混合高斯背景建模技术及其改进算法有效地解决了光照渐变和周期性动态背景条件下的运动目标检测问题。但是,当场景存在光照突变时检测准确率将大大降低。为此,提出一种基于Walsh-hadamard变换的混合高斯背景模型。该模型从颜色、边缘和纹理来描述背景区域的特征,较全面地刻画出了背景的本质属性,同时对前景目标有着非常好的区分力。实验证明:该方法较有效地解决了传统GMM中存在的问题,并为后续视觉分析打下了基础。

提出一种利用FPGA实现Hadamard变换光谱仪光谱复原算法的方案。利用具备数字信号处理功能的FPGA对Hadamard编码图像,可以快速地进行 Hadamard逆变换并得到复原图像。根据复原图像可以知道被测目标在各个波段的信息从而获得光谱曲线。实验表明，利用FPGA来完成该型光谱仪的光谱复原可以得到清晰的复原图像和单点光谱曲线，并且与软件得到的处理结果基本相同。该方案可以用于该型光谱仪的实时光谱复原以及基于光谱特征的目标识别领域。

沃尔什码matlab代码快打 MATLAB 和 Python 的快速 Walsh-Hadamard 变换 fastwht是快速 Walsh-Hadamard 变换的 C++ 实现（使用 ），并绑定到 MATLAB 和 Python。 该算法在 O( N log(N) ) 操作中就地执行变换。 当前版本比 MATLAB 自己的实现fwht快fwht 。 由于 Python 的 Numpy 和 Scipy 包未实现此转换，因此未对 Python 实现进行此类比较。 MATLAB MATLAB 接口支持两个函数fastwht和had_mat_idx 。 fastwht函数是 MATLAB 的fwht函数的更快版本，对于它的用法，我们参考 MATLAB 自带的 . 这是一个在 2^nx 2^n 序列有序哈达玛矩阵中生成请求条目的函数。 当您想在单个或几个二进网格点处评估 Walsh 函数时，此函数非常方便使用。 这可以通过使用 Walsh 函数和 Hadamard 矩阵之间的关系来完成。 您可以在下面找到此存储库中的fastwht函数与 MATLAB 的fwht和fft函数之间的性能测试。 从

从文件中复制和粘贴： %WAT3D 3D Walsh 或 Hadamard 变换% WAT3D(X, order) 将 3D 矩阵 X 转换为 Walsh 或 Hadmard % 域取决于参数“顺序”。 % 如果 order == 'sequency' 或 'walsh' % 该函数将使用有序的序列转换矩阵% 沃尔什函数。 % 如果订单 == 'hadamard' 或 'natural' % 该函数将使用自然有序矩阵变换矩阵% 沃尔什函数。 这也称为哈达玛变换。 % TODO: order == 'dyadic' 尚未实现。 % 如果没有设置顺序，则假定为默认的“顺序”。 % % 此函数仅处理 N、N/12 或 N/20 的情况如果order =='natural'或'hadamard'，则％为2的幂。 % If order == 'sequency' N 必须严格为 2 的幂。 ％ 参

Python 中的快速 Walsh-Hadamard 变换 安装 import FWHT或简单地运行 FWHT.py 进行演示。 用法 这个 Python 脚本实现了快速 walsh-hadamard 变换。 它有两个主要功能。