DM642上5-3提升小波的优化

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53提升小波变换的仿真与FPGA实现

5/3提升小波变换的仿真与FPGA实现作者：王北镇,郭志强来源：《电脑知识与技术》2010年第02期摘要:介绍了5/3提升小波变换相对于传统小波变换的优点,设计了一种基于FPGA技术的图像小波变换方法。

相对于传统的小波变换,提升算法不依赖于傅立叶变换,降低了运算复杂度,非常适合硬件实现。

采用基于Matlab和Simulink的设计工具DSP Builder,设计5/3提升小波变换Model,并在Quartus II工具下进行综合、仿真和下载,在Altera CycloneII系列FPGA(型号为EP2C35F484C8)上实现了5/3提升小波变换的功能。

关键词:提升小波变换图像处理FPGADSP Builder中图分类号:TP391文献标识码:B文章编号:1009-3044(2010)02-397-03Simulation and FPGA Implementation for 5/3 Lifting Wavelet TransformWANG Bei-zhen, GUO Zhi-qiang(Engineering College, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)Abstract: The advantages of 5/3 lifting wavelet transform relative to the traditional wavelet transform are introduced in the paper. A method of FPGA-based image wavelet transform is designed. Lifting algorithm does not depend on the Fourier transform, reduces the computational complexity, and it's very suitable for hardware implementation. With digital signal process(DSP) Builder based on Matlab and Simulink, the model of 5/3 lifting wavelet transform is designed, and then it was synthesized, simulated and configured to FPGA chip with Quartus II. In the Altera Cyclone II series FPGA (model EP2C35F484C8), the function of 5/3 lifting wavelet transform is achieved.Keywords: Lifting wavelet transform, image processing, FPGA,DSP Builder相对于传统的小波变换,提升小波变换具有良好的、适合硬件实现的特点。

基于TMS320DM642芯片的MPEG4SVP视频编码的实现

基于TMS320DM642芯片的MPEG4SVP视频编码的实现摘要:本文在TI公司的TMS320DM642芯片上实现了MPEG4SVP 算法,并针对DSP硬件系统对算法进行了优化,实现了系统的实时性,可应用于实时视频监控以及远程视频图像传输等多方面。

关键词:视频编码MPEG4SVP DSP1 引言MPEG4标准为ISO于1994年开始制定,最初是为了满足视频会议等的需要,后来经过不断的发展成为一个可以适应于各种多媒体应用,提供各种编码比特率的标准。

与传统的基于像素的视频编码标准不同,MPEG4采用基于对象的视频编码方法,它不仅可以实现对视频图像的高效压缩,还可以提供基于内容的交互功能。

为了支持对多媒体内容的访问和操作,MPEG4标准引入了A/VO的概念,即音/视频对象。

在引入了A/VO对象概念的基础上,MPEG4能够对A/VO对象进行各种操作,增强了对象和用户之间的交互性。

MPEG4采用了基于对象的视频编码算法,把视频分割成各种不同的对象实体,分别进行处理,针对不同的对象进行比特流控制,并能实现多种基于对象的交互功能,有广泛的应用前景[1]。

其中MPEG4SVP是目前MPEG4各种档中应用最为广泛的一种。

我们在TMS320DM642芯片上实现了MPEG4SVP的实时压缩回放,可用于视频监控以及网络视频传输等多方面应用。

2 TMS320DM642芯片特性介绍TMS320DM642是TI公司最新推出的一款针对多媒体处理领域的DSP芯片,芯片内核采用先进的超长指令字(VLIW)结构,每个时钟周期最高可提供8条32位指令,具有高度的并行性和快速的运行能力。

芯片的时钟频率为600MHz,其最大处理能力可达到4800×106条指令/s。

由于具有6个并行的算术逻辑单元与两个并行的硬件乘法器,并利用先进的超长指令字结构,DM642芯片可以完成MPEG4中的DCT变换,运动估计与运动补偿等复杂运算。

为了提高处理器的存取速度,DM642芯片还提供了一些特别适用于视频处理的指令。

基于DM642的图像增强算法实现及优化

总第２２期５
计算机与数字工程
Ｃｏｕｅｍｐｔｒ＆ＤｉｉｌｇｎｅｉｇｇｔａＥｎｉｅｒｎ
Ｖ０．８Ｎｏ１１３．０
１１６
２１年第１期００Ｏ
基于Ｄ４Ｍ６２的图像增强算法实现及优化
任克强黄健
ＡｂｔａｔＴｈｓｒｃｅＤＭ６２ＥＶＭｓｔｋｎａｈｅｌｉｅｉｇｒｃｓｉｇｐａｆｒ，ｔｅｃｐｕｅｍａｅｗａｒｃｓｅ４ｗａａｅｓｔｅｒａ— ｍｍａｅｐｏｅｓｎｌｔｏｍｔｈａｔｒｄｉｇｓｐｏｅｓｄｂｖｌｔｔａｓｏｍｎｉｔｇａｅｕｌａｉｎｎｅｅｈｎｅｍａｅｗａａｎｄｙｗａｅｅｒｎｆｒａｄｈｓｏｒｍｑａｉｔ，ａｄａｎｗｎａｃｄｉｇｓｇｉｅ．Ｅｘｅｉｎａｒｓｌｈｗｅｈｔｚｏｐｒｍｅｔｌｅｕｔｓｏｄｔａｓ
ｔｍｅｐｅｆｒａｅｉｒｏｍｎｃ．
ＫｙＷｏｄＤＭ６２ｍａｅｅｈｎｅｎ，ｗａｅｅｒｎｆｒ，ｈｓｏｒｍｑａｉａｉｎｅｒｓ４，ｉｇｎａｃｍｅｔｖｌｔｔａｓｏｍｉｔｇａｅｕｌｔｚｏＣｌｓｍｂｒＴＰ３１４ａｓＮｕｅ９．１
强图像。实验结果表明，经过增强后的图像整体上更加清晰，图像边缘细节得到更充分的展现，并且具有较好的实时性能。

基于DM642的MPEG4算法的移植和优化的开题报告

基于DM642的MPEG4算法的移植和优化的开题报告一、选题背景随着数字图像处理技术的不断发展，高清晰度的视频编解码已经成为了一个热门的研究领域，MPEG4作为一种全新的压缩标准，可以达到更高的压缩比和更好的视频质量，正逐渐成为主流的视频格式。

同时，实现高效的MPEG4编解码也成为了许多视频设备的关键技术，如IP摄像机、数字电视和移动终端等。

基于此，本文选取基于DM642的MPEG4算法的移植和优化作为论文研究方向。

二、选题意义基于DM642的MPEG4算法的移植和优化对于数字视频领域的发展意义重大。

首先，该研究将有助于提高MPEG4编解码的效率和精度。

其次，基于DM642系统的开发具有广泛的应用前景。

最后，将采用通用的硬件平台，该算法可以应用于各种数字视频设备中，有助于提高数字视频设备的性能和降低成本。

三、研究内容论文的研究内容主要包括以下几个方面：1.梳理MPEG4标准的基本原理和编解码流程，理解MPEG4编解码算法的数学原理和实现方式，研究MPEG4编解码算法的性能和优化技术。

2.基于DM642系统，移植和优化MPEG4编解码算法，深入了解CPU架构与系统性能，并使用各种技术手段（如SIMD指令、循环展开、缓存优化等）实现算法的优化，提高系统的效率和性能。

3.设计并实现测试系统，评估优化后的算法的效果，分析系统的性能和各种因素的影响，以便优化系统性能。

4.应用优化后的算法到实际的数字视频设备中，例如IP摄像机和数字电视，验证优化后的算法的有效性和应用性能。

四、研究贡献本文的研究将有以下方面的贡献：1.深入理解MPEG4编解码算法的数学原理和实现方式。

2.对基于DM642的MPEG4编解码算法实现进行优化，提高系统的效率和性能。

3.设计并实现测试系统，评估优化后的算法的效果，以便在实践中应用该算法。

4.应用优化后的算法到实际的数字视频设备中，验证优化后的算法的有效性和应用性能。

5.论文的研究结果将对数字视频领域技术的发展做出贡献，推动数字视频设备的发展。

基于DM642融合系统的ATrous小波实时图像融合算法

ｔｄｉｈｓｐａｒＢｙｔｋｉｈｅＤＭ６２。ｇｈｐｒｏｍａｅｆｘｅｐｉｅｎｔｉｐｅ．ａｎｇｔ４ａｈｉｅｆｒｎｃｉｄ— ｏｎｔＤＳＰｏｉｏａｄｉａｒｆｒｖｄｅｎｍｇｅｐｏ— ｃｓｉｅｓｎｇ，ａｈｒａｒｃｓｏｎｔｉｕｉｎｓｔｍ，ａｄｌｂｎｄｉａｅｆｓｏｙｓｅｐｌｔｏｒｗｉｈｓｔｅｋｅｎｌｐｏｅｓｒｉｈｓｆｓｏｙｓｅｕａ— ａｍｇｕｉｎｓｔｍａｆｍｔ
基于ＤＭ６２融合系统的ＡＴｏｓ４ｒｕ小波实时图像融合算法
许廷发，秦庆旺，国强倪
（北京理工大学信息科学技术学院光电工程系，北京１０８）００１
摘要：出了一种基于Ｄ６２合系统的ＡＴｏｓ波实时图像融合算法。选用适合视频图像处理的Ｔ最新高性能给Ｍ４融ｒｕ小Ｉ
ＸＵｎ —ａＱＩＱｉｇｗａｇ，ｏｑａｇＴｉｇｆ，Ｎｎ — ｎＮＩＧｕ — ｉｎ
（ｐｒｍｅｔｆｏｏｅｅｔｏｉＥｎｉｅｒｎ ’ ＤｅａｔｎＰｈｔ— ｌｃｒｎｃｇｎｅｉｇ，ＳｃｏｌｆＩｆｒｔｏｇｎｅｉｇ，ｏｈｏｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｒｎｏＢｅｊｎｎｔｔｔｆＴｅｈｏｏｉｉｇＩｓｉｕｅｏｃｎｌｇｙ，Ｂｅｊｎ００１Ｃｈｎｉｉｇ１０８，ｉａ）

提升小波变换及其在图像处理中的应用

0引言小波变换是20世纪80年代后期发展起来的应用数学分支，并在近些年里得到了快速的发展。

由于它具有良好的时频局部特性和多分辨分析特性，因此成为当前信号研究的主要方向之一，尤其在图像处理方面得到了广泛应用。

但在实际应用过程中，由于计算机的计算精度是有限的，所以经过小波变换后的图像会产生部分的信息损失。

1994年Sweldens 等学者提出了一种新的小波构造方法——“提升”格式。

这给使用小波变换进行图像处理提供了一种新的思路。

为和以往的小波变换相区别，这种基于提升格式构造的小波变换被称为“第二代小波变换”。

所以本文尝试使用这种新的小波变换方法，结合图像处理中会遇到的一些实际问题，对提升小波变换在图像中的一些比较重要的应用分别做了详细的介绍。

1提升小波变换的基本原理第一代小波的研究工具主要是傅立叶分析，即从频域来分析问题。

在实际应用中，传统小波变换的实现是通过卷积完成的，它计算复杂，运算速度慢，对内存的需求量较大，不适于实时实现。

信号经过传统小波变换后产生的是浮点数，由于计算机有限字长的影响，往往不能精确的重构原始信号。

而且传统小波对原始图像的尺寸有严格的要求，一般要求图像的长和宽都必须是2的整数次幂的倍数。

而提升小波则直接在时(空)域分析问题，使问题变得更加简单，并且可以将所有传统小波都通过提升方法构造出来。

基于提升方法的小波变换既保持了传统小波的时频局部化等特性，又克服了它的局限性。

提升算法给出了双正交小波简单而有效的构造方法，它使用了基本的多项式插补来获取信号的高频分量(系数)。

提升算法的基本思想在于通过一个基本小波，逐步构建出一个更具有良好性质的新小波，这就是提升的基本含义。

一个标准的提升算法包含3个步骤：分裂；预测；修正。

它的实现步骤如图1所示。

由于数据之间有某种相关性，可以将它用更为紧凑的格式来表示，也就是说，寻找原数据列的一个子集，使它能够表示原始信号所包含的信息。

下面按照提升小波的分解和重构收稿日期：2006-04-17E-mail ：sohugaosw@作者简介：高世伟(1980－)，男，湖南岳阳人，博士研究生，研究方向为小波变换、图像处理、目标识别；郭雷(1956－)，男，教授，博士生导师，研究方向为神经计算理论、图像处理、计算机视觉技术；杜亚琴(1972－)，女，博士研究生，研究方向为图像处理、目标识别；杨宁(1977－)，女，博士研究生，研究方向为图像处理；陈亮(1980－)，男，博士研究生，研究方向为图像处理、目标识别。

提升小波

整数提升小波的算法分析及FPGA实现2009-03-18 20:57:43 来源：与非网关键字：小波变换JPEG20001 引言小波变换是近几年发展起来的一门数学理论和工具.由于它具有良好的时频局部特性和多分辨率分析特性,因而在现代信号处理,特别是在图像数据压缩和处理中得到了广泛的应用.新一代静止图像压缩标准JPEG2000也将小波变换纳入标准之中,并采用二维离散小波变换(2D,DWT)作为系统编码算法的核心.二维离散小波变换最有效的实现方法之一是采用Mallat算法,通过在图像的水平和垂直方向交替采用低通和高通滤波实现,如图1所示.这种传统的基于卷积的离散小波变换计算量大,计算复杂度高,对存储空间的要求高,不利于硬件实现.提升小波的出现有效地解决了这一问题.提升算法相对于Mallat算法而言,是一种更为快速有效的小波变换实现方法,被誉为第2代小波变换.它不依赖于傅立叶变换,继承了第1代小波的多分辨率特征,小波变换后的系数是整数,计算速度快,计算时无需额外的存储开销.Daubechies已经证明,任何离散小波变换或具有有限长滤波器的两阶滤波变换都可以被分解成为一系列简单的提升步骤,所有能够用Mallat算法实现的小波,都可以用提升算法来实现.2 提升算法对信号进行离散小波变换就是用多分辨率的形式分解信号，消除信号间的相关性。

在每层分解信号都是用小波信号分解为高频段信号和低频段信号，即分别由相应的高通滤波器和低通滤波器来获得。

提升方法是实现这些滤波运算的一个有效方法，而且方法相当简单。

它使用基本的多项式插补来获取信号的高频分量，然后通过构建尺度函数来获取信号的低频分量。

每一步提升包含三个步骤分解，预测和更新.如图2所示.分解分解就是把信号at-1，分为偶数抽样点at，和奇数抽样点dt，这也称为懒小波变换(Lazy Wavelet Transform)。

设信号at-1为有限长度的一维离散输入序列，它们之间存在一定的相关性。

DM642在数字图像处理系统中的应用

1 0 2 0 1 0 2 1 1 0 1 2 1 0 -1 0 -2 0 -1 0 -1 -2 1 0 -1 1 0 2 0 -1
2008 年
图 1 应用系统框图
DM642 芯片 ,该芯片对图像进行实时的处理后数据自动通过 EDMA 将结果输出 ,通过编码器形成码流后传送到显示器显示
结果。整个系统的实现过程中 ,为了满足实时性的要求 ,都是以 EDMA 的传输方式进行数据的边传输边处理。
第 25 卷第 1 期 2008 年 1 月
计算机应用与软件 Computer App lications and Softw are
Vol125 No. 1 Jan. 2008
DM 642 在数字图像处理系统中的应用
张锐
1
1, 2
吴婉兰吴庆宪姜长生
1
1
1
(南京航空航天大学自动化工程学院江苏南京 210016) 2 (上海微小卫星工程中心上海 200050)
4 用 DM 642 实现快速边缘检测
在实际的图像处理过程中 ,摄像头采集速度为每秒 25 帧图像 ,考虑到系统有一定的延时以及处理后图像的存储时间 ,那么 DSP处理一幅图像的时间不能超过 30m s。按照 DM642 的处理速度 ,在 30m s内可以处理 0. 03 × 5760M IPs = 172. 8M 条指令。图像大小为每场 720 × 288 (宽 × 高 ) ,每帧 720 × 576 (宽 × 高 )。因此在图像数据的传输过程中 , 每秒数据流量 : 720 像素 × 576 行 × 25 帧 × 1 字节 = 10368000 字节 /秒。这样的数据流量如果采用处理一帧后再传送一帧的方法进行传输 , 很难满足实时性的要求。这里我们便充分利用了 DM642 芯片中 EDMA (扩展的直接储存器访问 ) 的传输方式进行边传输边处理 , 提高数据的处理速度。具体说明如下 : EDMA 作为负责片内 L2 存储器与其他外设之间的数据传输控制器 ,其最大的优势在于可以直接访问存储器而不占用 CPU 的时间 ,这样就能够节省系统进行图像处理的时间。为了 (下转第 246 页 )

基于DM642的SAR图像处理硬件平台

第25卷第10期2008年10月机电工程MECHAN I CAL &E LECTR I CAL E NGI N EER I N GMAG AZI N EVol .25No .10Oct .2008收稿日期:2008-04-08基金项目:国防预研基金资助项目(未提供)作者简介:张宏科(1983-),男,河南嵩县人,主要从事DSP 在S AR 图像处理中的应用方面的研究.E 2mail:hongkezhang@g mail .com 通信联系人:林岳松,男,副教授.E 2mail:lysjxb@mail .hz .zj .cn#计算机工程!基于DM 642的SAR 图像处理硬件平台3张宏科,邵根富,林岳松,陈华杰(杭州电子科技大学信息与控制研究所,浙江杭州310037)摘　要:为了解决S AR 图像数据量大、实时处理困难的问题,采用TI 公司生产的主频高为720MHz 的高性能多媒体处理芯片T MS320DM642,设计了一种S AR 图像处理硬件平台,成功完成了基于小波软阈值的图像去噪算法在硬件平台上的移植,整个处理时间约95.38m s 。

实验表明,该系统能够满足S AR 图像对于处理速度的要求。

关键词:DM642;合成孔径雷达;图像处理;数字信号处理器;软阈值去噪中图分类号:T N911.7 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2008)10-0059-04SAR i m age processi n g hardware pl a tfor m ba sed on DM 642Z HANG Hong 2ke,SHAO Gen 2fu,L I N Yue 2s ong,CHE N Hua 2jie(Institute of Infor m ation &Control,Hangzhou D ianzi U niversity,Hangzhou 310037,China )Abstract:I n order t o s olve the p r oble m that the data volu me of synthetic aperture radar (S AR )is huge and i m age p r ocessing inreal 2ti m e is difficult,using TI high 2perfor mance digital media p r ocess or T M S320DM642with up t o 720MHz cl ock rate,a kind of hardware p latfor m f or S AR i m age p r ocessing was designed,a wavelet domain s oft 2thresholding denoising algorith m on hard ware p latf or m was i m p le mented successfully,costing about 95.38m s .The test results indicate that,the system can meet the require 2ments of high s peed in the S AR i m age p r ocessing .Key words:DM642;synthetic aperture radar (S AR );i m age p r ocessing;digital signal p r ocess or (DSP );s oft 2thresholding denoising0　前　言合成孔径雷达(S AR )是一种高分辨率成像雷达,它具有全天候、多波段、多极化、多视角数据获取能力及对一些地物的穿透性能,在军事和民用上都有广泛的用途。

小波变换算法的优化方法

４．２循环分解
实验过程中，当一次迭代操作没有用尽所有资源时，可通过展开循环来提高性能ｏ。展开循环虽然会
增加代码尺寸，但可明显提高代码效率。ＤＭ６４４６嵌入式平台有两条独立的数据通路，８个独立功能单元，在循环体内只进行一次行（列）变换会造成资源的浪费，因此实验过程中通过ＥＤＭＡ每次并行读取两行（列）进入片内，添加汇编代码设置编译器通过两条数据通路分别访问并处理这两行（列）图像数据，从而实现了功能单元的充分利用与代码的并行。利用这个方法将行（列）变换的时间缩短了一倍，由原来每ｌＯ个时钟
ｔｈｅ
ｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｗｅ
ｕｓｅ
ｔｈｅＤＭ６４４６ｐｌａｔｆｏｒｍｅｘｃｏｇｉｔａｔｅｄｍｅｔｈｏｄｓｏｆＤＳＰｐｒｏｇｒａｍ
ｂｙｔｈｅＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ
Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，ａｎｄ
ｐｒｅｓｅｎｔｓｏｍｅｔｙｐｉｃｎａｎｄ
随着嵌入式平台技术的日趋成熟与普及，图形图像技术的硬件实现得到了越来越广泛的应用。在一些小型系统中，为了节约系统的成本及简化设计，常常要求脱离Ｐｃ机而采用嵌入式系统实现。实际开发过程中由于开发平台的硬件结构特点及算法框架的限制往往要求在实现算法的基础上还需对其进行优化，从而保证嵌入式平台硬件资源的充分利用和算法效率的最大提升。ＪＰＥＧ２０００是由联合图片专家组（ＪＰＥＧ）开发的国际标准的最新版本，它具有良好的压缩性能和许多图像传输所需要的优点，该技术己广泛应用于各种领域，如数码相机、打印机和扫描设备，互联网、无线传输网络等。其中，尤其是无线传输网络技术对图像的质量、传输速度以及编解码效率等都提出了很高的要求。
～－
３
ＴＭＳ３２０６４ｘ＋的程序开发流程
１ｍ￥３２０Ｃ６４ｘ＋系列勺ｓＰ是美国德州仪器公司推出的Ｃ６０００系列中性能堆高的３２位定点ＤＳＰ平台。它们

优化小波变换参数的实用方法与技巧

优化小波变换参数的实用方法与技巧小波变换是一种用于信号处理和数据分析的重要工具，它能够将信号分解为不同频率的成分，并提供了一种有效的方式来分析信号的局部特征。

然而，在应用小波变换时，选择合适的参数往往是一项具有挑战性的任务。

本文将探讨一些优化小波变换参数的实用方法与技巧，帮助读者更好地应用小波变换。

一、选择适当的小波基函数小波基函数是小波变换的核心，不同的小波基函数适用于不同类型的信号。

在选择小波基函数时，应考虑信号的特性和分析的目的。

例如，对于非平稳信号，可以选择具有较短支持区间的小波基函数，如Daubechies小波。

而对于平稳信号，可以选择具有较长支持区间的小波基函数，如Morlet小波。

此外，还可以根据信号的频率特性选择不同的小波基函数，如Haar小波适用于分析高频信号，而Symlet小波适用于分析低频信号。

二、确定合适的尺度和平移参数尺度和平移参数决定了小波变换的分辨率和精度。

尺度参数控制小波基函数的宽度，较大的尺度参数可以提供较低的频率分辨率，较小的尺度参数可以提供较高的频率分辨率。

平移参数决定了小波基函数的位置，不同的平移参数可以提供不同的时间分辨率。

在确定尺度和平移参数时，可以根据信号的频率特性和时间特性进行调整。

如果需要更好的频率分辨率，可以选择较小的尺度参数；如果需要更好的时间分辨率，可以选择较小的平移参数。

三、应用阈值方法进行小波系数的去噪小波变换在信号去噪中具有很好的效果，可以通过去除小波系数中的噪声来恢复信号的原始特征。

在应用小波变换进行去噪时，常用的方法是阈值方法。

阈值方法通过设置一个阈值来判断小波系数是否为噪声，如果小波系数的绝对值小于阈值，则将其置为零。

常用的阈值方法包括硬阈值和软阈值。

硬阈值将小波系数的绝对值与阈值进行比较，如果小于阈值，则将其置为零；软阈值在硬阈值的基础上，对小于阈值的小波系数进行一定程度的缩小。

选择合适的阈值方法和阈值大小是关键，可以通过试验和比较来确定最佳的去噪效果。

基于TMS320DM642DSP的Xvid视频编码器的实现和优化的开题报告

基于TMS320DM642DSP的Xvid视频编码器的实现和优化的开题报告一、选题背景及意义随着网络技术和计算机硬件的迅速发展，视频传输和存储已经成为了一种越来越普遍的需求。

然而，视频数据的传输和存储需要大量的存储空间和传输带宽。

因此，视频压缩技术越来越重要。

Xvid是一种高效的视频压缩算法，它可用于压缩由数字摄像机、网络摄像机、电视卡等设备产生的各种视频格式。

因此，实现和优化基于TMS320DM642DSP的Xvid视频编码器，既有实际应用价值，也有研究意义。

二、选题研究内容本选题拟实现和优化基于TMS320DM642DSP的Xvid视频编码器，具体研究内容包括：1. 对Xvid压缩算法的原理和实现进行深入研究和分析，熟悉Xvid编码器的基本结构和工作流程。

2. 基于TMS320DM642DSP的Xvid视频编码器实现，包括图像采集、处理、压缩等模块的设计和实现，以及实现过程中可能遇到的问题的解决。

3. 对实现的Xvid视频编码器进行性能优化，包括对编码速度和编码质量的优化，提高编码器的效率和性能。

4. 对实现的Xvid视频编码器进行测试和评价，以实现效果、速度和稳定性等指标为评价标准，与已有的其他视频编码器进行比较和分析。

三、选题预期成果本选题拟实现和优化基于TMS320DM642DSP的Xvid视频编码器，预期成果包括：1. 完整的基于TMS320DM642DSP的Xvid视频编码器实现，能够对各种视频格式进行压缩并输出压缩后的视频流。

2. 实现过程中的解决问题的方法和实现技术总结，积累实践经验。

3. 经过优化的Xvid视频编码器，编码效率和性能得到提高，从而具有更好的应用价值。

4. 详细的测试评价报告，对实现的Xvid视频编码器进行评价，并与其他视频编码器进行比较和分析。

小波变换的提升实现第二代小波提升相位矩阵

qz az bz
r z bz 或
r z 0
两个Laurent多项式的欧几里德算法如下：
a0 z az b0 z bz
从 i 0 开始进行如下的递归运算：
ai 1 z bi z
bi 1 z ai z %bi z
sl0 x2l
dl0 x2l 1
l 0,1,, N / 2 1
Step 2. 提升与对偶提升 For i =1 to n
1 dli dli 1 pki sli k k i i 1 i i s s v dl k l l k k Step 3. 比例变换
Step 2. 提升与对偶提升 For i = m to 1
dli 1 dli pki slik k i 1 i i i 1 sl sl uk dl k k
l 0,1,, N / 2 1
Step 3. 逆懒小波变换
x2l sl0 ,
x2l 1 dl0
提升算法的一大优点是，它存在整数提升算法，即在忽略归一化因子的情况下，将算子
1 x 算子 ui z 和 pi z ，即可得到小波变
如（5-3）小波变换的整数版本如下：换的整数提升算法。
sl0 x2l
dl0 x2l 1
1 dl1 dl0 ( sl0 sl01 ) 2 1 sl1 sl0 (dl1 dl11 ) 2
18422938小波变换提升算法的实现技巧任意长度信号小波变换的提升实现小波变换提升算法的实现技巧利用少量辅助内存实现多尺度小波变换申请一个大小为的数组buffer存放高频系数对于53和97这些具有线性相位的滤波器采用对称周期延拓则不仅可实现小波变换的完全重构同时又不增加变换后的数据量

CDF97整数小波变换在DM642上的实现与优化

CDF97整数小波变换在DM642上的实现与优化
张荣锋;俞建成;孙胜利
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2008(24)24
【摘要】本文基于T1的TMS320DM642芯片.提出了一套CDF97小波的整数实现方案.使用QDMA实现了图像数据在存储空间中的高速搬移,并对小波算法部分进行了线性汇编优化,进而提高了实时性,达到了应用所需的计算速率,对于256x256的灰度图,分解层数为两层时.计算速率可达100帧/s.
【总页数】3页(P150-152)
【作者】张荣锋;俞建成;孙胜利
【作者单位】200083,上海,中国科学院上海技术物理研究所;200083,上海,中国科学院上海技术物理研究所;200083,上海,中国科学院上海技术物理研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP368.1
【相关文献】
1.H.264中运动估计算法优化及其在DM642上的实现 [J], 杜鲜艳;韩晓军
2.G.729B编解码算法在DM642上的实现与优化 [J], 刘丙娥;张卫宁;毕文青
3.MPEG-4算法在DM642上的实现与优化 [J], 任克强;朱志敏
4.传像光纤束成像算法在DM642上的实现与优化 [J], 潘胜达;安博文
5.运动数字图像识别算法在DM642上的实现及优化 [J], 张科强;尹刚
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基于DM642的微光图像小波阈值降噪

基于DM642的微光图像小波阈值降噪
石磊;王永超;刘久文
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2009(033)0z1
【摘要】介绍了一种在实际设计中比较有效的小波阈值降噪方法,可以在保持图像细节信息的前提下尽可能提高微光图像的信噪比.
【总页数】3页(P155-157)
【作者】石磊;王永超;刘久文
【作者单位】北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学电子信息工程学院,北
京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法 [J], 沈毅;张敏;张淼
2.基于多尺度自适应小波阈值的SAR图像降噪 [J], 王瑛;王琼洁;黄海燕
3.基于自适应小波阈值的SAR图像降噪 [J], 万晟聪;杨新
4.基于改进小波阈值函数的医学CT图像降噪 [J], 张元龙;杨鹏
5.基于小波阈值收缩的图像降噪 [J], 宋治国;张银行;邓小飞
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基于DM642的H.264编码器移植与优化的开题报告

基于DM642的H.264编码器移植与优化的开题报告一、选题背景随着网络传输技术的发展，视频通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

而为了实现高清、流畅的视频通信，要求视频编码器的性能更加卓越。

H.264是一种高性能、低码率、高质量的视频编码标准，被广泛应用于视频通信领域。

而DM642作为高性能数字信号处理器，被广泛应用于视频编码、图像处理等领域，因此本课题将选用DM642为平台，移植和优化基于H.264的视频编码器，以提高视频编码的效率和质量。

二、研究目的本课题的主要研究目的是：1. 熟悉DM642的硬件特性和编程环境，了解基于H.264的视频编码器的开发流程。

2. 移植和优化基于H.264的视频编码器到DM642平台上，实现编码效率的提高和编码质量的保证。

3. 进行性能测试和优化，改善编码器性能。

三、研究任务本课题的主要研究任务是：1. 研究H.264的编码原理和算法，并了解现有的开源视频编码器。

2. 研究DM642的硬件架构和编程环境，了解DM642的性能特点和编程限制。

3. 根据H.264标准，移植基于H.264的视频编码器到DM642平台上，保证编码器可以正确运行。

4. 通过算法优化和参数调整，提高编码器的性能和编码质量。

5. 进行性能测试和分析，并根据测试结果，对编码器进行进一步优化。

四、预期成果经过本课题研究，预期可以达到如下成果：1. 完成基于DM642的H.264编码器的移植和优化。

2. 提高编码效率和编码质量，降低码率，实现更好的视频传输效果。

3. 对DM642的性能特点和编程环境有更深入的了解，并提出相应的优化建议。

4. 提供完整的移植和优化方案，对相关领域的研究和应用具有参考价值。

小波域滤波优化技术

小波域滤波优化技术小波域滤波优化技术小波域滤波优化技术是一种信号处理方法，通过将信号转换到小波域来进行滤波和去噪。

本文将逐步介绍小波域滤波优化技术的基本原理和实施步骤。

第一步，我们首先需要了解小波变换的基本原理。

小波变换是一种时频分析方法，可以将时域信号转换到频域，同时保留了时间和频率上的信息。

小波变换将信号分解为不同尺度和频率的子信号，这些子信号称为小波系数。

第二步，选择合适的小波基函数。

小波基函数是小波变换的基础，不同的小波基函数具有不同的特性。

选择合适的小波基函数可以更好地适应信号的特点。

常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波和Symlet小波等。

第三步，进行小波变换。

将信号与所选的小波基函数进行卷积运算，得到小波系数。

小波系数表示信号在不同尺度和频率上的能量分布情况。

第四步，确定滤波策略。

根据信号的特点和滤波的目的，选择合适的滤波策略。

常用的滤波策略有阈值滤波和基于模型的滤波。

阈值滤波通过设定一个阈值，将小波系数中低于阈值的部分置零，实现信号的去噪。

基于模型的滤波则是利用小波系数之间的相关性进行滤波。

第五步，进行反变换。

将滤波后的小波系数进行反变换，得到滤波后的信号。

反变换过程将小波系数与小波基函数的逆进行卷积运算，得到原始信号的近似重构。

最后，评估滤波效果。

通过比较滤波前后的信号，评估滤波效果的好坏。

常用的评估指标有信噪比（SNR）和均方根误差（RMSE）等。

综上所述，小波域滤波优化技术是一种信号处理方法，通过将信号转换到小波域并进行滤波和去噪来优化信号质量。

通过选择合适的小波基函数、确定滤波策略并进行反变换，可以实现对信号的精确控制和优化。

这种方法在图像处理、音频处理和生物医学信号处理等领域有着广泛的应用前景。

基于DM642的H.264编码算法优化与实现的开题报告

基于DM642的H.264编码算法优化与实现的开题报告一、选题的背景随着高清视频流媒体技术的迅速发展，视频编码的技术需求也越来越迫切。

目前，H.264编码技术作为高清视频编码中的先进技术，已经成为了许多媒体应用的核心。

因此，对于H.264编码算法的优化及其在DM642平台上的实现显得十分重要和有必要。

二、选题的意义及研究内容本次选题旨在探究基于DM642的H.264编码算法的优化与实现，主要研究内容包括：1. H.264编码算法的优化：根据H.264编码算法的特点和功能，对算法进行优化，提升编码效率和运算速度。

2. 构建H.264编码实验平台：在DM642平台上构建H.264编码实验平台，方便对编码算法进行实验和性能测试。

3. 实现H.264编码算法：在DM642平台上实现经过优化后的H.264编码算法，验证优化效果和性能。

三、选题的关键技术难点1. H.264编码算法的理解和掌握：H.264编码算法是一种复杂的视频编码标准，需要对其进行深入的理解和掌握。

2. DM642平台的应用和开发：需要对DM642平台进行了解和掌握，包括硬件资源、编程语言、操作系统等。

3. H.264编码算法的优化：需要对H.264编码算法进行深入的优化，包括预测、变换、量化等方面的优化。

四、预期成果通过本项目的研究，我们期望可以：1. 对H.264编码算法进行深入的理解和掌握，提高算法的编码效率和运算速度。

2. 建立基于DM642平台的H.264编码实验平台，便于实验和性能测试。

3. 在DM642平台上实现优化后的H.264编码算法，验证优化效果和性能。

五、研究方法与进度安排本项目的研究方法主要采用文献调研法和实验方法相结合的方式，具体分为以下几个步骤：1. 对H.264编码算法进行深入的理解和掌握，查阅相关文献，了解其原理和优化方法。

2. 在DM642平台上构建H.264编码实验平台，包括硬件资源的配置和软件开发环境的搭建。