array)以及相关电路组成。它们可以实时高速完成各种图像处理算法。图像处理中，低层的图像预处理的数据量很大，要求处理速度快，但运算结果相对比较简单。相对于其他两种方式，基于FPGA的图像处理方式的系统更适合于图像的预处理。本文设计了—种基于FPGA的小波域图像去噪系统。首先，阐述了基于小波变换的图像去噪算法原理，重点讨论了小波邻域阈值(NeighShrink)去噪算法，并给出了该算法相应的Matlab 仿真；然后，为了改进邻域阈值去噪算法中对每个分解子带都采用相同邻域和阈值的缺点，本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类的邻域阈值去噪算法和以斯坦无偏估计 (SURE)为准则同时结合小波系数尺度间关系的邻域阈值去噪算法。经Matlab实验表明，相比于其他几种经典算法，本文提出的两种改进算法在滤除噪声的同时能更好地保护图像细节，并在较高噪声情况下能获得更高的峰值信噪比。在此基础上本文将提出的改进小波邻域阈值去噪算法进行了相应的简化，以满足低噪声处理要求且易于在FPGA上实现；最后，给出了基于 FPGA的小波邻域阈值去噪系统的总体结构和FPGA内部各功能模块的具体实现方案，包括二维离散小波变换模块、二维离散小波逆变换模块、SDRAM存储器控制模块、去噪计算模块和系统核心控制模块，并对各个系统模块和整体进行了仿真验证，结果表明本文设计的基于FPGA 的小波邻域阈值去噪系统能满足实际的图像处理要求，具有一定的理论和实际应用价值。关键词：图像处理系统，FPGA，图像去噪算法，小波变换
上传时间： 2013-05-15
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·期刊论文：小波变换在数字图像处理中的应用
上传时间： 2013-06-22
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·期刊论文：测井曲线的小波变换特性在自动分层中的应用
上传时间： 2013-07-13
上传用户：youke111
·详细说明：用OpenCV实现的图像小波变换及反变换代码，可用于图像去噪、多分辨率分析等方面。
上传时间： 2013-06-23
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提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解，以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入，选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理，最终实现语音信号的信噪分离，去除语音信号中的噪声。仿真结果表明，该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。
上传时间： 2013-10-14
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目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点，设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子，对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间： 2013-10-12
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