改进的静态图像压缩技术

在多媒体技术中,静态图像压缩技术成为世界学术界研究的热点.本文在国际标准组织制定的静态图像压缩标准JPEG的基础上,提出了一种采用新的傅立叶分析技术-算术傅立叶变换(AFT)来快速计算离散余弦变换(DCT)系数值,改进了静态图像压缩技术,克服了DCT运算速度慢的缺点,同时克服了传统的快速离散余弦变换(FDCT)程序复杂,子进程多的缺点.实验表明运用新型的AFT的DCT快速算法代替传统的DCT算法实现静态图像压缩可以使运算时间大幅度减少,该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径.     

一种旨在优化速度的多功能乘累加器设计

介绍了一种40±16×16位高速乘累加/减器的设计。该乘累加/减单元支持有符号数、无符号数及混合符号数的乘法、乘累加/减运算,并支持多种舍入的乘法、乘累加/减运算。该单元采用了改进的Booth算法和Wallace树结构,简化了部分积的产生,及部分积符号的扩展;优化了Wallace树的连接结构,及后续多个操作数的处理次序,从而显著地提高了乘累加/减器的速度。该设计综合考虑了高性能通用DSP对乘累加/减器的要求,作为某高速高性能定点DSP的一部分,已经实现了RTL电路设计、功能仿真、和PC综合,并准备流片且进行FPGA系统开发板的芯片验证。     

基于TMS320C5409的三相交流电参数测量系统的设计

TMS320VC54x是TI公司推出的高性能、低功耗和软硬件资源丰富的DSP芯片系列,主要面向密集型的数值运算,包括乘法·累加、数字滤波和快速傅里叶变换等,现已广泛应用于通信、测量等许多领域。本文介绍基于TMS320CS409的交流电参数测量系统的测量原理、算法及系统硬件设计。     

一种高效4×4二维DCT快速算法

提出了一种新的高效 4× 4二维离散余弦变换 (DCT)的快速算法 .该算法具有极低的计算复杂性和简单、规则的结构 .由于大部分乘法运算集中在末级 ,所以 ,实际应用中的比例和量化可以和这些乘法结合在一起 .因此 ,算法适合用软件和硬件实现 .实验结果表明 ,该算法比其他算法具有更高的计算效率 .由于其高效率 ,该算法可作为递归二维离散余弦变换算法的核心模块 .     

整数DCT（BinDCT）快速算法及其在图象压缩中的应用

设计和实现了离散余弦变换（DCT）的基于提升结构的无乘法快速算法，称之为二进制的DCT（binDCT),它只需移位和加法，该算法是在基于旋转变换的递归算法基础上设计的，将传统的旋转变换相当于3个提升矩阵乘积减少至2个提升矩阵乘积，并且还用于了互换思想，从而使算法的运算是比现有算法大为减少。     

基于DCT系数量化的自适应数字水印算法

文章提出了一种基于DCT系数量化的自适应数字图像水印算法。该算法选取彩色图像作为载体图像,首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到YIQ颜色空间,并提取其Y分量作为水印嵌入的载体,对Y分量用自组织映射(SOM)的方法进行块分类和离散余弦变换,然后将Arnold置乱后的二值水印图像量化嵌入到载体图像的DCT系数中,量化因子随块类别不同而不同,水印检测过程不需要原始图像的参与。实验证明,该算法对于常见的图像处理、JPEG压缩等具有较高的鲁棒性。     

对称密码中有限域乘法运算的可重构设计

有限域X乘法运算是对称密码算法中的基本运算和重要模块,因操作复杂且计算时间长,其实现性能在很大程度上制约着对称密码算法的运算速度。结合对称密码算法中的有限域X乘法操作特征,设计了面向RISC体系结构和VLIW体系结构的X乘法可重构单元架构,提出了对应的有限域X乘法专用指令及其扩展指令,同时进行了功能验证和性能评估。结果表明,有限域X乘法可重构架构及其专用指令,在保证较好灵活性的同时提供了较高的执行效率,具有较高的实用价值。     

基于DSP的小波编码的快速算法及实现

提出了一种基于数字信号处理（DSP）实现的快速小波编码方法。该方法将小波变换的卷积运算转换为矩阵相乘加，并根据DSP的指令和结构特点将矩阵分解，以移位运算来代替乘加运算从而大大提高了运算效率。在后续的系数换位中，运用了并行运算的思想来提高速度，最后还对小波变换的后续熵编码算法进行了比较和选择。结果表明，快速算法在数码相机的实验系统上运行有很好的效果。     

MP3解码在数字信号处理芯片上的并行实现

由于MP3解码算法比较复杂,其中大多数运算是32位的运算,但是一些数字信号处理(DSP)芯片只支持16位的定点运算.为了在支持16位定点并行运算的数字信号处理(DSP)芯片上并行实现MP3解码程序,通过研究MP3定点解码程序中的运算特点和常用的支持16位定点并行运算的数字信号处理(DSP)芯片的特点,提出了MP3解码程序中32位的加法、减法和乘法运算在支持16位运算的DSP上的并行实现方法.实验表明,该算法充分利用了DSP芯片的并行功能,解码效果与参考C代码解码效果一致.     

基于值合并及混沌映射的JPEG图像精确认证方案

为了提高JPEG图像认证算法的水印嵌入容量及安全性问题，提出一种新的JPEG图像精确认证方案，通过调整标准量化表进而调整DCT系数，以增加水印的嵌入容量，同时，对DCT系数及位置信息进行值合并运算并得到合并值，将其作为混沌系统的初值经过迭代后产生水印，并将水印嵌入调整后的JPEG系数中，最后通过熵编码形成含水印的JPEG图像，理论分析和实验结果表明：该方案可以有效折中图像质量和嵌入容量之间的矛盾，有较高的安全性，同时可以准确定位图像被篡改的区域。     

MPEG-4中静止图像编码方法的探索与研究

在静止图像编码方法中,最著名且应用最广泛的就算是JPEG了,JPEG中所用到的主要技术就是离散余弦变换(DCT)和Huffman熵编码;在最新的视频图像压缩标准MPEG-4中,对于静止图像和纹理的编码,都放弃了DCT变换而代之以离散小波变换(DWT).JPEG2000中也同样的以DWT取代了DCT.本文比较JPEG和MPEG-4所分别编码的图像,并具体说明MPEG-4中静止图像的编码过程.最后得出DWT变换相对于DCT变换的优势结论.     

数字图像离散小波变换的原理与硬件实现分析

针对日益进步的图像变换编码技术，对目前已经纳入MPEG－4和JPEG2000编码标准的采用离散小波变换进行数字图像编码的原理与硬件实现进行了综述介绍。在分析小波变换快速算法的基础上，重点讨论了近10年来所提出的各种离散小波变换硬件实现的典型结构，在硬件资源与处理速度两个方面进行了比较。对于变换后的系数量化，总结了几种基于嵌入式零树小波编码的算法，比较其峰值信噪比和编码时间。相较于离散余弦变换进行图像编码，采用离散小波变换在压缩效率、还原图像质量上具有更大的优越性。     

离散余弦变换在图像压缩上的应用

图像压缩编码技术是现代多媒体及通信领域中的关键技术之一.离散余弦变换(DCT)由于其较好的能量压缩特性和快速算法,被广泛地应用在图像压缩等领域,特别是国际静态图像压缩标准JPEG和动态图像压缩标准MPEG中都采用了DCT变换.本文介绍了DCT的核心编码,并使用matlab语言实现了基于DCT的图像压缩.     

一种新的基于自学习神经网络的静止图像编码方案

为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有更高的压缩比和更好的图像质量.     

基于DCT的图象压缩技术

图象压缩是关于用最少的数据量来表示尽可能多的原图象的信息的一个过程。对于图象来说，如果需要进行快速或实时传输以及大量存储，就需要对图象数据进行压缩，在同等的用心容量下．如果图象数据压缩后再传输，就可以传输更多的图象信息，也就可以增加通信的能力。变换编码是把图象中的各个像素从一种空间变换到另一种空间．然后针对变换后的信号进行量化与编码操作的一种图象压缩编码技术。与其他编码。如：统计编码，预测编码相比具有高压缩比。DCT(离散余弦变换)是变换编码中的一种映射变换方法，是JPEG标准中认可的编码技术；优点：能用静态图象有较高的压缩比。正由于这种优越性。DCT得到广泛使用。     

基于层式余弦变换的数字水印隐藏方法

提出基于层式余弦变换的隐藏水印方法，主要思路是在余弦变换的DC系数和AC系数中叠加水印信号频率值，这是因为DC系数与AC系数空间容量充足，故能保证水印的稳健性。实验也证明了这一点。     

基于两次DCT变换的图像数字水印算法

提出一种基于两次DCT变换的数字水印策略,该方法在对图像先进行一次整体DCT变换后,对变换后的局部中低频DCT系数矩阵再做一次DCT变换,将水印信息隐藏在第二次DCT变换后的系数中.实验表明:该方法实现简单,具有较好的稳健性,能有效地抵抗噪声、JPEG有损压缩、裁剪、缩放、滤波等干扰.     

DCT压缩域图像数据处理

在离散余弦变换 ( DCT)压缩域中 ,从 JPEG模型出发 ,提出块内重排 /重取样法 ,实现图像的缩放和平移     

基于DCT域采样和重建的低码率图像压缩算法

本文构建了一种基于DCT域采样和超分辨率(Super Resolution, SR)重建的低码率图像压缩编码算法。在编码端对原始图像进行分块离散余弦变换（DCT）,并提取每个DCT系数块的低频系数,然后再反变换到空间域,从而得到在DCT域下采样的低分辨率（Low Resolution,LR）图像块。用JPEG标准对下采样图像块编解码后,采用基于学习的方法恢复DCT域高频系数,重建出高分辨率（High Resolution, HR）的图像。实验结果表明,在码率较低的情况下,本文算法比JPEG编码标准具有更好的率失真性能;同时,在相同码率下,本文算法重建的解码图像视觉效果更好。