針對目前光照補償后人臉圖像的識別率仍不夠理想這一問題，提出了一種基于模糊增強和小波包變換相結合的非均勻光照下人臉識別方法。將人臉圖像在對數域中計算二維小波包變換，通過舍棄部分子帶圖像中的系數來實現人臉
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：gxf2016
本課題設計和完成了一套基于DSP+FPGA結構的小波變換實時圖像處理系統。采用小波算法對圖像進行邊緣提取、圖像增強、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實現了小波算法，分析了其運行小波算法的性能。圖像處理的數據量比較大，而且運算比較復雜，DSP的特殊結構和性能很好地滿足了系統實現的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統實時性和穩定性的需要，所以采用DSP+FPGA來實現圖像處理系統是可靠的，也是可行的。系統的硬件設計以DSP和FPGA為平臺，DSP實現算法、管理系統運行、并實現了系統的自啟動；FPGA實現一些接口、時序控制等，簡化了外圍電路，提高了系統的可靠性。結果表明，在ADSP-BF535上實現小波算法，效果良好，而且滿足系統實時性的要求。最后，總結了系統的設計和調試經驗，對調試時遇到的一些問題進行了分析。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：Kecpolo
相對于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說，在JPEG2000標準中，二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統的核心變換。在很多需要進行實時處理圖像的系統中，如數碼相機、遙感遙測、衛星通信、多媒體通信、便攜式攝像機、移動通信等系統，需要用芯片實現圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對圖像處理的小波變換進行了研究，但大都只偏重算法研究，對算法硬件實現時的復雜性考慮較少，對圖像處理的小波變換硬件實現的研究也較少。 本文針對圖像處理的小波變換算法及其硬件實現進行了研究。對文獻[13]提出的“內嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進行仔細分析，提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實現的算法，在MATLAB中仿真驗證了該算法，證明其是正確的。并設計了該算法的硬件結構，在MATLAT的Simulink中進行仿真，對該結構進行VHDL語言的寄存器傳輸級(RTL)描述與仿真，成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進行驗證通過。本算法與傳統的小波變換的邊界處理方法比較：由于將其邊界延拓過程內嵌于小波變換模塊中，使該硬件結構無需額外的邊界延拓過程，減少小波變換過程中對內存的讀寫量，從而達到減少內存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和運算速度的特點。本算法與文獻[13]提出的算法相比較：無需增加額外的硬件計算模塊，又具有在硬件實現時不改變原來的提升小波算法的規則性結構的特點。這種小波變換硬件芯片的實現不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換，當然也可用于其它各種實時圖像壓縮處理硬件系統。
上傳時間： 2013-06-13
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在衛星遙感設備中，隨著遙感技術的發展和對傳輸式觀測衛星遙感圖像質量要求的不斷提高，航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高，由此引起高分辨率遙感圖像數據存儲量和傳輸數據量的急劇增長，然而衛星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息，必須解決輸入數據碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數據的高保真、實時、大壓縮比壓縮技術就成了解決這一矛盾的關鍵技術。FPGA器件為實現數據壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實現的一個理想的平臺。FPGA器件集成度高，體積小，通過用戶編程實現專門應用的功能。它允許電路設計者利用基于計算機的開發平臺，經過設計輸入，仿真，測試和校驗，直到達到預期的結果，減少了開發周期。小波變換能夠適應現代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質量控制等要求，在較大壓縮比下，小波圖像壓縮質量明顯好于DCT變換，因此小波變換成為新一代壓縮標準JPEG2000的核心算法。同時，小波變換的提升算法結構簡單，能夠實現快速算法，有利于硬件實現，因此提升小波變換對于采用FPGA或ASIC來實現圖像變換來說是很好的選擇。本文針對衛星遙感圖像的數據流，主要研究可以對衛星圖像進行實時二維小波變換的方案。針對提升小波變換的VLSI結構和FPGA設計中的關鍵技術，從邊界延拓、濾波器結構、整數小波、定點運算、原位運算等方面進行了研究和討論，并且完成了針對衛星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實現。采用VerIlog語言對設計進行了仿真驗證，并將仿真結果同matlab仿真結果進行了比較，比較結果表明該方案能實現對衛星遙感圖像數據流的二維提升小波變換的功能。同時QuartusII綜合結果也表明，系統時鐘能夠工作在很高的頻率，可以滿足高速實時對衛星圖像的小波變換處理。
上傳時間： 2013-06-15
上傳用戶：00.00
磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模，然后利用最大似然估計來進行參數估計，同時利用連續尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級，以便獲得最佳萎縮函數，進一步提高圖像的質量，最終取得了一定的效果.與此同時，該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究，提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點，同時考慮鄰域對分割結果的影響，對目標函數加以改進，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達到魯棒分割的目的，為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗，我們發現，無論是針對模擬圖像還是實際圖像，該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果，達到了預期的目的.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：zhichenglu
小波分析經典，注重小波分析的基本理論。將一位小波理論和高維小波理論放在一起并行介紹。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：duoshen1989
傅里葉變換是信號處理領域中較完善、應用較廣泛的一種分析手段.但傅里葉變換只是一種時域或頻域的分析方法,它要求信號具有統計平穩,即時不變的特性.但是實際應用中存在很多非平穩信號,它們并不能很好的用傅立葉變換來處理.小波變換的出現解決了這個問題,它在處理非平穩信號方面具有傅立葉變換無法比擬的優越性.小波變換在通信技術、信號處理、地球物理、水利電力、醫療等領域中獲得了日益廣泛的應用.小波變換的研究成為了當今學術界的一個熱點.隨著現代數字信號處理朝著高速實時的方向發展,純軟件的程序式信號處理方法越來越不能滿足實際應用的需求,因此人們希望用硬件電路來實現高速信號處理問題.基于以上原因,該文在研究了小波變換的基本理論和特點的基礎上,重點研究了小波變換的VLSI電路構架,并用FPGA實現了它的功能.毫無疑問,該文所做的具體工作在理論和實踐上都有參考價值.論文中,在簡單介紹了小波變換的基本理論、特點和應用;對信號小波變換分解,重構的MATLAB算法進行了分析,為硬件實現奠定了理論基礎.論文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基礎上,以直觀的圖形方式描述了算法的流程圖;并由此提出了基于VLSI的電路模塊架構.根據上述模塊結構,對相關模塊進行了硬件描述語言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平臺上(ACTIVE-HDL)進行了仿真.在仿真正確的前提下,該文選用了EP20K100BC356-1V芯片作為目標器件進行了綜合和后仿真,并且將仿真結果通過MATLAB與理論參數進行了比較,結果表明設計是正確的.對設計中存在的誤差和部分模塊的進一步優化,該文也作了分析和說明,為下一步實現通用IP核設計奠定了基礎.
上傳時間： 2013-06-27
上傳用戶：zhaoq123
小波變換是一種新興的理論，是數學發展史上的重要成果。它無論對數學還是對工程應用都產生了深遠的影響。最新的靜態圖像壓縮標準JPEG2000就以離散小波變換(DWT)作為核心變換算法。 本文首先較為詳細地分析了小波變換的理論基礎，對多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介紹。然后分析了JPEG2000所采用的小波濾波器，并引入了一個新的LS97小波。該小波系數簡單、易于硬件實現，并且與CDF97小波有很好的兼容性，可作為CDF97小波的替代者。使用Matlab對CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真測試，結果表明這兩個小波具有幾乎相同的性能。在確定所用的小波后，本文設計了二維離散小波變換的硬件結構。設計過程中對標準二維小波變換做了優化，即將行變換和列變換的歸一化步驟合并計算，這樣可以減少兩次乘法操作。另外還使用移位加代替乘法，提取移位加中的公共算子等方式來優化設計。對于邊界數據的處理，本文采用了嵌入式對稱延拓技術，不需要額外的緩存，節約了硬件資源。為提高硬件利用率，本文將LeGall53小波變換和LS97小波變換統一起來，只要一個控制信號就可實現兩者之間的轉換。本文所提出的結構采用基于行的變換方式，只需要六行中間數據即可完成全部行數據的小波變換。采用流水線技術提高了整個設計的運行速度。最后也給出了二維離散小波反變換的實現結構。 在完成硬件結構設計的基礎上，使用Verilog硬件描述語言對整個設計進行了完全可綜合的RTL級描述，采用同步設計，提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA開發軟件ISE6.3i中對正反小波變換做了仿真和實現，結果表明，本設計能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波變換，可以滿足各種實時性要求。
上傳時間： 2013-07-25
上傳用戶：sn2080395
基于布里淵散射的分布式光纖傳感器是當前國內外研究的熱點。本文介紹了基于布里淵散射的分布式光纖傳感器的的原理、應用；布里淵時域反射技術(BOTDR)和布里淵時域分析技術(BOTDA)的原理。 受激布里淵散射(SBS)的過程中，入射光和散射光滿足耦合振幅方程組。我們對該方程組采用有限差分法進行數值計算，并用Matlab模擬計算過程，對布里淵散射信號進行分析。 根據布里淵散射信號的特點，我們采用基于Morlet小波變換的DSP信號算法來處理 BOTDR傳感信號。通過對該算法的核心單元——快速傅立葉變換(FFT)的硬件實現，我們在Stratix FPGA上實現了基于Morlet小波變換的DSP算法的硬件電路設計。 最后，在此基礎上，我們對電路功能進行實際的仿真和驗證，并和Matlab得到結果進行比較和分析。
上傳時間： 2013-07-22
上傳用戶：牛布牛
隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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