简介:
阿达马变换(Hadamard transform),或称沃尔什-阿达玛转换,是一种广义傅立叶变换(Fourier transforms),作为变换编码的一种在视频编码当中使用有很久的历史。在近来的视频编码标准中,阿达马变换多被用来计算SATD(一种视频残差信号大小的衡量)。
在数位信号处理大型集成电路算法的领域中,阿达马变换是一种简单且重要的算法之一,主要能针对频谱做快速的分析。
在H.264中使用了4阶和8阶的阿达马变换来计算SATD,其变换矩阵为:
然后计算所有系数绝对值之和并归一化。
类似的,当计算8x8块的SATD时,先使用下面的方法进行二维的Hadamard变换:
然后计算所有系数绝对值之和并归一化。
下面是实现二维快速Walsh-Hadamard 变换matlab代码:
function xx=fwhtdya2d(data2)
xx=data2;
N=length(xx);
for i=1:N
xx1(i,:)=fwhtdyald(xx(i,:));
end
xx=zeros(N);
for j=1:N
xx(:,j)=fwhtdyald(xx1(:,j));
end
function x=fwhtdyald(data1)
N=length(data1);
x=bitrevorder(data1);
L=log2(N);
k1=N;k2=1;k3=N/2;
for i1=1:L
L1=1;
for i2=1:k2
for i3=1:k3
i=i3+L1-1;j=i+k3;
temp1=x(i);temp2=x(j);
x(i)=temp1+temp2;
x(j)=temp1-temp2;
end
L1=L1+k1;
end
k1=k1/2;k2=k2*2;k3=k3/2;
end
x=inv(N)*x;
的主要 用途是压缩编码。下面用一个图像压缩的例子讲述matlab如何实现Walsh-Hadamard变换。
将图像分割成为16*16的子图像后,每个子图像经过变换将有很多系数。按照每个系数的方差来排序。保留方差较大的系数,舍弃方差较小的系数。程序如下:
I=imread('lena.png');
sig=rgb2gray(I);
sig=double(sig)/255;
%figure,imshow(sig);
[m_sig,n_sig]=size(sig);
sizi=16;
Snum=128;
T=hadamard(sizi);
hdcoe=blkproc(sig,[sizi sizi],'P1*x*P2',T,T);
coe=im2col(hdcoe,[sizi sizi],'distinct');
coe_temp=coe;
[Y,Ind]=sort(coe);
%舍去较小方差的系数
[m,n]=size(coe);
Snum=m-Snum;
for i=1:n
coe_temp(Ind(1:Snum),i)=0;
end
re_hdcoe=col2im(coe_temp,[sizi sizi],[m_sig n_sig],'distinct');
re_sig=blkproc(re_hdcoe,[sizi sizi],'P1*x*P2',T,T);
%figure,imshow(uint8(re_sig));
error=sig.^2-re_sig.^2;
MSE=sum(error(:)/prod(size(re_sig)))
subplot(1,2,1),imshow(sig);
subplot(1,2,2),imshow(uint8(re_sig));